• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.154-154
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• 2012

지표에서의 토양수분은 작은 구성비를 가짐에도 불구하고 여러 수문 현상을 연계하는 매우 중요한 인자로써 최근 관련 연구가 활발하게 진행되고 있다. 토양수분은 침투나 침루를 통하여 강우와 지하수를 연결하는 기능을 함과 동시에 강우사상에 따른 유출특성에 직접적인 영향을 미치며 증발산을 통하여 에너지 순환을 연결하는 중요한 기능을 한다. 토양수분을 측정하는 방법에는 세타 탐침(Theta Probe), 장력계, TDR(Time Domain Reflectrometry) 등이 이용되고 있으며, 광역 토양수분자료의 보다 정확한 공간 변동성의 관측을 위하여 항공원격탐사와 인공위성 원격탐사기술이 개발되어 적용되고 있다. 인공위성 영상은 자료의 분석이 간편하며, 공간자료이므로 공간 변화를 분석하는 데 있어 매우 편리하다. 그 중 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 위성영상은 저해상도 영상으로 극궤도 위성인 Terra와 Aqua 위성에 장착되어 있으며, NASA에서 필요한 정보를 받아 사용할 수 있다. 본 연구에서는 유역의 물리적 지형자료와 같은 방대한 양의 자료 수집 없이도, 모형이 구축되면 인공위성자료와 강우자료만으로도 신뢰성 높은 결과를 단시간 내에 효율적으로 산정할 수 있는 자료 지향형 모형인 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)를 사용하였다. 사용된 퍼지변수로는 시험유역의 토양수분 관측자료와 강수량 및 인공위성 자료인 MODIS NDVI(Normalize Difference Vegetation Index), MODIS LST(Land-Surface Temperature) 영상을 이용하였다. MODIS NDVI는 시간 해상도 8일, 공간해상도 250 인 Level 3 영상이며, MODIS LST는 시간 해상도 1일, 공간해상도 1 km인 Level 3 영상을 사용하였다. 위성자료를 사용하기 위해 Korea TM 좌표체계로 변환한 뒤, 토양수분 관측지점이 속한 각 셀의 속성값을 추출하였다. 위성자료와 수집된 자료 및 토양수분자료와의 관계를 분석하기 위하여 입력자료를 다양한 방법으로 구성하여 입력 변수를 생성하였다. 생성된 입력 변수와 ANFIS 모형을 연계하여 각각의 토양수분 산정모형을 구축하고 대상지점에 대한 토양수분을 산정 및 비교 분석하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제27권4호
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• pp.481-494
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• 2011

다양한 공간규모에 대해서 식생의 생산성을 추정하기 위해 대기와 생태계내의 탄소순환 과정을 모니터링 하는 것은 탄소순환과정과 원격탐사기법을 결합함으로써 기능하다. 그 대표적인 예로서 미국 항공우주국(NASA)에서 개발한 지구관측시스템(Earth Observing System, EOS)은 총 일차생산성 (Gross Primary Productivity, GPP), 순 일차생산성 (Net Primary Productivity, NPP)을 전 지구에 대해 1km의 공간해상도로 제공한다. 그러나 MODIS의 생산성 추정에 기상입력자료로 이용되는 The NASA Data Assimilation Office (DAO)자료는 $1{\circ}\;{\times}\;1.25{\circ}$의 거친 해상도를 가지기 때문에 지역규모에서 지표기상의 상세한 공간적인 이질성을 반영하기 어렵다. 본 연구에서는 MODIS의 Aqua와 Terra 위성의 영상만을 이용하여 생산성을 추정하기 위한 입력자료로 사용되는 일 단위 일사량(MJ $day^{-1}$), 열 최저기온($^{\circ}C$, 낮 시간 평균 대기수증기압 포차(Yapor Pressure Deficit, Pa)을 5 km 해상도로 각각 추정하였다. 각각의 입력자료의 평가를 위해 미국 중서부 Corn Belt 지역 내에 위치하고 있는 7 개소의 지상기반의 관측자료를 수집하였다. MODIS 위성영상을 이용하여 추정한 기상입력자료와 관측자료를 비교한 결과, 일 최저기온은 ME와 상관계수가 각각 0.83에서 0.98, $-0.9^{\circ}C$ 에서 $+5.2^{\circ}C$ 의 범위로 양호한 상관성을 보였다. VPD는 약간 산개하는 경향을 보인다(ME = -183.8 Pa ~ +382.1 Pa; R = 0.51 ~ 0.92). 반면에, 일 단위 일사량은 MODIS가 약간 과대평가하는 경향을 보였지만 대부분의 지역에서 관측자료와 유의한 일치도를 보였다(ME = -0.4 MJ $day^{-1}$ +7.9 MJ $day^{-1}$; R = 0 67 ~ 0.97). 본 연구에서는 맑은 날에 대해서 MODIS 위성영상으로부터 추정된 기상입력자료가 MODIS가 제공하는 기상입력자료보다 상세한 지표 기상의 이질성을 반영한 자료를 생산할 수 있음을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.99-102
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• 2012

지표면 온도는 토지피복의 상태, 식생의 분포 상태, 토양수분, 증발산 등의 영향으로 많은 차이를 가지게 되며, 지면-대기의 상호순환의 중요한 인자로써 기후모델 및 농업 등의 기본적인 데이터로 사용되고 있다. 이러한 지표면의 온도를 정확하게 파악하는 것은 수문학적 관점 및 기상적인 관점에서 매우 중요하다. 기존에 LST (Land Surface Temperature, 지표면온도), ET (EvapoTranspiration, 증발산), NDVI (Normalized Difference Vegetation Index, 정규식생지수) 등의 검증이 많이 이루어진 MODIS위성의 Terra/Aqua센서는 한반도를 스캔하고 지나갈 때의 순간적인 데이터를 산출된다. 공간적인 면에서는 많은 이점이 있으나 시간적인 면에서는 시간에 따른 인자들의 변동성을 파악 하는데는 많은 문제가 있다. 그렇기 때문에 시 공간적으로 변화양상을 측정 할 수 있는 정지궤도위성의 중요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 국내에서 2010년 6월 27일 발사된 정지궤도위성인 천리안의 데이터를 활용하였다. 천리안 위성은 기상 센서와 해양관측 센서 그리고 통신센서를 가진 위성이다. 천리안 위성의 기상 센서는 MTSAT-1 위성과 같은 적외선 센서를 탑재하고 있으며, 평시에는 15분 단위의 데이터를 산출하게 된다. 천리안에서 제공되는 많은 Product(강우강도, 해수면온도, 가강수량, 지구방출복사 등)는 수자원 및 기상에 관련된 데이터가 제공된다. 하지만 아직 검증이 많이 이루어지지 못하였다. 그래서 천리안 위성 데이터인 지표면 온도자료를 이용하여 천리안 위성의 효율성에 대해서 알아보고자 하며, 기존의 검증이 많이 이루어진 MODIS의 데이터와의 상관성을 분석하고 지상과의 관계를 검증 및 비교하여 천리안 위성의 활용성에 대해서 알아보려고 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.149-149
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• 2017

최근 지구온난화에 따른 기후변화로 인하여 전 세계적으로 가뭄, 홍수 등의 극한 기후사상이 발생하고 있다. 그 중 가뭄의 발생은 다른 수문학적 재해와는 다르게 장기간에 걸쳐서 발생하고 그 피해 범위가 광범위하게 나타난다. 또한, 기후변화를 고려한 다양한 기후예측모델의 예측 결과는 가뭄 재해가 앞으로 더 심각해질 수 있다는 전망을 하고 있다는 점에서 그 심각성이 더욱 대두되고 있다. 이러한 가뭄을 효과적으로 감시하고 평가할 수 있는 방안이 필요로 하게 되며, 기존의 가뭄지수(drought index)의 단점을 보완할 수 있는 수단으로 높은 활용성을 갖고 있는 위성영상자료를 활용한 효과적인 가뭄모니터링 기술의 개발이 요구되고 있다. 본 연구에서는 가뭄을 시 공간적으로 모니터링하기 위해서 위성자료를 활용하였으며, Terra/Aqua 위성의 MODIS 영상자료 와 TRMM 및 GPM 위성의 강우자료를 활용하여 가뭄을 감시할 수 있는 가뭄지수 인 VHI(Vegetation Health Index), DSI(Drought Severity Index), Water Balance Method를 산정하였다. 산정된 지수의 정확도를 정량적으로 평가하기 위하여 가뭄 피해조사 결과에 의한 2001년 및 2014-2015년 농업적/수문학적 가뭄피해지역과 위성기반 가뭄지수에 의한 가뭄모니터링 결과 간의 ROC 분석을 통해 위성자료 기반 가뭄감시의 적용 가능성을 평가하였다. 본 연구의 결과를 통하여 위성영상 자료를 통하여 산정되는 가뭄지수의 기상학적/농업적/수문학적 가뭄감시 기능 및 적용성이 정량적으로 평가될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.71-71
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• 2020

최근 기후변화의 영향으로 극심한 가뭄과 홍수가 발생하고 기온 또한 꾸준히 상승하고 있으며, 이러한 변화에 대응하기 위해 전 세계에서 이산화탄소를 줄이고 국제 에너지 시장을 재구성하려는 시도가 꾸준히 이루어지고 있다. World Energy Outlook(2012)에 따르면 특히 에너지 시장에서 개발도상국의 수력분야 개발투자가 2035년까지 15,490억 달러에 이를 것으로 전망됨에 따라 국내에서 해외 수력발전사업에 적극적으로 나서고 있다. 그러나 국내와는 달리 댐 건설의 사전조사에 필요한 자료가 없거나 구축하는데 문제가 있어 손쉽게 구할 수 있는 자료로 사전에 수력발전 댐 적지를 조사할 수 있는 기술의 개발이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 수력발전용 댐 위치 결정을 위한 예비 적지 분석 알고리즘을 개발하고, 분석 알고리즘에 위성영상자료인 30m 해상도의 ASTGTM(ASTER Global Digital Elevation Model)와 500m 해상도의 MCD12Q1(MODIS/Terra Aqua Land Cover) 토지피복자료를 사용하고자 한다. 예비 적지 분석 알고리즘은 DEM의 전처리, 하천망생성, 유역분할과 지형정보를 고려한 자동적지탐색과 댐 건설시 수몰면적에 따른 보상면적 산정 알고리즘을 포함하고 있으며 Python기반의 오픈소스 GIS로 구현되었다. 적지산정은 DEM으로부터 낙차, 도달시간, 내용적곡선과 같은 지형정보와 토지피복도를 통한 보상면적을 기반으로 순위를 매겨 사용자에게 최적의 위치들을 표출한다. 본 연구의 결과는 향후 해외 수력 댐 적지 예비분석 및 해외 수력산업 진출을 지원할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권7호
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• pp.545-555
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• 2020

본 연구에서는 해외 수력댐 건설 프로젝트의 사전조사 기초자료 제공을 위하여 댐 위치 결정을 위한 사전적지분석 알고리즘을 개발하고, 위성영상 수치표고자료인 ASTER Global Digital Elevation Model (ASTGTM)과 토지피복자료인 Terra/Aqua combined Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) MCD12Q1를 사용하였다. 사전적지분석 알고리즘은 DEM의 전처리, 하천망생성, 유역분할과 지형정보를 고려한 적지분석과 댐 건설 시 수몰면적에 따른 보상면적 산정 알고리즘을 포함하고 있으며 Python기반의 오픈소스 GIS로 구현되었다. 적지분석은 사용자가 하천 위의 지점을 선택하면, DEM으로부터 낙차, 도달시간, 내용적곡선과 같은 지형정보와 토지피복자료를 통한 보상면적을 기반으로 지점의 적지여부를 평가한다. 분석알고리즘은 국내 부항, 보현산, 성덕, 영주댐을 대상으로 시범적용 됐으며 해당 지점의 가능 최대낙차는 각각 37, 67, 73, 42 m로 나타났으며 최대저수면적은 1.81, 2.4, 2.8, 8.8 ㎢ 최대저수량은 35.9, 68, 91.3, 168.3×10⁶ ㎥으로 나타났다. 보현산과 성주 댐에서는 타당성을 보였으나, 부항과 영주 댐의 경우 ASTGTM 에러로 인한 잘못된 하천망과 유역경계로 인해 낙차가 제한됨을 보였다, 본 연구의 결과는 향후 해외 수력댐 사업 진출시 사전분석에서 적지의 지형학적 평가에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_4호
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• pp.1179-1194
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• 2020

본 연구에서는 지상기상센서가 설치되지 않은 미 관측지점의 기온정보를 추정하기 위하여 K-최근접 이웃, 랜덤 포레스트, 신경망 알고리즘을 대상으로 위성영상을 이용하여 기온자료를 산출하고 그 정확성을 평가·분석하고자 하였다. 위성영상자료는 2019년에 취득된 Landsat-8과 MODIS Aqua/Terra을 이용하였으며, 기상자료는 기상청과 산림청의 AWS/ASOS 자료를 이용하였다. 또한 추정 정확도를 향상시키기 위하여 수치표면 모델, 일사량, 경사방향, 경사도를 생성하여 이용하였다. 머신러닝 알고리즘 정확도 비교는 10-fold 교차검증을 통하여 R²(결정계수) 및 RMSE(평균제곱근오차)의 통계량을 계산하여 대상지역별 추정결과를 비교하였다. 그 결과 신경망 알고리즘이 R²=0.805, RMSE=0.508로 세 알고리즘 중 가장 안정적인 결과를 나타내었다. 신경망 알고리즘을 구축된 위성영상 데이터셋에 적용하여 2019년 6월부터 9월까지의 평균기온 지도를 생성할 수 있었으며 세밀한 기온 정보를 관측할 수 있음을 확인하였다. 연구 성과는 폭염 대응 정책, 열섬완화 연구 등 국가재난안전 관리에 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지구과학회지
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• 제26권2호
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• pp.149-159
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• 2005

Simultaneous observations of MODIS (Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer) onboard the Aqua and Terra satellites and weather station at ground near the Inchon International Airport (37.2-37.7 N, 125.7-127.2 E) during the period from December 2002 to September 2004 have been utilized in order to analyze the characteristics of satellite-observed infrared (IR) and visible data under fog and clear-sky conditions, respectively. The differences $(T_{3.7-11})$ in brightness temperature between $3.75{\mu}m\;and\;11.0{\mu}m$ were used as threshold values for remote-sensing fog (or low clouds) from satellite during day and night. The $T_{3.7-11}$ value during daytime was greater by about 21 K when it was foggy than that when it was clear, but during nighttime fog it was less by 1.5 K than during nighttime clear-sky. The value was changed due to different values of emission of fog particles at the wavelength. Since the near-IR channel at $3.7{\mu}m$ was affected by solar and IR radiations in the daytime, both IR and visible channels (or reflectance) have been used to detect fog. The reflectance during fog was higher by 0.05-0.6 than that during clear-sky, and varied seasonally. In this study, the threshold values included uncertainties when clouds existed above a layer of fog.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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• pp.664-667
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• 2006

Seasonal threshold values for fog detection over the ten airport areas in the Korean Peninsula have been derived, using the satellite-observed data of polar-orbit (Aqua/Terra MODIS) and geostationary (GOES-9) during two years. The values are obtained from reflectance at 0.65 ${\mu}m$ $(R_{0.65})$ and the difference in brightness temperature between 3.7 ${\mu}m$ and 11 ${\mu}m$ $(T_{3.7-11})$. In order to examine the discrepancy between the threshold values of two kinds of satellites, the following parameters have been analyzed under the condition of daytime/nighttime and fog/clear-sky, utilizing their simultaneous observations over the Seoul Metropolitan Area. The parameters are the brightness temperature at 3.7 ${\mu}m$ $(T_{3.7})$, the temperature at 11 ${\mu}m$ $(T_{11})$, and $T_{3.7-11}$ for day and night. The $R_{0.65}$ data are additionally included in the daytime. The GOES-9 thresholds over the nine airport areas except the Cheongju airport have revealed the accuracy of 60% in the daytime and 70% in the nighttime, based on statistical verification as follows; FAR, POD and CSI. However, the accuracy decreases in the foggy cases with twilight, precipitation, short persistence, or the higher cloud above fog.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권5호
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• pp.373-377
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• 2006

Seasonal threshold values for fog detection over the ten airport areas in the Korean Peninsula have been derived, using the satellite-observed data of polar-orbit (Aqua/Terra MODIS) and geostationary (GOES-9) during two years. The values are obtained from reflectance at $0.65{\mu}m\;(R_{0.65})$ and the difference in brightness temperature between $3.7{\mu}m\;and\;11{\mu}m\;(T_{3.7-11})$. In order to examine the discrepancy between the threshold values of two kinds of satellites, the following parameters have been analyzed under the condition of daytime/nighttime and fog/clear-sky, utilizing their simultaneous observations over the Seoul Metropolitan Area. The parameters are the brightness temperature at $3.7{\mu}m\;(T_{3.7})$, the temperature at $11{\mu}m\;(T_{11}$, and $T_{3.7-11}$ for day and night. The $R_{0.65}$ data are additionally included in the daytime. The GOES-9 thresholds over the seven airport areas except the Cheongju airport have revealed the accuracy of 50% in the daytime and 70% in the nighttime, based on statistical verification for the independent samples as follows; FAR, POD and CSI. However, the accuracy decreases in the foggy cases with twilight, precipitation, short persistence, or the higher cloud above fog.