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.

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.

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.

인공위성자료의 수자원 분야 활용

백종진(Jongjin Baik),김성균(Seongkyun Kim),김다은(Daeun Kim),최민하(Minha Choi) 대한토목학회 2017 대한토목학회지 Vol.65 No.3

시공간적인 인공위성 자료를 이용한 한반도 내에서의 증발산 산정의 평가

백종진(Baik, Jongjin),정재환(Jeong, Jae Hwan),최민하(Choi, Min ha) 대한토목학회 2016 대한토목학회 학술대회 Vol.2016 No.10

Landsat 8 이미지영상을 이용한 영양염류농도 추정; 금강을 대상으로

임지상,백종진,김형록,최민하,Lim, Jisang,Baik, Jongjin,Kim, Hyunglok,Choi, Minha 한국수자원학회 2015 한국수자원학회논문집 Vol.48 No.2

2013년 3월에 발사된 Landsat 8 인공위성의 이미지데이터를 이용하여 금강유역을 대상으로 수질인자에 대한 평가를 수행하였다. 본 연구의 목적은 다양한 수질인자 중 녹조에 직접적인 영향을 미치는 총질소와 총인의 농도를 추정함으로써 궁극적으로 수생태계에 악영향을 미치는 녹조의 발생을 모니터링 하는 것이다. 현장실측데이터와 인공위성 데이터간의 상관관계를 규명하기 위하여 Pearson' 상관계수를 이용하여 그 관계를 파악하였다. Landsat 8이 촬영되는 시기를 포함하는 총 20개의 현장실측 데이터가 수집되었으며 Landsat 8의 11개의 밴드중, 밴드2, 3, 4의 반사도 값이 총인과 총질소를 탐지하는데 있어서 가장 상관성 높은 것으로 나타났다. 총질소는 유의수준 0.05에서 밴드2(0.48), 3(0.62), 4(0.57)과 높은 양의 상관관계를 보였으며, 총인의 경우, 유의수준 0.01에서 밴드2(0.59), 3(0.59), 4(0.58)로 높은 양의 상관관계를 나타냈다. 5번 밴드는 유의수준을 벗어남으로써 두 수질인자를 탐지하는데 상관성이 떨어지는 것으로 나타났다. 상관성이 높았던 밴드간의 조합을 통해서 총질소와 총인에 대한 각각의 최적 회귀식이 다중 회귀식을 근거로 구축되었다. 유도된 회귀식으로 계산된 총질소와 총인의 농도값은 통계기법인 Bias와RMSE를 이용하여 현장실측데이터들과 비교 검증되었다. 최종적으로, 2014년 4월 21과 2013년 11월 12일에 대한 맵핑을 수행함으로써 총질소와 총인의 공간적인 분포를 시각적으로 확인할 수 있었다. In this study, the water quality parameters of Geum-river were estimated using Landsat 8 satellite image data which had launched in March 2013. The goal of this research is to predict HAB and to monitor spatial pattern of total nitrogen (TN) and total phosphorus (TP) because both TN and TP are the dominant factors of the growth of harmful algal blooms (HABs). To investigate the relationship between satellite band reflectance and in situ measurement value, Pearson' correlation coefficient analysis was used. The band2, 3, 4 and 5 reflectance values among 11 bands of Landsat 8 were used which was highly associated with detecting TN and TP. The 20 in situ data set with satellite's overpass time were identified. TN showed positive relation with band 2 (0.48), band3 (0.62), band4 (0.57) at a significance level of p<0.05. TP also showed high correlation for band2 (0.59), band3 (0.59), band4 (0.58) at a significance level of p<0.01. The optimal regression equation models were constructed for TN and TP based on multiple regression equations. The estimated concentration based on derived regression equations of TN and TP were compared with in situ measurement data. Finally, the spatial pattern of the two parameters was able be monitored through mapping on November 12, 2013 and April 21, 2014.

SVM 회귀 모형을 활용한 격자 강우량 상세화 기법

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.

생활용수 대상 비상용수 지원량에 대한 민감도 분석: 기상학적 영향인자를 중심으로

차호영(Cha, Hoyoung),백종진(Baik, Jongjin),이진욱(Lee, Jinwook),박기홍(Park, Kihong),김효찬(Kim, Hyochan),전창현(Jun, Changhyun) 대한토목학회 2023 대한토목학회 학술대회 Vol.2023 No.10

위성 기반 재분석 강수 자료를 이용한 한반도 격자형 확률강수량 산정

이진욱,전창현,김현준,변종윤,백종진,Lee, Jinwook,Jun, Changhyun,Kim, Hyeon-joon,Byun, Jongyun,Baik, Jongjin 한국수자원학회 2022 한국수자원학회논문집 Vol.55 No.6

This study estimated the grid-type precipitation quantile for the Korean Peninsula using PERSIANN-CCS-CDR (Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Networks-Cloud Classification System-Climate Data Record), a satellite based re-analysis precipitation data. The period considered is a total of 38 years from 1983 to 2020. The spatial resolution of the data is 0.04° and the temporal resolution is 3 hours. For the probability distribution, the Gumbel distribution which is generally used for frequency analysis was used, and the probability weighted moment method was applied to estimate parameters. The duration ranged from 3 hours to 144 hours, and the return period from 2 years to 500 years was considered. The results were compared and reviewed with the estimated precipitation quantile using precipitation data from the Automated Synoptic Observing System (ASOS) weather station. As a result, the parameter estimates of the Gumbel distribution from the PERSIANN-CCS-CDR showed a similar pattern to the results of the ASOS as the duration increased, and the estimates of precipitation quantiles showed a rather large difference when the duration was short. However, when the duration was 18 h or longer, the difference decreased to less than about 20%. In addition, the difference between results of the South and North Korea was examined, it was confirmed that the location parameters among parameters of the Gumbel distribution was markedly different. As the duration increased, the precipitation quantile in North Korea was relatively smaller than those in South Korea, and it was 84% of that of South Korea for a duration of 3 h, and 70-75% of that of South Korea for a duration of 144 h.

인공위성을 이용한 증발산량 산정 현황조사

박종민 ( Jongmin Park ),백종진 ( Jongjin Baik ),최민하 ( Minha Choi ) 한국농공학회 2014 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2014 No.-

전 세계적으로 화산 활동, 엘리뇨 등과 같은 자연적 요인과 녹지감소, 급격한 산업화, 온실효과 등의 인위적 요인에 의해서 기후변화를 겪고 있다. 최근 급변하는 기후변화에 따라 지구 온난화, 게릴라성 폭우 및 가뭄 등이 발생빈도가 높아지고 있는 추세이다. 이러한 기후변화에 따라 수자원관리에 대한 어려움이 더욱 가중되고 있다. 효율적인 수자원 관리를 위해서는 물의 순환의 구성요소에 대한 정확한 관측 및 이해가 필요하다. 물의 순환을 구성하는 요소에는 강우, 유출, 증발산, 침투 등이 있다. 그 중에서 증발산은 지표와 대기간의 상호관계 및 에너지 교환에 대해서 파악할 수 있는 중요한 인자로서 총 강수량의 60%를 차지한다. 증발산을 측정하는 방법으로는 크게 직접적인 관측과 간접적인 관측 방법으로 나눌 수 있다. 직접적 관측방법으로는 지상에 증발접시 (evaporation pan), 침루계 (lysimeter) 등을 설치하여 증발산량을 관측하는 방법이 있다. 간접적인 관측 방법으로는 지점에서 관측된 기상자료를 이용하여 Penman-Monteith 방정식, Priestley-Taylor 방정식 등 경험적으로 산출된 식들을 활용하는 방법이 있다. 위의 나열된 방법들은 증발산량의 시간적 및 공간적 변동성을 파악하기에는 제약이 따른다. 이러한 시·공간적인 한계성을 극복하기 위해서 원격 탐사 기법을 활용하여 증발산량을 산정하는 방법에 대한 필요성이 대두되고 있다. 원격탐사 기법을 활용한 방법 중 지구를 순회하는 인공위성 자료를 이용한 증발산량 산출에 관한 연구가 국외에서 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 국외에서 인공위성을 이용한 증발산량산출 방법의 조사 및 분석을 통하여 국내에서 활용할 수 있는 인공위성의 파악 및 산정에 관한 연구를 진행할 예정이다.