As the "Guidelines for GHG Environmental Assessment" was revised, it pointed out that the developers should evaluate GHG sequestration and storage of the developing site. However, the current guidelines only taking into account the quantitative reduction lost within the development site, and did not consider the qualitative decrease in the carbon sequestration capacity of forest edge produced by developments. In order to assess the quantitative and qualitative effects of vegetation carbon uptake, the CASA-NPP model and satellite image spatial-temporal fusion were used to estimate the annual net primary production in 2005 and 2015. The development projects between 2006 and 2014 were examined for evaluate quantitative changes in development site and qualitative changes in surroundings by development types. The RMSE value of the satellite image fusion results is less than 0.1 and approaches 0, and the correlation coefficient is more than 0.6, which shows relatively high prediction accuracy. The NPP estimation results range from 0 to $1335.53g\;C/m^2$ year before development and from 0 to $1333.77g\;C/m^2$ year after development. As a result of analyzing NPP reduction amount within the development area by type of forest development, the difference is not significant by type of development but it shows the lowest change in the sports facilities development. It was also found that the vegetation was most affected by the edge vegetation of industrial development. This suggests that the industrial development causes additional development in the surrounding area and indirectly influences the carbon sequestration function of edge vegetaion due to the increase of the edge and influx of disturbed species. The NPP calculation method and results presented in this study can be applied to quantitative and qualitative impact assessment of before and after development, and it can be applied to policies related to greenhouse gas in environmental impact assessment.
배열형 DBMS는 배열형 자료의 저장 및 분석이 가능하므로 과학자들로부터 많은 기대를 받고 있다. 본 논문은 배열형 DBMS를 이용하여 위성원격탐사 영상을 처리하는 방법의 기술이다. 하지만 기존의 연구 방법들은 크게 두 가지 문제가 있다. 첫째, 지구곡률 등에 의해 왜곡된 데이터가 그대로 시각화되는 문제를 가진다. 둘째, 기 작성된 질의를 통해 얻어진 시각화 결과를 다른 분석에 활용하기 어렵다. 따라서 본 논문은 이런 문제점을 해소하고 더 나아가 기존의 2차원 시각화가 아닌 위성원격탐사 영상의 3차원 시각화 방법을 제안한다. 아울러 논문의 세부적인 연구내용은 다음과 같다. 첫째, 위성원격탐사 영상을 배열 데이터베이스에 저장, 분석, 가공하는 방법을 기술한다. 둘째, 가공된 결과물의 3차원 시각화 방법을 제안한다. 마지막으로 본 논문의 학술적 기여도는 배열형 DBMS에서의 위성원격탐사 영상의 활용 방법과 함께 위성데이터의 3차원 시각화 기법을 제안했고, 위성원격탐사 영상의 활용범위 확대에 기여할 것으로 요약된다.
Multiscattering occurs when a laser transmits into dense atmosphere targets (e.g. fogs, smoke or clouds), which can cause depolarization effects even though the scattering particles are spherical. In addition, multiscattering effects have additional information about microphysical properties of scatterers. Thus, multiscattering can be utilized to study the microphysical properties of the liquid water cloud. In this paper, a Monte Carlo method was used to simulate multi-scattering transmission properties of Lidar signals in the cloud. The results showed the slope of the degree of linear polarization (SLDLP) can be used to invert the extinction coefficient, and then the cloud effective size (CES) and the liquid water content (LWC) may be easily obtained by using the extinction coefficient and saturation of the degree of linear polarization (SADLP). Based on calculation results, a microphysical properties inversion method for a liquid cloud was presented. An innovative multiscattering polarization Lidar (MSPL) system was constructed to measure the LWC and CES of the liquid cloud, and a new method based on the polarization splitting ratio of the Polarization Beam Splitter (PBS) was developed to calibrate the polarization channels of MSPL. By analyzing the typical observation data of MSPL observation in the northern suburbs of Nanjing, China, the LWC and CES of the liquid water cloud were obtained. Comparisons between the results from the MSPL, MODIS and the Microwave radar data showed that, the microphysical properties of liquid cloud could be retrieved by combining our MSPL and the inversion method.
단일 기층의 모형 대기에 적용하기 위한 태양 복사 모델을 기준 모델(Line-by-Line Model: LBL)로 보정하여 2009년 1월부터 2009년 12월까지 한반도의 지표면 태양광 시공간 분포를 계산 및 분석하였다. 이 연구에 사용된 태양 복사 모델의 입력 자료는 기상청(KMA)의 수치모델 자료 그리고 위성자료로부터 도출된 오존 전량과 에어로졸 및 구름 자료 등이 사용되었다. 이 연구 기간 동안 4 km 간격으로 수평면에 대하여 한반도의 지표면 태양광을 계산하였고 그 결과를 지표면 일사 관측값들과 비교하였다. 그 결과 모델에 의하여 계산된 연 누적 태양광은 안동과 대구 및 진주를 연결하는 지역에서 최대값($5,400MJ/m^2$ 이상)이 나타났고 이 값들은 위성 관측 전운량 자료와 잘 일치하였다. 그러나 지표면 일사 관측 자료의 공간 분포는 모델 계산 결과와 차이가 있었으며 그 원인은 관측소 일사계의 보정 및 관리운영에 따른 자료 정확성 때문인 것으로 분석된다.
지표면 흡수단파복사(Absorbed Shortwave Radiation, ASR)는 대기와 육지 및 해양 사이의 에너지 수지 분석을 위한 필수 요소이다. 이 연구에서는 천리안위성 2A호(GEO-KOMPSAT-2A; GK-2A)에 적용하기 위하여 복사 모델과 지표면 알베도 자료를 이용하여 지표면 흡수단파복사를 산출(GWNU 방법)하였고, 그 결과는 기준 자료로 선정한 CERES (Clouds and the Earth's Radiant Energy System) 위성 센서 및 지상 관측 자료와 비교하였다. 또한 이 연구 결과(GWNU 방법)는 미국 정지궤도위성 GOES-R의 ABI (Advanced Baseline Imager)에 의한 물리적 및 통계적 방법 그리고 Li et al.(1993) 및 Kim and Jeong (2016)의 회귀 방정식 방법들과 비교하였으며, 그 결과 GWNU 방법에 의하여 계산된 지표면 흡수단파복사는 다른 방법들에 의한 값보다 정확 하였다. 그러나 GWNU 방법을 활용하여 지표면 흡수단파복사를 산출할 때 계산 시간과 지표면 알베도 자료의 정확성 문제가 발생될 경우 위에 제시된 경험적 방법들이 GWNU 방법과 함께 사용되어야 할 것이다.
북한의 식량 안보 위기를 개선하기 위해 농자재와 관개시설의 요구도가 적은 감자 재배 면적을 확대하는 것이 유리하다. 특히, 저투입 조건에서 감자의 생산성을 높일 있는 적지를 공간적으로 파악하기 위해 재배 조건과 기후적합도를 동시에 평가할 수 있는 Global Agro-Ecological Zones (GAEZ) 모형을 사용하였다. 본 연구에서는 Global Biodiversity Information Facility (GBIF) 데이터베이스에 수록된 감자 위치 자료를 사용하여 10 km 공간해상도를 가진 GAEZ 모형의 적합도 추정값의 분포를 분석하였다. 그 결과 중간정도에 해당하는 적합도 값인 3,333 이상에서 적합도가 0인 지점을 제외한 감자 위치 지점의 90%가 포함되었다. MODIS-IGBP 토지이용자료와 GAEZ Data Portal에서 제공하는 벼 수량 자료를 사용하여 추정된 감자 재배 후보 지역 중에서 적합도가 임계값 이상을 가진 재배적지를 구분한 결과 저투입 조건에서 추정된 재배적지는 실제 북한의 감자 재배지 공간 분포와 유사한 경향이 있었다. 특히, 군 단위의 재배 면적과 재배적지 면적을 비교하여, 재배규모가 큰 지역에서 재배적지의 면적도 넓은 경향을 보임을 확인하였다. 본 연구에서 제시한 적합도의 임계값을 바탕으로 미래 기후조건에서 추정된 값에 적용하여, 기후변화에 따른 재배지 변동 연구에 기초 자료로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 여러 작물의 기후적합도를 함께 고려하여 작부체계를 구성한다면 전반적인 작물 생산성을 높일 수 있을 것으로 사료되었다.
몽골의 태양-기상자원지도는 위성자료 및 재분석 자료를 이용하여 개발되었다. 태양복사량은 단층 태양복사모델을 이용하였으며 입력자료는 SRTM, MODIS, OMI, MTSAT-1R 등의 위성관측자료와 전구모델의 재분석자료를 이용하였다. 계산된 결과는 NCEP/NCAR 재분석 DSWRF 자료를 이용하여 계산된 일사량을 검증하였다. 몽골은 서부의 산악지역과 중남부의 사막 및 반사막지대로 이루어져 있으며 대륙 내부에 위치하여 강수량이 적고 맑은 날이 많아 동일 위도상의 다른 지역과 비교하여 높은 일사량이 나타난다. 서부 산악지역은 고도가 높아 태양에너지가 많이 도달되는 곳임에도 불구하고 일사량이 낮게 나타난다. 그 이유는 산악지역에 존재하는 연중 적설이 위성자료의 구름탐지 알고리즘에서 구름으로 오탐지 되기 때문이다. 따라서 청천지수뿐만 아니라 일사량 또한 낮게 계산된다. 남부지역은 상대적으로 높은 가강수량과 에어로솔 광학두께가 나타났으나 다른 지역에 비해 위도가 낮고 청천지수가 높아 일사량이 높게 나타나는 것으로 분석된다. 계산된 월 누적 일사량은 547.59 MJ로써 전 지점에서 약 2.89 MJ로 높게 계산되었으며 상관성은 0.99였고 평방근오차(Root Mean Square Error; RMSE)는 6.17 MJ 이었다. 월별 통계 값을 계산하였을 때 상관성이 가장 높은 월은 10월로 0.94였고 3월은 0.62로 가장 낮게 나타났다.
우리나라의 수자원관련 인공위성 영상정보의 활용능력은 현재 선진국대비 20~30% 수준에 머무르고 있다. 지금까지 수자원분야에서 인공위성영상의 대부분의 활용은 수문모형의 입력자료로서 토지피복도를 사용하는 수준이다. 이 또한 2000년대 건설교통부 '유역조사사업'을 통하여 미국의 Landsat 영상을 활용하여 전국적으로 1975년부터 2000년까지 5년 간격의 기본적인 토지피복도 (USGS level 1~30 m 해상도)를 작성하여 이를 보급한 것으로부터 정착되었다 (국가수자원관리종합정보시스템 http://www.wamis.go.kr/). 2000년 이후로는 환경부가 토지피복도를 제작 공급하는 부처로 구분되어, 이후의 자료로는 2008년 10 m 해상도의 토지피복도가 구축되어 있다. 한편 2000년부터 위성영상을 획득하기 시작한 Terra/Aqua MODIS 위성은 영상정보 활용의 획기적인 전환점을 만들었다고 할 수 있다. 웹상에서 제공하는 다양한 수자원/수문관련 공간정보들이 거의 실시간으로 제공되고 있는 것이다. 공간해상도 또한 250~1,000 m 수준이라 수자원분야에는 충분히 활용이 가능하며, 상세화 (Downscaling) 기술을 개발하여 정보의 수준을 끌어올리기도 한다. 정부는 2005년 8월 국가과학기술위원회에서 '미래 국가유망기술 21'을 확정하였는데, 21개 핵심분야 중에서 공공성 (국가안위 위상제고)을 고려하여 "전지구 관측 시스템과 국가자원 활용"을 선정한 바 있다. 특히 '우주와 지구', '정보와 지식', '안전', '국토관리 및 사회인프라'기술분야에서 제안된 기술들 중에는 원격탐사기술을 중심으로 구성하여, 미래의 원격탐사기술이 수자원분야에 활용될 것을 고지한 바 있다. 이에 건설교통부는 2006년 5월 '국토이노베이션기술개발사업'을 추진하면서 건설교통 R&D 혁신로드맵의 "재해예방 및 감지기술 분야"에서 홍수재해 예방시 원격탐사기술이 큰 비중을 차지하는 것으로 제안한 바있다. 한편, 2013년에는 국토교통부 국토교통과학기술진흥원에서 '위성정보를 활용한 글로벌 수자원 감시, 평가, 예측시스템 개발'을 위한 기획을 거쳐 2014년 7월 '국토관측센서 기반 광역 및 지역 수재해 감시 평가 예측기술 개발 연구단 (2014~2019)'이 발족되었다. 기술개발 내용으로는 위성정보 기반의 수문기상인자 산출기술, 미계측유역 수자원변동 분석기술, 수문학적 가뭄감시 및 전망기술, 하천건천화 추적기술 등이 포함되어, 수자원분야에서 원격탐사기술의 획기적인 발전이 기대되고 있다. 또한, 정부는 2020년대에 수자원 전용위성을 쏘아올릴 계획을 가지고 있어, 인공위성영상을 활용한 연구는 급성장할 것으로 예상된다. 현재 원격탐사 기술개발을 위한 다양한 위성영상 분석소프트웨어 (PG-STEAMER, ERDAS, ER-MAPPER, IDRISI, ArcGIS 등)들이 적정한 가격으로 개발되어 있으므로, 분석툴에 대한 물리적인 환경은 갖추어져 있다고 볼 수 있다. 지난 30여년 동안 GIS를 이용한 다양한 수자원 관련연구가 정착되어 온 것과 마찬가지로, 이제 원격탐사관련 위성영상정보의 활용연구가 활성화되어 다양한 기술개발을 통한 수자원분야의 우주기술시대를 맞이하기를 기대해 본다.
A severe haze event occurred in October 2015 in Gwangju, Korea. In this study, the driving chemical species and the formation mechanisms of $PM_{2.5}$ pollution were investigated to better understand the haze event. Hourly concentrations of $PM_{2.5}$, organic and elemental carbon, water-soluble ions, and elemental constituents were measured at the air quality intensive monitoring station in Gwangju. The haze event occurred was attributed to a significant contribution (72.3%) of secondary inorganic species concentration to the $PM_{2.5}$, along with the contribution of organic aerosols that were strongly attributed to traffic emissions over the study site. MODIS images, weather charts, and air mass backward trajectories supported the significant impact of long-range transportation (LTP) of aerosol particles from northeastern China on haze formation over Gwangju in October 2015. The driving factor for the haze formation was stagnant atmospheric flows around the Korean peninsula, and high relative humidity (RH) promoted the haze formation at the site. Under the high RH conditions, $SO{_4}^{2-}$ and $NO_3{^-}$ were mainly produced through the heterogenous aqueous-phase reactions of $SO_2$ and $NO_2$, respectively. Moreover, hourly $O_3$ concentration during the study period was highly elevated, with hourly peaks ranging from 79 to 95ppb, suggesting that photochemical reaction was a possible formation process of secondary aerosols. Over the $PM_{2.5}$ pollution, behavior and formation of secondary ionic species varied with the difference in the impact of LTP. Prior to October 19 when the influence of LTP was low, increasing rate in $NO_3{^-}$ was greater than that in $NO_2$, but both $SO_2$ and $SO{_4}^{2-}$ had similar increasing rates. While, after October 20 when the impact of haze by LTP was significant, $SO{_4}^{2-}$ and $NO_3{^-}$ concentrations increased significantly more than their gaseous precursors, but with greater increasing rate of $NO_3{^-}$. These results suggest the enhanced secondary transformation of $SO_2$ and $NO_2$ during the haze event. Overall, the result from the study suggests that control of anthropogenic combustion sources including vehicle emissions is needed to reduce the high levels of nitrogen oxide and $NO_3{^-}$ and the high $PM_{2.5}$ pollution occurred over fall season in Gwangju.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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