• 대한지리학회지
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• 제48권4호
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• pp.497-508
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• 2013

본 연구의 목적은 기후요소와 대기 에어로졸이 한반도 식물계절학적 특성에 미치는 영향을 위성자료 분석을 통해 규명하는 것이다. 매일 관측되는 위성관측 자료의 분석을 통해 지표관측이 갖는 식물계절학적 연구상의 시계열적 한계를 극복하고자 하였다. 연구결과에 따르면, 분석된 4개의 주요 산림생태계 중 상록수림, 낙엽수림, 초지는 서로 유사한 식물계절학적 특성을 보인 반면, 혼합림의 생장 패턴의 연도별변화는 상이하게 나타났다. 식생지수(VI)의 연중 진폭이 큰 삼림은 VI 연중 최대치에 보다 빨리 도달하는 것으로 조사되었지만, 동일 삼림생태계 내에서는 시계열적인 관련성이 나타나지 않았다. 식생지수의 위상(phase)은 VI 최대치가 관측되는 연중 시점을 의미하는데, 기온의 변화와 강한 상관성을 보였다. 에어로졸 광학두께(AOT)의 시계열변화는 연도별 변화뿐만 아니라 계절적 특징을 강하게 나타내었다. 일반적으로, 에어로졸 농도는 늦봄부터 초여름에 걸쳐 가장 높게 나타났다. 하지만 AOT의 연도별변화 패턴은 진폭과 위상 변화 측면에서 식생지수와 통계적으로 강한 상관관계를 보이지 않았다. 단지, AOT의 연중 진폭(amplitude)이 식생지수의 진폭과 미약한 상관관계를 보인 결과로 볼 때, 전반적인 에어로졸의 농도 변화가 식생활동에 영향을 미칠 개연성이 있다고 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권7호
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• pp.545-555
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• 2020

본 연구에서는 해외 수력댐 건설 프로젝트의 사전조사 기초자료 제공을 위하여 댐 위치 결정을 위한 사전적지분석 알고리즘을 개발하고, 위성영상 수치표고자료인 ASTER Global Digital Elevation Model (ASTGTM)과 토지피복자료인 Terra/Aqua combined Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) MCD12Q1를 사용하였다. 사전적지분석 알고리즘은 DEM의 전처리, 하천망생성, 유역분할과 지형정보를 고려한 적지분석과 댐 건설 시 수몰면적에 따른 보상면적 산정 알고리즘을 포함하고 있으며 Python기반의 오픈소스 GIS로 구현되었다. 적지분석은 사용자가 하천 위의 지점을 선택하면, DEM으로부터 낙차, 도달시간, 내용적곡선과 같은 지형정보와 토지피복자료를 통한 보상면적을 기반으로 지점의 적지여부를 평가한다. 분석알고리즘은 국내 부항, 보현산, 성덕, 영주댐을 대상으로 시범적용 됐으며 해당 지점의 가능 최대낙차는 각각 37, 67, 73, 42 m로 나타났으며 최대저수면적은 1.81, 2.4, 2.8, 8.8 ㎢ 최대저수량은 35.9, 68, 91.3, 168.3×10⁶ ㎥으로 나타났다. 보현산과 성주 댐에서는 타당성을 보였으나, 부항과 영주 댐의 경우 ASTGTM 에러로 인한 잘못된 하천망과 유역경계로 인해 낙차가 제한됨을 보였다, 본 연구의 결과는 향후 해외 수력댐 사업 진출시 사전분석에서 적지의 지형학적 평가에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권6_1호
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• pp.901-915
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• 2017

최근 전지구적인 기후변화가 직/간접적으로 북극환경에 큰 변화를 야기하고 있다. 해양-대기의 상호적인 피드백 작용은 최근 막대한 양의 해빙면적 감소를 초래했으며, 북극 온난화 현상을 가속시켜 왔다. 이러한 현상들은 직/간접적으로 북극의 생-물리학적 상호관계에 영향을 주어 해양생태계에 많은 변화를 초래할 것으로 보고되었다. 본 연구는 북극환경변화에 대해 물리-생물학적인 현상의 변화 및 인자간의 관계성을 포괄적으로 이해하기 위해 수행되었다. 북극의 환경변화를 조사하기 위해 SeaWiFS 및 MODIS-Aqua에서 제공하는 클로로필 농도와 OISST의 표층수온, ECMWF ERA-Interim의 해빙농도 자료를 이용하였다. 연구기간은 1998년-2016년 여름이며 조사해역은 북위 $60^{\circ}$ 이상의 해역으로 제한하였다. 전체적으로 클로로필의 증가($0.15mg\;m^{-3}\;decade^{-1}$), 표층수온의 상승($0.43^{\circ}C\;decade^{-1}$), 해빙농도의 감소($-5.37%\;decade^{-1}$)를 보였으나 해역별로 차이를 나타냈다. 이들 인자간 상관성 분석에서 표층수온과 해빙농도간의 상관성은 전 해역에 걸쳐 강한 음의 상관관계(r=-0.76)를 보인 반면, 클로로필과 해빙농도의 관계는 자료의 한계성으로 인해 전체적으로 낮은 상관성($r={\pm}0.1$)을 나타내었다. 또한 표층수온과 클로로필의 상관성은 해역에 따라 편차를 보이나 약 ${\pm}0.6$의 상관성을 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_4호
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• pp.1153-1166
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• 2020

본 연구는 위성영상 기반의 열 분포도 및 폭염을 심화시키는 요인 간의 공간적 상관성을 분석하여 열 집중지역과 향후 폭염 위험이 증가할 수 있는 공간의 탐색을 목적으로 수행되었다. 열 집중지역과 폭염 심화요인의 인구, 토지이용, 건축물 각각의 전역적 Moran's I는 높게 나타나 특정 공간에 집중하는 것으로 나타났다. 국지적 Moran's I 분석 결과로, 열 집중지역은 수도권 및 광역시 등 대도시에서 주로 나타났고 상대적으로 온도가 낮은 지역은 산림지역이 우세한 강원도 및 경상북도, 소백산맥 지역에서 집중적으로 나타났다. 인구증가율이 높은 지역은 서울 주변의 경기도, 대전, 부산 인근지역에서 군집 분포하였으며 토지이용과 건축물은 수도권과 대도시에 집중하는 유사한 공간 패턴을 보였다. Bivariate Local Moran's I 분석결과는 열이 집중된 지역에서 인구증가율이 높고, 인공적·도시적 건축환경 및 토지이용이 이루어지는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 열 집중지역의 순위를 도출할 수 있으며 전국적으로 열이 집중되고 이를 심화시킬 수 있는 환경을 가진 지역을 탐색할 수 있으므로 궁극적으로 선제적 폭염 대응대책 수립에 기여할 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제45권12호
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• pp.1293-1307
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• 2012

본 연구에서는 RHESSys (Regional Hydro-Ecologic Simulation System) 모형과 관측 자료를 이용하여 유출량, 증발산량, 토양수분량, 총일차생산량과 순광합성량을 평가하고자 한다. 수문생태모형인 RHESSys는물, 탄소 및 질소순환과 지형 공간적 변화에 따른 물질이동을 모의할 수 있다. 대상유역은 설마천 유역(8.5 $km^2$)으로 우리나라 북서쪽에 위치하고 있다. 유역의 90%이상이 산림유역이고, 토양은 대부분 사양토이다. 2007~2009년의 관측 일유출량을 이용하여 유출량을 검 보정하였고, 증발산량은 에디 공분산 방법에 의한 플럭스 타워로부터 관측되었으며 토양수분은 신뢰할 만한 실측자료를 바탕으로 모형의 보정(2007~2008) 및 검증(2009)을 실시하였다. 또한 지구의 탄소순환을 규명할 수 있는 식생의 순광합성량과 총일차생산량에 대한 모형의 검 보정은 Terra 위성의 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 센서를 이용한 산출물인 순광합성량과 총일차생산량 자료를 바탕으로 모형의 보정(2007) 및 검증(2008)을 실시하였다. 모의 결과 보정기간 동안의 상관계수와 Nash-Sutcliffe 모형 효율은 유출량은 0.74와 0.63이었고, 증발산량과 총일차생산량의 상관계수는 각각 0.54와 0.93이었다. 모형 검정결과 유출량의 상관계수와 Nash-Sutcliffe 모형효율 각각 0.92와 0.84였으며, 총일차 생산량의 상관계수는 0.93이었다.

• 한국습지학회지
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• 제26권2호
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• pp.147-159
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• 2024

부족한 하천유출 관측 데이터는 모델 보정 작업을 어렵게 만들어 모델의 성능 향상을 제한한다. 위성 기반 원격탐사 자료는 수문 관련 데이터의 확보에 적극적으로 활용될 수 있으므로 새로운 대안이 될 수 있다. 최근에는 여러 연구를 통하여 기존의 개념적/물리적 모델보다는 인공지능을 이용한 해법이 더 적절하다는 평가를 받고 있다. 본 연구에서는 다양한 순환 신경망들과 의사결정나무 기반 알고리즘들을 결합한 자료 기반 접근 방식을 제안하였다. 또한 인공지능 학습을 위하여 인공위성 원격탐사 정보의 활용성을 조사하였다. 본 연구에서 위성영상은 MODIS와 SMAP의 자료가 사용된다. 공적으로 공개된 25개 유역의 자료를 사용하여 제안된 접근 방식을 검증하였다. 전통적인 지역화 접근법에서 착안하여 모든 유역의 자료를 통합하여 하나의 자료 기반 모델을 학습하는 전략을 채택하였으며, Leave-one-out cross-validation 지역화 설정을 이용하여 하나의 모델이 다양한 유역의 하천유출을 예측함으로써 제안된 접근 방식의 잠재력을 평가하였다. GRU + Light GBM 모델이 대상 유역에 적합한 모델 조합으로 판명되었으며(25개 미계측 유역 일 하천유량 예측 모형효율계수 평균 0.7187) 하천유출이 매우 작은 시기를 제외하면 우수한 미계측 유역의 하천유출 예측 성능을 보여주었다. 인공위성 원격탐사 정보의 영향력은 최대 10% 정도로 파악되었으며, 위성 정보의 추가 적용이 풍수기 또는 평수기보다는 저수기 또는 갈수기의 하천유출 예측에 더 큰 영향을 미쳤다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2010년도 추계학술대회 초록집
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• pp.40.1-40.1
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• 2010

인간의 삶과 밀접한 관련이 있는 태양 에너지는 전세계적으로 에너지 부족 문제 해결방안을 위한 대체 에너지 자원으로 각광 받고 있다. 즉 태양으로부터 방출되어 지표면에 도달하는 태양광은 연간 약 23,000 TW(Perez et al., 2009)로써 다른 어떤 종류의 에너지원보다 풍부하기 때문에 태양광 발전은 양적인 측면에서의 무한한 잠재력뿐만 아니라 환경적인 측면에서 무공해라는 장점을 가진다. 특히 국내에서는 2030년까지 태양광 에너지와 풍력 및 수소에너지들은 3대 국가 에너지 전략 분야로 집중 육성되고 있다(한국과학기술정보연구원, 2007). 지표면에 도달하는 태양 에너지 평가 및 분석을 위하여 일사계에 의한 관측 자료가 이용될 수 있으나 관측 영역 및 관측 정밀도 문제 때문에 태양 복사 모델(Solar Radiative Transfer Model)에 의한 계산 자료가 중요하게 활용된다. 이 연구에서 한반도의 지표면 태양광 계산을 위하여 사용된 모델은 Iqbal(1983)에 근거한 것으로써 단일 기층의 모형대기를 가정한 모델이며 상세 모델(Line-by-Line Model)에 의하여 보정하여 2009년 1월부터 2009년 12월까지 한반도의 지표면 태양광 시공간 분포를 계산하였다. 이 계산을 위하여 대기 중의 가스와 에어로졸 및 구름 성분들에 대한 모델 입력자료 등이 요구되며 이 자료들은 기상청의 수치 모델(Regional Date Assimilation and Prediction System; RDAPS)과 기상 관련 인공위성(OMI와 MODIS 및 MTSAT-1R 등)으로부터 발췌하여 사용하였다. 그 결과 이 연구 기간(2009년 1월 ~ 2009년 12월)동안 1 km 간격의 수평면에 대하여 계산된 한반도의 지표면 태양광은 안동과 대구 및 진주를 연결하는 지역에서 최대값($5400MJ/m^2$ 이상)이 나타났다. 그러나 지표면 일사 관측 자료의 공간 분포는 이 연구 결과와 차이가 있었으며 그 원인은 관측소 일사계의 보정 및 관리운영에 따른 자료 정확성 결여 때문으로 평가된다.

• 한국농공학회논문집
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• 제57권4호
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• pp.1-9
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• 2015

The development of drought index that provides detailed-spatial-resolution drought information is essential for improving drought planning and preparedness. The objective of this study was to develop the concept of using satellite-based hybrid drought index called the Vegetation Drought Response Index in South Korea (VegDRI-SKorea) that could improve spatial resolution for monitoring local and regional drought. The VegDRI-SKorea was developed using the Classification And Regression Trees (CART) algorithm based on remote sensing data such as Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) from MODIS satellite images, climate drought indices such as Self Calibrating Palmer Drought Severity Index (SC-PDSI) and Standardized Precipitation Index (SPI), and the biophysical data such as land cover, eco region, and soil available water capacity. A case study has been done for the 2012 drought to evaluate the VegDRI-SKorea model for South Korea. The VegDRI-SKorea represented the drought areas from the end of May and to the severe drought at the end of June. Results show that the integration of satellite imageries and various associated data allows us to get improved both spatially and temporally drought information using a data mining technique and get better understanding of drought condition. In addition, VegDRI-SKorea is expected to contribute to monitor the current drought condition for evaluating local and regional drought risk assessment and assisting drought-related decision making.

• 대한원격탐사학회지
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• 제29권1호
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• pp.105-114
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• 2013

지구온난화와 인간의 무분별한 활동과 같은 인위적인 요인과 아열대고압대라는 자연적인 요인으로 인해 동아시아 지역의 사막화가 확산되고 있다. 사막화의 확산으로 인하여 우리나라에 영향을 주는 황사의 발원지가 변화하고 있다. 본 연구에서는 황폐한 지역의 토지 피복을 연구하기 위한 유용한 식생지수로 알려진 Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)를 이용하여 동아시아 사막 주변의 토지 피복 변화를 관측하여 사막화의 시계열 변화와 패턴을 알아보고자 한다. SPOT위성의 VEGETATION 센서를 통해 동아시아 S10-DAY NDVI 데이터를 1999년부터 2011년까지 취득하였다. 데이터에 포함되어 있는 노이즈값을 제거하기 위해 NDVI Correction, WaterMask를 수행한 후 ISODATA 방법으로 무감독분류를 하였다. 무감독분류 된 클러스터에 대한 분석을 수행한 결과 사막 경계 부분에서 식생의 밀도가 활발하게 변화하고 있는 것을 확인하였으며 특히 고비 사막과 내몽골 고원 그리고 만주 지역을 중심으로 변화가 큰 것을 확인하였다. 2000년대 후반에 들어서 사막의 전체적인 크기는 감소하는 것으로 나타났지만 동쪽으로 사막화가 진행되는 것을 확인하였다.

• 한국농공학회논문집
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• 제60권6호
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• pp.121-131
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• 2018

Climate change has caused changes in environmental factors that have a direct impact on agriculture such as temperature and precipitation. The meteorological disaster that has the greatest impact on agriculture is drought, and its forecasts are closely related to agricultural production and water supply. In the case of terrestrial data, the accuracy of the spatial map obtained by interpolating the each point data is lowered because it is based on the point observation. Therefore, acquisition of various meteorological data through satellite imagery can complement this terrestrial based drought monitoring. In this study, Evaporative Stress Index (ESI) was used as satellite data for drought determination. The ESI was developed by NASA and USDA, and is calculated through thermal observations of GOES satellites, MODIS, Landsat 5, 7 and 8. We will identify the difference between ESI and other satellite-based drought assessment indices (Vegetation Health Index, VHI, Leaf Area Index, LAI, Enhanced Vegetation Index, EVI), and use it to analyze the drought in South Korea, and examines the applicability of ESI as a new indicator of agricultural drought monitoring.