• 대한지리학회지
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• 제35권1호
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• pp.39-51
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• 2000

본 연구는 원격탐사 기법을 이용하여 북한 지역을 포함한 한반도 전지역을 대상으로 식생활력도(vegetation activity)의 시계열적 변화를 모니터링하고, 식생지수의 연중변화 특성을 이용하여 한반도의 식생 분포도를 작성하는데 그 목적이 있다. 1997년 4월부터 11월까지 8개월 동안 NOAA-14 위성에서 수신된 AVHRR 자료를 수집하여 정규 식생지수(Nomalized Difference Vegetation Index)를 구하고 이들을 MVC(Maximum Value Composite) 방법으로 조합하여 월별 NDVI 합성도를 작성하여 식생활력도의 시계열 변화를 고찰하였다. 또한 식물의 생장시기인 5월부터 10월까지의 NDVI를 무감독 분류하여 한반도의 식생분포 유형을 도시.나대지가 4.49%, 초지 4.49%, 경작지 27.54%, 활엽수림 25.61%, 침엽수림 38.22%로 나타났다.

• 한국환경과학회지
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• 제6권6호
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• pp.605-612
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• 1997

This study is to evaluate the overall NPP(Net Primary Productions distribution in the Korean Peninsula from the satellite data(NOAA/AVHRR). This has been done using the linear relationship between the natural vegetation condition and the NPP. The NPP of natural vegetation increases proportional to the annual net radiation(Rn), where radiative dorless Index(RDI) is a proportional constant connecting Rn to NPP. Normalized Difference Vegetation Index(NDVI) Is used for monitoring vegetation change, and INDVI (Integrated NDVI) for annual analysis. The INDVI has a close relation to .Rn and NPP. which can be used effectively for estimating NPP distribution of where the meteorological data Is unavailable such as North Korea. The NPP distribution of the Korean Peninsula was estimated based on the model.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 2007년도 GIS 공동춘계학술대회 논문집
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• pp.162-168
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• 2007

기후변화는 강수유형, 기온상승과 일사량의 변화로 인한 증발산량의 변화, 유역 식생피복변화로 인한 지표-대기 관계의 변화와 같은 현상을 통해 지역 부존 수자원과 유출량에 큰 변화를 가져올 수 있다. 특히 지표면의 76%를 차지하고 있는 식생피복은 지표와 대기 사이의 물 순환과정에서 중요한 인자이다. 본 연구에서는 넓은 지역에 대한 식생피복의 파악이 용이한 NOAA 위성의 AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) 센서로부터 얻을 수 있는 정규화 식생지수 (Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)를 통하여 현 식생정보를 정량화하였다. 이로부터 토지피복별 NDVI와 기상인자(기온, 강수량, 일조시간, 풍속, 습도) 사이의 상관관계를 분석하고, 이를 기후변화 시나리오에 의한 기상인자로 부터 토지피복에 따른 미래 NDVI를 추정하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.948-952
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• 2005

본 연구는 우리나라 강원도 북동부 산지유역의 봄철 하천유출량에 영향을 주는 융설에 관련하여, 장기 유출 모형의 융설 모의시 융설 관련 매개변수 추정 및 정량화에 기본이 피는 적설 분포 지역 및 적설심 추출기법을 제시하였다. NOAA/AVHRR 위성영상을 이용하여 소양강 유역에 대하여 2002년 11월부터 2003년 3월까지의 적설분포를 추출한 후, 추출 결과와 유역 인근 7개 기상관측소의 최심적설심 자료와의 중첩을 통하여 적설심을 추출하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제23권2호
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• pp.119-124
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• 2007

융설 모형의 중요 매개변수인 적설분포면적은 실제 우리나라에서 적설과 관련한 관측 자료의 부족으로 인해 매개변수 추정이 어렵다. 이러한 문제점 해결을 위해 원격탐사기법을 활용하여 적설분포면적을 추출하였다. 본 연구에서는 1997년부터 2006년까지의 겨울철 NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration)의 AVHRR(Advanced Very High Resolution Radiometer) 위성영상의 8 sets의 총 108개 영상을 이용하여 적설분포면적을 추출하였고, 기상청의 지상기상관측소의 최심적설심 자료를 이용하여 GIS 자료를 구축함으로써 적설심의 공간적 분포를 추출하였다. 이를 국내 5대유역인 한강, 낙동강, 금강, 영산강, 섬진강 유역에 대하여 융설모형의 주요 매개변수인 적설분포면적, 유역 평균, 최대 적설심과 적설분포감소비곡선을 구축하였다. 그 중 적설분포면적감소곡선 (SDC : Snow cover Depletion Curve)는 적설분포면적의 감소형태를 나타내주는 지표로써 융설의 가장 민감한 매개변수이다. 이를 국내 5대강 유역에 대해 구축하여 정량화하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제9권2호
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• pp.1-5
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• 1993

Real time transparency estimation method was studied using AVHRR Channel 1 (Visible band, 0.58 - 0.68 $\mu\textrm{m}$) digital number (DN) of NOAA Satellite. The relationshop between the measured transparency and the digital number shows following exponential equation in the southeastern Yellow Sea : Tr = 4820 $\times$ exp (-0.082 $\times$ DN), 77 $\leq$ DN < 105 where Tr is the transparency in meters and DN is the digital number of AVHRR Channel 1. From this equation, real time transparency can be simply estimated using data from the NOAA Ground Station of National Fisheries Research and Development Agency.

• 한국지리정보학회지
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• 제8권3호
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• pp.150-160
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• 2005

1991년, 1995년 및 2000년의 NOAA/AVHRR 위성자료와 split-window 방법을 사용하여 한반도 표면온도의 시공간적인 변동을 분석하였다. 한반도 전지역의 낮과 밤의 온도차는 $3{\sim}15^{\circ}C$로 나타났다. 대도시에서 온도차의 계절적 변동과 년별 변동은 교외지역보다 낮게 나타났으며, 도시화의 영향이 분명하게 나타났다. 도시열섬 영향의 특성은 대도시 부산에서 낮과 밤의 온도차를 근거로 알 수 있었다. 또한 북한 및 남한에서 하계 $30^{\circ}C$ 이상 고온을 나타내는 20개 도시 지역을 모니터링 할 수 있었다. 도시환경계획을 위해 본 기술의 사용을 제안한다.

• 한국농림기상학회:학술대회논문집
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• 한국농림기상학회 2001년도 춘계 학술발표논문집
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• pp.147-150
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• 2001

최근 넓은 지역을 대상으로 토지이용 및 식생분포 등을 조사하기 위하여 인공위성 원격탐사기술이 활발히 사용되고 있다. 위성화상자료를 이용한 토지이용분석 사례는 다양한 분야에서 발견되는데, 미국지질청(USGS)의 EROS 데이터센터, 네브라스카 대학, 유럽공동체에서는 NASA의 도움을 받아 전 지구의 지표피복을 1km 해상도로 분류한 바 있다(http://edcdaac.usgs.gov).(중략)

• 대한원격탐사학회지
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• 제25권1호
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• pp.45-59
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• 2009

본 연구에서는 NOAA AVHRR 밝기온도 자료로부터 해수면 온도(SST) 산출에 황사 에어로솔은 미치는 영향을 복사전달 모델을 사용하여 분석하고, SST 복원 알고리즘을 개선하였다. 봄철의 황사에 의한 AVHRR 밝기온도 변화를 모의하기 위한 복사전달 모델의 입력 자료로서 지상 태양광 관측 자료로부터 분석한 황사 에어로솔 광학적 특성 (에어로솔 광학적 두께 및 크기분포)과 라디오 존데 연직분포 자료(기압, 기온, 및 습도)를 이용하였다. 황사 에어로솔은 적외선 복사대에서 흡수에 비해 산란이 매우 큼을 보였으며, 이러한 특징은 지표면에서 방출되는 상향복사량을 산란시켜 대기상부에서 관측되는 밝기 온도를 감소시키는 경향과 관련이 있다. 광학적 두께가 1인 황사의 경우 직하점에서 약 2 K, 위성 천정각이 $50^{\circ}$인 경우에는 약 4 K의 감쇄를 유발하였다. 황사 존재시 AVHRR 적의채널 11, $12{\mu}m$의 밝기온도 차 역시 감소하는 경향을 보이고 있지만 그 값은 미미하였다. 기존 SST 복원 알고리즘은 황사발생시 SST를 실제 값보다도 낮게 산출함을 보였으며, 이를 보정하기 위해 에어로솔 광학적 두께, $11{\mu}m$에서의 밝기온도, 그리고 위성 천정각을 추가하여 알고리즘을 개선하였다. 개선된 SST 복원 알고리즘은 황사의 두께가 1인 경우 2.7 K정도의 오차를 개선하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제3권4호
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• pp.215-219
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• 2001

기후변화 예측 및 영향평가, 수치대기모형의 개선, 농업 및 산림생태계 관리 등 지역 및 지구규모에서 최신의 지표피복정보를 요구하고 있으나 NOAA-AVHRR을 이용하는 기존의 분류체계에서는 우리나라의 주요 식생인 벼논이 독립적으로 분류되지 못했다. Landsat-TM 등 상업적 위성자료를 이용할 경우 벼논의 정밀한 분류가 가능하나 갱신에 많은 노력과 시간이 필요하여 실용적이지 못하다. 본 실험에서는 쉽게 구할 수 있는 NOAA-AVHRR자료를 사용하되, 벼 군락의 시기별 분광특성차를 벼논피복의 검출에 이용하여 간단하면서도 신뢰성 있는 결과를 얻었다. 5월과 8월의 식생지수값의 지리적 분포특성에 근거하여 각각 유사한 특성을 가진 4개 그룹(도시, 삼림, 수역, 농경지)으로 나누고, 8월에 삼림으로 분류된 화소들 가운데 5월에는 수역으로 분류되는 화소들만 발췌하여 벼논으로 간주하는 방법이다. 이 방법에 의해 벼논으로 분류된 화소들을 1,455개 읍면 단위로 취합하여 재배 면적 및 그 분포를 농림부 통계자료와 비교한 결과 이 방법이 USGS의 분류방법 보다 정확하며 신뢰성이 있는 것으로 나타났다.