조건부 합성방법을 이용한 위성관측 토양수분과 지상관측 토양수분의 합성

이재현; 최민하; 김동균

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이재현 (홍익대학교 토목공학과) 최민하 (성균관대학교 수자원대학원 수자원학과) 김동균 (홍익대학교 토목공학과)

저널정보: 한국수자원학회 한국수자원학회논문집 한국수자원학회논문집 제49권 제3호

발행연도: 2016.1

수록면: 263 - 273 (11page)

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2016

조건부 합성방법을 이용한 위성관측 토양수분과 지상관측 토양수분의 합성

이재현 , 최민하 , 김동균 한국수자원학회논문집 2016.01 학술저널

조건부 합성기법을 이용한 AMSR2 토양수분과 지상관측 토양수분의 공간보간 성능 평가

이재현 , 최민하 , 김동균 한국수자원학회 학술발표회 2016.01 학술대회자료

2015

조건부 합성기법을 이용한 AMSR-E 토양수분과 지상관측 토양수분의 공간보간 성능 평가 : 한반도 전역에 대하여

이재현 , 최민하 , 조은상 외 1명 한국수자원학회 학술발표회 2015.01 학술대회자료

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기존에 레이더 강우자료의 합성에만 국한되었던 조건부 합성방법을 지상관측 토양수분과 위성관측 토양수분 자료에 적용하였다. 연구에 사용한 토양수분 자료는 농촌진흥청에서 제공하는 24개 관측소의 한시간 단위의 지상관측토양수분자료와 AQUA 위성의 Advanced Microwave Scanning Radiometer-Earth observing system (AMSR-E) 센서에서 관측된 토양수분 자료를 사용하였다. 교차검증방법(leave one out cross validation)을 사용하여 조건부 합성방법의 예측성능을 평가 하였고, 관측소별 교차검증 방법의 결과를 공간분포 시켜서 지역적인 특성을 분석하였다. 이 연구에서 도출된 결과는 다음과 같다. (1) 총 113일의 분석 기간 중 100일 이상의 기간에 대하여 조건부합성방법을 적용하였을 경우 AMSR-E 자료에 비해 지상관측자료와의 편차가 감소하는 것으로 나타났다. (2) 조건부 합성 방법의 예측 성능은 관측소의 밀도와 밀접한 관련을 나타내었으며, 관측소가 많이 밀집되어있는 한반도의 서쪽 지역에서 예측성능이 우세하게 나타났다. (3) 강우가 발생하지 않는 기간에 대한 AMSR-E의 낮은 정확도와 달리 조건부 합성방법은 무강우 기간에 대해서도 높은 예측성능을 나타내었다. 본 연구의 결과는 미계측 지역에 대한 토양수분을 추정하는 조건부 합성방법의 적용 가능성을 제시한다.

#토양수분 #조건부 합성 기법 #공간 분석

참고문헌 (35)

참고문헌 신청

Albergel, C. / 2012 / Evaluation of remotely sensed and modelled soil moisture products using global ground-based in situ observations / Remote Sensing of Environment 118:215~226

Baik Jongjin / 2016 / Geospatial blending to improve spatial mapping of precipitation with high spatial resolution by merging satellite-based and ground-based data / Hydrological Processes 30(16):2789~2803

Bardossy, A. / 1998 / Spatial Distribution of Soil Moisture in a Small Catchment. Part 1: Geostatistical Analysis / Journal of Hydrology 206(1):1~15

Berndt, C. / 2014 / Geostatistical merging of rain gauge and radar data for high temporal resolutions and various station density scenarios / Journal of Hydrology 508:88~101

Bindlish, R. / 2009 / Role of passive microwave remote sensing in improving flood forecasts / Geoscience and Remote Sensing Letters, IEEE 6(1):112~116

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