• 한국지리정보학회지
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• 제15권2호
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• pp.113-125
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• 2012

다목적실용위성 3A호에 탑재되는 고해상도의 중적외선 영상자료에 대한 지표면 식별 특성을 파악하기 위하여, 고해상도 중적외선 영상 획득이 가능한 AHS(Airborne Hyperspectral Scanner) 자료를 사용하여 중적외선 영상 자료의 지표면 온도 산출 가능성과 토지피복도 분류 정확도를 평가하였다. 먼저 AHS 열적외선 자료로 작성한 지표면 온도 영상과 AHS 중적외선 각 밴드의 화소값을 비교한 결과 주간과 야간 모두 밴드 68(중심파장 $4.64{\mu}m$)의 결정계수가 0.74이상으로 가장 높았다. 다음으로 AHS 중적외선 밴드를 이용하여 토지피복도를 작성한 결과 주간의 경우 지붕, 도로, 초지, 식생, 수역 등이 구분 가능했지만 야간의 경우 초지와 식생, 도로와 수역, 지붕과 도로 등 일부 클래스들이 서로 중복되어 나타났다. AHS 중적외선 밴드의 지표면 식별 능력의 향상 가능성을 파악하기 위하여 주간과 야간자료의 편차 영상을 구하여 토지피복도를 작성한 결과 Zone 1과 Zone 2의 소지역별 분류정확도가 각각 67.5%, 64.3%로서, 주간 또는 야간 중적외선 밴드로 작성된 토지피복도에 비해 10% 이상 향상된 것으로 나타났다. 결과적으로 고해상도 중적외선 밴드 영상자료는 지표면온도 산출시 지표 피복 특성을 고려한 알고리즘 개발이 요구되며, 지표면 식별 능력은 주간에 비해 야간이 낮으므로 주간과 야간의 편차 영상을 이용할 경우 지표면 식별 능력을 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권1호
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• pp.127-137
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• 2022

Urban Heat Island (UHI) effect has been widely studied as a global concern of the 21st century. Heat generation from urban built-up structures and anthropogenic heat sources are the main factors to create UHIs. Unfortunately, both factors are expanding rapidly in Lahore and accelerating UHI effects. The effects of UHI are expanding with the expansion of impermeable surfaces towards urban green areas. Therefore, this study was arranged to analyze the role of urban cooling intensity in reducing urban heat island effects. For this purpose, 15 parks were selected to analyze their effects on the land surface temperature (LST) of Lahore. The study obtained two images of Landsat-8 based on seasons: the first of June-2018 for summer and the second of November-2018 for winter. The LST of the study area was calculated using the radiative transfer equation (RTE) method. The results show that the theme parks have the largest cooling effect while the linear parks have the lowest. The mean park LST and PCI of the samples are also positively correlated with the fractional vegetation cover (FVC) and normalized difference water index (NDWI). So, it is concluded that urban parks play a positive role in reducing and mitigating LST and UHI effects. Therefore, it is suggested that the increase of vegetation cover should be used to develop impervious surfaces and sustainable landscape planning.

• 대한원격탐사학회지
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• 제29권2호
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• pp.197-207
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• 2013

복사율 및 대기효과는 대상지표의 온도 추정에 오차를 발생시키는 주요 원인이 된다. 일반적인 경우, 대상지표에 대한 정확한 복사율 정보를 알 수 없으므로, 단일밴드로 이루어진 열적외선영상으로부터 대상지표의 정확한 온도를 추정하는 것은 매우 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 대상지표의 온도를 추정하기보다는 Landsat 위성영상을 이용한 지표 간 지표온도차 추정기법을 제안하고자 한다. 연구를 위하여 대기효과가 전체영상에 동일하게 적용된다고 가정하였다. 수분량 및 온도의 오차로부터 제안된 기법에 대한 오차분석을 수행하였다. 오차분석 결과, 수분량의 오차범위가 ${\pm}0.302g/cm^2$일 때, 제안된 기법의 오차는 복사휘도차이가 0.2, 0.5 및 $1.0Wm^{-2}sr^{-1}{\mu}m$일 때 각각 약 ${\pm}0.06K$, ${\pm}0.15K$, ${\pm}0.30K$임을 보였다. 또한, 온도의 오차가 ${\pm}2.41K$일 때, 온도차의 오차범위는 복사휘도차이가 0.2, 0.5 및 $1.0Wm^{-2}sr^{-1}{\mu}m$일 때 각각 약 ${\pm}0.037K$, ${\pm}0.089K$, ${\pm}0.168K$이고, 온도의 오차가 ${\pm}0.56K$일 때에는 약 ${\pm}0.008K$, ${\pm}0.020K$, ${\pm}0.038K$의 오차가 있음을 보였다. 이는 제안된 기법이 높은 정밀도로 지표 간 지표온도차를 추정할 수 있음을 의미한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.482-491
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• 2012

인공위성영상은 적외선 채널을 이용하여 지표에서 복사되는 열을 감지할 수 있기 때문에 이를 이용하여 도심지역의 지표온도와 열섬현상과의 관계를 밝히기 위한 많은 노력이 있어왔다. 그러나 사면향과 경사와 같은 지형인자와 지표온도와의 관계성에 관한 연구는 그동안 다소 미흡하였다. 이에 본 연구에서는 사면향과 경사와 같은 지형인자의 변화에 따라 지표온도가 어떻게 변화하는지를 Landsat 7 ETM+을 사용하여 연구하였으며 지표에서 발생하는 인본열을 감지할 수 있는 가능성을 평가하였다. 지표의 사면향은 지표온도분포에 중요한 인자로 영향을 주지 않지만, 사면의 기울기는 태양의 고저에 의해 많은 영향을 받는 것으로 나타났다. 또한 위성영상은 지표면과 이루는 각으로 인해 영상에 정확한 지표온도를 기록할 수 없지만, 사면의 기울기 보정을 통해 보정한 결과 평균 지표온도분포 분석에서는 큰 영향을 미치지 않는 것으로 확인 되었다. 또한 위성영상을 통해 지표발산 인본열 추출의 가능성을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제28권2호
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• pp.203-214
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• 2012

콘크리트와 아스팔트가 상당 부분을 차지하는 도시의 물리적인 환경은 도시열섬효과를 일으키는 주요 원인이며, 일차적으로 토지이용 또는 토양피복에 따른 지표면온도의 상승으로 나타난다. 본 연구에서는 도시의 토지피복유형이 지표면온도에 미치는 영향을 공간해상도가 다른 MODIS, Landsat ETM+과 RapidEye 위성영상을 사용하여 비교 분석해 보았다. 연구대상지인 일산 신도시지역의 지표면온도는 토지 이용에 따라 뚜렷이 구분되는 패턴을 보여주었는데 건폐율이 높은 저층단독주택지구보다 건폐율이 낮고 녹지율이 높은 고층 아파트단지의 지표면온도가 현저히 낮게 나타났다. 토지피복유형과의 관계는 건물이나 도로 등 도시화지역의 면적이 증가할수록 기후존의 지표면온도가 증가하고, 식생과 수면, 그림자 지역의 면적이 늘어날수록 지표면온도는 떨어진다. NDVI와 지표면온도 사이에도 음의 선형상관관계가 나타나지만, 계절적 영향을 배제하기 어렵다는 단점이 있다.

• 한국농공학회논문집
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• 제59권1호
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• pp.11-20
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• 2017

This study is to estimate the spatial soil moisture using multiple linear regression model (MLRM) and 15 minutes interval Land Surface Temperature (LST) data of Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS). For the modeling, the input data of COMS LST, Terra MODIS Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), daily rainfall and sunshine hour were considered and prepared. Using the observed soil moisture data at 9 stations of Automated Agriculture Observing System (AAOS) from January 2013 to May 2015, the MLRMs were developed by twelve scenarios of input components combination. The model results showed that the correlation between observed and modelled soil moisture increased when using antecedent rainfalls before the soil moisture simulation day. In addition, the correlation increased more when the model coefficients were evaluated by seasonal base. This was from the reverse correlation between MODIS NDVI and soil moisture in spring and autumn season.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권2호
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• pp.211-220
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• 2021

작물의 생육 상태와 스트레스를 탐지하기 위한 유용한 변수 중 하나인 지표면온도(LST)는 열화상 카메라의 소형화와 무인기(UAV)의 발달로 인해 식생 군락 및 지역적 규모에서 취득할 수 있게 되었다. 무인기에 장착된 열화상 카메라로 관측한 LST(LSTUAV)는 습도, 풍속과 같은 기상인자, 관측기기, 그리고 지표 상태에 따라 영향을 받으나 다양한 기상 조건과 작물의 생육 단계에서 측정된 LSTUAV의 정확도 평가는 부족한 실정이다. 본 연구의 목적은 지상에 고정된 열적외선 센서에서 관측된 LST(LSTGround)를 이용하여 다양한 기상 조건과 작물의 생육 상황에서 LSTUAV의 정확도를 평가하는 것이다. 마늘 작물을 대상으로 LSTUAV 관측을 수행하였으며, 상대습도, 절대습도, 돌풍, 그리고 식생지수에 따른 LSTUAV 정확도를 평가하였다. 센서 간의 편향을 최소화한 경우 상대습도가 60%를 초과하는 조건에서 관측된 LSTUAV의 평균제곱근오차는 2.565℃로 상대습도 60% 이하에서 관측된 LSTUAV의 평균제곱근오차(1.82℃) 보다 정확도가 낮았으며, 절대습도에 대한 결과도 상대습도와 유사했다. 이는 대기 중의 습도가 LSTUAV의 정확도에 영향을 미친다는 것을 의미한다. 따라서 LSTUAV를 관측은 상대습도가 60% 이하의 조건에서 수행되는 것을 권고한다. 반면, 돌풍이나 식생 피복률의 영향은 통계적으로 유의하지 않았다. 이것은 무인기 비행이 안정적으로 가능한 조건에서 LSTUAV는 식생의 상태를 반영한 신뢰성 있는 값을 도출한다는 것을 의미한다. 본 연구의 결과는 농업 분야에서 LSTUAV의 정확도를 이해하고 활용하는데 도움이 될 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권6_2호
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• pp.1101-1118
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• 2017

급격한 도시화와 이상기후의 증가로 도시의 기온이 꾸준히 올라가고 있으며, 한 도시 안에서도 열분포 양상이 지역마다 다르게 나타나고 있어 상세한 도시 열환경 분석이 요구된다. 최근에는 위성자료를 이용한 열환경 분석이 수행되고 있으나, 위성자료는 시 공간해상도의 Trade-off 관계로 인해 정밀한 분석에 어려움이 따른다. 이 연구는 2012년부터 2016년의 대구광역시 여름철 열환경 분석을 위해, MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 1 km 공간해상도의 낮과 밤 지표면온도(낮$LST_{1km}$, 밤$LST_{1km}$)를 250 m 공간해상도(낮$LST_{250m}$, 밤$LST_{250m}$)로 상세화 시켰다. 상세화에는 기계학습 기법인 랜덤 포레스트(Random Forest)가 이용되었다. 향상된 $LST_{250m}$는 기존의 $LST_{1km}$에 비해, 대구광역시 행정동 기준 불투수면적 비율과 지표면온도가 높은 상관관계를 보여주었다. 다음으로, 상세화 된 낮과 밤$LST_{250m}$를 이용하여 Hot Spot 분석을 수행하였다. 대구광역시 행정동 중 낮과 밤 지표면온도가 Hot Spot으로 군집화된 영역을 비교하고, 토지피복도를 이용하여 그 원인을 분석했다. 낮에는 공업 및 상업지역의 비율이 높은 영역에서, 밤의 경우 주거지역의 비율이 높은 영역에서 높은 Hot Spot이 군집 되었다. 본 연구의 열환경 분석 접근은 향후 도시정책 수립 및 국민안전에 큰 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권2호
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• pp.207-221
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• 2023

본 연구는 천리안위성 2A호의 Level 1B (L1B) 정보를 사용해 지상기온을 추정하기 위한 심층신경망(deep neural network, DNN) 기법을 적용하고 검증을 실시하였다. 지상기온은 지면으로부터 1.5 m 높이의 대기온도로 일상생활뿐만 아니라 폭염이나 한파와 같은 이슈에 밀접한 관련을 갖는다. 지상기온은 지표면 온도와 대기의 열 교환에 의해 결정되므로 위성으로부터 산출된 지표면 온도(land surface temperature, LST)를 이용한 지상기온 추정 연구가 활발하였다. 하지만 천리안위성 2A호 산출물 LST는 Level 2 정보로 구름영향이 없는 픽셀만 산출되는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 Advanced Meteorological Imager 센서에서 측정된 원시데이터에 오직 복사와 위치보정을 마친 L1B 정보를 사용해 지상기온을 추정하기 위한 DNN 모델을 제시하고 그 성능을 가늠하기 위해 위성 LST와 지상관측 기온 사이의 선형회귀모델을 기준모델로 사용하였다. 연구기간은 2020년부터 2022년까지 3년으로 평가기간 2022년을 제외한 기간은 훈련기간으로 설정했다. 평가지표는 기상청의 종관기상관측소에서 정시에 관측된 기온정보로 평균 제곱근 오차를 사용하였다. 관측지점에서 추출된 픽셀 중 손실된 픽셀의 비율은 LST는 57.91%, L1B는 1.63%를 보였으며 LST의 비율이 낮은 이유는 구름의 영향 때문이다. 제안한 DNN의 구조는 16개 L1B 자료와 태양정보를 입력 받는 층과 은닉층 4개, 지상기온 1개를 출력하는 층으로 구성하였다. 연구결과 구름의 영향이 없는 경우 DNN 모델이 root mean square error (RMSE) 2.22℃로 기준모델의 RMSE 3.55℃ 보다 낮은 오차를 보였고, 흐린 조건을 포함한 총 RMSE는 3.34℃를 나타내면서 구름의 영향을 제거할 수 있을 것으로 보였다. 하지만 계절과 시간에 따른 분석결과 여름과 겨울철에 모델의 결정계수가 각각 0.51과 0.42로 매우 낮게 나타났고 일 변동의 분산이 0.11과 0.21로 나타났다. 가시채널을 고려해 태양 위치정보를 추가한 결과에서 결정계수가 0.67과 0.61로 개선되었고 시간에 따른 일 변동의 분산도 0.03과 0.1로 감소하면서 모든 계절과 시간대에 더 일반화된 모델을 생성할 수 있었다.

• 대기
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• 제31권2호
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• pp.143-156
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• 2021

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.