Soil moisture, through its dominance in the exchange of energy and moisture between the land and atmosphere, plays a crucial role in influencing atmospheric circulation. To identify the crucial role, it is a common agreement that knowledge of land surface processes and development of remote sensing techniques are of great important scientific issues. This research uses TRMM satellite C band (10.65 GHz) data to retrieve soil moisture on the Tibetan Plateau in Mainland China. Two retrieval schemes that are implemented include the t-(J) model and the R model. The latter one is developed based on a land surface process and radiobrightness (R) model for bare soil and vegetated terrain. Compared with the in situ ground measurements, the soil moisture retrieved from the R model and the t-(J) model with vegetation information obviously appear more accurate than that derived from bare soil model. Retrieved soil moisture contents from the two inversion models, R model and t-(J) model, have a similar trend, but the former appears to be superior in terms of correlation coefficient and bias compared with in situ data. In the future, we will apply the R model with the TRMM 10.65 GHz brightness temperature to monitor long-term soil moisture variation over Tibet Plateau.
In this study, the flow characteristic analysis at the curved-channel of the actual channel section is compared and reviewed using the 2D RMA-2 model and the 3D FLOW-3D model. the curve section with curve rate 1.044 in the research section is analyzed applying the frequency of he project flood of 100 years. According to the result, the issue for the application of the FLOW-3D Model's three-dimensional numeric analysis result to the actual river is found to be reviewed with caution. Also, application of the 3D model to the wide basin's flood characteristic is determined to be somewhat risky. But, the applicability to the hydraulic property analysis of a partial channel section and the impact analysis and forecast of hydraulic structure is presumed to be high. In addition, if the parameters to reflect the vegetation of basin and the actual channel, more accurate topological measurement data and the topological data with high closeness to the current status are provided, the result with higher reliability is considered to be drawn.
The objective of this research was to find an indirect method to estimate land surface temperature (LST) efficiently, using Landsat images. Agricultural fields including paddy fields have long been known to have multi-functions beneficial to the environment and ecology of the urban surrounding areas. Among these functions, the ambient temperature cooling (ATC) effect is widely acknowledged. However, quantitative and regional assessment of such effect has not been performed. Thermal remote sensing has been used over urban areas to assess the ATC effect, Thermal Island Effect(TIE), and as input for models of urban surface atmosphere exchange. Here, we review the use of thermal remote sensing in the study of paddy fields and urban climates, focusing primarily on the ATC effect. Landsat satellite images were used to determine the surface temperatures of different land cover types of a $44km^{2}$ study area in Cheongiu, Korea. The results show that the ATC is a function of paddy area percentage in Landsat pixels. Landsat pixels with higher paddy area percentage have much more cooling effect. The use of satellite data may contribute to a globally consistent method for analysis of ATC effect.
Fire fuel map is one of the most critical factors for planning and managing the fire hazard and risk. However, fuel mapping is extremely difficult because fuel properties vary at spatial scales, change depending on the seasonal situations and are affected by the surrounding environment. Remote sensing has potential to reduce the uncertainty in mapping fuels and offers the best approach for improving our abilities. Especially, Hyperspectral sensor have a great potential for mapping vegetation properties because of their high spectral resolution. The objective of this paper is to evaluate the potential of mapping fuel properties using Hyperion hyperspectral remote sensing data acquired in April, 2002. Fuel properties are divided into four broad categories: 1) fuel moisture, 2) fuel green live biomass, 3) fuel condition and 4) fuel types. Fuel moisture and fuel green biomass were assessed using canopy moisture, derived from the expression of liquid water in the reflectance spectrum of plants. Fuel condition was assessed using endmember fractions from spectral mixture analysis (SMA). Fuel types were classified by fuel models based on the results of SMA. Although Hyperion imagery included a lot of sensor noise and poor performance in liquid water band, the overall results showed that Hyperion imagery have good potential for wildfire fuel mapping.
Although many researches for heat island study have been developed, there is little attempt to link the findings to actual and hypothetical scenarios of urban developments which would help to mitigate the Urban Heat Island (UHI) in cities. The aim of this paper is to analyze the UHI at urban area with different geometries, land use, and environmental factors, and emphasis on the influence of different geometric and environmental parameters on ambient air temperature. In order to evaluate these effects, the parameters of (i) Air pollution (i.e. Aerosol Optical Thickness (AOT)), (ii) Green space Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), (iii) Anthropogenic heat (AH) (iv) Building density (BD), (v) Building height (BH), and (vi) Air temperature (Ta) were mapped. The optimum operational scales between Heat Island Intensity (HII) and above parameters were evaluated by testing the strength of the correlations for every resolution. The best compromised scale for all parameters is 275m resolution. Thus, the measurements of these parameters contributing to heat island formation over the study areas of Hong Kong were established from mathematical relationships between them and in combination at 275m resolution. The mathematical models were then tabulated to show the impact of different percentages of parameters on HII. These tables are useful to predict the probable climatic implications of future planning decisions.
가뭄 및 홍수 등 재해를 방지하고 효율적인 물 관리를 위해서는 지표와 대기 사이에 이루어지는 수문기상 요소의 정량화가 필요하다. 수문기상요소는 관측을 통해 파악하는 것이 가장 정확하지만 광범위한 지역에 대한 관측은 한계가 있으므로 일반적으로 지면모델(Land Surface Model)을 많이 이용한다. 본 연구에서 Noah LSM(Noah Land Surface Model)과 TOPLATS(TOPmodel based Land-Atmosphere Transfer Scheme) 및 DHSVM(Distributed Hydrology Soil Vegetation Model)의 세 모델을 활용하여 안동댐 유역의 수문기상정보를 산출하고 관측자료와 검증함으로 각 모델의 특성을 분석하자 한다. 본 연구에서 사용된 관측자료는 국립기상과학원에서 운영중인 안동댐 유역 플럭스타워의(A6, A7) 지표근처 기상장과 에너지 요소이다. '13년 10월부터 '14년 11월까지 기간에 대해 각 지점에서 관측된 현열 및 잠열 플럭스의 품질관리를 수행하였으며, 이 자료를 본 연구의 검증자료로 활용하였다. 각 모델을 강제하기 위한 지표근처 기상자료는 두 지점에서 관측된 기온, 풍향 풍속, 상대습도, 강수, 지중온도 및 장 단파 복사량이며, 각 모델에서 산출된 잠열 및 현열 플럭스, 토양수분과 증발산량을 관측값과 비교 검증하였다. 본 연구결과는 한국수자원학회 학술발표회를 통하여 소개될 예정이며, 향후 멀티모델 앙상블 시스템 구축에 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
The purpose of this study is to evaluate the fixed wing type domestic UAV for monitoring of algae bloom in aquatic environment. The UAV used in this study is operated automatically in-flight using an automatic navigation device, and flies along a path targeting preconfigured GPS coordinates of desired measurement sites input by a flight path controller. The sensors used in this study were Sequoia multi-spectral cameras. The photographed images were processed using orthomosaics, georeferenced digital surface models, and 3D mapping software such as Pix4D. In this study, NDVI(Normalized distribution vegetation index) was used for estimating the concentration of chlorophyll-a in river. Based on the NDVI analysis, the distribution areas of chlorophyll-a could be analyzed. The UAV image was compared with a airborne image at a similar time and place. UAV images were found to be effective for monitoring of chlorophyll-a in river.
This study was conducted to analyze the variation of hydro-geomorphological environment along Baekgok wetland, which experiencing periodical inundation, in that water-level fluctuation of reservoir caused by irrigation. Since the field data is unavailable, modeling techniques, involving models such as HSPF and TELEMAC-2D, have been applied to simulate hydrological cycle in watershed and hydrodynamics in channel scale. The result of simulation indicates that the water-level of reservoir determines both the water surface extension and water depth in the wetland. Furthermore, it also shows that water-level functions as a spatial limit factor for a fluvial environment and woody vegetation such as willow. The fact of which the scale of water-level fluctuation being larger than an average topographical relief along the wetland can explain the result. While the water-level kept high, the wetland is submerged and waterbody becomes lentic. In contrast, while the water-level is lowered, fluvial phenomena of which being dependent on flow rate and channel shape become active. Hence, the valid fluvial process is likely to take place only for 4 months annually just near the channel, and it advances to a conclusion expecting a deposition to be dominant among the wetland except for such area. It is anticipated that such understanding can contribute to establishing plans to preserve the geomorphological and ecological value of the Baekgok wetland.
본 연구에서는 청미천 농경지를 중심으로 고해상도 지형 및 토지피복 자료 기반의 WRF/Noah-MP 결합시스템을 구축하고 수치모의 한 결과를 2014년 8월 21일부터 9월 10일까지의 청미천 하계 특별관측 자료와 비교하여, 농경지에서의 지면 및 대기모의 성능을 평가하였다. 지면 및 대기 변수의 단기 및 중기모의에 있어서 Noah-MP의 동적 식생 가동이 얼마나 유용한지를 살펴보기 위하여, 동적 식생을 포함하지 않은 실험(CTL)과 포함한 실험(DVG)을 관측기간에 대해 양방향 6중 둥지격자 시스템으로 수행하였다. 본 연구의 결과는 크게 세 가지로서 다음과 같다. 1) CTL 실험은 낮 동안의 순단파 복사 에너지를 과대 모의 함에 따라 현열 및 잠열 플럭스와 보웬비도 관측에 비해 과대 모의하는 경향을 보였다. CTL 실험의 기온은 관측을 대체로 잘 따라갔으나 일출 후 기온의 상승 속도가 관측에 비해 빠른 모습을 보였다. 최저 기온 및 최고 기온의 시점은 잘 모의하였는데, 특히 일 최저기온의 모의는 관측과 $0.3^{\circ}C$ 오차 이내의 성능을 보여, 동해 및 병해충과 연관된 엽면수분 지속시간 예측에 고무적인 결과로 평가되었다. CTL 실험의 10m 바람은 동서 및 남북 풍속 모두 대체로 과대 모의하는 경향을 보였고, 강수 또한 과대 모의하는 경향을 보였으나 강수의 시작 종료시점은 대체로 잘 포착하였다. 2) Noah-MP의 동적 식생을 구동시킨 DVG 실험은 CTL 실험에 비해 엽면적지수, 단파 복사, 지표면 플럭스, 보웬비, 기온, 바람, 강수의 모의를 전반적으로 관측에 더 가깝게 생산하는 것으로 나타났다. 강수, 온도, 복사, 가용 영양소 등의 변동에 대응하여 엽면적지수를 예단하는 DVG 실험은 CTL 실험보다 더 큰 엽면적지수를 생산했으며, 이는 실측에 더 가까운 결과였다. DVG 실험에서도 일출 후 기온 상승률은 관측에 비해 높았는데, 이는 CTL와 DVG 실험 모두에서 공통으로 사용한 YSU 경계층 방안이 갖는 혼합층의 조기 성장 특성과 관련이 있는 것으로 분석되었다. CTL 실험이 보인 바람과 강수의 과대모의 경향도 DVG 실험에서는 어느 정도 완화되는 개선점을 보였다. 3) 수평 해상도의 증가에 따른 청미천 농경지의 수치모의 성능 향상은 지표면 플럭스, 기온, 바람 강수 모두에서 미비하거나 거의 없는 것으로 나타났으며, 보다 정확한 평가를 위해서는 농경지 상의 여러 지점에서 입체적인 관측이 이뤄져야 하고, 모형에 사용되는 지형 및 토지피복 자료의 도메인 간 일관성이 확보되어야 할 것이다.
인공위성은 시공간적으로 연속적인 지구환경 데이터를 제공하므로 위성영상을 이용하여 효율인 작물 수확량 예측이 가능하며, 딥러닝(deep learning)을 활용함으로써 더 높은 수준의 특징과 추상적인 개념 파악을 기대할 수 있다. 본 연구에서는 Landsat 8 위성 영상을 활용하여 다시기 영상 데이터를 이용하여 5대 수급 관리 채소인 배추와 무의 수확량을 예측하기 위한 딥러닝 모델을 개발하였다. 2015년부터 2020년까지 배추와 무의 생장시기인 6~9월 위성영상을 이용하여 강원도를 대상으로 배추와 무의 수확량 예측을 수행하였다. 본 연구에서는 수확량 모델의 입력자료로 Landsat 8 지표면 반사도 자료와 normalized difference vegetation index, enhanced vegetation index, lead area index, land surface temperature를 입력자료로 사용하였다. 본 연구에서는 기존 연구에서 개발된 모델을 기반으로 우리나라 작물과 입력데이터에 맞게 튜닝한 모델을 제안하였다. 위성영상 시계열 데이터를 이용하여 딥러닝 모델인 convolutional neural network (CNN)을 학습하여 수확량 예측을 진행하였다. Landsat 8은 16일 주기로 영상이 제공되지만 구름 등 기상의 영향으로 인해 특히 여름철에는 영상 취득에 어려움이 많다. 따라서 본 연구에서는 6~7월을 1구간, 8~9월을 2구간으로 나누어 수확량 예측을 수행하였다. 기존 머신러닝 모델과 참조 모델을 이용하여 수확량 예측을 수행하였으며, 모델링 성능을 비교했다. 제안한 모델의 경우 다른 모델과 비교했을 때, 높은 수확량 예측 성능을 나타내었다. Random forest (RF)의 경우 배추에서는 제안한 모델보다 좋은 예측 성능을 나타내었다. 이는 기존 연구 결과처럼 RF가 입력데이터의 물리적인 특성을 잘 반영하여 모델링 되었기 때문인 것으로 사료된다. 연도별 교차 검증 및 조기 예측을 통해 모델의 성능과 조기 예측 가능성을 평가하였다. Leave-one-out cross validation을 통해 분석한 결과 참고 모델을 제외하고는 두 모델에서는 유사한 예측 성능을 보여주었다. 2018년 데이터의 경우 모든 모델에서 가장 낮은 성능이 나타났는데, 2018년의 경우 폭염으로 인해 이는 다른 년도 데이터에서 학습되지 못해 수확량 예측에 영향을 준 것으로 생각되었다. 또한, 조기 예측 가능성을 확인한 결과, 무 수확량은 어느 정도 경향성을 나타냈지만 배추의 경우 조기 예측 가능성을 확인하지 못했다. 향후 연구에서는 데이터 형태에 따라 CNN의 구조를 조정해서 조기 예측 모델을 개발한다면 더 개선된 성능을 보일 것으로 생각된다. 본 연구 결과는 우리나라 밭 작물 수확량 예측을 위한 기초 연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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