This study investigates the impacts of land cover change due to urbanization on the Urban Heat Island Intensity (UHII) and the Heat Index (HI) over the Seoul metropolitan area using the Unified Model (UM) with the Met Office Reading Urban Surface Exchange Scheme (MORUSES) during the heat wave from 16, July to 5, August 2018. Two simulations are performed with the late 1980s land-use (EXP1980) and the late 2000s land-use (EXP2000). EXP2000 is verified using Automatic Weather Station (AWS) data from 85 points in the study area, and observation sites are classified into two categories according to the urban fraction change over 20 years; Category A is 0.2 or less increase, and Category B is 0.2 or more increase. The 1.5-m temperature and relative humidity in Category B increase by up to 1.1℃ and decreased by 7% at 1900 LST and 2000 LST, respectively. This means that the effect of the urban fraction changes is higher at night. UHII increases by up to 0.3℃ in Category A and 1.3℃ in Category B at 1900 LST. Analysis of the surface energy balance shows that the heat store for a short time during the daytime and release at nighttime with upward sensible heat flux. As a result of the HI, there is no significant difference between the two experiments during the daytime, but it increases 1.6℃ in category B during the nighttime (2200 LST). The results indicate that the urbanization increase both UHII, and HI, but the times of maximum difference between EXP1980 and EXP2000 are different.
시공간적 기온정보는 지구온난화와 기후변화의 이해에 있어서 중요한 기상요소이다. 본 연구에서는 인공위성 원격탐사로부터 획득된 공간적으로 균질한 지표면 정보를 이용하여 우리나라 지상기온 평가 알고리즘을 개발하였다. LST(Land Surface Temperature), NDWI(Normalized Difference Water Index), NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)를 독립변수로 하는 지상기온 추정을 위한 다중회귀모형을 제안하고, 우리나라의 지역기후변화를 고려하기 위하여 온난시즌과 한랭시즌에 대한 모형의 회귀상수 및 회귀계수를 도출하였다. 개발된 기온 추정 알고리즘에 의해 산출된 온난 및 한랭시즌의 기온정보는 지상관측기온과 비교하여 우수한 상관관계를 보였고, $3^{\circ}C$ 미만의 RMSE와 거의 0에 가까운 BIAS로 매우 높은 일치성을 보였다. 따라서 인공위성 지표면 원격탐사자료를 활용하고 온난 및 한랭시즌의 구분을 적용한 기온 평가 알고리즘은 우리나라의 지역기후를 평가하는데 있어서 간략하고 유용한 수단이 될 수 있으리라 기대된다.
호수에 의한 국지 순환의 영향을 조사하기 위하여 대청호수 주변에 대하여 수치 실험을 수행하고 국지 순환의 형태를 연구하였다. WRF 모델로부터 예보된 지상 기온은 관측보다 작으며, 풍속은 모델에서 관측보다 강하게 모의됨을 보였다. 호수 주변의 국지 순환은 호수와 주변 지면과의 열적 차이에 의해 발생하는 호수풍이 특징적이었다. 대청호수에서는 호수풍이 09 LST에 발생하며, 15 LST에 최대를 보이고 18 LST에 소멸하였다. 수치 모의된 연직 순환의 높이는 1,200m를 나타냈다. 비습의 분포는 낮 시간동안 호수풍 순환에 의해 호수위의 습윤한 공기의 내륙 이동으로 주위 지면에서 증가함을 보였다. 호수를 제거한 민감도 실험에서 호수가 존재할 때 주위 지면 온도가 감소함을 보였다. 호수 지표이용도를 초원으로 변경하였을 때 호수 주변의 기상관측소에서 풍속은 증가하였다. 수치실험은 호수로부터 발생된 호수풍 순환이 주위 대기경계층 기상에 영향을 주고 있음을 지시한다.
본 연구에서는 지표면 온도 변화에 미치는 주요 지역특성인자를 도출하고 각각의 인자가 미치는 확률적 영향계수를 추정하였다. 연구대상지역은 충청북도 전역이며 패널 분석을 위해 시 군 행정 단위로 분할하였다. 지표면온도 및 지역특성 시계열자료들은 MODIS 영상과 통계청자료를 사용하여 각각 구축하였다. 그리고 지표면온도와 횡단면자료인 지역특성인자들을 다중회귀관계로 설정하고 패널 모형 분석을 통하여 회귀계수 추정치를 산정하였다. 지표면온도와 지역특성인자는 패널 모형 분석에서 종속변수와 설명변수로 각각 사용하였다. 패널 자료 분석은 상용 통계프로그램 STATA14를 사용하였으며, 일원 개체 고정효과모형이 본 연구의 지표면온도 변화 해석에 가장 적절한 모형으로 선정되었다. 지표면온도 변화에 미치는 설명변수의 영향수준을 나타내는 기여율은 회귀방정식의 추정회귀계수로부터 구했다. 설명변수별 기여율은 도시 공업지역이 3.746로 가장 컸으며, 다음으로 평균고도${\times}$대지면적비율이 2.856, 전력사용량 2.742, 평균풍속 0.553, 비도시관리지역 0.102, 농림지역과 자연 환경보전지역은 0.085와 0.071 그리고 시 군의 평균강우량 한 단위 변화가 지표면온도 변화에 미치는 기여율은 0.003으로 추정되었다.
본 연구에서는 도시 토지이용과 열 환경의 관계를 파악하기 위하여, 인천시에서 토지이용이 다른 곳에서 기온을 측정하였고, 지난 40년간 토지이용과 기온의 변화를 파악하였으며, 위성영상 자료를 이용하여 토지이용과 온도의 관계에 대하여 연구하였다. 2014년 8월 19일부터 21일까지 산림지, 경작지 (논), 나지 (운동장), 시가화지 (아스팔트 도로)에서 온도를 측정한 결과에서 시가화지역이 가장 기온이 높았고 산림지가 가장 낮았다. 인천시에서 1975년부터 2014년까지 40년간 기온은 약 $1.4^{\circ}C$ ($0.035^{\circ}C$/년)이 상승하였다. 지난 40년간 인천시의 토지이용 유형에서 시가화건조지, 나지, 초지가 증가하였고 경작지, 습지, 산림지가 감소하였다. Landsat 위성영상을 이용하여 추출한 지표면 온도 (LST)와 정규식생지수 (NDVI), 정규시가지화지수 (NDBI) 간에 상관관계를 보였다. 지표면 온도는 NDVI가 높은 곳에서 지면온도가 낮았고, NDBI가 높은 곳에서 지면 온도가 높았다. 따라서 도시의 열섬효과를 완화하고 열 환경을 개선하기 위해서는 녹지, 습지, 농경지의 토지이용을 보전하고 복원하는 것이 중요하다고 판단된다.
As long as the effective contributions of satellite images in the continuous monitoring of the wide area and long range of time period, Landsat TM and Landsat ETM+ satellite images are surveyed. After quantization and classification of the deviations between TM and ETM+ images based on approved thresholds such as gains and biases or offsets, a correlation analysis method for the compared calibration is suggested in this paper. Four time points of raster data for 15 years of the highest group of land surface temperature and the lowest group of vegetation of the Kunsan city Chollabuk_do Korea located beneath the Yellow sea coast, are observed and analyzed their correlations for the change detection of urban land cover. This experiment based on proposed algorithm detected strong and proportional correlation relationship between the highest group of land surface temperature and the lowest group of vegetation index which exceeded R=(+)0.9478, so the proposed Correlation Analysis Model between the highest group of land surface temperature and the lowest group of vegetation index will be able to give proof an effective suitability to the land cover change detection and monitoring.
지표면 온도분포특성을 분석함에 있어서 많은 방법이 이용되지만 그 중에서 위성영상을 이용한 원격탐사기법을 가장 많이 사용하고 있다. 본 연구에서는 제주도의 도심지역인 제주시와 서귀포시를 연구대상으로 하였고 Landsat 영상에서 열적외선영상인 밴드 6 영상을 이용하여 NASA에서 제시한 방법으로 온도분포도를 작성하였다. 또한 밴드 3과 4를 이용하여 식생지수 분포도를 작성하고 식생지수와 온도분포사이의 상관성을 분석하였다. 그 결과 온도와 식생지수 사이의 상관계수는 제주시에서 -0.77, 서귀포시에서 -0.74의 매우 높은 반비례 상관계수 값을 나타내었다. 또한, 토지피복도를 이용한 지표면 온도분포특성을 분석한 결과 도심지역과 경작지, 초지와 과수원, 삼림세 지역사이에는 뚜렷한 온도차가 있는 것을 알 수 있었다. 이는 식생지수와 온도분포가 반비례관계에 있음을 나타내고 있다.
A Sediyo Adi Nugraha;Muhammad Kamal;Sigit Heru Murti;Wirastuti Widyatmanti
대한원격탐사학회지
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제40권4호
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pp.397-418
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2024
The Land Surface Temperature (LST) is a crucial parameter in identifying drought. It is essential to identify how LST can increase its accuracy, particularly in mountainous and hill areas. Increasing the LST accuracy can be achieved by applying early data processing in the correction phase, specifically in the context of topographic correction on the Lambertian model. Empirical evidence has demonstrated that this particular stage effectively enhances the process of identifying objects, especially within areas that lack direct illumination. Therefore, this research aims to examine the application of the Lambertian model in estimating LST using the Multi-Channel Method (MCM) across various physiographic regions. Lambertian model is a method that utilizes Lambertian reflectance and specifically addresses the radiance value obtained from Sun-Canopy-Sensor(SCS) and Cosine Correction measurements. Applying topographical adjustment to the LST outcome results in a notable augmentation in the dispersion of LST values. Nevertheless, the area physiography is also significant as the plains terrain tends to have an extreme LST value of ≥ 350 K. In mountainous and hilly terrains, the LST value often falls within the range of 310-325 K. The absence of topographic correction in LST results in varying values: 22 K for the plains area, 12-21 K for hilly and mountainous terrain, and 7-9 K for both plains and mountainous terrains. Furthermore, validation results indicate that employing the Lambertian model with SCS and Cosine Correction methods yields superior outcomes compared to processing without the Lambertian model, particularly in hilly and mountainous terrain. Conversely, in plain areas, the Lambertian model's application proves suboptimal. Additionally, the relationship between physiography and LST derived using the Lambertian model shows a high average R2 value of 0.99. The lowest errors(K) and root mean square error values, approximately ±2 K and 0.54, respectively, were achieved using the Lambertian model with the SCS method. Based on the findings, this research concluded that the Lambertian model could increase LST values. These corrected values are often higher than the LST values obtained without the Lambertian model.
본 연구는 토양의 수분 상태를 고해상으로 관측 및 분석하고 농업분야에의 응용 가능성을 평가하기 위한 연구이다. 이를 위하여 Landsat-8 OLI(Operational Land Imager)/TIRS(Thermal Infrared Sensor)의 광학 및 열적외선 위성영상을 연구자료로 전라북도 농업지역을 포함(연구자료 내 46%)하는 2015, 2016, 및 2017년 5-6월에 촬영된 영상 세 장을 이용하였다. 연구지역의 각 영상 촬영일의 토양의 수분 상태는 SPI(Standardized Precipitation Index)3 가뭄지수를 통하여 효과적으로 획득할 수 있으며, 각 영상은 보통, 습윤, 및 건조한 토양 수분 조건을 갖는다. 이러한 각기 다른 토양수분 조건을 갖는 영상을 대상으로 토양의 수분 상태를 관측하고 SPI3 가뭄지수로부터 획득한 토양의 수분 상태와 비교/분석을 수행기 위하여, TVDI(Temperature Vegetation Dryness Index)를 계산하였다. TVDI는 Landsat-8 OLI/TIRS 위성영상으로부터 계산한 LST(Land Surface Temperature) 및 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)의 관계로부터 추정하여 계산된다. LST-NDVI의 형상 공간 내 픽셀의 분포에서 NDVI에 따른 LST의 최대/최소값을 추출하고 이를 대상으로 각각 선형회귀분석(linear regression analysis)을 통하여 NDVI에 따른 LST의 Dry/Wet edge를 결정할 수 있으며, 최종적으로 NDVI에 따른 두 edge 사이에서의 LST 값의 비율을 계산하여 TVDI 값을 계산한다. TVDI 값으로부터 관측된 영상 내 상대적인 토양의 수분 상태를 매우 습윤, 습윤, 보통, 건조, 매우 건조의 5단계로 분류하여 SPI3로부터 획득한 각각의 토양수분 상태와 비교하였다. 연구자료 획득시기인 5-6월 시기의 특성상 모내기로 인하여 영상 내 가장 많은 비율을 차지하는 논 지역의 영향으로 영상 전체 중, 약 62% 이상이 습윤 및 매우 습윤한 상태로 분류되었다. 또한, 보통으로 분류되는 픽셀은 영상 내 밭 지역의 영향 때문으로 분석되었다. 영상 전체에 대해서는 대략적으로 SPI3의 토양수분 상태와 대응하였지만 매우 건조, 습윤, 및 매우 습윤에 해당하는 세분류 결과에서는 SPI3 토양수분 상태와 대응하지 않았다. 또한, 영상에서 논과 밭의 농업지역을 추출 및 분류한 후, SPI3 토양수분 상태와 비교하였을 때, 논 지역의 토양수분 상태 관측 분류 결과는 매우 건조, 보통 및 매우 습윤에서, 밭 지역은 보통의 분류에서만 SPI3 가뭄지수와 대응하지 않았다. 이는 매우 건조한 나지 및 매우 습윤한 모내기로 인한 논 지역, 수계, 구름 및 산지 지형효과 등의 이상치로 인하여 잘못된 Dry/Wet edge 추정의 문제로 사료되어진다. 그러나 5-6월 시기의 농업지역 중, 밭 지역에서는 세분류된 토양의 수분 상태를 효과적으로 관측할 수 있었다. 고해상 광학위성 기반 농업지역에 대한 토양수분 상태의 시 공간적 변화를 관측하여 농업지역의 농업생산량예측 등 그 응용이 가능할 것으로 사료된다.
본 연구에서는 대기 및 지표면 인자들에 대한 중적외 파장역의 복사휘도의 민감도를 복사전달모델인 MODerate resolution atmospheric TRANsmission (MODTRAN)6을 이용하여 분석하고 이를 이용하여 야간에 중적외 파장역 만을 이용한 지표면온도 산출 가능성을 평가하였다. 이를 기반으로 야간에 대해 다양한 조건을 반영한 지표면온도 산출식을 개발하고 처방 온도 자료와 현장 관측 자료를 이용하여 개발된 지표면온도 산출식의 수준을 평가하였다. 중적외 파장역을 활용한 위성 원격탐사에 주로 영향을 미치는 대기연직구조, 이산화탄소와 오존, 지표면온도의 일 변동, 지표면 방출률 그리고 위성의 관측각에 대해 민감도 실험을 실시하였다. 이때 분리대기창 기법 활용 가능성을 평가하기 위해 중적외 파장역을 투과율을 근거로 2개의 밴드로 분리한 후 민감도를 분석한 결과 밴드와 관계없이 대기연직구조에 가장 큰 영향을 받으며 지표면 방출률, 지표면온도의 일 변동, 위성의 관측각 순으로 영향을 받았다. 주요 변인 실험 모두에서 대기의 창에 해당되는 밴드 1은 민감도가 낮은 반면 오존과 수증기 흡수가 포함된 밴드 2에서는 민감도가 높아서 분리대기창 기법을 활용하여 지표면온도 산출이 가능할 것으로 판단하였다. 중적외 2개 밴드와 다양한 변인들을 이용하여 개발된 지표면온도 산출식은 복사모의 시 입력된 기준 지표면온도와 상관계수, 편의 그리고 root mean squared error (RMSE)가 각각 0.999, 0.023K과 0.437K의 수준을 보였다. 또한 26개의 현장관측 지표면온도 자료로 검증한 결과 상관계수는 0.993, 편의는 1.875K, RMSE는 2.079K을 보였다. 본 연구의 결과는 대기 및 지표면 조건이 야간의 중적외 두 밴드에 미치는 영향이 다른 특성을 이용하여 지표면온도를 산출할 수 있음을 제시한다. 따라서 향후에는 중적외 파장역 센서를 탑재한 위성자료를 이용하여 지표면온도를 산출하고 그 수준을 평가해 볼 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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