본 연구는 다양한 토지이용유형별로 도시열섬현상을 완화하기 위한 합리적 녹지율을 분석하고자 하였다. 토지이용유형은 단독주택과 공동주택, 공공시설, 상업지역, 공업지역의 5가지 유형을 고려하였고, 녹지지역은 토지피복도에서 수목 속성을 추출하여 활용하였다. 열섬효과는 주간 및 야간에 촬영된 다중시기의 ASTER TIR 영상의 표면온도를 이용하였다. 주간시간은 야간시간보다 녹지의 표면온도 저감 효과가 큰 것으로 나타났다. 토지이용유형별로는 주간시간에 단독주택에서 녹지율에 따른 표면온도 저감효과가 가장 뚜렷했지만, 야간시간에는 토지이용유형별로 차이가 크지 않았다. 공업지역은 녹지의 표면온도 저감 효과가 낮았다. 토지이용유형별 도시열섬완화를 위한 합리적 녹지율을 산출한 결과, 주간시간은 단독주택과 공동주택, 상업지역에서 녹지율이 40~50% 사이일 때, 표면온도가 가장 낮았고, 야간시간은 녹지율별로 표면온도 변화가 크지 않았다. 따라서 본 연구의 결과는 도시개발계획 단계에서 도시열섬완화를 위해 효과적인 녹지면적을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.
산불은 다량의 온실가스를 대기 중으로 방출하는 자연재해로서, 이를 효율적으로 감시하기 위해서는 정지궤도 위성의 산불방사열에너지(fire radiative power, FRP)를 활용하는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 2017년 5월 6일에 발생한 우리나라 삼척과 강릉 산불을 사례로, 히마와리 위성의 중적외 채널자료를 이용하여 FRP를 산출하였으며, 이를 통해 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)의 제한적인 시간해상도로는 관측이 불가능한 10분 간격의 산불 피해강도의 실시간 모니터링이 가능함을 확인하였다. 또한 히마와리 FRP를 이용하여 강릉 산불의 배출가스를 계산하였으며, 에어코리아 실측치와 비교하였을 때 거리 차에 의한 1~3시간의 지연현상과 함께, 산불배출가스의 시계열 패턴이 매우 잘 일치함을 알 수 있었다. 또한 선행연구에서 고해상도 영상분석을 통해 제시한 산불배출가스 추정량과 비교하였을 때, 100 ha당 배출량이 삼척은 약 12%, 강릉은 약 2%의 차이로 매우 유사한 결과를 나타냈다. 이는 산불 피해면적과 피해강도에 대한 직접적인 분석 없이도, 정지궤도 위성의 FRP만을 이용하여 산불배출가스의 정밀한 추정이 가능함을 의미한다. 이 연구는 향후 발사될 우리나라 정지궤도 기상위성인 GK-2A(Geostationary Korea Multi-Purpose Satellite-2A)의 산불배출가스 추정 및 에어로솔 산출에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
이 연구에서는 Suomi-National Polar Partnership(Suomi-NPP) 위성에 탑재된 Visible Infrared Imaging Radiometer Suite(VIIRS) 센서의 Day/Night Band(DNB)로부터 측정된 인공광원 복사휘도 정보를 이용하여 우리나라 소도시들에서 야간 에어로졸 광학두께를 추정하는 방법을 개발하였다. 개발된 알고리즘에서는 야간에 도시의 인공광원들로부터 방출되는 빛을 광원으로하여 Beer의 복사 감쇠법칙이 이용되었으며, VIIRS의 적외선 영역 M밴드 관측자료를 사용하여 구름화소를 제거함으로써 청천화소에 대하여 에어로졸 광학두께를 산출하였다. 본 연구에서 산출된 야간 에어로졸 광학두께 결과는 주간 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) 센서로부터 산출된 자료와 비교 검증하였다. 검증 결과, 도시에 따라 0.6~0.7이상의 상관계수와 0.14~0.18 범위의 제곱근-평균-제곱 차이(Root-Mean-Square Difference; RMSD)를 보였다. 추가적으로 야간 에어로졸 광학두께에 영향을 미치는 인자들에 대한 민감도 실험을 수행하여 개발된 알고리즘의 산출 오차의 범위를 추정하였다. 본 연구를 통하여 우리나라에서 야간에 DNB채널 관측자료를 이용하여 에어로졸 광학두께를 추정할 수 있는 가능성을 확인 하였으며, 개발된 알고리즘의 지속적인 개발 및 개선이 이루어진다면 향후 국내에서 기존에 부족했던 야간 에어로졸 정보의 산출에 기여할 것으로 기대된다.
천리안 위성 해양탑재체(Geostationary Ocean Color Imager, GOCI) 대기보정의 근간이 되는 Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor(SeaWiFS) 초기 대기보정 기법은 근적외선 파장대의 해수 반사도를 0으로 가정한다. 이러한 가정에 근거하여 근적외선 파장에서 탐지되는 모든 신호는 에어로졸 산란에 의한 반사도로 간주된다. 그러나 이러한 가정은 탁한 해역에서 해수 반사도를 과소 추정하는 문제점을 야기시킨다. 이를 해결하기 위하여 Management Unit of the North Sea Mathematical Models(MUMM) 대기보정 알고리즘이 개발되었다. 이 알고리즘은 근적외선 파장에서 탐지되는 해수 반사도 비율인 ${\alpha}$를 도입하였다. ${\alpha}$는 통계적 방법에 의하여 결정되며 영상 내의 모든 픽셀에 고정적인 값으로 사용된다. 이 알고리즘은 근적외선 해수 반사도가 0.01보다 작은 중간 탁도의 해역에서는 잘 맞는 반면 매우 탁한 해역에서는 ${\alpha}$가 탁도에 따라 변하기 때문에 오차율이 다시 증가한다. 본 연구에서는 매우 탁한 해역 해수 반사도의 정확도를 향상시키고자 ${\alpha}$를 고정하지 않고, 반복계산을 통해 탁도에 적합한 ${\alpha}$를 계산하도록 MUMM 알고리즘을 수정 보완하였다. 그 결과 MUMM 알고리즘의 모든 밴드의 평균 Root Mean Square Error(RMSE)는 0.0048인 반면 수정된 MUMM 알고리즘은 0.002로 개선된 결과를 얻었다.
복사율 및 대기효과는 대상지표의 온도 추정에 오차를 발생시키는 주요 원인이 된다. 일반적인 경우, 대상지표에 대한 정확한 복사율 정보를 알 수 없으므로, 단일밴드로 이루어진 열적외선영상으로부터 대상지표의 정확한 온도를 추정하는 것은 매우 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 대상지표의 온도를 추정하기보다는 Landsat 위성영상을 이용한 지표 간 지표온도차 추정기법을 제안하고자 한다. 연구를 위하여 대기효과가 전체영상에 동일하게 적용된다고 가정하였다. 수분량 및 온도의 오차로부터 제안된 기법에 대한 오차분석을 수행하였다. 오차분석 결과, 수분량의 오차범위가 ${\pm}0.302g/cm^2$일 때, 제안된 기법의 오차는 복사휘도차이가 0.2, 0.5 및 $1.0Wm^{-2}sr^{-1}{\mu}m$일 때 각각 약 ${\pm}0.06K$, ${\pm}0.15K$, ${\pm}0.30K$임을 보였다. 또한, 온도의 오차가 ${\pm}2.41K$일 때, 온도차의 오차범위는 복사휘도차이가 0.2, 0.5 및 $1.0Wm^{-2}sr^{-1}{\mu}m$일 때 각각 약 ${\pm}0.037K$, ${\pm}0.089K$, ${\pm}0.168K$이고, 온도의 오차가 ${\pm}0.56K$일 때에는 약 ${\pm}0.008K$, ${\pm}0.020K$, ${\pm}0.038K$의 오차가 있음을 보였다. 이는 제안된 기법이 높은 정밀도로 지표 간 지표온도차를 추정할 수 있음을 의미한다.
대기효과로 인해 위성에서 측정된 복사휘도는 오차를 가지고 있다. 대기보정은 대기효과를 제거하여 지표반사도를 산출하는 과정이며, 지표반사도는 복사전달모델 기반의 조견표(Look-Up Table; LUT)를 통해 산출된다. 일반적으로 조견표를 사용하는 연구들은 동일한 대기·기하조건으로 채널별 조견표를 구축하고 있다. 하지만, 대기 조건들이 민감하게 반응하는 채널은 모두 다르다. 이에 본 연구에서는 동일한 대기·기하조건으로 KOMPSAT-3/3A의 채널별 조견표를 구축하고, 복사전달모델에서 모의된 대기상단 복사휘도 및 지표반사도를 검증 자료로 활용하여 조견표의 정확도를 확인하였다. 결과적으로, 에어로졸 광학 두께에 민감하게 반응하는 Blue 채널에서 지표반사도의 상대오차가 최대 81.14%으로 나타났고, NIR 채널에서는 최대 42.67%으로 나타났다.
대형 수체의 수질 모델 검증 효과를 향상시키기 위하여 원격탐사 기술이 적용되었다. 인공위성 영상은 대형 수체의 넓은 표면을 한꺼번에 파악할 수 있으므로 모델의 보정 및 검증에 사용되는 관측 자료의 부족함을 보완할 수 있다. 이 논문은 2000년 4월 29일과 9월 4일에 촬영된 Landsat FTM+영상을 분석하여 팔당호 표층 수온 검증 연구를 제시하고 있다. 영상으로부터 계산된 수온과 모델의 표층 수온의 자료를 획득하여 3가지 방법으로 영상에 의한 수온과 모델의 결과를 비교하였다. 4월 29일 영상의 경우 모델 결과를 기준으로 오차율이 0.13이며 9월 4일에는 오차율이 0.04로 모델의 표층 수온이 영상으로부터 계산된 수온과 잘 일치함을 알 수 있다. 그러나 영상촬영 시점의 대기의 간섭을 고려하지 못한 것이 4월 29일 결과의 오차를 발생시킨 주요 원인으로 사료된다. 그러므로 정확한 수질자료를 얻기 위해서는 영상촬영 시점의 대기의 효과를 고려한 대기보정이 필요할 것이라 사료된다.
현재 도심 소하천의 식생조사는 주로 현장조사에 의존하여 이루어진다. UAV NIR(Unmanned Aerial Vehicle Near Infrared) 영상은 매우 낮은 고도에서 취득할 수 있어 도심 소하천과 같이 폭이 매우 좁은 표적(10m 내외)에 필요한 정보를 효율적으로 제공할 수 있다. 하지만 UAV NIR영상이 도심소하천의 식생 조사도구로서 검증되지 않아, UAV NIR 영상과 현장사진을 통합한 선행연구는 존재하지 않는다. 따라서 본 연구에서는 전통적인 원격탐사의 영역이 아니었던 국부적인 대상인 도심소하천 식생조사에서 UAV NIR 영상과 현장사진의 비교평가를 실시하였다. 하천 식생조사 결과를 실무에서 활용하는데 필요한 요구 사항을 고려하여 광역공간정보, 미시적인 정보 및 정량적인 데이터 확보 등 다양한 측면에서 분석이 수행되었다. UAV NIR 영상은 전통적인 현장조사에서 취득할 수 없었던 거시적인 주변 환경(예: 인공적인 토지 이용에 따른 영향)에 따른 식생군집패턴의 변화를 추적할 수 있었다. 현장조사는 전세계적으로 도심 소하천 식생 모니터링 방법으로 정착되었지만, 거시적인 정보의 취득에서 상당한 한계를 노출하였으며 정량적인 정보를 확보하는 과정에서도 신뢰성에 한계를 노출하였다. 본 연구가 도심 소하천의 식생조사에서 거시적이고 정량화되고 객관적인 데이터가 부재하여 직면하였던 한계를 극복할 수 있는 계기가 되어 향후 UAV NIR 원격탐사에서 확보할 수 있는 정보의 수준을 파악할 수 있는 중요한 참고자료가 될 수 있을 것으로 사료된다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.1011-1014
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2006
Coarse resolution (9 - 50 km pixels) Sea Surface Temperature satellite data are frequently considered adequate for open ocean research. However, coastal regions, including coral reef, estuarine and mesoscale upwelling regions require high-resolution (1-km pixel) SST data. The AVHRR SST data often suffer from navigation errors of several kilometres and still require manual navigation adjustments. The second serious problem is faulty and ineffective cloud-detection algorithms used operationally; many of these are based on radiance thresholds and moving window tests. With these methods, increasing sensitivity leads to masking of valid pixels. These errors lead to significant cold pixel biases and hamper image compositing, anomaly detection, and time-series analysis. Here, after manual navigation of over 40,000 AVHRR images, we implemented a new cloud filter that differs from other published methods. The filter first compares a pixel value with a climatological value built from the historical database, and then tests it against a time-based median value derived for that pixel from all satellite passes collected within ${\pm}3$ days. If the difference is larger than a predefined threshold, the pixel is flagged as cloud. We tested the method and compared to in situ SST from several shallow water buoys in the Florida Keys. Cloud statistics from all satellite sensors (AVHRR, MODIS) shows that a climatology filter with a $4^{\circ}C$ threshold and a median filter threshold of $2^{\circ}C$ are effective and accurate to filter clouds without masking good data. RMS difference between concurrent in situ and satellite SST data for the shallow waters (< 10 m bottom depth) is < $1^{\circ}C$, with only a small bias. The filter has been applied to the entire series of high-resolution SST data since1993 (including MODIS SST data since 2003), and a climatology is constructed to serve as the baseline to detect anomaly events.
The purpose of this study is to investigate climatological variations from the temporal and spatial surface particulate organic carbon (POC) estimates based on SeaWiFS spectral radiance, and to determine the physical mechanisms that affect the distribution of pac in the Gulf of Mexico. 7-year monthly mean values of surface pac concentration (Sept. 1997 - Dec. 2004) were estimated from Maximum Normalized Difference Carbon Index (MNDCI) algorithm using SeaWiFS data. Synchronous 7-year monthly mean values of remote sensing data (sea surface temperature (SST), sea surface wind (SSW), sea surface height anomaly (SSHA), precipitation rate (PR)) and recorded river discharge data were used to determine physical forcing factors. The spatial pattern of POC was related to one or more factors such as river runoff, wind-derived current, and stratification of the water column, the energetic Loop Current/Eddies, and buoyancy forcing. The observed seasonal change in the POC plume's response to wind speed in the western delta region resulted from seasonal changes in the upper ocean stratification. During late spring and summer, the low-density river water is heated rapidly at the surface by incoming solar radiation. This lowers the density of the fresh-water plume and increases the near-surface stratification of the water column. In the absence of significant wind forcing, the plume undergoes buoyant spreading and the sediment is maintained at the surface by the shallow pycnocline. However, when the wind speed increases substantially, wind-wave action increases vertical motion, reducing stratification, and the sediment were mixed downward rather than spreading laterally. Maximum particle concentrations over the outer shelf and the upper slope during lower runoff seasons were related to the Loop Current/eddies and buoyancy forcing. Inter-annual differences of POC concentration were related to ENSO cycles. During the El Nino events (1997-1998 and 2002-2004), the higher pac concentrations existed and were related to high runoffs in the eastern Gulf of Mexico, but the opposite conditions in the western Gulf of Mexico. During La Nina conditions (1999-2001), low Poe concentration was related to normal or low river discharge, and low PM/nutrient waters in the eastern Gulf of Mexico, but the opposite conditions in the western Gulf of Mexico.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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