우리나라는 세계적으로 유례없이 도시화가 급속하게 이루어졌으며 그 결과, 국토 면적의 10%인 수도권에 인구의 50%가 밀집하여 국토 개발의 불균형 및 열섬현상을 비롯한 각종 도시 문제가 수도권을 중심으로 발생하고 있다. 이에 수도권의 과잉 밀집을 해소하고 국토의 균형개발을 위해 2012년 7월 세종특별자치시가 출범하였으며, 세종시는 2000년대 후반부터 실질적인 개발이 진행되어 급격한 도시화를 겪고 있는 곳으로 급격한 개발에 따른 도시 문제를 수반할 것으로 예상된다. 도시화로 인한 지표면 특성의 변화는 도시열섬의 주요인이며 도시열섬현상은 결과적으로 도시지역의 기후변화 및 자연환경에 영향을 끼칠 수 있다. 본 논문은 급속한 도시화를 겪고 있는 세종시를 대상으로 도시화의 정도와 도시열섬효과를 파악하였고 도시화와 지표면온도와의 상관관계를 분석하였다. 이를 위하여 LANDSAT 영상을 사용하였으며, 2001년부터 2013년까지의 LANDSAT의 $0.63{\mu}m-1.75{\mu}m$에 해당하는 적색, 근적외선, 중적외선 영역 영상으로 NDVI, NDBI, UI를 산출하였고, $10.4{\mu}m-12.5{\mu}m$에 해당하는 열적외선 영역대의 영상을 통하여 세종시의 지표온도를 추정하였다. 산출된 각 지수와 지표면 온도를 바탕으로 세종시의 NDVI의 변화, UI의 변화를 파악하였고, TVI를 통해 도시열섬을 분석하였다. TVI를 통해 새로 건설된 행정중심복합도시 지역 일대를 중심으로 도시열섬현상이 두드러지게 증가한 것을 확인할 수 있었고 각 지수와 지표온도와의 상관관계 분석 결과 NDVI가 높을수록 온도는 낮아지는 음의 상관 관계를, NDBI와 UI는 증가할수록 온도가 높아지는 양의 상관관계를 갖는 것으로 나타났으며 이 중에서도 UI는 지표면 온도와 가장 강한 양의 상관관계를 보였다.
우리나라는 세계적으로 유례없이 도시화가 급속하게 이루어졌으며 그 결과, 국토 면적의 10%인 수도권에 인구의 50%가 밀집하여 국토 개발의 불균형 및 열섬현상을 비롯한 각종 도시 문제가 수도권을 중심으로 발생하고 있다. 이에 수도권의 과잉 밀집을 해소하고 국토의 균형개발을 위해 2012년 7월 세종특별자치시가 출범하였으며, 세종시는 2000년대 후반부터 실질적인 개발이 진행되어 급격한 도시화를 겪고 있는 곳으로 급격한 개발에 따른 도시 문제를 수반할 것으로 예상된다. 도시화로 인한 지표면 특성의 변화는 도시열섬의 주요인이며 도시열섬현상은 결과적으로 도시지역의 기후변화 및 자연환경에 영향을 끼칠 수 있다. 본 논문은 급속한 도시화를 겪고 있는 세종시를 대상으로 도시화의 정도와 도시열섬효과를 파악하였고 도시화와 지표면온도와의 상관관계를 분석하였다. 이를 위하여 LANDSAT 영상을 사용하였으며, 2001년부터 2013년까지의 LANDSAT의 $0.63{\mu}m-1.75{\mu}m$에 해당하는 적색, 근적외선, 중적외선 영역 영상으로 NDVI, NDBI, UI를 산출하였고, $10.4{\mu}m-12.5{\mu}m$에 해당하는 열적외선 영역대의 영상을 통하여 세종시의 지표온도를 추정하였다. 산출된 각 지수와 지표면 온도를 바탕으로 세종시의 NDVI의 변화, UI의 변화를 파악하였고, TVI를 통해 도시열섬을 분석하였다. TVI를 통해 새로 건설된 행정중심복합도시 지역 일대를 중심으로 도시열섬현상이 두드러지게 증가한 것을 확인할 수 있었고 각 지수와 지표온도와의 상관관계 분석 결과 NDVI가 높을수록 온도는 낮아지는 음의 상관 관계를, NDBI와 UI는 증가할수록 온도가 높아지는 양의 상관관계를 갖는 것으로 나타났으며 이 중에서도 UI는 지표면 온도와 가장 강한 양의 상관관계를 보였다.
Rapid urbanization of Korea was an unprecedented example in the world and urban population increased significantly. As a result, unbalanced distribution of population is serious problem in Korea because approximately 50% of the population is concentrated in the capital area that is 10% of nation's t...
Rapid urbanization of Korea was an unprecedented example in the world and urban population increased significantly. As a result, unbalanced distribution of population is serious problem in Korea because approximately 50% of the population is concentrated in the capital area that is 10% of nation's territory, thereby occurring various urban problems including UHI. Hence, Sejong Special Autonomous City was inaugurated officially on 2 July 2012 in order to decentralize population of capital area and induce more balanced regional development. The Sejong City has been changed drastically over a period of years as developed practically since the late 2000's and is expected to have new problems of urbanization. The land cover change due to urbanization is the main cause of UHI that urban area is significantly warmer than its surrounding areas and UHI is not only affecting urban climate change but also natural environment. So the purpose of this research is to analyze level of urbanization and UHI effect and to provide the correlation analysis between Land Surface Temperature and spectral indices. To achieve this, satellite imagery from LANDSAT were used. NDVI, NDBI, and UI were calculated using red, near-infrared, mid-infrared ($0.63{\mu}m-1.75{\mu}m$) images and LST was retrieved utilizing thermal infrared ($10.4{\mu}m-12.5{\mu}m$) image. Based on each index and LST, Changes of NDVI, UI and UHI through TVI were analyzed in Sejong City. UHI effect increased around newly constructed multi-functional administrative city, the correlation between LST and NDVI was negative and UI was strong positive.
Rapid urbanization of Korea was an unprecedented example in the world and urban population increased significantly. As a result, unbalanced distribution of population is serious problem in Korea because approximately 50% of the population is concentrated in the capital area that is 10% of nation's territory, thereby occurring various urban problems including UHI. Hence, Sejong Special Autonomous City was inaugurated officially on 2 July 2012 in order to decentralize population of capital area and induce more balanced regional development. The Sejong City has been changed drastically over a period of years as developed practically since the late 2000's and is expected to have new problems of urbanization. The land cover change due to urbanization is the main cause of UHI that urban area is significantly warmer than its surrounding areas and UHI is not only affecting urban climate change but also natural environment. So the purpose of this research is to analyze level of urbanization and UHI effect and to provide the correlation analysis between Land Surface Temperature and spectral indices. To achieve this, satellite imagery from LANDSAT were used. NDVI, NDBI, and UI were calculated using red, near-infrared, mid-infrared ($0.63{\mu}m-1.75{\mu}m$) images and LST was retrieved utilizing thermal infrared ($10.4{\mu}m-12.5{\mu}m$) image. Based on each index and LST, Changes of NDVI, UI and UHI through TVI were analyzed in Sejong City. UHI effect increased around newly constructed multi-functional administrative city, the correlation between LST and NDVI was negative and UI was strong positive.
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제안 방법
LANDSAT 영상을 이용하여 6월 5일과 10월 27일 세종시의 밝기 온도를 비교하였고 Fig. 6에 나타나있다. 이는 2006년의 영상 중 해당 지역에 운량조건을 만족하는 봄의 영상자료가 없어 부득이 하게 10월 영상을 사용하였으므로 온도 분포 경향을 파악하기 위함이다.
따라서 본 연구에서는 위성영상으로 급격한 도시화에 따른 변화와 도시열섬을 파악하기 위하여 세종시를 연구대상지로 선정하였다. LANDSAT 영상을 이용하였으며, 연구대상지역의 식생의 변화, 도시화의 정도는 분광지수를 통해 확인하였고 열적외선 영상을 제원으로 지표면의 온도 변화를 파악하여 도시열섬 현상을 분석하였다.
(2003)에 의해 제안되었다. Zha et al. (2003)의 연구에서 제시된 NDBI는 도시지역과 나지의 분광 반사 특성이 근적외선의 반사도보다 중적외선의 반사도가 낮다는 사실을 이용하였으며, 도시지역과 나지는 식생과 반대로 적색 밴드의 반사도가 근적외선보다 높다는 사실을 이용하여 NDBI에서 NDVI를 차분하는 방법으로 식생 및 물의 영향을 줄여 도시지역을 추출하였다. 이에 본 연구에서는 NDBI와 NDVI의 차분된 값을 UI로 표현하고 도시화 정도를 나타내는 지표로 사용하였다.
본 연구에서는 LANDAT의 가시광선의 적색, 근적외선, 중적외선 영역 영상이 사용되었으며 TM과 ETM+의 경우 각각 밴드3, 밴드4, 밴드5가 해당 영역의 영상이며 OLI/TIRS의 경우 1번 해안/에어로졸 밴드가 추가되었기 때문에 밴드4, 밴드5, 밴드6을 사용하였다. 각각의 밴드를 사용하여 산출된 지수에 대하여 시계열 추이와 차분을 통해 연구대상지역의 변화를 알아보았다.
이후, NDVI와 NDBI, 도시지역지수(UI: Urban Index)를 산출하여 대상지역에 대한 변화를 살펴보았다. 또한, 도시열섬현상을 분석하기 위해 열적외선 영상에서 산출된 밝기 온도에 기상청의 실측자료를 활용하여 지표면 온도로의 보정을 하였고, 온도변동지수를 구하여 지표면의 온도변화를 파악하였다. 이후 산출된 지표면 온도와 각 지수간의 상관관계를 분석하였다.
또한, 지표면 온도 추정을 통하여 지표온도변화를 파악하고 연구지역의 도시열섬현상을 파악하여 UI와 열섬현상과의 상관성을 제시하였다.
연구 대상지역의 식생의 변동과 토지피복의 변화를 NDVI와 UI를 통해 파악한 결과는 아래와 같다. 연구대상지역의 세부 행정구역에 대해 값의 변동을 살펴보았고 변화가 큰 지역을 파악하기 위해 차분을 이용하여 변화를 살펴보았다.
또한 LANDSAT의 열적외선 영상을 이용하여 지표면의 온도를 추정하였고, 보다 실질적인 지표면의 온도를 추정하기 위해 mono-window algorithm을 적용하였다. 이 방법의 경우, 추정된 온도의 신뢰성 분석을 위해서 지표면 온도 측정 자료가 필요하지만 해당 영상 일자의 실측데이터를 구하는 것은 현실적으로 어려운 일이기 때문에 AWS 실측자료와 비교하였다. 비교 결과, mono-window algorithm의 경우 실측자료와 영상자료로부터 지표면의 온도에 대한 경향을 파악하는 데에는 유용하다고 할 수 있다.
(2003)의 연구에서 제시된 NDBI는 도시지역과 나지의 분광 반사 특성이 근적외선의 반사도보다 중적외선의 반사도가 낮다는 사실을 이용하였으며, 도시지역과 나지는 식생과 반대로 적색 밴드의 반사도가 근적외선보다 높다는 사실을 이용하여 NDBI에서 NDVI를 차분하는 방법으로 식생 및 물의 영향을 줄여 도시지역을 추출하였다. 이에 본 연구에서는 NDBI와 NDVI의 차분된 값을 UI로 표현하고 도시화 정도를 나타내는 지표로 사용하였다.
또한, 도시열섬현상을 분석하기 위해 열적외선 영상에서 산출된 밝기 온도에 기상청의 실측자료를 활용하여 지표면 온도로의 보정을 하였고, 온도변동지수를 구하여 지표면의 온도변화를 파악하였다. 이후 산출된 지표면 온도와 각 지수간의 상관관계를 분석하였다. Fig.
이후, NDVI와 NDBI, 도시지역지수(UI: Urban Index)를 산출하여 대상지역에 대한 변화를 살펴보았다.
실측온도는 기상청에서 제공하는 AWS (Automatic Weather Station, 자동기상관측지점) 자료를 사용하였으며 연구 대상지역 내에 설치된 세종전의, 세종연서, 세종연기, 세종금남의 기온정보를 사용하였다. 지표면 온도를 보정하기 위한 과정에 필요한 습도 정보는 연구 대상 지역 내의 관측지점에서 구할 수 없어 인접한 청주, 대전, 천안의 일평균습도를 평균하여 사용하였다.
지표면의 대상물체에서 방사되는 에너지가 센서에 도달할 때 노이즈를 포함하게 되므로 이를 보정하기 위한 자료의 전처리 과정으로 반사 및 방사보정을 수행하였다. 이후, NDVI와 NDBI, 도시지역지수(UI: Urban Index)를 산출하여 대상지역에 대한 변화를 살펴보았다.
대상 데이터
Table 1에서 사용된 영상은 우리나라 시간으로 오전 11시를 전후하여 촬영된 것을 확인할 수 있다. 동일 시간대의 지표온도를 비교하기 위하여 영상 취득시간에 해당하는 실측온도자료를 사용하였다.
본 연구에는 북위 36도 동경 127도에 해당하는 대상지역을 포함하는 2001년~2013년 사이의 LANDSAT TM, ETM+, OLI/TIRS의 영상이 사용되었다. 대상지역은 4계절 변화에 따른 NDVI의 변동이 크기 때문에, 계절적인 변화를 줄이기 위하여 봄과 가을에 해당하는 시기의 운량이 적은 영상을 사용하였다. LANDSAT 7의 경우, 2003년 이후 ETM+의 SLC (Scan Line Corrector)의 기계적 결함으로 인해 온전한 영상을 취득할 수 없어 SLC-off 영상은 사용하지 않았으며 TM 영상을 우선적으로 사용하였다.
Table 1에서 사용된 영상은 우리나라 시간으로 오전 11시를 전후하여 촬영된 것을 확인할 수 있다. 동일 시간대의 지표온도를 비교하기 위하여 영상 취득시간에 해당하는 실측온도자료를 사용하였다. 실측온도는 기상청에서 제공하는 AWS (Automatic Weather Station, 자동기상관측지점) 자료를 사용하였으며 연구 대상지역 내에 설치된 세종전의, 세종연서, 세종연기, 세종금남의 기온정보를 사용하였다.
따라서 본 연구에서는 위성영상으로 급격한 도시화에 따른 변화와 도시열섬을 파악하기 위하여 세종시를 연구대상지로 선정하였다. LANDSAT 영상을 이용하였으며, 연구대상지역의 식생의 변화, 도시화의 정도는 분광지수를 통해 확인하였고 열적외선 영상을 제원으로 지표면의 온도 변화를 파악하여 도시열섬 현상을 분석하였다.
본 연구에는 북위 36도 동경 127도에 해당하는 대상지역을 포함하는 2001년~2013년 사이의 LANDSAT TM, ETM+, OLI/TIRS의 영상이 사용되었다. 대상지역은 4계절 변화에 따른 NDVI의 변동이 크기 때문에, 계절적인 변화를 줄이기 위하여 봄과 가을에 해당하는 시기의 운량이 적은 영상을 사용하였다.
본 연구에서는 LANDAT의 가시광선의 적색, 근적외선, 중적외선 영역 영상이 사용되었으며 TM과 ETM+의 경우 각각 밴드3, 밴드4, 밴드5가 해당 영역의 영상이며 OLI/TIRS의 경우 1번 해안/에어로졸 밴드가 추가되었기 때문에 밴드4, 밴드5, 밴드6을 사용하였다. 각각의 밴드를 사용하여 산출된 지수에 대하여 시계열 추이와 차분을 통해 연구대상지역의 변화를 알아보았다.
본 연구의 대상지역은 Fig. 1에 나타난 바와 같이 대한민국의 중부에 위치하는 세종시에 해당한다. 연구 대상지역은 충청남도 연기군 전체와 공주시 일부, 충청북도 청원군 일부를 포함하여 만들어진 계획도시로 행정구역은 1읍 9면 14동 125리로 구성되어 있다.
동일 시간대의 지표온도를 비교하기 위하여 영상 취득시간에 해당하는 실측온도자료를 사용하였다. 실측온도는 기상청에서 제공하는 AWS (Automatic Weather Station, 자동기상관측지점) 자료를 사용하였으며 연구 대상지역 내에 설치된 세종전의, 세종연서, 세종연기, 세종금남의 기온정보를 사용하였다. 지표면 온도를 보정하기 위한 과정에 필요한 습도 정보는 연구 대상 지역 내의 관측지점에서 구할 수 없어 인접한 청주, 대전, 천안의 일평균습도를 평균하여 사용하였다.
1에 나타난 바와 같이 대한민국의 중부에 위치하는 세종시에 해당한다. 연구 대상지역은 충청남도 연기군 전체와 공주시 일부, 충청북도 청원군 일부를 포함하여 만들어진 계획도시로 행정구역은 1읍 9면 14동 125리로 구성되어 있다.
이론/모형
영상자료를 처리하기에 앞서, 센서의 오차와 조도 및 대기의 조건에서 기인하는 오차를 보정하기 위한 전처리 과정이 필요하다. DN (Digital number) 으로 저장된 영상의 값을 반사도 값으로 변환하기 위해 NASA에서 제공하는 User Handbook의 지침을 이용하였다.
또한 LANDSAT의 열적외선 영상을 이용하여 지표면의 온도를 추정하였고, 보다 실질적인 지표면의 온도를 추정하기 위해 mono-window algorithm을 적용하였다. 이 방법의 경우, 추정된 온도의 신뢰성 분석을 위해서 지표면 온도 측정 자료가 필요하지만 해당 영상 일자의 실측데이터를 구하는 것은 현실적으로 어려운 일이기 때문에 AWS 실측자료와 비교하였다.
따라서 지표면 온도 산출을 위한 광범위한 지역의 방사율 측정자료가 부족하여 위성관측 자료를 통해 방사율을 산출한다(Park and Suh, 2013). 방사율 산출의 한 방법으로 Van de Griend and Owe (1993)의 연구결과에서 제시된 1.0094 + 0.047ln(NDVI) 관계에 따라 Zhang et al. (2006)이 완성한 Table 3과 같은 방사율 추정방법을 사용하였다(Liu and Zhang, 2011).
본 연구에서는 Qin et al. (2001) 의 연구에서 제안된 결과에 따라, a=67.355351, b=0.458606의 계수를 사용하였으며 유효 평균 대기 온도(Ta)와 대기 투과율을 추정하는 아래의 식을 사용하였다.
본 연구에서는 연구지역의 도시화의 정도를 파악하기 위하여 NDVI와 NDBI를 활용하여 UI를 효과적으로 도시화의 정도를 파악할 수 있는 지표로써 활용하였다. 또한, 지표면 온도 추정을 통하여 지표온도변화를 파악하고 연구지역의 도시열섬현상을 파악하여 UI와 열섬현상과의 상관성을 제시하였다.
지표면 인접 온도(T0)는 기상청의 AWS 기상자료의 값을 활용하였으며 대기 수분량(ω)은 Li (2006)의 연구에서 제안된 결과를 활용하였다.
성능/효과
Table 4에서 확인할 수 있듯이 NASA의 온도 추정식과 mono- window algorithm을 적용하였을 때의 값과 차이가 존재하며 전체적인 평균값을 비교하였을 때 mono-window algorithm을 사용한 값이 약 2-3°C 높게 추정되는 것을 확인할 수 있다.
Table 4에서 확인할 수 있듯이 NASA의 온도 추정식과 mono- window algorithm을 적용하였을 때의 값과 차이가 존재하며 전체적인 평균값을 비교하였을 때 mono-window algorithm을 사용한 값이 약 2-3°C 높게 추정되는 것을 확인할 수 있다. 기상청 자료와 비교하면 밝기 온도는 기상청 실측 온도보다 낮거나 비슷한 경향이며 mono-window algorithm을 통해 계산된 지표면 온도는 다소 온도가 높아진 것을 확인할 수 있었다. 이와 같은 차이는 영상을 통해서도 식별이 가능하다.
또한, 지표면 온도 추정을 통하여 지표온도변화를 파악하고 연구지역의 도시열섬현상을 파악하여 UI와 열섬현상과의 상관성을 제시하였다. 도시화의 정도를 나타내기 위해 사용된 UI는 지표면 온도와 강한 상관관계를 나타냈으며 열섬현상을 나타내는 지표로 활용이 가능하다는 것을 알 수 있었다.
세종시의 경우, 연구 대상지역 전체에 대한 변화보다는 세종정부청사가 들어선 한솔동 일대로 2006년 이후로 NDVI의 감소, UI 및 TVI의 증가와 같은 변화가 집중된 것을 확인할 수 있었다. 행정구역단위별로 파악하여 개발이 집중된 지역에서 열섬현상의 강도가 높게 변화한 것을 알 수 있었다.
3과 같다. 연구 대상지역 전체에 대한 추이의 변화는 크게 두드러지게 나타나지 않았으며 행정구역 단위로 살펴본 결과 한솔동 일대의 NDVI가 감소하는 것으로 보인다. 조치원읍 일대는 기 개발된 지역이 많은 관계로 녹지의 면적이 적어 다른 세부 지역에 비해 NDVI가 낮은 것으로 나타났고 다른 세부 행정구역에서는 큰 변화가 띄지 않았다.
행정구역단위별로 파악하여 개발이 집중된 지역에서 열섬현상의 강도가 높게 변화한 것을 알 수 있었다. 이미 개발된 조치원 일대와 산업단지를 제외하면 세종정부청사 및 행정중심복합도시가 건설된 한솔동 일대의 열섬현상이 매우 강해진 것을 확인할 수 있었으며 열섬현상이 강해진 지역은 UI가 크게 증가한 지역과 유사하였다.
세종시의 경우, 연구 대상지역 전체에 대한 변화보다는 세종정부청사가 들어선 한솔동 일대로 2006년 이후로 NDVI의 감소, UI 및 TVI의 증가와 같은 변화가 집중된 것을 확인할 수 있었다. 행정구역단위별로 파악하여 개발이 집중된 지역에서 열섬현상의 강도가 높게 변화한 것을 알 수 있었다. 이미 개발된 조치원 일대와 산업단지를 제외하면 세종정부청사 및 행정중심복합도시가 건설된 한솔동 일대의 열섬현상이 매우 강해진 것을 확인할 수 있었으며 열섬현상이 강해진 지역은 UI가 크게 증가한 지역과 유사하였다.
후속연구
서울 및 부산과 같은 국내 대도시들에서 최근 수십 년 동안 진행된 도시화와 이로 인한 도시 열섬 현상이 발생하는 것에 비해 세종시는 수년간 빠르게 도시화를 겪고 있으며 이로 인한 도시 열섬 현상 역시 급격히 증가할 가능성이 있다. 따라서 도시화 및 도시 열섬 현상을 파악하는 것은 급격한 도시화 및 도시 열섬 현상의 증가로 인한 피해 방지 및 도시화 진행 속도나 도시 열섬 현상의 완화를 위하여 필요한 의사결정과정의 자료로 활용될 수 있다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
도시화를 판단하는 척도로써 도시의 토지 피복에 대해 정확히 파악하는 것의 의미는?
도시화란 일차적으로 인구가 도시로 집중되는 과정이며 도시인구의 증가뿐 아니라 인구 과밀에 의한 변화, 토지의 도시적 이용으로의 전환, 시가지 확대, 대도시권 형성에 의한 사회적 변화, 사회조직 변화 등을 포괄하는 용어로 사용된다. 도시화를 판단하는 척도로써 도시의 토지 피복에 대해 정확히 파악하는 것은 도시지역 관리, 도시의 환경 및 인간의 삶을 향상시킬 수 있으므로(Jensen and Cowen, 1999; Myeong et al., 2001; Villa, 2012) 도시지역의 시․ 공간적 지도화는 매우 중요하다. 이를 위하여 LANDSAT과 같은 다중분광 중해상도의 인공위성 영상은 매우 유용한 수단으로 이용되고 있으며(Villa, 2012) 분광지수를 활용하는 연구가 많이 진행되고 있다(Zha et al.
도시화란?
도시화란 일차적으로 인구가 도시로 집중되는 과정이며 도시인구의 증가뿐 아니라 인구 과밀에 의한 변화, 토지의 도시적 이용으로의 전환, 시가지 확대, 대도시권 형성에 의한 사회적 변화, 사회조직 변화 등을 포괄하는 용어로 사용된다. 도시화를 판단하는 척도로써 도시의 토지 피복에 대해 정확히 파악하는 것은 도시지역 관리, 도시의 환경 및 인간의 삶을 향상시킬 수 있으므로(Jensen and Cowen, 1999; Myeong et al.
보다 실질적인 지표면의 온도를 추정하기 위해 mono- window algorithm을 사용한 결과는?
이 방법의 경우, 추정된 온도의 신뢰성 분석을 위해서 지표면 온도 측정 자료가 필요하지만 해당 영상 일자의 실측데이터를 구하는 것은 현실적으로 어려운 일이기 때문에 AWS 실측자료와 비교하였다. 비교 결과, mono-window algorithm의 경우 실측자료와 영상자료로부터 지표면의 온도에 대한 경향을 파악하는 데에는 유용하다고 할 수 있다.
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