본 논문에서는 지표면의 유효 토양 수분함유량의 적정한 값을 추출하는 몇가지 방법을 소개하고 그 방법들을 서로 비교하였다. 지표면의 꼭대기 층은 비교적 말라 있고, 밑바닥 층은 젖 어 있어서 종단면으로 봤을 때 토양은 대개 균일하지 않은 수분함유량 분포를 갖는다. 이러한 비 균일적인 토양의 수분함유량을 봤을 때 토양은 대개 균일하지 않은 수분함유량 분포를 갖는다. 이러한 비균일적인 토양의 수분함유량을 어떤 평균적인 값으로 나타낸 것이 유효 수분함유량이 다. 이 유효 수분함유량을 구하는 간단한 방법 중의 하나는 층층이 측정한 수분함유량의 산술 평 균을 취하는 것이다. 다른 방법으로는 균일한 지표면과 비균일한 지표면의 침투 두께를 각각 계 산하고 비교하여 유효 수분함유량을 얻는 방법이 있다. 또 다른 방법은 균일 지표면과 비균일 지 표면에서 각각 반사율을 계산하고 비교하여 유효 수분함유량을 구한다. 이러한 방법들이 서로 비 교되었고, 특히 반사율 적용법이 좀 더 자세하게 연구되었는데 그 이유는 실제 레이다 산란은 전 파의 침투보다는 반사에 의해 좌우되기 때문이다.
인공위성 영상자료를 이용하는 원격탐사는 지질, 환경, 지형도제작 등 다양한 분야에서 연구되고 있다. 특히 다중 및 초분광영상자료는 태양을 에너지원으로 하여 지표면 전자기파의 반응을 영상화하는 다중 및 초분광영상자료의 활용을 위해 분광반사율정보가 더욱 활발하게 이용될 것으로 기대된다. 본 연구에서는 고창지역에 대해 주기적으로 실시하고 있는 분광반사율 및 USGS 분광라이브러리 성과를 이용하여 다중파장대 위성영상자료인 ASTER와 분광반사율을 이용한 위성영상의 활용가능성 및 검보정의 가능성을 제시 하고자 한다.
위성 SAR(Synthetic Aperture Radar)를 정확하게 보정하기 위해서는 검보정에 사용되는 삼각 전파 반사기(Trihedral Corner Reflector: TCR)의 RCS(Radar Cross Section)를 정확하게 계산해야 한다. 본 연구에서는 TCR이 설치된 지표면이 TCR의 RCS 값에 얼마나 영향을 미치는지를 알아보기 위해서 지표면에서의 반사파와 TCR 모서리에서의 회절파를 이론적으로 계산하여 검보정 사이트의 지표면 상태에 따른 RCS 변화를 분석하였다. 지표면 반사파를 구하기 위해 지표면에 대한 PO 반사 계수를 이용하였으며, PO 반사 계수는 지표면 상태 변수인 거칠기와 유전율에 대한 함수이다. 중심 주파수 9.65 GHz에서 지표면 위에 설치된 $10{\lambda}$ 크기 TCR의 RCS 값은 공기 중의 TCR에 비해 0.46 dB 변화가 발생하였고, 이 변화는 지표면의 상태 및 TCR 크기에 따라 크게는 1.55 dB정도의 차이가 날 수 있다. 지표면 영향에 따른 TCR의 RCS 값은 지표면의 거칠기가 작고 유전율이 클수록 크며, 중심 주파수가 낮고 TCR의 크기가 작을수록 크게 발생하였다.
농업환경 모니터링에서 지구관측위성을 활용한 원격탐사 자료는 시·공간적 그리고 효율성 측면에서 다른 방법에 비해 많은 이점을 가진다. 위성에 탑재된 센서는 태양광이 지표면에 반사되어 들어오는 에너지를 측정하므로, 지구의 대기에 의해 산란·흡수·반사되는 과정에서 잡음이 발생한다. 따라서 지표면에 반사되는 에너지(복사휘도)를 정확히 측정하기 위해서는 대기의 효과에 의한 잡음을 제거해야하는 대기보정이 선행되어야 한다. 본 연구는 KOMPSAT-3 위성의 대기보정 적용 및 농업분야 활용성 평가를 위해 대기보정 민감도 분석, 위성 상호간 교차 분석, 지상관측자료와 비교 분석을 수행하였다. 그 결과 모든 경우에서 대기보정 후 표면 반사율이 대기보정 전 TOA 반사율 보다 상호 일치율이 높게 나타났으며 동일한 기준의 시계열 식생지수 생산이 가능할 것으로 판단된다. 하지만 대기입력 파라미터의 민감도 및 위성촬영각(Tilt)에 대한 정량적인 분석을 위한 추가 연구가 필요하다.
최근 도시화에 따른 토지 피복 변화와 열섬현상 등의 원인으로 상승하는 도시의 기온이 식물 계절에 미치는 영향에 관한 연구들이 다수 진행되고 있다. 본 연구는 수도권인 서울과 경기도 지역을 대상으로 도시 내 열섬현상으로 인한 기온 상승과 도시 지역 내 식생 생장기간 변화의 관계성을 분석하였다. 식물계절 모니터링에 사용한 개량식생지수(Enhanced Vegetation Index, EVI)는 Google Earth Engine (GEE)에서 제공하는 30 m 해상도의 2000-2021년 NASA-USGS Landsat 위성(TM5, ETM+7, OLI8)의 지표면 반사율(surface reflectance, SR) 자료에서 도출하여 생장기간 산정에 사용하였다. 또한 PRISM (Parameter-elevation Regressions on Independent Slopes Model)을 각 기상관측지점의 일별 지상 기온 자료에 적용하여 30 m 해상도로 생성한 격자형 지표면 온도의 공간적 패턴을 분석하였다. 연구 지역 내 도시화 정도(magnitude)를 도심으로부터의 거리와 환경부 토지피복도 및 인구 밀도를 종합하여 특정하였고, 최종적으로 기후변화 및 도시화 정도와 생장기간 변화의 특징을 분석하였다. 비선형 로지스틱 회귀를 사용하여 EVI 데이터를 종합하여 분석한 결과, 수도권 지역에서 전반적으로 식물계절 개엽일(Start of Season)은 앞당겨지며 낙엽일(End of Season, EOS)은 늦춰져 생장기간(Length of Growing Season, LOS)이 길어짐을 발견하였다.
순 장파복사량은 지표면으로 입사되는 하강 장파복사량(Downward Longwave Radiation, $R_{ld}$)과 지표면에서 반사되는 상승 장파복사량(Upward Longwave Radiation, $R_{lu}$)의 차이로 정의되는데 이는 에너지 수지 및 농업기상 연구의 중요한 주제 중 하나로서 다루어져 온 순복사량의 중요한 요소이다. 일반적으로 $R_{lu}$의 경우 지표면 온도와 방사율(emissivity)를 이용하여 산출되므로 정확히 추정이 가능하나, $R_{ld}$의 경우 대기 최상층에서 관측되는 방사량과 지표면 근처의 방사량을 함께 고려해야 하므로 실측이 어렵다. $R_{ld}$는 야간 복사계(pyrgeometer)를 이용하여 직접적으로 측정할 수 있지만 관측기기 자체가 구비되어있는 관측소가 적어 매우 드물게 이용된다. 또한 단파 복사 에너지 측정 기기에 비해 비용이 많이들고 종종 관측값이 큰 오차를 가지고 있기 때문에 실무에 적용하기 힘든 단점이 있다. 따라서 기상 관측소에서 얻어지는 증기압과 온도 관측치를 물리식, 경험식 등에 적용하여 산정하게 된다. 현재는 $R_{ld}$의 추정은 관측된 방사량간의 관계를 나타내는 경험식을 기반으로 지표면 근처의 대기 온도와 습도를 이용하여 산출하는 방법이 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 증발산 산정 알고리즘 개발의 시발점으로써 $R_{ld}$를 먼저 구하고 $R_{lu}$를 구하였다. 신뢰성 높은 방법을 이용하여 $R_{ld}$를 구하게 되면 정확도 높은 $R_N$을 구하는 데 기여할 수 있으며, 궁극적으로 보다 정확한 증발산을 산정할 수 있게 된다. $R_{ld}$는 일반적으로 clear sky 조건 하에서의 복사 에너지 플럭스($R_{ldc}$)를 구한 후 구름의 양에 따라 보정한다. 하강 장파복사량의 경우 널리 사용되는 공식 중 하나인 Brutsaert의 공식을 사용하였다. 광릉, 해남에 위치한 플럭스 타워지점에서 실측된 기온과 실제 수증기압을 입력인자로 사용하여 지점별 $R_{ldc}$를 먼저 구하고 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) 영상자료를 이용하여 검증한 뒤 최종적으로 남한지역을 대상으로 순 장파복사량 지도를 작성하였다. 이를 위해 MODIS 07 대기 프로파일 산출물(Atmospheric Profile Product)중 기온 및 이슬점온도를 추출하여 산정식의 입력자료로서 사용하였다. 상승 장파복사량의 경우 MODIS 11 지표면 온도 산출물(Land Surface Temperature product)를 이용하여 산정하였다. 이는 남한 지역의 증발산량 추정 및 에너지 수지 연구를 위한 중요한 기본 자료로서 유용하게 사용될 수 있으리라 사료된다.
FAO에서는 세계의 증발산량을 동일한 방식으로 산정하기 위해 다양한 형태의 모형들을 소개하고 각국이 적용하도록 권고해왔으며 최근에는 Penman-Monteith(PM) 모형을 증발산 산정에 이용하도록 하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 다양한 기상요소와 작물 생장을 고려해 시간별 또는 일별로 증발산량의 정량화가 가능한 FAO PM 모형의 증발산량 계산에 이용되고 있는 다양한 기상요소들을 평가하고자 하였다. 측정 장비를 통해 얻어진 순복사량과 지중열류량, 수증기압, 풍속, 기온 등의 기상요소를 PM 모형계산식 (2)부터 (9)까지의 과정에 적용해 보았다. 초지에서 측정한 알베도의 평균값은 0.20이고 최대는 0.23, 최소는 0.12를 나타내 평균값은 FAO PM에서 잔디의 반사율인 0.23보다 다소 낮은 값을 보였다. 측정 알베도에 의한 순복사량과 잔디의 알베도(0.23)를 이용한 순 복사량을 비교해보면 결정계수는 0.97과 0.95, 표준오차는 0.74와 0.80이었으나 예측 값은 실제 값에 직선의 상관을 이루며 회귀식의 유의성이 인정되었다. 지중열류량의 FAO PM에서의 영향정도를 판단하기 위해 지중 5cm 깊이에서 측정한 지중열류($G_{5cm}$)와 지표면 보정식에 의해 보정된 지중열류량($G_{0cm}$)을 지중열류량이 0일 때의 (G=0) RET 값과 비교하연 G=0일 때의 RET는 $G_{5cm}$에서의 RET보다 3-5 mm 범위에서 약간 크게 예측하고, $G_{0cm}$에서의 RET 보다는 5mm 이상에서 약간 작게 예측하나 두 경우 모두 거의 일치하는 경향이었다. 측정된 순복사와 $G_{0cm}$에 의한 RET를 지중열류량을 모두 0으로 했을 때 측정 순복사에 의해 얻어진 RET(I), 측정된 에 의해 예측된 순복사로 계산한 RET(II), ${\alpha}=0.23$을 대입하여 구한 순복사로 계산한 RET(III)와 비교했을 때 I, II, III의 결정계수와 표준오차 및 p값은 측정 순복사량과 $G_{0cm}$에 의한 RET를 비교적 잘 설명하고 있으나, II와 III처럼 알베도 값과 일사량 및 식 (3)~(9)를 이용해 얻어진 순복사량을 이용해 RET를 계산할 때는 Table1에 나타나 있는 회귀식을 이용해 이를 보정해주어야 RET 계산의 오차를 줄일 수 있을 것이다. 이상의 결과를 종합하면 FAO PM 모형에 이용되는 기상요소들을 측정할 수 없을 때는 지표면 복사율을 나타내는 지중열류 값은 0으로 산정하고 순복사량 예측 값과 잔디의 지표면 반사율 또는 알려진 작물의 반사율을 이용해 RET를 계산하는 것이 가능할 것이다.
Images taken by geostationary satellite may be used to estimate solar irradiance fluxes at earth's surface. It is based on the empirical correlation between a satellite derived cloud index and the irradiance at the ground. For the validation. estimated solar radiation fluxes are compared with observed solar radiation fluxes at 16 sites over the Korean peninsular from January 1982 to December 2000. Estimated solar radiation fluxes show reliable results for estimating the global radiation with average deviation of -5.6 to +2.8% from the measured values and the yearly averaged horizontal global insolation of Korean peninsula was turned out to be $3.038kcal/m^2.day$.
본 연구는 창원시 도시지역을 대상으로 다양한 물리적 환경요인과 복사에너지 간의 관계성을 분석함으로서 열쾌적성을 개선하기 위한 계획 방안을 마련하는데 목적이 있다. 물리적 환경요인은 건물의 배치형태를 고려한 Sky view factor(SVF)와 토지피복 및 토지이용유형을 고려하였고, 복사에너지는 여름철에 주간 및 야간으로 3일 동안 이동식으로 태양 및 지구복사에너지의 유입과 유출량을 측정하였다. SVF를 분석한 결과 주변에 건물이 거의 존재하지 않는 도시공원에서 높았고, 반면에 고층의 건물이 밀집된 고층아파트와 상업지역은 매우 낮은 수치를 보였다. 복사에너지는 주간시간은 지표면으로 유입되는 태양복사에너지가 약 $700W/m^2$로 가장 높았고, 야간시간에는 지구복사에너지의 유입과 유출만 있고, 그 양은 약 $450W/m^2$이였다. 지표면으로 유입되는 태양복사에너지는 건물이 밀집된 공간형태일수록 감소하는 경향을 보였고, 대기중으로 향하는 태양 및 지구복사에너지는 반사율과 방사율, 그리고 열용량과 같은 열적특성에 따른 영향이 큰 것으로 나타났다. 그러므로 도시지역의 열쾌적성을 개선하기 위해서는 건물이 밀집된 지역에 대해 배치형태를 조정하거나 벽면녹화를 조성하고, 지표면에 자연적 피복재질로 교체하는 계획방안이 필요할 것으로 판단된다.
육상 원격탐사에서 정량적 활용이 확대됨에 따라 대기보정의 중요성이 날로 증가하고 있다. 그러나 대기보정 처리의 난이도와 효과의 불확실성을 감안한다면, 대기보정은 필요한 활용 분야에 적용되어야 한다. 광학영상의 대기보정이 반드시 필요한 분야로 지표물의 생물리적 변수의 정량적 정보를 추출하는 경우와 시계열 자료 분석을 꼽을 수 있다. 지표물의 정확한 표면반사율을 도출하는 대기보정에서 가장 큰 영향을 미치는 요소는 시공간적으로 매우 가변적인 에어로졸 및 수증기량이다. 특히 고·중해상도의 다중분광영상 대기보정에서 시기와 공간해상도가 부합되는 에어로졸 및 수증기 자료를 얻는 데 어려움이 많다. 광학영상의 육상 대기보정에서는 대기자료의 획득 방법에 따른 적절한 기법의 적용이 필요하다. 육상 대기보정은 렘버시안 표면 가정으로 표면반사율이 산출되지만, 대부분의 지표면은 이방성 반사특성을 가지고 있기 때문에 BRDF보정이 추가적으로 적용되어야 하는 숙제를 가지고 있다. 육상지역의 광학영상 대기보정 방법은 지속적인 개선이 전망되며, 센서도 대기보정을 위한 추가적인 파장밴드 포함이 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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