천리안(Communication, Ocean, and Meteorological Satellite) 위성자료로부터 Cho et al.(2015)에 의해 개발된 분리대기창법(split-window method: CSW_v2.0)을 적용하여 현업적으로 지표면온도를 산출하고 있다. CSW_v2.0으로부터 산출된 지표면온도는 MODIS 지표면온도와 비교하였을 때 적절한 수준의 정확도로 산출되었으나 역전층이나 기온감률이 클 때 상대적으로 오차가 크게 발생하였다. 이를 해결하기 위해 지표 경계층에서의 기온의 일변동을 복사전달모델에 처방하여 모의자료를 구축한 후 이를 이용하여 지표면온도 산출 알고리즘을 개선하였다(CSW_v3.0). CSW_v3.0에서는 복사전달모델에 처방된 지표면온도와 복사전달모델로부터 산출된 지표면온도간의 상관계수가 기존 알고리즘과 동일한 수준인 0.99 이상을 유지하면서 편의는 -0.03 K에서 -0.012 K, RMSE는 1.39 K에서 1.138 K로 감소하였다. CSW_v2.0에서 역전층이나 기온감률이 클 때, 휘도온도차와 방출율 차가 클 때 발생하는 계통적 오차를 개선된 알고리즘에서는 편의와 RMSE를 10-30% 감소시켜 상당 부분 개선하였다. CSW_v3.0으로부터 산출된 지표면온도와 MODIS 지표면온도와의 간접 검증에서는 상관계수가 0.986에서 0.985로 높은 상관성을 유지하면서 편의는 0.629 K에서 -0.049 K, RMSE는 2.537 K에서 2.502 K로 오차를 감소시켰다.
In this study, we developed the Soil Moisture Data Assimilation (SMDA) scheme to extract Effective Soil Characteristics-ESC (Sand, Silt, Clay %) from MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) products. The SMDA scheme was applied to the MODIS-based Soil Moisture (SM) data during the summer (July to September) period. Then the ESC and soil erosion factors (K) were predicted, respectively. Several numerical experiments were conducted to test the performance of SMDA at the study sites under the synthetic and field validation conditions. In the synthetic experiment, the estimated soil moistures values(R: >0.990 and RMSE: <0.005) were identified well with the synthetic observations. The field validation results at the Bangdongri and Chungmicheon sites were also comparable to the TDR-based measurements with the statistics (R: 0.772/0.000 and RMSE: 0.065/0.000). The estimated ESC values were also matched well with the measurements for the synthetic and field validation conditions. Then we tested the SMDA scheme to extract the ESC from the MODIS-based soil moisture products. Although uncertainties exist in the results, the estimated soil moisture and ESC based on the SMDA were comparable to the measurements. Overall, the K factors were similarly distributed based on the derived ESC. Also, the K factors in the mountainous regions were higher than those of the relatively flat areas. Thus, the newly developed SMDA scheme can be useful to estimate spatially and temporally-distributed soil erosion and establish soil erosion management plans.
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.
쌀은 오랜 기간 동안 남한 지역의 주식임과 동시에 농부들의 주 수입원이며, 농업 분야 관련 정책 수립을 위한 수학적인 쌀 생산량 추정 모델의 구축이 필요하다. 본 연구의 목적은 (1) 쌀 생산량 추정을 위한 회선신경망 모델의 구축과, (2) 최고의 성능을 보이는 회선신경망의 파라미터를 결정하는 것과, (3) 인공신경망 모델과의 비교를 통해 회선신경망의 성능을 평가하는 것이다. 각 모델의 입력데이터로는 2000~2013년도의 4~9월까지에 해당하는 기상자료와 MODIS 위성자료를 사용하였으며, 정확도 평가를 위해 교차 검증을 실시하였다. 회선신경망과 인공신경망은 쌀 생산 표본점을 대상으로 각각 36.10kg/10a, 48.61kg/10a와 시군구 지역을 대상으로 각각 31.30kg/10a, 39.31kg/10a의 RMSE를 보였다. 회선신경망 모델은 인공신경망 모델보다 우수한 성능을 보였으며, 본 연구를 통해 쌀 생산량 추정 분야에 대한 회선신경망 모델의 적용 가능성을 확인할 수 있었다.
인공위성 관측자료를 이용한 대기 에어러솔 원격탐사 기법은 단시간에 넓은 공간적 영역을 분석할 수 있게 하며, 대상 지역에 존재하는 에어러솔의 분포 정보 및 광학적, 물리학적 특성을 제공 해준다. MODIS 위성자료는 현재까지 가장 진보된 에어러솔 분석자료를 생산하고 있으며, 가장 최근에 개선된 에어러솔 알고리즘(Collection 5 또는 C005)은 기존의 알고리즘(Collection 4 또는 C004)에 비해 많은 부분이 개선되었다. 본 연구는 동북아 지역에서 두 가지 MODIS 에어러솔 알고리즘에 의해 생산된 에어러솔 관측자료를 비교하였고, 각각의 정확도를 검증하기 위하여 AERONET sunphotometer 관측자료와 비교분석 하였다. 2005년 한해 동안의 MODIS 에어러솔 광학두께를 이용하여 에어러솔 광학 두께 (AOT)의 차이를 분석한 결과 에어러솔의 시공간적인 분포특징은 비슷하였으나, $AOT_{C005}$가 $AOT_{C004}$에 비하여 약 0.035(5%) 정도의 낮은 값을 보였다. MODIS AOT와 AERONET AOT와의 비교결과 C004가 상관계수 R=0.89 (기울기=0.86)를, C005는 R=0.95 (기울기=1.00)을 보였다. 더욱이 정확도 분석에서는 C005가 C004에 비해 약 40% 정도 개선이 된 것으로 나타났다.
Terra/Aqua MODIS의 적외관측 자료를 이용하여 동아시아 지역에서 물리적 방법과 split-window 방법으로 총가강수량을 산출하는 알고리즘을 개발하였다. 물리적 방법에서는 동아시아 지역에 대한 분석 예측 자료를 생산하는 RDAPS 자료를 알고리즘의 초기 추정치로 사용하였다. 이 과정에서 복사전달계산을 위해 빠르고 정확도가 높은 RTTOV-7 모델을 이용하였다. Split-window를 이용한 총가강수량 산출에서는 동아시아 지역의 라디오존데 관측자료를 훈련자료로 사용하여 밝기온도를 계산하였고, 이로부터 관측된 밝기온도로부터 총가강수량을 산출할 수 있는 회귀식을 도출하였다. 위의 두 알고리즘을 2004년 8월과 12월의 MODIS 적외 자료에 적용하여 산출한 결과를 해양에서는 DMSP SSM/I 결과와 육지에서는 라디오존데 관측 결과와 비교하여 검증하였고, 이를 바탕으로 총가강수량의 정확성에 영향을 미치는 요인과 산출과정에 중요한 물리과정을 분석하였다. 비교결과 RDAPS, MODIS, split-window 방법에 비해 물리적 방법을 이용한 총가강수량의 산출 정확성이 높은 것으로 나타났다. 그러나 물리적 방법은 초기 추정치에 따라 산출결과가 상이하게 나타나는 단점을 가지고 있는 것으로 파악되었다. 따라서 TIGR 자료와 같은 기후 평균값을 초기치로 적용함에 있어 주의가 요구된다. 이러한 원인으로 지표 부근의 수증기에 대한 정보 부족 등을 들 수 있다. 이러한 단점에도 불구하고 지표와 지형의 변화가 큰 한반도를 포함한 동아시아 지역에서는 물리적 방법에 의한 총가강수량 산출의 효율성이 큰 것으로 사료된다.
Terra 위성에 탑재된 MODIS 적외채널의 밝기온도 자료를 이용하여 한반도 지역에 대해 안정도 지수를 산출하는 알고리즘을 개발하였다. 안정도 지수는 정역학 평형 상태하에서 연직 변위에 대한 대기의 안정도로 정의되며, 대류성 폭풍우의 가능성을 나타내는 지수로 사용된다. RDAPS의 온도와 습도 연직분포 자료를 비선형 물리적 방법에 필요한 초기 추정 자료로 사용하여 KI, KO, LI, MB 지수를 산출하였고, RTTOV-7을 이용하여 물리적 복원 방법에 요구되는 긴 계산 시간을 단축하였다. 복사전달 모의를 통해 추정된 밝기온도는 관측값과 잘 일치하는 것으로 나타났다 단기 예보에 대한 유용성을 살펴보기 위해 안정도 지수 산출 알고리즘을 급격히 발달하는 대류성 폭풍우 사례에 적용하였다. RDAPS로부터 계산된 안정도 지수와 NASA에서 산출한 안정도_ 지수에 비해 대류운의 발달이 예상되는 지역을 보다 정확하게 예측하는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서 개발된 알고리즘을 사용하여 순간 예보와 단기 예보를 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.
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 연구에서는 GIS 공간자료(수치표고모델, 토지이용도, 토양도)와 Terra MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 위성영상에 의한 식생활력도를 이용하여 유역의 일단위 유출량을 모의하는 격자기반의 분포형 일유출 모형을 개발하고 그 적용성을 평가하였다. 모형은 격자단위로 지표유출, 중간유출 및 기저유출, 증발산량 그리고 토양수분의 시간적 변화와 공간적 분포를 모의할 수 있다. 모형은 크게 유출, 증발산, 토양수분의 3개 주요모듈로 구성하였다. 유출은 강우전의 토양수분을 추적하여 지표하 저류능을 계산하므로서, 총 유출체적에서 각 유출량을 배분하는 감수곡선을 도입하여 모의하도록 하였으며, 증발산은 MODIS 엽면적지수(Leaf Area Index; LAI)를 고려한 Penman-Monteith 증발산량을 산정하도록 하였다. 매일의 토양수분은 전일의 토양수분에서 당일의 유출량과 증발산량을 계산하는 물수지 방정식을 이용하여 추적하도록 하였다. 이 모형에 대한 적용성 평가는 유역면적 930 $km^2$의 용담댐 유역을 대상으로 수행하였다. 공간해상도를 1 km로 맞춘 GIS 입력자료(토지피복도, 토양도, 경계자료 등)와 RS 입력자료(LAI)를 구축하였으며, 2000년부터 2008년까지의 기상자료를 수집하여 IDW 방법으로 공간분포화 하여 모형에 적용하였다. 검보정은 유역 출구 지점의 유출량 자료를 모의치와 비교하여 수행되었고, 보정결과에 따른 모형의 적합성과 상관성을 판단하기 위한 목적함수로는 결정계수($R^2$)와 평균제곱근오차 (RMSE : Root Mean Square Error)를 사용하였으며, 모형의 효율성 검증을 위해 Nash와 Sutcliffe(1970)가 제안한 모형 효율성 계수를 사용하였다. 유출량에 대한 Nash-Sutcliffe 모형효율은 0.78~0.93로 모의치가 실측치의 경향을 잘 표현하는 것으로 나타났다. 유출량 분포도는 강우와 토양에 매우 민감하게 모의 되었다.
구름탐지란 위성영상내의 픽셀 혹은 화소에서의 구름 유무를 결정하는 것을 의미하며 해당 위성영상의 활용성과 정확도에 영향을 미치는 중요한 요소로 작용한다. 본 연구에서는 구름탐지 자료를 제공해주는 여러 선진기관들의 위성 중에서, GK-2A(GeoKompsat-2A)/AMI(Advanced Meteorological Imager)와 Terra(Earth Observation System-Terra)/MODIS(Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer), Suomi-NPP(The Suomi National Polar-orbiting Partnership)/VIIRS(Visible Infrared Imaging Radiometer Suite)의 구름탐지 자료의 차이에 대해서 정량적 및 정성적으로 비교 분석을 수행하고자 한다. 정량적으로 비교한 결과 1월의 Proportion Correct(PC)지수 값이 GK-2A & MODIS가 74.16%, GK-2A & VIIRS가 75.39%를 나타냈으며 4월의 GK-2A & MODIS는 87.35%, GK-2A & VIIRS는 87.71%로 4월이 1월보다 위성별로 큰 차이 없이 구름을 탐지한 것으로 나타났다. 정성적 비교 결과는 RGB영상과 비교하였을 때, 앞선 정량적 결과들의 경향과 동일하게 1월보다 4월에 해당하는 결과들이 구름을 잘 탐지한 것을 확인할 수 있었으나 얇은 구름이나 적설이 존재하는 경우에는 위성별로 구름탐지 결과에 다소 차이가 존재하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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