Land surface temperature(LST) is one of the key parameters in physics and meteorology of land-surface processes on regional and global scales. Urban Heat Island(UHI), a meteorological phenomenon by which the air temperature in an urban area increases beyond that in the suburbs, grows with the progress of urbanization. Satellite remote sensing has been expected to be effective for obtaining thermal information of the earth's surface with a high resolution. The main purpose of this study is to produce LST map of Cheongju and to analyze the spatial distributions of surface heat fluxes in urban areas. This study, taking Cheongju as the study area, aims to examine relationship between vegetation cover rates and surface temperature, and to clarify a method for calculation surface temperature with Landsat TM thermal images.
In this study, the impacts of land surface conditions, land cover (LC) map and leaf area index (LAI), on the short-range weather forecast over the East-Asian region were examined using Unified Model (UM) coupled with the MOSES 2.2 (Met-Office Surface Exchange Scheme). Four types of experiments were performed at 12-km horizontal resolution with 38 vertical layers for two months, July and August 2009 through consecutive reruns of 72-hour every 12 hours, 00 and 12 UTC. The control experiment (CTRL) uses the original IGBP (International Geosphere-Biosphere Programme) LC map and old MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) LAI, the new LAI experiment (NLAI) uses improved monthly MODIS LAI. The new LC experiment (NLCE) uses KLC_v2 (Kongju National Univ. land cover), and the new land surface experiment (NLSE) uses KLC_v2 and new LAI. The reduced albedo and increased roughness length over southern part of China caused by the increased broadleaf fraction resulted in increase of land surface temperature (LST), air temperature, and sensible heat flux (SHF). Whereas, the LST and SHF over south-eastern part of Russia is decreased by the decreased needleleaf fraction and increased albedo. The changed wind speed induced by the LC and LAI changes also contribute the LST distribution through the change of vertical mixing and advection. The improvement of LC and LAI data clearly reduced the systematic underestimation of air temperature over South Korea. Whereas, the impacts of LC and LAI conditions on the simulation skills of precipitation are not systematic. In general, the impacts of LC changes on the short range forecast are more significant than that of LAI changes.
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.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.250-252
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2006
The land surface temperature (LST) can be defined as a weighted average temperature of components which constitute a pixel. The coefficients of split-window algorithm for MTSAT-1R were obtained by means of a statistical regression analysis from radiative transfer simulations using MODTRAN 4.0 for a wide range of atmospheric, satellite viewing angle (SVA) and lapse rate conditions. 6 types of atmospheric profile data imbedded in the MODTRAN 4 are used for the radiative transfer simulations. The RMSE is clearly larger on warm and humid profiles than cold and dry profiles, especially when the satellite viewing angle and lapse rate are large. The derivation of LST equations according to the atmospheric profiles clearly decreased the RMSE without regard to the SVA and lapse rate. The bias and RMSE are decreased as the more controls factors included. This preliminary result indicates that the characteristics of atmosphere, SVA and lapse rate should be included in the LST equation.
The land surface temperature (LST) can be defined as a weighted average temperature of components which constitute a pixel. The coefficients of split-window algorithm for MTSAT-1R were obtained by means of a statistical regression analysis from radiative transfer simulations using MODTRAN 4.0 for a wide range of atmospheric, satellite viewing angle (SVA) and lapse rate conditions. 6 types of atmospheric profile data imbedded in the MODTRAN 4 are used for the radiative transfer simulations. The RMSE is clearly larger on warm and humid profiles than cold and dry profiles, especially when the satellite viewing angle and lapse rate are large. The derivation of LST equations according to the atmospheric profiles clearly decreased the RMSE without regard to the SVA and lapse rate. The bias and RMSE are decreased as the more controls factors included. This preliminary result indicates that the characteristics of atmosphere, SVA and lapse rate should be included in the LST equation.
Urban development and population have augmented the increase of impervious land-cover. This phenomenon has amplified the effects of climate change and increasing urban island effects due to increases in urban temperatures. Seoul, South Korea is one of the largest metropolitan cities in the world. While land uses in Seoul vary, land cover patterns have not changed much (under 2%) in the past 10 years, making the city a prime target for studying the effects of land cover types on the urban temperature. This research seeks to generalize the urban temperature of Seoul through a series of statistical tests using multi-temporal remote sensing data focusing on multiple scales and typologies of green space to determine its overall effectiveness in reducing the urban heat. The distribution of LST values was reduced as the size of urban forests increased. It means that changing temperature of large-scale green-spaces is less influenced because the broad distribution could be resulted in various external variables such as slope aspect, topographic height and density of planting areas, while small-scale urban forests are more affected from that. The large-scale green spaces contributed significantly to lowering urban temperature by showing a similar mean LST value. Both of concentration and dispersal of urban forests affected the reduction of urban temperature. Therefore, the findings of this research support that creating urban forests in an urban region could reduce urban temperature regardless of the scale.
본 연구는 2018년에 발생한 폭염 및 한파 발생 기간을 대상으로 습지의 지면온도 완화효과를 평가하기 위해 위성관측 지표면 온도(Land Surface Temperature, LST)와 지상 관측 기온 자료를 활용해 토지 이용별 특성 분석을 실시하였다. 폭염 기간에는 폭염주의보 발령 기준인 최고기온 33℃ 이상인 지역, 한파 기간은 한파주의보 발령 기준인 최저기온 -12℃ 이하의 지역을 대상으로 하였다. 위성 자료로는 Terra/Aqua Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)의 Daytime, Nighttime LST 자료, 지상 관측 기온 자료로는 전국 86개소의 종관기상관측장비(Automated Surface Observing System, ASOS) 지점에 대한 최고 및 최저 자료를 수집하여 데이터베이스를 구축하였다. 분석 결과, 한파 기간을 대상으로 하였을 때 산림의 지면온도의 평균이 -12.7℃로 가장 높았으며, 그 뒤로 밭과 습지가 각각 -12.9℃와 -13.0℃로 나타나 평균이 가장 낮은 도시의 -14.4℃에 비해 1.4℃ 더 높았다. 폭염 기간에도 도시지역의 평균이 34.6℃로 가장 높았고 습지는 33.0℃로 도시지역과 - 1.6℃의 차이를 보여 습지의 지면온도 완화효과를 확인하였다. 습지는 기간에 따라 차이는 있으나 지면온도의 완화 기능을 발휘하였고, 원격탐사 영상을 이용한 확인이 가능하였다.
도시의 지표면 기온 변화는 도시민의 열 쾌적성, 에너지 소비, 나아가 건강에 영향을 미치는 주요한 환경요인이다. 많은 연구가 도시 지표면 기온과 도시 건조환경(built-environment) 형태 간의 관계를 탐색해 왔으나 대부분 극궤도위성 자료를 사용해 정오 시간대 기온만을 분석하였다. 본 연구는 다양한 시간대 지표면 기온을 관측하는 ECOSTRESS 위성 자료를 활용하여 서울시 여름철 지표면 기온의 주간 변동을 탐색하였으며 기온 변동이 건조환경 유형별로 차별적으로 나타나는지 분석하였다. ECOSTRESS는 2018년 발사된 NASA 위성으로 점진 변화 궤도를 운항하며 다양한 시간대 지표면 온도를 70m 고해상도로 관찰한다. 본 연구는 2019~2022년 이른 오전(6:25AM)과 늦은 오후(5:26PM)에 걸친 자료를 수집하여 서울시 지표면 온도의 시계열 자료를 구축하였다. 환경 특성을 반영하는 녹지, 수면, 건축 형태(건폐율, 용적률, 높이) 데이터를 기반으로 계층적 군집분석을 실시해 8가지 건조환경 유형을 도출하였으며, 유형별 온도변동 특성을 비교하였다. 각 유형은 저층고밀거주지(low-rise compact), 저밀아파트단지(low-BCR Apt.), 강변 중고층 주거단지(Riverside Mid-rise Apt.), 중고층 용도혼합지역(mid-to-high-rise mixed use), 고층고밀지역(high-rise compact), 초고층빌딩(skyscrapers), 산림, 수면(하천)을 나타내었다. 분석 결과, 지표 기온의 공간적 격차는 새벽 이후 증가하여 정오(12:04)에 극대화된 뒤 다시 감소하였으며, 기온 변화가 급격한 지역과 안정적인 지역이 구분되었다. 저층 고밀 거주지와 고층 고밀지역의 경우 기온이 빠르고 높게 증가하여 기온변동성이 높았고, 저밀 아파트단지는 기온이 온화하고 완만하게 증가하며 기온 변동성이 낮았다. 건조환경 유형 간 평균기온의 서열은 시간별로 변화하지 않고 유지되었다. 이러한 결과는 폭염과 일교차 증가에 적응할 수 있는 도시형태에 시사점을 제공한다.
Land surface temperature (LST) for large areas can only be derived from surface-leaving radiation measured by satellite sensors. These measurements represent the integrated effect of the surface and are superior to point measurements on the ground, e.g. in Urban Heat Island. ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer) is an imaging instrument that is flying on the NASA's Terra satellite launched in December 1999. ASTER acquires 14 spectral bands and can be used to obtain detailed datas of land surface temperature, emissivity, reflectance and elevation. Spatial resolution of 90m of TIR channels of ASTER is useful when we analyze the spatial variations of surface heat fluxes in urban areas. The purpose of this study is to extract the LST using ASTER TIR channels.
기상 현상을 예측하는 수치예보모델의 주요한 기초 입력 데이터로 토지이용, 지형, 식생, 지표 온도 등이 있다. 이 중 지표 온도의 일부인 내륙 수면 온도에 대한 지상 관측 데이터는 강이나 호수의 일부 지역에만 존재한다. 따라서 본 연구는 수치예보모델의 입력 데이터인 내륙 수면 온도로 활용할 수 있는 MODIS 위성영상의 지표 온도 데이터의 오차정도를 확인하기 위해 국내 내륙 수온 지상 관측 데이터와 비교 분석하였다. 이를 위해 2011년 7월부터 2012년 6월까지 약 1년의 MODIS Land Surface Temperature(LST) 데이터와 수질자동측정망의 수온 데이터를 비교하였다. MODIS 데이터는 주간 및 야간 데이터로 구성되는 데, 각각의 월 평균 오차는 $2^{\circ}{\sim}8^{\circ}C$, $3^{\circ}{\sim}12^{\circ}C$로 주간 데이터의 오차가 작았다. 특히, 주간 데이터의 오차는 가을에 $2^{\circ}C$로 다른 계절에 비해 작았고, 야간 데이터는 여름에 $3^{\circ}C$로 다른 계절에 비해 작았다. 또한 지역적으로는 한강, 낙동강, 금강, 영산강의 4대강을 비교한 결과 가장 남쪽에 있는 영산강 유역에서 가장 오차가 작았다. 본 연구를 통해 수치예보모델의 입력 데이터로 활용함에 있어 MODIS 지표 온도 데이터의 오차 정도를 확인할 수 있었다. 연구 결과는 아시아 지역에 대해 수치예보모델을 운용할 때 북한 및 해외 지역에 대해 MODIS 지표 온도 데이터를 활용함에 있어 그 오차 정도의 기준이 될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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