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인공위성과 재분석모델 자료의 다중 증발산 자료를 활용하여 최적 증발산 산정 연구
백종진,정재환,최민하,Baik, Jongjin,Jeong, Jaehwan,Choi, Minha 한국수자원학회 2018 한국수자원학회논문집 Vol.51 No.3
수문순환에서 증발산의 정확한 산정은 수문분석 및 이해에 있어서 매우 중요하다. 특히, 증발산을 산정하는 방법은 다양하며, 각각 방법 마다 장단점을 가지고 있다. 그렇기 때문에, 각 다른 방법으로 산전된 결과를 융합하여 최적의 증발산을 산출해야할 필요가 있다. 본 연구에서는 대표적으로 인공위성 기반의 증발산 모델인 revised RS-PM과 MS-PT 방법에서 산출된 증발산과 모델 자료인 Global Land Data Assimilation System (GLDAS)와 Global Land Evaporation Amsterdam Model (GLEAM)자료들을 융합함으로써 최적의 증발산을 산출하고자 하였다. 연구 지역인 청미천과 설마천에서의 플럭스 타워에서 융합된 증발산에 대해서 검증을 실시하였다. 통계학적인 결과(상관계수, 일치도, MAE, RMSE)를 확인하였을 때, 기존의 인공위성과 모델에서 산출되는 증발산 결과에 비해 향상되는 결괄르 나타내었다. 전반적으로 결과를 확인하였을 때, 융합된 자료가 보다 향상된 결과를 보일 수 있을 것이라는 것을 나타내었으며, 추후에는 더 많은 모델을 사용하여 융합함으로써 보다 정확한 결과를 산출 할 수 있을 것으로 기대된다. Accurate estimation of evapotranspiration is mightily important for understanding and analyzing the hydrological cycle. There are various methods for estimating evapotranspiration and each method has its own advantages and limitations. Therefore, it is necessary to develop an optimal evapotranspiration product by combing different evapotranspiration products. In this study, we developed an optimal evapotranspiration by fusing two satellite- and model-based evapotranspiration estimates, including revised remote sensing-based Penman-Monteith (RS-PM) and Modified Satellite-Based Priestley-Taylor (MS-PT) methods, Global Land Data Assimilation System (GLDAS), and Global Land Evaporation Amsterdam Model (GLEAM). The statistical analysis (i.e., correlation coefficients, index of agreement, MAE, and RMSE) of combined evapotranspiration product showed to be improved compared to the individual model results. After confirming the overall results, in future studies, advanced data fusion techniques will be used to obtained improved results.
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Landsat 8 자료를 이용한 2018년 대청호에서의 총인 및 영양상태 평가지표 추정 및 평가
백종진(Jongjin Baik),박종민(Jongmin Park),최민하(Minha Choi) 대한환경공학회 2020 대한환경공학회지 Vol.42 No.9
목적 : 호소의 수질에 대한 공간적인 분포 파악의 중요성이 대두됨에 따라서 공간적인 파악이 가능한 원격탐사 기법이 요구되었다. 본 연구는 대청호에서의 수질인자에 대하여 산정하고 부영양화에 대한 분석을 하기 위하여 영양상태 평가지수를 파악하였다. 방법 : 대청호 측정 지점 중 2018년에 수질인자인 총인(Total Phosphorus, TP)을 관측하는 측정 데이터와 해당 시기의 Landsat 8에 대한 광학 영상을 확보하였다. 수집한 자료를 기반으로 Landsat 8의 밴드와 그 조합을 통해 단계적 다중 선형 회귀 분석(stepwise analysis)을 사용하여 인공위성 기반의 총인에 대한 회귀식을 산정하였다. 이렇게 산정된 총인에 대한 공간적 분포를 기반으로 Aizaki’s TSI를 산정함으로써 대청호의 영양상태를 평가하였다. 결과 및 토의 : 추정된 회귀식을 통해서 산정된 인공위성 기반의 TP와 지점 기반 TP의 통계학적 분석의 결과는 R²이 0.956, p-value는 0.022로 높은 수준의 유의성을 나타내었다. 지점 기반의 수질 측정 데이터의 시계열을 확인하면, 강우의 영향이 수질에 대한 직접적인 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 영향은 인공위성 기반의 TSI의 결과에서도 확인할 수 있다. 인공위성 기반의 TSI의 결과에서 강우가 발생하기 전인 2018년 8월 22일에는 빈영양상태를 나타내고 있으며, 강우 발생 후에 관측된 2018년 10월 25일의 결과를 확인하면 중영양화 상태와 부영양 상태로 평가되었다. 결론 : 인공위성이 수질 관측에서 호소 내에서의 광역 감시 도구 역할을 할 수 있는 활용성 및 통찰력에 도움이 될 것으로 판단된다. Objectives : Remote sensing of water quality parameters (WQPs) has been widely applied along with the emerging importance of obtaining the spatial pattern of water quality at inland reservoir. This study retrieved the Total Phosphorus (TP) via remote sensing imagery at Daecheong reservoir and used it for acquiring the spatial distribution of Trophic State Index (TSI). Methods : First, stepwise regression for TP was established using the ground-based TP measurement and reflectance of Landsat 8 collocated in space and time. With the developed regression model, we estimated the spatial distribution of TSI and evaluated the severity of eutrophication at Daecheong reservoir. Results and Discussion : The result confirmed that predicted TP yielded reasonable statistics compared against measured TP with R2 of 0.956 and p-value of 0.022. Seasonal variation of TP was highly influenced by the precipitation. Similarly, precipitation also influenced to the spatial pattern of TSI. Before the rainfall event (e.g., August 22 2018) at Daecheong reservoir, TSI metric indicated the oligotrographic stage. However, TSI of Daecheong reservoir after the rainfall (e.g., October 25 2018) indicated the mesotrophic and eutrophic stage. Conclusions : These results confirmed that the retrieval of WQP from remote sensing imagery can serve as a robustness tool to monitor the water quality over the large scale area.
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다중 위성 자료(MODIS와 S-VIRRS)와의 비교를 통한 GK-2A AMI 지표면 온도의 지리적 요인에 따른 적절성 평가
백종진(Jongjin Baik),박종민(Jongmin Park),전창현(Changhyun Jun),이진욱(Jinwook Lee) 한국방재학회 2022 한국방재학회논문집 Vol.22 No.3
In this study, we evaluated the land surface temperatures (LSTs) retrieved from the GEO-KOMPSAT-2A (GK-2A) satellite AMI sensor by comparing them to LSTs measured at 106 ground-based stations (95 ASOS and 11 AAOS stations). In addition, the statistical performance of the GK-2A AMI LST was compared with those of LSTs retrieved from the MODIS and S-VISSR satellites. LSTs were evaluated in terms of inland versus coastal regions and at different inland elevations. A time series analysis of the entire study period confirmed that the GK-2A satellite yielded the smallest bias among four satellite-based LST products. The satellite-based LSTs also exhibited higher correlations with ground-based measurements in the inland region than in the coastal region. In addition, the difference in LSTs at the highest and lowest elevations was approximately 1 ℃. A comparison of the annual mean LST and observation frequency revealed that geostationary satellite-based LSTs tend to be overestimated because of the lower observation frequency (1/3 of the polar orbit satellite frequency). Overall, the GK-2A AMI LSTs can be used to analyze the spatiotemporal variations in the urban heat island effect and heat waves at fine-scale resolutions, while further topographical correction is recommended to improve their accuracy. 본 연구에서는 2020년의 천리안위성 2A호(GEO-KOMPSAT-2A, GK-2A)의 AMI (Advanced Meteorological Imager) 지표면 온도(Land Surface Temperature, LST) 자료와 종관기상관측소 95개소, 농업기상관측소 11개소의 LST 자료에 대해서 검증 및 분석하였다. 또한, 다중 인공위성 자료인 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)와 S-VISSR (Stretched-Visible and Infrared Spin-Scan Radiometer)의 지표면 온도와도 비교하였다. 지점 관측 자료를 기반으로 내륙과 해안, 그리고 내륙지역에서 고도에 따라 구분하여 LST를 분석하였다. 먼저 시계열 분석 결과, 대상 기간 동안 AMI의 시계열적 거동은 다른 위성 자료들과 비교하여 편차가 가장 적은 것으로 나타났다. 내륙과 해안 지역을 구분하여 분석하였을 때 인공위성 기반 LST의 결과는 해안보다 내륙에서 상관성이 높았으며, 평지와 높은 고도와의 온도 차는 약 1 ℃ 정도 차이를 나타났다. 인공위성 자료의 연평균 LST와 관측 횟수를 파악하였을 때, 극궤도 위성의 관측 횟수는 정지궤도 위성의 관측 횟수의 1/3 정도였으며, 이로 인한 연평균 LST가 과대 산정되는 결과를 나타내었다. 결론을 종합하면 다른 인공위성과 비교하였을 때 GK- 2A AMI LST의 활용 가능성은 높은 것으로 확인되었으나, 추후에는 지형적인 조건에 따른 보정이 필요할 것으로 보인다. GK-2A의 AMILST 자료를 활용한다면 열섬 및 폭염 분석에서 더욱 자세한 열변동성을 확인하는 데 도움이 될 것으로 판단된다.
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문희원,백종진,황석환,최민하,Moon, Heewon,Baik, Jongjin,Hwang, Sukhwan,Choi, Minha 한국수자원학회 2014 한국수자원학회논문집 Vol.47 No.11
본 연구에서는 Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) 3B43 V7 (25 km)의 월 누적 격자 강우량을 1 km 해상도로 상세화하기 위해 Support Vector Machine (SVM) 회귀를 활용한 상세화 기법을 제안하였다. 비선형 예측모델인 SVM은 상세화의 기반이 되는 다양한 수문기상인자와 강우 발생간의 월별 상관성 구축에 효율적으로 활용되었다. 상세화된 격자 강우는 전국에 고루 분포한 64개 지점 관측 강우와의 비교 분석을 통해 상세화 이전의 격자 강우 보다 다소 개선된 정확도를 지니는 것으로 확인되었다. 특히, 상세화 이전 격자 강우가 지니는 양의 Bias가 효과적으로 개선되었다. 상세화 전후의 공간분포 비교에서 두 분포는 평균적으로 유사했으나, 상세화 이전 강우의 공간분포에서 나타나지 않았던 강우의 국지적 특성이 상세화된 공간분포를 통해 잘 표현되는 것을 확인할 수 있었다. 특히, 일부 지점의 과소 및 과대산정이 상세화를 통해 개선되어 전반적인 정확도 향상에 기여하였음을 확인했다. 본 연구에서 제안된 상세화 기법이 적용된 격자 강우는 모델의 정확도 향상을 위한 고해상도 입력자료로 활용될 수 있으며, 추후 연구에서는 SVM 외에 다른 회귀 방식을 활용하여 최적의 강우 상세화 기법 개발에 기여할 수 있을 것으로 보인다. A spatial downscaling method using the Support Vector Machine (SVM) Regression for 25 km Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) Monthly precipitation is proposed. The nonlinear relationship among hydrometeorological variables and precipitation was effectively depicted by the SVM for predicting downscaled grid precipitation. The accuracy of spatially downscaled precipitation was estimated by comparing with rain gauge data from sixty-four stations and found to be improved than the original TRMM data in overall. Especially the positive bias of the original TRMM data was effectively removed after the downscaling procedure. The spatial distributions of 25 km and 1 km grid precipitation were generally similar, while the local spatial trend was better detected by 1 km grid precipitation. The downscaled grid data derived from the proposed method can be applied in hydrological modelling for higher accuracy and further be studied for developing optimized downscaling method incorporation other regression methods.
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