Evapotranspiration mapping using both meteorological ground-based measurements and satellite-derived information has been widely studied during the last few decades and various methods have been developed for this purpose. It is significant and necessary to estimate regional evapotranspiration (ET) distribution in the hydrology and water resource research. The study focused on analyzing the surface ET of Chungbuk region using Landsat 7 ETM imagery. For this process, we estimated the regional daily evapotranspiration on May 8, 2000. The estimation of surface evapotranspiration is based on the relationship between Temperature Vegetation Dryness Index (TVDI) and Morton's actual ET. TVDI is the relational expression between Normalized Difference of Vegetation Index (NDVI) and Land Surface Temperature (LST). The distribution of NDVI corresponds well with that of land-use/land cover in Chungbuk. The LST of several part of city in Chungbuk region is higher in comparison with the averaged LST. And TVDI corresponds too well with that of land cover/land use in Chungbuk region. The low evapotranspiration availability is distinguished over the large city like Cheongju-si, Chungju-si and the difference of evapotranspiration availability on forest and paddy is high.
Because of urban development and changed land cover types, It is very important to acquire pixel unit of land surface temperature(LST) information when the heat island effect(HIE) of regional area are investigated. The brightness temperature observed by satellite is very useful for assessing the pixel unit of LST distributions for the analysis of thermal environment problems of urban areas. Also, satellite land cover data are very useful to our understanding of surface conditions of study areas. In this study, brightness temperature information of Landsat TM thermal channel was analyzed and compared with land cover information of Jeon-ju city. The atmospheric correction of TM thermal channel carried out to explain for compared LST long term monitoring errors. However, simple estimation and evaluation methods to find a physical relationship between LST from satellite images and in-situ data are compared with reference channel emissivity.
본 연구는 도시지역에서 지표용도를 결정하는 요인으로서 토지이용과 식생분포를 설정하고 이들의 상호관계를 규명하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 대구광역시를 사례지역으로 위성영상을 판독하고 그 결과를 수치지도와 중첩하여 분석을 실시하였다. 지표온도와 식생지수(표준식생지수)는 위성영상분석을 통하여 도출하였고 토지이용자료는 통계청이 지난 2001년 제작한 기초단위구 자료를 통하여 획득하였다. 분석결과 예상한 바와 같이 지표온도는 식생분포와 토지이용분포와 깊은 상관관계가 있는 가운데 식생상태보다는 토지이용에 의해 더욱 많은 영향을 받는 것으로 나타났다. 이에 따라 본 연구는 토지이용과 지표온도와의 관계규명에 초점을 두었다. 이를 위하여 본 연구는 18개로 구분된 토지이용을 표면온도에 따라 Duncan 검증방법으로 7-8개의 그룹으로 분류하였다. 이에 의하면 지표온도는 제조업과 관련된 토지이용이 많은 지역에서 가장 높았고, 그 뒤를 이어 도심상업지역이 높았다. 반면 농업 및 임야지역의 지표온도가 가장 낮게 나타났다.
본 연구에서는 광역지역에 대한 지표온도를 추출할 목적으로 대상지역에 대한 시계열 Landsat TM/ETM+영상을 획득하여 기하보정 및 방사보정을 실시하고 NASA모델을 이용하여 지표온도를 추출하였다. 그리고 대상지역에 대한 피복분류를 통하여 이에 따른 고유 방사율을 적용하는 1차 보정을 실시하는 한편, 기상청 기온자료와의 상관관계를 분석하여 보정식을 설정하고 영상으로부터 획득한 지표온도를 2차적으로 보정함으로써 영상을 이용한 지표온도 추출의 정확도를 향상시키고자 하였다. 그 결과, 1,2차 보정에 의해 획득한 지표온도는 기상청자료와 약 ${\pm}3.0^{\circ}C$의 평균편차내에서 보정된 지표온도를 획득할 수 있었다. 연구결과의 재검증을 위하여 다른 시기의 Landsat 영상에 적용함으로써 대상지역에 대한 지표온도를 비교적 높은 정확도로 획득할 수 있었다.
도시 확장은 도시의 온도를 상승시키고, 이러한 도시의 온도 상승은 사회적, 경제적, 신체적 피해를 초래한다. 이러한 도시열섬을 예방하고 도시의 지표면 온도를 감소시키기 위해서는 도시 공간을 구성하는 지형지물들의 냉각 효과를 계량화하는 것이 중요하다. 이에 본 연구에서는 서울을 대상으로 토지피복 각각의 객체들과 지표면 온도와의 관계를 파악하고자 토지피복지도 6개 클래스로 분류하여 지표면 온도와 객체들의 면적, 둘레/면적, 정규식생지수와의 상관분석과 다중회귀분석을 수행했다. 분석 결과 정규식생지수는 지표면 온도와 상관성이 높게 나타났다. 그리고 다중회귀분석에서도 지표면 온도 예측에 정규식생지수가 다른 계수보다 높은 영향력을 행사했다. 다만 다중회귀분석 결과 도출된 모델들의 설명력은 낮게 나타났는데, 향후 아리랑 3A의 고해상 중적외선 데이터를 연계 활용하여 지속적인 모니터링을 수행한다면 모델의 설명력을 한층 강화할 수 있을 것이다. 그리고 녹지공간의 식생 활력까지 고려한 토지피복 유형과 도시 공간 내 지표면 온도와의 관계를 기반으로 도시계획에 활용한다면 도시의 지표면 온도를 저감하는데 큰 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.
Land-surface and soil processes significantly affect mesoscale local weather systems as well as global/regional climate. In this study, characteristics of land-surface models (LSMs) and soil models (SMs) that are frequently coupled into mesoscale meteorological models are investigated. In addition, detailed analyses on three LSMs, employed by the PSU/NCAR MM5, are provided. Some impacts of LSMs on heavy rainfall prediction are also discussed.
두 시기의 분류영상으로부터 추출된 각각의 정보를 지리정보의 속성정보로 입력하여 지리정보시스템의 한 매개변수로 이용함으로써 두 시기의 지표변화정보를 동시에 추출할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 지표피복 정보를 획득할 수 있는 원격탐사기법과 지리정보시스템의 장점을 활용하여 토지이용 변화양상과 더불어 지표의 효율적인 관리 및 개발을 위한 기초자료를 제시하고자 하였다 지표변화정보 추출에 관한 연구를 수행한 결과 기존의 영상분류방법보다 영상정보처리를 쉽게 할 수 있어 각 화소에 대한 지표의 변화과정을 쉽게 알 수 있었다.
최근 급격한 온실가스 증가에 기인하여 대기와 해양 그리고 빙권의 변화가 나타나고 또한 기온과 수분의 함량 변화에 따라서 지표 환경도 서서히 변하기 시작하는 것으로 보고되고 있다. 지표환경의 반응은 생지화학적 반응과 생물리학적 반응으로 구분 할 수 있는데, 생지화학적 반응은 기후변화에 따른 광합성이나 이와 유사한 지표환경의 변화 그리고 이에 따른 화학적인 피드백을 지칭하며 이는 대기의 온실가스 농도를 변화 시키는 역할을 한다. 생물리학적 반응은 기후변화에 따라 식생의 분포가 변하게 되고 이에 따른 태양에너지의 입사율 변화 등과 같은 물리적 반응을 나타낸다. 과거 기후변화역사에도 식생의 변화가 기후변화에 미치는 영향이 매우 컸던 경우가 있었고, 앞으로의 기후변화는 거대하고 급격하게 일어날 것으로 예측되기 때문에, 미래 기후변화의 정확한 예측을 위해서는 지표환경변화의 물리 화학적 변화를 이해하고 예측 모형에 정확히 포함시킬 필요가 있다.
UHI (Urban Heat Island) is an important environmental issue occurring in highly developed (or urbanized) area such as Seoul Metropolitan City of Korea due to modification of the land surface by man-made structures. With the advance of the remote sensing technique, land cover types and LST (Land Surface Temperature) influencing UHI were frequently investigated describing that they have a positive relationship. However, the concept of land cover considers material characteristics of the urban cover in a comprehensive way and does not provide information on how human activities influence on LST in detail. Instead, land use reflects ways of land use management and human life patterns and behaviors, and explains the relationship with human activities in more details. Using this concept, LST was segmented according to land use types from the Landsat imagery to identify the human-induced heat from the surface and interannual and seasonal variation of LST with GIS. The result showed that the LST intensity of Seoul was greatest in the industrial area and followed by the commercial and residential areas. In terms of size, the residential area could be defined as the major contributor among six urban land use types (i.e., residential, industrial, commercial, transportation, etc.) affecting UHI during daytime in Seoul. For temperature, the industrial area was highest and could be defined as a major contributor. It was found that land use type was more appropriate to understand the human-induced effect on LST rather than land cover. Also, there was no significant change in the interannual pattern of LST in Seoul but the seasonal difference provided a trigger that the human life pattern could be identified from the satellite-derived LST.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.574-577
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2006
In this paper, we developed a forest fire detection algorithm which uses a regression function between NDVI and land surface temperature. Previous detection algorithms use the land surface temperature as a main factor to discriminate fire pixels from non-fire pixels. These algorithms assume that the surface temperatures of non-fire pixels are intrinsically analogous and obey Gaussian normal distribution, regardless of land surface types and conditions. And the temperature thresholds for detecting fire pixels are derived from the statistical distribution of non-fire pixels’ temperature using heuristic methods. This assumption makes the temperature distribution of non-fire pixels very diverse and sometimes slightly overlapped with that of fire pixel. So, sometimes there occur omission errors in the cases of small fires. To ease such problem somewhat, we separated non-fire pixels into each land cover type by clustering algorithm and calculated the residuals between the temperature of a pixel under examination whether fire pixel or not and estimated temperature of the pixel using the linear regression between surface temperature and NDVI. As a result, this algorithm could modify the temperature threshold considering land types and conditions and showed improved detection accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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