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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.
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기준저수량 산정에 따른 하천유지유량 확보 가능성 평가: 내성천유역을 중심으로
임지상(Lim, Jisang),강신욱(Kang, Shinuk),김한나(Kim, Hanna),이을래(Lee, Eulrae) 한국방재학회 2017 한국방재학회논문집 Vol.17 No.1
본 연구의 목적은 내성천 유역의 영주댐 운영률(기준저수량) 제시와 그 결과 값을 바탕으로 하천유지유량 확보 가능성을 평가하는데 있다. 영주댐 유입량의 모의 발생을 위해서 SAM 2007을 이용하였고 최소의 확보저수량은 시행 착오법으로 계산하여 기준 저수량을 산정하였다. 물수지 분석 모델인 K-MODSIM을 이용하여 2001년부터 2015년까지 내성천유역의 생활·공업·농업용수의 물 수급현황과 월포 지점의 하천유지유량 공급량을 분석하였다. 본 연구 결과, 과거 내성천 유역에서 생활·공업·농업용수가 각각 연평균 약 2.5, 0.87, 3.6 × 10 6 ㎥이 부족했으며 월포 지점의 고시유량(8.5 ㎥/s)은 약 2.35 ㎥/s가 부족한 것으로 나타났다. 산정된 영주댐 기준저수량을 적용해본 결과 기본계획공급량의 100%를 저수량으로 확보 시 8.42 ㎥/s로 고시유량대비 최대 99% 이상 확보 가능한 것으로 나타났다. The objective of this study is to propose a new operation policy of Yeongju Dam, and to evaluate its capacity for accommodating instream flow. It was used for the SAMS 2007 model to produce simulated inflow of Yeongju Dam and minimum reservoir storage was estimated to the operation rule through trial and error method. Water supply status was not only analyzed about domestic, industrial and agricultural water corresponding to each unit-catchment but also instream flow of Wolpo-point from 2001 to 2015 using K-MODSIM which was known as water balance model. The result of this study showed that domestic, industrial and agricultural water have shortage of approximately 2.5, 0.87, 3.6×10 6 ㎥, respectively. In addition, it is indicated that instream flow of Wolpo-point had shortage of 2.35 ㎥/s. This result showed that instream flow of Wolpo-point was able to secure 8.42 ㎥/s (99%) nearly close to 8.5 ㎥/s when securing planned supply quantity of 100% according to applying the estimated operation rule of Yeoungju Dam.
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Landsat 8 이미지영상을 이용한 영양염류농도 추정; 금강을 대상으로
임지상,백종진,김형록,최민하 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 밴드 중, 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 회귀식으 로 계산된 총질소와 총인의 농도값은 통계기법인 Bias와 RMSE를 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.
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