• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.473-473
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• 2015

토양수분은 수문학적 과정의 시공간적 변동과 수자원 관리 및 계획 그리고 기후변화에 따른 자연재해의 원인규명에 중요한 부분이다. 본 연구에서는 사면의 단면선에 따른 토양수분의 분포 및 변동을 파악하기 위해, 청미천 유역내의 사면에서 10개월 동안의 토양수분들을 측정하여, 토양깊이별, 계절별로 분석하였다. 토양수분특성은 간단한 통계적 방법을 이용하여, 평균, 표준편차 그리고 토양수분의 감쇄기울기 값으로 표현하였다. 추가적 연구로, 측정지점의 위치, 지형, 토성의 토양수분에 대한 반응분석을 하였다. 깊은 토양층에서의 토양수분의 공간적 분포는 지표층에서의 공간적 분포 경향과는 상이하게 나타났으며, 사면의 지형 및 위치 그리고 토성의 공간적 분포는 토양수분의 시 공간적 분포특징에 큰 영향을 주는 것으로 나타났다. 특히 상부흐름의 기여를 받는 측정지점에서는 토양수분 변동의 안정화가 진행이 되는 것으로 보이며, 수문학적 경계(Hydrologic Threshold)에 대한 추가연구가 진행되어야 할 것으로 판단된다. 상부사면에서의 높은 토양수분 변동성 및 뷸 균질적인 공간적 분포는 우선적 흐름발달의 영향과 관련이 있다고 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.274-274
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• 2021

토양수분은 가뭄, 홍수, 산불 및 산사태 등 자연재해 발생에 직간접적으로 영향을 미치기 때문에, 시·공간적으로 연속적인 토양수분 관측이 필요하다. 과거에는 TDR (Time Domain Reflectometry) 관측 장비를 설치하여 토양수분의 변화를 관측하였으나, 이러한 지점관측의 경우 하나의 관측지점에서 토양수분을 관측하기 때문에 공간적인 토양수분 변화를 나타내지 못한다. 최근 이러한 문제를 해결하기 위하여 인공위성 이미지 자료를 이용한 토양수분 산정에 관한 연구가 활발히 수행되고 있다. 그러나 SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity), SMAP (Soil Moisture Active Passive)와 같은 다양한 위성에서 관측된 토양수분은 낮은 공간해상도로 인한 불확실성이 커지는 단점이 있다. 최근 이러한 한계를 극복하기 위하여 광학위성영상과 달리 날씨의 영향을 받지 않으며 고해상도 이미지자료를 제공하는 Sentinel-1A/B 위성을 활용하여 토양수분을 관측하는 연구가 진행되고 있다. Sentinel-1은 10m의 높은 공간해상도를 제공하지만, 1~2주 주기로 영상취득이 가능하기 때문에 재방문시기와 같은 시간해상도 문제가 발생한다. 따라서 본 연구에서는 Sentinel-1A/B SAR 기반 후방산란계수와 농촌진흥청에서 제공하는 TDR 기반 토양수분 실측값을 이용하여 우리나라 토양수분 공간분포를 산정하였다. 산정된 Sentinel-1A/B 기반 토양수분과 토양수분자료동화기법을 연계하여 토양의 수리학적 매개변수를 추출하였으며, 추출된 매개변수와 기상자료를 이용하여 장기간(2001~2018) 일별 토양수분 공간분포를 산정하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.34 no.4
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• pp.391-401
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• 2001

Several curvature parameters, solar radiation parameter and topographic flow generation parameters have been summarized and calculated to predict the spatial distribution of soil moisture content. The spatial distribution of soil moisture data can be obtained using Global Positioning System(GPS) and portable soil moisture monitoring equipment, Theta-Probe. Correlation analysis has been performed between the parameters of soil moisture prediction and measured data of soil moisture. Multiple regression analysis of soil moisture prediction shows the potential capability and limitations of existing methods of digital terrain analysis.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.119-119
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• 2023

본 연구에서는 Terra MODIS(MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) 위성영상과 토양수분 부족지수(Soil Water Deficit Index, SWDI)를 이용하여 2012년부터 2022년까지 한반도 전국의 1km 공간 증발산량을 산정하였다. 공간 증발산량을 산정하기 위한 과정은 크게 두 가지로 구분된다. 첫 번째로 MODIS의 LST(Land Surface Temperature), NDVI(Normalized Difference Vegetation Index), 선행강우 및 무강우 누적일수를 이용해 1 km 공간 토양수분을 산정하였다. 농촌진흥청 토양수분관측망 자료 중 토지피복, 토양 속성을 고려하여 선정된 70개소 토양수분 실측데이터와 비교한 결과 지점별 평균 R² 0.63~0.90으로 유의미한 상관성을 나타내었다. 산정된 공간 토양수분은 생장저해수분점과 초기위조점의 관계를 이용한 SWDI로 변환하였다. 두 번째로 순 복사량, 기온 및 NDVI의 적은 수문인자를 통해 증발산량 산정이 가능한 MS-PT(Modified Satellite-based Priestley-Taylor) 모형을 기반으로 계절별 식생과 토양수분 상태를 고려하여 1 km 공간 증발산량을 산정하였다. MS-PT 모형에서 가정한 대기 증발 변수 Diurnal temperature (DT)와 지표 수분의 상관성 문제를 해결하기 위해 DT를 SWDI로 적용하였다. 모형 결과의 검증을 위해 국내 플럭스 타워 (설마천, 청미천, 덕유산) 증발산량 관측자료와의 결정계수(Coefficient of determination, R²), RMSE(Root Mean Square Error) 및 IOA(Index of Agreement)를 산정하였다. 본 연구의 결과로 생산되는 국내 증발산량의 시, 공간적 변동성은 증발산량을 통한 수문학적 가뭄지수 및 급성 가뭄을 파악하는데 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.674-677
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• 2006

토양수분은 토양입자나 공극에 포함되어 있는 물을 의미하는 것으로서 여러 수문현상을 연계하는 주요변수이며, 올바른 물순환 체계를 이해하기 위해서는 토양수분에 대한 활발한 관측과 연구가 수반되어야 한다. 하지만, 우리나라의 토양수분 자료는 지상관측 자료로서 관측기간이 짧고 결측치가 많아 장기 추세나 공간변화도를 분석하기엔 미흡할 뿐만 아니라 2차원 토양수분 자료는 보유하고 있지 않은 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 이를 보완하기 위해 우리나라와 위도가 비슷한 지역인 미국 Illinois 지역의 토양수분자료와 정규식생지수의 상관관계를 이용하여 우리나라의 2차원 토양수분을 산출하였으며, 산출된 장기 토양수분 자료를 이용한 시 공간 변화도 분석을 수행하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.514-514
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• 2015

홍수 예측의 개선에 있어 정확한 공간 토양수분 정보는 필수적이다. 위성관측을 활용한 토양수분관측이 이루어지고 있으나 실제적 토양수분 상태와 정량적 차이가 크므로 편이보정을 통한 정량적 개선과정이 요구되는 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 위성에서 관측한 AMSR2 토양수분과 지상관측 토양수분자료 및 다중회귀모형를 이용하여 토양수분자료를 정량적로 개선하였다. 공간 해상도가 10 km인 AMSR2 토양수분을 1 km로 상세화한 우리나라 전역의 토양수분 자료와 수자원관리종합정보시스템(WAMIS)에서 제공하는 강우관측소 556개 지점에서 관측한 강우자료, 후처리한 MODIS LST 자료, 증발산량 및 식생지수를 사용하였다. 2012년 7월부터 2013년까지 기상청 농업기상관측관서에서 관측하는 지점 중 사용 가능한 6개 토양수분관측소 자료에 대해 토양군별회귀계수를 산정하였다. 토양군별 다중회귀모형을 이용하여 편이보정한 토양수분자료는 전반적으로 과소추정되는 AMSR2 토양수분의 단점을 개선하여 위성관측 토양수분자료의 활용성을 개선하였다(Fig. 1).

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.26 no.4B
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• pp.329-334
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• 2006

The spatial variability of the L- and C- band large scale remotely sensed soil moisture data, obtained during the Southern Great Plain 1999 Experiment (SGP'99), was characterized. The results demonstrate that soil moisture data using L-band show the break in statistical symmetry (multiscaling behavior) with the variation of scale of observation, which is similar to that of the soil property such as sand content. Also, soil moisture data using C-band show single scaling behavior with the variation of scale of observation, which is similar to that of the vegetation condition. The results should be considered during downscaling the Global soil moisture data using AMSR instrument.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.433-433
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• 2023

토양수분은 물 순환의 필수적인 요소로써 수문순환 및 기상 현상에 큰 영향을 미친다. 현재 우리나라에서는 토양수분 자료구축을 위해 Frequency Domain Reflectometry (FDR), Time Domain Reflectometry (TDR) 센서를 활용하여 지점 단위 토양수분 자료를 생산하고 있다. 그러나 한반도는 도서, 산간 지역이 다수 분포하고 있어, 지점관측 센서만으로 공간 대표성을 갖는 토양수분 자료를 산출하기 어렵다. 이에, 광범위한 지역을 장기간 모니터링 할 수 있는 원격탐사 기법을 활용하여, Advanced SCATterometer (ASCAT), Soil Moisture Active and Passive (SMAP) 등의 공간 단위 토양수분 자료의 적용성이 평가되고 있다. 하지만, 공간 토양수분 자료의 검증을 위해 필수적인 지점 토양수분 자료가 구축되지 않은 미계측지역이 다수 존재하며, 한반도와 같이 지형적 복잡성이 높게 나타나는 지역에서는 계측지역에서의 활용성 평가 결과가 미계측지역에서도 유사하게 나타난다고 가정하기 어렵다. 이에 본 연구에서는, 미계측지역의 공간 토양수분 자료를 산출하고자 계측지역에서 SM2RAIN 알고리즘으로 산출된 강수량 자료와 위성 산출 자료 그리고 지점관측 자료의 관계성을 분석했다. SM2RAIN 알고리즘의 입력자료는 Advanced SCATterometer (ASCAT) 토양수분 자료를 활용했다. ASCAT 토양수분 자료와 SM2RAIN 강수 자료의 검증을 위해 기상청에서 제공하는 Automated Agriculture Observing System (AAOS) 토양수분 자료, Automatic Weather System (AWS) 강수량 자료와 Global Precipitation Measurement (GPM) 강수 자료를 활용하였다. 전반적으로 ASCAT 토양수분을 통해 산출한 SM2RAIN 강수량의 추정과GPM 강수량이 유의미한 상관성이 나타나는 것을 확인할 수 있었으며, 추후 Downscaling 기법과 연계하여 지형적 복잡성이 높게 나타나는 지역의 토양수분 추정이 가능할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.141-141
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• 2016

미계측 지역에서의 토양수분을 예측하기 위하여 조건부합성방법을 한반도에 적용하여 비교 분석하였다. 토양수분 자료는 농촌진흥청에서 제공하는 지상관측 자료와 GCOM-W1 위성의 Advanced Microwave Scanning Radiometer2 (AMSR2) 센서의 자료를 사용하였다. 위성관측 토양수분자료의 오차를 제거하기 위하여 지상관측자료에 정규화 하였고, 정규화된 위성관측 자료와 지상관측자료를 조건부합성 방법을 이용하여 합성하였다. 조건부 합성방법의 성능을 평가하기 위하여 leave-one-out 교차검증 방법을 사용하였고, 분석 결과 지상관측자료에 위성자료를 합성한 조건부합성방법이 지상관측자료만을 사용한 크리깅 방법에 비해 우세하게 나타났다. 또한 각 관측지점에서의 조건부합성 방법을 이용한 토양수분 예측 성능을 공간분포 시켜 지역적인 특성을 분석한 결과 관측소의 밀도와 지형적인 특성이 조건부합성방법의 성능에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 원격탐사기법으로 관측된 토양수분 자료의 공간적인 특성을 고려하여 지상 관측 자료와 합성하는 것이 토양수분 공간보간성능을 향상 시킬 수 있다는 것을 의미한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.414-414
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• 2017

토양수분은 지면환경에서 일어나는 수문 및 에너지 순환을 이해하는 데 있어 중요한 기상인자이다. 토양수분 현장관측은 땅속에 매설된 센서에 의해 상당히 정확하게 이루어지만, 관측점 수가 충분치 않아 공간적 연속성을 확보하지 못하는 어려움이 존재한다. 이에 광역적 및 연속적 관측이 가능한 마이크로파 위성센서가 토양수분 정보 획득을 위한 보조수단으로서 그 중요성이 부각되고 있다. 마이크로파 위성센서는 구름 등 기상조건의 제약을 받지 않으며, 1978년 이래 현재까지 여러 위성에 의해 25 km 및 10 km 해상도의 전지구 토양수분자료가 생산되어 왔다. 마이크로파 센서를 이용한 토양수분자료는 동일지점에 대하여 하루 2회 정도 산출되므로 적절한 시간분해능을 가지지만, 공간해상도가 최고 10 km로서 지역규모의 수문분석에 적용하기에는 충분치 않다. 이러한 토양수분자료의 공간해상도 문제 해결을 위하여 다양한 지면환경요소를 활용한 통계적 다운스케일링이 대안으로 제시되었다. 최근의 선행연구들은 대부분 방정식을 이용한 결합모형을 통해 통계적 다운스케일링을 수행하였는데, 회귀식과 같은 선형결합뿐 아니라 신경망이나 기계학습 등의 비선형결합에서도, 불가피하게 발생할 수밖에 없는 잔차(residual)로 인하여 다운스케일링 전후의 공간분포 패턴이 달라져버리는 문제를 안고 있었다. 회귀분석에 잔차의 공간내삽을 결합시킨 회귀크리깅(regression kriging)은 잔차보정을 통해 이러한 문제를 해결함으로써 다운스케일링 전후의 공간분포 일관성을 보장하는 기법이다. 이 연구에서는 회귀크리깅을 이용하여 일자별 AMSR2(Advanced Microwave Scanning Radiometer 2) 토양수분 자료를 10 km에서 1 km 해상도로 다운스케일링하고, 다운스케일링 전후의 자료패턴 일관성을 평가한다. 지면온도(LST), 지면온도상승률(RR), 식생온도건조지수(TVDI)는 일자별로 DB를 구축하였고, 식생지수(NDVI), 수분지수(NDWI), 지면알베도(SA)는 8일 간격으로 DB를 구축하였다. 이러한 8일 간격의 자료를 일자별로 변환하기 위하여 큐빅스플라인(cubic spline)을 이용하여 시계열내삽을 수행하였다. 또한 상이한 공간해상도의 자료는 최근린법을 이용하여 다운스케일링 목표해상도인 1 km에 맞도록 변환하였다. 우선 저해상도 스케일에서 추정치를 산출하기 위해서는 저해상도 픽셀별로 이에 해당하는 복수의 고해상도 픽셀을 평균화하여 대응시켜야 하며, 이를 통해 6개의 설명변수(LST, RR, TVDI, NDVI, NDWI, SA)와 AMSR2 토양수분을 반응변수로 하는 다중회귀식을 도출하였다. 이식을 고해상도 스케일의 설명변수들에 적용하면 고해상도 토양수분 추정치가 산출되는데, 이때 추정치와 원자료의 차이에 해당하는 잔차에 대한 보정이 필요하다. 저해상도 스케일로 존재하는 잔차를 크리깅 공간내삽을 통해 고해상도로 변환한 후 이를 고해상도 추정치에 부가해주는 방식으로 잔차보정이 이루어짐으로써, 다운스케일링 전후의 자료패턴 일관성이 유지되는(r>0.95) 공간상세화된 토양수분 자료를 생산할 수 있다.