강우는 물과 에너지 순환에서 가장 중요한 역할을 한다. 이 연구에서는 원격탐사를 이용하여 추출한 강우자료의 불확실성 (uncertainty)이 수치수문모형에서 수문인자 (토양함수, 토양온도, 유출, 증발산, 열전도 등)를 모의할 때 공간 스케일의 영향을 검토해 보았다. 지상강우관측을 이용하여 보정된 WSR-88D (NEXRAD)에 의해 추출한 강우자료와 현장에서 측정된 기상자료를 입력 자료로 사용하여, 오프라인 CLM(Community Land Model) 수문모형을 세 가지의 다른 공간 스케일 $0.25^{\circ},\;0.5^{\circ}\;and\;1.0^{\circ}$에 대하여 수행하였다. 이어서 현장에서 측정된 기상자료는 고정시키고 동시공간에 해당하는 IR (Infrared) 밴드를 기반으로 하는 인공위성 강우자료로 대치시켜 같은 모형을 수행하여 비교 검토하였다. 이 연구에서는 물리적 이론을 기반으로 하는 CLM수문모형의 매개변수는 지표면-대기의 수문반응 (land-atmosphere interaction)을 적절하게 묘사하도록 정의되었다고 가정한다. 모형의 실험결과는 강우입력의 불확실성이 수문반응의 공간분포 결과에 어떻게 영향을 미치는지를 보여준다. 이 연구는 수문모형을 수행할 때 수문반응의 불확실성에 대한 정보를 제공해 주며, 결국은 기후 변화에 따른 수자원의 재분배를 이해하는데 이바지 할 것이다.
기후변화에 따른 해수면 상승으로 인하여 해안지역의 지하수계에 해수침투가 가중된다. 지하수의 염분농도가 증가하면 지하수면 상부의 불포화 토양에서도 염분 농도가 증가할 수 있으며, 이는 농경지에서 작물피해를 일으킬 수 있다. 해수면이 상승함에 따라 내륙의 지하수위도 함께 상승한다. 이는 불포화 토양층의 두께를 감소시켜 해안 저지대의 경작에 피해를 끼칠 수 있다. 본 연구에서 지하수 해수침투는 3차원 모델, 토양 염류화 평가는 연직 1차원 모델을 합성 적용하여 해안 농경지에 대한 해수면 상승 피해를 평가하는 방법을 개발하였다. 3차원 해수침투 모델에서 지하수면의 수위와 농도분포를 계산하고 최상부 절점 중에서 염분 농도가 기준 값 이상인 절점에서 지하수면과 지표면 사이의 토양층에서 연직 1차원 모델링으로 토양층의 염분 농도와 불포화대 두께를 계산하였다. 농경지의 토양 염류화는 작물의 뿌리 심도에서 보통 작물의 생육한계 염분농도를 기준으로 판단하였다. 개발된 모델링 방법을 가상의 간척농경지에 적용하였다. 해수면 상승자료로 IPCC의 RCP 4.5와 8.5 시나리오를 사용하였다. 평가 결과는 2050년과 2100년에 대하여 제시하였다. 연구결과 대상지역에서 기후변화 시나리오 RCP 8.5에서 2100년에는 지하수 염류화 피해 면적은 간척지 육지면적 대비 7.8%, 염류화 토양 면적은 6.0%, 불포화층의 두께가 뿌리심도보다 적은 지역의 면적은 1.6% 증가하는 것으로 분석되었다.
돌발홍수는 강우유출수가 하천으로 모여드는 유역이 좁은 지역에 집중호우로 인해 유입되는 물의 양이 급증하여 나타난다. 돌발홍수는 유속이 빠르고 홍수를 대비할 수 있는 시간이 부족하므로 인명과 재산상의 피해를 발생시킨다. 본 연구에서는 돌발홍수를 예보를 위한 빅데이터 분석방법을 수행하였다. 연구 자료는 2009년에서 2012년까지 국민안전처 국가재난정보센터에 보고된 38건의 홍수 피해 자료와 지표수문모형(TOPLATS)에 의해 생성된 수문기상정보인 강우량, 토양수분 상태, 지표유출량이다. 돌발홍수 발생 선행 6시간의 강우량, 토양수분 상태, 지표유출량 데이터를 요인분석을 통해 토양수분 상태, 장기요인에 의한 강우량과 지표유출량, 단기요인에 의한 강우량과 지표유출량으로 축소하였다. 빅데이터 분석 방법으로는 유형분석인 의사결정나무, 랜덤포레스트, 나이브베이즈, 서포트벡터머신, 로지스틱 회귀모형을 사용하였다. 돌발홍수 사고발생 자료가 38건으로 한정되어 있기 때문에 예측성능 정확도 판단이 중요하다. 예측성능 정확도 평가방법으로 kappa계수, TP Rate, FP Rate, F-Measure를 이용하였다. 이 외에 돌발홍수 발생 선행 시점별 재현성 평가와 과거 4년간 돌발홍수 경보 횟수를 통해 최적 유형분석 방법을 제시하였다. 연구결과 로지스틱회귀모형과 랜덤포레스트가 돌발홍수 예보를 위한 예측 성능이 가장 좋았다. 사고발생 자료가 2009년부터 2012년까지 38건으로 한정되어 있어 분석을 위한 훈련자료와 검증자료 구축에 한계가 있었다. 장기간의 자료가 수집된다면 더욱 정확한 빅데이터 분석을 수행할 수 있다.
As non-isothermal mixed pixel is widely existed, the pixel-mean temperature cannot adequately represent the actual thermal state of land surface. The row crop was chosen as target to discuss the problem of component temperature retrieval. At first, the matrix model was found to express the thermal radiant directionality of the target. Then correlation of multi-angle infrared radiance was analyzed. In order to increase the retrieving accuracy, we chose the retrievable parameters and established the iterative method combining with inverse matrix to retrieve component temperature. It was proved by field experiment that the method could improve the retrieving accuracy and stability remarkably.
지상 관측으로부터 수집된 시계열 원격탐사 자료는 관측환경의 악화와 감지 시스템의 기계적 고장과 같은 관측 장애요인에 의해 많은 미관측 및 악성 자료를 가지게 된다. 육상의 지표면 parameters는 기후와 주로 연관되어 있으므로 육상 관측 위성 영상에 나타나는 많은 물리적 과정은 계절 주기에 따른 시간적 변화를 보인다. 본 연구에서 제안된 적응 feedback 시스템은 계절에 따라 변하는 물리적 과정을 포함하는 시계열 원격 탐사 영상 시리즈를 재구축한다. 이 시스템에서는 계절적 변화를 추적하기 위하여 하모닉 모형을 사용하고 수치 영상 모형의 공간적 의존성을 나타내기 위해 Gibbs Random Field를 사용한다. 재구축 과정을 통하여 구성된 적응 하모닉 모형을 사용하여 지표면 연속적 변화를 감시할 수 있다. 본 연구에서는 1996년부터 2000년까지 한반도로부터 관측된 AVHRR 영상 시리즈를 일 주일 간격으로 정적 합성하여 NDVI 시리즈를 구하고 하모닉 모형을 사용하는 적응 재구축 시스템을 이 NDVI 시리즈에 적용하여 한반도 식생 변화를 추적하였다. 연구 결과는 하모닉 적응 재구축 시스템이 실시간 지표면 변화 감시를 하는데 매우 효과적인 수단이 될 것이라는 잠재성을 보여준다.
본 연구의 목적은 넓은 지역의 고해상도 홍수모의를 위해서 2차원 모형의 GPU (Graphics Processing Unit) 가속 모의기법을 개발하고 이에 대한 효과를 평가하는 것이다. 음해법을 적용하고 있는 정형 사각형 격자 기반의 2차원 모형인 G2D (Grid based 2-Dimensional land surface flood model) 모형에서 CUDA를 이용하여 GPU 가속 모의 기법을 개발하였다. 개발된 기법을 진주시 홍수모의에 적용하였다. 모의 도메인의 공간해상도는 10 m × 10 m이고, 계산되는 격자의 개수는 총 5,090,611개이다. 홍수모의는 2019년 10월 태풍 미탁에 의한 홍수 기간에 대해서 수행하였다. 강우레이더 자료를 생성항으로 적용하였으며, 남강댐 일류문 계측 방류량과 진주시(옥산교) 계측 유량을 경계조건으로 적용하였다. 연구결과 진주시 남강에서의 관측수위를 재현할 수 있는 광역 2차원 홍수 모형을 구축할 수 있었다. 또한 GPU 가속 기법의 적용 결과, CPU (Central Processing Unit)를 이용한 순차계산 및 병렬계산에 비해서 빠른 홍수모의가 가능하였다. 본 연구의 결과는 음해법을 적용하고 있는 2차원 범람모형의 GPU 가속 기법의 개발과 광역 지표면 홍수해석에 대한 연구에 기여할 수 있을 것이다.
Bastiaanssen(1995)에 의해 개발된 SEBAL(Surface Energy Balance Algorithm for Land) 모형은 25개의 sub model들을 이용하여 지표의 증발산량과 기타 여러 에너지 교환을 계산하는 이미지-프로세싱 모형이다. SEBAL 모형은 Landsat 또는 기타 여러 위성영상을 통해 얻을 수 있는 열적외선 방사, 표시 및 근적외선 측정 자료 등을 사용한다. 본 연구에서는 한강유역의 주 지류인 경안천 유역에 모형을 적용시켰다. 증발산량(ET)은 4개년의(2001년-2004년) Landsat과 MODIS 위성영상을 입력자료로 사용하여, 에너지 균형원리를 통해 pixel-by-pixel을 기준으로 계산되었다. Landsat(30 m)과 MODIS(1 km) 사이의 비교 결과도 평가되었으며, Landsat과 MODIS 결과들은 FAO Penman-Monteith 증발산량과 비교하였다. 위성영상 ET들과 FAO Penman-Monteith ET 간의 절대 오차는 12% 이내로 확인되었으며, 유역 분포 증발산량의 시공간분포특성 또한 분석하였다.
Most of the Korean watersheds are mountaineous and consist of various soil types and land uses And seldom watersheds are found to have long term hydrologic records. The SNUA, a hydrologic watershed model was developed to meet the unique characteristics of Korean watershed and simulate the storm hydrographs from a small mountaineous watershed. Also the applicability of the model was tested by comparing the simulated storm hydrographs and the observed from Dochuk watershed, Gwangjugun, Kyunggido The conclusions obtained in this study could be summarized as follows ; 1. The model includes the simulation of interception, evaporation and infiltration for land surface hydrologic cycle on the single storm basis and the flow routing features for both overland and channel systems. 2. Net rainfall is estimated from the continuous computation of water balance at the surface of interception storage accounting for the rainfall intensities and the evaporation losses at each time step. 3. Excess rainfall is calculated by the abstraction of infiltration loss estimated by the Green and Ainpt Model from the net rainfall. 4. A momentum equation in the form of kinematic wave representation is solved by the finite differential method to obtain the runoff rate at the exit of the watershed. 5. The developed SNUA Model is a type of distributed and event model that considers the spatial distribution of the watershed parameters and simulates the hydrograph on a single storm basis. 6. The results of verification test show that the simulated peak flows agree with the observed in the occurence time but have relative enors in the range of 5.4-40.6% in various flow rates and also show that the simulated total runoff have 6.9-32% of relative errors against the observed. 7. To improve the applicability of the model, it was thought that more studies like the application test to the other watersheds of various types or the addition of the other hydrologk components describing subsurface storages are needed.
본 연구에서는 천리안위성 기반의 지표면 열적 특성 감시 및 기상현상 탐지에 이용할 수 있는 배경 온도장을 산출하고 지상관측자료 및 지리정보와 비교하여 정확도를 검증하였다. 배경온도장은 밝기온도를 선택하였으며 2012년 자료를 이용하여 월별로 매 시간대에 대해 산출되었다. 밝기온도 자료에서 청천화소와 구름화소를 구별하기 위해 천리안 구름탐지를 사용하였고, 천리안 구름탐지의 입력자료로 사용된 수치모델자료와 공간 균질성 검사 부분에서 구름 오탐지현상을 발견하였다. 과다하게 구름으로 오탐지된 화소는 통계적인 방법에 기반한 구름화소 복원을 통해 해결하였다. 산출된 밝기온도 배경장은 지상관측 기온과 0.95의 상관관계를 보였으며 0.66 K의 편향과 4.88 K의 평균 제곱근 오차를 보였다. 밝기온도 배경장과 고도는 시간대와 계절에 따라 변동성을 보이는 음의 상관관계를 보였다. 녹지와의 상관관계는 기온이 높은 계절 및 주간에 높게 나타났으며, 상관관계의 시간에 따른 변화가 관측되었다. 이러한 이유로 지표면온도 산출 시 시간에 따른 방출률을 별도로 구성해야 할 필요성이 제기되었다.
Accurate atmospheric correction is essential for the analysis of land surface and environmental monitoring. Aerosol optical depth (AOD) information is particularly important in atmospheric correction because the radiation attenuation by Mie scattering makes the differences between the radiation calculated at the satellite sensor and the radiation measured at the land surface. Thus, it is necessary to use high-quality AOD data for an appropriate atmospheric correction of high-resolution satellite images. In this study, we examined the Second Simulation of a Satellite Signal in the Solar Spectrum (6S)-based atmospheric correction results for the Sentinel-2 images in South Korea using raster AOD (MODIS) and single-point AOD (AERONET). The 6S result was overall agreed with the Sentinel-2 level 2 data. Moreover, using raster AOD showed better performance than using single-point AOD. The atmospheric correction using the single-point AOD yielded some inappropriate values for forest and water pixels, where as the atmospheric correction using raster AOD produced stable and natural patterns in accordance with the land cover map. Also, the Sentinel-2 normalized difference vegetation index (NDVI) after the 6S correction had similar patterns to the up scaled drone NDVI, although Sentinel-2 NDVI had relatively low values. Also, the spatial distribution of both images seemed very similar for growing and harvest seasons. Future work will be necessary to make efforts for the gap-filling of AOD data and an accurate bi-directional reflectance distribution function (BRDF) model for high-resolution atmospheric correction. These methods can help improve the land surface monitoring using the future Compact Advanced Satellite 500 in South Korea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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