Microwave remote sensing can help monitor the land surface water cycle, crop growth and soil moisture. A ground-based polarimetric scatterometer has an advantage for continuous crop using multi-polarization and multi-frequencies and various incident angles have been used extensively in a frequency range expanding from L-band to Ka-band. In this study, we analyzed the relationships between L-, C- and X-band signatures and soil moisture content over the whole soybean growth period. Polarimetric backscatter data at L-, C- and X-bands were acquired every 10 minutes. L-band backscattering coefficients were higher than those observed using C- or X-band over the period. Backscattering coefficients for all frequencies and polarizations increased until Day Of Year (DOY) 271 and then decreased until harvesting stage (DOY 294). Time serious of soil moisture content was not a corresponding with backscattering over the whole growth stage, although it increased relatively until early August (R2, DOY 224). We conducted the relationship between the backscattering coefficients of each band and soil moisture content. Backscattering coefficients for all frequencies were not correlated with soil moisture content when considered over the entire stage ($r{\leq}0.50$). However, we found that L-band HH polarization was correlated with soil moisture content (r=0.90) when Leaf Area Index (LAI)<2. Retrieval equations were developed for estimating soil moisture content using L-band HH polarization. Relation between L-HH and soil moisture shows exponential pattern and highly related with soil moisture content ($R^2=0.92$). Results from this study show that backscattering coefficients of radar scatterometer appear effective to estimate soil moisture content.
In this paper, an algorithm for retrieving soil moisture from measurement of microwave reflection at the end of a coaxial canble is presented. Because the wave reflection from the boundary between air and soil layers depends on the dielectric constant of the soil layer, the dielectric constant can be obtained from measured reflection coefficient. At first, an equivalent circuit for the coaxial probe contaced on the soil surface was chosen with two unknown circuit elements. Then, the unknown circuit elements are obtained experrmentally by measuring the reflection constants of 20 soil samples, and consequently, an empirical formula for computing the dielectric constant from the reflection coefficient is obtained. The dielectric constant is mainly influenced by the soil moisture, and the soil moisture can be computed from the dielecfic constant using an existing empirical formula. HP Network Analyzer 8510C was used to measure the magnitude and the phase of the reflection coeffcient at 4.65 GHz, and the measured data set were used to obtain an empirical formula for computing the dielectric constant. The empirical formula obtained in this study was proven by other soil samples.
Jang, Sun Woo;Jeon, Myeon Ho;Choi, Minha;Kim, Tae-Woong
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.30
no.5B
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pp.487-495
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2010
Soil moisture is a crucial factor in hydrological system which influences runoff, energy balance, evaporation, and atmosphere. United States National Aeronautic and Space Administration (NASA) and Department of Agriculture (USDA) have established Soil Moisture Experiment (SMEX) since 2002 for the global observations. SMEX provides useful data for the hydrological science including soil moisture and hydrometeorological variables. The purpose of this study is to investigate the relationship between remotely sensed soil moisture data from aircraft and satellite and ground based experiment. C-band of Polarimetric Scanning Radiometer (PSR) that observed the brightness temperature provides soil moisture data using a retrieval algorithm. It was compared with the In-situ data for 2-30 cm depth at four sites. The most significant depth is 2-10 cm from the correlation analysis. Most of the sites, two data are similar to the mean of data at 10 cm and the median at 7 cm and 10 cm at the 10% significant level using the Rank Sum test and t-test. In general, soil moisture data using the C-band of the PSR was established to fit the Normal, Log-normal and Gumbel distribution. Soil moisture data using the aircraft and satellites will be used in hydrological science as fundamental data. Especially, the C-band of PSR will be used to prove soil moisture at 7-10 cm depths.
Kim, Hyunglok;Kim, Seongkyun;Jeong, Jeahwan;Shin, Incheol;Shin, Jinho;Choi, Minha
Journal of Wetlands Research
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v.18
no.2
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pp.132-147
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2016
In this study the Microwave Imaging Radiometer using Aperture Synthesis (MIRAS) sensor onboard the Soil Moisture Ocean Salinity (SMOS) and Advanced Microwave Scanning Radiometer 2 (AMSR2) sensor onboard the Global Change Observation Mission-Water (GCOM-W1) based soil moisture retrievals were revised to obtain better accuracy of soil moisture and higher data acquisition rate over East Asia. These satellite-based soil moisture products are revised against a reference land model data set, called Global Land Data Assimilation System (GLDAS), using Cumulative Distribution Function (CDF) matching and regression approach. Since MIRAS sensor is perturbed by radio frequency interferences (RFI), the worst part of soil moisture retrieval, East Asia, constantly have been undergoing loss of data acquisition rate. To overcome this limitation, the threshold of RFI, DQX, and composite days were suggested to increase data acquisition rate while maintaining appropriate data quality through comparison of land surface model data set. The revised MIRAS and AMSR2 products were compared with in-situ soil moisture and land model data set. The results showed that the revising process increased correlation coefficient values of SMOS and AMSR2 averagely 27% 11% and decreased the root mean square deviation (RMSD) decreased 61% and 57% as compared to in-situ data set. In addition, when the revised products' correlation coefficient values are calculated with model data set, about 80% and 90% of pixels' correlation coefficients of SMOS and AMSR2 increased and all pixels' RMSD decreased. Through our CDF-based revising processes, we propose the way of mutual supplementation of MIRAS and AMSR2 soil moisture retrievals.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.112-115
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2012
현재 전 세계적으로 물 부족 현상이 대두되는 가운데 그 양상은 더욱 심해지고 있다. 이러한 물 부족 현상의 악화됨에 따라 수자원 관리의 중요성이 부각되고 있다. 효율적인 수자원의 관리를 위해서는 근본적으로 물 순환 과정인 수문현상의 이해가 필요하다. 수문현상은 증발산, 강우, 침투, 유출 등의 일련의 과정을 말하는 것으로 이를 해석하기 위해서는 많은 수문 인자들의 정확한 관측이 필요하다. 특히 지표와 대기간의 에너지 및 물의 교환에 대한 중요한 요소인 토양수분은 수문현상의 해석을 위해 필수적인 인자이다. 따라서 수문현상의 정확한 해석을 위해서는 토양수분의 관측이 필요하며, 이에 대한 많은 관측이 이루어져 왔다. 최근에는 원격탐사의 기술의 발달로 토양수분의 관측에 대해 시공간적인 장점을 가지는 인공위성을 이용하고 있다. 토양수분관측에 있어서 많은 위성들이 이용되고 있으나 대다수의 경우 발사시점이 오래되었으며, 현재 2009년 ESA (European Space Agency) 의 지구관측 미션의 일환으로 발사된 SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity) 가 이용기간이 남아있다. 단, SMOS는 한국을 포함한 동아시아 및 유럽지역에 대해 RFI (Radio Frequency Interference) 의 전파방해로 우리나라의 경우 토양수분 Product의 직접적인 이용이 어려운 실정이다. 이에 본 연구에서는 SMOS의 Product인 밝기온도를 이용하여 복원알고리즘을 통해 토양수분을 복원하였다. 또한 복원된 알고리즘의 정확성을 평가하기 위해 한반도의 지점관측된 토양수분 데이터를 이용하여 본 알고리즘을 검증하였다.
This study proposes an inversion algorithm to extract the surface parameters, such as surface roughness and soil moisture contents, using multi-frequency SAR data. The study areas include the tidal flats of Jebu Island and the reclaimed lands of Hwaong district on the western coasts of the Korean peninsula. SAR data of three frequencies were accordingly calibrated to provide precise backscattering coefficients through absolute radiometric calibration. The root mean square (RMS) height and the correlation length, which can describe the surface roughness, were extracted from the backscattering coefficients using the inversion of the Integral Equation Method (IEM). The IEM model was appropriately modified to accommodate the environmental conditions of tidal flats. Volumetric soil moisture was also simultaneously extracted from the dielectric constant using the empirical model, which define the relations between volumetric soil moistures and dielectric constants. The results obtained from the proposed algorithm were verified with the in-situ measurements, and we confirmed that multi-frequency SAR observations combined with the surface scattering model for tidal flats can be used to quantitatively retrieve the geophysical surface parameters in tidal flats.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.329-329
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2022
Accurate characterization of terrestrial precipitation variation from high spatial resolution satellite sensors is beneficial for urban hydrology and microscale agriculture modeling, as well as natural disasters (e.g., urban flooding) early warning. However, the widely-used top-down approach for precipitation retrieval from microwave satellites is limited in several hydrological and agricultural applications due to their coarse spatial resolution. In this research, we aim to apply a novel bottom-up method, the parameterized SM2RAIN, where precipitation can be estimated from soil moisture signals based on an inversion of water balance model, to generate high spatial resolution terrestrial precipitation estimates at 0.01º grid (roughly 1-km) from the C-band SAR Sentinel-1. This product was then tested against a common reanalysis-based precipitation data and a domestic rain gauge network from the Korean Meteorological Administration (KMA) over central South Korea, since a clear difference between climatic types (coasts and mainlands) and land covers (croplands and mixed forests) was reported in this area. The results showed that seasonal precipitation variability strongly affected the SM2RAIN performances, and the product derived from separated parameters (rainy and non-rainy seasons) outperformed that estimated considering the entire year. In addition, the product retrieved over the mainland mixed forest region showed slightly superior performance compared to that over the coastal cropland region, suggesting that the 6-day time resolution of S1 data is suitable for capturing the stable precipitation pattern in mainland mixed forests rather than the highly variable precipitation pattern in coastal croplands. Future studies suggest comparing this product to the traditional top-down products, as well as evaluating their integration for enhancing high spatial resolution precipitation over entire South Korea.
The present study was conducted to quantify wood and leaf litter decomposition and nutrient release of a dominant tree species, Tectona grandis Linn. F. in a tropical dry deciduous forest of Rajasthan, Western India. The mean relative decomposition rate was maximum in the wet summer and minimum during dry summer. Rainfall and its associated variables exhibited greater control over litter decomposition than temperature. The concentrations of N and P increased in decomposing litter with increasing retrieval days. Mass loss was negatively correlated with N and P concentrations. The monthly weight loss was significantly correlated (P < 0.05) with soil moisture and rainfall in both wood and leaf litter. Tectona grandis was found to be most suitable tree species for plantation programmes in dry tropical regions as it has high litter deposition and decomposition rates and thus it has advantages in degraded soil restoration and sustainable land management.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.80-80
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2016
GPS로 대표되는 위성항법시스템(GNSS : Global Navigation Satellite System)은 지구 주위를 돌면서 연속적으로 항법신호를 보내고 있다. 그 중 지구표면으로부터 반사되는 항법신호를 수신하고 해석함으로써 지구표면에 관한 정보를 취득할 수가 있다. GPS로 대표되는 항법신호는 L밴드를 사용하기 때문에 토양수분의 변화 등에 대한 반사강도의 감도가 비교적 높다고 알려져 있으며, 토양수분 측정 등에 사용할 수 있다. 뿐만 아니라 경량화, 소형화하기 쉬운 점, 능동적 마이크로웨이브 리모트센싱시스템(Active Microwave Remote Sensing System)과 달리 스스로 신호를 발사하지 않기 때문에 관측의 스텔스성(Stealth)dl 뛰어난 점 등의 장점을 가지고 있다. 또한 향후 10년 이내에 준천정위성(QZSS), Galileo, COMPAS, IRNSS 등 많은 위성항법시스템이 본격 운용되어 GPS와 함께 120기 정도의 항법위성이 항법신호를 송신할 예정이므로 이용 가능성은 크게 늘어날 것으로 기대된다.한편, 항법위성을 이용한 바이스테이틱 리모트센싱은 반사파의 강도가 상당히 미약하기 때문에 정량적 계측모델의 구축은 미미한 상태이다. 즉, 지상 타워에서의 관측, 항공기에서의 관측, 소형 위성에서의 관측 등이 수행되고 있으나, 타워관측과 같이 지상의 거의 동일한 장소를 계속적으로 관측하는 경우를 제외한 기존의 연구에서는 토지의 피복상황이나 토양수분 등의 상관관계를 제시하는 수준으로써 정량적인 계측방법은 아직 확립되어 있지 않다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 GPS위성으로부터의 항법신호를 이용하여 지구표면에 관한 정보를 얻는 바이스테이틱 리모트센싱(Bi-static Remote Sensing) 기술을 바탕으로 육지면과 해면의 판별에 신호특성이 어떻게 유효한가를 실험적으로 밝혔다. 이러한 기술은 토양수분 측정 등 수자 원인자를 추출하는데 유용할 뿐만 아니라 수면의 고도 측정, 해상풍 산출 등에도 응용 가능하다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.102-102
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2019
토양수분은 수문 및 기상 현상의 주요 요인으로 가뭄, 홍수 및 범람과 같은 자연 재해와 관련이 깊은 인자이다. 이러한 토양수분의 관측 기술 중 위성 데이터를 활용한 원격탐사 기술은 광범위한 지역의 관측이 용이하고 지점이 아닌 공간 데이터를 제공하는 장점을 지니고 있어 토양수분의 관측에 유리하다. 특히 높은 해상도의 위성기반 토양수분 데이터는 토양수분의 변동성이 큰 지역의 수문, 기상학적 현상을 보다 자세히 분석할 수 있게 해주며 가뭄 및 범람과 같은 수자원 관련 재해를 정확하게 분석하는데 요구된다. 이로 인해 최근 Sentinel-1 위성에서 운용중인 Synthetic Aperture Radar(SAR) 데이터를 이용한 매우 높은 공간해상도(10m~1km)를 지니고 있는 토양수분데이터 생산에 관한 연구가 세계적으로 활발히 진행되고 있다. 그러나 국내에서는 Sentinel-1 위성을 이용한 토양수분 데이터 복원에 관한 연구가 미비한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 파주 감악산 설마천 유역에서의 Sentinel-1 위성의 SAR 데이터를 이용한 고해상도 토양수분 데이터를 복원하고자 한다. 파주 설마천 유역은 감악산 일대로 경사가 심하고 식생이 두터운 산악지형이다. SAR를 이용하여 산지에서 신뢰성 있는 토양수분 자료를 복원하기 위해서는 가장 큰 오차의 원인으로 작용하는 경사와 식생을 고려하여야 한다. 먼저 표면 경사의 영향의 경우 SAR 센서의 레이더 입사각과 수치 표고 모델을 이용하여 고려하고자 한다. 다음 과정으로 표면 경사가 고려된 Sentinel-1 데이터의 후방산란계수와 Landsat-8 데이터 및 지점 토양수분 데이터를 이용하여 식생에 따른 후방산란계수의 거동을 Water Cloud Model을 이용하여 분석하였다. Water Cloud Model은 토양위의 식생의 수분이 후방산란계수에 혼동을 주는 구름과 같이 작용한다고 가정하고 식생수분을 후방산란계수와 레이더 입사각 및 식생지수를 통해 계산하는 모델이며 이를 이용하여 토양수분 복원에 있어 식생의 영향을 제거하고자 하였다. 이를 통해 식생과 표면 경사를 고려하여 복원된 토양수분 데이터를 설마천 유역의 지점 데이터와 비교 분석하고 다른 위성기반 토양수분 데이터 및 강우 데이터를 이용하여 평가하였다. 본 연구결과를 통해 한반도 산지에서의 SAR 데이터를 이용한 토양수분 복원 기술의 기초가 마련될 것이며 이를 통해 산지가 대부분인 한반도의 토양수분 거동을 이해하는데 유용한 자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구 이후에는 연구결과분석을 통한 산지에서의 고해상도 토양수분 복원 알고리즘을 분석, 보완하고 한반도에서의 SAR 기반 토양수분 데이터의 정확도를 높이는 연구가 진행되어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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