The images of MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) that provide wider swath and shorter revisit frequency than Land Satellite (Landsat) and Satellite Pour I' Observation de la Terre (SPOT) has been used fer land cover classification with better spatial resolution than National Oceanic and Atmosphere Administration/Advanced Very High Resolution Radiometer (NOAA/AVHRR)'s images. Due to the advantages of MODIS, several researches have conducted, however the results for the land cover classification using MODIS images have less accuracy of classification in small areas because of low spatial resolution. In this study, uncertainty of paddy fields classification using MODIS images was conducted in the region of Gyeonggi-do and the relation between this uncertainty of estimating paddy fields and topographical factors was also explained. The accuracy of classified paddy fields was compared with the land cover map of Environmental Geographic Information System (EGIS) in 2001 classified using Landsat images. Uncertainty of paddy fields classification was analyzed about the elevation and slope from the 30m resolution Digital Elevation Model (DEM) provided in EGIS. As a result of paddy classification, user's accuracy was about 41.5% and producer's accuracy was 57.6%. About 59% extracted paddy fields represented over 50 uncertainty in one hundred scale and about 18% extracted paddy fields showed 100 uncertainty. It is considered that several land covers mixed in a MODIS pixel influenced on extracted results and most classified paddy fields were distributed through elevation I, II and slope A region.
The purpose of this study is to evaluate the compatibility of the vegetation index between the two satellites and the applicability of agricultural monitoring by comparing and verifying NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) based on Sentinel-2 and Terra MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer). Terra MODIS NDVI utilized 16-day MOD13Q1 data with 250 m spatial resolution, and Sentinel-2 NDVI utilized 10-day Level-2A BOA (Bottom Of Atmosphere) data with 10 m spatial resolution. To compare both NDVI, Sentinel-2 NDVIs were reproduced at 16-day intervals using the MVC (Maximum Value Composite) technique. As a result of time series NDVIs based on two satellites for 2019 and compare by land cover, the average R2 (Coefficient of determination) and RMSE (Root Mean Square Error) of the entire land cover were 0.86 and 0.11, which indicates that Sentinel-2 NDVI and MODIS NDVI had a high correlation. MODIS NDVI is overestimated than Sentinel-2 NDVI for all land cover due to coarse spatial resolution. The high-resolution Sentinel-2 NDVI was found to reflect the characteristics of each land cover better than the MODIS NDVI because it has a higher discrimination ability for subdivided land cover and land cover with a small area range.
본 연구에서는 충주댐 유역($6,642.0km^2$)을 대상으로 Terra MODIS (Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer) 위성영상과 SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용하여 융설이 댐유입량에 미치는 영향을 분석하였다. SWAT 모형의 융설 매개변수인 적설면적 감소곡선(Snow Cover Depletion Curve; SCDC)을 결정하기 위해 10 sets (2000-2010)의 Terra MODIS 위성영상으로부터 추출한 적설분포도와 지상 강설자료를 이용하여 구축한 적설심분포도(snow depth distribution; SDD)를 도출한 결과, 50% 적설면적일 때의 적설면적감소계수(sno50cov)는 0.4~0.7의 범위를 가지는 것으로 분석되었다. 매년의 융설 매개변수를 적용하여 융설기간 (11~4월)동안의 유출을 보정한 결과 평균 $R^2$는 0.54이었다. 10년 동안 융설기간의 유출량은 평균 104.3 mm로 연 유출량의 12.0%를 차지하는 것으로 분석되었다.
증발산은 토양 표면에서 일어나는 증발 과정과 식물의 광합성 작용으로 인해 일어나는 증산 작용을 포함하는 수문기상인자로 외부 환경에 민감하게 작용한다. 현재 국내외에서는 이를 정확하게 관측하여 활용하기 위해 증발접시(evaporation pan), 침루계(lysimeter) 등을 이용하여 실측하거나 Eddy covariance technique, Bowen ratio method 등을 이용하여 경험적으로 산정하고 있으나 공간적인 제약이 따른다. 따라서 본 연구에서는 Terra 인공위성에 탑재된 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 다중분광 센서를 이용, 원격탐사 기술을 적용함으로써 이러한 지상 관측의 단점을 보완하고자 하였다. 이전 연구들에서 소개가 되었던 원격탐사 기반 증발산 산정 모형을 개선하여 별도의 외부 입력자료 없이 MODIS 위성 이미지 자료만을 이용, 우리나라의 지역적 특성을 반영한 Penman-Monteith 기반 증발산을 산정하였다. 유량조사사업단에서 운영 및 관리하고 있는 설마천/청미천 플럭스 타워의 증발산 관측치와 MODIS 기반 증발산 산정값과의 비교를 통해 각각 0.69, 0.74의 높은 상관계수를 보여 산정 방법의 적용성을 검증하였다.
본 연구에서는, 수문순환과정의 중요한 요소인 증발산의 지역적 특성을 고려한 정확한 산정을 위하여 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 인공위성 데이터를 이용한 원격탐사 기술을 적용하였다. Priestley-Taylor 방법으로 한반도 전역에서의 잠재 증발산을 산정하고 공간적인 거동을 파악하고자 하였다. 산정된 잠재 증발산을 바탕으로 낙동강 유역의 기상청 증발접시 증발량과 비교를 통해 지역적인 적용성을 확인하였다. 포항 기상대에서는 소형 증발접시 0.70, 대형 증발접시 0.55의 상관 계수를 가지며, 문경 기상대의 결과는 소형 증발접시 0.62, 대형 증발접시 0.52의 상관 계수를 갖는다.
본 연구에서는 동북아시아($15{\sim}55^{\circ}E$, $90{\sim}150^{\circ}N$) 영역에 대하여 극궤도 위성 Terra와 Aqua에 탑재된 Moderate Resolution Imaging Spectrometer (MODIS) 센서와 우리나라 정지궤도 위성인 통신해양기상위성(Communication, Ocean and Meteorological Satellite, COMS)에 탑재된 Meteorological Imager (MI) 센서에 의한 에어로졸 광학두께(AOT) 산출 결과와 지상의 Aerosol Robotic Network (AERONET) 관측 자료를 비교 분석하였다. 그 결과 MODIS와 MI에 의한 에어로졸 광학두께는 해양에서 비교적 잘 일치하였으나 구름 가장자리와 육지에서는 두 센서의 에어로졸 광학두께 차이가 크게 나타났다. 그 이유로서 MODIS는 가시 채널과 적외 채널을 혼용하는 반면 MI는 오직 가시채널 만 사용하기 때문에 구름 가장자리의 옅은 구름을 에어로졸로 인식할 수 있고 육지에서는 지표면 특성에 따라 MODIS와 MI에 의한 에어로졸 광학두께 산출 차이가 발생된다. 따라서 MI 에어로졸 광학두께는 구름 가장자리와 지표면 특성의 영향을 주는 지표면 반사도의 정확성 개선을 통해 에어로졸 광학두께 산출 결과를 개선할 수 있다고 사료된다.
인공위성 원격탐사 자료는 화산재 모니터링을 위한 중요한 도구로서 사용되어 왔다. 본 연구는 최근에 발생한 주요 화산폭발 사례(2008년 Chait$\acute{e}$n 화산, 2010년 Eyjafjallaj$\ddot{o}$kull 화산, 2011년 Shinmoedake 화산)를 대상으로 인공위성자료를 이용한 화산재 모니터링과 궤적분석 모델링을 수행하였다. 이를 위하여 Moderate Resolution Imaging Spectro-radiometer(MODIS) 인공위성 관측자료로부터 적외선 밝기온도차 기법을 적용하여 산출된 화산재 탐지 산출물과 HYbrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory(HYSPLIT) 모델을 이용한 전진궤적분석자료를 상호 비교하였다. 그 결과, 인공위성을 이용한 화산재 탐지 산출물은 모델링한 궤적분석 결과와 상호간에 관련성이 높게 나타났다. 이러한 결과는 인공위성 관측자료와 모델링의 통합분석자료가 화산재 감시 및 예측을 위하여 중요한 역할을 수행할 수 있는 가능성을 제시한다.
정지궤도 기상위성자료의 시차오류(Parallax error)는 기상위성 산출물 중에서 구름과 관련된 산출물의 위치 오류를 발생시키기 때문에 강수의 유무와 강도를 옳게 분석하더라도 강수위치 선정에 오류를 발생시킬 수 있다. 본 연구에서는 시차오류를 보정하는 방법을 제시하고 보정방법을 검증 및 적용하는데 목적이 있다. 시차오류에 의한 구름위치 보정은 첫째, 원래의 위성친정각파 구름고도를 입력 자료로 보정된 위성천정각을 산출한다. 둘째, 보정된 위성천정각과 위성방위각을 이용하여 위성시차오류를 보정하여 구름의 원래 위치에 가깝게 옮겨준다. 시차오류는 위성천정각이 증가하고 구름고도가 증가 할수록 더 크게 나타나며, 동아시아지역($20{\sim}50^{\circ}N$)에서는 최대 약 25km의 구름위치오류가 발생 할 수 있다. Terra MODIS(Moderate-Resolution Imaging Spectrometer)의 센서천정각 $20^{\circ}$이내의 관측 자료와 검증한 결과 시차 보정된 구름위치가 원래 위치에 가깝게 개선된 것을 확인 할 수 있었다. 본 논문에서 제시한 정지위성 시차오류 보정방법은 향후 아시아지역의 여러 정지궤도 기상위성의 영상 활용성 증대에도 기여할 것이다.
최근 대두되고 있는 기후변화는 물과 탄소의 순환으로 이뤄진 생태계 간의 상호작용으로 인해 발생한다. 이를 분석하기 위해 물 이용효율(Water Use Efficiency, WUE)이 사용되는데, 이는 광합성 시 사용되는 수분 대비 흡수되는 탄소의 비율이다. 물 이용효율은 주변 환경의 기상 및 지표 조건에 영향을 받으며, 생태계의 변화를 반영하는 지표다. 본 연구에서는 한반도의 시공간적 물 이용효율을 분석하며, 나아가 가뭄과의 연관성을 가뭄 지수를 통해 보고자 한다. 물 이용효율과 가뭄 지수를 측정하기 위해서 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) 영상으로부터 Gross Primary Production(GPP, 총일차생산량)과 Evapotranspiration(ET, 증발산량) 자료를 산정하였다. 이를 통해 계산한 물 이용효율은 한반도의 전 지역과 모든 식생 종류에 대해 여름 우기철에 감소하는 것으로 밝혀졌다. 나아가 연간 물 이용효율은 가뭄 지수와 음의 상관관계를 보이며 한반도의 남쪽 지역으로 갈수록 그 상관계수가 증가하였다.
원격 관측 자료인 위성 자료는 한계점이 있으며, 특히 광학 관측기를 활용하면 구름이나 기타 요인에 의해 손실 자료가 발생한다. 본 연구에서는 MODerate resolution Imaging Spectrometer(MODIS)의 관측 자료 중, 지표면 온도 자료를 대상으로 손실 자료를 복원하기 위한 방법인 평균 편차 방법, 회귀 분석 방법, 지역 변동 방법의 세 가지 복원 방법을 개발하였다. 검증을 위해 2014년과 2015년의 위성 자료에서 관측 비율을 근거로 사례를 선택하였다. 검증 자료에서 확인된 지역 변동 방법의 평균 제곱근 편차(RMSE)는 일부 사례에서 약 2 K 이상으로 다른 복원 방법에 비해 낮은 정확도를 보였으며, 회귀 분석 방법의 RMSE는 평균 약 1.13 K으로 대부분의 사례에서 가장 좋은 결과를 보였다. 평균 편차 방법 사용 시, RMSE는 회귀 분석 방법 시와 유사하게 약 1.32 K으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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