수문학, 기상학 및 기후학 등에서 필수적인 자료중의 하나인 지상기온 자료는 최근 보건, 생물, 환경 등의 다양한 분야로까지 활용영역이 확대되고 있어 그 중요성이 커지고 있으나 지상관측을 통한 지상기온자료의 취득은 시공간적인 제약이 크기 때문에 실측된 기온자료는 시공간 해상도가 낮아 높은 해상도가 요구되는 연구 분야에서는 활용성에 큰 제약을 갖게 된다. 이를 극복하기 위한 하나의 대안으로 상대적으로 높은 시공간 해상도를 가지고 있는 위성영상자료에서 얻을 수 있는 지표면온도 자료를 이용하여 지상기온을 추정하는 많은 연구들이 수행되어 왔다. 본 연구는 이러한 연구의 일환으로써 기상청에서 제공하고 있는 AWS(Automatic Weather Station)에서 취득된 2010년 지상 온도 자료(AWS data)를 바탕으로 대표적인 지표면 온도자료인 MODIS Land Surface temperature(LST data:MOD11A1)와 지상기온에 영향을 미칠 수 있는 Land Cover Data, DEM(digital elevation model) 등의 보조 자료와 함께 다양한 지구통계 기법들을 이용하여 남한 지역의 지상기온을 추정하였다. 추정 전 2010년 전체(365일) LST자료와 AWS자료와의 차이에 대한 RMSE(Root Mean Square Error)값의 계절별 피복별 분석결과 계절에 따른 RMSE값의 변동계수는 0.86으로 나타났으나 피복에 따른 변동계수는 0.00746으로 나타나 계절별 차이가 피복별 차이보다 큰 것으로 분석 되었다. 계절별 RMSE 값은 겨울철이 가장 낮은 것으로 나타났으며 AWS자료와 LST자료와 보조자료를 이용한 선형 회귀분석결과에서도 겨울철의 결정 계수가 가장 높은 0.818로 나타났으며, 여름철의 경우에는 0.078로 나타나 계절별 차이가 매우 크게 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 지구통계 기법들의 대표적인 방법론인 크리깅 방법 중 일반적으로 많이 사용되고 있는 정규 크리깅, 일반 크리깅, 공동 크리킹, 회귀 크리깅을 이용하여 지상기온을 추정한 후 모델의 정확도를 판단할 수 있는 교차 검증을 실시한 결과 정규 크리깅과 일반 크리깅에 의한 RMSE 값은 1.71, 공동 크리깅과 회귀 크리깅에 의한 RMSE 값은 각각 1.848, 1.63으로 나타나 회귀 크리깅 방법에 의한 추정의 정확도가 가장 높은 것으로 분석되었다.
본 연구에서는 GIS 기반 토사유실모델과 유사전달률 그리고 유효저수용량을 고려하여 댐 저수지별 흙탕물 발생 가능성을 분석하였다. 이를 위해 DEM, 토양도, 토지피복도 등의 공간자료를 기반으로 RUSLE 모델의 입력인자를 평가하여 유역대책 수립시 필요한 각 유역별 취약인자를 분석하였으며, 고랭지밭 특성을 고려한 토사유실량 평가를 통해 강우시 유역내 토사발생 잠재성을 분석하였다. 또한 유역면적을 고려한 유사전달률을 통해 유역별 토사유출량을 계산한 결과 충주댐과 소양강댐이 가장 높은 값을 나타내었으며, 유효저수용량을 고려한 유사농도 분석결과에서는 임하댐과 충주댐이 각각 0.791 $kg/m^3/yr$와 0.526 $kg/m^3/yr$로 가장 높게 나타났다. 특히 임하댐의 토사유출량은 소양강댐유역에 비해 약 2.36배 낮게 나타났으나 임하댐 저수지의 유효저수용량이 소양강댐에 비해 약 4.48배 작아 유사농도는 오히려 임하댐 저수지가 1.90배 높게 분석되었다. 본 연구에서는 10년 평균 강우사상을 이용하여 유사농도를 계산하였으며, 이를 통해 각 유역별 토양, 지형, 식생, 경작상태 그리고 유효저수용량 측면을 검토할 수 있었다. 따라서 이러한 정량화된 유사농도 자료들은 저수지의 고탁수 발생 잠재성을 평가할 수 있고 저수지 관리를 위한 효과적인 도구로도 활용될 수 있으리라 판단된다.
본 연구의 목적은 유역의 토지피복변화에 따라 토양유실량이 어떻게 변화되는지를 평가하는 것이다. 또한 유역전체에서 토양유실이 가장 많이 발생하는 토지피복형태에 대하여 분석하는 것을 목적으로 하고 있다. 연구대상유역으로는 금강의 제2지류인 무심천 유역으로 하였다. 분석결과 토지피복별 단위면적당 평균 토양유실량은 밭작물 재배지역과 논지역에서 크게 발생하는 것으로 분석되었다. 토양유실량 산정결과 100년빈도 강우량 자료를 이용한 경우 무심천 유역 전체의 연토양 유실량은 약 14,000ton/yr 정도의 토양유실이 발생하는 것으로 나타났다. 토지피복별 토양유실량은 무심천 유역에서 가장 많은 면적을 차지하는 산림지역(48%)의 경우 약 1,000ton/yr 정도 토양유실이 발생하는 것으로 나타났으며, 밭 지역에서는 1985년도에 4,900ton/yr(34.6%)에서 2000년에 8,100ton/yr(56.1%) 토양유실량이 가장 크게 증가하는 것으로 나타났다. 이는 밭작물 재배지역의 토지피복변화가 8%에서 14%정도로 증가한 것이 토양유실량이 크게 증가한 원인으로 판단된다. 연토양유실량이 $200ton/km^2/yr$이상인 지역을 분석한 결과 밭작물 재배지역이 74%에서 96%정도를 차지하고 있는 것으로 분석되었다.
The purpose of the study is to develop and validate landslide susceptibility map of Bhotang village development committee, Nepal using FR (Frequency Ration) and SI (Statistical Index) methods. For the purpose, firstly, a landslide inventory map was constructed based on mainly high resolution satellite images available in Google Earth Pro, and rest fieldwork as verification. Secondly, ten conditioning factors of landslide occurrence, namely: altitude, slope, aspect, mean topographic wetness index, landcover, normalized difference vegetation index, dominant soil, distance to river, distance to lineaments and rainfall, were derived and used for the development of landslide susceptibility map in GIS (Geographic Information System) environment. The landslide inventory of total 116 landslides was divided randomly such that 70% were used for training and remaining 30% for validating result by receiver operating characteristics curve analysis. The area under the curve were found to be greater than 0.7 indicating an acceptable susceptibility maps obtained using FR and SI methods in GIS for hilly region of Nepal.
Landsat TM 위성영상을 대상으로 인공신경망 모형과 RBF 신경망 모형의 토지피복분류 정확도를 평가하였다. 토지피복의 특성에 따라 세 개의 연구지역(복합토지이용, 농경지, 도시지역)을 대상으로 RBF 신경망 모형의 입력밴드 조합 및 분류 항목의 변화에 따른 민감도 분석이 수행되었다. 오염부하 원단위의 신뢰구간 및 분포를 추정하기 위하여 붓스트랩기법이 적화하였으며, 특히 토지이용이 다양한 도시지역에서 가장 큰 변화폭을 보였다.
토지피복은 지표면의 물리적 상태 및 사용 용도에 따른 특성을 나타내는 기본적인 정보로 농업, 환경, 재해, 수자원 등 다양한 분야에서 이용되고 있다. 식생활동으로 인해 생기는 증산과 토양에서 일어나는 증발을 증발산이라 통칭하며, 이의 정확한 산정은 수리, 수문학적 유역 분석에 중요하다. 정확한 증발산의 산정을 위해서는 기압, 온도 등 기상 인자의 역할이 중요하지만 토지피복 특성 역시 증발산에 큰 영향을 주므로 중요한 요소 중 하나이다. 이는 인간의 활동에 의해 점차적으로 빠르게 변화하는 추세이므로 인공위성 영상을 이용하여 효율적인 정보의 취합 및 관리가 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 Landsat 5 TM(Thematic Mapper) 영상을 기반으로 무감독 분류법을 이용하여 ISODATA Training과 Masking기법을 사용하여 한강 유역의 토지피복도를 산정하였다. 본 연구에서는 연구 대상 지역의 영상을 사용하였고, 토지의 분류는 수역, 시가, 나지, 습지, 초지, 산림, 농지의 7가지로 분류하였다. 그 결과 우리나라의 대다수를 이루는 수역, 시가, 산림, 농지에 대한 높은 정확도를 갖는 토지피복도를 얻을 수 있었으며, 이는 군사경계 외부의 지역도 포함된 결과이다. 단, 나지와 습지, 초지 부분의 정확도는 비교적 떨어지나, 우리나라의 토지특성상 많은 비율을 차지하고 있지 않으므로 신뢰할 만한 결과라 할 수 있겠다. 이 결과와 외부 자료를 이용하여 보다 향상된 토지피복도를 만들 수 있을 것이다. 이를 토대로 군사지역 등 접근이 어려운 지역의 토지피복 현황을 파악하여 정확한 증발산 산정에 도움이 되고자 한다.
다시기 항공사진을 이용하여 소도읍 지역의 도시화에 따른 변화탐지를 시도하였다. 동일대상지역을 포함하는 축척 1/20,000과 1/37,500의 1987년, 1996년 및 2000년의 팬크로매틱 사진영상에 대한 기하보정을 통하여 좌표계와 축척을 일치시킨 다음, 영상대차법을 적용하여 도시화에 따른 시계열적 피복변화를 탐지하고 분석함으로써 단일밴드 영상에 의한 변화 검출의 효과를 확인한다. 또한 영상대차법에 의한 변화탐지에 있어서 최적의 임계값을 제시하였다.
본 연구는 지표투과력이 높은 L밴드 SAR 영상자료를 이용하여 토지피복 분류를 수행하였다. 다중시기 SAR 영상자료의 시간적 변이도 특성이 각기 다르게 나타나는 점을 이용하여 영상의 긴밀도 정보를 추출하고, 추출된 긴밀도 정보를 기반으로 분류를 수행하였다. 시간적 긴밀도 정보를 추출하기 위해 반복 패스를 통해 획득된 간섭 레이더(Interferometry SAR, 이하 InSAR) 기법을 이용하였고, 다중시기 영상에 대해 가장 최적의 기선거리에서 선정된 긴밀도 정보를 포함하는 영상을 선정하여 토지피복 분류작업을 수행한 결과 분류된 객체들 간에 명확하게 구분됨을 확인할 수 있었다.
Slope stability analysis was conducted using remote sensing and Geoscientific Information System (GIS) as a part of natural hazard assessment around Chungju area. Landsat TM band 5 and 7 which contain more information about geological structure and geography are chosen and processed to analyse regional geological structure. Through image processing technique such as PCA, HFF, edge detection and enhancement, regional lineament can be mapped and identified. The lineament density map is constructed based on summed length of lineaments per unit area and the study area can be divided into 7 structural domains. Various factors of slope stability analysis such as geology, slope aspect, degree of slope, landcover, water shed as well as characterized structural domain are constructed as a database of GIS. Rating and weighting of each factor for slope stability analysis is decided by considering environmental geological characteristics of study area. Spatial analysis of regional slope stability is examined through overlaying technique of the GIS. The result of areal distribution of slope stability shows that the most unstable area is all over Jaeogae-ni, Hyangsan-ni and Mt. Daedun.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.68-71
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2008
Our goal is to obtain a better scientific understanding how to define the nature and role of remotely sensed land surface parameters and energy fluxes in the heat island phenomena, and local and regional weather and climate. By using the MODIS visible and thermal imagery data and analyzing the surface energy flux images associated with the change of the landcover and landuse in study area, we will estimate and present how significant is the magnitude of the heat island heat effect and its relation with the surface parameters and the energy fluxes in Taiwan. To achieve our objective, we used the energy budget components such as net radiation, soil heat flux, sensible heat flux, and latent heat flux in the study area of interest derived form remotely sensed data to understand the island heat effect. The result shows that the water is the most important component to decrease the temperature, and the more the consumed net radiation to latent heat, the lower urban surface temperature.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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