• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.38 no.6_2
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• pp.1653-1661
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• 2022

In this study, the classification of cold water and normal water based on Geo-Kompsat 2A images was performed. Daily mean surface temperature products provided by the National Meteorological Satellite Center (NMSC) were used, and convolution neural network (CNN) deep learning technique was applied as a classification algorithm. From 2019 to 2022, the cold water occurrence data provided by the National Institute of Fisheries Science (NIFS) were used as the cold water class. As a result of learning, the probability of detection was 82.5% and the false alarm ratio was 54.4%. Through misclassification analysis, it was confirmed that cloud area should be considered and accurate learning data should be considered in the future.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.38 no.6_2
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• pp.1677-1689
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• 2022

Air pollution is social issue that has long-term and short-term harmful effect on the health of animals, plants, and environments. Chimneys are the primary source of air pollutants that pollute the atmosphere, so their location and type must be detected and monitored. Power plants and industrial complexes where chimneys emit air pollutants, are much less accessible and have a large site, making direct monitoring cost-inefficient and time-inefficient. As a result, research on detecting chimneys using remote sensing data has recently been conducted. In this study, YOLOv5-based chimney detection model was generated using BUAA-FFPP60 open dataset create for power plants in Hebei Province, Tianjin, and Beijing, China. To improve the detection model's performance, data split and data augmentation techniques were used, and a training strategy was developed for optimal model generation. The model's performance was confirmed using various indicators such as precision and recall, and the model's performance was finally evaluated by comparing it to existing studies using the same dataset.

• Journal of Korean Society of Disaster and Security
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• v.15 no.3
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• pp.1-14
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• 2022

Recently, the risk of water disasters are increasing due to climate change and the aging of river levees. Existing conventional river embankment inspections have many limitations due to the consumption of a lot of manpower and budget. Thus, it is necessary to establish a new monitoring and forecast/warning method for effective flood response. This study proposes the river levee health monitoring system by analyzing the relationship between river levee deformation and hydrological factors using Sentinel-1. The variance index calculated in this study was classified into 4 grades. And the levees collapse section was judged to be a high vulnerable point in which the variance rapidly increased based on the result of the rapid increase in soil moisture. In the future, it is expected that it will be possible to advance levee maintenance technology and improve national disaster management through the advancement of the existing levee management system and automated monitoring through the forensic method that combines remote technology.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.119-119
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• 2023

본 연구에서는 Terra MODIS(MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) 위성영상과 토양수분 부족지수(Soil Water Deficit Index, SWDI)를 이용하여 2012년부터 2022년까지 한반도 전국의 1km 공간 증발산량을 산정하였다. 공간 증발산량을 산정하기 위한 과정은 크게 두 가지로 구분된다. 첫 번째로 MODIS의 LST(Land Surface Temperature), NDVI(Normalized Difference Vegetation Index), 선행강우 및 무강우 누적일수를 이용해 1 km 공간 토양수분을 산정하였다. 농촌진흥청 토양수분관측망 자료 중 토지피복, 토양 속성을 고려하여 선정된 70개소 토양수분 실측데이터와 비교한 결과 지점별 평균 R² 0.63~0.90으로 유의미한 상관성을 나타내었다. 산정된 공간 토양수분은 생장저해수분점과 초기위조점의 관계를 이용한 SWDI로 변환하였다. 두 번째로 순 복사량, 기온 및 NDVI의 적은 수문인자를 통해 증발산량 산정이 가능한 MS-PT(Modified Satellite-based Priestley-Taylor) 모형을 기반으로 계절별 식생과 토양수분 상태를 고려하여 1 km 공간 증발산량을 산정하였다. MS-PT 모형에서 가정한 대기 증발 변수 Diurnal temperature (DT)와 지표 수분의 상관성 문제를 해결하기 위해 DT를 SWDI로 적용하였다. 모형 결과의 검증을 위해 국내 플럭스 타워 (설마천, 청미천, 덕유산) 증발산량 관측자료와의 결정계수(Coefficient of determination, R²), RMSE(Root Mean Square Error) 및 IOA(Index of Agreement)를 산정하였다. 본 연구의 결과로 생산되는 국내 증발산량의 시, 공간적 변동성은 증발산량을 통한 수문학적 가뭄지수 및 급성 가뭄을 파악하는데 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.5-5
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• 2023

제3차 우주개발 진흥 기본계획의 일환으로써 개발되는 차세대 중형위성 5호인 수자원위성은 수자원/수재해 감시 전용 위성으로 2025년 발사 예정이다. 수자원위성의 메인 센서인 C-band 영상레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR)는 기상조건 및 주야 상관없이 지표면 관측이 가능한 센서로 급변하는 수재해 양상에 효과적으로 대응하기 위해 탑재된 센서이다. 본 연구사업은 차세대 수자원위성의 효과적 활용 방안 및 SAR 자료기반의 활용산출물 및 주제도 서비스를 위한 알고리즘 구조설계 및 표출시스템 시범개발을 목표로 하고 있으며, 홍수/가뭄/안전/환경모니터링을 주제로 수자원 및 원격탐사 분야의 다학제적 전문가들로 구성된 컨소시엄을 구성하여 추진하고 있다. 본 연구의 내용은 가뭄 모니터링을 위해 개발 중인 SAR 기반 토양수분과 농업적 가뭄지수 산정 알고리즘 개발 및 공간적 표출을 포함한다. 토양수분은 SAR 영상에서 지표피복별로 추출된 후방산란계수와 수문학적 개념의 융합을 통해 논/밭/산림에 대해 산정한다. 물리적 특성에 기반한 변화탐지모델을 활용해 토양수분량을 추출 후, 기계학습기법과 S C S - C N 방법에서 파생된 수문학적 개념 5일 선행강우량과 결합한 토양수분 산정 알고리즘을 개발하였다. 산정된 토양수분을 기반으로, 논 지역은 벼 재배에 따른 담수 시기를 고려한 토양의 포화/불포화상태, 밭 지역은 토양 종류에 따른 토양의 물리적 특성, 산림 지역은 수문학적 개념 및 식생지수를 활용하여 가뭄 판단 기준을 구축하고, 가뭄의 해갈 여부와 해갈되는 시점의 강우량을 산정 가능한 알고리즘을 개발하였다. 개발된 가뭄 모니터링 기법은 향후 고도화, 최적화 및 안정화를 통해 수자원위성의 핵심 활용기술로써 구현할 계획이다.

• Journal of The Geomorphological Association of Korea
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• v.17 no.2
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• pp.29-39
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• 2010

Climate change recently causes rapid rises in sea level in Baramarae intertidal area and the rises present several socio-economic impacts to the affected area. We have assessed the vulnerability of the region by the rise of the sea level. Using quantitative GIS method on multi-temporal satellite images, we have first estimated the elevation (Digital Elevation Model: DEM) of Baramarae intertidal area and hence we were possibly able to identify the flooded areas under the IPCC SRES scenarios. As sea level rises by 20cm, 30cm, 40cm, 50cm and 60 cm, the estimated flooded areas of the tidal flat are 68ha, 85ha, 103ha, 121ha and 139ha, respectively. The most affected area is the tidal flat in Gagyeongju Village (Gonam-li, Gonam-myeon, Taean, Chungnam), because it has not only lower altitude but also, perhaps more significantly smooth slope. The potential affected areas are currently populated by farming of oysters and short-necked clams and therefore the areas expect significant economic loss by rise of sea level.

• Proceedings of the International Union of Geodesy And Geophysics Korea Journal of Geophysical Research Conference
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• 2003.05a
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• pp.14-14
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• 2003

SAR (Synthetic Aperture Radar) is an imaging radar which can scan and image Earth System targets without solar illumination. Most Earth observation Shh systems operate in X-, C-, S-, L-, and P-band frequencies, where the shortest wavelength is approximately 1.5 cm. This means that most opaque objects in the SAR signal path become transparent and SAR systems can image the planetary surface targets without sunlight and through rain, snow and/or even volcanic ash clouds. Most conventional SAR systems in operation, including the Canada's RADARSAT-1, operate in one frequency and in one polarization. This has resulted in black and with images, with which we are familiar now. However, with the launching of ENVTSAT on March 1 2002, the ASAR system onboard the ENVISAT can image Earth's surface targets with selected polarimetric signals, HH+VV, HH+VH, and VV+HV. In 2004, Canadian Space Agency will launch RADARSAT-II, which is C-band, fully polarimetric HH+VV+VH+HV. Almost same time, the NASDA of Japan will launch ALOS (Advanced land Observation Satellite) which will carry L-band PALSAR system, which is again fully polarimetric. This means that we will have at least three fully polarimetric space-borne SAR system fur civilian operation in less than one year. Are we then ready for this new all weather Earth Observation technology\ulcorner Actual imaging process of a fully polarimetric SAR system is not easy to explain. But, most Earth system scientists, including geologists, are familiar with polarization microscopes and other polarization effects in nature. The spatial resolution of the new generation of SAR systems have also been steadily increased, almost to the limit of highest optical resolution. In this talk some new applications how they are used for Earth system observation purpose.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.291-291
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• 2022

북한의 황강댐은 우리나라와 북한이 공유하고 있는 대표적인 하천인 임진강 상류에 존재하는 댐으로서 팔당댐의 약 1.5배의 규모를 가지고 있으며, 하류로의 발전방류와 함께 유역 외 지역인 예성강 지역으로 방류량의 일부를 도수시키며 이를 통해 예성강 1, 2호 발전소에서의 발전을 실시하고, 생활, 공업, 농업용수를 예성강 유역에 공급하는 것으로 파악된다. 2009년 9월 6일 임진강 상류 황강댐에서의 대규모 방류로 인해 경기도 연천군 일대에 홍수가 발생하였으며 이로 인한 인명 및 재산피해가 발생한 바 있다. 이에 우리나라에서는 임진강 하류에 군남홍수조절지를 설치하고 상류의 필승교 수위표를 이용하여 홍수경보체제를 운용하고 레이더 강우와 수문모형을 이용한 감시체계를 유지하고 있으나 황강댐 운영현황이 불확실함에 따라 정확한 예보가 어려운 실정이다. 본 연구에서 미계측 지역의 홍수예보를 위해 산정한 상당상수량이란 저수지의 현재 수위로부터 특정 수위까지 도달하는데 요구되는 강우량을 말하며 강우예보 시점에서 저수지의 최대 수위를 신속하게 파악할 수 있는 홍수예경보 수단이다. 미계측 유역인 임진강 상류 황강댐 유역의 상당강우량을 산정하기 위해 인공위성영상에서 획득한 댐 수위의 시계열 자료를 활용하여 간접적으로 보정된 황강댐 상류의 수문모형을 이용하였으며 현재 댐 수위로부터 주요 수위(방류개시수위, 상시만수위, 계획홍수위)에 도달하게 되는 상당강우량을 산정하였다.