LANDSAT 이미지를 이용한 원격탐사된 토양수분 상세화 기법 개발 = Development of Downscaling Algorithm for Remotely Sensed Soil Moisture using LANDSAT Images

국문 초록 (Abstract)

최근 기후변화로 인한 가뭄의 발생 빈도 및 피해가 증가하며 농업활동에 영향을 주는 토양수분에 관한 관심이 증가하고 있다. 일반적으로 토양수분은 TDR(Time Domain Reflectrometry) 센서를 이용하여 관측하고 있으나, TDR 기반 토양수분의 관측은 많은 시간과 비용이 소모되고 시공간적으로 변화하는 토양수분의 변화를 나타내지 못하는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 최근 인공위성을 이용한 토양수분관측(AMSR-E(Advanced Microwave Scanning Radiometer for EOS), AMSR-2(Advanced Microwave Scanning Radiometer 2), SMOS(Soil Moisture Ocean Salinity), SMAP(Soil Moisture Active & Passive) 등)이 수행되고 있다. 그러나 인공위성 기반 토양수분 이미지자료의 경우 낮은 공간 해상도로 인하여 좁은 농지 면적과 지형이 복잡한 우리나라에 적용할 경우 불확실성이 발생하게 된다. 따라서 본 연구에서는 고해상도 LANDSAT(30m×30m) 이미지를 이용하여 중해상도 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer, 500m×500m) 기반의 토양수분 이미지를 고해상도로 변환하기 위한 상세화 기법을 개발 하였다. 본 연구에서 개발된 상세화기법의 검증을 위하여 미국 오클라호마주의 Little Washita(LW 13/21) 지역을 선정하였다. LW 지역에서 측정된 항공기 기반의 ESTAR(Electronically Scanning Thinned-Array Radiometer, 800m×800m) 토양수분 이미지에 상세화기법을 적용하여 TDR 기반의 토양수분 자료와 검증하였다. 경사지를 포함하고 있는 LW13지역의 경우 Pearson 상관계수(R) 및 불확실성(RMSE)이 0.144 및 0.005로 불확실성이 다소 높게 나타났다. 평탄한 지형이 우세한 LW21의 경우 상관계수와 불확실성이 0.518, 0.054로 LW13 지역과 비교하여 상대적으로 높은 것으로 나타났다. LW13 지역의 경우 지형적 특성과 토양수분 관측오차로 인하여 상세화된 토양수분 공간 분포의 불확실성이 높게 나타났으나, LW21의 경우 상세화된 토양수분이 지표피복에 따른 토양수분의 공간적 분포 특성을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 비록 지형적 특성 반영시 불확실성이 나타났지만, 본 연구에서 개발된 토양수분 상세화 기법은 평탄한 지역에서의 농업가뭄, 수자원 관리 등을 위해 효율적으로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.