문제 정의

• 본 연구에서는 MODIS 알베도 산출물을 이용하여 2001년부터 2011년까지 지구 환경 변화의 hot spot인 동아시아 지역의(김상일 외, 2011) 광대역 알베도 변화를 연구하였다. 다양한 토지피복에서의 알베도 변화를 파악하기 위하여 6가지(Evergreen Forest, Mixed Forests, Shrublands, Grasslands, Croplands, Barren of Sparsely Vegetated)

  제안 방법

  • 2002년과 2011년의 알베도를 비교하기 위해 4계절을 대표하는 1, 4, 7, 10월의 차이를 보았다. 2001년의 경우 겨울철 구름과 눈에 의한 missing data가 많아 비교의 기준으로 삼기에 어려움이 있어 2002년을 기준으로 정하였고, 이는 앞선 연구로 2000년과 2001년에서 산출된 MODIS Albedo Product 내에 bad quality인 자료가 다수 존재한다(Loarie et al.
  • 다양한 토지피복에서의 알베도 변화를 파악하기 위하여 6가지(Evergreen Forest, Mixed Forests, Shrublands, Grasslands, Croplands, Barren of Sparsely Vegetated) 토지피복 별 알베도 변동 특성을 분석하였고, 더 나아가 동아시아에서 사막 화가 진행되고 있는 지역을 세부 연구영역으로 선정하여 연도별·광대역 밴드 별 비교를 통해 알베도 변화 패턴을 분석하였다.
  • 후)단파 영역(Shortwave)은">단파영역(Shortwave)은 지표면에서 반사된 총 에너지를 특징짓는 요소이고 근적외 채널(NearInfrared, NIR)과 가시 채널(Visible, VIS)은 식생의 반사도에서 상이한 변화를 보이기에(Strahler et al., 1999) 본 연구에서는 위 세 가지의 광대역 알베도를 이용하였다. Wei et al.
  • 후)따라">따라 주기적인 증감의 반복을 확인할 수 있었다. 또한 2011년과 2002년의 알베도 값 차이로 식생의 악화가 감지되는 지역(case 1 - 고비사막 부근, case 2 - 만주지역)을 세부 연구영역으로 선정해 그 최솟값을 보았다. 고비사막 부근의 경우 2003년과 2006년에 식생이 2와 같이 자료 수집 후 전처리 과정을 거쳐 알베도 변화 분석을 수행하는 순서로 진행되었다. 먼저 월 단위로 자료를 합성하여 11년간 알베도 값의 경향을 파악하고 이를 통하여 식생이 활발한 지역에서 각 광대역 밴드 별 알베도 값이 어떠한 패턴으로 변화하는지 분석하였다. 분석 결과는 추후 세부 본 연구에서는 2001년에서 2011년까지 MODIS 센서로부터 취득된 Albedo 16-Day 자료를 이용하여 동북아시아 지역의 토지피복 별 광대역 밴드 알베도 변화를 분석하였다. 11년간의 알베도 변화 경향은 NIR, VIS, SW 후)변화하는 지">변화하는지 분석하였다. 분석 결과는 추후 세부 연구영역에서의 알베도 변화 분석에 적용하였다. 또한 연도별, 계절별 알베도 차이를 산출하여 변화가 있었 던 지역을 Fig. 5와 같이 세부 연구영역 case 1(36.7°N ~ 39.8°N, 105.3°E ~ 109.7°E), case 2(41.3°N ~ 44.1°N, 119.7°E ~ 123.4°E)로 선정하여 최솟값의 변화를 분석하였다.
  • ">선정하였다. 이후 세부 연구영역에서의 최솟값 변화를 분석하여 대상지역에서의 식생 변화를 감지하였다.
  • (2010)는 MODIS 자료로 남미 지역 10년의 (2000-2009) 알베도 변화를 관측하고 그에 따른 반사도와 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)를 비교하였다. 하지만 지표 에너지 균형 연구에 전형적으로 요구되는 사항인 광대역 알베도(broad band albedo)(Liang et al., 1998)를 사용하지 않고 분광 알베도(narrow band albedo)를 통해 연구를 수행하 였다.

    대상 데이터

    • 후)연구영역에서의">연구영역에서의 알베도 변화 분석에 적용하였다. 또한 2002년 을 기준으로 2011년 알베도 값의 계절별 변화를 이미지화하고 값의 차이가 큰 지역을 세부 연구영역으로 선정하였다. 이후 세부 연구영역에서의 최솟값 변화를 분석하여 대상지역에서의 식생 변화를 감지하였다.
    • , 1999). 보조자료로 이용된 MODIS Global Land Cover는 동북아시아 토지피복 분포를 확인한 결과 값의 분포가 적은 클래스가 많았기에 17개 클래스 중 본 연구에 대표적으로 이용될 6개 클래스만 추출하였다.
    • ">2009) 이다. 본 연구에서 사용된 알베도 자료의 시간적 범위는 2001년부터 2011년으로 MODIS 센서로부터 취득한 Albedo 16- Day(MCD43B, version5) 자료이다. 본 연구에서는 본 연구에서 사용된 알베도 자료의 시간적 범위는 2001년부터 2011년으로 MODIS 센서로부터 취득한 Albedo 16- Day(MCD43B, version5) 자료이다. 본 연구에서는 20 개의 Layer 의 Black Sky 중 세 개의 Broad Band인 VIS(0.3 ~ 0.7 mm), NIR(0.7 ~ 5.0 mm), SW(0.3 ~ 5.0 mm) 영역을 이용하였다. Broad Band 본 연구의 범위는 Fig. 1과 같이 위도 20°N ~ 50°N, 경도 100°E ~ 145°E 지역에 이르는 동북아시아 지역으 로 선정하였다.
    • 토지피복 별 알베도를 분석하기 위한 보조자료는 2001년 MODIS에서 제작된 Global Land Cover 1km 이용하였고 총 17개의 클래스로 구성되어 있다.

      성능/효과

      • 후)토지피복별">토지피복 별 광대역 밴드 알베도 변화를 분석하였다. 11년간의 알베도 변화 경향은 NIR, VIS, SW 밴드 별로 일정한 패턴을 보였으며 식생 상태에 따라 주기적인 증감의 반복을 확인할 수 있었다. 또한 2011년과 2002년의 알베도 2001년에서 2011년까지 동북아시아의 전체 알베도 변화 패턴은 각 토지피복에 대해 일정한 증감의 추세를 보였으며 NIR 밴드에서 가장 활발한 증감의 추세를 보였다. NIR 밴드

        후속연구

        • 후)기후변화의">기후 변화의 척도이며 중국의 산업화의 영향을 많이 받는 지역이기도 하다. 따라서 동아시아의 토지피복 별 광대역 알베도 변화 경향을 분석함으로써 향후 기후 예측의 기초자료로서 활용될 것으로 기대된다. 본 연구는 2001년 상반기 자료에 missing data가 다수 존재하여 향후 연구에서는 겨울철 구름이나 적설의 영향을 더 고려하고 Quality Control과 자료의 Filtering을 통해 연구를 수행할 필요가 있다.
        • 후)기후예측의">기후 예측의 기초자료로서 활용될 것으로 기대된다. 본 연구는 2001년 상반기 자료에 missing data가 다수 존재하여 향후 연구에서는 겨울철 구름이나 적설의 영향을 더 고려하고 Quality Control과 자료의 Filtering을 통해 연구를 수행할 필요가 있다. 보조자료로 이용된 MODIS Global Land Cover는 2001년에 제공된 자료로 연구의 정확도 향상을 위해 최신의 자료를 이용할 필요가 있다.
        • 보조자료로 이용된 MODIS Global Land Cover는 2001년에 제공된 자료로 연구의 정확도 향상을 위해 최신의 자료를 이용할 필요가 있다. 세부 연구 영역이었던 고비사막 부근과 만주지역은 향후 기후와 관련된 연구에서 관심 대상영역으로 주목될 것으로 사료되며 식생 및 기후와 관련된 다양한 변수를 이용하여 더 심도 깊은 연구가 수행되어야 할 필요성이 있다.