• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제40권1호
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• pp.24-34
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• 2024

Fire, being primarily a natural phenomenon, is impossible to control, although it is feasible to map the forest fire risk zone, minimizing the frequency of fires. The spread of a fire starting in any stand in a forest can be predicted, given the burning conditions. The natural cover of the land and the safety of the population may be threatened by the spread of forest fires; thus, the prevention of fire damage requires early discovery. Satellite data and geographic information system (GIS) can be used effectively to combine different forest-fire-causing factors for mapping the forest fire risk zone. This study mainly focuses on mapping forest fire risk in the Madikhola watershed. The primary causes of forest fires appear to be human negligence, uncontrolled fire in nearby forests and agricultural regions, and fire for pastoral purposes which were used to evaluate and assign risk values to the mapping process. The majority of fires, according to MODIS events, occurred from December to April, with March recording the highest occurrences. The Risk Zonation Map, which was prepared using LULC, Forest Type, Slope, Aspect, Elevation, Road Proximity, and Proximity to Water Bodies, showed that a High Fire Risk Zone comprised 29% of the Total Watershed Area, followed by a Moderate Risk Zone, covering 37% of the total area. The derived map products are helpful to local forest managers to minimize fire risks within the forests and take proper responses when fires break out. This study further recommends including the fuel factor and other fire-contributing factors to derive a higher resolution of the fire risk map.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권1호
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• pp.39-55
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• 2019

In this study, we have proposed an improved method to detect forest fires by correcting the reflected signals of day images using the middle-wavelength infrared (MWIR) channel. The proposed method is allowed to remove the reflected signals only using the image itself without an existing data source such as a land-cover map or atmospheric data. It includes the processing steps for calculating a solar-reflected signal such as 1) a simple correction model of the atmospheric transmittance for the MWIR channel and 2) calculating the image-based reflectance. We tested the performance of the method using the MODIS product. When compared to the conventional MODIS fire detection algorithm (MOD14 collection 6), the total number of detected fires was improved by approximately 17%. Most of all, the detection of fires improved by approximately 30% in the high reflection areas of the images. Moreover, the false alarm caused by artificial objects was clearly reduced and a confidence level analysis of the undetected fires showed that the proposed method had much better performance. The proposed method would be applicable to most satellite sensors with MWIR and thermal infrared channels. Especially for geostationary satellites such as GOES-R, HIMAWARI-8/9 and GeoKompsat-2A, the short acquisition time would greatly improve the performance of the proposed fire detection algorithm because reflected signals in the geostationary satellite images frequently vary according to solar zenith angle.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권1호
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• pp.48-59
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• 2023

본 연구에서는 새롭게 개발된 식생의 BVOCs 배출계수를 기반으로 MEGANv2.1을 구동 후 BVOCs 배출량을 산출하여 질소산화물과의 결합을 통해 대류권 오존농도에 어떠한 영향을 미치는지 분석하고 그에 대한 신뢰성을 검토하고자 한다. BVOCs 대상물질은 이소프렌(Isoprene)과 모노테르펜(Monoterpenes)으로 한정하였고, 모델링 도메인의 공간적 범위는 남한지역을 포함하는 한반도의 남부(위도 : 32.8N~39.3N, 경도 : 123.4E~130.9E)와, 시간은 2008년 5월 1일부터 6월 30일까지를 대상으로 하였다. 식생 BVOCs 배출 모델의 입력자료를 생성하기 위해 토지피복 자료는 MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer)의 MCD12Q1 (Land Cover type 5, PFT)와 환경부의 중분류 토지피복도를 사용하였고, 엽면적지수 자료는 MODIS의 MCD15A2를 사용하였다. 또한, 인위적 활동에 의한 배출량을 산출하기 위해 사용된 모델은 SMOKE-Asia 1.20 버전(Woo et al., 2009)이며, 오존농도를 모의하기 위해 CAMx v6.0 모델을 사용하였다. 연구의 진행은 1) 기존에 우리나라에서 측정된 식생 배출 값들을 조사하여 새로운 식생 배출계수를 BVOCs 배출모델에 적용하고, 2) GIS S/W을 이용하여 식생 배출모델(MEGAN)에 사용되는 입력자료를 생성하고, 3) MEGANv2.1을 구동하여 식생 배출량을 산출하고, 4) 인위적 배출을 산출하는 모델(SMOKE-Asia)을 구동하여 나온 인위적 배출량과 식생 배출량을 결합하여 대기화학 수송 모델(CAMx)의 입력자료로 사용하고, 5) 대기화학 수송 모델에서 구동된 오존농도의 결과 값을 실제 측정 값과 비교하여 식생 배출량 결과의 적정성에 대해 검토하였다. CAMx 모델을 통해 5개의 시나리오(인위적+식생 VOCs 배출 시나리오 4개 : A, B, C, D / 인위적 VOCs 배출 시나리오 1개 : E)에 대해 오존 생성농도를 비교한 결과, 본 연구에서 새롭게 적용한 식생 배출계수와 MODIS PFT를 사용한 시나리오 C에서 오존농도가 가장 높게 모의되었고, 인위적 VOCs 배출만을 고려한 시나리오 E보다 지역별로는 최대 53ppb, 도메인 평균으로는 2ppb 정도 높게 오존농도를 모의하고 있었다. 배출계수와 토지피복지도의 변화로 인한 오존농도의 차이 중에서는 배출계수의 변화로 인한 오존농도의 변화가 더 큰 것으로 확인되었다. 오존농도에 대해 모델링한 결과를 6개 도시지역의 오존 측정망 값과 비교한 결과, 자연적 VOCs 배출량이 상대적으로 작은 대도시와 주변 도시지역에서는 시나리오에 따른 모델과 측정 값과의 결정계수 값의 변화가 작게 나타났고, 자연적 VOCs 배출량이 높은 중소 도시지역에서는 시나리오에 따른 모델과 측정 값과의 결정계수 변화가 높게 나타났다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제27권6호
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• pp.653-662
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• 2011

Land surface temperature (LST) is a one of the key variables of land surface which can be estimated from geostationary meteorological satellite. In this study, we have developed the three sets of LST retrieval algorithm from MTSAT-2 data through the radiative transfer simulations under various atmospheric profiles (TIGR data), satellite zenith angle, spectral emissivity, and surface lapse rate conditions using MODTRAN 4. The three LST algorithms are daytime, nighttime and total LST algorithms. The weighting method based on the solar zenith angle is developed for the consistent retrieval of LST at the early morning and evening time. The spectral emissivity of two thermal infrared channels is estimated by using vegetation coverage method with land cover map and 15-day normalized vegetation index data. In general, the three LST algorithms well estimated the LST without regard to the satellite zenith angle, water vapour amount, and surface lapse rate. However, the daytime LST algorithm shows a large bias especially for the warm LST (> 300 K) at day time conditions. The night LST algorithm shows a relatively large error for the LST (260 ~ 280K) at the night time conditions. The sensitivity analysis showed that the performance of weighting method is clearly improved regardless of the impacting conditions although the improvements of the weighted LST compared to the total LST are quite different according to the atmospheric and surface lapse rate conditions. The validation results of daytime (nighttime) LST with MODIS LST showed that the correlation coefficients, bias and RMSE are about 0.62~0.93 (0.44~0.83), -1.47~1.53 (-1.80~0.17), and 2.25~4.77 (2.15~4.27), respectively. However, the performance of daytime/nighttime LST algorithms is slightly degraded compared to that of the total LST algorithm.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권1호
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• pp.83-101
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• 2022

Accurate atmospheric correction is essential for the analysis of land surface and environmental monitoring. Aerosol optical depth (AOD) information is particularly important in atmospheric correction because the radiation attenuation by Mie scattering makes the differences between the radiation calculated at the satellite sensor and the radiation measured at the land surface. Thus, it is necessary to use high-quality AOD data for an appropriate atmospheric correction of high-resolution satellite images. In this study, we examined the Second Simulation of a Satellite Signal in the Solar Spectrum (6S)-based atmospheric correction results for the Sentinel-2 images in South Korea using raster AOD (MODIS) and single-point AOD (AERONET). The 6S result was overall agreed with the Sentinel-2 level 2 data. Moreover, using raster AOD showed better performance than using single-point AOD. The atmospheric correction using the single-point AOD yielded some inappropriate values for forest and water pixels, where as the atmospheric correction using raster AOD produced stable and natural patterns in accordance with the land cover map. Also, the Sentinel-2 normalized difference vegetation index (NDVI) after the 6S correction had similar patterns to the up scaled drone NDVI, although Sentinel-2 NDVI had relatively low values. Also, the spatial distribution of both images seemed very similar for growing and harvest seasons. Future work will be necessary to make efforts for the gap-filling of AOD data and an accurate bi-directional reflectance distribution function (BRDF) model for high-resolution atmospheric correction. These methods can help improve the land surface monitoring using the future Compact Advanced Satellite 500 in South Korea.

• 지질공학
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• 제24권4호
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• pp.501-510
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• 2014

화구호를 가지고 있는 화산에서 분화는 단순히 화산분출물에 의한 피해와 더불어 칼데라 호수에 저장된 많은 양의 물이 방류하여 대규모의 재해를 유발한다. 최근 백두산 분화의 전조가 관측되고 있고 백두산의 분화 시 천지칼데라호로 인해 예상되는 화산성 홍수의 피해를 추정하고 화산 재해에 대비하여 사회적, 경제, 문화, 정치적 파급 효과에 대한 정보와 적절한 대응방안의 마련이 필요하다. 백두산의 화산활동으로 인하여 천지의 외륜산이 붕괴되고 천지에 저장된 물이 방류될 경우를 가정하여 2차원 평면 흐름 수치모형을 이용하여 잠재적 홍수피해 위험지역을 파악하였다. 방류되는 물의 양은 외륜산 붕괴 메커니즘을 표현하는 미분방정식을 풀어 시간의 함수로 유량곡선을 작성하였다. 구성된 유량곡선을 수치모형의 상류부 경계조건으로 하였고, 하류부 경계조건은 백산수고의 수위를 설정하여 10일 동안 송화강 유역으로 흐르는 홍수피해 지역을 모의하였다. 지형자료는 USGS의 SRTM3 수치 표고 자료를 바탕으로 $100m{\times}100m$의 격자(Grid)를 생성하였다. 지표면 특성은 인공위성 MODIS자료를 사용하여 유출곡선지수와 조도계수를 산정하였다. FLO-2D로 모의한 침수지역을 위성영상과 중첩하여 침수면적을 계산한 결과, 외륜산(outer rim) 붕괴가 발생하고 붕괴율이 10 m/hr인 경우 이도백하부근 도심지 면적 $22.4km^2$ 중 80%정도가 침수되며, 붕괴율이 100 m/hr인 경우 98%의 지역이 침수되는 것으로 나타났다.

• 한국농림기상학회지
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• 제7권1호
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• pp.115-123
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• 2005

농림생태계에서의 물과 탄소의 순환을 연구하려면, 먼저 관측지의 공간적 특성을 정량적으로 이해해야 한다 특히, 우리나라와 같은 복잡한 경관에 관측지가 위치한 경우에는 공간 특성의 이해가 더욱 더 중요하다. 본 연구에서는 광릉 산림 소유역의 지형, 식생 및 토양과 관련된 변수들의 공간적 특성을 정량화하였다 지형의 공간 특성을 산출하기 위해 수치고도 모형 (DEM)에서 계산된 고도, 경사 및 사면 정보를 분석하였다. 식생과 토양 정보는 LANDSAT TM 영상으로부터 제작된 지표 피복 지도를 사용하였다. 계절 특성을 살펴보기 위해 1999년 6월 30일, 2000년 9월 4일, 2001년 9월 23일, 2002년 2월 14일의 네 위성 영상을 사용하였다. CO₂와 수증기의 플럭스 지수로서, 위성 영상으로부터 식생지수 NDVI를 세 격자 크기 (7km x 7km MODIS 격자, 3km x 3km 집중관측 격자, 1km x 1km 단위 격자)에 대해 각각 도출하였다. 반분산 분석에 근거해서 이 자료들을 사용하여 관측지의 비균질성의 공간 규모를 계산하였다. 예상한대로, 격자의 크기가 작아질수록 비균질성의 규모가 작아졌고, 식생의 계절 변화에 민감하였다. 40m 플럭스 타워가 위치한 두 단위 격자의 경우, 비균질성의 공간 규모는 200～1000m 이었고, 이러한 공간 규모는 모형에서 계산된 타워 플럭스 발자국의 기후도와 잘 일치하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권4호
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• pp.493-503
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• 2014

이 논문에서는 대규모 작물 재배 지역의 작물 분류도의 조기 제작을 목적으로 분광학적 혼재를 줄이고, 과거 토지피복도의 작물 재배 패턴을 반영할 수 있는 계층적 분류 방법론을 제안하였다. 특히 작물 생육 주기로부터 다른 분광 특성을 고려한 계층적 분류 접근을 적용하고, 과거 작물 재배 패턴으로부터 추출된 시간적 문맥 정보를 함께 고려함으로써 분광 혼재가 두드러진 화소의 영향을 줄일 수 있다. 제안 분류 기법의 적용성을 평가하기 위해 미국 아이오와 주 전체를 대상으로 시계열 MODIS 250 m 정규식생지수 자료와 과거 crop data layer를 사용하는 사례 연구를 수행하였다. 사례 연구를 통해 다른 분류 단계와 과거 작물 재배 패턴을 고려함으로써 대상 지역의 주요 재배 작물이면서 분광학적 유사도가 두드러진 콩과 옥수수를 효과적으로 구분할 수 있었다. 그리고 분광 정보만을 이용한 분류 결과에 비해 제안 기법이 최소 7.68%p에서 최대 20.96%p의 향상된 분류 정확도를 보였다. 또한 분류 단계에서 시간적 문맥 정보를 결합함으로써 사용 NDVI 자료의 수에 영향을 덜 받는 가장 높은 분류 정확도(최대 전체 정확도: 86.63%)를 얻을 수 있었다. 따라서 제안 분류 기법은 주요 곡물 수입국의 대규모 작물 구분도의 조기 제작에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.