최근 무인항공기(UAV, Unmanned Airborne Vehicles)의 기술적 발달로 해상도와 정확도가 증가함에 따라 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이러한 무인항공기는 지표면의 영상취득뿐만 아니라 저고도로 촬영할 경우 하천 저수심부의 영상도 취득할 수 있는 장점을 지니고 있다. 따라서 본 연구에서는 무인항공기를 저고도로 촬영하여 하천지형정보를 취득하고 수심에 따른 정확도 분석을 수행하였다. 수심정확도 분석은 저수심부 지형의 GPS 관측값과 무인항공기 영상에서 생성한 DSM 값을 비교 분석을 하였다. 수심이 50cm이하에서의 저수심부는 일반측량 작업규정의 하천공사 설계측량의 수직위치 정확도 ${\pm}10cm$를 만족시킴을 알 수 있었다. 이러한 결과는 수심이 깊지 않은 하천의 경우 무인항공기 촬영으로 취득한 하천지형자료가 수심측량 자료로 유용하게 사용될 수 있음을 보였다.
In this study, we evaluated daily root zone soil moisture dynamics and agricultural drought using a near-surface soil moisture data assimilation scheme with Soil Moisture Active & Passive (SMAP, $3km{\times}3km$) soil moisture footprints under different hydro-climate conditions. Satellite-based LANDSAT and MODIS image footprints were converted to spatially-distributed soil moisture estimates based on the regression model, and the converted soil moisture distributions were used for assessing uncertainties and applicability of SMAP data at fields. In order to overcome drawbacks of the discontinuity of SMAP data at the spatio-temporal scales, the data assimilation was applied to SMAP for estimating daily soil moisture dynamics at the spatial domain. Then, daily soil moisture values were used to estimate weekly agricultural drought based on the Soil Moisture Deficit Index (SMDI). The Yongdam-dam and Soyan river-dam watersheds were selected for validating our proposed approach. As a results, the MODIS/SMAP soil moisture values were relatively overestimated compared to those of the TDR-based measurements and LANDSAT data. When we applied the data assimilation scheme to SMAP, uncertainties were highly reduced compared to the TDR measurements. The estimated daily root zone soil moisture dynamics and agricultural drought from SMAP showed the variability at the sptio-temporal scales indicating that soil moisture values are influenced by not only the precipitation, but also the land surface characteristics. These findings can be useful for establishing efficient water management plans in hydrology and agricultural drought.
The coastline influenced naturally and artificially changes dynamically. While the long-term change is influenced by the rise in the surface of the sea and the changes in water level of the rivers, the short-term change is influenced by the tide, earthquake and storm. Also, man-made thoughtless development such as construction of embankment and reclaimed land not considering erosion and deformation of coast has been causes for breaking functions of coast and damages on natural environment. In order to manage coastal environment and resources effectively, In this study is intended to analyze and predict erosion in coastal environment and changes in sedimentation quantitatively by detecting changes in coastal line from data collection for satellite images and aerial LiDAR data. The coastal line in 2007 and 2012 was extracted by manufacturing Digital Surface Model (DSM) with Aviation LiDAR materials. For the coastal line in 2009 and 2010, Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) method was used to extract the KOMPSAT-2 image selected after considering tide level and wave height. The change rate of the coastal line is varied in line with the forms of the observation target but most of topography shows a tendency of being eroded as time goes by. Compared to the relatively monotonous beach of Taean, the gravel and rock has very complex form. Therefore, there are more errors in extraction of coastlines and the combination of transect and shoreline, which affect overall changes. Thus, we think the correction of the anomalies caused by these properties is required in the future research.
During the post green revolution era, wheat and rice were the main crops of concern to cater the food security issues of Pakistan. The use of semi dwarf high yielding varieties along with extensive use of fertilizers and surface and ground water lead to substantial increase in crop production. However, the higher crop productivity came at the cost of over exploitation of the precious land and water resources, which ultimately has resulted in the dwindling production rates, loss of soil fertility, and qualitative and quantitative deterioration of both surface and ground water bodies. Recently, during the past two decades, severe climate changes are further pushing the Pakistan's wheat-rice system towards its limits. This necessitates a careful analysis of the current crop water requirements and water footprints (both green and blue) to project the future trends under the most likely climate change phenomenon. This was done by using the FAO developed CROPWAT model v 8.0, coupled with the statistically-downscaled climate projections from the 8 Global Circulation Models (GCMs), for the two future time slices, 2030s (2021-2050) and 2060s (2051-2080), under the two Representative Concentration Pathways (RCPs): 4.5 and 8.5. The wheat-rice production system of Punjab, Pakistan was considered as a case study in exploration of how the changing climate might influence the crop water requirements and water footprints of the two major crops. Under the worst, most likely future scenario of temperature rise and rainfall reduction, the crop water requirements and water footprints, especially blue, increased, owing to the elevated irrigation demands originating from the accelerated evapotranspiration rates. A probable increase in rainfall as envisaged by some GCMs may partly alleviate the adverse impacts of the temperature rise but the higher uncertainties associated with the predicated rainfall patterns is worth considering before reaching a final conclusion. The total water footprints were continuously increasing implying that future climate would profoundly influence the crop evapotranspiration demands. The results highlighted the significance of the irrigation water availability in order to sustain and improve the wheat-rice production system of Punjab, Pakistan.
This study is to estimate the spatial soil moisture using Terra MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) satellite data and machine learning technique. Using the 3 years (2015~2017) data of MODIS 16 days composite NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and daily Land Surface Temperature (LST), ground measured precipitation and sunshine hour of KMA (Korea Meteorological Administration), the RDA (Rural Development Administration) 10 cm~30 cm average TDR (Time Domain Reflectometry) measured soil moisture at 78 locations was tested. For daily analysis, the missing values of MODIS LST by clouds were interpolated by conditional merging method using KMA surface temperature observation data, and the 16 days NDVI was linearly interpolated to 1 day interval. By applying the RNN-LSTM (Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory) artificial neural network model, 70% of the total period was trained and the rest 30% period was verified. The results showed that the coefficient of determination ($R^2$), Root Mean Square Error (RMSE), and Nash-Sutcliffe Efficiency were 0.78, 2.76%, and 0.75 respectively. In average, the clay soil moisture was estimated well comparing with the other soil types of silt, loam, and sand. This is because the clay has the intrinsic physical property for having narrow range of soil moisture variation between field capacity and wilting point.
하부 대류권의 대기물현상과 마이크로파 표면 방출율를 전구적으로 조사하기 위하여 1981-93년 기간의 MSU 채널1 밝기온도와 대기대순환 모델(GCM) 재분석 월평균 자료를 사용하였다. 모델재분석 채널1 자료의 평균값이 MSU 채널1 가중함수를 기초로 하여 세 종류의 모델(NCEP ECMWF, GEOS) 재분석에서 온도장을 이용하여 재구성되었다. 모델재분석 채널1 온도는 하부 대류권의 열적 상태를 주로 반영하기 때문에, 해양과 육지에서 계절에 관계없이 각 반구 여름철에 최대값을 나타내었다. MSU 채널1 밝기온도는 해양에서 대기물현상으로 인해 열대 및 남태평양 수렴대들 에서 극대값을 보였다. 또한 이 밝기온도는 빙하/눈 방출율 효과로 인하여 고위도 해양에서 증가하는 반면에, 고위도육지에서는 감소하였다. 열대 및 남태평양 수렴대들의 계절적 이동은 GCM과 MSU 사이의 채널1 온도 차의 분포에서 체계적으로 나타났다. 이러한 온도차의 극소값 위치에서 추정할 때, 열대 수렴대는 가을에 9N까지 북상하였고, 남태평양 수렴대는 북반구 가을과 겨울에 12S까지 남하하였다. 고위도 경우에는 해빙이 각 반구의 겨울에 북반구에서 53N까지 남하하고, 남반구에서는 58S까지 북상하였다 복사전달 결과를 이용하여 MSU 채널1 밝기온도에 대한 대기물현상과 표면 방출율의 부분적인 기여도를 분리하여 조사하였다. ITCZ지역에서 4-6K의 밝기온도 상승은 1-1.5mm/day의 대기물현상 증가에, 그리고 고위도 해양에서의 10-30K의 상승은 0.6-0.9값의 해빙 방출율의 기여에 해당하였다.
1985년부터 1991년까지 일 강우량 80 mm 이상일 때의 유거량 자료를 이용하여 집중강우시 물유출 양상을 구명하였다. 지표유거가 발생하는 유거 발생 최소 강우량은 지표피복과 경사장에 따라 결정되는 것으로 나타났으며 토성과 경사각에 따라서는 별 차이를 나타내지 않았다. 유거 발생 최소 강우량을 기준으로 그 이후의 유거량은 강우량에 따라 직선적으로 증가하였다. 그러나 이 때의 기울기 즉, 유거율은 토성, 지표 피복형태, 경사각, 경사장에 따라 달라졌다. 유거율은 토성이 세립질로 침투속도가느릴 수록 커졌으며 콩 재배에 비해 물흐름에 대한 저항이 작은 나지에서 컸다. 또한 유거율은 경사각의 제곱근에 비례하여 증가하였으며 경사장이 길어짐에 따라 특정값에 수렴하면서 감소하였다. 이러한 결과를 바탕으로 집중강우 시 유거량을 모사할 수 있는 식을 다음과 같이 개발하였다. $$Runoff=a(s^{0.5}+l^b)(Rainfall-80(1-e^{-bl}))------(9)$$ 이 식에서 a는 토양의 침투특성과 관련된 토양계수, b는 지표 피복의 영향을 나타내는 지표피복계수, s는 경사각(radian), l은 경사장(m)이다. a는 토성에 따라 0.5~0.6으로 나타났으며 세립질일 수록 값이 컸다. b는 피복조건에 따라 나지에서 0.06, 콩 재배시 0.5 정도로 평가되었다.
지표면 흡수단파복사(Absorbed Shortwave Radiation, ASR)는 대기와 육지 및 해양 사이의 에너지 수지 분석을 위한 필수 요소이다. 이 연구에서는 천리안위성 2A호(GEO-KOMPSAT-2A; GK-2A)에 적용하기 위하여 복사 모델과 지표면 알베도 자료를 이용하여 지표면 흡수단파복사를 산출(GWNU 방법)하였고, 그 결과는 기준 자료로 선정한 CERES (Clouds and the Earth's Radiant Energy System) 위성 센서 및 지상 관측 자료와 비교하였다. 또한 이 연구 결과(GWNU 방법)는 미국 정지궤도위성 GOES-R의 ABI (Advanced Baseline Imager)에 의한 물리적 및 통계적 방법 그리고 Li et al.(1993) 및 Kim and Jeong (2016)의 회귀 방정식 방법들과 비교하였으며, 그 결과 GWNU 방법에 의하여 계산된 지표면 흡수단파복사는 다른 방법들에 의한 값보다 정확 하였다. 그러나 GWNU 방법을 활용하여 지표면 흡수단파복사를 산출할 때 계산 시간과 지표면 알베도 자료의 정확성 문제가 발생될 경우 위에 제시된 경험적 방법들이 GWNU 방법과 함께 사용되어야 할 것이다.
본 연구의 목적은 다양한 하수관망과 하천을 포함하는 복잡한 토지이용으로 구성된 도시유역으로서는 비교적 유역면적이 큰 유역의 홍수예보모형으로 수문모형과 수리모형을 연계하는 방법을 제안하고, 이를 유역면적이 약 $300km^2$에 해당하는 중랑천 유역에 적용하여 적용 가능성을 평가하고자 한다. 본 연구에서 수문모형으로는 SWMM과 수리모형으로서는 HEC-RAS 모형을 선정하였으며, 적용대상유역인 중랑천 유역은 25개의 소유역으로 구분되었다. SWMM모형은 각 소배수구역의 지표흐름 및 하수관망 흐름 해석을 수행하며, HEC-RAS 모형은 하천에서의 부정류 흐름 해석을 수행하였다. 또한, 이들 각 모형의 입출력과 모형의 원활한 연계운영 및 효과적인 결과 표출을 위하여 GUI 시스템을 구축하였다. 구축된 시스템은 적용대상지역의 실측자료를 이용하여 모형 매개변수를 추정하였으며, 또한 모형의 적용성을 검증하였다. 적용대상지역의 주요 두 지점에 대해 모형의 적용성을 검토한 결과, 상관계수는 0.82-0.98, 모형 효율성 계수는 0.60-0.92의 범위를 나타내었다. 또한 본 연구에서는 맨홀의 초과유출과 하천 종 횡 단면의 수면곡선으로 맨홀 월류로 인한 내수침수 및 하천저수호안의 예측 가능성을 제시하였다. 본 연구에서 제안한 시스템은 중규모 이상 대규모 도시유역의 홍수예보 수문모형으로 활용 가능한 것으로 판단된다.
최근 스마트선박 개발에 발맞춰 정확하고 세밀한 실시간 해양환경 예측정보의 요구가 확대되고 선박에 직접 지원하기 위한 환경이 확보됨에 따라 최적항로 분야에서도 다양한 해양환경을 고려한 정보 생산 및 평가 연구가 필요하다. 스마트선박에서 해양환경의 위험도 및 에너지 소비의 불확실성을 줄이면서 최적항로를 산출할 수 있는 알고리즘은 2단계로 구분하여 개발하였다. 1단계는 해양환경정보들과 선박자동식별시스템(AIS)내에 선박의 위치·상태정보를 결합해 프로파일을 생성하였다. 2단계는 구성한 프로파일 결과를 이용하여 해양환경 에너지맵을 정의할 수 있는 모델을 개발하였고, 약 60만개의 데이터를 반영할 수 있도록 인공지능 머신러닝 기법 중 Random Forest를 적용하여 회귀식을 생성하였다. Random Forest 회귀 모델의 결정계수(R2)는 0.89 를 보였다. 생성한 모델에 2021년 6월 1일~3일의 해양환경 예측정보를 이용하여 Dijikstra 최단경로 알고리즘을 적용해 최적 안전항로를 산출하고 맵에 표출했다. Random Forest 회귀 모델로 산출된 항로는 유선적이고 해양환경 예측정보의 상태를 감안하며 항로를 도출하는 결과를 보였다. 본 연구의 실시간 해양환경 예측정보 기반의 항로 산출 개념은 선박의 이동 경향성을 반영한 현실적이면서 안전한 항로 산출이 가능하고, 향후 경제성, 안전성, 친환경성 평가 모델로 범위로 확대할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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