• 대한원격탐사학회지
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• 제21권6호
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• pp.445-456
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• 2005

지표변수는 지면 근처의 기후변화에 중요한 역할을 하기 때문에, 충분히 높은 정확성을 가진 값이 산출되어야 한다 하지만 지표 반사도는 강한 이방성(non-Lambertian) 특징을 가지고 있기 때문에, 위성 천저각으로부터 멀어질수록 태양-지점-위성과의 기하학적 영향을 더욱 강하게 받는 효과를 가져온다. 또한 지표 각 영향을 포함하고 있는 지표 반사도는 노이즈를 가지게 된다. 따라서 본 연구의 목적은 한반도 지역의 MODIS 반사도 자료(250m)를 이용하여 각 영향이 제거된 보다 정확한 반사도 값에 대한 데이터베이스를 제공하는 것이다. 본 연구에서는 매일 2회씩 제공하는 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spoctroradiometer) 센서의 가시영역과 근적외영역의 반사도(250m)자료를 이용하였다. 먼저 구름화소를 제거하기 위해서 연속적인 물리과정을 통하여 각각의 구름 화소를 제거하였다. 그리고 지리보정은 MODIS 센서에서 제공하는 지리정보자료를 이용하여 2차 다항회귀식을 통한 최근접 내삽법을 사용하였다. 본 연구에서는 지표 이방성 효과를 보정하기 위해서 반 경험적 양방향성분포함수(BRDF) 모델을 사용하였다. 이 알고리즘은 위성으로부터 관측된 위성천정각, 태양천정각, 위성방위각, 태양방위각과 같은 각 성분을 이용하여 Kernel-deriven 모델의 역변환을 통하여 지표 반사도를 재생산한다. 먼저 우리는 BRDF 모델을 수행하기 위해 총 31일 모델 관측 실행기간을 고려하였다. 다음 단계로 각각의 화소 및 밴드에 대해서 BRDF 모델을 통하여 분리된 각 성분들을 변조함으로써 위성 직하점 반사도 정규화가 수행되었다. 모델을 이용하여 산출된 반사도 값은 실제 위성 반사도 값과 잘 일치하였고, RMSE(Root Mean Square Error)값은 전체적으로 약 0.01(최고값=0.03)이였다. 마지막으로, 우리는 한반도 지역에 대해서 2001년 동안 총 36개로 구성된 정규화 지표반사도 값의 데이터베이스를 구축하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제20권2호
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• pp.77-89
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• 2004

동북아시아 지역의 에어로졸 광학두께의 시공간적 변화는 기후변화에 큰 역할을 하는 대기중의 에어로졸의 연구에 있어 매우 중요하다. 본 연구에서는 MODIS를 이용한 에어로졸 광학두께 자료와 TOMS 에어로졸 인덱스 자료를 수집하여 2001년 한해동안의 에어로졸의 물리학적 광학적 특성을 살펴보았다. 일별 에어로졸 관측 자료를 분석한 결과 에어로졸의 계절별 변화양상은 봄에 높고 겨울에 낮음을 뚜렷이 나타내고 있었다. 한편, 지역별 특징은 2001년에 MODIS에 의해 관측된 에어로졸 광학 두께의 연평균 값은 베이징이 가장 높은 0.65$\pm$0.37이고 고산이 가장 낮은 0.31$\pm$0.19로 나타났으며 서울과 광주가 각각 0.54$\pm$0.26과 0.38$\pm$0.19로 관측되었다. 이러한 연중 에어로졸 분석결과를 바탕으로 2001년 봄철 ACE-Asia 집중 관측 기간 중에 MODIS 와 TOMS 관측 자료를 이용한 한반도 인근지역의 에어로졸 특성을 조사하였다. 봄철에 높은 값을 보이는 에어로졸 광학두께(>0.7)와 에어로졸 인덱스 값(>0.5), 그리고 낮은 값을 나타내는 ${\AA}$ngstrom 지수 (<0.5)는 모두 봄철 황사현상에 의한 것이다. 그러나 때때로 황사와 같이 큰 입자가 아닌 다른 오염원에 의한 에어로졸로 인한 영향도 발견되고 있어 중국에서 발생한 오염된 에어로졸이 한반도로 이동하는 것이 원인으로 사료된다. 위성영상에서 나타난 에어로졸의 공간적 분포양상이 이를 입증하고 있다. 따라서 동북아시아 지역의 에어로졸 특성을 나타내는데 위성자료의 활용도는 매우 효과적이다. 않았다. 2) 체내에 축적된 질소율(외관상의 생물가)은 상ㆍ하번초형 혼과초지가 54.5%으로 상번초형 혼파초지의 53.7%보다 높았으나 유의적인 차이는 인정되지 않았다. 3) 외관상 대사에너지의 축적률은 상ㆍ하번 초형 혼파초지가 59.4%으로 상번초형 혼파초지의 58.2%보다 약간 높은 편이었으나 유의적인 차이는 인정되지 않았다. 따라서, 산양에 의한 목초의 이용성은 두 혼파 초지간에 큰 차이가 없는 것으로 나타나, 혼파초지내 turf type 초류도 사초자원으로써 이용가치가 있다고 하겠다.ue 및 orchardgrass 등의 식생비율이 높았으며, redtop, red fescue와 같은 하번초 초종의 식생도 비교적 고르게 유지되었다. 따라서, 상번초형 혼파초지에 비하여 상ㆍ하번초형 혼파초지는 목초의 건물수량과 품질에는 큰 영향을 미치지 못하였으나, 건물소화율 및 가소화건물수량이 높았고(p < 0.05), 연중 고르게 식생을 유지할 수 있었던 것으로 보아 생장습성이 다른 초종을 다양하게 혼파 이용하는 것도 좋을 것으로 사료된다.4.3 : 73.3으로 단백질과 지방이 약간 부족하다고 볼 수 있다. 4) 법무부 급식관리위원회의 수용자 급식기준과 각 형무소의 보통활동 수형자를 위해 공급하는 영양량을 종합적으로 비교해보면 총열량 공급량은 조선 경성형무소(Kim CH 2003)에서는 3966.5 ㎉로 급식기준열량의 159.9%로 공급량이 높았으며, 대만 신죽 형무소에서는 소년 수형자임에도 89.6%만을 공급하고 있었다. 프랑스와 독일은 각각 110.9%, 107.1%로 급식기준을 조금 넘는 적정열량에서 가까운 양을 공급하였다고 할 수 있다. 일제하의 조선, 세계공황 이후 식량이 극도로 부족한 상황에서 대만,

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권6호
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• pp.495-505
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• 2006

에어로졸 종류별 구분을 위하여, 2005년 한해 동안 동북아시아지역을 대상으로 MODIS 에어로졸 자료인 에어로졸 광학두께(AOT)와 미세입자 비율(FF)을 분석하였다. 동북아시아 (북위 $20\sim50$도, 동경 $110\simt50$도)의 해양에서 관측된 에어로졸 자료를 이용하였다. AOT와 FF의 상호관계를 이용하면 주요 3가지 대기 오염 에어로졸인 먼지 입자, 해염입자, 오염 입자를 구분할 수 있다. 먼지 입자의 경우 주로 높은 AOT (>0.3)와 낮은 FF(<0.65)의 특징으로 봄철 빈번히 발생한다. 2005년 봄철 평균 AOT에 대한 먼지 입자의 기여도가 24.0%로 다른 계절보다 큼을 알 수 있다. 주로 인위적으로 발생하는 오염입자의 경우 높은 FF(>0.65)와 넓은 AOT범위에서 관측되었다. 여름철 오염입자의 평균 AOT는 $0.31{\pm}0.05$이고 전체 AOT에 대한 기여도는 79.8%로 여름철 오염 입자에 의한 영향이 큼을 알 수 있었다. 해염입자의 특징으로는 대부분의 AOT가 0.1이하로 낮은 AOT(<0.3)값이 나타났으며 FF의 경우 먼지입자보다는 크고 오염입자보다는 낮은 범위의 값이 주로 나타났다. 계절적으로 봄철$(0.33{\pm}0.11)$에 가장 높은 AOT값이 나타났으며(FF; $0.66{\pm}0.21$), 가을철 가장 낮은 AOT$(0.19{\pm}0.05)$값이 나타낫다(FF; $0.60{\pm}0.14$). 공간분포 특징으로는 중국연안으로 갈수록 높아지는 AOT특징이 나타났고, 이는 편서풍대에 속하는 관측지역의 지형학적인 특징으로 인해 중국대륙의 공단지역에서 발생한 에어로졸의 이동 때문인 것으로 여겨진다.증권업자의 중개활동으로 간주되어야 한다. 채권 ETS의 중개 규모가 일정 수준을 넘어설 경우 거래소에 준하는 보고, 공시 및 감시 요건이 부과되는 것이 바람직하다. 다섯째, 채권시장의 효율성을 강화하기 위해서 채권 ETS에 대해서 적용되는 투명성 강화, 시장분할 방지, 공정거래 등에 대한 규제는 거래 대상의 특성에 따라서 탄력적으로 조정될 수 있어야 한다.\pm}8.93ppm,\;20.19{\pm}0.97ppm,\;15.19{\pm}1.66ppm,\;21.20{\pm}1.88ppm,\;15.71{\pm}0.91ppm,\;55.48{\pm}2.42ppm,\;52.12{\pm}2.44ppm,\;23.80{\pm}1.98ppm$ 그리고 $11.14{\pm}0.51ppm$인 것으로 나타났다(비타민 C의 $SC_{50}$ 값:$9.61{\pm}0.93ppm$). 특히 마테 추출물과 솔잎 추출물은 총 페놀 함량이 높으면서 DPPH 라디칼과 superoxide anion 라디칼을 동시에 효율적으로 포착하는 효능을 지니고 있는 것으로 나타났다. 결론적으로 마테와 솔잎의 상업적인 추출물은 기능성 항산화제로서 유용한 소재로 사용 가능 할 것으로 사료된다.트폴리오보다 약 5배정도의 높은 1개월 평균초과수익률을 실현하였고, 반전거래전략의 유용성을 충분히 발휘하기 위하여 장단기의 투자기간을 설정할 경우에 6개월에서 36개월로 이동함에 따라 6개월부터 24개월까지는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에 있어서 시장수익률을 평균적으로 초과할 수 있는 거래전략은 존재하므로 이러한 전략을 개발 및 활용할

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_2호
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• pp.1859-1867
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• 2021

본 연구는 부산지역의 봄철과 여름철 대기 중 미세먼지(particulate matter, PM) 농도 및 빗물 수질을 정량화하고 다변량 통계분석을 이용하여 계절(봄, 여름) 특성에 따른 대기 중 PM 농도가 빗물 수질에 미치는 영향을 평가하였다. 연구기간(2020년 3월-8월)동안 기상청 AWS (automatic weather system)에서 측정된 대기 중 PM 농도와 총 68번의 강우 특성 자료를 이용하였으며, 총 68번의 강우 이벤트 중 13회 강우를 대상으로 부산 부경대학교 캠퍼스에 집수장치를 설치하여 총 216개의 빗물 샘플을 수집하였다. 빗물의 pH와 전기전도도(electrical conductivity, EC)는 실시간 측정되었으며, 빗물 내 양이온(Na⁺, Mg²⁺, K⁺, Ca²⁺, and NH₄⁺) 및 음이온(Cl^-, NO₃^-, and SO₄^2-) 농도를 분석하였다. 또한, 자체 제작한 미세먼지 센서를 이용하여 강우 전후로 대기 중 PM₁₀ 농도를 측정하였으며, 측정된 데이터를 바탕으로 주성분 분석(principal component analysis, PCA)과 피어슨 상관분석(Person correlation analysis)을 실시하여 대기 중 PM₁₀ 농도와 빗물 수질 간 상관관계를 규명하였다. 연구결과, 부산지역의 일평균 대기 중 PM 농도 및 강우 특성은 계절적 차이가 존재하였으며, 대기 중 PM₁₀ 농도와 빗물 수질간 상관성 또한 상이하게 나타났다. 봄철의 경우, 일평균 대기 중 PM₁₀ (34.11 ㎍/m³) 및 PM_2.5 (19.23 ㎍/m³)의 평균 농도는 상대적으로 높게 나타났고 일평균 누적 강우량 및 강우 강도는 상대적으로 낮게 나타났다. 또한, 대기 중 PM₁₀ 농도는 빗물 수질과 유의미한 상관관계를 보였으며 대기 중 PM₁₀ 농도는 pH (r = -0.84)는 감소시키고 EC (r = 0.95) 및 수용성 음이온(r = 0.99) 농도는 증가시키는 요인으로 작용하였다. 여름철의 경우에는 일 평균 PM₁₀ (27.79 ㎍/m³) 및 PM_2.5 (17.41 ㎍/m³)의 평균 농도가 상대적으로 낮은 농도 분포를 보였으며, 최대 일 평균 강우 강도는 81.6 mm/h로 오랜 시간 많은 양의 비를 기록하였다. 상대적으로 낮은 대기 중 PM 농도와 높은 강우 강도로 인해 대기 중 PM₁₀ 농도가 빗물 수질에 미치는 영향을 확인할 수 없었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_1호
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• pp.1559-1572
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• 2021

다중분광카메라의 기술 개발로 인해 구조적 특성뿐만 아니라 생화학적, 생리적 특성을 가지는 식생지수를 다양한 공간 규모에서 활용할 수 있게 되었다. 이에 본 연구는 스트레스를 받은 노지작물을 대상으로 지상 초분광계 및 무인기 영상 기반 구조적, 생화학적, 생리적 계열의 식생지수 반응을 평가하였다. 마늘을 대상으로 서로 다른 생육시기에 고농도의 제초제를 살포하여 약해 처리하였으며, 정상 생육에 비해 지상부 건물중이 46.9~84.5% 감소하는 등 큰 피해가 나타났다. 제초제를 살포한 처리구에서 근적외선 분광반사도 값은 꾸준하게 감소하였으며, 구조적 식생지수에서 작물의 약해 피해가 명확하게 표현되었다. 생화학적 식생지수의 경우 일부 지수를 제외하고는 작물의 피해 상태를 표현하였으나 생리적 식생지수는 잎이 고사하고 드러나는 멀칭비닐의 영향으로 약해 피해를 해석하기에 어려움이 있었다. 제초제 살포 후 서로 다른 공간 규모에서 관측된 식생지수의 감소율 차이는 구조적 식생지수의 경우 평균적으로 2.3%로 나타났으며, 정규화 식생지수의 경우 1.3~4.1%의 분포를 보였다. 비록 생리적 식생지수가 작물 스트레스에 민감하다고 알려졌지만, 노지작물의 경우 작물 스트레스 종류와 재배 환경에 따라 적합한 식생지수를 활용하여야 한다는 것, 공간 규모에 따른 오차를 최소화하기 위해서는 정규화 식생지수를 활용해야 한다는 것을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_1호
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• pp.1611-1623
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• 2021

본 연구에서는 K-LIS(Korea-Land surface Information System)의 KLDAS(Korea Land Data Assimilation System)를 사용하여 LSM의 초기 경계조건 최적화를 위해 스핀업(Spin-up)을 진행하였고다. 스핀업은 2018년을 대상으로 8회 반복 수행하였다. 또한, 국내 기상청(KMA, Korea Meteorological Administration), 농촌진흥청(RDA, Rural Development Administration), 한국농어촌공사(KRC, Korea Rural Community Corporation), 한국수력원자력(KHNP, Korea Hydro & Nuclear Power Co., Ltd.), 한국수자원공사(K-water, Korea Water Resources Corporation), 환경부(ME, Ministry of Environment) 등에서 관측하고 있는 기상자료를 사용하여 저해상도(K-Low, Korea Low spatial resolution; 0.125°) 및 고해상도(K-High, Korea High spatial resolution; 0.01°)의 기상자료를 생성하여 KLDAS에 적용하였다. 그리고, K-Low 및 K-High의 정확도 향상 정도를 확인하기 위해 선행 연구에서 사용된 MERRA-2 (Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications, version 2)와 ASOS-S(ASOS-Spatial)가 적용된 토양수분 및 증발산량을 같이 평가하였다. 그 결과, 초기 경계조건의 최적화는 토양수분의 경우 2회(58개 지점), 3회(6개 지점), 6회(3개 지점)의 스핀업이 필요하고, 증발산량의 경우 1회(2개 지점), 2회(2개 지점)의 스핀업이 필요하다. MERRA-2, ASOS-S, K-Low, K-High을 적용한 토양수분의 경우 R²의 평균은 각각 0.615, 0.601, 0.594, 0.664이고, 증발산량의 경우 R²의 평균은 각각 0.531, 0.495, 0.656, 0.677로 K-High의 정확도가 가장 높은 것으로 평가되었다. 본 연구 결과를 통해 다수의 지상 관측자료를 확보하고 고해상도의 격자형 기상자료를 생성하면 KLDAS의 정확도를 높일 수 있다. 다만, 지점 자료를 격자로 변환할 때 각 지점의 기상현상이 충분히 고려되지 않으면 정확도는 오히려 낮아진다. 향후 IDW의 매개변수 설정 또는 다른 보간기법을 사용하여 격자형 기상자료를 생성하여 적용하면 보다 높은 품질의 자료를 산출할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_2호
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• pp.1849-1858
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• 2021

본 연구에서는 2011년부터 2020년까지 수원시 내에서 측정한 기상과 미세먼지 농도 자료를 이용하여 월별, 연별 기상과 미세먼지 농도의 변화 경향을 분석하였고, 수원시 미세먼지 농도(PM₁₀, PM_2.5)와 기상 인자(풍속, 기온), 도시공간정보(건물부피비, 도로면적비) 간의 연관성을 조사하였다. 도시대기측정소의 도시공간정보를 산출하기 위해 국토지리정보원과 환경공간정보서비스에서 제공하는 수치지형도의 건물 고도 정보와 세분류 토지피복자료의 도로 정보를 이용하였고, 도시대기측정소를 중심으로 2 km×2 km 영역의 건물 부피와 도로면적을 계산하였다. 기상측정자료를 분석한 결과, 수원시는 주로 서풍과 서북서풍이 우세하게 나타났고, 평균풍속은 봄철에 높았다. 미세먼지 농도는 여름철(7월~9월)에 낮았고 봄철과 겨울철에 비교적 높았다. 연별 추이를 분석한 결과, 대부분의 지점에서 2020년에 미세먼지 농도가 가장 낮았다. 측정 미세먼지 농도는 풍속과 기온과 약한 음의 상관관계를 보였는데, 기온과 PM_2.5 농도의 상관성이 상대적으로 높았다. 6개 도시대기측정소의 PM₁₀, PM_2.5 평균 농도와 도시매개수의 상관성을 조사한 결과, PM₁₀ 농도는 도로 배출이나 건물에 의한 지상 풍속 감소의 영향보다는 외부로부터의 유입 영향을 더 크게 받았고, PM_2.5 농도는 국지적 배출이나 건물에 의한 풍속 감소 영향을 더 크게 받는 것으로 분석된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_1호
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• pp.1135-1147
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• 2021

고해상도 위성영상의 기하보정을 위해 촬영 당시의 위성 센서와 지표면과의 기하학적 관계를 복원하는 센서모델링 과정이 필요하다. 이를 위해 일반적으로 고해상도 위성은 RPC (Rational Polynomial Coefficient) 정보를 제공하고 있지만, 제공 RPC는 위성 센서의 위치와 자세 등에 의해 발생하는 기하왜곡을 포함하고 있다. 이러한 RPC 오차를 보정하기 위해 일반적으로 지상기준점(Ground Control Points)을 활용한다. 지상기준점을 수집하는 대표적인 방법으로 현장 측량을 통해 지상좌표를 취득하지만, 이는 위성영상의 품질이나 촬영 시기에 따른 토지피복의 변화, 기복변위 등으로 위성영상 내에서 지상기준점을 판독하기에 어려운 문제가 있다. 이에 최근에는 다양한 센서로부터 취득된 영상지도를 참조자료로 이용하여, 영상정합 기법을 통해 지상기준점 수집을 자동화할 수 있다. 본 연구에서는 무인항공기 영상을 활용하여 추출된 정합점을 통해 KOMPSAT-3A 위성영상의 RPC를 보정하고자 한다. 무인항공기 영상과 KOMPSAT-3A 위성영상의 정합점 추출을 위한 전처리 방법을 제안하고, 대표적인 특징기반 정합기법(Feature-based matching method)과 영역기반 정합기법(Area-based matching method)인 SURF (Speeded-Up Robust Features)와 위상상관(Phase Correlation) 기법을 각각 적용하여 추출된 정합점의 특성을 비교하였다. 각 기법을 통해 추출된 정합점을 활용하여 RPC 보정계수를 산출한 후, GNSS (Global Navigation Satellite System) 측량을 통해 직접 취득한 검사점에 적용하여 KOMPSAT-3A의 기하품질을 향상하였다. 제안기법의 성능 및 활용성 검증을 위해 GCP를 이용하여 보정한 결과와 비교하여 분석하였다. GCP 기반 보정 방법은 제공 RPC보다 Sample은 2.14 pixel, Line은 5.43 pixel 만큼 개선된 보정 정확도를 보였다. 그리고 SURF와 위상상관 기법을 활용한 제안기법은 제공 RPC보다 각각 Sample은 0.83 pixel, 1.49 pixel만큼 보정되었으며, Line은 4.81 pixel, 5.19 pixel만큼 개선되었다. 이를 통해 GCP 기반 위성영상 RPC 보정 방법의 대안으로 무인항공기 영상이 활용될 수 있음을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_2호
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• pp.1245-1257
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• 2021

세계 최초의 정지궤도 해색관측 위성인 GOCI의 임무를 승계한 천리안위성 2B호의 해양탑재체인 GOCI-II가 2020년 2월 발사되어 같은 해 10월부터 정규 운영되고 있다. 한국해양과학기술원은 실시간 수신한 GOCI-II 원시자료를 Level 1B와 26종 Level 2 산출물로 처리하며, 이 자료들은 국립해양조사원을 통해 서비스된다. 이 논문에서는 정규 운영 1년차의 위성자료 운영 현황을 소개하고, 향후 개선 방향을 제시하고자 하였다. GOCI-II의 기본 해색 산출물인 엽록소 농도, 총 부유물질 농도, 용존유기물 농도 산출물은 OC4, YOC 알고리즘으로 처리 중이며, 그 수식 및 프로세스에 대해 상세 기술하였다. GOCI-II에서 새롭게 추가된 전구 관측은 궤도상 시험운영기간 동안 태양천정각과 sun glint만 고려하여 관측 스케줄이 수립되었으나, 양질의 Level 2 산출물 생산을 위해 조건을 세분화하고 위성 천정각을 추가 고려하여 개선하였다. 그 결과 'Best Ocean'을 만족하는 슬롯의 개수가 15에서 78개로 대폭 증가하고, 'Bad Ocean'에 해당하는 슬롯이 55개에서 13개로 크게 감소하였다. GOCI-II의 산출물의 품질관리를 위해서 유럽우주국에서 정의하는 요구사항을 기반으로 GOCI-II 검보정 요구사항을 제시하였다. 그리고 GOCI 검보정 사이트를 기반으로 하되, 향상된 위성 스펙을 고려하여 지역 관측 검보정을 위한 추가 고정점 검보정 사이트 후보지를 제시하였다. 전구관측 자료의 품질관리는 국내외 해양인프라를 구축하고 있는 한국해양과학기술원의 연구선과 해외 기지를 활용하되, 국외 해역의 현장관측 자료 획득을 위해서는 GOCI-II 국제 검보정 네트워크 구축이 필요할 것으로 판단된다. 이러한 결과는 위성자료 사용자들의 산출물 처리에 대한 이해를 높이고, 향후 위성자료 품질관리 업무 수행 상세계획 수립에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_1호
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• pp.1043-1059
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• 2021

식량자원의 확보와 환경생태계에 매우 중요한 요소인 산림과 농경지는 정기적인 모니터링이 요구된다. 농림 위성 영상 자료는 우리나라의 기존 산림 및 농경지 모니터링 방법의 보완재로 효과적으로 활용될 것으로 예상되고 있다. 농림위성의 발사 이전에 사전연구로써 목표 수직기하정확도 산정을 위해 수치표고모델 분석을 수행하였다. 특히 농림위성의 주요 관심 지역인 우리나라 산악지역과 농경지의 특성을 고려하여, 경사도와 식생에 따른 분석을 수행하였다. 공주, 제주 그리고 삼척 지역에 대하여 Shuttle radar topography mission digital elevation model과 Copernicus digital elevation model를 가을과 겨울에 촬영한 드론 LiDAR 수치표면모델 그리고 국토지리정보원 5 m 수치지형모델을 기준으로 평균 상대오차를 비교했다. 그 결과 Shuttle radar topography mission digital elevation model은 8.35, 8.19, 그리고 7.49 m의 상대오차를 나타냈으며, Copernicus digital elevation model는 각각 5.65, 6.73, 그리고 7.39 m의 상대 고도 오차를 나타냈다. 남한 전체에 대하여 Shuttle radar topography mission digital elevation model과 Copernicus digital elevation model를 국토지리정보원 5 m 수치지형모델을 기준으로 지형 경사에 따른 상대 고도 오차를 나타냈다. 그 결과 경사도 0°~5° 사이에서 Shuttle radar topography mission digital elevation model과 Copernicus digital elevation model의 상대 고도 오차는 각각 약 3.62와 2.52 m로 Shuttle radar topography mission digital elevation model의 오차가 더 큰 것으로 산출되었다. 하지만 경사도가 증가함에 따라 이러한 양상은 반전되어 경사도 35° 이상에서는 각각 10.16, 그리고 11.62 m 로 Copernicus digital elevation model의 상대오차가 더 크게 나타났다.