Relationship between gross primary production and environmental variables during drought season in South Korea

박종민,이달근,박진이,최민하,Park, Jongmin,Lee, Dalgeun,Park, Jinyi,Choi, Minha Korea Water Resources Association 2021 한국수자원학회논문집 Vol.54 No.10

총일차생산량은 물 스트레스와 환경 변수에 의해 크게 영향을 받는다. 총일차생산량과 환경변수의 상관관계는 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 알고리즘과 process-based model에 적용되어 총일차생산량을 계산하는데 활용된다. 그러나 MODIS 알고리즘에서는 물 스트레스를 수증기압차이(vapor pressure deficit)로만 고려하고 있으며, process-based model에서도 제한된 변수만으로 물 스트레스를 표현하여 총일차생산량을 산출하고 있다. 본 연구에서는 에디 공분산 기법, MODIS 알고리즘, 그리고 Community Land Model 4 (CLM 4) 시뮬레이션 결과에서 얻어진 총일차생산량이 환경 변수와 가지는 상관관계를 평년과 가뭄연도를 대상으로 분석하였다. 물 스트레스를 대표하는 지수는 수증기압차이와 evaporative fraction (EF)가 사용되었다. 본 연구에서는 structural equation modeling (SEM)을 활용하여 환경 변수와 EF가 총일차생산량에 끼치는 영향을 수치화하여 평가하였다. SEM을 통해 상관성을 분석한 결과, 수증기압차이가 과소평가될 경우 MODIS 알고리즘과 CLM 4 시뮬레이션에서 생산된 총일차생산량이 수증기압차이로부터 받는 영향이 제한적임을 확인하였다. 에디 공분산 기법으로 산출한 총일차생산량의 상관성 분석 결과, 경작지에서는 관개작업으로 인해 수증기압차이가 총일차생산량에 끼치는 영향이 감소하였으나 MODIS와 CLM 4에서 산출된 총일차생산량 데이터는 이러한 관개작업의 영향을 설명하는데 제한적이었다. 본 연구결과는 MODIS와 CLM 4에서 산출된 총일차생산량의 특성을 이해하고 한계를 분석하는 연구에 도움을 줄 것으로 예상된다.

SAR 영상을 활용한 저수지 수표면적 탐지 알고리즘 비교 연구

정하규,박종수,이달근,이준우,Jeong, Hagyu,Park, Jongsoo,Lee, Dalgeun,Lee, Junwoo 대한원격탐사학회 2022 大韓遠隔探査學會誌 Vol.38 No.6

The reservoir is a major water supply source in the domestic agricultural environment, and the monitoring of water storage of reservoirs is important for the utilization and management of agricultural water resource. Remote sensing via satellite imagery can be an effective method for regular monitoring of widely distributed objects such as reservoirs, and in this study, image classification and image segmentation algorithms are applied to Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar (SAR) imagery for water body detection in 53 reservoirs in South Korea. Six algorithms are used: Neural Network (NN), Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Otsu, Watershed (WS), and Chan-Vese (CV), and the results of water body detection are evaluated with in-situ images taken by drones. The correlations between the in-situ water surface area and detected water surface area from each algorithm are NN 0.9941, SVM 0.9942, RF 0.9940, Otsu 0.9922, WS 0.9709, and CV 0.9736, and the larger the scale of reservoir, the higher the linear correlation was. WS showed low recall due to the undetected water bodies, and NN, SVM, and RF showed low precision due to over-detection. For water body detection through SAR imagery, we found that aquatic plants and artificial structures can be the error factors causing undetection of water body.

A preliminary assessment of high-spatial-resolution satellite rainfall estimation from SAR Sentinel-1 over the central region of South Korea

능엔 호앙 하이,정우성,이달근,신대윤,Nguyen, Hoang Hai,Jung, Woosung,Lee, Dalgeun,Shin, Daeyun Korea Water Resources Association 2022 한국수자원학회논문집 Vol.55 No.6

Reliable terrestrial rainfall observations from satellites at finer spatial resolution are essential for urban hydrological and microscale agricultural demands. Although various traditional "top-down" approach-based satellite rainfall products were widely used, they are limited in spatial resolution. This study aims to assess the potential of a novel "bottom-up" approach for rainfall estimation, the parameterized SM2RAIN model, applied to the C-band SAR Sentinel-1 satellite data (SM2RAIN-S1), to generate high-spatial-resolution terrestrial rainfall estimates (0.01° grid/6-day) over Central South Korea. Its performance was evaluated for both spatial and temporal variability using the respective rainfall data from a conventional reanalysis product and rain gauge network for a 1-year period over two different sub-regions in Central South Korea-the mixed forest-dominated, middle sub-region and cropland-dominated, west coast sub-region. Evaluation results indicated that the SM2RAIN-S1 product can capture general rainfall patterns in Central South Korea, and hold potential for high-spatial-resolution rainfall measurement over the local scale with different land covers, while less biased rainfall estimates against rain gauge observations were provided. Moreover, the SM2RAIN-S1 rainfall product was better in mixed forests considering the Pearson's correlation coefficient (R = 0.69), implying the suitability of 6-day SM2RAIN-S1 data in capturing the temporal dynamics of soil moisture and rainfall in mixed forests. However, in terms of RMSE and Bias, better performance was obtained with the SM2RAIN-S1 rainfall product over croplands rather than mixed forests, indicating that larger errors induced by high evapotranspiration losses (especially in mixed forests) need to be included in further improvement of the SM2RAIN.

다종 위성영상을 활용한 재난대응 방안 연구

박종수 ( Jongsoo Park ),이달근 ( Dalgeun Lee ),이준우 ( Junwoo Lee ),천은지 ( Eunji Cheon ),정하규 ( Hagyu Jeong ) 대한원격탐사학회 2023 大韓遠隔探査學會誌 Vol.39 No.5

최근 심각한 기후변화, 기상이상 현상 등으로 인해 자연재난의 발생빈도 및 규모가 증가하고 있다. 대형화 재난 발생 시 시간·경제적 제약으로 인해 인공위성, 드론 등 원격탐사 기반의 재난관리의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 재난 발생 시 활용가능한 국내·외 위성들과 최근 우주산업 활성화에 따라 운용 중 및 개발 중인 차세대중형위성, 초소형위성의 현황과 대량의 위성영상들의 활용 기술 동향에 대해 정리하였다. 분석 기술로는 딥러닝의 근간인 인공지능 기술을 접목한 연구들이 있으며, 사용자 중심의 분석 준비 데이터(analysis ready data)를 활용할 수 있는 주요 플랫폼을 소개하였다. 또한 최근 발생된 대형재난인 홍수, 산사태, 가뭄, 산불을 중심으로 위성영상을 활용하여 피해분석을 함으로써 재난관리에 어떻게 활용될 수 있는지에 대해 확인하였다. 마지막으로 개발될 위성을 고려하여 재난 관리 단계별 활용방안에 대해 제시하였다. 본 연구를 통해 위성개발 및 운영현황, 최신 위성영상 분석기술 동향과 다종 위성영상을 활용한 재난대응 방안에 대해 제시되었다. 재난 진행단계에서는 예방과 대비 보다는 대응과 복구에 대한 위성영상의 활용도가 높은 것을 확인할 수 있었다. 향후 다종의 영상이 수급되었을 때 효과적인 재난관리를 위해 인공지능, 딥러닝 등 최신기술 융합 방안과 적용 가능성에 대한 연구를 수행할 예정이다. Due to recent severe climate change, abnormal weather phenomena, and other factors, the frequency and magnitude of natural disasters are increasing. The need for disaster management using artificial satellites is growing, especially during large-scale disasters due to time and economic constraints. In this study, we have summarized the current status of next-generation medium-sized satellites and microsatellites in operation and under development, as well as trends in satellite imagery analysis techniques using a large volume of satellite imagery driven by the advancement of the space industry. Furthermore, by utilizing satellite imagery, particularly focusing on recent major disasters such as floods, landslides, droughts, and wildfires, we have confirmed how satellite imagery can be employed for damage analysis, thereby establishing its potential for disaster management. Through this study, we have presented satellite development and operational statuses, recent trends in satellite imagery analysis technology, and proposed disaster response strategies that utilize various types of satellite imagery. It was observed that during the stages of disaster progression, the utilization of satellite imagery is more prominent in the response and recovery stages than in the prevention and preparedness stages. In the future, with the availability of diverse imagery, we plan to research the fusion of cutting-edge technologies like artificial intelligence and deep learning, and their applicability for effective disaster management.

RS/GIS 자료융합을 통한 국가 재난관리 및 조사·분석

김성삼 ( Seongsam Kim ),석재욱 ( Jaewook Suk ),이달근 ( Dalgeun Lee ),이준우 ( Junwoo Lee ) 대한원격탐사학회 2023 大韓遠隔探査學會誌 Vol.39 No.5

기후변화와 극한기상으로 유발된 다양한 자연재해와 사고로 전세계적으로 수많은 인명과 재산 피해가 발생하고 있다. International Charter와 같은 국제기구간의 상시 공조체계를 구축하고, 이러한 대규모 재난관리와 신속한 복구를 위해 고해상 위성영상 및 공간정보를 제공하고 있다. 국내에서는 국토위성이 본격적으로 정상 운용되면서 국토정보 구축뿐만 아니라 국내·외 대형 재난에 대해 피해분석 정보를 제공하고 있다. 이번 국립재난안전연구원 특별호에서는 2023년 주요 재난사고 발생 현황과 정부의 국가재난안전시스템 개편 대책을 기술하였다. 또한, 연구원에서 재난 상황관리 및 분석을 위해 수행하고 있는 인공위성과 정보통신, 공간정보 활용기술과 관련된 최신 연구성과와 재난사고 원인·피해조사를 위한 자료 수집·처리·분석과 관련된 최신 연구성과를 담았다. 아울러, 드론매핑(drone mapping)과 라이다(LiDAR) 관측기술을 활용한 2023년 집중호우로 인한 산사태 피해 현장조사 사례를 기술하였다. The global occurrence of myriad natural disasters and incidents, catalyzed by climate change and extreme meteorological conditions, has engendered substantial human and material losses. International organizations such as the International Charter have established an enduring collaborative framework for real-time coordination to provide high-resolution satellite imagery and geospatial information. These resources are instrumental in the management of large-scale disaster scenarios and the expeditious execution of recovery operations. At the national level, the operational deployment of advanced National Earth Observation Satellites, controlled by National Geographic Information Institute, has not only catalyzed the advancement of geospatial data but has also contributed to the provisioning of damage analysis data for significant domestic and international disaster events. This special edition of the National Disaster Management Research Institute delineates the contemporary landscape of major disaster incidents in the year 2023 and elucidates the strategic blueprint of the government’s national disaster safety system reform. Additionally, it encapsulates the most recent research accomplishments in the domains of artificial satellite systems, information and communication technology, and spatial information utilization, which are paramount in the institution’s disaster situation management and analysis efforts. Furthermore, the publication encompasses the most recent research findings relevant to data collection, processing, and analysis pertaining to disaster cause and damage extent. These findings are especially pertinent to the institute’s on-site investigation initiatives and are informed by cutting-edge technologies, including drone-based mapping and LiDAR observation, as evidenced by a case study involving the 2023 landslide damage resulting from concentrated heavy rainfall.

신속한 재난관측 및 대응계획 수립을 위한 위성궤도 추적 및 정보표출 시스템

유정흠(Jung Hum, Yu),윤혜원(Hye-Won, Yun),이달근(Dalgeun, Lee),김진영 대한공간정보학회 2016 한국지형공간정보학회 학술대회 Vol.2016 No.05

베리오그램 최적화 기반의 정규크리깅을 이용한 전국 에어코리아 PM10 자료의 일평균 격자지도화 및 내삽정확도 검증

정예민 ( Yemin Jeong ),조수빈 ( Subin Cho ),윤유정 ( Youjeong Youn ),김서연 ( Seoyeon Kim ),김근아 ( Geunah Kim ),강종구 ( Jonggu Kang ),이달근 ( Dalgeun Lee ),정욱 ( Euk Chung ),이양원 ( Yangwon Lee ) 대한원격탐사학회 2021 大韓遠隔探査學會誌 Vol.37 No.3

우리나라에서는 2005년부터 전국 에어코리아(Air Korea) 측정소의 대기오염도 정보를 실시간으로 제공하고 있다. 선행연구들은 이러한 포인트 기반의 미세먼지 농도 자료에 대한 격자지도화 가능성을 보여준 바 있으나, 측정소가 밀집된 특정 도시만을 대상으로 하였다. 본 연구에서는 우리나라 전역의 PM10 일평균 격자 지도를 산출하기 위해서, 전국 333개 에어코리아 측정소 자료를 활용하여 베리오그램 최적화 기반의 정규크리깅을 수행하고, 검증지점의 공간적인 과밀(too dense) 및 과소(too sparse)를 방지하기 위하여 검증지점의 위치에 따른 선별적 임의추출을 통한 암맹평가를 실시하였다. 114,745건의 데이터로부터 365일 각각 다른 검증지점을 추출하는 암맹평가를 4회에 걸쳐 수행한 결과, MAE=5.697 μg/㎥, CC=0.947의 정확도 통계량이 산출되어, 매우 효과적인 공간내삽이 이루어졌음을 확인할 수 있었다. 또한, PM10 고농도 사례(나쁨 및 매우 나쁨)로 분류된 1,500건 이상에 대해서도 MAE=11~12 μg/㎥, CC=0.870~873의 정확도를 나타냈으며, 이는 본 연구의 방법론이 다양한 상황에 적용가능함을 의미한다. 2019년 365일에 대해 산출된 0.05° 해상도의 일평균 PM10 격자지도는 자연스러운 공간분포를 나타내는 것이 시각적으로도 확인되었다. 이러한 PM10 농도의 격자지도는 향후의 연구에서 익일 PM10 농도의 격자예측을 위한 입력자료로 활용될 수 있을 것이다. Air pollution data in South Korea is provided on a real-time basis by Air Korea stations since 2005. Previous studies have shown the feasibility of gridding air pollution data, but they were confined to a few cities. This paper examines the creation of nationwide gridded maps for PM10 concentration using 333 Air Korea stations with variogram optimization and ordinary kriging. The accuracy of the spatial interpolation was evaluated by various sampling schemes to avoid a too dense or too sparse distribution of the validation points. Using the 114,745 matchups, a four-round blind test was conducted by extracting random validation points for every 365 days in 2019. The overall accuracy was stably high with the MAE of 5.697 μg/m³ and the CC of 0.947. Approximately 1,500 cases for high PM10 concentration also showed a result with the MAE of about 12 μg/m³ and the CC over 0.87, which means that the proposed method was effective and applicable to various situations. The gridded maps for daily PM10 concentration at the resolution of 0.05° also showed a reasonable spatial distribution, which can be used as an input variable for a gridded prediction of tomorrow’s PM10 concentration.