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- 저자 : 천정화 ( Junghwa Chun ) (검색결과 5 건)
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천범석 ( Chun Beomseok ),이태화 ( Lee Taehwa ),김상우 ( Kim Sangwoo ),김종건 ( Kim Jonggun ),장근창 ( Jang Keunchang ),천정화 ( Chun Junghwa ),장원석 ( Jang Won Seok ),신용철 ( Shin Yongchul ) 한국농공학회 2020 한국농공학회논문집 Vol.62 No.5
In this study, we estimated soil moisture values using the Deep Neural Network(DNN) scheme at the mountainous regions. In order to test the sensitive analysis of DNN scheme, we collected the measured(at the soil depths of 10 cm and 30 cm) soil moisture and DNN input(weather and land surface) data at the Pyeongchang-gun(relatively flat) and Geochang-gun(steep slope) sites. Our findings indicated that the soil moisture estimates were sensitive to the weather variables(5 days-averaged rainfall, 5 days precedent rainfall, accumlated rainfall) and DEM. These findings showed that the DEM and weather variables play the key role in the processes of soil water flow at the mountainous regions. We estimated the soil moisture values at the soil depths of 10 cm and 30 cm using DNN at two study sites under different climate-landsurface conditions. The estimated soil moisture(R: 0.890 and RMSE: 0.041) values at the soil depth of 10 cm were comparable with the measured data in Pyeongchang-gun site while the soil moisture estimates(R: 0.843 and RMSE: 0.048) at the soil depth of 30 cm were relatively biased. The DNN-based soil moisture values(R: 0.997/0.995 and RMSE: 0.014/0.006) at the soil depth of 10 cm/30 cm matched well with the measured data in Geochang-gun site. Although uncertainties exist in the results, our findings indicated that the DNN-based soil moisture estimation scheme demonstrated the good performance in estimating soil moisture values using weather and land surface information at the monitoring sites. Our proposed scheme can be useful for efficient land surface management in various areas such as agriculture, forest hydrology, etc.
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김근아,윤유정,강종구,최소연,박강현,천정화,장근창,원명수,이양원,Kim, Geunah,Youn, Youjeong,Kang, Jonggu,Choi, Soyeon,Park, Ganghyun,Chun, Junghwa,Jang, Keunchang,Won, Myoungsoo,Lee, Yangwon 대한원격탐사학회 2022 大韓遠隔探査學會誌 Vol.38 No.5
최근 지구 온난화로 인한 기후 변화와 관련된 문제의 심각성이 커지고 있으며 평균 기온 또한 상승하고 있다. 이로 인해 온도에 민감한 다양한 생물과 생물이 살아가는 환경에 영향을 미치고 있으며, 생태계의 변화 역시 감지되고 있다. 계절은 그 지역에 사는 생물의 종류, 분포, 생육 특성 등에 영향을 미치는 중요한 요인의 하나이다. 기후 변화 영향 평가의 지표 중 가장 대중적이고 쉽게 인식될 수 있는 식물 계절 중 개화일과 단풍나무 절정일의 모델링을 수행하였다. 모델링에 사용된 식물의 종류에는 봄을 대표하는 식물로 볼 수 있는 개나리와 벚나무, 가을을 대표하는 식물로 볼 수 있는 단풍 나무와 은행 나무를 사용하였다. 모델링을 수행할 때 사용된 기상 자료로는 기상청의 Automated Surface Observing System (ASOS) 관측소를 통해서 관측된 기온, 강수, 일사 자료를 사용하였으며, 개나리, 벚나무의 개화일과 약 -0.2, 은행나무, 단풍나무의 단풍 절정일과 약 0.3 정도의 상관 계수를 가지는 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 식생지수를 사용하여 모델링을 수행하였다. 사용된 모델로는 선형 모델인 다중 회귀 모형과, 비선형 모델인 Random Forest (RF)를 사용하여 모델을 수립하였다. 또한 각 모형으로 추정된 예측 값을 공간 내삽 기법을 이용하여 등치 선도로 2003~2020년의 식물 계절 변화 경향 성을 표현하였다. 향후에 높은 시공간 해상도를 가지는 식생지수를 사용한다면 더 높은 식물 계절 모델링의 정확도를 높일 수 있을 것으로 판단된다. Recently, the seriousness of climate change-related problems caused by global warming is growing, and the average temperature is also rising. As a result, it is affecting the environment in which various temperature-sensitive creatures and creatures live, and changes in the ecosystem are also being detected. Seasons are one of the important factors influencing the types, distribution, and growth characteristics of creatures living in the area. Among the most popular and easily recognized plant seasonal phenomena among the indicators of the climate change impact evaluation, the blooming day of flower and the peak day of autumn leaves were modeled. The types of plants used in the modeling were forsythia and cherry trees, which can be seen as representative plants of spring, and maple and ginkgo, which can be seen as representative plants of autumn. Weather data used to perform modeling were temperature, precipitation, and solar radiation observed through the ASOS Observatory of the Korea Meteorological Administration. As satellite data, MODIS NDVI was used for modeling, and it has a correlation coefficient of about -0.2 for the flowering date and 0.3 for the autumn leaves peak date. As the model used, the model was established using multiple regression models, which are linear models, and Random Forest, which are nonlinear models. In addition, the predicted values estimated by each model were expressed as isopleth maps using spatial interpolation techniques to express the trend of plant seasonal changes from 2003 to 2020. It is believed that using NDVI with high spatio-temporal resolution in the future will increase the accuracy of plant phenology modeling.
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기온감률 보정과 최적크리깅을 이용한 산악기상관측망 기온자료의 우리나라 500미터 격자화
윤유정 ( Youjeong Youn ),김서연 ( Seoyeon Kim ),강종구 ( Jonggu Kang ),정예민 ( Yemin Jeong ),최소연 ( Soyeon Choi ),임윤교 ( Yungyo Im ),서영민 ( Youngmin Seo ),원명수 ( Myoungsoo Won ),천정화 ( Junghwa Chun ),김경민 ( Kyungmin K 대한원격탐사학회 2023 大韓遠隔探査學會誌 Vol.39 No.5
산악지역의 기상정보를 상세하고 적절히 제공하기 위해 산림청에서는 2012년부터 전국 주요 산악지역을 대상으로 산악기상관측망(Automatic Mountain Meteorology Observation Station, AMOS)을 구축하여, 2022년 현재 464개의 관측소가 운영되고 있다. 본 연구에서는 AMOS 지점 관측을 이용하여 우리나라 산림에 적합한 기온 격자자료를 산출하기 위해서, 기온감률 보정을 적용한 최적의 크리깅(kriging) 기법을 제안하고 그 가용성을 평가하였다. 우선 통계적 처리를 통해 AMOS 기온자료의 이상치를 제거하였고, 이 자료를 이용하여 경험 베리오그램(variogram)에 가장 근사하는 이론 베리오그램을 도출하여 최적화 크리깅을 수행하였다. 이 때 기온감률 보정(lapse rate correction)을 적용하여 산악지형의 고도 변이가 반영되는 500 m 해상도의 기온격자지도를 생성하였다. 공간적으로 치우치지 않은 검증샘플을 이용한 암맹평가를 통해 본 기법의 가용성을 평가한 결과, 0.899-0.953의 상관계수 및 0.933-1.230℃의 오차를 나타내 기온감률 보정을 적용하지 않은 정규크리깅에 비해 정확도가 다소 향상되었다. 또한 기온감률 크리깅은 우리나라 산림의 복잡지형을 잘 표현하여, 강원도 산간지역과 해안산림지역의 국지적인 변이 및 지리산·내장산과 그 주변 산림의 지형적 차이와 같은 미세한 지역특성을 살릴 수 있다는 것이 가장 큰 장점이라고 할 수 있다. To provide detailed and appropriate meteorological information in mountainous areas, the Korea Forest Service has established an Automatic Mountain Meteorology Observation Station (AMOS) network in major mountainous regions since 2012, and 464 stations are currently operated. In this study, we proposed an optimal kriging technique with lapse rate correction to produce gridded temperature data suitable for Korean forests using AMOS point observations. First, the outliers of the AMOS temperature data were removed through statistical processing. Then, an optimized theoretical variogram, which best approximates the empirical variogram, was derived to perform the optimal kriging with lapse rate correction. A 500-meter resolution Kriging map for temperature was created to reflect the elevation variations in Korean mountainous terrain. A blind evaluation of the method using a spatially unbiased validation sample showed a correlation coefficient of 0.899 to 0.953 and an error of 0.933 to 1.230℃, indicating a slight accuracy improvement compared to regular kriging without lapse rate correction. However, the critical advantage of the proposed method is that it can appropriately represent the complex terrain of Korean forests, such as local variations in mountainous areas and coastal forests in Gangwon province and topographical differences in Jirisan and Naejangsan and their surrounding forests.
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