• 제목/요약/키워드: FVC (Fraction Vegetation Cover)

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SPOT/VEGETATION 자료를 이용한 한반도의 광합성유효복사율(FPAR)의 산출 (Retrieval of the Fraction of Photosynthetically Active Radiation (FPAR) using SPOT/VEGETATION over Korea)

  • 피경진;한경수
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제26권5호
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    • pp.537-547
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    • 2010
  • FPAR는 다양한 육상 생태계 모텔에서 중요한 입력변수로 사용된다. 이 때문에 다양한 global product의 형태로 제공되고 있다. 하지만 한반도를 영역으로 하는 연구에 이를 바로 적용 시 오차가 발생할 수 있고, 이것은 위성자료를 이용한 지면 정보 산출에 있어서 직접적인 오차요인이 된다. 따라서 본 연구에서는 Terra/MODIS와 SPOT/VEGETATION 그리고 ECOCLIMAP 자료를 이용해 한반도에 최적화된 FPAR를 산출 하였고, 또한 기존에 사용하였던 LAI와의 관계식을 사용하지 않고, SPOT/VGT NDVI 로부터 계산된 FVC (Fraction Vegetation Cover)를 직접 이용하여 FPAR를 산출 하였다. 이를 위해 식생지수의 선형/비선형 관계를 이용하여 구하는 경험적인 방법을 적용하여 회귀분석을 수행한 결과 cropland와 forest에서 각각 결정계수 (Coefficient of Determination, $R^2$)가 0.9039. 0.7901으로 정확도가 높은 관계식을 도출해내었다. 최종적으로 Reference FPAR 자료와의 비교 분석을 통해 본 연구에서 산출된 FPAR가 전반적인 패턴을 잘 표현하면서 불규칙하게 발생하던 노이즈 또한 보정된 것을 확인 할 수 있었다. 이렇게 한반도에 최적화된 입력변수의 사용은 산출물의 정확도뿐만 아니라 연구의 질 향상에도 도움을 줄 것으로 사료된다.

히마와리 위성자료를 이용한 산불방사열에너지 산출 (Retrieval of Fire Radiative Power from Himawari-8 Satellite Data Using the Mid-Infrared Radiance Method)

  • 김대선;이양원
    • 대한공간정보학회지
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    • 제24권4호
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    • pp.105-113
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    • 2016
  • 산불방사열에너지(fire radiative power)는 산불로부터 방출되는 에너지로서 산불의 연소과정에서 발생하는 온실가스를 추정하기 위한 기초자료로 이용된다. 유럽, 아프리카, 아메리카 지역의 정지궤도 위성센서들은 준실시간의 산불방사열에너지를 산출 및 제공하고 있지만 아시아권에는 아직까지 정지궤도 위성기반의 공식적인 산불방사열에너지 산출물이 제공되지 않고 있다. 본 연구에서는 중적외 복사휘도법(mid-infrared radiance method)을 이용하여 히마와리(Himawari-8) 위성 기반의 산불방사열에너지를 최초로 산출하였으며, 산출정확도를 검증하기 위해 인도네시아 수마트라 지역에 대해 Aqua/Terra 위성의 MODIS(moderate resolution imaging spectroradiometer) 산불방사열에너지 산출물과의 비교검증을 실시하였다. 이 과정에서 NDVI(normalized difference vegetation index)와 FVC(fraction of vegetation coverage)를 이용하여 중적외 복사휘도법의 중요인자인 지표면 방출률을 지면피복 종류에 따라 계산하였으며, 최적화 실험을 통하여 히마와리 AHI(advanced Himawari imager)의 센서계수 a = 3.11을 도출하였다. 본 연구를 통해 산출된 히마와리 산불방사열에너지는 MODIS를 기준으로 약 20%의 평균절대백분비오차를 나타내었으며 이는 미국과 유럽연합의 정지궤도위성의 산불방사열에너지 검증결과와 유사한 수준의 정확도로 평가된다. 히마와리 산불방사열에너지의 산출정확도는 산불의 크기와 위성관측각에 따라 일부 차이를 보였으나 태양천정각과 토지피복에 따른 영향은 거의 없는 것을 알 수 있었다. 이 연구는 아시아권의 정지궤도위성 산불방사열에너지 산출을 위한 참고자료로서 활용가치가 있으며 산불방출 온실가스 추정에 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

위성기반의 지표면 온도를 활용한 기상관측소의 열적 공간 대표성 테스트 (Test of Therrml Spcial Representativity Using Satellite based Land-Surface Temperature)

  • 이창석;한경수;염종민;박윤영
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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    • 대한원격탐사학회 2007년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.228-233
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    • 2007
  • 지표면 온도(Land Surface Temperature, LST)는 지표와 대기간의 수증기 교환을 조절하는 중요한 기상변수중의 하나이다. 그 외에도 지표면 온도는 토양의 상태나 식생의 성장에도 밀접한 관계가 있어 임업과 농업에도 널리 활용되고 있다. 본 연구의 목적은 위성 지표면 자료를 이용하여 지상관측점의 열적 공간 대표성을 알아내는 것이다. 전국에총 76개의 관측소가 있으며 그중에서 선정된 6곳 의 관측소(서울,부산,대전,대구,광주,춘천)를 MODIS LST product와 비교를 하였다. 비교 방법은 위성 자료의 pixel size를 $3{\time}\;3$, $5{\time}\;5$, $7{\time}\;7$, $9{\time}\;9$, $11{\time}\;11$, $15{\time}\;15$, $19{\time}\;19$, $25{\time}\;25$로 변환하여 각 pixel size별 평균값을 계산하여 MODIS product와 비교하여 선형분석을 하였다. 분석의 요소로 Fraction Vegetation Cover(FVC)와 Digital Elevation Model(DEM)을 사용하였으며 분석 결과 FVC의 상관관계과 DEM보다 높은 상관성을 보여주었다. 선형분석으로 도출한 식으로 지표면 온도를 재산출한 뒤 지상관측값과의 RMSE를 산출하였다. 대표성 규명을 위한 RMSE는 일 최고 기온 산출 모델에 관한 연구를 참고하여 $^{\circ}C$로 결정하였다.

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MODIS 지표면온도 자료를 이용한 기상관측소의 열적 공간 대표성 조사 (Thermal Spatial Representativity of Meteorological Stations using MODIS Land Surface Temperature)

  • 이창석;한경수;염종민;송봉근;김영섭
    • 한국지리정보학회지
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    • 제10권3호
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    • pp.123-133
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    • 2007
  • 본 연구에서는 위성 기반의 지표면 온도 자료를 이용하여 기상관측소의 열적 공간 대표성을 조사하였다. 전국에는 총 76개의 기상관측소가 있으며, 그 중에서 서울, 부산, 대전, 대구, 광주, 춘천을 선택하여 MODIS(MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) LST(Land Surface Temperature) 자료와 비교를 하였다. 비교 방법은 위성 자료의 window size를 지상 기온 관측소에 해당하는 화소를 중심으로 $1km{\times}1km$, $3km{\times}3km$, $5km{\times}5km$, $7km{\times}7km$, $9km{\times}9km$, $11km{\times}11km$, $15km{\times}15km$, $19km{\times}19km$, $25km{\times}25km$로 변환하여 만들어진 window size별 평균값을 계산하고, 지상기온과 MODIS LST를 비교하여 선형회귀분석을 하였다. 분석의 요소로 FVC(Fraction Vegetation Cover)와 DEM(Digital Elevation Model)을 순차적으로 사용하였다. 선형회귀분석으로 도출한 식으로 LST를 기온값으로 추정하여 지상관측 기온과의 RMSE를 계산하였다. 기상관측소의 열적 대표성 조사를 위한 RMSE의 임계값은 일 최고 기온 산출 모델에 관한 연구를 참고하여 $4^{\circ}C$이하로 결정하였다. 분석결과 6곳의 기상관측소의 대표성은 대전이 $15km{\times}15km$, 춘천 $11km{\times}11km$, 서울 $7km{\times}7km$, 대구 $5km{\times}5km$, 광주 $3km{\times}3km$, 부산 $3km{\times}3km$로 나타났다.

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