• 제목/요약/키워드: Land surface temperatures (LST)

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기계학습 기반 상세화를 통한 위성 지표면온도와 환경부 토지피복도를 이용한 열환경 분석: 대구광역시를 중심으로 (Thermal Characteristics of Daegu using Land Cover Data and Satellite-derived Surface Temperature Downscaled Based on Machine Learning)

  • 유철희;임정호;박선영;조동진
    • 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.

청주시 무심천 주변의 열환경 특성 분석 (Analysis of Thermal Characteristics for Areas of Musim Stream in Cheongju City)

  • 박진기;나상일;박종화
    • 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.

인공위성영상과 딥러닝을 이용한 건설공사현장 폭염취약지역 분석 (Heatwave Vulnerability Analysis of Construction Sites Using Satellite Imagery Data and Deep Learning)

  • 김슬기;박승희
    • 대한토목학회논문집
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    • 제42권2호
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    • pp.263-272
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    • 2022
  • 폭염과 도시열섬현상은 기후변화가 진행됨에 따라 피해가 더욱 커지고 있으며, 2050년까지 폭염 발생빈도는 2~6배가 증가될 것으로 예측된다. 특히, 폭염기간동안 건설공사현장에서의 근로자가 느끼는 더위체감지수는 매우 높으며, 도시열섬현상까지 고려하게 되면 체감지수는 더욱 높아진다. 열에 취약한 건설현장 환경과 건설근로자의 상황은 나아지지 않고 있으며, 피해를 줄이기 위해서는 효과적인 대응이 필요한 시점이다. 본 연구에서는 인공위성영상 이미지와 Land Surface Temperature (LST)와 Long Short Term Memory (LSTM) 딥러닝 모델 기법을 적용하여 33℃ 이상 온도가 되는 지역을 분석하고, 폭염에 취약한 건설공사현장을 식별하여 폭염 및 도시열섬현상의 복합적인 피해를 가중시킬 수 있는 가장 취약한 지역을 예측하여 도출하였다. 예측 결과를 통해 건설근로자의 안전을 보장하고, 건설현장 경보시스템의 기반이 될 수 있기를 기대한다.

GK2A AMI를 이용한 한반도 식생건강지수 산출 (Retrieval of Vegetation Health Index for the Korean Peninsula Using GK2A AMI)

  • 이수진;조재일;류재현;김나리;김광진;손은하;박기홍;장재철;이양원
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권2호
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    • pp.179-188
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    • 2022
  • 지구온난화는 기후변화를 야기하며 전지구적으로 이상기상 현상을 유발하고 있다. 우리나라에서도 폭염, 가뭄과 같은 이상기상 현상이 증가하고 있는 상황이다. 이상기상 감시를 위하여 지표면온도(Land Surface Temperature, LST), 온도상태지수(Temperature Condition Index, TCI), 식생활력지수(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI), 식생상태지수(Vegetation Condition Index, VCI), 식생건강지수(Vegetation Health Index, VHI) 등의 위성자료가 활용되고 있다. TCI와 VCI를 이용하여 계산되는 VHI는 온도, 강수와 같은 기상 요인에 의한 식생 스트레스를 나타내며, 기후변화 상황에서 가뭄 평가에 주로 활용되고 있다. TCI, VCI는 날짜 및 장소에 따른 LST, NDVI의 과거 평년치를 참조해서 산출되기 때문에, 아직 2년여의 자료밖에 없는 천리안위성 2A호(GK2A) AMI (Advanced Meteorological Imager) 자료로부터 TCI, VCI, VHI를 산출하는 것은 현재로서는 쉽지 않은 일이다. 본 연구에서는 대안적인 방법으로 VIIRS (Visible Infrared Imaging Radiometer Suite) 센서의 LST, NDVI를 이용하여 GK2A의 VHI 산출 가능성을 모색하였다. GK2A와 VIIRS의 LST, NDVI는 상당히 높은 상관성을 보이기 때문에, GK2A에 존재하지 않는 과거 평년치를 VIIRS 자료로 대체하는 방식을 택하였다. 8일 간격으로 GK2A 격자에 해당하는 LST, NDVI의 최소·최대값 조견표를 구축하여 TCI, VCI, VHI를 산출하였고, 최근 우리나라 이상기상 현상에 대한 해석을 수행하였다. GK2A VHI는 2020년 3월과 6월의 폭염, 4월과 7월의 저온, 8월의 폭우 등으로 인한 식생 스트레스의 변화를 잘 표현하는 것으로 나타났지만, 미국 해양대기청(National Oceanic and Atmospheric Administration, NOAA)의 VHI 산출물은 그렇지 않았다. 본 연구에서 제시한 GK2A VHI는 향후 LST, NDVI의 과거 평년치에 대한 통계적으로 엄밀한 보완을 거친다면 폭염, 가뭄으로 인한 식생 스트레스 감시에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

다중시기 Landsat-8 위성영상을 활용한 빗물마을 조성 사업에 의한 지표면 온도 변화 모니터링에 관한 연구 (A Study on Monitoring the Land Surface Temperature Changes Caused by Constructions of Rainwater Villages Using the Multi-temporal Landsat-8 Satellite Images)

  • 정윤재;유기광;이용익
    • 한국지리정보학회지
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    • 제23권1호
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    • pp.30-40
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    • 2020
  • 서울시 도시재생 사업에 의한 도시환경 변화 파악은 서울시에서 다양한 방법으로 진행되고 있는 도시재생 사업으로 인한 도시환경 변화 탐지를 위해 매우 중요하다. 그러나 도시재생 사업으로 인한 도시환경 변화를 주기적으로 파악할 수 있는 자료가 절대적으로 부족할 뿐만 아니라 자료를 처리하고 분석할 수 있는 인력 또한 현저히 부족하다. 본 연구에서는 다중시기 Landsat 위성영상을 활용하여 도시재생 사업을 통해 조성된 성북구 장위동 빗물마을 지역의 지표온도 변화를 분석함으로써 서울시 빗물마을 조성에 의해 발생한 도시 환경 변화를 다음 과정을 통하여 파악하였다. 우선, 빗물마을 조성 기간 동안 연구대상 지역에서 획득한 Landsat-8 위성영상의 가시광선 및 적외선 밴드를 활용하여 장위동 지역, 장위동 주변 지역 및 서울시 전체 지역의 시계열 지표온도 지도를 제작하였다. 최종적으로 3개 지역의 시계열 지표온도 변화를 측정함으로써, 빗물마을 조성으로 인한 주변지역의 도시환경 변화를 파악하였다. 본 연구에서 도출된 결과의 분석을 통해 장위동 지역에서 진행된 빗물마을 조성사업으로 인해 장위동 지역의 지표온도에 유의미한 변화가 발생했다고 보기는 힘들다는 결론을 내렸다.