2013년부터 2014년까지 관측된 Landsat 8 위성자료로부터 지표면 온도를 산출하였고 산출된 지표면 온도는 지상에서 관측된 지표면 온도를 이용하여 보정하였다. 지표면 온도지도는 Landsat 8로부터 산출된 지표면 온도를 지상에서 관측된 지표면 온도와의 선형 회귀식을 이용하여 계산되었다. 계절과 년에 대한 지표면 온도는 각각 계절과 년에 대하여 사례들을 평균하여 계산되었다. 지표면 온도는 도시의 공업 또는 상업지역에서 높은 온도가 나타나는 반면, 서울주변의 높은 고도의 산악과 해양, 강 등에서 낮은 지표면 온도가 나타났다. 위성에서 산출된 지표면 온도를 보정하기 위하여 서울을 포함한 수도권지역에서 관측되는 기상청 종관측소 3개 지점 (서울(지점번호: 108), 인천(지점번호: 119), 수원(지점번호: 112))의 지표면 관측 자료를 이용하여 선형회귀방법을 적용하였다. Landsat 8의 지표면 온도는 모든 자료에서 기울기가 0.78이었고 5개의 흐린날을 제외한 맑은 상태의 자료에서 0.88이었다. 그리고 초기 지표면온도에서 상관계수는 0.88이었고 평방근 오차 (Root Mean Sqare Error (RMSE))는 $5.33^{\circ}C$이었다. 지표면 온도 보정이후에는 상관계수는 0.98 그리고 RMSE는 $2.34^{\circ}C$이었으며 회귀식의 기울기는 0.95로 개선되었다. 계절 및 년 지표면 온도는 상업지역과 공업지역 그리고 도시와 주변지역을 잘 표현하였다. 결과적으로 지상에서 관측된 지표면 온도를 이용하여 위성에서 산출된 지표면온도를 보정하였을 때 실제 상태와 유사한 분포를 보였다.
본 연구에서는 최근 USGS에서 공개한 Landsat 8 Collection 2 Level 2 Science Product (L2SP) 위성 영상을 이용하여 국내 지표면 온도를 산출하였고, 기존 Landsat 8 Collection 1 Level 1 Terrain Precision (L1TP) 위성 영상을 활용하여 산출한 국내 지표면 온도와의 비교와 기상청 종관기상관측자료(Automated Synoptic Observing System, ASOS)와의 검증을 통해 L2SP 기반 지표면 온도 자료의 국내 영역에 대한 적합성을 평가하고자 하였다. L2SP는 연구 및 분석에 용이하도록 Landsat 8 Collection 2 Level 1 데이터를 기반으로 만든 Level 2 자료로, 기존의 계산식을 통해 산출해야 하는 지표면 반사도 자료와 지표면 온도 자료를 계산 처리 없이 바로 사용할 수 있다는 장점이 있다. 2018년부터 2020년까지 3년간의 Landsat 8 지표면 온도 산출물과 관측소 지점 8개소 주변 3×3 격자 영역과의 비교한 결과, 8개 관측소 기준 L2SP 지표면 온도와 L1TP 지표면 온도의 평균 피어슨 상관계수(Pearson correlation coefficient)는 각각 0.971, 0.964로 두 자료 모두 상당히 강한 양의 상관관계를 보여주었으며, RMSE (Root Mean Square Error)의 경우 각각 4.029℃, 5.247℃로 L2SP 지표면 온도 자료가 더 낮은 RMSE를 보여주는 것을 확인 하였다. 이는 관측소 위치별로 값에 차이가 생길 수 있지만 평균적인 지표 결과를 보았을 때, L2SP 지표면 온도 자료가 L1TP를 통해 산출되는 지표면 온도 자료와 비교했을 때 준수하거나 그 이상의 정확도를 보여주어 국내 지표면 온도 산출 연구에 적합하다고 판단된다. 따라서 향후 계절적 요인과 고도에 따른 온도 차이 등의 환경 및 지형적인 요인도 고려를 하거나, 본 연구 과정에서 발생한 Science Product의 고정적인 영상 품질 문제 등이 개선된다면 보다 더 안정적이고 정확도 높은 지표면 온도 참조 자료로써의 유용성이 클 것이라 판단된다.
본 연구에서는 보다 정확한 지표온도 산출을 위해 세 가지 알고리즘을 이용하여 지표면 온도를 산정하여 NASA MODIS에서 제공하는 지표면 온도 자료와 상관분석을 수행하였다. 지표면 온도 산출 결과, 2005년 11월 16일 오전 11경에는 대도시를 중심으로 온도가 $9{\sim}16^{\circ}C$의 분포는 나타냈으며, 상관분석결과 Becker and Li 알고리즘이 가장 높게 나타났으며, Ulivieri et al, Price 알고리즘 순으로 나타났다.
토양온도는 기후변화, 지역기상모형, 수생태 영향과 밀접한 상관성을 가지고 있으며 이에 대한 연구들이 활발하게 진행 중에 있다. 특히 기후는 토양의 분포와 성장, 그리고 소멸에 영향을 미치고, 식생은 증산과정에 의해 대기로 수분을 내보내는 과정을 통해 기후에 영향을 미치고 있다. 이 때, 지표면의 토양온도는 토양수분 및 식생의 성장에 영향을 미치게 된다. 이에 본 연구에서는 격자기반 일 지표면 토양온도 모형이 제안되며, 이를 이용하여 한반도 남동쪽에 위치한 낙동강 유역 내 안동댐 상류지역에 대한 지표면 토양온도가 모의된다. 제안된 모형의 구동을 위해 필요한 입력 자료는 일평균기온 및 관측 NDVI 자료이다. 전국 60개 지점에서 관측된 일 평균기온은 고도가 고려된 Krignig기법을 이용하여 격자별로 구축되며, NDVI 및 지표면 토양온도를 위한 위성자료는 적절한 전처리 과정을 거쳐 자료를 구축한다. 전반적으로 모의된 일 지표면 토양온도는 관측 자료를 잘 재현하고 있는 것으로 분석된다. 추가적으로 감쇠율을 적용하여 토양온도를 토양깊이에 따라 예측하는 방법이 제안되며, 토양깊이에 따라 토양온도가 감소하는 경향을 살펴볼 수 있을 것이다. 이상과 같이 본 연구에서 제안된 모형은 추후 하천수온예측 및 격자기반의 수문모형의 구성을 위한 기초자료를 제공할 것으로 기대된다. 더 나아가 본 연구는 기후-토양-식생의 관계를 바탕으로 미래기후에 대한 물 환경 영향을 평가하는데 있어서 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 NASA에서 제공하는 지표면 온도자료인 MODIS MOD11 위성영상을 이용하여, 대기역학모형을 이용하여 1963년, 2002년의 대구지방 토지이용에 따른 지표면 열환경의 변화를 살펴보았다. 수치실험의 경우 고도에 따른 온도벼화가 나타났으며 특히 실제 대구도시지 내의 온도가 높게 나타났다. 그리고 1963년과 2002년의 도시화 정도에 따른 온도변화도 나타났다. 위성에서 관측하 지표면 온도는 한반도를 지나는 시간이 오전 11임에도 불구하고 대구 중심으로 높게 나타나는 것으로 조사되었으며, 팔공산과 앞산으로는 낮은 지표면 온도가 산출되었다. 모형수치는 위성영상과 비교하여 다소 낮게 산출되었으나 전체적인 분포는 잘 일치하고 있다. 그러므로 위성자료에서 측정한 기온은 지표면 토지이용도 분석과 그에 따른 지표면 열변화를 예측 분석하는데 주요한 지표가 될 수 있다.
지표면 온도는 지면-대기의 상호 순환을 이해하는데 중요한 요소로 알려져 있지만 시공간적 변동성이 크기 때문에 정규적인 관측은 거의 이루어지지 못하고 있다. 기존의 지표면 온도는 위성 영상을 이용하여 관측하고 있지만 위성의 특성상 긴 재방문주기와 낮은 정확도의 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 기존의 위성 영상을 활용한 지표면 온도 관측의 대체가능성을 확인하기 위해 무인항공기에 열적외선 센서를 탑재하여 단일 영상을 취득하였다. 취득된 영상은 JPEG 영상에서 TiFF 영상으로 변환하여 정사영상을 제작하였으며 정사영상의 DN값을 이용하여 실제 지표면 온도로 계산하였다. 계산된 피복별 지표면 온도의 정확도를 평가하기 위해 영상촬영과 동시에 적외선 온도계로 직접 관측한 지표면 온도와 비교하였다. 두 가지 방법으로 관측한 지표면 온도를 비교 했을 때, 모든 피복들에 대해서 정확도가 열적외선 센서의 관측 정확도 이하로 나타났다. 따라서 무인항공기에 탑재된 열적외선 센서를 이용하여 기존의 지표면 온도 관측 방법인 위성 영상의 대체 가능성을 확인하였다.
지표면 온도는 토지피복의 상태, 식생의 분포 상태, 토양수분, 증발산 등의 영향으로 많은 차이를 가지게 되며, 지면-대기의 상호순환의 중요한 인자로써 기후모델 및 농업 등의 기본적인 데이터로 사용되고 있다. 이러한 지표면의 온도를 정확하게 파악하는 것은 수문학적 관점 및 기상적인 관점에서 매우 중요하다. 기존에 LST (Land Surface Temperature, 지표면온도), ET (EvapoTranspiration, 증발산), NDVI (Normalized Difference Vegetation Index, 정규식생지수) 등의 검증이 많이 이루어진 MODIS위성의 Terra/Aqua센서는 한반도를 스캔하고 지나갈 때의 순간적인 데이터를 산출된다. 공간적인 면에서는 많은 이점이 있으나 시간적인 면에서는 시간에 따른 인자들의 변동성을 파악 하는데는 많은 문제가 있다. 그렇기 때문에 시 공간적으로 변화양상을 측정 할 수 있는 정지궤도위성의 중요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 국내에서 2010년 6월 27일 발사된 정지궤도위성인 천리안의 데이터를 활용하였다. 천리안 위성은 기상 센서와 해양관측 센서 그리고 통신센서를 가진 위성이다. 천리안 위성의 기상 센서는 MTSAT-1 위성과 같은 적외선 센서를 탑재하고 있으며, 평시에는 15분 단위의 데이터를 산출하게 된다. 천리안에서 제공되는 많은 Product(강우강도, 해수면온도, 가강수량, 지구방출복사 등)는 수자원 및 기상에 관련된 데이터가 제공된다. 하지만 아직 검증이 많이 이루어지지 못하였다. 그래서 천리안 위성 데이터인 지표면 온도자료를 이용하여 천리안 위성의 효율성에 대해서 알아보고자 하며, 기존의 검증이 많이 이루어진 MODIS의 데이터와의 상관성을 분석하고 지상과의 관계를 검증 및 비교하여 천리안 위성의 활용성에 대해서 알아보려고 한다.
서울을 포함한 수도권의 지표면 온도를 분석하기 위하여 Landsat과 MODIS의 지표면 온도, AWS의 기온, 지표면 고도 및 토지이용도를 이용하였다. Landsat과 MODIS 위성의 지표면 온도와 AWS 기온의 분석은 상관계수, 평방근 오차(Root Mean Squared Error, RMSE), 선형회귀분석 등의 통계분석방법을 적용하였다. Landsat과 MODIS 지표면 온도의 상관계수는 0.32이고 RMSE는 4.61 K였다. 그리고 Landsat과 MODIS 지표면 온도와 AWS 기온의 상관성은 각각 0.83과 0.96이며 RMSE는 3.28 K, 2.25 K이었다. Landsat과 MODIS 지표면 온도는 비교적 높은 상관성을 보였으나 각각의 선형회귀의 기울기는 0.45와 1.02이었다. Landsat 5의 경우 전체 관측소에 대하여 0.5이하의 낮은 상관성을 보였고 Landsat 8의 경우는 일치되는 지점이 다른 위성에 비하여 적었으나 0.5이상의 상관성을 나타냈다. Landsat 7은 대부분 0.8이상의 높은 상관성을 보였고 대체적으로 서울중심부에서 높은 상관성이 나타났다. 위성의 지표면 온도와 지표유형에 따른 AWS 기온사이의 상관성은 0.8이상의 높은 상관성을 보였다. Landsat 위성의 지표면 온도의 상관성은 0.84이었고 RMSE는 3.1 K이상이었으며 MODIS 위성의 상관계수는 0.96이상이고 RMSE는 2.6 K이하였다. 결과적으로 두 위성의 지표온도의 차이는 관측시각 차이에 의한 것으로 위성의 해상도에 따라 복사량을 탐지하는 지표면의 면적 차이에 의하여 발생되는 것으로 사료된다.
콘크리트와 아스팔트가 상당 부분을 차지하는 도시의 물리적인 환경은 도시열섬효과를 일으키는 주요 원인이며, 일차적으로 토지이용 또는 토양피복에 따른 지표면온도의 상승으로 나타난다. 본 연구에서는 도시의 토지피복유형이 지표면온도에 미치는 영향을 공간해상도가 다른 MODIS, Landsat ETM+과 RapidEye 위성영상을 사용하여 비교 분석해 보았다. 연구대상지인 일산 신도시지역의 지표면온도는 토지 이용에 따라 뚜렷이 구분되는 패턴을 보여주었는데 건폐율이 높은 저층단독주택지구보다 건폐율이 낮고 녹지율이 높은 고층 아파트단지의 지표면온도가 현저히 낮게 나타났다. 토지피복유형과의 관계는 건물이나 도로 등 도시화지역의 면적이 증가할수록 기후존의 지표면온도가 증가하고, 식생과 수면, 그림자 지역의 면적이 늘어날수록 지표면온도는 떨어진다. NDVI와 지표면온도 사이에도 음의 선형상관관계가 나타나지만, 계절적 영향을 배제하기 어렵다는 단점이 있다.
본 연구에서는 대기 및 지표면 인자들에 대한 중적외 파장역의 복사휘도의 민감도를 복사전달모델인 MODerate resolution atmospheric TRANsmission (MODTRAN)6을 이용하여 분석하고 이를 이용하여 야간에 중적외 파장역 만을 이용한 지표면온도 산출 가능성을 평가하였다. 이를 기반으로 야간에 대해 다양한 조건을 반영한 지표면온도 산출식을 개발하고 처방 온도 자료와 현장 관측 자료를 이용하여 개발된 지표면온도 산출식의 수준을 평가하였다. 중적외 파장역을 활용한 위성 원격탐사에 주로 영향을 미치는 대기연직구조, 이산화탄소와 오존, 지표면온도의 일 변동, 지표면 방출률 그리고 위성의 관측각에 대해 민감도 실험을 실시하였다. 이때 분리대기창 기법 활용 가능성을 평가하기 위해 중적외 파장역을 투과율을 근거로 2개의 밴드로 분리한 후 민감도를 분석한 결과 밴드와 관계없이 대기연직구조에 가장 큰 영향을 받으며 지표면 방출률, 지표면온도의 일 변동, 위성의 관측각 순으로 영향을 받았다. 주요 변인 실험 모두에서 대기의 창에 해당되는 밴드 1은 민감도가 낮은 반면 오존과 수증기 흡수가 포함된 밴드 2에서는 민감도가 높아서 분리대기창 기법을 활용하여 지표면온도 산출이 가능할 것으로 판단하였다. 중적외 2개 밴드와 다양한 변인들을 이용하여 개발된 지표면온도 산출식은 복사모의 시 입력된 기준 지표면온도와 상관계수, 편의 그리고 root mean squared error (RMSE)가 각각 0.999, 0.023K과 0.437K의 수준을 보였다. 또한 26개의 현장관측 지표면온도 자료로 검증한 결과 상관계수는 0.993, 편의는 1.875K, RMSE는 2.079K을 보였다. 본 연구의 결과는 대기 및 지표면 조건이 야간의 중적외 두 밴드에 미치는 영향이 다른 특성을 이용하여 지표면온도를 산출할 수 있음을 제시한다. 따라서 향후에는 중적외 파장역 센서를 탑재한 위성자료를 이용하여 지표면온도를 산출하고 그 수준을 평가해 볼 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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