The objective of this study is to develop and evaluate the system to produce the real-time ensemble drought prediction data. Ensemble drought prediction consists of 3 processes (meteorological outlook using the multi-initial conditions, hydrological analysis and drought index calculation) therefore, more processing time and data is required than that of single member. For ensemble drought prediction, data process time is optimized and hardware of existing system is upgraded. Ensemble drought data is estimated for year 2012 and to evaluate the accuracy of drought prediction data by using ROC (Relative Operating Characteristics) analysis. We obtained 5 ensembles as optimal number and predicted drought condition for every tenth day i.e. 5th, 15th and 25th of each month. The drought indices used are SPI (Standard Precipitation Index), SRI (Standard Runoff Index), SSI (Standard Soil moisture Index). Drought conditions were determined based on results obtained for each ensemble member. Overall the results showed higher accuracy using ensemble members as compared to single. The ROC score of SRI and SSI showed significant improvement in drought period however SPI was higher in the demise period. The proposed ensemble drought prediction system can be contributed to drought forecasting techniques in Korea.
연안 퇴적물의 오염도 개선을 위해 수행되는 준설의 시행 여부 판단을 위해서는 합리적인 준설판단지수(Dredging Index: DI)설정이 필수적이다. 외국에서 사용되는 DI는 국가별 경제수준, 자연환경 특성, 해역의 이용 목적 등이 상이한 까닭에, 국내 환경에 직접 활용하는 것은 비합리적이다. 본 연구에서는 그 동안 축적된 국내 자료를 활용하여 DI를 개발하였고, 이를 오염 우심해역인 마산만의 준설 전·후 환경에 적용하였다. 적용 결과, 개발된 DI는 준설에 따른 퇴적물 환경변화를 잘 지시하는 것으로 판단되며, 준설에 필요한 사회 경제적 여건이 고려된 합리적 DI 값이 도출된다면 특정해역의 준설 범위와 깊이를 결정하는 도구로 사용될 수 있을 것으로 사료된다.
This study was performed to estimate forest canopy density (FCD) using airborne hyperspectral data acquired in the Independence Hall of Korea in central Korea. The airborne hyperspectral data were obtained with 36 narrow spectrum ranges of visible (Red, Green, and Blue) and near infrared spectrum (NIR) scope. The FCD mapping model developed by the International Tropical Timber Organization (ITTO) uses vegetation index (VI), bare soil index (BI), shadow index (SI), and temperature index (TI) for estimating FCD. Vegetation density (VD) was calculated through the integration of VI and BI, and scaled shadow index (SSI) was extracted from SI after the detection of black soil by TI. Finally, the FCD was estimated with VD and SSI. For the estimation of FCD in this study, VI and SI were extracted from hyperspectral data. But BI and TI were not available from hyperspectral data. Hyperspectral data makes the numerous combination of each band for calculating VI and SI. Therefore, the principal component analysis (PCA) was performed to find which band combinations are explanatory. This study showed that forest canopy density can be efficiently estimated with the help of airborne hyperspectral data. Our result showed that most forest area had 60 ~ 80% canopy density. On the other hand, there was little area of 10 ~ 20% canopy density forest.
The carbon capture and storage (CCS), which collects and stores carbon dioxide in a geological site, is a promising option to mitigate climate change. However, there is the possibility of carbon dioxide leakage from the soil in the steps of collecting, transporting, and storing. To ensure the feasibility of this technology, it is important to monitor the leakage of carbon dioxide and to assess the potential impacts. As plants are sensitive to the changes in carbon dioxide in the soil environment, we can utilize plant parameter to detect the carbon dioxide leakage. Currently, chlorophyll a content is a conventional index indicating the changes in plants, however, this method is labor intensive and it only utilizes a small portion of leaves. To overcome its limitations, a simple spectroscopic parameter, DGCI (dark green color index), was suggested as an easy and quick indicator. In this study, we compared the values of chlorophyll a contents with DGCI from the experiment investigating the impacts of high underground $CO_2$ on grape plants. Results suggest that DGCI had high correlation with chlorophyll a contents and it has high potential to be utilized as an easy indicator to monitor plants' responses to $CO_2$ treatment.
대기오염과 사망율과의 관련성을 평가하고자 미국내 23개 SMSA(Standard Metropolitan Statistical Areas) 지역에서 대기오염의 程度를 나타내는 指數인 PSI(Pollutant Standards Index), 氣象學的 變數 및 사회 경제적 변수를 이용하여 多變量 分析을 시도하였다. 그 결과 총사망율과의 관련성은 사회경제적변수가 영향이 큰 반면 PSI는 작은 것으로 示俊되었다. 대기오염과 사망율과의 연관성에 관한 평가는 많은 변수의 復雜性이 내포하고 있어 좀더 具體的이고 세밀한 분석이 기대된다.
가뭄은 산불을 일으킬 수 있는 요소 중 하나로, 산불의 빈도 및 피해 면적과 연관성이 있다. 특히, 우리나라는 가뭄이 주로 발생하는 건조한 봄과 가을에 산불이 많이 발생하고, 그 중 일부는 강풍을 동반하여 대형산불로 번지는 경향을 보인다. 따라서 본 연구에서는 우리나라를 대상으로 산불발생 및 면적과 가뭄 변수의 관련성을 파악하고, 우리나라에 적합한 가뭄 변수를 이용하여 산불발생위험 추정을 위한 위성기반의 가뭄지수를 개발하였다. 사용한 가뭄 변수는 다운스케일링(downscaling)한 고해상도의 토양수분, Normalized Different Water Index(NDWI), Normalized Multi-band Drought Index(NMDI), Normalized Different Drought Index(NDDI), Temperature Condition Index(TCI), Precipitation Condition Index(PCI), Vegetation Condition Index(VCI)이며, 경험적 가중 선형조합(Weighted Linear Combination) 및 One-class SVM을 통해 지수 개발을 하였다. 2013년부터 2017년 기간 동안의 변수를 이용하여 상관성 분석을 통해 대부분의 가뭄 변수가 산불 발생에 유의미한 결과를 보임을 확인했으며, 특히 토양수분과 NDWI, PCI가 우리나라 산불과 상관성을 보였다(88 % 이상 일치함). 개발된 지수를 2018년 산불 발생 건에 대해 적용한 결과, 다섯 가지의 선형조합 중에서 토양수분과 NDWI의 조합이 시 공간적으로 적합한 것으로 나타났으며, One-class SVM은 대형산불에 적합한 것으로 나타났다.
Recently, there has been considerable interest in the influence of El Nino/Southern Oscillation (ENSO) on a global scale. ENSO has been measured by a simple index called Southern Oscillation Index (SOI). The statistical characteristics of SOI have been also focused to reveal the influence of ENSO. The SOI trend shows that El Nino events are generally getting stronger and more frequently occurring than La Nina events. However, the variation of SOI has varied significantly in a long-term. The SOI values are computed using the mean value and its standard deviation of the base period from 1951 to 1980. In the present study, the different base periods are applied to compute the SOI values and the influence of the different base periods is investigated in detail to reveal the long-term variation of SOI From the results, we could conclude that the present SOI should be carefully considered as a criterion to judge whether the El Nino and La Nina events are occurring.
대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.218-224
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1998
The coefficients of variation obtained from three typical vegetation indices of eight levels of multi-spatial resolution images in urban areas were employed to identify the optimum spatial resolution in terms of maintaining information quality. These multi-spatial resolution images were prepared by degrading 1 meter simulated, 16 meter ADEOS/AVNIR, and 30 meter Landsat-TM images. Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Perpendicular Vegetation Index (PVI) and Soil Adjusted Ratio Vegetation Index (SARVI) were applied to reduce data redundancy and compare the characteristics of multi-spatial resolution image of vegetation indices. The threshold point on the curve of the coefficient of variation was defined as the optimum resolution level for the analysis with multi-spatial resolution image sets. Also, the results from the image segmentation approach of region growing to extract man-made features were compared with these multi-spatial resolution image sets.
Emergy is a measure of the processes required to produce something expressed in units of the same energy form. Emergy based indices can provide insights into the thermodynamic efficiency of the process, the quality of its output, and the interaction between the process and its surrounding environment. However, in an industrial system, the inputs are mostly nonrenewable, renewable energy source is nearly zero, ultimate purpose is pursuit of profits in economic activity. In study, we present two indices based on emergy - EEE(Ecological Economic Efficiency) and ERI(Environmental Responsibility Index). The EEE is taken into account real value of product in market economy. The ERI is shown to be a function of the net yield of the economy, its ‘load’ on the environment and ecological economic efficiency. Manufacturing industry of Korea produced the 30% of total GDP in 2001. We applied these indices to manufacturing industry for environmental management and further sustainable industry. As a results, the highest ERI is 0.34 in recycling industries, the lowest ERI is 0.01 in coke, refined petroleum products which is dominated by ELR. The higher ERI, the more friendly to environment. The suggested indices help us understand relative contributions of various alternatives in company's production and consumption activity, and provide a tool of decision-making for the rearrangement of future industries. Furthermore, they contribute to environmental friendly operation and consumption.
Air quality monitoring networks are very important facilities to manage urban air pollution control and to set up an environmental policy. Since air quality monitoring network of Daegu was allocated from 1980s to mid-90s, there is need to reevaluate it and relocated its site. This study was evaluated the position of Daegu air quality monitoring station by unit environmental sensitivity index, grid emission rate, CAI (Comprehensive Air-quality Index) point. The investigation domain covered an area of 16 $\times$ 24 km centered at the metropolitan area of Daegu with grid spacing of 2 km. The location of alternative air quality monitoring networks was selected through optimization and quintiles analysis of total score. The result showed that all things considered, new air quality monitoring network need to install grid numbers 10, 28, 36, 37, 46. We also recommand three scenarios of alternative air quality monitoring network when considering unit environmental sensitivity index, emission rate and CAI point.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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