• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
• /
• pp.605-605
• /
• 2016

최근 기후변화로 인한 국지적 또는 대규모 극한 가뭄과 홍수가 빈발함에 따라 수자원 관리 여건은 점점 더 어려워지고 있다. 이런 물 관련 재해에 보다 효과적으로 대응하기 위해서는 수자원인자에 대한 시공간적 모니터링이 필수적인데, 이러한 관점에서 시공간적 광역관측이 가능한 위성자료의 활용가치는 매우 높게 평가되고 있으며, 최근에는 국내외적으로 위성자료를 이용하여 수문 인자 산출, 가뭄 홍수 등의 모니터링 기술 등에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. K-water는 위성정보 활용기술력 축적을 통한 보다 효율적인 수자원 관리를 하기 위하여 수자원 분야에 활용 가능한 해외의 주요 위성자료를 실시간 직수신 처리하여 표출하는 K-water 위성영상관리시스템(K-SIMS, K-water Satellite Image Management System)을 2015년에 구축하였다. 현재 K-SIMS를 통해 관리되는 위성은 AQUA, TERRA, NPP, GCOM-W, GPM로서 총 5개이다. AQUA, TERRA, NPP 위성은 각 궤도운영 스케쥴에 따라 한반도 상공을 통과하는 시각에 안테나가 위성의 궤도를 따라가며 수신하고, GCOM-W, GPM 위성자료는 FTP 접속를 통해 준실시간으로 수신하고 있다. 산출물은 AQUA, TERRA, NPP가 각각 23종, GCOM-W 9종, GPM 2종 등 총 80여종으로 위성원시자료 수신즉시 처리 표출까지 실시간 자동 수행되고 있으나 식생지수, 강수, 구름, 대기온도, 수증기 등 대부분 수문기상학적 변수들로 구성되어 있어 수자원 관리 현업 업무에는 직접 사용하기에는 다소 한계가 있다. 따라서, 위성자료의 활용성을 높이기 위하여 수문해석에 중요한 변수인 토양수분에 대해서 AQUA, TERRA의 MODIS LST(Land Surface Temperature)와 식생지수(Vegetation Index)를 이용하여 SMI(Soil Moisture Index)를 산출하고 이를 K-SIMS에 표출하는 체계를 추가로 구축하여 현업 활용도가 높은 자료를 생산하고 있으며, 향후 위성자료를 활용한 가뭄지수를 추가로 산출하여 표출할 계획이다. 이와 함께 K-water는 차세대 중형위성 개발 사업에 따른 수자원 위성 확보에 대비해 수자원 분야 위성활용 중장기 계획을 마련하였다. 향후에 광학위성, SAR위성 등 다양한 위성자료의 융복합적 활용을 통하여 위성산출물 알고리즘을 지속적으로 개발함으로써 홍수, 가뭄, 수질 등 물 재해 대응 및 수자원 관리 전 분야에 위성자료의 활용을 확대해 나갈 계획이다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제33권2호
• /
• pp.171-187
• /
• 2017

이 연구에서는 위성의 AOD를 이용하여 지면 시정을 산출하는 방법을 제시했다. 시정을 산출하기 위해서는 에어로졸의 분포 고도가 필요하다. 이 연구에서는 두 가지 에어로졸의 분포 고도를 이용하여 시정을 산출하였다. 하나는 대기층이 분리되어 나타나는 경우로 물리적으로 아래와 위층이 완전히 분리되어 있는 경우를 의미한다. 이 경우 분리된 층의 상한 고도를 에어로졸 층 고도(Aerosol Layer Height: ALH)로 가정하였으며 상대습도의 연직분포에서 뚜렷한 최소값이 나타나는 고도로부터 찾았다. 다른 하나는 분리된 층이 존재하지 않은 경우를 의미한다. 이 경우 행성 경계층 고도(Planetary Boundary Layer Height: PBLH)를 사용하였다. 이 두 고도는 RDAPS 예측장 자료로부터 산출되었다. 따라서 시정은 MODIS AOD와 PBLH/ALH로부터 추정하였다. 여기서 ALH를 사용하는 경우 Koschmieder's Law를 이용하였으며 PBLH를 사용하는 경우 경험적 관계식을 이용하였다. 추정 시정을 검증하기 위해 2015~2016년 봄철에 목측 9개와 PWD22 17개 지점의 시정 자료를 사용하였다. 추정시정의 검증에서 검증 값은 지점, 년도, 오전(Terra)/오후(Aqua)에 따라 상당한 차이가 있었다. 이 중 2016년 Terra위성을 이용한 중서부 지역 지점들의 검증은 가장 좋은 결과를 보였다. 검증 결과를 요약하면 상관계수는 0.65보다 높았고, 낮은 시정에서 RMSE는 3.62 km, ME는 2.29 km 보다 낮았다. 그리고 POD는 0.65보다 높았고, FAR은 0.5보다 낮았다. 이러한 검증 결과는 낮은 시정의 데이터 수가 많을수록 좋아졌다.

• The Korean Journal of Ecology
• /
• 제28권4호
• /
• pp.215-222
• /
• 2005

미국항공우주국은 지구 관측 시스템(EOS) 프로그램의 일환으로 1999년에 Terra를 2001년에 Aqua 인공위성을 발사하였다. MODIS는 EOS의 핵심 원격 탐사 센서로서 육상 생태계의 식물계절학과 물질 순환 모니터링을 위한 8일 단위의 엽면적지수(LAI), 유효 광합성 광량 중 식생에 흡수된 비율(FPAR), 총 일차 생산성(GPP) 영상을 제공하고 있다. 본 연구에서 우리나라를 대상으로 식생형에 따른 $2001\sim2003$년 간의 MODIS LAI, FPAR, GPP를 분석하였으며, 구름 영향에 의한 각 영상의 오차를 평가하였다. 분석 결과 연간 GPP는 침엽수림 1,836, 활엽수림 1,369, 혼효림 1460g C $m^{-2}y^{-1}$로 나타났으며, 각 변수에서 구름에 의해 야기된 오차는 FPAR 8.5, LAI 13.1, GPP 8.4%에 달하는 것으로 분석되었다. 특히 GPP의 경우 6월에서 9월까지의 오차가 연간 오차의 78%를 설명하는 것으로 나타나, 몬순기후가 MODIS 영상의 오차에 큰 영향을 미침을 알 수 있었다. 본 연구는 향후 MODIS식생 관련 영상들이 우리나라의 식물계절학과 일파 생산성 모니터링에 유용하게 사용될 수 있으며, 이들 영상을 사용하기에 앞서 구름 영향 오차를 감쇄하는 영상의 전처리 과정을 수행할 필요가 있음을 보여주었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
• /
• pp.251-251
• /
• 2016

인공위성을 이용한 가뭄연구에는 전지구적으로 운용되는 GPM (Global Precipitation Measurement) 위성, AQUA/TERRA 위성의 MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) 센서 등에서 수집된 관측 자료가 이용된다. 그러나 전지국적으로 관측된 위성 자료는 자료를 생산 제공하는 기관에 따라 자료의 파일포맷 (NetCDF, HDF5, GeoTIFF 등), 자료의 투영법 (projection) 등이 상이하다. 그러므로 가뭄연구에 다중위성자료를 활용하고자 하는 지리정보시스템(Geographic Information System: GIS)에 대한 전문지식이 부족한 연구자는 자료의 표준화 (파일포맷과 투영변환 등) 과정으로 인해 원활한 연구수행이 어렵다. MODIS 위성자료의 경우에는 일반적으로 많이 사용되는 횡단메르카토르 도법 (Transverse Mercator Projection: TM) 대신 시뉴소이드 도법 (sinusoidal projection)을 이용한다. 그래서 미국 지질조사국은 MODIS 자료의 재투영(reprojection)을 위한 전용 소프트웨어인 MRT (MODIS Reprojection Tool)를 배포하고 있다. 본 연구에서는 무료/오픈소스 소프트웨어를 활용하여 시뉴소이드 도법이 적용된 MODIS 자료의 수집, 재투영, 파일포맷 변환 등을 자동으로 처리하는 기법을 개발하여 가뭄활용에 이용하고자 하였으며, MODIS MOD09GA/MOD11A1 자료를 이용하여 효율성을 검증하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
• /
• 대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
• /
• pp.638-643
• /
• 2002

MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer) onboard the first Earth Observing System (EOS) satellite, Terra, was launched successfully at the end of 1999. The direct broadcast MODIS data has been received and utilized in Korea Meteorological Administration (KMA) since february 2001. This study introduces utilizations of this data, especially for the derivation of sea surface temperature (SST). To produce the MODIS SST operationally, we used a simple cloud mask algorithm and MCSST algorithm. By using a simple cloud mask algorithm and by assumption of NOAA daily SST as a true SST, a new set of MCSST coefficients was derived. And we tried to analyze the current NASA's PFSST and new MCSST algorithms by using the collocated buoy observation data. Although the number of collocated data was limited, both algorithms are highly correlated with the buoy SST, but somewhat bigger bias and RMS difference than we expected. And PFSST uniformly underestimated the SST. Through more analyzing the archived and future-received data, we plan to derive better MCSST coefficients and apply to MODIS data of Aqua that is the second EOS satellite. To use the MODIS standard cloud mask algorithm to get better SST coefficients is going to be prepared.

• Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
• /
• 제19권E4호
• /
• pp.149-155
• /
• 2003

In this study. the amounts of the total precipitable water (TPW) in both global and regional scale are estimated from the MODIS instrument, which is on-board the EOS satellites, Terra and Aqua. The estimation is made from the five near-infrared spectral bands, using a technique employing ratios of water- vapor absorbing channels centered at 0.905, 0.936, 0.940 ${\mu}{\textrm}{m}$ with atmospheric window channels at 0.865 and 1.240 ${\mu}{\textrm}{m}$. Through analyses of monthly and eight-days mean TPW, one can monitor characteristics of seasonal variations as well as amount and distribution (i.e., water resources) of TPW at both global and local regions. Long-term monitoring of TPW is essential to understand the regional variations of water resources in East Asia.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제24권4호
• /
• pp.309-324
• /
• 2008

Terra/Aqua MODIS의 적외관측 자료를 이용하여 동아시아 지역에서 물리적 방법과 split-window 방법으로 총가강수량을 산출하는 알고리즘을 개발하였다. 물리적 방법에서는 동아시아 지역에 대한 분석 예측 자료를 생산하는 RDAPS 자료를 알고리즘의 초기 추정치로 사용하였다. 이 과정에서 복사전달계산을 위해 빠르고 정확도가 높은 RTTOV-7 모델을 이용하였다. Split-window를 이용한 총가강수량 산출에서는 동아시아 지역의 라디오존데 관측자료를 훈련자료로 사용하여 밝기온도를 계산하였고, 이로부터 관측된 밝기온도로부터 총가강수량을 산출할 수 있는 회귀식을 도출하였다. 위의 두 알고리즘을 2004년 8월과 12월의 MODIS 적외 자료에 적용하여 산출한 결과를 해양에서는 DMSP SSM/I 결과와 육지에서는 라디오존데 관측 결과와 비교하여 검증하였고, 이를 바탕으로 총가강수량의 정확성에 영향을 미치는 요인과 산출과정에 중요한 물리과정을 분석하였다. 비교결과 RDAPS, MODIS, split-window 방법에 비해 물리적 방법을 이용한 총가강수량의 산출 정확성이 높은 것으로 나타났다. 그러나 물리적 방법은 초기 추정치에 따라 산출결과가 상이하게 나타나는 단점을 가지고 있는 것으로 파악되었다. 따라서 TIGR 자료와 같은 기후 평균값을 초기치로 적용함에 있어 주의가 요구된다. 이러한 원인으로 지표 부근의 수증기에 대한 정보 부족 등을 들 수 있다. 이러한 단점에도 불구하고 지표와 지형의 변화가 큰 한반도를 포함한 동아시아 지역에서는 물리적 방법에 의한 총가강수량 산출의 효율성이 큰 것으로 사료된다.

• Asian Journal of Atmospheric Environment
• /
• 제12권3호
• /
• pp.193-203
• /
• 2018

The operational aerosol retrieval algorithm for the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) measurements was recently updated and named collection 6 (C6). The C6 MODIS aerosol algorithm, a substantially improved version of the collection 5 (C5) algorithm, uses an enhanced aerosol optical thickness(AOT) retrieval process consisting of new surface reflection and aerosol models. This study reports on the estimation and validation of the two latest versions, the C5 and C6 MODIS aerosol products over the East Asian region covering $20^{\circ}N$ to $56^{\circ}N$ and $80^{\circ}E$ to $150^{\circ}E$. This study also presents a comparative validation of the two versions(C5 and C6) of algorithms with different methods(Dark Target(DT) and Deep Blue (DB) retrieval methods) from the Terra and Aqua platforms to make use of the Aerosol Robotic Network (AERONET) sites for the years 2000-2016. Over the study region, the spatially averaged annual mean AOT retrieved from C6 AOT is about 0.035 (5%) less than the C5 counterparts. The linear correlations between MODIS and AERONET AOT are R = 0.89 (slope = 0.86) for C5 and R = 0.95 (slope = 1.00) for C6. Moreover, the magnitude of the mean error in C6 AOT-the difference between MODIS AOT and AERONET AOT-is 40% less than that in C5 AOT.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
• /
• 대한원격탐사학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.131-136
• /
• 2008

중저해상도 영상으로서 공급되고 있는 MODIS영상은 높은 temporal resolution 특성을 가짐으로써 넓은 면적에 대한 토지 이용이나 토지 피복의 변화 탐지에 대한 장점을 제공한다. 또한, 고해상도 영상 자료 또는 관측 자료는 중저해상도 영상과는 비교할 수 없는 경제적인 비용이 필요하게 됨으로써 중저해상도에서 변화를 탐지하여 고해상도 관측 자료를 이용하여 갱신이나 변화의 속성에 대한 구체적인 정보를 추출하는 전략적인 토지 피복에 대한 모니터링 방법이 요구된다. 그러므로 중저해상도 영상 자료는 고해상도 관측 자료를 획득 할 수 있는 일종의 alarm system으로써의 역할을 수행 할 수 있다. 이 연구는 주기적으로 촬영된 MODIS의 영상 자료를 이용하여 한반도에서 일어나는 토지 피복의 변화에 대한 패턴을 알아보고자 한다. 즉, 한반도에서 일어나는 일 년 간의 토지 피복의 변화로 생각할 수 있는 예로는 계절이나 경작에 의한 식생의 변화가 영상에 나타나는 주기적인 패턴을 살펴봄으로써 인간의 개발이나 재해와 같은 영향으로 일어나는 지표면의 이상적인 변화를 탐지하고자 한다. 사용된 영상은 MODIS Lnad product 중 Surface reflectance 8day composite 영상이며, NIR과 RED 밴드에서 나타나는 광학적 특성을 살펴보았다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제32권2호
• /
• pp.195-200
• /
• 2016

수증기는 다양한 규모의 대기 순환을 유도하고 온실효과의 약 60%를 설명하는 중요한 기후 변수이다 (Karl and Trenberth, 2003). 본 연구의 목적은 Terra/Aqua 위성의 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 센서를 통해 생산된 총 가강수량 (Total Precipitable Water, TPW) 자료의 장기적인 변화를 분석하고 강수 및 기온 실측자료와의 비교를 통해 TPW의 변화가 한반도를 포함한 동아시아 지역의 기후에 미치는 영향을 정량적으로 파악하고자 하는 것이다. 따라서 본 연구에서는 TPW와 강수 및 기온과의 상관을 알아보기 위하여 선형회귀분석을 실시하였고 TPW와 강수 및 기온의 주기 변화 양상을 분석하기 위하여 조화분석을 실시하였다. 선형회귀분석 결과 TPW와 강수 및 기온과의 상관성이 높게 나타났다(TPW-기온의 결정계수 (determination coefficient, $R^2$): 0.94, TPW아노말리-기온 아노말리의 결정계수: 0.8, TPW-강수량의 결정계수: 0.73, TPW아노말리-강수량 아노말리의 결정계수: 0.69). 조화분석 결과 2년에서 5년 사이의 다년주기 성분 중에서 TPW와 강수량 모두 3.5년 주기성분에서 진폭의 기여도가 높게 나타났으며 TPW와 강수량의 3.5년 주기 성분의 위상이 유사한 시기에 나타났다.