대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.26-28
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2008
Soil moisture plays an important role in the land-atmosphere energy balance because it governs the partitioning of energy through latent heat fluxes or evapotranspiration. From the numerous studies, it is evident that the L-band radiometer is a useful and effective tool to measure soil moisture. The objective of the study is to develop and to verify the soil moisture retrieval algorithms for the L-band radiometer system. Through the radiometer-observed brightness temperature, surface emissivity and reflectivity can be derived, and, hence, soil moisture. We collect field and L-band airborne radiometer data from washita92, SGP97 and SGP99 experiments to assist the development of the retrieval algorithms. Upon launching the satellite L-band radiometer such as ESA-sponsored SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity) mission, the developed algorithms may be used to study and monitor globe soil moisture change.
There is general agreement that the mean land-surface air temperature of the Earth has increased by about 0.6 over the past century (Vinnikov et al., 1990; Jones, 1994). However, IPCC concluded in 1996 that the observed warming was "broadly consistent with predictions of climate models, but it was also the same magnitude as natural climate variability".(omitted).(omitted)
토양수분은 지표의 다양한 과정을 통제하는 중요한 수문학적 변수며 이에 신뢰할 수 있는 토양수분의 정보를 습득하는 것은 매우 중요하다. 그러나 정확한 토양수분의 실측자료는 그 설치비용과 인력부족으로 매우 빈약하여 이를 대체할 만한 정보를 획득하기 위한 연구 또한 부족하다. 요즘, 많은 수문모형의 개발로 토양 수분 또한 결과물로써 많이 이용된다. 그러나 모형에서 모의된 토양수분의 신뢰성을 판단할 때는 실측자료를 이용하는 것이 가장 이상적이나, 토양수분의 실측값이 부족하므로, 유역의 토양수분 실측자료 대신 모의된 토양수분을 적용할 필요가 있다. 이에 따라 본 연구에서는 우리나라 소양강댐 유역에 대하여 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용하여 실측 토양수분자료를 최대한 활용함으로써 토양수분을 모의하였다. 또한 모의된 토양수분을 Terra MODIS NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)와 LST(Land Surface Temperature)과의 상관성을 계절별, 월별로 분석하여 그 관계식을 도출하고자 하였다.
본 연구는 충북 청주시에 위치한 무심천 주변을 대상으로 하천이 도시 주변 열 환경에 미치는 영향에 대해 원격탐사(Remote Sensing; RS)기법을 이용하여 분석하였다. 열 환경 특성 분석 순서는 먼저 Landsat 5 TM 위성영상의 열적외 밴드를 이용하여 대상지역의 표면 온도(Land Surface Temperature; LST)를 추출하였다. 다음으로 추출된 LST를 이용하여 무심천을 중심으로 주변의 공업단지와 주거지, 산림 지역의 지표면 온도 분포를 비교 분석하여 하천이 주변의 열 환경에 미치는 영향을 정량화하였다. 또한 공간적 특성 분석을 위해 등온선을 작성하여 하천 주변 열 환경을 파악하였다. 그 결과 온도분포에 따른 열 이동의 크기와 방향을 확인할 수 있었고 열 분포의 공간분포는 공업지>주거지>하천>산림 순으로 나타나 토지이용특성에 따른 열 분포의 경향을 파악할 수 있었다.
Soil moisture is a crucial variable in research works of hydrology, meteorology and plant sciences. Adequate soil moisture is essential for plant growth; excesses and deficits of soil moisture must be considered in agricultural practices. There are already several remote sensing methods used for monitoring soil moisture, such as thermal inertia, vegetation water-supplying index, crop water stress index and multi-factor regression. In this paper, an improved method has been discussed which is based on the thermal inertia. We analyzed the problems of monitoring soil moisture using satellites at first, and then put forward an simplified method which directly uses land surface temperature differences to measure soil moisture. Also we have taken the influence of vegetation into account, and import NDVI into the model. The method was used in the study of soil moisture in Heilongjiang Province, China, and we draw the conclusion by the experiments that the model can evidently increase the precision of monitoring soil moisture.
Using MODIS data and several different compositing algorithms utilizing the average cloud free days in a compositing period, maximum ndvi, or dual maximum NDVI/minimum blue, multi resolution composites (250m, 500m, 1km) have been produced for Southeast Asia, with spectral bands ranging from the visible to short-wave infrared with a single band in the thermal (for land and sea surface temperature). A total of nine composites have been produced for the months of May and August in 2003, including blue, green, red, NIR, three in the SWIR, and several to specifically monitor vegetation health.
본 연구에서는 Terra MODIS 위성자료와 Tensorflow를 활용해 1 km 공간 해상도의 토양수분을 산정하는 알고리즘을 개발하고, 국내 관측 자료를 활용해 검증하고자 한다. 토양수분 모의를 위한 입력 자료는 Terra MODIS NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)와 LST(Land Surface Temperature), GPM(Global Precipitation Measurement) 강우 자료를 구축하고, 농촌진흥청에서 제공하는 1:25,000 정밀토양도를 기반으로 모의하였다. 여기서, LST와 GPM의 자료는 기상청의 종관기상관측지점의 LST, 강우 자료와 조건부합성(Conditional Merging, CM) 기법을 적용해 결측치를 보간하였고, 모든 위성 자료의 공간해상도를 1 km로 resampling하여 활용하였다. 토양수분 산정 기술은 인공 신경망(Artificial Neural Network) 모형의 딥 러닝(Deep Learning)을 적용, 기계 학습기반의 패턴학습을 사용하였다. 패턴학습에는 Python 라이브러리인 TensorFlow를 사용하였고 학습 자료로는 농촌진흥청 농업기상정보서비스에서 101개 지점의 토양수분 자료(2014 ~ 2016년)를 활용하고, 모의 결과는 2017 ~ 2018년까지의 자료로 검증하고자 한다.
본 연구는 산림 우점식생 변화가 지표면 온도에 미치는 영향을 파악하고자 우리나라 대표적 혹서지역인 대구광역시를 대상으로 연구를 수행하였다. 산림 우점식생 변화 유형별 온도변화는 1990년과 2007년의 Landsat TM 영상 2scene을 분석하여 확인하였다. 토지피복유형은 산림지역, 시가화지역, 경작지 및 기타지역, 수역으로 구분하였고, 산림지역의 경우 침엽수와 활엽수로 구분하였다. 산림 우점식생 변화 유형에 따른 지표면 온도 변화를 확인하기 위해 통계분석을 실시한 결과 산림이 시가화지역으로 변화될 경우 온도는 높아지며, 유형별로 살펴보면 활엽수림이 시가화지역으로 변화된 경우 약 $0.6^{\circ}C$, 침엽수림이 시가화지역으로 변화된 경우 약 $0.2^{\circ}C$ 온도가 상승하는 것을 확인할 수 있었다. 이는 단순히 17년간 유형변화에 따른 온도 차이로 현재까지 유형이 유지된 경우와 변화된 경우를 동시에 고려할 경우 온도는 더 높은 차이를 보였다. 활엽수림의 경우 활엽수림이 유지될 때 보다 시가화지역으로 변화 될 경우 온도는 $2.3^{\circ}C$ 증가하였으며, 침엽수림의 경우 침엽수림이 유지될 때 보다 시가화지역으로 변화될 경우 $1.9^{\circ}C$ 온도가 증가하였다. 산림의 경우 시가화지역으로 변화될 때 온도가 상승하며 산림식생유형 중 침엽수가 파괴되었을 경우보다 활엽수가 파괴되었을 때 $0.4^{\circ}C$ 온도가 추가적으로 상승하는 것으로 나타났다. 도시기온 완화를 위해서는 도시림 내에서 활엽수림의 보호가 더 효율적인 것으로 확인되었다.
A case study of mesoscale snowfall with polar low signature during 25~26 December 2010 in South Korea is presented. The data used for analysis include surface and upper level weather charts, rain gauge, sea surface temperature, satellite imagery, sounding, and global $1^{\circ}{\times}1^{\circ}$ reanalysis data. The system initiated with a surface trough near the bay of Bohai but quickly intensified to become a polar low within 12 hours. The polar low moved southeastward bringing snowfall to southwestern Korea. There was strong instability layer beneath 800 hPa but baroclinicty was weak and disappeared as the low progressed onto land. Shortwave at 500 hPa and the surface trough became in-phase which hindered the development of the polar low while it approached Korea. However, there were strong tropopause folding (~500 hPa) and high potential vorticity (PV), which allowed the system to maintain its structure and dump 20.3 cm of snow in Jeonju. Synoptic, thermodynamic, dynamic, and moisture analyses reveal that polar low developed in an area of baroclinicity with strong conditional instability and warm air advection at the lower levels. Further, the development of a surface trough to polar low was aided by tropopause folding with PV advection in the upper level, shortwave trough at 500 hPa, and moisture advection with low-level jet (LLJ) of 15 m $s^{-1}$ or more at 850 hPa. Maximum snowfall was concentrated in this region with convection being sustained by latent heat release.
해수면온도는 해양-대기의 현상을 이해하고 기후변화를 예측하기 위해 사용되는 중요한 변수이다. 마이크로파 영역의 인공위성 원격탐사는 구름과 강수와 같은 기상현상 위성 관측 측기의 경로에 존재하더라도 해수면온도 획득을 가능하게 한다. 따라서 마이크로파 해수면온도의 높은 활용도를 고려하면 위성 해수면온도를 정확도를 지속적으로 검증하고 오차 특성을 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 2014년 3월부터 2021년 12월까지 약 8년 동안 Global Precipitation Measurement (GPM)/GPM Microwave Imager (GMI) 마이크로파 해수면온도의 정확도를 표층 뜰개 부이 수온 자료를 사용하여 검증하였다. GMI 해수면온도는 실측 해수면온도에 비해 0.09 K의 편차와 0.97 K의 평균 제곱근 오차를 보였고, 이는 기존 연구 결과에 비해 다소 높게 나타났다. 이외에도 GMI 해수면 온도의 오차 특성은 위도, 연안과의 거리, 해상풍 및 수증기량과 같은 환경적 요인과 관련성이 있다. 오차는 육지에서 300 km 이내의 거리에서 해안 지역에 가까운 지역과 고위도 지역에서 증가하는 경향이 있다. 또한 낮에는 약한 풍속(<6 m s-1), 밤에는 강한 풍속(>10 m s-1) 범위에서 상대적으로 높은 오차가 나타났다. 대기 수증기는 30 mm 미만의 매우 낮은 범위 또는 60 mm보다 큰 매우 높은 범위에서 높은 해수면온도 차이에 기여했다. 이러한 오차들은 저수온에서 GMI 자료의 정확도가 떨어지는 기존 연구와 일치하며, 연안으로부터의 거리, 풍속, 수증기량에 의한 오차의 경우 육지와 해양의 방사율 차이 및 바람에 의한 해수면 거칠기 변화, 수증기의 마이크로파 대기 흡수에서 기인하는 것으로 추정된다. 이는 한반도 주변해에서 마이크로파 위성 계산 SST를 보다 광범위하게 활용하기 위해서는 GMI 해수면온도 오차의 특성에 대한 이해가 필요함을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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