$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

MODIS 이미지를 이용한 지표특성에 따른 토양수분의 시·공간적 분포 특성
Characteristics of Soil Moisture Distributions at the Spatio-Temporal Scales Based on the Land Surface Features Using MODIS Images 원문보기

한국농공학회논문집 = Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers, v.59 no.6, 2017년, pp.29 - 37  

김상우 (Department of Agricultural Civil Engineering, Kyungpook National University) ,  신용철 (Department of Agricultural Civil Engineering, Kyungpook National University) ,  이태화 (Department of Agricultural Civil Engineering, Kyungpook National University) ,  이상호 (Department of Agricultural Civil Engineering, Kyungpook National University) ,  최경숙 (Department of Agricultural Civil Engineering, Kyungpook National University) ,  박윤식 (Department of Rural Construction Engineering, Kongju National University) ,  임경재 (Department of Regional Infrastructure Engineering, Kangwon National University) ,  김종건 (Institute of Agriculture and Life Science, Kangwon National University)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this study, we analyzed the impacts of land surface characteristics on spatially and temporally distributed soil moisture values at the Yongdam and Soyang-river dam watersheds in 2014 and 2015. The soil moisture, NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and temperature values at the spatio-t...

주제어

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 연구에서는 MODIS 위성 이미지 자료를 이용하여 용담댐 및 소양강댐 유역의 시・공간적으로 연속적인 토양수분을 산정하였으며, 지표특성 (정규식생지수, 지형 및 온도)이 토양수분에 미치는 영향을 분석하기 위하여 토양수분과 지표특성의 공간적 상관성을 분석하였다. 토양수분과 지표특성의 시・공간적 상관성을 분석하기 위하여 용담댐 및 소양강댐 유역을 선정하였다.
  • 본 연구에서는 원격탐사된 MODIS (500 m × 500 m) 기반의 토양수분 이미지 자료를 이용하여 지표특성(지표피복, 온도 및 지형)이 토양수분의 시・공간적 분포특성에 미치는 영향을 분석하였다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
물 관련 재해에 효율적으로 대응 및 대비하기 위해 필요한 것은? 전 세계적으로 기후변화로 인한 수문순환의 변동성이 증가하며 최근 물 관련 재해 (홍수, 태풍, 가뭄, 폭염, 폭설, 수질오염 등)의 발생 빈도 및 피해가 지속적으로 증가하는 추세이다 (IPCC, 2014). 홍수, 가뭄 등의 물 관련 재해에 효율적으로 대응 및 대비하기 위해서는 시・공간적으로 변화하는 수자원(강우, 지표수, 지하수, 토양수분, 저수지, 댐 등) 변동성의 준・실시간 관측이 필요하다. 토양수분은 지표면에서 발생하는 물 순환을 연구하는데 있어서 매우 중요한 수문 인자이며, 특히 날씨예측, 기후변동 및 변화 예측, 수문 분석, 수자원 관리, 농업 생산성 예측, 가뭄, 홍수 등 다양한 응용분야에서 직・간접적으로 사용되고 있다.
토양수분측정의 직접방법의 장점과 단점은 무엇인가? 일반적으로 토양수분측정은 직접 및 간접방법으로 구분한다. 직접방법은 TDR (Time Domain Reflectrometry) 장비를 이용하여 현장에서 토양수분을 측정하며 정확도가 매우 높은 장점이 있지만, 공간적인 분포를 나타내지 못하는 단점이 있다. 이러한 단점을 극복하기 위하여 항공기 및 인공위성을 이용하여 지표면의 공간적으로 분포되어 있는 토양수분을 관측하는 간접방법이 제시되었다.
직접방법의 단점을 극복하기 위하여 어떤 방법이 제시되었는가? 직접방법은 TDR (Time Domain Reflectrometry) 장비를 이용하여 현장에서 토양수분을 측정하며 정확도가 매우 높은 장점이 있지만, 공간적인 분포를 나타내지 못하는 단점이 있다. 이러한 단점을 극복하기 위하여 항공기 및 인공위성을 이용하여 지표면의 공간적으로 분포되어 있는 토양수분을 관측하는 간접방법이 제시되었다. 최근까지 미국, 유럽, 일본 등의 선진국에서는 AMSR-E (Advanced Microwave Scanning Radiometer-Earth Observing System, Njoku, 2008), SMOS(Soil Moisture and Ocean Salinity, Kerr, Yann H.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (27)

  1. Bastiaanssen, W. G. M., 2000. SEBAL-based sensible and latent heat fluxes in the irrigated Gediz Basin, Turkey, Journal of hydrology 229(1): 87-100. 

  2. Crow, W. T. E. F. Wood, and R. Dubayah, 2000. Potential for downscaling soil moisture maps derived from space borne imaging radar data, Journal of Geophysical Research 105: 2203-2212. 

  3. Donlon, C., 2008. Sentinel-3 OLCI and SLSTR, In Medspiration/ GlobColour symposium, 20th November. 

  4. Engman, T., 1991. Application of microwave remote sensing of soil moisture for water resources and agriculture, Remote Sensing Environment 35: 213-226. 

  5. Gwak, Y. S., S. H. Kim, S. W. Jung, Y. G. Lee, J. H. Lee, and S. J. Kim, 2015. Spatial and Seasonal Variability of Soil Moisture Properties along Transect Line on a Forest Hillslope in the Cheong-Mi Catchment, Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology 17(1): 45-57. 

  6. HA, R., H. J. Shin, M. S. Lee, and S. J. Kim, 2010. Estimation of Spatial Evapotranspiration Using satellite images and SEBAL Model, Journal of Korean Society of civil Engineers, B 30(3B): 233-242. 

  7. HUR, Y. M., M. H. Choi, H. W. Kim, S. D. Kim, and J. H. Ahn, 2011. Analysis of soil moisture response due to co-hydrological change, Journal of Korean Wetlands Society 13(2): 171-179. 

  8. IPCC, 2014: Climate Change 2014: Synthesis Report. Contribution of Working Groups I, II and III to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [Core Writing Team, R.K. Pachauri and L.A. Meyer (eds.)]. IPCC, Geneva, Switzerland, 151 pp. 

  9. Jeong, J., 2016. Estimation of Soil Erosion Using National Land Cover Map and USLE, Journal of Korean Society of Environmental Impact Assessment 25(6): 525-531. 

  10. Kerr, Y. H., P. Waldteufel, J. P. Wigneron, J. M. Martnuzzi, J. Fondt, and M. Berger, 2001. Soil moisture retrieval from space: The soil moisture and ocean salinity (SMOS) mission, IEEE Transaction of Geoscience remote sensing 39(8): 1729-1735. 

  11. Kim, J. H., K. T. Kim, and H. J. Lee, 2009. Analysis of Korea Soil erosion yields and Soil loss hazard zone, The journal of geographic information system association of Korea 17(3): 261-268. 

  12. Kim, N. S., H. C. Lee, and J. Y. Cha, 2013. A Study on Changes of Phenology and Characteristics of Spatial Distribution Using MODIS Images, Journal of the Korea Society of Environmental Restoration Tecnology 16(5): 59-69. 

  13. Lee, J. H., S. K. Kang, K. C. Jang, J. H. Ko, and S. Y. Hong, 2011. The evaluation of meteorological inputs retrieved from MODIS for estimation of gross primary productivity in the US corn belt region, Korean Journal of Remote Sensing 27(4): 481-494. 

  14. Lee, J. H., 2011. The Study about Reasonableness Assessment of Soil Erosion Load Computed using USLE Model. Master's Thesis, Seoul, Hanyang University. 

  15. Merlin, O., G. Chehbouni, Y. Kerr, E. G. Njoku, and D. Entekhabi, 2005. A combined modeling and multi-spectral/multi-resolution remote sensing approach for disaggregation of surface soil moisture:Application to SMOS configuration, IEEE Transaction of Geoscience Remote Sensing 43(9): 2036-2050. 

  16. Merlin, O., C. Rudiger, A. Al Bitar, J. P. Walker, and Y. H. Kerr, 2012. Disaggregation of SMOS soil moisture in sourheastern Australia, IEEE Transaction of Geoscience Remote Sensing 50(5): 1556-1571. 

  17. Njoku, E., 2008. AMSR-E/Aqua dail L3 surface soil moisture, interpretive parameter & QC EASE-Grids V002, National Snow and Ice Data Center, Boulder, CO. 

  18. Park, C. W., Y. K. Sonn, Y. S. Zhang, S. Hong, B. K. Hyun, K. C. Song, and Y. H. Moon, 2010. Soil erosion risk assessment in the upper Han River basis using spatial soil erosion map, Korean Journal of Soil Science and Fertilizer 43(6): 828-836. 

  19. Park, C. W., Y. K. Sonn, B. K. Hyun, K. C. Song, H. C. Chun, H. J. Cho, ... and S. G. Yun, 2012. Soil erosion risk assessment by soil characteristics and landuse in the upper Nakdong River basin, Korean Journal of Soil Science and Fertilizer 45(6): 890-896. 

  20. Park, J. Y., H. Jung, C. H. Jang, and S. J. Kim, 2014. Assessing climate change impact on hydrological components of Yongdam dam watershed using RCP emission scenarios and SWAT model, Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers 56(3): 19-29. 

  21. Shin, Y., B. P. Mohanty, and A. V. M. Ines, 2012. Soil hydraulic properties in one-dimensional layered soil profile using layerspecific soil moisture assimilation scheme, Water Resources Research 48: 1-15. 

  22. Sunwoo, W., D. Kim, S. Hwang, and M. Choi, 2014. Analysis of Regional Antecedent Wetness Conditions Using Remotely Sensed Soil Moisture and Point Scale Rainfall Data, Korean Journal of Remote Sensing 30(5): 587-596. 

  23. Shin, H. J., M. J. Park, E. H. Hwang, H. S. Chae, and S. J. Park, 2015. A Study of Spring Drought Using Terra MODIS Satellite Image-For the Soyanggang Dam Watershed, Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies 18(4): 145-157. 

  24. Shin, Y., K. S. Choi, Y. Jung, J. E. Yang, and K. J. Lim, 2016. Soil Moisture Estimation and Drought Assessment at the Spatio-Temporal Scales using Remotely Sensed Data : (I) Soil Moisture, Journal of Korean Society on Water Environment 32(1): 60-69. 

  25. Van der Werf, H. M. and J. Petit, 2002. Evaluation of the environmental impact of agriculture at the farm level: a comparison and analysis of 12 indicator-based methods, Agriculture, Ecosystems & Environment 93(1): 131-145. 

  26. Wischmeier, W. H. and D. D. Smith, 1978. Predicting rainfall erosion losses, A Guide to Conservation Planning, The USDA Agricultural Handbook No.537. 

  27. Y. G. Lee, S. H. Kim, S. R. Ahn, M. H. Choi, K. S. Lim, and S. J. Kim, 2015. Estimation of Spatial Evapotranspiration Using Terra MODIS Satellite Image and SEBAL Model - A Case of Yongdam Dam Watershed -, Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies 18(1): 90-104. 

저자의 다른 논문 :

LOADING...

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

FREE

Free Access. 출판사/학술단체 등이 허락한 무료 공개 사이트를 통해 자유로운 이용이 가능한 논문

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로