• 한국지리정보학회지
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• 제9권4호
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• pp.176-192
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• 2006

지난 2001년 발생한 전국적인 봄 가뭄을 계기로 체계적인 가뭄관리의 필요성이 증대 되었으며 가뭄 대책 수립 및 가뭄방재를 위한 다양한 연구가 수행되고 있다. Terra 위성으로부터 제공되는 MODIS 영상은 임의의 지역의 시 공간적 특성을 효과적으로 관찰할 수 있는 주기해상도와 공간 해상도를 보유하고 있다. 또한 적절한 자료처리 과정을 거쳐 제공되는 MODIS data product는 영상전처리 및 기하보정이 용이할 뿐만 아니라 다양한 기간에 대한 합성자료를 지속적으로 제공하여 가뭄 모니터링을 위한 도구로 활용 가능성이 제기 되고 있다. 본 연구에서는 2000년 이후 중부지방을 중심으로 심화되고 있는 봄 가뭄을 탐지하고 평가하기 위하여 안성천 유역과 남한강 상류유역을 대상으로 다중시기 MODIS 영상과 누가 강우량을 활용하였으며 가뭄발생년도와 평년의 식생의 변화탐지 결과를 다양한 지형 공간 자료와 비교하였다. 연구결과 남한의 봄 가뭄 평가를 위한 도구로 지표면복사온도(LST) 보다는 정규식생지수(NDVI)와 지표면수분지수(LSWI)를 활용하는 것이 적절했으며 MODIS NDVI 및 LSWI는 약 2개월의 누가강수량과 일정한 상관성을 갖는 것으로 나타났다. 또한, 토지피복 및 고도에 따라 가뭄에 대한 영향이 달라지는 것으로 나타나 MODIS 영상을 이용한 효과적인 가뭄분석을 위해서는 동일시기 및 동일공간을 대상으로 한 영상자료의 활용이 필요한 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.251-251
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• 2016

인공위성을 이용한 가뭄연구에는 전지구적으로 운용되는 GPM (Global Precipitation Measurement) 위성, AQUA/TERRA 위성의 MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) 센서 등에서 수집된 관측 자료가 이용된다. 그러나 전지국적으로 관측된 위성 자료는 자료를 생산 제공하는 기관에 따라 자료의 파일포맷 (NetCDF, HDF5, GeoTIFF 등), 자료의 투영법 (projection) 등이 상이하다. 그러므로 가뭄연구에 다중위성자료를 활용하고자 하는 지리정보시스템(Geographic Information System: GIS)에 대한 전문지식이 부족한 연구자는 자료의 표준화 (파일포맷과 투영변환 등) 과정으로 인해 원활한 연구수행이 어렵다. MODIS 위성자료의 경우에는 일반적으로 많이 사용되는 횡단메르카토르 도법 (Transverse Mercator Projection: TM) 대신 시뉴소이드 도법 (sinusoidal projection)을 이용한다. 그래서 미국 지질조사국은 MODIS 자료의 재투영(reprojection)을 위한 전용 소프트웨어인 MRT (MODIS Reprojection Tool)를 배포하고 있다. 본 연구에서는 무료/오픈소스 소프트웨어를 활용하여 시뉴소이드 도법이 적용된 MODIS 자료의 수집, 재투영, 파일포맷 변환 등을 자동으로 처리하는 기법을 개발하여 가뭄활용에 이용하고자 하였으며, MODIS MOD09GA/MOD11A1 자료를 이용하여 효율성을 검증하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제10권3호
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• pp.58-69
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• 2007

지구상에서 육지 표면의 76%를 차지하고 있는 식생은 기후 변화와 관련하여 지역 부존 수자원과 환경 및 생태학적 시스템에 큰 변화를 가져올 수 있다. 본 연구에서는 위성 영상을 통해 추출된 NDVI를 통해 미래 식생정보를 예측하고자 넓은 지역에 대한 식생 피복의 파악이 용이한 NOAA 위성의 AVHRR 센서(1994년~2004년)와 Terra 위성의 MODIS 센서(2000년~2004년)로부터 얻을 수 있는 월별 정규화 식생지수(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)를 통하여 현 식생정보를 정량화하였다. 5년 동안의 NDVI 값은 NOAA보다 MODIS가 전체적으로 20% 정도 높게 추출되었다. 이로부터 국내 5대강 유역의 토지피복별 NDVI와 월평균 기상인자(평균기온, 최고기온, 최저기온, 강수량, 일조시간, 풍속, 습도) 사이의 상관관계를 분석하였으며, NDVI는 평균기온과 상관성이 높은 것으로 판단되었다. 상관분석 결과 얻어진 NDVI-기온 선형 회귀식을 이용하여 기후변화 시나리오의 CCCma CGCM2 모의 결과 값으로부터 토지피복에 따른 미래 NDVI를 추정 하였다. NOAA NDVI에 의해 추정 된 미래 식생정보는 현재의 NDVI 최대치와 큰 차이를 보이지 않았지만, 현재 7월에서 8월 사이 최고에 이르렀다가 9월부터 감소하는 NDVI값이 미래에는 10월까지도 높게 지속되는 경향을 보였다. MODIS NDVI에 의해 추정 된 미래 식생정보는 7월에서 8월 사이에 현재보다 약 5% 정도 증가하는 경향을 보였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제18권1호
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• pp.90-104
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• 2015

본 연구의 목적은 위성영상을 이용해 시공간 증발산량을 모의할 수 있는 증발산량 산정 모형을 구축하고, 플럭스 타워 실측 증발산량과 비교를 통해 적용성을 평가하는데 있다. 증발산량 산정 모형은 SEBAL(Surface Energy Balance Algorithm for Land)을 구축하였으며, 모형 내 일부 알고리즘을 수정하여 적용하였다. SEBAL 모형의 위성 입력 자료로는 2개년(2012-2013)의 MODIS Normal Distribution Vegetation Index(NDVI), Albedo, Land Surface Temperature(LST) 영상을 500m의 공간해상도로 구축하였으며, 유역주변 기상청 기상관측소(5개 지점)의 풍속, 풍속측정높이, 일사량 자료를 내삽(Interpolation)하여 활용하였다. 모형의 적용성 평가를 위하여 금강유역의 용담댐을 대상으로 공간 증발산량을 산정하여 유역 내에 위치한 덕유산 플럭스 타워의 산림 증발산량과 비교분석하였다. 모형 매개변수 중 Albedo와 NDVI, 지표 거칠기(Surface roughness) 순으로 민감한 것으로 분석되었으며, 모형의 보정을 위해 최종적으로 Albedo와 NDVI는 월별 평균값을 적용하였다. 모의 기간 동안의 결정계수($R^2$)는 0.45이었다. SEBAL 모형은 특히 지형적 특성을 반영하므로 유역내에서 고지대에 비해 저지대에서 증발산량이 높게 산정되는 경향을 보였다.

• 대기
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• 제16권2호
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• pp.85-96
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• 2006

The six-year (2000~2005) record of aerosol optical thickness (AOT or $\tau$) data from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) was analyzed over the Northeast Asia. The MODIS AOT standard products (MOD04_L2) over both ocean and land were collected to evaluate the spatial and temporal variability of the atmospheric aerosols over the study region ($32^{\circ}N{\sim}42^{\circ}N$ and $115^{\circ}E{\sim}133^{\circ}E$). The monthly averaged AOT result revealed slight changes(${\pm}0.002{\tau}/month$), which was almost unchangeable, over Korea. In contrast, the large AOT values (> 0.6) and a significant AOT increase (> 0.004 ${\tau}/month$) over East China were observed. For the analysis of spatio-temporal variability of AOT values, study area was divided by six sectors (I: North-East China, II: East China, III: Yellow Sea, IV: Korea Peninsular, V: East Sea, and VI: South Sea and Western part of Japan). The considerable result showed that particularly high AOT contribution was observed over sector I (32.5%) and II (25.5%) where some major urban and industrialized areas and agricultural fields are located and other cases were observed 13.2%, 14.6%, 7.1%, 7.0% over sector III, IV, V, and VI, respectively. In addition, yearly AOT changes based on seasons are observed differently at each sector but increasing trends reveal in summer and fall over all sectors.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.927-929
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• 2003

Using received northeast region in China of Terra/MODIS data at Tokyo University of information Sciences. Make monthly division Land Surface Temperature maximum composite image. Using monthly division Land Surface Temperature maximum composite image, considered characteristic of monthly variation of Land surface temperature and relation with land covering and NDVI at the northeast region in China.

• 대한원격탐사학회지
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• 제28권5호
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• pp.509-520
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• 2012

본 연구에서는 농경지의 면적 산정과 다양한 작물의 생산량 추정을 위해 많이 활용되고 있는 MODIS 영상과 기상자료를 이용하여 우리나라의 벼 수량을 추정해보고자 하였다. Terra와 Aqua 위성으로부터 얻어진 시계열 MODIS NDVI 자료를 구축하고 수량과의 상관성이 높은 시기를 선택하여 기상자료와 함께 다중회귀 모형 기반으로 우리나라 벼 수량을 추정하였다. 2002년부터 2010년까지 MODIS 위성 식생지수 NDVI와 기상자료(일조시간 및 일사량)를 이용하여 우리나라 벼 수량 추정을 위한 다중 회귀모형을 작성하였다. MODIS NDVI와 관측소 기상자료 1을 이용한 모형으로 2011년 쌀 수량 추정한 결과 $494.6kg\;10a^{-1}$로 통계청이 발표한 최종 수량과는 $1.1kg\;10a^{-1}$ 차이가 나는 것으로 나타났다. MODIS NDVI와 관측소 기상자료 2를 이용한 모형으로 2011년 쌀 수량 추정한 결과 $509.7kg\;10a^{-1}$로 통계청이 발표한 최종 수량과 $14.1kg\;10a^{-1}$ 차이가 나는 것으로 나타났다. 2002년부터 2011년까지의 우리나라 쌀 수량 분포도를 작성하였다.

• The Korean Journal of Ecology
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• 제28권4호
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• pp.215-222
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• 2005

미국항공우주국은 지구 관측 시스템(EOS) 프로그램의 일환으로 1999년에 Terra를 2001년에 Aqua 인공위성을 발사하였다. MODIS는 EOS의 핵심 원격 탐사 센서로서 육상 생태계의 식물계절학과 물질 순환 모니터링을 위한 8일 단위의 엽면적지수(LAI), 유효 광합성 광량 중 식생에 흡수된 비율(FPAR), 총 일차 생산성(GPP) 영상을 제공하고 있다. 본 연구에서 우리나라를 대상으로 식생형에 따른 $2001\sim2003$년 간의 MODIS LAI, FPAR, GPP를 분석하였으며, 구름 영향에 의한 각 영상의 오차를 평가하였다. 분석 결과 연간 GPP는 침엽수림 1,836, 활엽수림 1,369, 혼효림 1460g C $m^{-2}y^{-1}$로 나타났으며, 각 변수에서 구름에 의해 야기된 오차는 FPAR 8.5, LAI 13.1, GPP 8.4%에 달하는 것으로 분석되었다. 특히 GPP의 경우 6월에서 9월까지의 오차가 연간 오차의 78%를 설명하는 것으로 나타나, 몬순기후가 MODIS 영상의 오차에 큰 영향을 미침을 알 수 있었다. 본 연구는 향후 MODIS식생 관련 영상들이 우리나라의 식물계절학과 일파 생산성 모니터링에 유용하게 사용될 수 있으며, 이들 영상을 사용하기에 앞서 구름 영향 오차를 감쇄하는 영상의 전처리 과정을 수행할 필요가 있음을 보여주었다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.325-327
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• 2003

Forest biomass is the basis of forest ecosystem. With the rapid development of remote sensing and computer technology, forest biomass estimation using remote sensing data is paid great attention and has acquired great achievements. This article focuses on discussion of methods of forest biomass estimation methods using Terra/MODIS data in Northeast China. The research include: combining the MODIS time series parameters with seasonal characteristics of forest species to identify major forest species; establishing a model to estimate forest biomass based on forest species; analyzing the effects of the existent forest biomass and increasing biomass on terrestrial carbon cycle. This research can help to make clear the mechanism of carbon cycle.

• 한국관개배수논문집
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• 제14권2호
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• pp.225-235
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• 2007

The shape of streamflow hydrograph during the early period of spring is very much controlled by the area and depth of snow cover especially in mountainous area. When we simulate the streamfolw of a watershed snowmelt, we need some information for snow cover extent and depth distribution as parameters and input data in the hydrological models. The purpose of this study is to suggest an extraction method of snow cover area and snow depth distribution using Terra MODIS image. Snow cover extent for South Korea was extracted for the period of December 2000 and April 2006. For the snow cover area, the snow depth was interpolated using the snow depth data from 69 meteorological observation stations. With these data, it is necessary to run a hydrological model considering the snow-related data and compare the simulated streamflow with the observed data and check the applicability for the snowmelt simulation.