• 한국지형학회지
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• 제17권2호
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• pp.29-39
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• 2010

기후변화는 바람아래 조간대 지역에서 해수면의 급격한 상승을 야기하며, 여러 가지 사회·경제적 영향을 미친다. 따라서 본 연구에서는 바람아래 조간대 지역의 해수면 상승에 따른 취약성을 평가하고자 하였다. 다중시기 위성영상과 GIS기법을 이용하여 먼저 바람아래 조간대 지역의 DEM을 추정하고, 이를 통해 IPCC SERS 시나리오별 조간대 침수지역을 확인하고자 한다. 연구결과, 해수면이 20cm 상승하면 약 68ha의 간석지가 침수되고, 30cm 상승하면 85ha, 40cm가 상승하면 103ha, 50cm 상승 시 121ha, 60cm 상승 시 139ha의 간석지가 침수됨을 분석할 수 있었다. 해수면 상승의 영향을 가장 크게 받는 지역은 태안군 고남면 고남리 가경주 마을 전면에 위치한 간석지로, 상대적으로 간석지의 고도가 낮고 경사가 완만하기 때문이다. 침수 예상지역의 간석지는 현재 주민들이 굴과 바지락 등을 양식하고 있어서, 향후 기후변화에 의한 해수면 상승에 따른 경제적 피해가 점차 커질 것으로 예상된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권3호
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• pp.165-171
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• 2023

낙동강 하구둑은 담수와 해수가 만나는 감조하천 환경으로 하구둑에서 방류하는 지표수 유출량과 연안 해저 지하수 유출량에 대한 모니터링이 체계적으로 요구된다. 본 연구에서는 낙동강 하구둑 상류 지역에 위치한 수위자료와 물수지분석을 통하여 변화 저수량과 방류량을 계산하였다. 해저를 통한 육상에서의 지하수 유출도 원격탐사 기반 지형자료와 수문 모델링 자료를 근거로 산출하여 낙동강 하구둑 유출량과 비교 분석하였다. 제안된 방법은 현장 측정 이외의 원격탐사 기반 고도계 자료를 활용하여 수자원 관리에 효율적으로 적용할 수 있을 것으로 판단된다. 담수 지표수 유출량 뿐만 아니라 해저 지하수 유출이 연안에 미치는 영향이 크기 때문에, 낙동강 하구둑 생태계 모니터링에서 담수와 해수의 상호 관계에 대한 연구도 충분히 고려되어야 할 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.161-161
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• 2021

본 연구에서는 금강 상류의 용담댐 유역(930.0 km²)을 대상으로 Sentinel-1 SAR(Synthetic Aperture Radar) 및 Sentinel-2 MultiSpectral Instrument(MSI) 위성영상을 활용한 토양수분 산출연구를 수행하였다. 연구에 사용된 자료는 10 m 해상도의 Sentinel-1 IW(Interferometric Wide swath) mode GRD(Ground Range Detected) product의 VV(Vertical transmit-Vertical receive) 및 VH(Vertical transmit-Horizontal receive) 편파자료와 Sentinel-2 Level-2A Bottom of Atmosphere(BOA) reflectance 자료를 2019년에 대해 각 6일 및 5일 간격으로 구축하였다. 위성영상의 Image processing은 SNAP(SentiNel Application Platform)을 활용하여 Sentinel-1 영상의 편파 별(VV, VH) 후방산란계수와 Sentinel-2의 적색(Band-4) 및 근적외(Band-8) 영상을 생성하였다. 토양수분 산출 모형은 다중선형회귀모형(Multiple Linear Regression Model)을 활용하였으며, 각 지점에 해당하는 토양 속성별로 모형을 생성하였다. 모형의 입력자료는 Sentinel-1 위성의 편파별 후방산란계수, Sentinel-1 위성에서 산출된 식생지수 RVI(Radar Vegetation Index)와 Sentinel-2 위성에서 산출된 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)를 활용하여 식생의 영향을 반영하고자 하였다. 모의 된 토양수분을 검증하기 위해 6개 지점의 TDR(Time Domain Reflectometry) 기반 실측 토양수분 자료를 수집하고, 상관계수(Correlation Coefficient, R), 평균제곱근오차(Root Mean Square Error, RMSE) 및 IOA(Index of Agreement)를 활용하여 전체 기간 및 계절별로 나누어 검증할 예정이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.38-38
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• 2021

전 세계적으로 기후변화의 영향으로 인해 수문·기상 등 다양한 분야에서 심각성이 야기되고 있으며, 가뭄, 집중호우, 태풍 등과 같은 자연재해의 발생빈도와 피해가 증가하고 있다. 우리나라의 경우 봄철 가뭄의 발생빈도가 증가하고 있으며, 발생지역이 확산되는 추세이다. 증발산량(evapotranspiration)은 기상학과 수문학에 주요한 농업기상 매개 변수로 다루어지며, 작물의 생육·성장에 필요한 물 수요 및 관개용수 산정에 필요한 인자로 가뭄 분석에 활용하는 중요 인자들 중 하나다. 증발산량 자료 구축에는 증발산계 (Lysimeter)를 이용하여 현장 데이터를 실측하는 방법과 구조화된 알고리즘을 통해 증발산량을 산출하는 방법으로 나누어진다. 우리나라의 경우 증발산계가 설치된 지역이 많지 않고 분포도 조밀하지 않으며, 기상, 식생, 토지 피복 등 다양한 요인들의 영향을 받는 증발산량의 특성상 실측 데이터를 구축하는 것은 현실적으로 어렵다. 이에 물수지 기법, 기상 변수 기반 추정 등 간접적인 방법을 통해 증발산량을 추정하는 연구가 일반적으로 진행되고 있다. 이에 본 연구에서는 미국항공우주국 (National Aeronautics and Space Administration, NASA) 제트 추진 연구소 (Jet Propulsion Laboratory, JPL)의 The ECOsystem Spaceborne Thermal Radiometer Experiment on Space Station (ECOSTRESS)에서 제공하는 위성영상 중 증발산량 데이터를 구축하였다. 구축한 ECOSTRESS 증발산량 적합성 확인을 위해, 청미천·설마천에서 제공하는 증발산량과 비교 및 검증을 실시하였으며, 시공간적 변동성 분석을 위해 통계적 방법을 이용하였다. 본 연구에서 도출된 증발산량의 시공간 변동성 결과를 통해 지역별 가뭄 분석의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.104-104
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• 2020

강수량은 수문 순환의 결정적인 연결 고리이며 공간적, 시간적 변화는 매우 크며, 또한 전 세계적인 범위의 강수량 자료는 지구상의 수문 순환에 대한 이해와 날씨 및 기후 예측을 위해 필요하다. 그리고 지역적 강수량에 대한 지식은 사회 복지에 필수적이다. 지상에 있는 강우관소에서 관측된 강우는 본질적으로 강우의 공간적 불균일성을 반영하기 어려우며, 관측 주기가 하루 이상으로 긴 경우에는 홍수와 연계한 생태-수문학 연구에 적용하는데 한계가 있다. 또한, 지상계측 방법은 해양, 극지방 및 산악지역의 강수량을 관찰하는데 어려움이 있다. 이에 반하여 원격탐사 기술은 지구 강수를 관찰하는데 많은 도움을 주는 기술로 인식되고 있다. 위성자료를 이용한 강우 추정은 지상 강우관측소 및 기상레이더와 비교하여 광역적 공간범위를 대상으로 하며, 지속적이고 균일한 강우를 생산한다는 장점을 갖고 있다(Hong et al. 2016). 위성강우 자료는 일반적으로 전 세계 강수량에 대한 지식과 글로벌 수문순환에 대한 연구를 촉진하고 있으며, 특히, 동아시아, 동남아시아, 아프리카 등지에는 수문학적 미계측 지역이 많기 때문에 위성강우 자료를 이용한 강수량 평가에 대한 연구가 다수 진행되고 있다(Hoscilo et al., 2015; Dembélé et al., 2016; Dandridge et al., 2019; Kim et al., 2019; Yuan et al., 2019). 본 연구는 위성으로부터 유도된 강수자료 중 NASA의 IMERG, NOAA의 CMORPH, 그리고 일본 JAXA의 GSMaP의 위성강우자료와 국내의 ASOS 시간강우자료의 비교를 통해 위성강우의 정확도를 평가하는 것을 목적으로 하고 있다. 분석 결과 총강우에 대한 편이는 그림 1에서 보는바와 같이 CMORPH가 가장 작고 가장 최근에 제공되기 시작한 IMERG 강수자료가 가장 큰 것으로 분석되었다. 지상계측강우와의 상관계수는 1시간 및 3시간의 시간해상도에서 2019년 18호 태풍 미탁(Mitak)의 경우 IMERG 및 GSMaP 각각 0.63 및 0.60와 0.73 및 0.70으로 분석되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.85-85
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• 2020

South Korea experiences few large scale erosion and sedimentation problems, however, there are numerous local sedimentation problems. A reliable and consistent approach to modelling and management for sediment processes are desirable in the country. In this study, field measurements of sediment concentration from 34 alluvial river basins in South Korea were used with the Modified Einstein Procedure (MEP) to determine the total sediment load at the sampling locations. And then the Flow Duration-Sediment Rating Curve (FD-SRC) method was used to estimate the specific degradation for all gauging stations. The specific degradation of most rivers were found to be typically 50-300 tons/㎢·yr. A model tree data mining technique was applied to develop a model for the specific degradation based on various watershed characteristics of each watershed from GIS analysis. The meaningful parameters are: 1) elevation at the middle relative area of the hypsometric curve [m], 2) percentage of wetland and water [%], 3) percentage of urbanized area [%], and 4) Main stream length [km]. The Root Mean Square Error (RMSE) of existing models is in excess of 1,250 tons/㎢·yr and the RMSE of the proposed model with 6 additional validations decreased to 65 tons/㎢·yr. Erosion loss maps from the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE), satellite images, and aerial photographs were used to delineate the geospatial features affecting erosion and sedimentation. The results of the geospatial analysis clearly shows that the high risk erosion area (hill slopes and construction sites at urbanized area) and sedimentation features (wetlands and agricultural reservoirs). The result of physiographical analysis also indicates that the watershed morphometric characteristic well explain the sediment transport. Sustainable management with the data mining methodologies and geospatial analysis could be helpful to solve various erosion and sedimentation problems under different conditions.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.125-125
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• 2020

European Space Agency's Sentinel-1 has an improved spatial and temporal resolution, as compared to previous satellite data such as Envisat Advanced SAR (ASAR) or Advanced Scatterometer (ASCAT). Thus, the assumption used for low-resolution retrieval algorithms used by ENVISAT ASAR or ASCAT is not applicable to Sentinel-1, because a higher degree of land surface heterogeneity should be considered for retrieval. The assumption of homogeneity over land surface is not valid any more. In this study, considering that soil roughness is one of the key parameters sensitive to soil moisture retrievals, various approaches are discussed. First, soil roughness is spatially inverted from Sentinel-1 backscattering over Yanco sites in Australia. Based upon this, Artificial Neural Networks data (feedforward multiplayer perception, MLP, Levenberg-Marquadt algorithm) are compared with Fractal approach (brownian fractal, Hurst exponent of 0.5). When using ANNs, training data are achieved from theoretical forward scattering models, Integral Equation Model (IEM). and Sentinel-1 measurements. The network is trained by 20 neurons and one hidden layer, and one input layer. On the other hand, fractal surface roughness is generated by fitting 1D power spectrum model with roughness spectra. Fractal roughness profile is produced by a stochastic process describing probability between two points, and Hurst exponent, as well as rms heights (a standard deviation of surface height). Main interest of this study is to estimate a spatial variability of roughness without the need of local measurements. This non-local approach is significant, because we operationally have to be independent from local stations, due to its few spatial coverage at the global level. More fundamentally, SAR roughness is much different from local measurements, Remote sensing data are influenced by incidence angle, large scale topography, or a mixing regime of sensors, although probe deployed in the field indicate point data. Finally, demerit and merit of these approaches will be discussed.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.156-156
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• 2020

가뭄은 다른 자연재해에 비해 진행 속도가 느리고 발생 시작 시기가 명확하지 않다. 또한 피해지역이 광범위하다는 점에서 사회, 경제적 피해와 농업 생산 시스템 및 수확량 등 농업 전반에 걸쳐 직접적인 영향을 미치고 있다. 전지구적 기후변화로 인해 국내의 가뭄 발생빈도는 2000년 이후 증가하고 있으며, 가뭄의 정량적 분석은 선제적 가뭄 대응을 위해 필요하다. 현재 국내에서는 여러 유관기관에서 지상 관측 데이터를 활용하여 가뭄을 모니터링하고, 가뭄 공간 분포 지도를 제공하고 있다. 하지만 지상 관측 데이터를 통한 가뭄 분포 지도는 미계측 지역에 대한 데이터 취득이 어렵고, 지형학적 특성을 고려하지 못하는 한계점이 있다. 이러한 한계점을 보완하기 위해 수자원 및 재해 분야에서 위성영상이 활용되고 있다. 위성영상을 활용한 가뭄 판단 및 예측에는 정규식생지수 (Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)가 사용되고 있으며, 식생지수는 가뭄 발생, 진행 등에 있어 즉각적인 반응이 어렵다는 단점이 있다. 본 연구에서는 잠재 증발산과 실제 증발산의 비를 이용해 산정된 위성영상 기반 가뭄 지수인 Evaporative Stress Index (ESI)를 활용하였다. NASA (National Aeronautics and Space Administration)에서 제공하는 ESI는 전지구를 대상으로 5km 해상도로 제공하고 있다. 하지만 국내 가뭄 판단을 위해서는 높은 해상도의 영상이 필요하며, 본 연구에서는 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 영상을 활용한 ESI의 산정을 통해 해상도의 문제를 개선하고자 한다. 산정한 500m 해상도의 ESI는 기존 5km 해상도의 ESI와 비교 검증하였으며, SPI 및 과거 가뭄 발생 현황 자료를 근거로 ROC (Receiver Operating Characteristics) 분석을 통해 시군 단위 농업가뭄평가의 적용성을 확인하고 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.391-391
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• 2020

본 연구의 목적은 2006년 6월 ~ 10월에 발생한 메콩강 하류 지역의 홍수를 모의하는 것이다. 강우자료는 위성강우 자료인 미국 NOAA의 CMORPH를 적용하였으며, 홍수유출 해석은 GRM 모델을 적용하였다. Tonlesap 호수를 포함하는 메콩강 하류 지역의 침수분석은 G2D 모델을 적용하였다. 위성강우 자료는 NOAA의 3시간 간격의 CMORPH 위성강우자료를 일일강우량 자료로 변환하고, 일본의 Research Institute for Humanity and Nature (RIHN)과 Meteorological Research Institute of the Japan Meteorological Agency (MRI/JMA)의 APHRODITE 프로젝트에 의해 구축된 APHRODITE 강우량 자료를 이용하여 보정한 후 홍수모의에 적용하였다. DEM 자료는 HydroSHED 15s자료를 이용하였고, 토양도는 UN FAO의 HWSD, 그리고 토양도는 Global map landcover ver3.0을 이용하였다. GRM 모델과 G2D 모델은 Github(https://github.com/floodmodel)에 공개되어 있으며, 이를 이용하였다. 유출 모델은 메콩강 전체 유역을 대상으로 2682.815m의 공간해상도로 구축하였다. 보정한 강우를 이용하여 유출모의 한 결과 첨두유량은 23,796.8 ㎥/sec로 계산되었다. Kratie 지점의 유출량과 Tonlesap 호수로 집수되는 유량을 상류단 경계조건으로 이용하여 약 150일 동안의 침수모의를 하였다. 450 m 공간해상도로 침수모의 도매인을 구축하였으며, 조도계수는 0.045를 사용하였고, 하류단은 자유수면 유출조건을 적용하였다. 침수분석 결과 메콩강 본류를 흐르는 유량이 Tonlesap 호수로 유입되어 호수의 수위가 상승하였다. Tonlesap 호수의 최대침수심은 약 11 m를 나타내었으며, 호수로 유입된 유량은 모의기간 중에 호수에 저류되어 있었다. 메콩강 본류의 Kratie 지점으로 유입되는 유량이 첨두값을 지난 후에도 모의 기간이 길어질수록 메콩강 하류 델타지역과 그 주변의 평지로 침수범위가 확대 되었다. 모의 종료시에는 메콩강 하류가 광범위하게 침수되면서 최대 침수면적을 나타내었다. 본 연구에서 메콩강을 범람한 홍수는 메콩강 하류의 서쪽 해안으로 먼저 유출이 되었다. 이는 침수모의에 적용된 DEM 자료가 북동쪽에서 서남쪽 방향으로 빗살무늬 형태의 고도분포를 가지기 때문인 것으로 판단되며, 대상 지역의 DEM 정확성 평가와 함께 추가적인 연구가 필요하다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.279-279
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• 2021

위성영상정보는 센서의 종류, 취득, 분석, 재난과 위성영상 특성 매칭 등의 제약으로 재난 상황에서 제한적으로 사용되었다. 일반적으로 인공위성의 종류는 탑재한 센서의 정보제공 능력 범위에 따라 분류 가능하며 이에 따라 대상 범위가 결정된다. 본 연구에서는 재난의 예측, 탐지, 사후처리를 위한 위성자료의 취득과 활용을 위해 다양한 위성과 탑재된 센서의 궤도, 공간 해상도, 파장대 등의 특성에 대하여 분석하고 재난유형별로 최적 위성영상을 선정하였다. 행정안전부에서는 재난과 재해의 유형을 자연재난(10종)과 사회재난(27종)으로 분류하였다. 위성영상 활용이 가능한 재난 유형은 가시적으로 확인이 가능한 자연재난에 해당하며 그 중 태풍, 홍수, 가뭄, 산불 등 총 4종의 재난유형별로 가용한 최적의 위성영상을 분석하였다. 재난관측에 사용 가능한 대표적인 탑재체의 종류는 극궤도 지구관측 위성에서 광학과 SAR로 구분할 수 있다. 각 기본 특성에 따라 제공되는 정보의 종류가 분류되며 광학 센서는 태양복사 및 지구복사에너지 파장 영역 중 가시광선-근적외선-단파적외선-열적외선 파장대 영역의 분광 정보를 제공할 수 있는 다중 밴드들로 구성된다. 지표의 특정 대상이나 물질을 탐지하고 변화를 감지·분석하는데 유용하여 홍수, 태풍, 지진 등 자연 및 사회 재난·재해 관측에 유용하게 이용된다. SAR 센서는 장파장의 전자기파를 방출한 후 돌아오는 신호를 활용하여 대상에 대한 정보를 획득한다. 대기의 효과 및 요소를 투과하는 주파수 대역별 장파장 밴드 정보를 활용하여 고해상도의 대상 표면, 위치, 형태 등의 정보를 측량 및 관측하므로 중·광역 지역에 제약 없이 영상정보를 획득할 수 있어 산사태, 홍수, 지진, 등의 재난 모니터링에 유용하다. 이러한 다종 위성별 센서들의 특징(공간 해상도, 파장대별 밴드 특성, 관측폭, 재방문 주기 등)들을 분석하여 재난유형별로 가용한 무료/상용 지구관측위성을 분류한 결과 태풍에는 광역관측, 정지궤도 위성, 홍수에는 광학 및 SAR 고해상도 위성, 가뭄은 광역관측, 다분광 광학 위성 그리고 산불에는 정지궤도, 광학, SAR 위성이 적합함을 알 수 있다.