식량수급을 이해하기 위한 농업 현황 정보가 부족한 북한을 대상으로 위성영상과 기후자료를 이용하여 객관적이고 재현 가능한 벼 수량을 추정하는 방법을 개발하는 것을 본 연구의 목적으로 하였다. 2002년부터 2014년까지의 MODIS 위성 식생지수 평균 NDVI 최대값과 27개 관측지점의 9월 강수량 자료를 이용하여 북한의 벼 수량 값을 추정하였다. 모형의 결정계수는 0.44, RMSE는 0.27 ton/ha로 다소 크게 나타났고, 분산분석결과 F비가 3.0983, 유의확률이 0.1008을 보였다. 벼논 지역의 MODIS 평균 NDVI 최대값과 등숙기의 기후자료를 이용하여 추정한 북한의 벼 수량은 2007년이 2.71 ton/ha로 가장 낮게, 2006년이 3.54 ton/ha로 가장 높게 나타났다. 통계 값과 추정 값의 산점도를 통하여 비교한 결과 벼 수량이 약 3.3 ton/ha 보다 적을 때는 모형의 추정 값이 높고 그 이상일 때는 통계 값이 더 높게 나타나는 경향이었다. 모형의 종속변수와 독립변수로 사용되는 위성영상의 품질, 단일 시기의 벼논 마스크 영상, 기상 관측지점의 수와 자료의 품질, 통계 값의 품질 등으로 벼 수량에 대한 추정 성능의 한계가 있지만 객관적 자료를 사용하여 재현 가능한 방법을 제시하였다는 의미를 가진다. 모형 구동을 위해 사용되는 자료의 품질을 높여 나가야 하는 과제를 안고 있다.
국내에서 처음으로 도입한 기상 항공기에 탑재한 G-band 수증기 라디오미터(GVR) 관측으로 산출된 가강수량의 품질 관리 방법을 제안하였다. GVR 빔의 연직 최단 경로 자료만 사용하기 위해 기상 항공기의 자세 정보(pitch와 roll 각도)를 활용하였고, GVR 가강수량이 20 mm 이상의 자료를 제거하는 방법을 품질 관리에 적용하였다. GVR 가강수량이 20 mm 이상으로 증가할 때, 웜로드(Warm load) 평균 전력과 스카이로드(Sky load) 평균 전력의 차이가 0에 가까이 수렴하는 특성을 확인하였고, 이는 COMS (Communication, Ocean and Meteorological Satellite)의 운형, 운정고도, 운량자료와 구름통합관측기기(CCP), 강수입자 측정기(PIP)로 측정된 강수 및 구름 입자 크기로 확인한 하층운과 중층운에 의한 높은 밝기온도 때문으로 판단된다. 구름 많은 날의 품질 관리 적용 전후의 GVR 가강수량을 LDAPS (Local Data Assimilation and Prediction System) 가강수량과 정량적으로 비교하였는데 RMSD (Root Mean Square Difference)는 2.9 mm에서 1.8 mm로 감소하였고, KLAPS (Korea Local Analysis and Prediction System)와의 RMSD는 5.4 mm에서 4.3 mm로 감소하여 향상된 정확도를 보였다. 또한 품질 관리를 적용한 GVR 가강수량과 드롭존데 가강수량 관측 자료을 활용하여 COMS 가강수량과도 정량적으로 비교평가함으로써 본 연구에서 제안한 GVR 가강수량의 품질 관리 방법의 유효성을 확인하였다.
동아시아 지역 봄철에 주로 발생하는 황사의 물리적 특성을 알아보기 위하여 부산지역에서 발생한 2009년 황사 기간의 종관 일기도와 자동기상관측장비(AWS)를 이용한 기상해석, $PM_{10}$ 샘플러와 레이저입자계수기(LPC)를 이용한 대기입자상 물질농도 분석, 위성영상과 역궤적분석 모델을 이용한 발생원을 조사하였다. 2009년 2월 20일의 경우 (사례 1), $PM_{10}$ 농도가 급격히 증가할 때 $0.3-1.0{\mu}m$의 작은 입자의 에어로솔 체적 농도 분포가 감소한 반면 $1.0-10.0{\mu}m$의 큰 입자의 농도는 증가하였다. 그 후 $PM_{10}$ 농도가 감소할 때 지상의 풍향은 북풍에서 남서풍으로 변하였으며, 전체 에어로솔 농도는 감소하였다. $PM_{10}$과 $1.0-10.0{\mu}m$의 큰 입자 농도의 상관계수는 0.9 이상으로 높은 양의 상관관계를 나타내었다. 이는 내몽골 지역에서 발달된 황사가 중국 고비 사막을 통과하여 한반도로 유입된 것으로 추측할 수 있었다. 2009년 4월 25일의 경우 (사례 2), $PM_{10}$ 농도가 급격히 증가할 때 $0.3-0.5{\mu}m$의 작은 입자의 에어로솔 체적 농도 분포가 감소한 반면 $0.5-10.0{\mu}m$의 큰 입자의 농도는 증가하였다. 그 후 $PM_{10}$ 농도가 감소할 때 $0.3-0.5{\mu}m$의 작은 입자의 농도는 증가한 반면 $0.5-10.0{\mu}m$의 큰 입자의 농도는 감소하였다. 이 때 지상의 풍향은 북동풍에서 남서풍으로 변한 후 다시 북동풍으로 변하였다. $PM_{10}$과 $1.0-10.0{\mu}m$의 큰 입자의 농도의 상관계수는 약 0.9에 가까운 높은 양의 상관관계를 나타내었다. 입자의 역궤적 수송 모델 분석 결과, 만주지역과 중국 동쪽 해안으로부터 한반도로 유입된 것으로 추측할 수 있었다.
본 연구에서는 서울지역의 지상 미세먼지($PM_{2.5}$) 농도를 산출하기 위하여 경험적인 모델들을 개발하였다. 연구에 이용한 자료는 2012년 1월 1일부터 2013년 12월 31일까지이며 Terra와 Aqua위성의 MODIS센서에서 산출되는 에어로졸 광학두께, 옹스트롬 지수, 기상변수들과 행성경계층두께와 관련된 6개의 다중 선형 회귀모델들의 차이를 분석하였다. 그 결과 에어로졸 광학두께와 옹스트롬 지수, 상대습도, 풍속, 풍향, 행성경계층두께, 기온 자료를 입력 자료로 사용한 $M_6$모델이 가장 좋은 결과를 보였다. 통계적인 분석에 따르면 $M_6$ 모델을 사용하여 계산된 $PM_{2.5}$와 관측된 $PM_{2.5}$농도 사이의 결과는 상관계수(R=0.62)와 평균제곱근오차($RMSE=10.70{\mu}gm^{-3}$)이다. 또한 산출된 계절별 지표면 $PM_{2.5}$농도는 여름철(R=0.38)과 겨울철(R=0.56)보다 봄(R=0.66)과 가을철(R=0.75)에 상대적으로 더 좋은 상관 관계를 보였다. 이러한 결과는 에어로졸 광학두께의 계절별 관측 특성으로 인한 것으로써 다른 계절에 비하여 여름과 겨울철 에어로졸 광학두께 관측이 구름과 눈/얼음 표면에 의한 관측 제한과 오차를 가져온 것으로 분석되었다. 따라서 본 연구에서 사용한 경험적 다중선형회귀 모델은 위성에서 산출된 에어로졸 광학두께 자료가 지배적인 변수로 작용하며 $PM_{2.5}$산출 결과들을 향상시키기 위해서는 추가적인 기상 변수를 이용해야 할 것이다. 또한 경험적 다중선형회귀 모델을 이용하여 $PM_{2.5}$를 산출한 결과는 인공위성 자료로부터 대기환경 감시를 가능하게 하는 방법이 될 수 있어 유용할 것이다.
본 연구에서는 위성 기반 재분석 강수 자료인 PERSIANN-CCS-CDR (Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Networks-Cloud Classification System-Climate Data Record)을 이용하여 한반도에 대한 격자형 확률강수량을 산정하였다. 고려된 기간은 1983년부터 2020년까지 총 38개년이다. 사용된 자료의 공간해상도는 0.04°이며, 시간해상도는 3시간이다. 확률분포로는 빈도해석을 위해 일반적으로 사용되고 있는 Gumbel 분포를 사용하였으며, 매개변수 추정을 위해 확률가중모멘트법을 적용하였다. 지속기간은 3시간부터 144시간 까지, 재현기간은 2년부터 500년까지가 고려되었다. 이러한 방식으로 산정된 결과를 지상우량계인 ASOS (Automated Synoptic Observing System) 기상관측소의 강수 자료를 활용하여 산정된 확률강수량과 비교·검토하였다. 그 결과, PERSIANN-CCS-CDR 자료로부터 산정된 Gumbel 분포의 매개변수들은 지속기간이 증가함에 따라 ASOS의 결과들과 유사한 양상을 보였으며 이를 토대로 얻어진 확률강수량은 지속기간이 짧은 경우 다소 큰 차이를 보였으나, 지속기간이 18 h 이상인 경우 그 차이는 약 20% 이내로 감소함을 확인하였다. 추가적으로, 남북한 차이를 살펴보았으며 Gumbel 분포 매개변수들 중 위치 매개변수의 차이가 두드러지게 나타남을 확인하였다. 지속기간의 증가에 따른 북한의 확률강수량이 상대적으로 작게 나타났으며, 지속기간 3 h 기준 남한의 84%, 지속기간 144 h 기준 70~75% 수준인 것으로 확인되었다.
SAR 센서는 마이크로파를 이용한 능동센서로 기상조건에 상관없이 영상을 취득할 수 있다는 장점이 있어, 국토관리 및 재해 모니터링 등에 활발히 활용되고 있다. 주기적으로 취득되는 SAR 영상을 효과적으로 활용하기 위해서는 자동화된 영상 정합기법이 필요하지만 영상의 촬영 시간 및 기하에 따라 다른 양상의 기하조건을 가진 취득됨에 따라 충분한 정합 정확도를 기대하기 어렵다. 이에 본 연구에서는 기울기 속성을 추가한 MI (Mutual Information) 기법과 FMT (Fourier-Mellin Transform)기법, SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) 기법을 임의의 변위와 회전 공차를 적용하고, 해상도를 변화시킨 TerraSAR-X 영상에 적용하여 그 결과를 비교하였다. 비교 결과, MI 기법의 경우엔 서로 상이한 기하에서 촬영된 영상에 적용하였을 때에도 일정 크기의 영상소가 다수 분포할 경우 0~2 픽셀 수준의 정확도를 지닐 수 있는 반면, FMT 기법의 경우에는 같은 사물에 대해서도 그 영상소 값이 서로 상이하여 정합 오차가 수십에서 수백 픽셀로 나타났다. 또한 SIFT 기법의 경우에도 영상 정합을 위한 공액점의 정확도가 0~17 % 수준으로 매우 낮아 서로 상이한 기하조건으로 취득된 SAR 영상에 적용이 어려울 것으로 나타났다.
본 연구에서는 농경지의 면적 산정과 다양한 작물의 생산량 추정을 위해 많이 활용되고 있는 MODIS 영상과 기상자료를 이용하여 우리나라의 벼 수량을 추정해보고자 하였다. Terra와 Aqua 위성으로부터 얻어진 시계열 MODIS NDVI 자료를 구축하고 수량과의 상관성이 높은 시기를 선택하여 기상자료와 함께 다중회귀 모형 기반으로 우리나라 벼 수량을 추정하였다. 2002년부터 2010년까지 MODIS 위성 식생지수 NDVI와 기상자료(일조시간 및 일사량)를 이용하여 우리나라 벼 수량 추정을 위한 다중 회귀모형을 작성하였다. MODIS NDVI와 관측소 기상자료 1을 이용한 모형으로 2011년 쌀 수량 추정한 결과 $494.6kg\;10a^{-1}$로 통계청이 발표한 최종 수량과는 $1.1kg\;10a^{-1}$ 차이가 나는 것으로 나타났다. MODIS NDVI와 관측소 기상자료 2를 이용한 모형으로 2011년 쌀 수량 추정한 결과 $509.7kg\;10a^{-1}$로 통계청이 발표한 최종 수량과 $14.1kg\;10a^{-1}$ 차이가 나는 것으로 나타났다. 2002년부터 2011년까지의 우리나라 쌀 수량 분포도를 작성하였다.
본 연구는 대표적인 곡물 생산, 수출국인 미국의 일리노이주와 아이오와주에 대하여 카운티별 MODIS 위성영상 식생지수 및 기상자료를 활용하여 수량을 추정할 수 있는 다중회귀 모형을 구축하고 그 결과를 평가하였다. 2002년부터 2012년까지의 MODIS 위성영상 식생지수 및 기상자료로 옥수수와 콩 수량 추정 모형을 구축하고 2013년 수량을 추정한 결과, 일리노이, 아이오와 2개주에 대하여 약 1~16% 내외의 오차 결과를 얻었다. 모형의 수량 추정 정확도 향상을 위해 추후에는 지대 구분 및 다양한 지표면 생물리 모수를 함께 활용하여 수량 추정 모형의 성과를 높여나가야 할 것으로 판단된다.
영상레이더는 이동하는 플랫폼에 탑제되어 운용되며, 이동 중에 전자파를 송수신하고 획득한 데이터를 영상 처리하여 관측 지역의 영상을 획득하는 전천후 레이더이다. 또한 전자파의 투과성에 의해 영상레이더의 송수신 신호는 대기 및 지표 투과가 가능하며, 기상조건에 관계없이 전천후로 영상 획득이 가능한 이점이 있다. 그러나 영상 레이더는 이동하며 전자파를 송수신하기 때문에 사용하는 펄스 반복 주파수에 따라 잔상 왜곡 및 고스트 이미지 등의 영상 왜곡이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 영상 왜곡의 방지를 위해 지구 관측을 목적으로 하는 L밴드 대역 위성용 영상레이더에서 사용되는 펄스 반복 주파수의 범위 설계를 연구하며, 제안하는 시스템 설계 절차에 따라 시스템 변수 및 펄스 반복 주파수를 도출한다. 또한 MATLAB 기반의 영상레이더 관측 시뮬레이터를 이용하여 사용되는 펄스 반복 주파수에 따라 발생되는 잔상 왜곡 및 고스트 이미지와 제거된 이미지를 확인하였고 관측한 점 목표물의 임펄스 응답 분석으로 최종 도출된 펄스 반복 주파수의 적합성을 검증하였다.
산림지역에서의 관측은 평지에서의 관측에 비해 지상관측에 있어서 어려움을 가지고, 위성 관측자료는 지상의 지점기반 관측자료에 비해 높은 공간 해상도를 가진다. 이러한 이점을 이용하여 위성 관측자료는 산불발생 위험도를 추정하는 연구에 활용되어왔다. 위성 관측자료를 사용하는 여러 산불 관련 지수 중 TVDI(Temperature Vegetation Dryness Index)는 정규식생지수(Normalized Difference Vegetation Index; NDVI)와 지표면 온도(Land Surface Temperature; LST)를 기반으로 산불발생 위험도를 평가한다. TVDI가 기상과 식생의 건조도를 모두 고려하는 장점을 가지고 있지만 선행 연구에 따르면 TVDI는 여러 산불 관련 지수들에 비하여 한반도에서의 산불발생에 민감하지 않은 것으로 나타났다. 본 연구에서는 한반도에서 TVDI의 산불발생 위험도 표현능력을 향상시키기위해 여러가지 개선방법을 적용하였다. 지상에서 측정한 기온을 적용하여 TVDI의 정확도를 향상시키고, 월별로 최대, 최소 온도 회귀선을 구하여 TVDI에 계절효과를 적용하고자 했으며, 각 지역별로 TVDI를 계산하여 식생 유형 및 지역 기후를 고려하였다. 개선된 TVDI는 선정된 산불사례들을 통해 평가되었으며 산불발생 위험도 측면에서 향상된 성능을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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