본 연구는 분포형 수문 모형인 TOPMODEL의 기본 입력자료인 지형지수, 1n(a/tan {{{{{B}_{}}}}}) 산정을 위한 알고리즘과 수로형성면적(CIT)과 구배멱급수(H)를 고려한 개선된 지형지수 산정 알고리즘의 국내 지형에 대한 적용성을 검토하였다. 대상 유역은 청도천 유역의 한제천 소유역 (18.6km2)과 위천 대표 시험유역의 동곡 소유역(33.6km2)으로, 이 두 유역에 대한 10m, 20m, 30m, 50m, 100m의 수치고도자료(Digital elevation model ; DEM)을 구축하였다. 기존 알고리즘에 대해 수로형성면적의 적용 결과, 수로 격자에 대한 지형지수의 적절한 처리를 통해 개선된 계산 결과를 얻을 수 있었고, 구배멱급수(H)의 적용을 통해 기존의 다방향 흐름(MFD) 알고리즘에 비해 유역 내 협곡 지점에 대한 흐름의 수렴 효과를 얻을 수 있었다. 개선된 알고리즘에 의해 계산된 지형지수 분포는 최대값의 감소로 유출 모의시 과도한 초기 유출 계산 문제를 완화시킬 수 있었다. 기존 알고리즘을 사용한 유출 모의와 비교하여 개선된 알고리즘을 활용한 전체적인 모의 효율은 유사하나 수문정보의 공간 분포 산정은 보다 합리적인 결과를 도출하였다,
In this study, we analyzed the impacts of land surface characteristics on spatially and temporally distributed soil moisture values at the Yongdam and Soyang-river dam watersheds in 2014 and 2015. The soil moisture, NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and temperature values at the spatio-temporal scales were estimated using satellite-based MODIS (MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer) products. Then the Pearson correlations between soil moisture and land surface characteristics (NDVI, temperature and DEM-digital elevation model) were estimated and analyzed, respectively. Overall, the monthly soil moisture values at the time step were highly influenced by the precipitation amounts. Also, the results showed that the soil moisture has the strong correlation with DEM while the temperature was inversely correlated with the soil moisture. However the monthly correlations between NDVI and soil moisture were highly varied along the time step. These findings indicated that water loss near the land surface are highly occurred by soil and plant activities as evapotranspiration and infiltration during the no/less precipitation period. But the high precipitation amounts reduce the impacts of land surface characteristics because of saturated condition of land surface. Thus these results demonstrated that soil moisture values are highly correlated with land surface characteristics. Our findings can be useful for water resources/environmental management, agricultural drought, etc.
최근 댐 저수지 주변의 3차원 공간정보 구축은 퇴사량 조사와 같은 댐 관리 업무에 매우 중요한 부분이나 기존에는 지형측량을 위해 토탈스테이션과 단빔음향측심기(SBES)를 사용한 관계로 정밀한 지형자료 취득이 어려웠다. 본 연구에서는 LiDAR와 멀티빔음향측심기(MBES)를 이용하여 댐 저수지 주변의 정밀 지형자료를 구축하는 기법을 제시하였다. 먼저, 육상부에 대해 LiDAR 측량을 수행한 후 지상기준점을 이용한 캘리브레이션을 수행하였으며 건물이나 수목을 제거하는 알고리즘을 통해 육상부의 DEM 자료를 구축하였다. 구축된 LiDAR DEM을 GPS 지형측량과 검측한 결과 표준오차는 0.108m로 나타났으며, 따라서 LiDAR 허용오차를 만족하는 3차원 지형자료를 구축할 수 있었다. 또한 저수지에 대해서는 MBES를 수행한 후 지형측량과의 검측과정을 통해 IHO의 수심측량 허용오차 기준을 만족하는 지형정보를 구축할 수 있었다. 그리고 LiDAR와 MBES 측량자료를 통합한 후 고해상도 정사영상지도와의 연계를 통해 퇴사량 예측 및 지형변화 모니터링 등과 같은 댐 관리 업무에 활용 가능한 3차원 공간영상정보를 구축할 수 있었다.
기상청 일사관측소 관측환경 분석을 위하여 수치표고모델(DEM)과 태양복사모델을 이용하여 주변지형에 의한 차폐와 하늘시계요소(SVF) 및 일사량을 산출하였다. 지형고도자료(10 m 해상도)를 통해 관측소를 중심으로 주변 25 km내의 지형들을 이용하여 스카이라인과 SVF를 계산하였다. 또한, 일사관측소별 산출된 천기도와 스카이라인을 중첩하여 지형에 의한 차폐를 분석하였다. 특히 인천 관측소는 주변지형의 차폐가 적었고 청송군과 추풍령 관측소는 주변 지형에 의한 차폐가 큰 관측소로 나타났다. 태양복사모델을 이용하여 동일 조건에서 지형 특성에 따른 일사량을 산출하여 지형에 의한 기여도를 분석하였다. 연누적 일사량 계산결과, 청송군 관측소의 경우 수평면 일사량과 비교하였을 때 직달일사량은 12.0% 이상 차폐되었고 산란일사량은 5.6% 그리고 전천일사량은 4.7% 감소하였다. 평균 일누적 일사량을 기준으로 편차를 분석하였을 때 0.3% 이상 전천일사량이 감소되는 지점은 6개 관측소였다. 42개 관측소 중 8소는 관측소의 이전 또는 관측장비의 이동설치가 시급한 것으로 분석되었고 1/2 이상(24소)의 관측소는 일사관측환경에 대한 검토가 필요한 것으로 분석되었다. DEM자료는 관측소 주변의 인공구조물과 식생 등이 포함되지 않기 때문에 더 상세한 관측환경분석이 요구된다.
지형 효과가 포함된 태양복사 모델(GWNU)을 이용한 한반도의 태양광 자원지도를 개발하였다. 태양복사 모델의 입력 자료는 위성 관측 자료(MODIS, OMI, MTSAT-1R)와 수치 모델(RDAPS) 자료를 사용하였으며 특히 고해상도 지형 자료를 이용하여 지형 효과에 따른 한반도의 지표면 태양광 변화를 계산하였다. 계산 결과를 월 및 연 누적하여 분석하였을 때 여름철은 태양 고도각이 높아 지형 효과에 영향이 10% 이하로 적은 반면 겨울철은 20% 이상의 큰 차이가 나타났다. 또한 4 km 해상도의 지표면 태양광의 경우보다 1 km 해상도의 경우 지형 효과 포함에 따른 태양광 차이가 약 2배 정도 크게 나타났다. 즉 지표면에 도달하는 태양광을 정확히 모델링하기 위해서는 입력 자료뿐만 아니라 정확하고 고해상도의 지형 자료가 필연적이며 지형효과는 더욱 뚜렷이 나타나 실제와 유사할 것이다.
The images of MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) that provide wider swath and shorter revisit frequency than Land Satellite (Landsat) and Satellite Pour I' Observation de la Terre (SPOT) has been used fer land cover classification with better spatial resolution than National Oceanic and Atmosphere Administration/Advanced Very High Resolution Radiometer (NOAA/AVHRR)'s images. Due to the advantages of MODIS, several researches have conducted, however the results for the land cover classification using MODIS images have less accuracy of classification in small areas because of low spatial resolution. In this study, uncertainty of paddy fields classification using MODIS images was conducted in the region of Gyeonggi-do and the relation between this uncertainty of estimating paddy fields and topographical factors was also explained. The accuracy of classified paddy fields was compared with the land cover map of Environmental Geographic Information System (EGIS) in 2001 classified using Landsat images. Uncertainty of paddy fields classification was analyzed about the elevation and slope from the 30m resolution Digital Elevation Model (DEM) provided in EGIS. As a result of paddy classification, user's accuracy was about 41.5% and producer's accuracy was 57.6%. About 59% extracted paddy fields represented over 50 uncertainty in one hundred scale and about 18% extracted paddy fields showed 100 uncertainty. It is considered that several land covers mixed in a MODIS pixel influenced on extracted results and most classified paddy fields were distributed through elevation I, II and slope A region.
본 연구는 계측자료가 부족한 유역을 대상으로 위성강우 활용 및 위성강우의 보정방법을 통해 홍수량 추정의 기술적인 방법을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 연구대상유역은 모로코 세부강 유역을 대상으로 하였다. 세부강 유역 홍수량 추정을 위한 모형은 IFAS(Integrated Flood Analysis System)와 GRM(Grid baed Rainfall-Runoff Model)을 이용하였다. 연구 유역에 대한 강우자료는 일일관측의 지상계측 자료와 시간계측 위성강우자료를 이용하였다. 위성강우를 이용한 홍수분석에서 일일 지상계측 강우량과 위성강우의 시간계측 자료를 합성하여 위성강우자료를 수정하였다. 지형자료는 90m 공간해상도의 Shuttle Radar Topographic Mission DEM(SRTM DEM)과, 1km 공간해상도의 Global map의 토지피복도와 US Food and Agriculture Organization(US FAO)의 Harmonized World Soil Database(HWSD) 토양도를 이용하였다. 과소추정되는 위성강우는 지상계측 자료를 활용하여 보정하였다. 수정된 위성강우를 이용한 유출분석에서는 첨두유출량이 IFAS는 $5,878{\sim}7,434m^3/s$, GRM은 $6,140{\sim}7,437m^3/s$의 유출이 발생하는 것으로 분석되었다. 그러므로 2009~2010년에 발생한 세부강 유역의 첨두홍수량은 $5,800m^3/s$에서 $7,500m^3/s$의 범위에서 발생한 것으로 추정되었다. 보정된 위성강우를 활용한 홍수량 추정결과는 두 모형 모두 유사한 홍수량을 나타내었다. 따라서 본 연구에서 제시한 위성강우의 보정기법은 계측자료가 부족한 지역의 적정 홍수량 추정에 적용될 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 중심신경망을 이용하여 위성영상으로부터 직사각형 형태의 3차원 건물의 지붕모델을 재구성하는 방법을 연구하였다. 제안된 3차원 지붕모델 재구성 기법의 핵심은 3차원 선소의 군집화에 있다. 이를 위해 한 쌍의 스테레오 영상으로부터 구해진 DEM (Digital Elevation Map) 데이터와 2차원 선소에 의해서 3자원 선소를 발생하였다. 제안된 군집화 과정은 중심신경망을 이용한 방법에 의해 수행되며, 2단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 선소 추출과정에서 끊어지거나, 중복된 3차원 선소를 건물을 이루는 주된 선소로 군집화하고, 두 번째 단계에서는 건물을 구성하는 주된 선소를 구하기 위해 서로 평행인 선소들의 군으로 군집화를 수행한다. 이 군집화 결과를 최종 클러스터링 과정을 통해 직사각형 형태의 지붕모델로 재구성하게 된다. 제안된 방법이 대전지역의 고해상도 IKONOS 위성영상에 의해 실험되었다. 재구성된 건물모델이 원래 건물의 위치와 형태를 대체로 정확히 반영하여, 본 논문에서 제안된 기법을 고해상도 위성영상에 적용하여 도시지역의 건물모델을 구축하는데 효과적으로 사용될 수 있음이 입증되었다.
Most research materials (data), which are used for the study of digital mapping and digital elevation model (DEM) in the field of Remote Sensing and Aerial Photogrammetry are aerial photographs and satellite images. Additionally, they are also used for National land mapping, National land management, environment management, military purposes, resource exploration and Earth surface analysis etc. Although aerial photographs have high resolution, the data, which they contain, are not used for environment exploration that requires continuous observation because of problems caused by its coastline, as well as single - spectral and long-term periodic image. In addition to this, they are difficult to interpret precisely because Satellite Images are influenced by atmospheric phenomena at the time of photographing, and have by far much lower resolution than existing aerial photographs, while they have a great practical usability because they are mulitispectral images. The PKNU 2 is an aerial photographing system that is made to compensate with the weak points of existing aerial photograph and satellite images. It is able to take pictures of very high resolution using a color digital camera with 6 million pixels and a color infrared camera, and can take perpendicular photographs because PKNU 2 system has equipment that makes the cameras stay level. Moreover, it is very cheap to take pictures by using super light aircraft as a platform. It has much higher resolution than exiting aerial photographs and satellite images because it flies at a low altitude about 800m. The PKNU 2 can obtain multispectral images of visible to near infrared band so that it is good to manage environment and to make a classified diagram of vegetation.
In the numerical weather model, surface properties can be defined by various parameters such as terrain height, landuse, surface albedo, soil moisture, surface emissivity, roughness length and so on. And these parameters need to be improved in the Seoul metropolitan area that established high-rise and complex buildings by urbanization at a recent time. The surface roughness length map is developed from digital elevation model (DEM) and it is implemented to the high-resolution numerical weather (WISE-WRF) model. Simulated results from WISE-WRF model are analyzed the relationship between meteorological variables to changes in the surface roughness length. Friction speed and wind speed are improved with various surface roughness in urban, these variables affected to temperature and relative humidity and hence the surface roughness length will affect to the precipitation and Planetary Boundary Layer (PBL) height. When surface variables by the WISE-WRF model are validated with Automatic Weather System (AWS) observations, NEW experiment is able to simulate more accurate than ORG experiment in temperature and wind speed. Especially, wind speed is overestimated over $2.5m\;s^{-1}$ on some AWS stations in Seoul and surrounding area but it improved with positive correlation and Root Mean Square Error (RMSE) below $2.5m\;s^{-1}$ in whole area. There are close relationship between surface roughness length and wind speed, and the change of surface variables lead to the change of location and duration of precipitation. As a result, the accuracy of WISE-WRF model is improved with the new surface roughness length retrieved from DEM, and its surface roughness length is important role in the high-resolution WISE-WRF model. By the way, the result in this study need various validation from retrieved the surface roughness length to numerical weather model simulations with observation data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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