• 대한원격탐사학회지
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• 제23권6호
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• pp.507-520
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• 2007

인공위성 수동 마이크로파(passive microwave, PM) 센서는 1970년대부터 극지 해빙의 면적비(sea ice concentration, SIC)와 표면 온도(ice temperature), 적설 두께(snow depth) 등을 관찰하고 있다. 특히 SIC는 기후 및 환경 변화 관찰을 위한 1차 요소로 고려되는 등 다양한 연구 분야에서 중요한 역할을 하기 때문에 PM SIC의 지속적인 검증과 보정이 필요하다. 본 연구에서는 2005년 7-8월 북극해의 가장 자리를 촬영한 KOMPSAT-1 EOC 영상으로부터 SIC를 계산하였고, 이를 NASA Team(NT) 알고리즘으로 계산된 SSM/I SIC와 비교하였다. EOC와 SSM/I NT SIC는 서로 다른 해상도와 관측 시각을 가지며 북극의 여름철 해빙 분포지역의 가장자리에서 해빙의 시공간적인 변화가 크기 때문에, 해빙의 유형을 고려하지 않았을 경우 0.574의 낮은 상관성을 보였다. 해빙의 유형에 따른 SSM/I NT SIC를 검증하기 위하여 EOC 영상으로부터 정착빙, 부빙, 유빙으로 해빙 형태를 분류하였고, 각 유형 별로 EOC와 SSM/I NT SIC를 비교하였다. 정착빙의 면적비는 EOC와 SSM/I NT SIC 사이에서 평균 오차가 0.38%로 매우 유사한 값을 나타냈다. 이는 정착빙의 시공간적인 변화가 작기 때문이며, 표면에 쌓인 눈은 건조한 상태일 것으로 추정되었다. 부빙의 경우 NT 알고리즘에서 면적비가 과소평가되는 빙맥(ice ridge)과 new ice가 많이 관찰되었으며, 이로 인해 SSM/I NT SIC는 EOC보다 평균 19.63%작은 값을 나타냈다. 유빙 지역에서 SSM/I NT SIC는 EOC보다 평균 20.17% 큰 값을 가진다. 유빙은 부빙의 가장자리와 가까운 지역에 위치하기 때문에 SSM/I의 넓은 IFOV 내에 비교적 높은 SIC를 가지는 부빙이 포함되어 오차를 일으킬 수 있다. 또한 유빙표면에 쌓인 수분 함량이 높은 눈의 영향으로 SSM/I NT SIC가 과대 측정되었을 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_2호
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• pp.747-763
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• 2022

해양 염분은 전 지구 규모에서 해수 순환에 영향을 미칠 뿐만 아니라, 연·근해 지역 저염분수가 어족자원 및 수산업에 피해를 줄 수 있는 등 해양 식생환경의 변화를 줄 수 있다. 해수의 표면 특성인 sea surface salinity (SSS)에 따라 마이크로웨이브 영역의 방사율이 달라지며, 이를 통해 Soil Moisture Active Passive (SMAP) 등 위성 센서를 활용한 SSS 산출물이 제공되고 있다. 하지만 마이크로파 위성 센서 기반의 SSS 산출물은 낮은 시공간해상도로 자료를 생산하며, 연안지역과 고위도 지역에서 정확도가 낮다. 이러한 이유로 연·근해 지역 SSS의 상세한 시공간적 변화를 관측하기에는 적합하지 않다. 본 연구에서는 Jang et al. (2022)에서 제시한 기계학습 기반의 개선된 SMAP SSS (SMAP SSS (Jang))를 참조자료로 활용하여, 정지궤도해색센서(Geostationary Ocean Color Imager, GOCI) 영상으로부터 고해상도 SSS를 추정하는 Light Gradient Boosting Machine (LGBM) 기반의 모델을 개발하였다. 3가지 입력변수 조합을 테스트하였고, Multi-scale Ultra-high Resolution Sea Surface Temperature (SST) 자료가 추가된 scheme 3가 가장 높은 정확도를 보였다(R² = 0.60, RMSE = 0.91 psu). 이를 바탕으로 본 연구영역에서 SST가 SSS 모의에 효과적인 환경변수로 작용함을 보였다. 본 연구에서 제시한 LGBM 기반의 GOCI SSS는 SMAP SSS (Jang)와 비슷한 시공간적 패턴을 보였지만, 더 높은 공간해상도를 바탕으로 SSS의 보다 상세한 공간적 분포와 더불어 SMAP SSS (Jang)에서 산출하지 않는 연안 지역의 정보까지 모의하였다. 또한, 중국 남방지역에 대홍수가 발생하였던 2020년 8월을 대상으로 양자강 유출수(Changjiang Diluted Water)의 거동을 분석한 결과, GOCI SSS는 한국 해양수산연구원의 보도자료와 비교하여 일관성 있는 시공간적 변화를 보였다. 본 연구의 결과로 연안 지역의 저염수 뿐 아니라, 원해 지역에서 광학위성 신호를 활용한 고해상도 SSS 산출의 가능성을 제시하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.563-576
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• 2023

본 연구에서는 대류권 오존과 전구체인 nitrogen oxides (NOx), volatile organic compounds (VOCs)의 광화학반응 관계를 살펴보고자, Ozone Monitoring Instrument (OMI)와 TROPOspheric Monitoring Instrument(TROPOMI)의 nitrogen dioxide (NO₂), formaldehyde (HCHO), OMI/Microwave Limb Sounder (MLS) tropospheric column ozone (TCO), Airkorea 지상측정 ozone (O₃) 자료를 분석하였다. OMI 위성자료를 이용하여 2006년부터 2020년까지 장기 변화 경향을 살펴보면 TCO는 동북아시아 지역 전체적으로 증가하는 추세를 보였으며, NO₂는 꾸준히 감소하고 HCHO는 계속해서 증가하는 경향성을 보였다. 또한 오존 민감도의 지표인 formaldehyde nitrogen dioxide ratio (FNR)은 점점 증가하고 있으며, 이는 VOC-limited 영역이 감소하고 있음을 의미한다. 본 연구는 한국 지역 오존의 지속적인 증가 원인을 밝히기 위해서 최근 4년 기간(2019~2022년)의 TROPOMI FNR과 지상 측정 O₃를 이용하여 국내 오존 생성 민감도 분석을 진행하였다. 기존 선행연구들과 동일하게 국내 대도시 지역에서 VOC-limited 및 Transitional 영역이 나타났으며, 그 외에도 국내 주요 발전소가 위치한 지역에서 VOC-limited 영역이 나타났다. VOC-limited 영역, 즉 NOx가 과도하게 포화되어 있는 영역에서는 NOx 배출 감소가 오히려 적정 반응을 약화시켜 국내 오존 농도 증가를 유도했을 것으로 판단된다. 따라서 VOC-limited 영역이 나타나는 지역에서 오존 농도를 감소시키기 위해서는 NOx의 배출보다 단기적으로 VOC 배출을 감소시켜야 함을 시사한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제14권2호
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• pp.69-81
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• 2011

원격탐사자료로부터 추정된 토양수분자료의 우리나라 지역에 대한 적용성을 평가하기 위하여 NASA와 VUA-NASA의 AMSR-E 토양수분자료를 수집하여, 2008년 5월 16일부터 8월 19일까지 용담댐 유역내 6개 지상관측지점의 토양수분자료와 비교분석을 수행하였다. 시계열 분석결과, 지상관측 토양수분자료의 평균은 약 $0.218m^3/m^3$, NASA 자료의 평균은 약 $0.119m^3/m^3$, VUA-NASA 자료의 평균은 약 $0.402m^3/m^3$으로 나타나, NASA의 토양수분자료는 용담댐 유역에 있어서 과소 추정되었으며, VUA-NASA 자료는 과대 추정되었다는 것을 알 수 있었다. 지상관측자료와의 상관성 분석결과, NASA 알고리듬을 이용한 토양수분자료보다 VUA-NASA의 토양수분자료가 지상관측자료와 더 높은 상관성을 보여주었다. 그러나 C-band 원격탐사 토양수분자료가 가지는 한계가 존재함을 알 수 있으며, 원격탐사 토양수분자료의 활용성을 높이기 위하여 다양한 토지피복, 식생 등에 대한 지상관측 토양수분을 활용한 편의보정 등 후처리가 필요한 실정이다.

• 한국토양비료학회지
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• 제45권4호
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• pp.503-510
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• 2012

본 연구에서는 마이크로파 산란계 시스템을 이용하여 벼, 콩 작물을 대상으로 후방산란계수와 작물생육변화를 관측하고 pauli decomposition을 통해 얻어진 인자값과 작물생육과의 비교를 통해 작물 생육단계를 추정하였다. Pauli decomposition 방법을 이용 생육시기에 따른 벼 산란특성을 분석한 결과 L-밴드는 벼 출수기 (DOY 222, 8월 10일) 이후 이중 산란 (${\sigma}_{hh}-{\sigma}_{vv}$) 효과가 크게 나타났고, C-밴드는 생육기간동안 이중 산란과 체적 산란의 decomposition value가 거의 같았으며, X-밴드는 체적 산란이 이중 산란보다 높게 나타났다. Pauli decomposition 방법을 이용하여 콩 생육시기별 산란특성을 분석한 결과 L-밴드에서는 R2 (DOY 224, 8월 13일) 시기에 이중 산란이 체적 산란보다 높게 나타났고, R4 (DOY 242, 8월 31일) 이후로는 두 요소간의 값 차이가 크게 나타났다. Pauli decomposition ratio을 이용한 벼, 콩 생육단계를 추정하는데 있어 이중 산란이 key factor로 작용하는 것을 알 수 있었다. 벼의 경우 L-밴드에서는 이중 산란이 차지하는 비율이 체적 산란 비율보다 높아지기 시작하는 시점이 분얼기 (DOY 183, 7월 1일)이며, 이중 산란 효과가 벼 출수기 이후 지속적으로 나타나기 때문에 분얼기와 벼 출수기의 생육단계 추정이 가능하다. C-밴드는 이중 산란 비율이 최대값을 나타내는 시점이 벼 출수기와 일치하여 이 시기 추정이 가능할 것으로 판단된다. X-밴드의 경우에는 이중 산란 비율이 최대값을 가지는 시점이 유수형성기 (DOY 206, 7월 24일)로 이 시기 추정이 가능하고, 표면 산란이 다시 증가하는 시점이 유숙기 (DOY 243, 8월 31일)로 이 시기도 pauli decomposition ratio를 이용하여 추정이 가능할 것으로 판단된다. 또한 콩의 경우에는 L-밴드의 이중 산란이 체적 산란보다 높아지는 시기가 R2 (DOY 224, 8월 13일) 임으로 이 시기 예측이 가능할 것으로 판단된다. 따라서 마이크로파 산란계에서 얻어진 decomposition 방법을 이용하여 벼, 콩 생육단계를 예측할 수 있음을 확인하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제19권1호
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• pp.19-26
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• 2017

지표면 기온($T_{air}$ surface air temperature)은 기상 및 기후학 분야에서 대표적인 기상인자일 뿐만 아니라 육상생태계 기능을 조절하는 주요 환경조건 인자이다. MODIS와 같은 인공위성정보 활용 기술은 지표면 기온을 연속적으로 모니터링 할 수 있는 기회를 제공한다. 하지만 복잡 산악지역에서의 관측 정확도의 한계와 구름 등에 의한 자료 결측은 연속적인 모니터링을 제한한다. 이 연구에서는 위성정보를 기반으로 복잡 산악지역에서 인 강원도 지역을 대상으로 전천후 기온정보를 생산하여 산악기상관측자료를 이용하여 평가하였다. 산악지역에 대한 정확도 개선을 위해 Aqua MODIS 기온정보(MYD07_L2)에 대기기온감률 방법을 적용한 결과, 기존보다 약 4% RMSE 개선효과(ME의 경우 95%)가 나타났다. 전천후 기온정보 산출을 위해 MYD07_L2 기온정보와 GCOM-W1 AMSR2 37 GHz 밝기온도 자료간의 픽셀 기반의 회귀모형 방법을 적용하였다. 산악기상 관측 자료와 비교한 결과 전반적으로 좋은 일치도를 보였으나(r=0.80, RMSE=7.9K), 겨울철에 다소 과소모의의 경향을 나타냈다. 그럼에도 불구하고 전체 자료 중 결측되었던 61.4%의 자료(n=2,657)를 복원하여 복잡 산악지역에 대해 위성정보 기반의 전천후 기온정보 생산이 가능함을 확인하였다. 향후 이 연구에서 사용한 간단하고 효과적인 회귀모형 방법은 과거 및 최신 위성정보를 활용을 통한 시공간적인 확장이 가능할 것으로 사료된다.

• 자원환경지질
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• 제52권4호
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• pp.313-322
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• 2019

SAR (Synthetic Aperture Radar) 원격탐사 관측 자료는 폭우나 태풍으로 인해 넓은 지역에 걸쳐 발생할 수 있는 산사태 피해 지역을 신속하게 탐지하는데 매우 유용한 도구이다. 본 연구의 목적은 산사태 발생 이후에 관측이 수행된 다중 편광 SAR 자료를 이용하여 산사태 지역을 자동으로 분류하는 효과적인 알고리즘을 개발하는 것이다. 실험적인 분석을 바탕으로 SAR 관측 자료로부터 산사태를 탐지하기 위해서는 SAR 영상의 스펙클 현상을 줄여주는 스펙클 필터와 경사진 지형에서의 기하왜곡을 보정하는 정사보정이 필수적임을 확인하였고, IDAN 필터를 적용하여 스펙클을 줄이고 다중 편광 파라미터를 추정한 후에 정사보정을 수행하는 것이 산사태 탐지를 위해 적합한 처리 과정임을 제시하였다. 또한 다양한 다중 편광 파라미터에 대한 탐지 성능 분석을 통해 entropy 파라미터가 산사태 탐지에 좋은 성능을 보임을 파악하였다. 이러한 분석을 토대로 다중 편광 파라미터에 대한 자동적인 문턱값 설정과 DEM을 보조적으로 사용하는 산사태 탐지 알고리즘을 제안하였다. 탐지 알고리즘은 2011년 9월 태풍 탈라스에 의해 발생한 산사태에 대해 관측을 수행한 ALOS-2위성의 PALSAR-2 자료를 이용하여 실험적인 평가를 수행하였고, 약 82%의 탐지율과 3%의 오경보율로 산사태를 탐지 할 수 있음을 확인하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제39권3호
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• pp.228-240
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• 2018

2015년부터 최근까지 차세대도시농림융합기상사업단에서는 수도권에 위치한 도시기상 관측소에서 관측된 기상자료(14소), 운고계(2소) 그리고 마이크로웨이브 라디오미터(MWR, 7소) 자료를 이용하여 태양에너지를 산출하였다. 수도권지역에 위치한 운고계에서 관측된 후방산란계수와 MWR에서 추정된 액상물량을 이용하여 구름광학두께와 운량을 산출하였다. 각각의 원격탐사장비에서 산출된 운량을 태양복사모델에 입력하여 지표면에 도달하는 태양에너지를 계산하였다. 추정된 태양에너지를 관측과 비교한 결과, 중랑과 광화문지점에서는 과소추정이 나타났다. 선형회귀분석한 결과 0.8이하의 기울기를 나타냈고 $-20W/m^2$의 음의 편차와 $120W/m^2$의 평방근오차(RMSE)가 나타났다. 그리고 MWR을 이용하여 추정된 태양에너지의 정확도(평균 결정계수$(R^2)=0.8$)와 오차율(평균 $RMSE=110W/m^2$)이 향상되었다. 월별 산출된 운량과 태양에너지는 운고계를 이용하여 산출하였을 때 운량이 0.09 이상 크게 나타났으며 태양에너지가 $50W/m^2$ 이상 낮게 산출되었다. 지점에 따라 차이는 있었으나 대체로 7월과 9월의 RMSE가 $50W/m^2$ 이상 크게 계산되었다. 결과적으로 일누적 태양에너지는 광화문지점에서 가장 높은 상관성이 나타났고($R^2=0.80$, RMSE=2.87 MJ/Day), 구로지점에서 상관성이 가장 낮았다($R^2=0.63$, RMSE=4.77 MJ/Day).

• 한국토양비료학회지
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• 제44권5호
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• pp.878-886
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• 2011

본 연구에서는 레이더파 편파 차이비율에서 얻어진 밴드별 Polarimetric Discrimination Ratio (PDR)와 콩 생육인자 및 토양수분과의 관계를 분석하고 PDR를 이용하여 콩 생육 및 토양수분을 추정하고자 하였다. 기후 등의 영향을 받지 않고 10분 단위로 레이더 산란 측정을 할 수 있는 L, C, X-밴드 레이더 산란계 자동측정시스템을 이용하여 PDR와 콩 생육인자 변화를 모니터링 하였다. 콩 생육시기에 따른 밴드별 PDR과 콩 생육인자 변화를 관측한 결과 L-밴드 PDR이 C-, X-밴드 PDR보다 높게 나타났고, 밴드별 PDR이 가장 높게 보인 시기는 L-밴드PDR (DOY 271), C-, X-밴드 PDR (DOY 273)로 거의 일치하였고, 엽면적지수, 식생수분함량, 생체중, 초장 등 콩생육인자들도 동일한 경향을 보였는데 콩 파종 이후 증가하다가 9월 27일 (DOY 270)에 최대값을 보인 후 감소하였다. 하지만 토양수분은 콩 생육인자들과 다른 경향을 보였다. 생육기간동안 토양수분의 변이가 컸고 PDR과 상관성 도 높지 않았다. 하지만 엽면적지수가 2이하 일 때 콩PDR이 증가함에 따라 토양수분도 증가하는 경향을 보였다. 밴드별 PDR과 콩 생육인자와의 상관관계를 분석하였다. L-밴드 PDR에서 생체중 (r=$0.96^{***}$), 엽면적지수 (r=$0.91^{***}$),식생수분함량 (r=$0.94^{***}$), 토양수분 (r=$0.86^{**}$)등 모든 콩생육인자들과 상관계수가 가장 높게 나타났다. C-, X-밴드 PDR에서도 토양수분을 제외한 다른 인자들과 대체로 상관성이 높았다 ($r{\geq}0.83$). 전체 생육기간에서 PDR과 토양수분과의 상관성은 낮았지만 엽면적지수 2 이하 일 때(DOY 220) 모든 밴드에서 PDR과 토양수분과의 상관계수가 전체 생육단계에서 조사한 것 보다 높게 나타났다. 콩 생육인자들과의 상관분석에서 상관계수가 가장 높은 L-밴드 PDR를 이용하여 콩 생육인자 추정을 위한 회귀식을 작성하고 생육인자 실측값과 추정값을 비교하였다. L-밴드 PDR과 생육인자들과의 관계를 비교해 본 결과 생체중 ($L^2$=0.95), 엽면적지수 ($L^2$=0.89), 식생수분함량 ($L^2$=0.93)에서 결정계수가 높게 나타났고 생육인자 실측값과 추정값을 1:1 선상에서 비교해 본 결과 작은 오차를 보여 추정모형의 유효성이 높다는 것이 증명되었다. 본 연구를 통해 PDR를 이용하여 콩 생육 및 토양수분을 추정할 수 있는 가능성을 확인하였다.