• 대한토목학회논문집
• /
• 제34권2호
• /
• pp.457-467
• /
• 2014

본 연구에서는 충주댐 유역($6,642.0km^2$)을 대상으로 Terra MODIS (Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer) 위성영상과 SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용하여 융설이 댐유입량에 미치는 영향을 분석하였다. SWAT 모형의 융설 매개변수인 적설면적 감소곡선(Snow Cover Depletion Curve; SCDC)을 결정하기 위해 10 sets (2000-2010)의 Terra MODIS 위성영상으로부터 추출한 적설분포도와 지상 강설자료를 이용하여 구축한 적설심분포도(snow depth distribution; SDD)를 도출한 결과, 50% 적설면적일 때의 적설면적감소계수(sno50cov)는 0.4~0.7의 범위를 가지는 것으로 분석되었다. 매년의 융설 매개변수를 적용하여 융설기간 (11~4월)동안의 유출을 보정한 결과 평균 $R^2$는 0.54이었다. 10년 동안 융설기간의 유출량은 평균 104.3 mm로 연 유출량의 12.0%를 차지하는 것으로 분석되었다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제28권4호
• /
• pp.435-448
• /
• 2012

증발산은 토양 표면에서 일어나는 증발 과정과 식물의 광합성 작용으로 인해 일어나는 증산 작용을 포함하는 수문기상인자로 외부 환경에 민감하게 작용한다. 현재 국내외에서는 이를 정확하게 관측하여 활용하기 위해 증발접시(evaporation pan), 침루계(lysimeter) 등을 이용하여 실측하거나 Eddy covariance technique, Bowen ratio method 등을 이용하여 경험적으로 산정하고 있으나 공간적인 제약이 따른다. 따라서 본 연구에서는 Terra 인공위성에 탑재된 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 다중분광 센서를 이용, 원격탐사 기술을 적용함으로써 이러한 지상 관측의 단점을 보완하고자 하였다. 이전 연구들에서 소개가 되었던 원격탐사 기반 증발산 산정 모형을 개선하여 별도의 외부 입력자료 없이 MODIS 위성 이미지 자료만을 이용, 우리나라의 지역적 특성을 반영한 Penman-Monteith 기반 증발산을 산정하였다. 유량조사사업단에서 운영 및 관리하고 있는 설마천/청미천 플럭스 타워의 증발산 관측치와 MODIS 기반 증발산 산정값과의 비교를 통해 각각 0.69, 0.74의 높은 상관계수를 보여 산정 방법의 적용성을 검증하였다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제28권5호
• /
• pp.521-529
• /
• 2012

본 연구에서는, 수문순환과정의 중요한 요소인 증발산의 지역적 특성을 고려한 정확한 산정을 위하여 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 인공위성 데이터를 이용한 원격탐사 기술을 적용하였다. Priestley-Taylor 방법으로 한반도 전역에서의 잠재 증발산을 산정하고 공간적인 거동을 파악하고자 하였다. 산정된 잠재 증발산을 바탕으로 낙동강 유역의 기상청 증발접시 증발량과 비교를 통해 지역적인 적용성을 확인하였다. 포항 기상대에서는 소형 증발접시 0.70, 대형 증발접시 0.55의 상관 계수를 가지며, 문경 기상대의 결과는 소형 증발접시 0.62, 대형 증발접시 0.52의 상관 계수를 갖는다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제34권3호
• /
• pp.553-564
• /
• 2018

최근 대두되고 있는 기후변화는 물과 탄소의 순환으로 이뤄진 생태계 간의 상호작용으로 인해 발생한다. 이를 분석하기 위해 물 이용효율(Water Use Efficiency, WUE)이 사용되는데, 이는 광합성 시 사용되는 수분 대비 흡수되는 탄소의 비율이다. 물 이용효율은 주변 환경의 기상 및 지표 조건에 영향을 받으며, 생태계의 변화를 반영하는 지표다. 본 연구에서는 한반도의 시공간적 물 이용효율을 분석하며, 나아가 가뭄과의 연관성을 가뭄 지수를 통해 보고자 한다. 물 이용효율과 가뭄 지수를 측정하기 위해서 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) 영상으로부터 Gross Primary Production(GPP, 총일차생산량)과 Evapotranspiration(ET, 증발산량) 자료를 산정하였다. 이를 통해 계산한 물 이용효율은 한반도의 전 지역과 모든 식생 종류에 대해 여름 우기철에 감소하는 것으로 밝혀졌다. 나아가 연간 물 이용효율은 가뭄 지수와 음의 상관관계를 보이며 한반도의 남쪽 지역으로 갈수록 그 상관계수가 증가하였다.

• 대한지리학회지
• /
• 제38권6호
• /
• pp.935-948
• /
• 2003

STATSGO 데이터베이스는 주단위의 토양 특성을 분석하는 데에 있어 효과적인 자료다. 본 연구에서는 GIS 기법을 이용하여 STATSGO로부터 8개 주요 토양 특성을 추출하였다: 함수력(available water capacity), 점토비율, 토양깊이, 사면경사. 지하수위까지의 깊이, 배수 특성, 토성, 투수도, 평균적인 NDVI로부터의 편차로 정의된 가뭄 정도(drought severity)에 대해 앞서 열거한 토양 특성이 미치는 영향을 캔자스 중서부 지역을 대상으로 분석하였다. 연구 결과에 따르면, 분석된 8개 변수 중 7개가 통계적으로 유의한 상관관계를 가진 것으로 나타났는데, 상관계수는 -0.89에서 0.85에 이르렀다. Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS)로부터 취득된 지표복사열(thermal emission) 자료는 평균 NDVI에 대한 편차로 표현되는 가뭄정도와 통계적으로 유의한 상관관계를 가졌으며, 식물생육기간에 걸친 가뭄지역의 공간적 변화를 잘 나타내었다. 토양수분의 결핍양이 많아질수록, 복사열 시그널 값도 높아지며, 공간적 분포로 볼 때. 상대적으로 건조한 캔자스 서부로부터 증가하여 시간에 따라 점차 그 분포도 변화하였다. 연구결과는 또한 가뭄의 진행단계에 따라 가뭄에 대한 각 토양 변수의 영향도 달라짐을 보여주었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
• /
• pp.6-6
• /
• 2016

최근 전 지구적인 기후 변화에 따라 수문 순환을 이루고 있는 다양한 수문 기상 인자들의 변동성에 영향을 미치고 있다. 특히, 증발산은 수문순환을 구성하는 중요한 인자로서 대기와 지표간의 상호 작용을 파악하기 위해서는 이에 대한 정확한 이해 및 산정이 필수적이다. 일반적으로 증발산량을 산정하기 위해서 증발 접시 및 에디 공분산 기반 플럭스 타워에서 관측된 지점 자료만을 이용하여 증발산량의 변동성을 파악하는 연구들이 수행되어왔다. 그러나 지점 자료만을 이용하여 증발산량을 산출하게 되면 공간적인 변동성을 파악하는데 있어서 한계점이 발생하게 된다. 이러한 제약 사항을 해결하기 위해서, 인공위성 기반의 수문 기상인자를 물리식 기반 증발산량 산정식의 입력 자료로 구축하여 증발산량을 산정하고 이에 대한 시 간적인 변동성을 파악하는 연구들이 활발히 이루어지고 있다. 인공위성 기반 증발산량 산정 알고리즘의 대표적인 예로 공기동역학적 항과 에너지 수지 항들을 동시에 고려할 수 있는 Penman-Monteith 방법을 근간으로 수정하여 만들어낸 Remote Sensing based Penman-Monteith (RS-PM) 알고리즘이 있다. 그러나 RS-PM 기반의 증발산량 경우 태양복사열, 풍속, 온도, 습도와 같은 많은 수문기상인자들이 입력 자료를 요구한다. 이에 따라, 본 연구에서는 기존의 방법에 비해 상대적으로 적은 입력 자료를 사용하는 Modified Satellite-Based Priestley-Taylor (MS-PT) algorithm의 적용성을 평가하기 위해 MODerate-Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 자료를 이용하여 한반도에서 순복사에너지 (Net radiation) 및 실제 증발산량 (Actual evapotranspiration)을 산정하였다. 또한, 이에 대한 검증을 위해 청미천 유역에 설치되어있는 에디 공분산 기반 플럭스 타워에서 관측된 순복사 에너지 및 실제 증발산량에 대한 통계적 검증을 실시하였다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제39권6_1호
• /
• pp.1491-1495
• /
• 2023

본 연구는 북극의 해빙표면온도(ice surface temperature, IST)를 자동화된 기계 학습(automated machine learning, AutoML) 기반으로 산출하였다. AutoML 기반 IST는 상관관계(correlation coefficient, R) 0.97, 평균 제곱근 오차(root mean squared error, RMSE) 2.51K로 산출되었다. 심층신경망(deep neural network, DNN) 모델과 비교하여 AutoML IST는 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) IST 및 ice mass balance (IMB) buoy IST와의 검증 결과에서 좋은 정확도를 보인다. 이는 어려운 극지방 조건에서 IST 추정 정확도를 향상시키는 AutoML의 효과를 강조한다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
• /
• 한국측량학회 2004년도 춘계학술발표회논문집
• /
• pp.251-257
• /
• 2004

The Electro-Optical Camera(EOC) image of the first Korea Multi-Purpose Satellitel(KOMPSAT-1) has both high resolution and convenient acquisition of research data, but on the other hand it has a defect of one band image. Fortunately, the multispectral Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) image data are receiving every day at the Korea Aerospace Research Institute (KARI). Therefore, this paper performed an effective merging for survey of reclaimed land using the high-resolution (6.6m) KOMPSAT-1 EOC image and the multispectral MODIS image data. According this paper prepared map of reclaimed lands in Western Coast of North Korea as quantitative(position and form) survey of reclaimed lands of North Korea using merged image. The use of KOPSAT-1 EOC image and MODIS images was found to be economical such using of large scale areas as reclaimed land or according easy to collect information and such north korea as inaccessible areas like as receiving every day.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제38권6_1호
• /
• pp.1035-1046
• /
• 2022

이 연구에서는 토지 피복 분류를 위한 다중 해상도 자료 융합의 적용성을 평가하였다. 여기서 다중 해상도 자료 융합 모델로는 spatial time-series geostatistical deconvolution/fusion model (STGDFM)을 적용하였다. 연구 지역은 미국 Iowa 주의 일부 농경 지역으로 선정하였으며, 대상 지역의 규모를 고려해 다중 해상도 자료 융합의 입력 자료로 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 및 Landsat 영상을 사용하였다. 이를 바탕으로 STGDFM 적용해 Landsat 영상이 결측된 시기에서 가상의 Landsat 영상을 생성하였다. 그리고 획득한 Landsat 영상과 함께 STGDFM의 융합 결과를 입력 자료로 사용해 토지 피복 분류를 수행하였다. 특히 다중 해상도 자료 융합의 적용성 평가를 위해 획득한 Landsat 영상만을 이용한 분류 결과와 Landsat 영상 및 융합 결과를 모두 이용한 분류 결과를 비교 평가하였다. 그 결과, Landsat 영상만을 이용한 분류 결과에서는 대상 지역의 주요 토지 피복인 옥수수와 콩 재배지에서 혼재 양상이 두드러지게 나타났다. 또한 건초 및 곡물 지역과 초지 지역 등 식생 피복 간의 혼재 양상도 큰 것으로 나타났다. 반면 Landsat 영상 및 융합 결과를 이용한 분류 결과에서는 옥수수와 콩 재배지의 혼재 양상과 식생 피복 간의 혼재 양상이 크게 완화되었다. 이러한 영향으로 Landsat 영상 및 융합 결과를 이용한 분류 결과에서 분류 정확도가 약 20%p 향상되었다. 이는 STGDFM을 통해 MODIS 영상이 갖는 시계열 분광 정보를 융합 결과에 반영하면서 Landsat 영상의 결측을 보완할 수 있었고, 이러한 시계열 분광 정보가 분류 과정에 결합되면서 오분류를 크게 줄일 수 있었던 것으로 판단된다. 본 연구 결과를 통해 토지 피복 분류에 다중 해상도 자료 융합이 효과적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제38권6_1호
• /
• pp.1385-1394
• /
• 2022

본 연구에서는 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 자료를 활용하여 20년(2002-2021)의 중분류 토지피복별 알베도 변화를 분석하고, Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS)의 10년(2012-2021) 자료를 활용해 MODIS 자료와의 차이를 분석하였다. MODIS와 VIIRS의 알베도 자료는 Bidirectional Reflectance Distribution Function (BRDF) 모델을 활용해 생산된 Sinusoidal Tile Grid 기반 500 m 공간해상도의 일단위 알베도 자료 MCD43A3와 VNP43IA3를 우리나라 범위에 대하여 구축하였다. Python 3.9 기반으로 작성된 코드를 활용하여 Reprojection을 하였으며, Resampling method는 Nearest neighbor를 적용하였다. 알베도 분석에는 단파 영역(Shortwave)의 White sky albedo와 Black sky albedo를 활용하였다. MODIS 자료를 활용한 20년의 알베도 분석 결과, 모든 토지이용에서 알베도가 상승하는 경향이 나타났다. 2000년대(2002-2011)에 비해 2010년대(2012-2021)의 평균 알베도가 산림 지역에서 0.0027의 가장 큰 상승값을 보였고, 그 다음으로 초지가 0.0024의 상승값을 보였다. VIIRS와 MODIS의 알베도를 비교한 결과, VIIRS의 알베도가 0.001에서 0.1 만큼 더 큰 것으로 나타났으며, 이는 영상의 촬영시기에 따른 지표면 반사도와 센서의 특성 차이에 의한 것으로 판단된다.