본 연구는 원격탐사자료와 토양수분자료동화기법을 이용한 시·공간적으로 변화하는 토양수분을 산정하고 다양한 수문모형과 연계하여 시·공간적으로 연속적인 일별 토양수분을 산정 및 활용하였다. 산정된 시·공간적으로 연속적인 토양수분을 이용하여 토양침식인자 산정하였으며, 또한 저해상도 토양수분 이미지의 활용성을 향상하기 위하여 상세화기법을 개발하였다.

1. 원격탐사자료와 토양수분자료동화기법을 이용하여 우리나라의 토양수분을 산정하였다. 산정한 결과, 산림지역에서의 토양수분이 도시지역보다 높게 나타났다. 이는 산림지역이 불투수층이 많은 도시지역보다 많은 토양수분을 보유한 것으로 판단된다. 강우가 많이 발생한 2003년의 경우 강우가 적게 발생한 2008년보다 토양수분이 높게 나타났으며, 계절적으로는 강우가 집중되는 여름철(7~9월)에 토양수분량이 크게 증가하는 것으로 나타났다.

2. MODIS 자료로부터 유효 토양특성을 추출하기 위하여 토양수분자료동화기법을 개발하였다. 토양수분자료동화기법은 여름철(7~9월)의 MODIS기반 토양수분자료를 적용하여 각각의 유효 토양특성과 토양침식인자(K)를 도출하였다. 토양수분자료동화기법의 적용성 평가를 위하여 가상실험 및 검증을 다양한 시험유역에서 수행하였다. 가상실험에서는 산정된 토양수분은(R: >0.990, RMSE: <0.005) 가상실험의 토양수분과 잘 일치하였다. 실측 토양수분 측정장비 TDR을 이용하여 측정된 춘천시 서면 방동리와 청미천 유역의 실측 토양수분자료에 토양수분자료동화기법을 적용하여 검증을 수행한 결과 실측 및 모의된 토양수분이 유사하게 나타났다(R: 0.772/0.214, RMSE: 0.065/0.045). 또한 가상실험 및 현장실험에서 산정된 토양특성 역시 실측 토양특성과 매우 유사하게 나타났다. MODIS기반의 토양수분자료로부터 유효토양특성을 추출하기 위하여 토양수분자료동화기법을 검증을 수행하였다. 비록 불확실성이 나타났으나 산정된 토양수분 및 토양수분자료동화기법 기반의 유효토양특성 모의값이 실측값과 유사하게 나타났다. 전체적으로 우리나라의 토양수분 공간분포는 산림지역에서 높게 나타났으며, 평야지역에서 상대적으로 낮게 나타났다. 또한 산림지역의 토양침식인자는 상대적으로 평야지역의 토양침식인자보다 높게 나타났다. 따라서 새로 개발된 자료동화기법은 시·공간적으로 분포된 토양 침식을 평가하고 토양 침식 관리 계획을 수립하는 데 유용하게 이용될 수 있을 것이다.

3. 상세화기법을 검증하기 위하여 미국 Oklahoma주의 Little Washita지역을 연구대상지역으로 선정하여 검증을 진행하였다. 검증결과 LW21지역의 TDR 및 상세화된 토양수분을 비교한 결과, 비록 불확실성이 발생하였으나 상세화된 토양수분(R: 0.497 및 RMSE: 0.010)이 실측값을 잘 반영하였다. SMAP-ok, ARM-1 및 Stillwater 지점의 SMAP 토양수분이미지를 상세화하였으며, 실측값의 한계로 인하여 검증이 불가능하지만 지표피복과 매우 유사한 것으로 나타났다. 또한 SMAP-ok, ARM-1 및 Stillwater 지점에서 전체적인 시계열 토양수분 변화 역시 SMAP과 TDR 및 상세화된 토양수분이 차이가 발생하였으나, 시계열에 따른 변화특성은 매우 유사하게 나타났다.

본 연구에서는 원격탐사 기반 토양수분 이미지를 산정하여 우리나라의 시·공간적으로 연속적인 일별 토양수분을 산정하였다. 산정된 일별 토양수분 이미지를 이용하여 유효토양특성 추출을 위한 토양수분자료동화기법을 개발하여 토양침식인자(K)를 산정하였다. 또한 원격탐사된 토양수분 이미지의 저해상도로 인한 불확실성을 경감하기 위하여 LANDSAT 기반 상세화기법을 개발하였다. 본 연구결과는 농업, 수문, 환경, 자연재해 등 다양한 분야에서 필요로 하는 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

This research is conducted to predict spatially and temporally distributed soil moisture using Remote Sensed(RS) data at large regions. The soil moisture data assimilation schemes were used and developed to extracted the soil hydraulic properties(α, n, θres, θsat, Ksat)/soil characteristics(sand, silt, and clay %) from RS soil moisture data. Based on the extracted soil hydraulic properties, the daily soil moisture dynamics were estimated at RS-scales. Also, the soil erosion factor(K) was derived based on the extracted soil hydraulic properties. Additionally, the LANDSAT-based Downscaling Algorithm(LDA) was developed to improve drawbacks of low resolutions of RS data.

1. The spatially and temporally distributed soil moisture were estimated based on the soil moisture data assimilation scheme using MODIS(MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) data. Overall, the soil moisture values across the mountainous areas with the densed forest were higher than those of the flat regions. These indicated that the mountainous regions (predominantly forest) has relatively higher soil moisture values than the flat areas(comprised of bare soil, row crops, impermeability layers, etc.) in a spatial domain. The yearly soil moisture values were highly different based on the yearly rainfall amounts in 2003(relatively higher) and 2015(relatively lower). The soil moisture values also showed the seasonal differences(high during the summer periods, but low for the spring, fall and winter seasons) due to the climate characteristics of this country.

2. We developed the Soil Moisture Data Assimilation(SMDA) scheme to extract the Effective Soil Characteristics-ESC(sand, silt, clay %) from MODIS soil moisture data for predicting soil erosion factors(K). Several numerical experiments were conducted to test the performance of SMDA at the study sites under the synthetic and field validation conditions. In the synthetic experiment, the estimated soil moistures values(R: >0.990 and RMSE: <0.005) were identified well with the synthetic observations. The field validation results at the Bangdong-ri and Chungmi-cheon sites were comparable to the TDR-based measurements with the statistics (R: 0.772/0.214 and RMSE: 0.065/0.045). The estimated ESC values were also matched well with the measurements for the synthetic and field validation conditions. Then we tested the SMDA scheme to extract the ESC from the MODIS-based soil moisture products. Although uncertainties exist in the results, the estimated soil moisture and ESC based on the SMDA are comparable to the measurements. Overall, the K factors were similarly distributed based on the derived ESC. Also, the K factors in the mountainous regions were higher than those of the relatively flat areas. Thus, the newly developed SMDA scheme can be useful to estimate spatially and temporally-distributed soil erosion and establish soil erosion management plans.

3. We developed the LANDSAT(30m × 30m)-based Downscaling Algorithm(LDA) to scale down SMAP(Soil Moisture Active & Passive, 9km × 9km) soil moisture footprints from coarser- to finer-scales. For the field validation, the Little Washita(LW 21) site in Oklahoma(USA) was selected to verify our LDA. The airborne-sensing Electronically Scanned Thinned Array Radiometer(ESTAR) soil moisture product was downscaled based on the LDA at the LW 21 site. Then the downscaled soil moisture values were validated with the TDR measurements at the point-scale. As the downscaled results(R: 0.497 and RMSE: 0.010) were comparable with the TDR measurements, these findings demonstrated the robustness of the newly developed LDA. Once the field validation was successfully conducted, then the LDA was also applied to the SMAP soil moisture data at the SMAP-ok, ARM-1 and Stillwater regions. The downscaled(30m × 30m) soil moisture values were only compared with the TDR-based measurements(point-scale) obtained from the SMAP-ok, ARM-1 and Stillwater regions at the time-scale, because of no available measurements that can represent the SMAP resolution. The downscaled soil moisture values were similarly shown with the SMAP data. Also, the SMAP and downscaled soil moisture values showed the similar trends with the TDR measurements at the time-scale, but these have some differences in quantities compared to the TDR values. These might be due to the scale discrepancy between the TDR point-scale resolution and the SMAP/downscaled soil moisture resolutions. Although the validation works were limited at larger-regions due to no available measurements, our findings supported the robustness of LDA in scaling down RS soil moisture data(ESTAR, SMAP, etc.).