Spatial information of snow cover and depth distribution is a key component for snowmelt runoff modeling. Wide snow cover areas can be extracted from NOAA AVHRR or Terra MODIS satellite images. In this study eight sets of annual snow cover data (1997-2006) in two mountainous watersheds (A: Chungju-Dam and B: Soyanggang-Dam) were extracted using NOAA AVHRR images. The distribution of snow depth within the Snow Cover Area (SCA) was generated using snowfall data from ground meteorological observation stations. Snow depletion characteristics for the two watersheds were analyzed snow distribution time series data. The decreased pattern of SCA can be expressed as a logarithmic function; the determination coefficients were 0.62 and 0.68 for the A and B watersheds, respectively. The SCA decreased over 70% within 10 days from the time of maximum SCA.
Kim, Jeong-Cheol;Kim, Dae-Hyun;Park, Sung-Hwan;Jung, Hyung-Sup;Shin, Han-Sup
대한원격탐사학회지
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제30권3호
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pp.341-350
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2014
Landsat images can monitor the snow-covered Earth surface variations with the ground resolution of 30m and the multi-spectral bands in the visible, NIR, SWIR and TIR spectral regions for the last 30 years. The Southern Volcanic Zone (SVZ) of Chile consists of many volcanoes, and all of the volcanoes are covered with snow at the top of mountain. Snow cover area in southern province of the SVZ of Chile (37 to $46^{\circ}S$) have been influenced by significant frontal retreats as well as eruptive activities. In this study, we have investigated the changes of the snow-cover area and snow-line elevation at Mt. Villarrica and Mt. Llaima, Chile from three Landsat images acquired on Feb. 1990, 2005 and 2011. The snow-cover areas are 13.42, 26.75 and $21.60km^2$ at Mt. Villarrica in 1990, 2005 and 2011, respectively, and 3.82, 25.12 and $8.89km^2$ at Mt. Llaima in 1990, 2005 and 2011, respectively. The snow-line elevations are 1871, 1738 and 1826m at Mt. Villarrica in 1990, 2005 and 2011, respectively, and 2007, 1822 and 1818m at Mt. Llaima in 1990, 2005 and 2011, respectively. The results indicate that both of the snow-cover and snow-line changes are strongly related with the volcanic activity change. The results demonstrate that the snow-cover area and snow-line elevation changes can be used as an indicator of the volcanic activity at Mt. Villarrica and Mt. Llaima, Chile.
적설은 강수의 한 형태로 지표면에 쌓인 눈으로 정의되며 빙권의 가장 큰 단일 구성 요소로서 지구 표면과 대기 사이의 열 교환이나 전 지구 또는 지역적인 측면에서 지구의 에너지 수지 균형을 유지하는 중요한 역할을 하는 등 지구 표면 온도를 조절하는데 영향을 미친다. 그러나 적설은 인간의 접근이 어려운 지역에 주로 분포하기 때문에 위성을 활용한 적설 탐지가 활발히 수행되고 있으며 산림 지역의 적설 탐지는 구름과 적설의 구분 다음으로 중요한 과정이다. 따라서 본 연구는 기존 극 궤도 위성에서 산림 지역 적설 탐지에 활용하는 Normalized Difference Snow Index(NDSI) 및 Normalized Difference Vegetation Index(NDVI)를 정지궤도 위성에 적용하였으며, 산림 지역 외 영역은 적설의 분광 특징을 활용한 $R_{1.61{\mu}m}$ anomaly 기법 및 NDSI를 활용하여 적설 탐지를 수행하였다. 본 연구에서 산출한 Snow Cover 자료와 Visible Infrared Imaging Radiometer(VIIRS) Snow Cover 자료를 활용해 간접 검증을 수행한 결과, Probability of Detection(POD)는 99.95%, False Alarm Ratio(FAR)는 16.63 %로 나타났다. Himawari-8 Advanced Himawari Imager(AHI) RGB 영상을 추가로 활용해 정성적 검증 또한 수행하였으며 수행 결과, VIIRS Snow Cover가 미탐지한 영역과 본 연구가 오탐지한 영역이 혼합되어 나타났다.
The spatial distribution of snow cover area is a crucial input to models of hydrology and climate in alpine and other seasonally snow covered areas.The objective in our study is to develop a rapidly automatic and high accuracy snow cover mapping algorithm applicable for the Tibetan Plateau which is the most sensitive about climatic change. Monitoring regional snow extent reqires higher temoral frequency-moderate spatial resolution imagery.Our algorithm is based AVHRR and MODIS data and will provide long-term fraction snow cover area map.We present here a technique is based on the multiple endmembers approach and by taking advantages of current approaches, we developed a technique for automatic selection of local reference spectral endmembers.
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.
산업혁명 이후 대기 중 이산화탄소 농도는 증가하고 있으며 이는 기후변화로 나타나고 있다. 본 연구에서는 기후변화에 의한 영향을 파악하기 위하여 원격탐사를 이용하여 만년설의 시계열 변화를 정량적으로 분석하고, 종설되는 시점을 통계적으로 예측하고자 한다. 연구지역은 아프리카 탄자니아의 킬리만자로 만년설이다. 1984년 6월부터 2011년 7월까지 전체 27년간 23장의 Landsat-5 TM 및 Landsat-7 ETM+ 자료를 사용하였다. 연구를 위하여 첫째, COST 대기보정 모델을 이용하여 각 영상들의 대기보정을 수행하였다. 둘째, NDSI(Normalized Difference Snow Index) 알고리즘을 이용하여 만년설 면적을 추출하였다. 셋째, SRTM DEM을 이용하여 만년설의 최저고도를 추출하였다. 마지막으로, 일차함수 형태의 추세선을 활용하여 종설 시점을 예측하였다. 분석은 23장 전부를 활용한 것과 건기에 촬영된 17장만을 활용한 것으로 나누어 분석하였다. 분석결과 면적은 27년 동안 약 $9.01km^2$에서 약 $2.54km^2$로 약 $6.47km^2$ 감소하였고, 이는 약 73% 면적의 감소를 의미한다. 최저고도는 27년 동안 약 4,603 m에서 4,893 m로 약 290 m 상승하였다. 추세선을 활용한 결과 면적은 매년 건기에 $0.342km^2$, 전체적으로 $0.421km^2$씩 감소하고 있으며, 최저고도는 매년 건기에 9.848 m, 전체적으로 11.251 m씩 상승하고 있는 것으로 나타났다. 면적 감소량을 통해 종설 시점을 예측한 결과 95% 신뢰도에서 2020년에 완전히 사라질 것으로 분석되었다. 이 연구는 적설지역의 변화를 통하여 전 지구의 기후변화를 모니터링할 수 있다는 근거를 제시했으며, 향후 연구지역 또는 유사 지역의 만년설 현황을 파악하는데 참고 자료로서 활용될 수 있을 것이다.
본 연구를 통해 설계된 테스트베드 지역의 식물계절 관측과 적설 탐지는 반복 이미지 학습 및 정량적 RGB 분석을 통해 정확도 높은 산림 식물계절 및 적설 관측 기반을 마련하였다. 무인카메라 기반 식물계절 및 적설 탐지 기술 개발은 복잡한 산악지형이라는 특수한 환경에서 다양한 고도의 환경 데이터를 실시간 수집하는 체계를 구축함으로써 산림환경 연구를 위한 기초 데이터를 수집하는 계기가 되었다. 첨단기술을 활용한 주요 산악지역의 식물계절 변화 탐지 연구는 산림청에서 제공하는 개화 및 개엽 예측 정보의 검증과 산림휴양쾌적지수 고도화 등에 활용 가능하며, 향후 농림위성의 NDVI 등 영상 이미지의 검⋅보정용 자료로써 활용 가치가 매우 높다. 무인카메라 활용 기술은 산림 식물계절 및 적설 탐지뿐만 아니라 산림재해 감시 및 산림관리 등 다양한 산림분야에서도 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 충주댐 유역을 대상으로 SLURP 모형에서 RS, GIS를 이용한 융설매개변수 적용 및 영향을 평가하고자 한다. 모형의 음설 관련 매개변수 준비를 위해 3 set (1998-1999, 2000-2001, 2001-2002)의 NOAA AVHRR 위성영상을 분석하였다. 적설분포면적은 채널 1번, 3번, 4번을 이용하여 추출하였고, 적설심은 지상기상관측소의 적설심 자료를 이용하여 공간적으로 내삽하여 추출하였다. 융설 매개변수와 DEM, 토지피복도, NDVI, 수문기상자료를 이용하여 3개년도(1998, 2000, 2001)의 일별유출량을 모의하여 보정하였다 그리고 보정된 매개변수를 이용하여 1개년도(1999)를 검증하였다. 4년(1998-2001)동안의 유량 비교 결과, 평균 Nash-Sutcliffe의 모형 효율은 0.76이고 적설 및 융설 기간(1월$\sim$5월)동안의 평균 모형 효율은 0.57이다. 융설매개변수 미고려시 평균 Nash-Sutcliffe의 모형 효율은 0.73이고 적설 및 융설 기간(1월$\sim$5월)동안의 평균 모형 효율은 0.19이다. 융설매개변수를 포함한 유출량이 융설매개변수를 포함하지 않은 경우보다 관측유량의 수문시계열적 특성을 잘 표현하는 결과를 보였다.
Author have studies lichen flora of the most important ice-free areas of Continental Antarctic: Bunger Hills, and the vicinity of Prudz Bay (Larsemann Hills, and Radok Lake in Prince Charles Mountains). Totally 44 lichen species from 22 genera were reported for Bunger Hills and 50 lichen species from 22 genera and 10 families: Acarosporaceae, Lecanoraceae, Lecideaceae, Parmeliaceae, Pertusariaceae, Physciaceae, Rhizocarpaceae, Stereocaulaceae, Theloschistaceae, and Umbilicariaceaewere reported for the Prudz Bay Region. 20 lichen species were found in the region for the first time. Phytogeographic analysis indicated a relatively high proportion of species with bipolar distribution - about 50% of recorded lichen species. About 30% of lichens normally don't extend into maritime zone occurring in continental Antarctic only. The most common lichen families in the region are Buelliaceae, Lecanoraceae and Teloschistaceae. The water supply and not a temperature is the critical factor for lichens in the Continental Antarctic. Moisture appears to be supplied for lichens not only from snow-melt water but mainly from air. In Maritime Antarctic, due to high air humidity macrolichens form communities everywhere (Himantormia, Usnea and Umbilicaria). In oases of Continental Antarctic extensive sites are lacking in lichen cover, even if the ground is normally snow free. Lichens occur at humid sites with moisture which were brought by winds over the ice cap and poorly developed or absent in dry areas. Of particular significance for lichens are substrate characteristics, animals influence and salinity brought by wind in coastal areas. Most rich lichen vegetation developed in oases around nests of snow petrels, where the melt water is enriched by nutrients. In contrast, the most pure vegetation is on mobile sand and gravel and in salted coastal habitats.
Landuse maps are prepared from satellite imagery and field observations were conducted at various locations in the study area. Compared to the field data and NDVI and RVI thematic maps, NDVI is better than RVI, because it compensates for changing illumination conditions, surface slope, aspect and other factors. Clouds, water and snow have negative values for RVI and NDVI. Rock and bare soils have similar reflectance in both NIR and visible band, so RVI and NDVI are near zero. In forest areas with good vegetation cover, NDVI is high and landslide occurrence is less. But if annual and biennial vegetations are present and if cultivation practices are changed frequently, NDVI is medium and landslide occurrence is moderate. In areas where deforestation and settlement is in progress, NDVI is less and landslide occurrence is more. The NDVI FCC thematic map may be used as an important layer in GIS application for landslide studies. Analyzing other layers such as slope, rainfall, soil, geology, drainage, lineament, etc with NDVI FCC layer will give a better idea about the identity of landslide prone areas.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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