최근 기후변화로 인한 국지적 또는 대규모 극한 가뭄과 홍수가 빈발함에 따라 수자원 관리 여건은 점점 더 어려워지고 있다. 이런 물 관련 재해에 보다 효과적으로 대응하기 위해서는 수자원인자에 대한 시공간적 모니터링이 필수적인데, 이러한 관점에서 시공간적 광역관측이 가능한 위성자료의 활용가치는 매우 높게 평가되고 있으며, 최근에는 국내외적으로 위성자료를 이용하여 수문 인자 산출, 가뭄 홍수 등의 모니터링 기술 등에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. K-water는 위성정보 활용기술력 축적을 통한 보다 효율적인 수자원 관리를 하기 위하여 수자원 분야에 활용 가능한 해외의 주요 위성자료를 실시간 직수신 처리하여 표출하는 K-water 위성영상관리시스템(K-SIMS, K-water Satellite Image Management System)을 2015년에 구축하였다. 현재 K-SIMS를 통해 관리되는 위성은 AQUA, TERRA, NPP, GCOM-W, GPM로서 총 5개이다. AQUA, TERRA, NPP 위성은 각 궤도운영 스케쥴에 따라 한반도 상공을 통과하는 시각에 안테나가 위성의 궤도를 따라가며 수신하고, GCOM-W, GPM 위성자료는 FTP 접속를 통해 준실시간으로 수신하고 있다. 산출물은 AQUA, TERRA, NPP가 각각 23종, GCOM-W 9종, GPM 2종 등 총 80여종으로 위성원시자료 수신즉시 처리 표출까지 실시간 자동 수행되고 있으나 식생지수, 강수, 구름, 대기온도, 수증기 등 대부분 수문기상학적 변수들로 구성되어 있어 수자원 관리 현업 업무에는 직접 사용하기에는 다소 한계가 있다. 따라서, 위성자료의 활용성을 높이기 위하여 수문해석에 중요한 변수인 토양수분에 대해서 AQUA, TERRA의 MODIS LST(Land Surface Temperature)와 식생지수(Vegetation Index)를 이용하여 SMI(Soil Moisture Index)를 산출하고 이를 K-SIMS에 표출하는 체계를 추가로 구축하여 현업 활용도가 높은 자료를 생산하고 있으며, 향후 위성자료를 활용한 가뭄지수를 추가로 산출하여 표출할 계획이다. 이와 함께 K-water는 차세대 중형위성 개발 사업에 따른 수자원 위성 확보에 대비해 수자원 분야 위성활용 중장기 계획을 마련하였다. 향후에 광학위성, SAR위성 등 다양한 위성자료의 융복합적 활용을 통하여 위성산출물 알고리즘을 지속적으로 개발함으로써 홍수, 가뭄, 수질 등 물 재해 대응 및 수자원 관리 전 분야에 위성자료의 활용을 확대해 나갈 계획이다.
본 연구에서는 최근 해양, 대기, 육지환경을 동시에 관측할 수 있는 미국 첨단관측 위성 Terra/MODIS(moderate-resolution imaging spectroradiometer) 자료와 동중국해 북부해 역에의 현장 관측치를 이용하여 동중국해에서 탁한 해수의 수평 분포에 대한 동 하계 변동 규모를 정량화하고자 하였다. 국립수산과학원에서 2001년 6월부터 실시간 직접 수신한 MODIS 위성의 36개 채널 자료 중, 공간해상도가 250m인 채널 1(620~670nm) 및 공간해상도 500m인 채널 4(545~565nm)와 채널 3(459~479nm)을 합성한 RGB(red, green, blue) 디지털 영상자료를 이용하였다. 중국 연안측과 같이 수심이 얕은 동중국해역에서 발생되는 탁수의 수평 공간 분포 영역은 동계의 경우 강한 풍속과 수온약층의 소멸현상 등으로 수평면적이 평균 $232,000km^2$였다. 하계의 경우 비교적 약한 풍속과 강한 수온약층의 존재 등으로 수평면적이 평균 $71,000km^2$로 나타나, 동계 탁수의 수평적 분포 면적이 하계보다 약 3배 커지는 것으로 나타났다. 탁수의 수평면적 변동은 하계의 경우 10~20m 등수심선과, 동계의 경우 50m 등수심과 대략적으로 일치하는 분포를 보였다. 동계는 50m 이천까지의 수심에서 재부상한 부유물질이 표층에서 바람 또는 이류에 의해 50m 수심보다 깊은 해역의 표층으로 수평확산되어 탁수가 단지 표층에 국한되어 분포하는 것으로 추정되었다.
FPAR는 다양한 육상 생태계 모텔에서 중요한 입력변수로 사용된다. 이 때문에 다양한 global product의 형태로 제공되고 있다. 하지만 한반도를 영역으로 하는 연구에 이를 바로 적용 시 오차가 발생할 수 있고, 이것은 위성자료를 이용한 지면 정보 산출에 있어서 직접적인 오차요인이 된다. 따라서 본 연구에서는 Terra/MODIS와 SPOT/VEGETATION 그리고 ECOCLIMAP 자료를 이용해 한반도에 최적화된 FPAR를 산출 하였고, 또한 기존에 사용하였던 LAI와의 관계식을 사용하지 않고, SPOT/VGT NDVI 로부터 계산된 FVC (Fraction Vegetation Cover)를 직접 이용하여 FPAR를 산출 하였다. 이를 위해 식생지수의 선형/비선형 관계를 이용하여 구하는 경험적인 방법을 적용하여 회귀분석을 수행한 결과 cropland와 forest에서 각각 결정계수 (Coefficient of Determination, $R^2$)가 0.9039. 0.7901으로 정확도가 높은 관계식을 도출해내었다. 최종적으로 Reference FPAR 자료와의 비교 분석을 통해 본 연구에서 산출된 FPAR가 전반적인 패턴을 잘 표현하면서 불규칙하게 발생하던 노이즈 또한 보정된 것을 확인 할 수 있었다. 이렇게 한반도에 최적화된 입력변수의 사용은 산출물의 정확도뿐만 아니라 연구의 질 향상에도 도움을 줄 것으로 사료된다.
Lee, Peter Sang-Hoon;Park, Jincheol;Seo, Jung-young
농업과학연구
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제47권1호
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pp.59-66
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2020
Particulate matter (PM) is regarded as a major threat to public health and safety in urban areas. Despite a variety of efforts to systemically monitor the distribution of PM, the limited amount of sampling sites may not provide sufficient coverage over the areas where the monitoring stations are not located in close proximity. This study examined the capacity of using remotely sensed data to estimate the PM10 and PM2.5 concentrations in Seoul, South Korea. Multiple linear regression models were developed using the multispectral band data from the Moderate-resolution imaging spectro-radiometer equipped on Terra (MODIS) and Operational Land Imager equipped on Landsat 8 (Landsat 8) and meteorological parameters. Compared to MODIS-derived models (r2 = 0.25 for PM10, r2 = 0.30 for PM2.5), the Landsat 8-derived models showed improved model reliabilities (r2 = 0.17 to 0.57 for PM10, r2 = 0.47 to 0.71 for PM2.5). Landsat 8 model-derived PM concentration and ground-truth PM measurements were cross-validated to each other to examine the capability of the models for estimating the PM concentration. The modeled PM concentrations showed a stronger correlation to PM10 (r = 0.41 to 0.75) than to PM2.5 (r = 0.14 to 0.82). Overall, the results indicate that Landsat 8-derived models were more suitable in estimating the PM concentrations. Despite the day-to-day fluctuation in the model reliability, several models showed strong correspondences of the modeled PM concentrations to the PM measurements.
본 연구에서는 농업적 가뭄을 시, 공간적으로 파악하기 위하여 Terra의 MODIS 원격탐사 자료를 활용하여 가뭄의 정량적 평가를 실시하였다. 여러 가지 위성영상 중에서 식생 상태의 변화가 관찰되는 MOD13A3 영상을 통하여 NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)와 EVI (Enhanced Vegetation Index)를 선정하였으며, 토지정보를 효율적으로 수집할 수 있는 MCD12Q1 영상의 Type1을 통하여 물, 도심지역 등을 제외한 식생부분만을 나타낼 수 있도록 토지피복분류를 하였다. 토지피복분류된 자료를 이용하여 NDVI와 EVI를 중권역별로 산정하여 나타낸 결과 계절적인 성향이 강하게 나타나 이를 보완하고자 EVI의 표준화 지수인 VSIA (Vegetation Stress Index Anomaly)를 우리나라의 극심한 가뭄해인 2001년에 대하여 중권역별로 산정하였다. 또한, 과거 우리나라의 농업가뭄 피해를 조사하였으며, 지상강우관측소의 자료를 통하여 SPI (Standardized Precipitation Index)를 중권역별로 산정하였다. SPI와 위성영상의 표준화 지수인 VSIA를 우리나라의 농업적 가뭄피해 연도와 비교하였으며, VISA의 시공간적 분석을 통해 한반도의 농업적 가뭄을 평가할 수 있는 활용성 및 적용 가능성을 검토하였다.
Using satellite images, an optimal solution to water motion has been presented in this study. Since temperature patterns are suitable tracers in water motion, Sea Surface Temperature (SST) images of Caspian Sea taken by MODIS sensor on board Terra satellite have been used in this study. Two daily SST images with 24 hours time interval are used as input data. Computation of templates correspondence between pairs of images is crucial within motion algorithms using non-rigid body objects. Image matching methods have been applied to estimate water body motion within the two SST images. The least squares matching technique, as a flexible technique for most data matching problems, offers an optimal spatial solution for the motion estimation. The algorithm allows for simultaneous local radiometric correction and local geometrical image orientation estimation. Actually, the correspondence between the two image templates is modeled both geometrically and radiometrically. Geometric component of the model includes six geometric transformation parameters and radiometric component of the model includes two radiometric transformation parameters. Using the algorithm, the parameters are automatically corrected, optimized and assessed iteratively by the least squares algorithm. The method used in this study, has presented more efficient and robust solution compared to the traditional motion estimation schemes.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.305-307
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2006
A multi-spectral photometer was set up as an NASA/AERONET site at Kinki University campus in Higashi-Osaka in 2002 for measuring urban aerosols. In addition, the SPM-613D (Kimoto Electric) commenced measurement of suspended particles matter (SPM) as $PM_{10}$ and $PM_{2.5}$ on March 15, 2004 at the same AERONET site. The obtained results revealed that the poor air quality of the Higashi-Osaka site is due not only to anthropogenic particles from local emissions, such as diesel vehicles and chemical industries, but also to dust particles brought from continental desert areas by large scale climatic conditions. To understand the characteristics of background atmosphere over Higashi-Osaka, we examined the relationship between $PM_{2.5}$ concentration and aerosol optical thickness (AOT) at a wavelength of 0.87 μm based on AERONET data for background atmosphere (AOT<0.2). We obtained a linear regression line between AOT and $PM_{2.5}$ concentration. Using the linear relationships between AOT and $PM_{2.5}$, we show ground-level concentrations of $PM_{2.5}$ of background atmosphere from Terra/MODIS satellite measurements.
지표면 온도는 토지피복의 상태, 식생의 분포 상태, 토양수분, 증발산 등의 영향으로 많은 차이를 가지게 되며, 지면-대기의 상호순환의 중요한 인자로써 기후모델 및 농업 등의 기본적인 데이터로 사용되고 있다. 이러한 지표면의 온도를 정확하게 파악하는 것은 수문학적 관점 및 기상적인 관점에서 매우 중요하다. 기존에 LST (Land Surface Temperature, 지표면온도), ET (EvapoTranspiration, 증발산), NDVI (Normalized Difference Vegetation Index, 정규식생지수) 등의 검증이 많이 이루어진 MODIS위성의 Terra/Aqua센서는 한반도를 스캔하고 지나갈 때의 순간적인 데이터를 산출된다. 공간적인 면에서는 많은 이점이 있으나 시간적인 면에서는 시간에 따른 인자들의 변동성을 파악 하는데는 많은 문제가 있다. 그렇기 때문에 시 공간적으로 변화양상을 측정 할 수 있는 정지궤도위성의 중요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 국내에서 2010년 6월 27일 발사된 정지궤도위성인 천리안의 데이터를 활용하였다. 천리안 위성은 기상 센서와 해양관측 센서 그리고 통신센서를 가진 위성이다. 천리안 위성의 기상 센서는 MTSAT-1 위성과 같은 적외선 센서를 탑재하고 있으며, 평시에는 15분 단위의 데이터를 산출하게 된다. 천리안에서 제공되는 많은 Product(강우강도, 해수면온도, 가강수량, 지구방출복사 등)는 수자원 및 기상에 관련된 데이터가 제공된다. 하지만 아직 검증이 많이 이루어지지 못하였다. 그래서 천리안 위성 데이터인 지표면 온도자료를 이용하여 천리안 위성의 효율성에 대해서 알아보고자 하며, 기존의 검증이 많이 이루어진 MODIS의 데이터와의 상관성을 분석하고 지상과의 관계를 검증 및 비교하여 천리안 위성의 활용성에 대해서 알아보려고 한다.
최근 지구온난화에 따른 기후변화로 인하여 전 세계적으로 가뭄, 홍수 등의 극한 기후사상이 발생하고 있다. 그 중 가뭄의 발생은 다른 수문학적 재해와는 다르게 장기간에 걸쳐서 발생하고 그 피해 범위가 광범위하게 나타난다. 또한, 기후변화를 고려한 다양한 기후예측모델의 예측 결과는 가뭄 재해가 앞으로 더 심각해질 수 있다는 전망을 하고 있다는 점에서 그 심각성이 더욱 대두되고 있다. 이러한 가뭄을 효과적으로 감시하고 평가할 수 있는 방안이 필요로 하게 되며, 기존의 가뭄지수(drought index)의 단점을 보완할 수 있는 수단으로 높은 활용성을 갖고 있는 위성영상자료를 활용한 효과적인 가뭄모니터링 기술의 개발이 요구되고 있다. 본 연구에서는 가뭄을 시 공간적으로 모니터링하기 위해서 위성자료를 활용하였으며, Terra/Aqua 위성의 MODIS 영상자료 와 TRMM 및 GPM 위성의 강우자료를 활용하여 가뭄을 감시할 수 있는 가뭄지수 인 VHI(Vegetation Health Index), DSI(Drought Severity Index), Water Balance Method를 산정하였다. 산정된 지수의 정확도를 정량적으로 평가하기 위하여 가뭄 피해조사 결과에 의한 2001년 및 2014-2015년 농업적/수문학적 가뭄피해지역과 위성기반 가뭄지수에 의한 가뭄모니터링 결과 간의 ROC 분석을 통해 위성자료 기반 가뭄감시의 적용 가능성을 평가하였다. 본 연구의 결과를 통하여 위성영상 자료를 통하여 산정되는 가뭄지수의 기상학적/농업적/수문학적 가뭄감시 기능 및 적용성이 정량적으로 평가될 수 있을 것으로 판단된다.
최근 기후변화의 영향으로 극심한 가뭄과 홍수가 발생하고 기온 또한 꾸준히 상승하고 있으며, 이러한 변화에 대응하기 위해 전 세계에서 이산화탄소를 줄이고 국제 에너지 시장을 재구성하려는 시도가 꾸준히 이루어지고 있다. World Energy Outlook(2012)에 따르면 특히 에너지 시장에서 개발도상국의 수력분야 개발투자가 2035년까지 15,490억 달러에 이를 것으로 전망됨에 따라 국내에서 해외 수력발전사업에 적극적으로 나서고 있다. 그러나 국내와는 달리 댐 건설의 사전조사에 필요한 자료가 없거나 구축하는데 문제가 있어 손쉽게 구할 수 있는 자료로 사전에 수력발전 댐 적지를 조사할 수 있는 기술의 개발이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 수력발전용 댐 위치 결정을 위한 예비 적지 분석 알고리즘을 개발하고, 분석 알고리즘에 위성영상자료인 30m 해상도의 ASTGTM(ASTER Global Digital Elevation Model)와 500m 해상도의 MCD12Q1(MODIS/Terra Aqua Land Cover) 토지피복자료를 사용하고자 한다. 예비 적지 분석 알고리즘은 DEM의 전처리, 하천망생성, 유역분할과 지형정보를 고려한 자동적지탐색과 댐 건설시 수몰면적에 따른 보상면적 산정 알고리즘을 포함하고 있으며 Python기반의 오픈소스 GIS로 구현되었다. 적지산정은 DEM으로부터 낙차, 도달시간, 내용적곡선과 같은 지형정보와 토지피복도를 통한 보상면적을 기반으로 순위를 매겨 사용자에게 최적의 위치들을 표출한다. 본 연구의 결과는 향후 해외 수력 댐 적지 예비분석 및 해외 수력산업 진출을 지원할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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