• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.31-31
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• 2015

토양수분은 일반적으로 시료를 채취하거나 현장에 설치된 다양한 센서를 통해 추정하지만 이는 시간과 비용이 많이 소모되기 ?문에 유역내의 공간적인 토양수분 분포를 추정하는데 상당한 어려움이 따른다. 토양수분뿐만 아니라 공간적인 대기현상, 토양수분, 식생현황 등을 관측하는데 대중적으로 사용되는 것이 위성 관측이며, 기본적으로는 위성에 탑재된 센서가 각 주파수대역에 따라 영상을 생성하면 이를 특정 알고리듬을 적용하여 원하는 값을 도출하게 된다. 토양수분 산정에 사용되는 대표적인 위성영상으로는 SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity), ARMS-E(Advanced Microwave Scanning Radiometer - Earth Observing System), ARMS2 (ARMS ver.2) 영상 등이 있으며, 이러한 위성은 해상도가 약 10 km ~ 40 km로 상당이 낮기 때문에 우리나라와 같이 면적이 좁고 지형이 복잡하며 다양한 토지피복이 밀집되어있는 곳에서는 기존 수문 연구에 응용할 수 있는 토양수분 공간지도 산정을 위해 상세화(Downscaling)과정이 필요하다고 판단된다. 따라서 본 연구에서는 ARMS2 토양수분 영상을 MODIS 영상의 식생지수(NDVI, Normalized Difference Vegetation Index), 알베도 및 온도를 활용하여 공간적으로 상세화된 토양 수분 지도를 작성하였고, 유역 내에서 실제 측정되고 있는 토양수분 관측값을 활용하여 상세화기법의 적용성을 검토하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.296-296
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• 2022

농업적 가뭄은 토양의 수분함량(토양수분)이 마르기 시작하면서 식생 활동에 영향을 주는 것으로 정의할 수 있다. 광범위한 농업적 가뭄을 판별하기 위해 인공위성 자료를 토대로 토양수분을 산정하고 이를 이용해 가뭄지수를 산정하고, 가뭄 상태를 판별한다. 기존 인공위성 기반의 토양수분의 경우, microwave sensor에서 제공되는 밝기온도(brightness temperature)를 통해 토양수분을 추정하는 방식이 일반적으로 활용되었다. 하지만, microwave sensor에서 제공되는 자료들의 공간해상도가 10 km 이상이기 때문에, 한반도나 더 작게는 유역 단위, 행정 단위별 가뭄 분석을 하기에는 적합하지 않다. 이에 본 연구에서는 공간 해상도 500m의 광학센서(visible infrared imaging radiometer suite sensor (VIIRS))에서 제공되는 지표면 온도(land surface temperature)와 지표 반사도(land surface albedo) 자료들을 조합하여 토양수분을 산정하는 방식을 제안하고, 산출된 토양수분으로 농업적 가뭄을 모니터링한 결과를 제시하고자 한다. 기존의 microwave sensor로 산출된 토양수분 결과 값과의 비교 및 검증을 통해 광학센서를 통한 토양수분 산출물의 한반도 내 적용성을 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.154-154
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• 2012

지표에서의 토양수분은 작은 구성비를 가짐에도 불구하고 여러 수문 현상을 연계하는 매우 중요한 인자로써 최근 관련 연구가 활발하게 진행되고 있다. 토양수분은 침투나 침루를 통하여 강우와 지하수를 연결하는 기능을 함과 동시에 강우사상에 따른 유출특성에 직접적인 영향을 미치며 증발산을 통하여 에너지 순환을 연결하는 중요한 기능을 한다. 토양수분을 측정하는 방법에는 세타 탐침(Theta Probe), 장력계, TDR(Time Domain Reflectrometry) 등이 이용되고 있으며, 광역 토양수분자료의 보다 정확한 공간 변동성의 관측을 위하여 항공원격탐사와 인공위성 원격탐사기술이 개발되어 적용되고 있다. 인공위성 영상은 자료의 분석이 간편하며, 공간자료이므로 공간 변화를 분석하는 데 있어 매우 편리하다. 그 중 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 위성영상은 저해상도 영상으로 극궤도 위성인 Terra와 Aqua 위성에 장착되어 있으며, NASA에서 필요한 정보를 받아 사용할 수 있다. 본 연구에서는 유역의 물리적 지형자료와 같은 방대한 양의 자료 수집 없이도, 모형이 구축되면 인공위성자료와 강우자료만으로도 신뢰성 높은 결과를 단시간 내에 효율적으로 산정할 수 있는 자료 지향형 모형인 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)를 사용하였다. 사용된 퍼지변수로는 시험유역의 토양수분 관측자료와 강수량 및 인공위성 자료인 MODIS NDVI(Normalize Difference Vegetation Index), MODIS LST(Land-Surface Temperature) 영상을 이용하였다. MODIS NDVI는 시간 해상도 8일, 공간해상도 250 인 Level 3 영상이며, MODIS LST는 시간 해상도 1일, 공간해상도 1 km인 Level 3 영상을 사용하였다. 위성자료를 사용하기 위해 Korea TM 좌표체계로 변환한 뒤, 토양수분 관측지점이 속한 각 셀의 속성값을 추출하였다. 위성자료와 수집된 자료 및 토양수분자료와의 관계를 분석하기 위하여 입력자료를 다양한 방법으로 구성하여 입력 변수를 생성하였다. 생성된 입력 변수와 ANFIS 모형을 연계하여 각각의 토양수분 산정모형을 구축하고 대상지점에 대한 토양수분을 산정 및 비교 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.103-104
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• 2017

본 연구에서는 다중회귀분석모형(MLRM)과 MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) LST (Land Surface Temperature) 자료를 이용하여 전국 공간토양수분을 산정하였다. 공간토양수분을 산정하기 위한 과정은 크게 두가지로 구분된다. 첫 번째로 기존의 MODIS LST 자료를 조건부 합성 보정기법을 적용하여 실측 LST 자료와 비교하여 위성 LST 자료가 갖고 있는 오차를 보정하였다. 그 결과, 조건부 합성 보정기법을 적용하기전 전국 71개 지상 관측지점에서 관측한 실측 LST와 MODIS LST의 R2는 전체 평균 0.70으로 어는정도 유의성 있는 상관관계를 나타냈으나 조건부 합성 보정기법을 적용한 후 실측 LST와 MODIS LST의 R2는 전체 평균 0.92로 상당히 크게 향상됨을 알 수 있었다. 두 번째로 보정된 MODIS LST를 이용하여 다중회귀분석 모형을 개발하고 토양수분을 예측하는 단계로 입력자료로 위성영상 자료와 관측자료를 융합하여 사용하였다. 위성영상 자료로는 보정된 MODIS LST와 MODIS NDV를 구축하였고 일단위 강수량 및 일조시간의 기상자료는 기상청으로부터 전국 68개 지점에 대해 구축하여 IDW 공간보간기법을 이용한 공간자료로 구축하였다. 토양수분 결과를 비교하기 위한 관측 토양수분은 자동농업기상관측(Automated Agriculture Observing System, AAOS)지점에서 2013년 1월부터 2015년 12월까지의 실측 일단위 토양수분 자료를 구축하여 사용하였다. 다중회귀분석 모형은 각각의 입력자료를 독립인자로서 조합하여 12개의 시나리오를 만들었다. 시공간적 경향을 고려하기 위하여 계절별, 토양 토성(soil texture)를 구분하여 회귀분석을 실시하였다. 관측 토양수분과 모의 토양수분을 비교한 결과 $R^2$가 0.80 (철원), 0.90 (춘천), 0.80 (수원), 0.63 (서산), 0.77 (청주), 0.82 (전주), 0.52 (순천), 0.63 (진주), 0.99 (보성)로 높은 상관성을 보였다. 본 연구에서는 토양수분을 예측하기 위한 인자 중 가장 민간함 LST를 보정하지 않는 토양수분 예측 방법은 상당한 오차를 포함하게 되어 실측 토양수분 결과와 크게 차이가 나타남을 보여주었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.185-185
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• 2015

미계측 지역에서의 토양수분을 예측하기 위한 공간보간 기법으로 크리깅 방법과 조건부합성기법을 한반도에 적용하여 비교 분석하였다. 연구에 사용된 토양수분 자료는 2011년 5월 1일부터 2011년 9월 30일까지이며, Advanced Microwave Scanning Radiometer-Earth observing system(AMSR-E)의 위성관측 자료와 농촌진흥청에서 제공하는 지상관측 자료를 이용하였다. leave-one-out 교차검증 방법을 사용하여 공간보간 성능을 평가했고, 관측지점별 시계열 분석 결과 총 24개 관측지점 중 14개 관측지점에서 CM의 결과가 우세한 것으로 나타났다. 특정 관측일에 대해 예측 성능 분석 결과 총 113일 중 68일에 대해 CM의 결과가 우세한 것으로 나타났다. 각 관측지점의 예측 성능을 공간적으로 분석하기 위하여 관측소별 예측 성능 지도를 작성하여 공간적인 특성을 분석한 결과 관측소가 밀집되어있는 한반도의 서쪽지역에서 예측이 성능이 좋게 나왔다. 이러한 결과는 위성으로부터 관측된 토양수분 자료의 공간적인 특성을 고려하여 지상관측 자료와 합성하는 것이 토양수분의 공간적인 보간성능을 향상 시킬 수 있다는 것을 의미한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.349-352
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• 2011

토양수분은 지표와 대기에서 물과 에너지를 교환하는 중요한 수문기상 인자임에도 불구하고 토양수분에 대한 중요성이 부족한 실정이다. 최근에는 위성기술의 발달로 Aqua위성에 탑재된 Advanced Microwave Scanning Radiometer E (AMSR-E)를 이용하여 토양수분을 측정하고 있다. 이는 토양수분을 측정하고 있는 가장 유용한 기기로서 25km의 낮은 공간 해상도를 가지고 있어 토양수분의 변화를 나타내는데 한계점을 가지고 있다. 본 연구에서는 AMSR-E의 공간 해상도를 높이고자 비교적 높은 해상도를 (1km) 가지고 있는 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)를 연동하였으며, MODIS의 산출물 중 Albedo, LST, NDVI 인자를 이용하였다. 이를 바탕으로 1km의 고해상도 일 별 토양수분 지도를 작성하였으며, 이 지도를 각각 관측 토양수분과 비교 검증하였다. 향후 일별 고해상도 토양수분 지도를 작성하면 우리나라에 대한 토양수분 데이터베이스를 구축해 나갈 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.490-490
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• 2015

산림 사면에서의 토양층 수문반응은 물순환을 이해하는데 중요하다. 본 연구에서는 토양수분자료를 이용하여 토양수분의 계절적, 공간적 변화를 분석하였다. 연구대상지역은 경기도 파주시 적성면 설마리의 설마천 유역 내에 위치한 범륜사사면과 충청북도 음성군의 청미천 유역내의 수레의산사면이다. 정밀측량을 통해 획득한 수치고도모형(Digital Elevation Model, DEM)을 이용하여 관측지점들을 각각 선정하였다. 대상사면에 토양층별 토양수분의 분포변화를 분석하기 위해 각 지점별 10, 30, 60cm에서 토양수분량 측정시스템(Time Domain Reflectometry, TDR)방식의 토양수분측정장비(miniTRASE)를 설치하여 2시간 간격으로 2014년 3월부터 12월까지 토양수분을 측정하였다. 각 지점별 사면에서 획득된 토양수분 시계열자료는 토양수분의 시공간적 분포특성을 파악하기 위해 지점별 토양수분량의 통계분석(평균, 표준편차, 변동계수)를 수행하였다. 설마천유역의 범륜사사면에서는 2014년도에 특히 강우량이 적어 토양수분의 평균과 표준편차의 월별 변화에서는 기저토양수분 값을 주로 유지하고 강우에 대한 변동성이 크지 않은 것으로 나타났고, 청미천유역의 수레의산 사면에서는 시간적 토양수분변화는 계절적 강우분포 패턴에 따라 반응이 나타났다. 청미천유역의 토양수분자료를 이용하여 토양수분의 계절적, 공간적 변화를 분석한 결과 지표근처 토양층(10, 30cm)와 저층(60cm)에서의 공간적 변화특성이 다르게 나타났다. 이는 저층(60cm)에서의 지표하 흐름, 기반암 존재의 영향차이에 의한 것으로 판단되고, 사면의 위치에 따라 토양수분의 안정화 정도가 다른 것을 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.162-162
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• 2020

토양수분은 TDR(Time Domain Reflectometry)이나 Tensiometer 등의 장비를 이용하여 측정을 시행하고 있으나, 이를 위해서는 많은 인력과 경제적 자원이 소비될 뿐만 아니라 시공간적으로 측정할 수 있는 범위에 한계가 있다. 지상 관측의 대안으로 MIRAS(Microwave Imaging Radiometer with Aperture Synthesis)나 SMAP(Soil Moisture Active Passive), AMSR2(Advanced Microwave Scanning Radiometer 2) 등의 수동 마이크로파 위성 센서를 이용한 공간 토양수분 관측이 수행되었으나, 낮은 공간 해상도(9~36km)는 지역 규모의 토양수분 분포를 나타내기 충분하지 않고, 높은 불확실성을 내포하고 있다. 본 연구에서는 금강 상류의 용담댐 유역(930.0㎢)을 대상으로 Sentinel-1 C-band SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상을 이용한 토지 피복 및 토양 속성을 고려한 10m 해상도의 토양수분 산출을 수행하였다. 용담댐 유역은 산림 79.7%, 논 9.0%, 밭 5.4%, 주거지 2.9%의 토지 피복 비율을 가지며 토양은 사양토(66.6%)와 양토(20.9%)가 우세하다. Sentinel-1 C-band SAR 영상은 SeNtinel Application Platform(SNAP)을 이용하여 전처리 후, 후방산란계수로 변환하였다. 토양수분 알고리즘은 TU-Wien change detection algorithm과 Regression model을 활용하였고, 검증을 위한 실측 토양수분 자료는 한국수자원공사(K-water)에서 제공하는 5년(2014~2018)간의 토양수분 관측자료를 이용하였다. 산출된 토양수분은 결정계수(Coefficient of determination, R²) 및 평균제곱근오차(Root Mean Square Error, RMSE)를 이용하여 실측 토양수분과 비교하였다. Sentinel-1 C-band SAR 영상을 이용한 고해상도의 토양수분 산출은 토지 피복 및 토양 속성을 고려한 지역 규모의 공간 토양수분 분포 및 시간적 변화를 표현 가능할 것으로 판단된다.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.46 no.3
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• pp.319-330
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• 2011

In this study, a soil moisture estimation model was proposed using the ground observation data of soil moisture, precipitation, surface temperature, MODIS NDVI and artificial neural networks. The model was calibrated and verified on the Yongdam dam watershed which has reliable ground soil moisture networks. The test statistics of calibration sites, Jucheon, Bugui, Sangjeon, showed that the correlation coefficients between observations and estimations are about 0.9353 and RMSE is about 1.4957%. Also that of the verification site, Cheoncheon2, showed that the correlation coefficient is about 0.8215 and RMSE is about 4.2077%. The soil moisture estimation model was applied to estimate the spatial distribution of soil moisture in the Yongdam dam watershed and results showed improved spatial soil moisture distribution since the model used satellite information of NDVI and artificial neural networks which can represent the nonlinear relationships between data well. The model should be useful to estimate wide range soil moisture information.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.23-23
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• 2018

본 연구에서는 다중분위회귀분석모형(Multiple Quantile Regression Model, MQRM)과 MODIS(MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) LST (Land Surface Temperature) 자료를 이용하여 전국 공간토양수분을 산정하였다. 공간토양수분을 산정하기 위한 과정은 크게 두가지로 구분된다. 첫 번째로 기존의 MODIS LST 자료를 조건부 합성 보정기법을 적용하여 실측 LST 자료와 비교하여 위성 LST 자료가 갖고 있는 오차를 보정하였다. 그 결과, 조건부 합성 보정기법을 적용하기전 전국 71개 지상관측지점에서 관측한 실측 LST와 MODIS LST의 $R^2$는 전체 평균 0.70으로 어는정도 유의성 있는 상관관계를 나타냈으나 조건부 합성 보정기법을 적용한 후 실측 LST와 MODIS LST의 $R^2$는 전체 평균 0.92로 상당히 크게 향상됨을 알 수 있었다. 두 번째로 보정된 MODIS LST를 이용하여 다중분위회귀분석 모형을 개발하고 토양수분을 예측하는 단계로 입력자료로 위성영상 자료와 관측자료를 융합하여 사용하였다. 위성영상 자료로는 보정된 MODIS LST와 MODIS NDV를 구축하였고 일단위 강수량 및 일조시간의 기상자료는 기상청으로부터 전국 71개 지점에 대해 구축하여 IDW 공간보간기법을 이용한 공간자료로 구축하였다. 토양수분 결과를 비교하기 위한 관측 토양수분은 자동농업기상관측(Automated Agriculture Observing System, AAOS)지점에서 2013년 1월부터 2015년 12월까지의 실측 일단위 토양수분 자료를 구축하여 사용하였다. 다중분위회귀분석 모형은 LST 인자를 중심으로 각각의 분위(0.05, 0.25, 0.5, 0.75, 0.95)에 해당되는 값의 회귀식을 NDVI, 강수 입력자료를 독립인자로서 조합하여 계절 및 토성에 따른 총 80개의 회귀식을 산정하였다. 관측 토양수분과 모의 토양수분을 비교한 결과 $R^2$가 0.70 (철원), 0.90 (춘천), 0.85 (수원), 0.65 (서산), 0.78 (청주), 0.82 (전주), 0.62 (순천), 0.63 (진주), 0.78 (보성)로 높은 상관성을 보였다. 본 연구에서는 다중분위회귀 모형의 성능을 검증하기 위해 기존의 다중선형회귀모형의 결과와 비교하여 크게 개선됨을 나타냈다.