• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2019.05a
• /
• pp.19-19
• /
• 2019

토양수분은 지표수가 증발, 유출, 침투되는 과정에 중요한 역할을 하는 수문 인자로, 수문학적인 관점에서 물 순환을 이해하는 데 필수적인 요소이다. 그럼에도 불구하고 토양 내 수분을 측정하는 데 어려움이 많아 국내에서는 토양수분의 지속적인 관측을 위한 관측소 운영이 원활하게 이루어지지 않고 있으며, 주로 유전율식 계측 방식을 통해 지점 기반의 토양수분 자료를 생산하는데 그치고 있다. 최근 발사된 토양수분 위성인 SMAP (Soil Moisture Active Passive)을 비롯한 위성기반의 토양수분 자료와 융합하여 사용하기 위해서는 지점에서의 토양수분 네트워크가 우선적으로 구축되어야 하나, 관측소의 수도 부족할 뿐 아니라, 지형이 복잡하고 산지가 많은 한반도에서는 점 단위의 토양수분 자료의 공간적 대표성이 부족하여 활용에 어려움이 많다. 따라서 본 연구에서는 운영중인 지점 기반의 토양수분 관측소의 FDR (Frequency Domain Reflectometry), TDR (Time Domain Reflectometry) 센서를 함께 활용하여 산악지형에서의 Cosmic-ray 기반 토양수분자료를 생산하고자 한다. 산악지형에서의 Cosmic-ray 센서는 토양 유기물과 식생 차단 등에 의한 영향이 많으므로 평지에서 토양수분을 산정하기 위한 교정 함수들의 비교 및 평가를 실시하였다. 일반적으로 평지에서 활용되는 교정 함수들은 강우에 따른 토양수분의 거동을 잘 나타내고 있는 것으로 확인되었으나, 갑작스러운 강우로 인한 식생 차단과 토양 유기물의 영향이 커지는 경우 토양수분의 급격한 변동성을 표현하기에는 한계가 있는 것으로 나타났다. 이러한 연구를 기반으로 산악지형에서 Cosmic-ray 센서에 영향을 미치는 인자들을 분석할 수 있으며, 추후 산악지형에서 지역 규모의 토양수분을 관측할 수 있는 관측소를 구축하는데 활용될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2021.06a
• /
• pp.117-117
• /
• 2021

본 연구에서는 Sentinel-1A/B C-band SAR(Synthetic Aperture Radar) 위성영상을 기반으로 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 모형을 활용해 금강 유역 상류 40×50 km² 면적에 대한 토양수분을 산정하였다. 10 m 공간 해상도의 Sentinel-1A/B SAR 영상은 8일 간격으로 2015년부터 2019년까지 5년 동안 구축하였고, SNAP(SentiNel Application Platform)을 통해 기하 보정, 방사 보정 및 잡음(Noise) 보정을 수행하고 VV 및 VH 편파 후방산란계수로 변환하였다. ANN 모형 검증자료로 TDR(Time Domain Reflectometry)로 측정된 9개 지점의 실측 토양수분 자료를 구축하였으며, 수문학적 개념인 선행강우를 고려하기 위해 동지점에 대한 강수량 자료를 구축하였다. ANN은 각 지점에 해당하는 토양 속성별로 모델링하고, 전체 기간 및 계절별로 나누어 모의하였으며, 전체 자료의 60%와 40%를 각각 훈련 및 테스트 데이터로 사용하였다. 산정된 토양수분은 상관계수(Correlation Coefficient, R)와 평균제곱근오차(Root Mean Square Error, RMSE)를 활용하여 검증을 수행할 예정이다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
• /
• 2011.02a
• /
• pp.107-107
• /
• 2011

최근 기후변화로 야기되는 식생의 변화는 수문기상인자인 증발산과 토양수분에 많은 영향을 끼친다. 본 연구의 목적은 식생의 변화가 수문기상인자인 토양수분에 어떠한 영향을 미치는지 분석하고자 하는데 있다. 식생인자와 수문기상 인자와의 상관관계를 알아보기 위해 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) 위성 이미지 데이터를 연구에 적용하였으며, 식생인자는 MODIS 13 Vegetation Indices Product에서 추출한 정규식생지수 Normalized Difference Vegetation Index(NDVI)를 이용하였다. 식생인자와 토양수분의 상관관계를 분석하기 위해 농업기상정보시스템(Rural Development Administration, RDA)에서 측정한 군위, 논산, 옥천, 예산 지역의 토양수분 관측값 및 Aqua 위성에 탑재된 Advanced Microwave Scanning Radiometer E(AMSR-E)를 이용하여 측정한 토양수분 관측값을 MODIS-NDVI와 비교 분석하였다. 식생인자와 수문기상인자의 시계열 자료를 이용하여 변화하는 양상을 알아내고자 하였고 상관성을 분석하여 식생인자가 수문인자에 어떠한 영향을 주는지 파악하였다. 그 결과 RDA 토양수분 관측값은 MODIS-NDVI와 거의 비슷한 경향을 나타남을 확인 할 수 있었으며, 이는 RDA와 AMSR-E의 토양수분의 관측 깊이에 따른 차이로 이 같은 현상이 나타난다고 사료된다, 또한 MODIS-NDVI, AMSR-E, RDA가 가지고 있는 각기 다른 공간 해상도(1km, 25km, point scale)가 반영된 결과라 할 수 있겠다, 추후 이를 보완한다면 보다 식생변화가 토양수분에 미치는 영향분석을 명확히 할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2021.06a
• /
• pp.278-278
• /
• 2021

가뭄이 장기간 지속되어 농업적 가뭄 상태가 되면 토양의 수분이 마르기 시작하면서, 식생의 생장활동이 방해되고, 이는 식생의 광합성 활동까지 영향을 미친다. 광합성을 통해 대기 중의 이산화탄소가 흡수되고 산소 발생이 증가하는데, 광합성이 활발하지 못하면 상대적으로 대기 중의 이산화탄소 농도가 증가한다. 본 연구에서는 이러한 토양수분, 식생활동과 대기 중 이산화탄소의 농도의 관계를 다중분광센서인 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 산출물을 이용하여 분석하였다. 기존 토양수분의 경우, 마이크로파 센서를 통해 산출된 값을 활용했지만, 이는 상대적으로 공간 해상도가 조악하다는 단점을 갖고 있어서 면적이 작은 연구지역을 분석할 때에는 한계점을 갖고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 상대적으로 고해상도인 광학센서를 이용한 토양수분 산정 방법을 적용하였다. 또한, MODIS 총 일차생산량 (Gross Primary Productivity, GPP) 산출물을 이용하여 식생 호흡량과의 관계식을 통해 이산화탄소 플럭스를 계산하였다. 원격탐사 기반의 토양수분, 식생지수, 이산화탄소 플럭스를 한국에서 발생한 가뭄 기간 중, 2014년과 2015년도에 대하여 지점 관측자료인 플럭스 타워에서 제공되는 값과 비교 분석하였다. 분석한 결과 토양수분, 식생 지수, 탄소플럭스는 순차적으로 지연시간을 두고 상관성이 발생함을 확인하였다. 토양수분과 식생 지수 사이에는 1개월, 식생지수와 탄소플럭스는 0.5개월의 지연시간 후에 가장 높은 상관성을 보였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2009.05a
• /
• pp.1787-1791
• /
• 2009

지표수의 유출과정을 설명하는 과정에서 중요인자이며, 생태수문학의 핵심변수이자 기상모형의 중요한 입력변수인 토양수분의 공간적 시간적 특징들은 강우 및 지하수와 토양수분간의 순환 구조를 규명하는데 매우 중요하다. 가장 널리 쓰이는 토양 수분 측정 장비인 TDR 장비 매설에 앞서 대상유역 선정에 대한 여러 가지 고려사항을 검토하고 수치지형 분석 등을 통한 사전분석을 실시하였다. 대상유역을 선정하기 위해서는 대상유역의 자료획득의 용이함, 지정학적, 시스템 운영적 측면에서의 가용성, 그리고 정밀측량 및 부수적요인 등 여러 요소의 고려가 요구된다. 청미천 유역을 대상으로 약 21 개의 대상후보사면을 정밀조사 하였으며, 충청북도 음성군 수레의산 청소련 수련원내의 산지 사면을 측정대상 사면으로, 지정학적 위치, 식생분포, 지질구조 및 심도 등의 토양특성의 고려를 통해서 선정하였다. 또한 대상 사면에 흐름 발생 및 분포를 계산하기 위해서 대상사면의 지표 및 기반암 표고를 정밀 측량하였으며, 기반암 또는 풍화대까지의 깊이를 실측하여 지표면 및 지하면의 수치지형 모형을 구축하였다. 대상사면 및 지하면에 대하여 표고수치지형모형(Digital Elevation Model:DEM)으로 도식한 후 흐름 발생 공간 분포를 계산하였다. 다양한 흐름 발생 알고리즘으로 기여사면적과 지형습윤지수를 계산하였다. 분배알고리즘의 의해 도출된 지형인자들로 인한 흐름발생 공간적 분포특성을 비교하여 센서의 매설 위치를 결정하였다. 센서 매설 위치에 대한 토양시료를 채취하여 토성을 분석한 결과는 미국 농무성 기준에 의한 분류로는 사양토로, 국제토양학회의 분류기준에 따르면 양토로 분류되었다. 대상사면의 유효입력강우를 확보하기위해서 개방공간인 수레의산 청소년수련원과 대상산림의 Canopy하부에 각각 강수측정 시스템을 설치하였고 약 6개월간 성공적으로 자료를 획득하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2007.05a
• /
• pp.1614-1618
• /
• 2007

분포형 수문모형은 유역을 격자단위로 세분화하여 매개변수를 부여하고, 증발산, 침투, 지표면유출, 중간유출, 지하수유출, 하도흐름 등 여러 가지 수문요소를 해석하는 종합적인 수문모형이다. 지표면에 내린 강우의 증발 및 침투, 유출은 토양수분의 함량에 크게 의존하게 된다. 따라서 토양수분에 대한 적절한 모의가 분포형 수문모형의 정확도를 좌우하는 핵심이라 할 수 있다. 토양수분은 식물의 생장 및 가용수자원 산정 등에 있어서 중요한 요소로서 토양층 상부의 수 미터 내에 존재하는 수분의 양을 일컫는다. 토양수분의 공간적 시간적 특성들은 증발, 침투, 지하수 재충전, 토양침식, 식생분포 등을 지배하는 매우 중요한 요소라 할 수 있다. 강우로 인한 지면과 지표하에서의 순간적인 포화공간의 형성 및 유출의 생성을 포함하는 과정과 증발산 등은 모두 비포화대(vadose zone) 혹은 토양층에서의 토양수분의 함량에 크게 의존하게 된다(이가영 등, 2005) 본 연구에서는 토양수분에 대한 정밀측정 자료가 있는 설마천 유역 범륜사 사면에 대하여 분포형 수문모형의 토양수분 해석 능력을 평가하고자 하였다. 토양수분 모의에 사용된 격자기반의 분포형 수문모형은 미공병단에서 개발한 GSSHA(USACE, 2006) 모형이다. 모형의 입력자료는 정밀토양도와 현장측정에 의한 토양매개변수를 반영하여 구축하였고, 강우 및 기상자료는 2003년 1월 1일 ${\sim}$ 2004년 12월 31일의 1시간 자료를 이용하였다. 모의기간 중 2003년은 초기 토양수분값 등 초기조건의 영향을 줄이기 위한 웜업 (Warm-up)기간으로 설정하였고, 2004년의 모의결과를 토양수분 관측값과 비교하였다.업지역, 상업지역 등과 같이 지형적 특성에 따른 유량측정망을 구축하는 것이다.의 의사결정 지원 도구가 될 것이다. 따라서, 본 연구에서는 도시유역의 물순환 해석을 위한 일련의 과정, 즉 자료의 조사 및 취득에서부터 물순환 해석 모형을 이용한 정량적 현황파악, 물순환 개선 기법 및 평가를 수행함에 있어 주요 착안점 및 실무에서의 기술적 가이드를 제공하고자 하였으며, 보다 세밀한 도시유역의 물순환 해석을 위하여 우리나라와 일본에서 적용이 활발한 물리적 기반의 분포형 모형(WEP, SHER, SWMM)의 적용사례를 통하여 국내 도시하천의 물순환 해석에 활용함에 있어서의 실질적인 적용절차 등을 제시하고자 하였다. 한다.호강유역의 급격한 수질개선을 알 수 있다.世宗實錄) $\ulcorner$지리지$\lrcorner$(地理志)와 동년대에 동일한 목적으로 찬술되었음을 알 수 있다. $\ulcorner$경상도실록지리지$\lrcorner$(慶尙道實錄地理志)에는 $\ulcorner$세종실록$\lrcorner$(世宗實錄) $\ulcorner$지리지$\lrcorner$(地理志)와의 비교를 해보면 상 중 하품의 통합 9개소가 삭제되어 있고, $\ulcorner$동국여지승람$\lrcorner$(東國與地勝覽) 에서는 자기소와 도기소의 위치가 완전히 삭제되어 있다. 이러한 현상은 첫째, 15세기 중엽 경제적 태평과 함께 백자의 수요 생산이 증가하자 군신의 변별(辨別)과 사치를 이유로 강력하게 규제하여 백자의 확대와 발전에

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2015.05a
• /
• pp.76-76
• /
• 2015

토양수분은 생태수문학에서 식생과의 상호작용의 중요한 인자이자, 대기와의 상호작용으로 인한 총체적인 물 순환에 밀접한 관련이 있다. 수문학적으로는 증발, 침투, 지하수 함량, 토양 침식, 식생 분포 등을 지배하는 중요한 요소이고, 특히 시 공간적 분포특성은 강수 사상 후 토양으로의 침투 및 토양수분의 재분포, 증발산과 불포화대에서의 오염물의 이송을 예측하는데 매우 중요하다. 또한, '07년 하천법 개정으로 증발산량 및 토양수분량이 신규 수문조사 항목으로 추가되어, 토양수분 측정에 대한 필요성이 높아졌다. 따라서, 2008년 5월, K-water연구원에서는 현재 시험유역으로 운영하고 있는 용담시험유역에 토양수분관측망(6개 관측소)을 구축하였다. 토양수분계는 토양수분을 결정하는 가장 중요한 인자인 강우자료의 획득이 이루어지는 지점에 설치하여 정확도와 신뢰도를 높일 수 있도록 용담시험 유역 내 6개 우량관측소에 설치하였다. 하지만 장비의 노후화에 따른 자료 취득의 어려움으로 인하여 2013년 4월, 토양수분계를 전면 교체하였다. 토양수분계는 기존의 FDR 방식에서 EC 농도에 대한 영향이 가장 적고, 플럭스 타워에 위치한 토양수분계 센서와 동일한 TDR 방식의 센서로 장비를 전면 교체하였다. 센서 설치 장소 변경에 따른 TDR 센서의 검증과 그리고 흙의 종류, 입도, 다짐도, 온도 등에 의한 오차가 발생 여부를 판단하기 위하여 이에 대한 보정을 실시하였다. 원지반 시료채취를 통하여 토양수분량을 측정하였고, TDR 센서에 의해 측정된 토양수분량과 채취된 시료에서 측정된 토양수분량의 결과를 비교하였고, 각 지점별 토양구성비와 전기전도도 조건을 고려하여 각 토층별 계수적용을 달리하여 센서 보정을 실시하였다. 그 결과 기존 센서 제조사에서 제안한 방정식을 그대로 사용하는 것 보다는 센서 검증을 통하여 얻은 계수보정에 의한 토양수분 변환식을 사용하는 것이 정확한 현장 자료를 확보할 수 있고, 신뢰도 높은 자료를 얻을 수 있다고 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2021.06a
• /
• pp.114-114
• /
• 2021

본 연구에서는 Sentinel-1 SAR 센서 기반 이미지자료와 딥러닝기법을 이용하여 고해상도 토양수분을 산정하였다. 입력자료는 지표특성(모래함량, 점토함량, 경사도), 인공위성 기반의 강우와 LANDSAT 기반의 이미지자료(NDVI, LST, 공간분포 토양수분)를 사용하였다. 강우자료의 경우 GPM(Global Precipitation Measurement) 일강우 자료를 사용하였으며, 관측일 기준으로 5일전까지의 강우자료와 5일평균강우를 구분하여 사용하였다. LANDSAT 기반의 토양수분 이미지자료와 지점관측 토양수분을 이용하여 검·보정 이후 딥러닝 모형의 입력자료로 사용하였다. 입력자료는 30m × 30m 해상도로 Resample 하여 딥러닝 모형의 학습을 진행하였으며, 학습에 사용된 모형을 이용하여 Sentinel-1 기반의 고해상도(10m × 10m) 토양수분이미지를 산정하였다. 검증지점은 거창군 거창읍, 계룡시 두마면, 장수군 장수읍 및 무주군 무주읍 토양수분 관측지점을 선정하였다. 거창군 거창읍의 산정결과, LANDSAT 기반의 토양수분 이미지와 DNN 기반의 토양수분 이미지가 매우 유사하게 나타났으며, 모의값(DNN 기반 토양수분)이 실측값(LANDSAT 기반의 토양수분)을 잘 반영한 것(R: 0.875 ; RMSE: 0.013)으로 나타났다. 또한 학습모형을 토지피복이 유사한 지역에 적용하여 토양수분을 산정한 결과 검증지점 계룡시(R: 0.897 ; RMSE: 0.014), 장수군(R: 0.770 ; RMSE: 0.024) 및 무주군(R: 0.909 ; RMSE: 0.012)의 모의값이 실측값과 매우 유사한 것으로 나타났다. 이를 바탕으로 Seninel-1 SAR센서 이미지자료와 딥러닝기법을 연계한 고해상도 토양수분자료가 농업, 수문, 환경 등 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Korean Journal of Remote Sensing
• /
• v.33 no.6_1
• /
• pp.947-960
• /
• 2017

Soil moisture plays an important role to affect the Earth's radiative energy balance and water cycle. In general, satellite observations are useful for estimating the soil moisture content. Passive microwave satellites have an advantage of direct sensitivity on surface soil moisture. However, their coarse spatial resolutions (10-36 km) are not suitable for regional-scale hydrological applications. Meanwhile, in-situ ground observations of point-based soil moisture content have the disadvantage of spatially discontinuous information. This paper presents an experimental soil moisture retrieval using Sentinel-1 SAR (Synthetic Aperture Radar) with 10m spatial resolution for cropland in South Korea. We developed a soil moisture retrieval algorithm based on the technique of linear regression and SVR (support vector regression) using the ground observations at five in-situ sites and Sentinel-1 SAR data from April to October in 2015-2017 period. Our results showed the polarization dependency on the different soil sensitivities at backscattered signals, but no polarization dependence on the accuracies. No particular seasonal characteristics of the soil moisture retrieval imply that soil moisture is generally more affected by hydro-meteorology and land surface characteristics than by phenological factors. At the narrower range of incidence angles, the relationship between the backscattered signal and soil moisture content was more distinct because the decreasing surface interference increased the retrieval accuracies under the condition of evenly distributed soil moisture (during the raining period or on the paddy field). We had an overall error estimate of RMSE (root mean square error) of approximately 6.5%. Our soil moisture retrieval algorithm will be improved if the effects of surface roughness, geomorphology, and soil properties would be considered in the future works.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2016.05a
• /
• pp.208-208
• /
• 2016

수문순환과정의 시공간적 거동을 해석하고 이를 정량화 하는 것은 효율적인 수자원 관리 및 계획을 위해 반드시 선행되어야 하는 연구이다. 특히 토양수분은 물 에너지 순환에서 지표면과 대기 사이의 복잡한 관계를 이해하기 위한 중요한 수문인자로, 이를 정확하게 측정하기 위한 방법들이 다각도로 발전되어 왔다. 그 중 위성 데이터를 활용한 토양수분 산정은 미계측 지역의 토양수분을 지속적이고 광역적이게 관측할 수 있는 선진 기술로 각광받고 있다. 그러나 대부분의 위성 자료들이 가지고 있는 공간 해상도는 복잡한 지형 환경을 대상으로 한 지역의 원격 탐사로서는 국지적인 수문학적 현상들을 분석하는데 어려움을 가지고 있다. 특히 우리나라의 경우 국토의 70% 정도가 산지로 이루어져 있으며 경사도가 $5^{\circ}$ 이하의 평탄한 지역은 약 23%에 그치는 등 복잡한 식생 지형 환경을 가지고 있다. 따라서 인공위성의 해상도와 식생 투과도를 고려할 때 저 해상도의 위성 토양수분만으로는 우리나라와 같이 면적에 비해 복잡한 환경에 기반 한 수문학적 현상들을 충분히 분석하는데 한계점이 있다. 따라서 본 연구에서는 support vector machine (SVM) 기계학습을 활용하여 ASCAT과 AMSR2 위성 토양수분의 상세화를 수행하여 고해상도의 토양수분을 산정하였고, 이를 지점관측 자료와 비교해 상세화도 자료의 신뢰성을 평가하였다. 검증된 고해상도 토양수분 데이터는 향후 자연재해 분석에 있어 예측의 정확성을 높이고 수문순환 및 기후 모델링에 있어서 중요한 입력 인자로 활용될 것으로 기대된다.