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.
토양수분은 일반적으로 시료를 채취하거나 현장에 설치된 다양한 센서를 통해 추정하지만 이는 시간과 비용이 많이 소모되기 ?문에 유역내의 공간적인 토양수분 분포를 추정하는데 상당한 어려움이 따른다. 토양수분뿐만 아니라 공간적인 대기현상, 토양수분, 식생현황 등을 관측하는데 대중적으로 사용되는 것이 위성 관측이며, 기본적으로는 위성에 탑재된 센서가 각 주파수대역에 따라 영상을 생성하면 이를 특정 알고리듬을 적용하여 원하는 값을 도출하게 된다. 토양수분 산정에 사용되는 대표적인 위성영상으로는 SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity), ARMS-E(Advanced Microwave Scanning Radiometer - Earth Observing System), ARMS2 (ARMS ver.2) 영상 등이 있으며, 이러한 위성은 해상도가 약 10 km ~ 40 km로 상당이 낮기 때문에 우리나라와 같이 면적이 좁고 지형이 복잡하며 다양한 토지피복이 밀집되어있는 곳에서는 기존 수문 연구에 응용할 수 있는 토양수분 공간지도 산정을 위해 상세화(Downscaling)과정이 필요하다고 판단된다. 따라서 본 연구에서는 ARMS2 토양수분 영상을 MODIS 영상의 식생지수(NDVI, Normalized Difference Vegetation Index), 알베도 및 온도를 활용하여 공간적으로 상세화된 토양 수분 지도를 작성하였고, 유역 내에서 실제 측정되고 있는 토양수분 관측값을 활용하여 상세화기법의 적용성을 검토하였다.
본 연구는 위성영상자료를 이용한 지형자료의 신뢰도를 평가하고자 하였다. 실제 계측자료와 위성영상자료를 이용한 지형자료를 구축하고 강우-유출 모형인 S-RAT에 적용하여 유출 분석을 실시하였으며, 지형자료와 유출량 자료를 비교 분석하였다. 실제 계측자료는 국가수자원관리종합정보시스템(Water Resources Management Information System, WAMIS)의 계측지형자료를 수집하였으며, 위성영상자료는 Terra 위성에 탑재된 MODIS 관측센서의 영상자료를 수집하였다. 분석대상지역은 한강유역에서 산지가 80%이상인 하천 2개 유역과, 도심지가 7%이상인 하천 1개 유역을 대상으로 선정하였다. 분석결과 도심지가 많은 하천에서는 유출량의 차이가 첨두홍수량의 경우 최대 50%, 홍수총량의 경우 최대 17%로 계측자료와 위성영상자료의 차이가 크게 나타났으나, 산지가 많은 하천에서는 유출량의 차이가 첨두홍수량의 경우 최대 13%, 홍수총량의 경우 최대 4%로 나타났다. 영상자료에서 가장 큰 차이를 보이는 것은 Landuse로 도심 하천에서는 MODIS 위성영상이 WAMIS 계측자료에 비해 최대 60% 이상 도시로 인식하는 경향을 보이고 있으나, 산림지역에서는 MODIS 위성영상이 WAMIS 계측자료의 오차가 5% 이내로 나타나고 있어 산지하천에서의 적용성이 높은 것으로 나타났다.
본 연구는 MODIS 위성영상을 이용한 산불탐지 성과물을 인터넷 서비스를 통해 지도로 보여줄 수 있는 모니터링 Web GIS시스템을 설계하고 시험/구축하는 것을 목표로 한다. 이를 위하여 위성영상을 이용한 국외 주요 산불 모니터링 시스템을 조사, 분석하여 인터페이스 및 제공 서비스를 분석하고 보다 효율적인 시스템을 설계, 구축하고자 하였다. 구체적으로 신논리적 DFD를 이용하여 시스템의 프로세스 모델링을 수행하였으며, ERSI사의 ArcIMS 4.0과 Microsoft사의 Web 서버인 IIS 5.1을 이용하여 Web GIS 시스템을 구축하였다. 자료의 입력 및 변환의 측면에서는 국내외 산불탐지 알고리즘을 적용한 래스터 형태의 영상 성과물을 Web GIS에 접목시키기 위해 산불탐지 이진영상을 벡터 형태의 데이터로 변환시키는 모듈을 자체 개발하여 적용하였다.
현재 물부족 국가로 분류되고 있는 우리나라 현실에서 가뭄은 재해 관리에 있어서 중요한 요소가 되고 있다. 위성영상은 광역의 지표면에 대해 오랜 시간 동안 주기적으로 자료를 취득할 수 있게 해주므로, 이를 가뭄의 관측에 활용하면 유용한 결과를 얻을 가능성이 크다. 본 연구에서는 광역의 가뭄현상을 해석하는 데 있어서 위성영상을 활용하는 방안을 제시하고자 하였다. 따라서, 미국 NASA에서 제공하는 MODIS 자료의 식생지수(NDVI)자료를 이용하여 광역의 증발산량을 산정하는 방법을 개발하였다. 위성영상을 이용하여 산정된 증발산량 분포를 강우 분포자료 및 잠재증발산량 분포자료와 결합하여 기후학적 물수지를 산정하였으며, 이를 기반으로 대상지역의 가뭄을 효과적으로 분석할 수 있었다. 본 연구의 결과는 가뭄 해석에 있어서의 위성영상의 활용도를 높이는 데 기여를 할 것이다.
가뭄은 다른 자연재해에 비해 진행 속도가 느리고 발생 시작 시기가 명확하지 않다. 또한 피해지역이 광범위하다는 점에서 사회, 경제적 피해와 농업 생산 시스템 및 수확량 등 농업 전반에 걸쳐 직접적인 영향을 미치고 있다. 전지구적 기후변화로 인해 국내의 가뭄 발생빈도는 2000년 이후 증가하고 있으며, 가뭄의 정량적 분석은 선제적 가뭄 대응을 위해 필요하다. 현재 국내에서는 여러 유관기관에서 지상 관측 데이터를 활용하여 가뭄을 모니터링하고, 가뭄 공간 분포 지도를 제공하고 있다. 하지만 지상 관측 데이터를 통한 가뭄 분포 지도는 미계측 지역에 대한 데이터 취득이 어렵고, 지형학적 특성을 고려하지 못하는 한계점이 있다. 이러한 한계점을 보완하기 위해 수자원 및 재해 분야에서 위성영상이 활용되고 있다. 위성영상을 활용한 가뭄 판단 및 예측에는 정규식생지수 (Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)가 사용되고 있으며, 식생지수는 가뭄 발생, 진행 등에 있어 즉각적인 반응이 어렵다는 단점이 있다. 본 연구에서는 잠재 증발산과 실제 증발산의 비를 이용해 산정된 위성영상 기반 가뭄 지수인 Evaporative Stress Index (ESI)를 활용하였다. NASA (National Aeronautics and Space Administration)에서 제공하는 ESI는 전지구를 대상으로 5km 해상도로 제공하고 있다. 하지만 국내 가뭄 판단을 위해서는 높은 해상도의 영상이 필요하며, 본 연구에서는 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 영상을 활용한 ESI의 산정을 통해 해상도의 문제를 개선하고자 한다. 산정한 500m 해상도의 ESI는 기존 5km 해상도의 ESI와 비교 검증하였으며, SPI 및 과거 가뭄 발생 현황 자료를 근거로 ROC (Receiver Operating Characteristics) 분석을 통해 시군 단위 농업가뭄평가의 적용성을 확인하고 한다.
원격탐사의 장점 중 하나는 넓은 지역의 정량적이고 정성적인 정보를 신속하게 추출할 수 있는 것이다. 그것은 넓은 지역의 토지피복을 분류하여 자원 및 환경을 신속하고 정확하게 파악하는 효과적인 수단이다. 따라서 본 연구에서는 알고리즘 개발을 통하여 더 나은 토지피복분류 방법을 제시하고자 하였다. 연구내용으로는 정형화된 토지피복분류방법인 최대우도법을 수행하고, 새로운 FCM 알고리즘을 이용한 영상분류를 수행하여 두 방법의 분류정확도를 비교 평가하였다. 또한 이용된 영상들은 한국항공우주연구원에서 매일 실시간으로 수신하고 있기 때문에 시간과 비용면에서 경제적인 위성영상을 이용하였다. 해상력은 다소 떨어지는 다파장대(36개 bands)의 MODIS 위성영상과 단 밴드인 KOMPSAT-1 EOC 위성영상을 이용하여 중합영상을 생성하여 토지피복분류에 이용하였다.
본 연구에서는 Terra MODIS 위성영상과 Mapping Evapotranspiration at high Resolution with Internalized Calibration (METRIC) 모형을 이용하여 2012년부터 2017년까지 한반도 전국의 증발산량을 산정하고 플럭스 타워 실측 증발산량과 비교하였다. METRIC은 전 세계에 널리 적용된 바 있는 에너지 수지 기반의 Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL) 모형의 개념과 기술을 기반으로 현열(Sensible Heat Flux) 추정 모듈을 개선한 모형이다. 본 연구에서 METRIC 모형은 기존 C#으로 개발되어 있던 SEBAL 코드에서 현열 추정 모듈을 수정하였고 연산 속도 개선을 위해 Python으로 재작성하였다. METRIC 모형의 위성 자료로 Terra MODIS 위성의 MOD13A2(16day, 1km) NDVI, MOD11A1(Daily, 1km) Land Surface Temperature (LST) 및 MCD43A3(Daily, 500m) Albedo를 구축하였으며 500m 공간해상도의 Albedo는 1000m 해상도로 resample하여 활용하였다. 기상자료는 기상청 기상관측소의 풍속, 풍속측정높이, 습도, 10분 간격 이슬점 온도, 일사량 자료를 위성 자료와 같은 공간해상도로 내삽(Interpolation)하여 구축하였다. 모형결과 검증을 위해 국내 플럭스 타워 (설마천, 청미천, 덕유산) 증발산량 관측 자료와의 결정계수(Coefficient of determination, $R^2$), RMSE(Root mean square error) relative RMSE (RMSE%), Nash-Sutcliffe efficiency (NSE) 및 IOA(Index of Agreement)를 산정하고, 기존 SEBAL 모형 결과와의 비교를 통해 본 모형의 개선점을 보이고자 한다.
본 연구에서는 충주댐 유역($6,642.0km^2$)을 대상으로 Terra MODIS (Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer) 위성영상과 SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용하여 융설이 댐유입량에 미치는 영향을 분석하였다. SWAT 모형의 융설 매개변수인 적설면적 감소곡선(Snow Cover Depletion Curve; SCDC)을 결정하기 위해 10 sets (2000-2010)의 Terra MODIS 위성영상으로부터 추출한 적설분포도와 지상 강설자료를 이용하여 구축한 적설심분포도(snow depth distribution; SDD)를 도출한 결과, 50% 적설면적일 때의 적설면적감소계수(sno50cov)는 0.4~0.7의 범위를 가지는 것으로 분석되었다. 매년의 융설 매개변수를 적용하여 융설기간 (11~4월)동안의 유출을 보정한 결과 평균 $R^2$는 0.54이었다. 10년 동안 융설기간의 유출량은 평균 104.3 mm로 연 유출량의 12.0%를 차지하는 것으로 분석되었다.
본 연구에서는 기상관측소의 적설심 자료와 Terra MODIS 위성영상을 이용하여, 3가지 대표시설물(원예특작물시설, 축사, 건축물)에 대한 적설 설계기준 취약지역을 분석하였다. 현재 적용되고 있는 시설물의 적설 설계강도 기준을 평가하고 폭설 취약지역을 분석하기 위해, 과거 12년간(2001~2012년) 수집된 Terra MODIS 위성영상에서 추출된 적설면적과 적설심 자료를 이용하여 전국 적설심 분포도를 작성하였다. 또한 전국지역별 원예특작물시설의 설계기준 적설심(cm), 축사 설계기준 적설하중($kg/m^2$), 건축물 설계기준 적설하중($kN/m^2$) 자료를 수집하여, MODIS 위성영상에 의해 구축된 적설심 분포도와 비교하여 적설 설계강도 기준 취약지역을 분석한 결과 전라도, 충청도 및 강원도 지역이 취약한 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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