• Advances in environmental research
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• 제9권1호
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• pp.19-39
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• 2020

Urban heat island (UHI) is one of the most important climatic implications of urbanization and thus a matter of key concern for environmentalists of the world in the twenty-first century. The relationship between climate and urbanization has been better understood with the introduction of thermal remote sensing. So, this study is an attempt to understand the influence of urbanization on local temperature for a small developing city. The study focuses on the investigation of intensity of atmospheric and surface urban heat island for a small urbanizing district of Punjab, India. Landsat 8 OLI/TIRS satellite data and field observations were used to examine the spatial pattern of surface and atmospheric UHI effect respectively, for the month of April, 2018. The satellite data has been used to cover the larger geographical area while field observations were taken for simultaneous and daily temperature measurements for different land use types. The significant influence of land use/land cover (LULC) patterns on UHI effect was analyzed using normalized built-up and vegetation indices (NDBI, NDVI) that were derived from remote sensing satellite data. The statistical analysis carried out for land surface temperature (LST) and LULC indicators displayed negative correlation for LST and NDVI while NDBI and LST exhibited positive correlation depicting attenuation in UHI effect by abundant vegetation. The comparison of remote sensing and in-situ observations were also carried out in the study. The research concluded in finding both nocturnal and daytime UHI effect based on diurnal air temperature observations. The study recommends the urgent need to explore and impose effective UHI mitigation measures for the sustainable urban growth.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.23-23
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• 2018

본 연구에서는 다중분위회귀분석모형(Multiple Quantile Regression Model, MQRM)과 MODIS(MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) LST (Land Surface Temperature) 자료를 이용하여 전국 공간토양수분을 산정하였다. 공간토양수분을 산정하기 위한 과정은 크게 두가지로 구분된다. 첫 번째로 기존의 MODIS LST 자료를 조건부 합성 보정기법을 적용하여 실측 LST 자료와 비교하여 위성 LST 자료가 갖고 있는 오차를 보정하였다. 그 결과, 조건부 합성 보정기법을 적용하기전 전국 71개 지상관측지점에서 관측한 실측 LST와 MODIS LST의 $R^2$는 전체 평균 0.70으로 어는정도 유의성 있는 상관관계를 나타냈으나 조건부 합성 보정기법을 적용한 후 실측 LST와 MODIS LST의 $R^2$는 전체 평균 0.92로 상당히 크게 향상됨을 알 수 있었다. 두 번째로 보정된 MODIS LST를 이용하여 다중분위회귀분석 모형을 개발하고 토양수분을 예측하는 단계로 입력자료로 위성영상 자료와 관측자료를 융합하여 사용하였다. 위성영상 자료로는 보정된 MODIS LST와 MODIS NDV를 구축하였고 일단위 강수량 및 일조시간의 기상자료는 기상청으로부터 전국 71개 지점에 대해 구축하여 IDW 공간보간기법을 이용한 공간자료로 구축하였다. 토양수분 결과를 비교하기 위한 관측 토양수분은 자동농업기상관측(Automated Agriculture Observing System, AAOS)지점에서 2013년 1월부터 2015년 12월까지의 실측 일단위 토양수분 자료를 구축하여 사용하였다. 다중분위회귀분석 모형은 LST 인자를 중심으로 각각의 분위(0.05, 0.25, 0.5, 0.75, 0.95)에 해당되는 값의 회귀식을 NDVI, 강수 입력자료를 독립인자로서 조합하여 계절 및 토성에 따른 총 80개의 회귀식을 산정하였다. 관측 토양수분과 모의 토양수분을 비교한 결과 $R^2$가 0.70 (철원), 0.90 (춘천), 0.85 (수원), 0.65 (서산), 0.78 (청주), 0.82 (전주), 0.62 (순천), 0.63 (진주), 0.78 (보성)로 높은 상관성을 보였다. 본 연구에서는 다중분위회귀 모형의 성능을 검증하기 위해 기존의 다중선형회귀모형의 결과와 비교하여 크게 개선됨을 나타냈다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.103-104
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• 2017

본 연구에서는 다중회귀분석모형(MLRM)과 MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) LST (Land Surface Temperature) 자료를 이용하여 전국 공간토양수분을 산정하였다. 공간토양수분을 산정하기 위한 과정은 크게 두가지로 구분된다. 첫 번째로 기존의 MODIS LST 자료를 조건부 합성 보정기법을 적용하여 실측 LST 자료와 비교하여 위성 LST 자료가 갖고 있는 오차를 보정하였다. 그 결과, 조건부 합성 보정기법을 적용하기전 전국 71개 지상 관측지점에서 관측한 실측 LST와 MODIS LST의 R2는 전체 평균 0.70으로 어는정도 유의성 있는 상관관계를 나타냈으나 조건부 합성 보정기법을 적용한 후 실측 LST와 MODIS LST의 R2는 전체 평균 0.92로 상당히 크게 향상됨을 알 수 있었다. 두 번째로 보정된 MODIS LST를 이용하여 다중회귀분석 모형을 개발하고 토양수분을 예측하는 단계로 입력자료로 위성영상 자료와 관측자료를 융합하여 사용하였다. 위성영상 자료로는 보정된 MODIS LST와 MODIS NDV를 구축하였고 일단위 강수량 및 일조시간의 기상자료는 기상청으로부터 전국 68개 지점에 대해 구축하여 IDW 공간보간기법을 이용한 공간자료로 구축하였다. 토양수분 결과를 비교하기 위한 관측 토양수분은 자동농업기상관측(Automated Agriculture Observing System, AAOS)지점에서 2013년 1월부터 2015년 12월까지의 실측 일단위 토양수분 자료를 구축하여 사용하였다. 다중회귀분석 모형은 각각의 입력자료를 독립인자로서 조합하여 12개의 시나리오를 만들었다. 시공간적 경향을 고려하기 위하여 계절별, 토양 토성(soil texture)를 구분하여 회귀분석을 실시하였다. 관측 토양수분과 모의 토양수분을 비교한 결과 $R^2$가 0.80 (철원), 0.90 (춘천), 0.80 (수원), 0.63 (서산), 0.77 (청주), 0.82 (전주), 0.52 (순천), 0.63 (진주), 0.99 (보성)로 높은 상관성을 보였다. 본 연구에서는 토양수분을 예측하기 위한 인자 중 가장 민간함 LST를 보정하지 않는 토양수분 예측 방법은 상당한 오차를 포함하게 되어 실측 토양수분 결과와 크게 차이가 나타남을 보여주었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제32권5호
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• pp.435-452
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• 2016

천리안(Communication, Ocean, and Meteorological Satellite) 위성자료로부터 Cho et al.(2015)에 의해 개발된 분리대기창법(split-window method: CSW_v2.0)을 적용하여 현업적으로 지표면온도를 산출하고 있다. CSW_v2.0으로부터 산출된 지표면온도는 MODIS 지표면온도와 비교하였을 때 적절한 수준의 정확도로 산출되었으나 역전층이나 기온감률이 클 때 상대적으로 오차가 크게 발생하였다. 이를 해결하기 위해 지표 경계층에서의 기온의 일변동을 복사전달모델에 처방하여 모의자료를 구축한 후 이를 이용하여 지표면온도 산출 알고리즘을 개선하였다(CSW_v3.0). CSW_v3.0에서는 복사전달모델에 처방된 지표면온도와 복사전달모델로부터 산출된 지표면온도간의 상관계수가 기존 알고리즘과 동일한 수준인 0.99 이상을 유지하면서 편의는 -0.03 K에서 -0.012 K, RMSE는 1.39 K에서 1.138 K로 감소하였다. CSW_v2.0에서 역전층이나 기온감률이 클 때, 휘도온도차와 방출율 차가 클 때 발생하는 계통적 오차를 개선된 알고리즘에서는 편의와 RMSE를 10-30% 감소시켜 상당 부분 개선하였다. CSW_v3.0으로부터 산출된 지표면온도와 MODIS 지표면온도와의 간접 검증에서는 상관계수가 0.986에서 0.985로 높은 상관성을 유지하면서 편의는 0.629 K에서 -0.049 K, RMSE는 2.537 K에서 2.502 K로 오차를 감소시켰다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권3호
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• pp.375-381
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• 2014

Soil moisture is an essential satellite-driven variable for understanding hydrologic, pedologic and geomorphic processes. The European Space Agency (ESA) has endorsed soil moisture as one of Climate Change Initiates (CCI) and had merged multi-satellites over 30 years. The $0.25^{\circ}$ coarse resolution soil moisture satellite data showed correlations with variables of a water stress index, Temperature-Vegetation Dryness Index (TVDI), from a stepwise regression analysis. The ancillary data from TVDI, Land Surface Temperature (LST) and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) from MODIS were inputted to a multi-regression analysis for estimating the surface soil moisture. The estimated soil moisture was validated with in-situ soil moisture data from April, 2012 to March, 2013 at Andong observation sites in South Korea. The soil moisture estimated using satellite-based LST and NDVI showed a good agreement with the observed ground data that this approach is plausible to define spatial distribution of surface soil moisture.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.1943-1947
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• 2007

The objective of this research was to find a direct and indirect method to estimate land surface temperature (LST) efficiently, using Landsat images and in-situ measurement. Agricultural fields including paddy fields have long been known to have multi-functions beneficial to the environment and ecology of the urban surrounding areas. Among these functions, the ambient temperature cooling (ATC) effect are widely acknowledged. However, quantitative and regional assessment of such effect has not had many investigations. Thermal remote sensing has been used over urban areas to assess ATC effect, to perform land cover classifications and as input for models of urban surface atmosphere exchange. Here, we review the use of thermal remote sensing in the study of paddy fields and urban climates, focusing primarily on the ATC effect. Landsat satellite images were used to determine the surface temperatures of different land cover types of a $441km^2$ study area in Cheongju, Korea. The results show that the ATC are a function of paddy area percentage in Landsat pixels. Pixels with higher paddy area percentage have more significant cooling effect.

• 대한원격탐사학회지
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• 제20권1호
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• pp.1-11
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• 2004

Based on surface energy balance climatology, surface temperatures should respond to drying conditions well before plant response. To test this hypothesis, land surface temperatures (LST) derived from MODIS data were analyzed to determine how the data were correlated with climatic water balance variables and NDVI anomalies during a growing season in Western and Central Kansas. Daily MODIS data were integrated into weekly composites so that each composite data set included the maximum temperature recorded at each pixel during each composite period. Time-integrated, or cumulative values of the LST deviation standardized with mean air temperatures had significantly high correlation coefficients with SM, AE/PE, and MD/PE, ranging from 0.65 to 0.89. The Standardized Thermal Index (STI) is proposed in this study to accomplish the objective. The STI, based on surface temperatures standardized with observed mean air temperatures, had significant temporal relationships with the hydroclimatological factors. STI classes in all the composite periods also had a strong correlation with NDVI declines during a drought episode. Results showed that, based on LST, air temperature observations, and water budget analysis, NDVI declines below normal could be predicted as early as 8 weeks in advance in this study area.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권3호
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• pp.487-501
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• 2020

이 연구에서는 고해상도 위성영상을 이용하여 지표면 온도를 산출하는 기존의 여러가지 방법 이외에 보다 새로운 접근으로, 인공지능 기반의 심층신경망 기법을 148장의 Landsat 8 영상에 적용하여 우리나라 지표면온도를 산출하고 그 적합성을 평가하였다. Landsat 8 열적외 10번 밴드(약 11 ㎛ 파장대)의 밝기온도와 방출률은 물리방정식에 경험상수가 결합하여 도출된 값이기 때문에, 지역적 기상, 기후, 지형, 식생 등의 조건에 따른 불확실성을 내포하고 있다. 이를 보완하기 위하여 본 연구에서는 밝기온도와 방출률로부터 지표면온도 초기추정치 T₀를 산출하고 이와 함께, NDVI, 토지피복, 지형요소(고도, 경사, 향, 거칠기) 등을 입력변수로 하는 계절별 심층신경망 모델을 최적화하여 지표면온도를 산출하였다. 이는 ASOS(Automated Synoptic Observing System)와의 선형관계식으로 편의보정을 수행하는 기존 방법에 비해 진보된 기법이다. ASOS 관측치와 시공간적으로 일치되는 1,728건의 자료를 비교한 결과, 계절별로 차이가 있기는 하지만 특히 봄, 가을에는 상당히 좋은 결과를 보였으며(CC=0.910~0.917, RMSE=3.245~3.365℃), 또한 토지피복 유형에 상관없이 안정적인 산출이 이루어짐을 확인하였다. 향후 Landsat 5/7/8 자료의 장기시계열 빅데이터와 함께 추가적인 지표면변수를 활용하여 모델링 을 수행함으로써 기후변화 및 특이기상 하에서도 보다 신뢰도 높은 고해상도 지표면온도 산출이 필요할 것이다.

• 농업과학연구
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• 제37권1호
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• pp.81-86
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• 2010

The urban thermal environment can be an important index to detect heat island phenomena and manage it to improve urban life quality. Cheongju is a typical plain-city that main part has been formed and developed in lowland. The Mushim stream crosses the city from south to north. We reviewed the use of thermal remote sensing in stream around areas and the thermal environments, focusing primarily on the Urban Heat Island(UHI) effect. The purpose of this study is to determine the relationship between the stream nearby urban area and the stream cooling effect of UHI. The objectives are to determine the usefulness of KOMPSAT-2 bands MS3 and MS4 for vegetation cover mapping, and the usefulness of LANDSAT TM band 6 in identifying thermal environmental characteristics and UHI. Land Surface Temperatures (LST) are retrieved by single-channel algorithm to study the UHI from the 6th band (thermal infrared band) of LANDSAT TM images and thermal radiance thermometer based on remote sensing method and the LST distribution maps are accomplished according to the retrieval results. There is also comparison of satellite-derived and in situ measured temperature. The results indicated that the LST of urban center is higher than that of suburban area, the temperature of mountain and water are the lowest area, so it is clearly proved that there are obvious UHI effects by stream. The surface temperature distribution of Mushim stream is detected $2^{\circ}C$ lower than urban area.

• 한국조경학회지
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• 제48권5호
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• pp.67-79
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• 2020

도시열섬 완화를 위한 계획을 세울 때 가장 먼저 해결해야 할 문제는 도시 내 어느 곳이 열 환경에 가장 취약한 곳인지를 파악하는 것이다. 즉, 도시 내 온도가 상대적으로 더 높은 지역과 낮은 지역(핫스팟과 콜드스팟)이 존재하는지 여부를 파악해야 한다. 본 연구는 전주시를 공간적 범위로 도시열섬의 공간적 밀집지역을 도출하고, 밀집요인을 알아보는데 목적이 있다. 먼저 도시열섬이 밀집해서 발생하는 지역을 알아보기 위해 2017년 Landsat 8 위성영상을 활용해 지표면온도(Land Surface Temperature : LST)를 추출한 뒤 국지적 Moran's I 분석과 Getis-Ord Gi^* 분석을 통해 핫스팟 분석을 실시하였다. 그 결과, 통계적으로 유의한 밀집지역은 전주시 원도심이라 불리는 중심부와 공업지역으로 나타났다. 또한 높은 LST를 유발하는 요인을 알아보고자 토지피복도 중 시가화·건조지역의 상세분류로 상관분석과 회귀분석을 진행한 결과, 주거지역의 단독주거시설, 공업지역의 공업시설, 상업지역의 상업·업무시설이 LST를 높이는 요인으로, 별도의 항목이 존재하지 않는 녹지율을 대신해 변수로 선정한 NDVI가 LST를 낮추는 요인으로 작용하고 있었다. 본 연구의 결과는 도시열섬 저감 정책이 어느 곳을 중심으로 이루어져야 하는지, 가장 먼저 고려해야 할 요인은 무엇인지를 판단하고자 할 때 근거가 된다는 점에서 의의를 찾을 수 있다.