[논문]Terra/Aqua MODIS LST를 이용한 폭염 및 한파기간 동안 습지의 지면온도 완화효과 분석

정지훈; 이용관; 김성준

doi:10.17663/jwr.2019.21.s-1.123

Terra/Aqua MODIS LST를 이용한 폭염 및 한파기간 동안 습지의 지면온도 완화효과 분석
Assessment of Surface Temperature Mitigation Effects of Wetlands During Heat and Cold Waves Using Daytime and Nighttime MODIS Land Surface Temperature 원문보기

한국습지학회지 = Journal of wetlands research, v.21 no.spc, 2019년, pp.123 - 133

정지훈 (건국대학교 대학원 사회환경플랜트공학과) , 이용관 (건국대학교 대학원 사회환경플랜트공학과) , 김성준 (건국대학교 공과대학 사회환경공학부)

초록
AI-Helper

본 연구는 2018년에 발생한 폭염 및 한파 발생 기간을 대상으로 습지의 지면온도 완화효과를 평가하기 위해 위성관측 지표면 온도(Land Surface Temperature, LST)와 지상 관측 기온 자료를 활용해 토지 이용별 특성 분석을 실시하였다. 폭염 기간에는 폭염주의보 발령 기준인 최고기온 33℃ 이상인 지역, 한파 기간은 한파주의보 발령 기준인 최저기온 -12℃ 이하의 지역을 대상으로 하였다. 위성 자료로는 Terra/Aqua Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)의 Daytime, Nighttime LST 자료, 지상 관측 기온 자료로는 전국 86개소의 종관기상관측장비(Automated Surface Observing System, ASOS) 지점에 대한 최고 및 최저 자료를 수집하여 데이터베이스를 구축하였다. 분석 결과, 한파 기간을 대상으로 하였을 때 산림의 지면온도의 평균이 -12.7℃로 가장 높았으며, 그 뒤로 밭과 습지가 각각 -12.9℃와 -13.0℃로 나타나 평균이 가장 낮은 도시의 -14.4℃에 비해 1.4℃ 더 높았다. 폭염 기간에도 도시지역의 평균이 34.6℃로 가장 높았고 습지는 33.0℃로 도시지역과 - 1.6℃의 차이를 보여 습지의 지면온도 완화효과를 확인하였다. 습지는 기간에 따라 차이는 있으나 지면온도의 완화 기능을 발휘하였고, 원격탐사 영상을 이용한 확인이 가능하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study analyzed the surface temperature mitigation effect of wetlands during cold waves (below -12℃ from January to February) and heat waves (above 33℃ from July to August) in 2018. We used Terra/Aqua Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) Daytime and Nighttime Land Surface Temperature (LST) product, and the maximum and minimum air temperature observed at 86 stations of Korea Meteorological Administration (KMA). For the cold wave analysis, the LST of Terra MODIS nighttime was the highest at forest area with -12.7℃, followed by upland crop and wetland areas of -12.9℃ and -13.0℃ respectively. The urban area showed the lowest value of -14.4℃. During the heat wave, the urban area was the highest with + 34.6℃ in Aqua MODIS LST daytime. The wetland area was + 33.0℃ showing - 1.6℃ decrease comparing with urban area.

주제어

표/그림 (9)

그림 Fig. 1. Flowchart
그림 Fig. 2. Resampled Land use (2008) and LST (2018.08.01., retrieved from MODIS)
표 Table 1. Area, elevation, and latitude of resampled landuse
그림 Fig. 3. Comparison of maximum, mean, and minimum temperature data (T_MX, T_MM, and T_MN; 86 Automated Surface Observing System) and four LSTs (LST_TD, LST_TN, LST_AD, and LST_AN) from 2008 to 2018 (Chung et al., 2019)
표 Table 2. Comparison of maximum, mean, and minimum temperature data (T_MX, T_MM, and T_MN; 86 Automated Surface Observing System) and four LSTs (LST_TD, LST_TN, LST_AD, and LST_AN) for whole period, cold wave period, and heat wave period
그림 Fig. 4. Time series boxplots of minimum air temperature of 86 Automated Surface Observing System (ASOS) stations at cold wave period from Jan. 23 to Feb. 13 in 2018
그림 Fig. 5. Time series boxplots of maximum air temperature of 86 Automated Surface Observing System (ASOS) stations at heat wave period from Jul. 11 to Aug. 16 in 2018
그림 Fig. 6. Boxplots of observed minimum temperature (T_MN) and Terra MODIS LST night time (LST_TN) for 8 landuse classes (Red: Urban, Light yellow: Paddy, Yellow: Upland, Dark green: Forest, Green: Grass, Purple: Wetland, Cyan: Bare, Dark blue: Water) at (a) 2018.01.27., (b) 2018.01.30., and (c) 2018.02.07. The red line on the graph is -12 degrees which represent the reference temperature of cold wave.
그림 Fig. 7. Boxplots of observed maximum temperature (T_MX) and Aqua MODIS LST day time (LST_AD) for 8 landuse classes (Red: Urban, Light yellow: Paddy, Yellow: Upland, Dark green: Forest, Green: Grass, Purple: Wetland, Cyan: Bare, Dark blue: Water) at (a) 2018.07.20., (b) 2018.08.01., and (c) 2018.08.13. The red line on the graph is 33 degrees which represent the reference temperature of heat wave.

AI 본문요약
AI-Helper

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

문제 정의

, 2010) 등원격탐사 영상을 이용한 습지 연구가 진행되었으나 원격탐사 영상을 이용한 습지 관련 기후변화 영향연구는 미비한 실정이 다. 따라서, 본 연구에서는 습지 내 실측 AWS나 ASOS (Automated Surface Observing System) 자료가 아닌 MODIS LST (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer Land Surface Temperature) 원격탐사 영상을 이용하여 습지의 지면 온도 완화 효과를 평가하고, 그 유용성을 평가하고자 하였다.
본 연구는 MODIS LST daytime/nighttime 자료를 기반으로 습지의 기후완화 효과를 평가하기 위해 2018년의 폭염 및한파 발생 기간을 대상으로 각 토지 이용별 온도를 습지와 비교하였다. MODIS LST 자료는 2018년 폭염 및 한파 발생 기간에 대해 일별로 구축하였고, 동 기간에 대한 종관기상관측 (Automated Surface Observing System, ASOS) 86개 지점의 최고기온 및 최저기온 자료를 구축하였다.
본 연구는 기온 자료와 지표면 온도(MODIS LST) 자료를 기반으로 습지가 갖는 기후완화 효과의 평가를 위해 Terra/Aqua 지표면 온도 자료를 2018년 폭염 및 한파 발생 기간에 대해 일별로 구축하고, 동 기간에 대한 ASOS 86개 지점의 최고기온 및 최저기온 자료를 구축하여 각 토지 이용별 특성을 분석하여 습지와 비교하였다. 또한, 폭염 및 한파가 발생한 기간에 대해 최고온도 및 최저온도의 시계열 분석을 수행 하여 온도가 급격히 하강하거나 상승했던 각 3일을 선정하여 연구를 진행하였다.
본 연구에서는 급격한 온도 변화에 의한 습지의 기후완화 효과를 평가하기 위해 시계열 분석에서 급격한 변화를 나타냈던각 3일을 대상으로 기온 및 지표면 온도(MODIS LST)의 토지 이용별 특성 분석을 수행하였다.

가설 설정

이는 SST (Sea Surface Temperature) 산출시 사용되었으나(Mcmillin, 1975), Price(1984)에 의해 LST에 적용되었다. Split-window 알고리즘은 MODIS/Terra Land Cover Types(MOD12C1) 기반의 land cover classification(Snyder et al., 1998; NASA, 1999)을 바탕으로 지표면의 밴드별 방출률을 알고 있다고 가정하고 방출률을 보정 해 LST를 산출한다 (Lee et al., 2007; Benali et al., 2012). MODIS LST는 Earth Observing System Data and Information System (EOSDIS) Earthdata(https://earthdata.

제안 방법

본 연구는 MODIS LST daytime/nighttime 자료를 기반으로 습지의 기후완화 효과를 평가하기 위해 2018년의 폭염 및한파 발생 기간을 대상으로 각 토지 이용별 온도를 습지와 비교하였다. MODIS LST 자료는 2018년 폭염 및 한파 발생 기간에 대해 일별로 구축하였고, 동 기간에 대한 종관기상관측 (Automated Surface Observing System, ASOS) 86개 지점의 최고기온 및 최저기온 자료를 구축하였다. 두 자료는 역거리 가중법(Inverse Distance Weighting, IDW)을 이용해 공간 분포시켰으며, 폭염 기간의 경우 기준 온도인 최고기온 33℃ 이상, 한파 기간의 경우 최저기온 –12℃ 이하의 격자들을 대상 으로 하여 토지 이용별 특성 분석을 진행하였다(Fig.
두 자료는 역거리 가중법(Inverse Distance Weighting, IDW)을 이용해 공간 분포시켰으며, 폭염 기간의 경우 기준 온도인 최고기온 33℃ 이상, 한파 기간의 경우 최저기온 –12℃ 이하의 격자들을 대상 으로 하여 토지 이용별 특성 분석을 진행하였다(Fig. 1).
, 2015). 따라서 본 연구에서는 MODIS 위성 영상의 보정을 위해 각 Product 별 Day time/Night time QC 영상 (QC_Day, QC_Night)을 이용하여 오염된 픽셀을 나타 내는 값을 LST 영상에서 제외하여 1차적인 보정을 수행하였 다. 1차 보정 이후의 결측치 보정은 역거리 가중법(Inverse Distance Weighting, IDW)을 이용한 Gap-Filling을 실시하여 공간 분포화 하였다(Fig.
폭염 지속일수는 금산이 37일(7월 11 일 ~ 8월 16일), 광주가 36일(7월 12일 ~ 8월 16일) 등 7월 중순부터 8월 중순에 걸쳐 폭염이 지속되는 현상을 보였다. 따라서 본 연구에서는 기상청 보도자료를 바탕으로 2018년 1월 23일부터 2월 13일까지를 한파 기간, 7월 11일부터 8월 16일 까지를 폭염 기간으로 설정하였다.
3333px;">AD가 가장 적합한 것으로 분석하였다. 따라서, 본 연구에서는 2018년 한파 발생 기간에 대하여 LST_TN을, 폭염 발생 기간에 대하여 LSTAD를 사용하여 토지 이용별 분석을 실시하였다.
kr/)에서 제공하는 중분류 토지피복지도를 위성영상과 동일한 1000m 크기의 격자 간격으로 재추출(Resampling)하였다. 또한, 농경지 중에서도 토양의 특성이 다른 논과 밭을 분류하고 도시, 논, 밭, 산림, 초지, 습지, 나지, 수역의 8개 항목으로 재분류 (Reclassify)하였다(Fig. 2(a)).
본 연구는 기온 자료와 지표면 온도(MODIS LST) 자료를 기반으로 습지가 갖는 기후완화 효과의 평가를 위해 Terra/Aqua 지표면 온도 자료를 2018년 폭염 및 한파 발생 기간에 대해 일별로 구축하고, 동 기간에 대한 ASOS 86개 지점의 최고기온 및 최저기온 자료를 구축하여 각 토지 이용별 특성을 분석하여 습지와 비교하였다. 또한, 폭염 및 한파가 발생한 기간에 대해 최고온도 및 최저온도의 시계열 분석을 수행 하여 온도가 급격히 하강하거나 상승했던 각 3일을 선정하여 연구를 진행하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다.
폭염 및 한파 발생 기간에 대하여 86개 ASOS 관측 지점을 대상으로 각각 최저기온 및 최고기온의 시계열 분석을 수행하 였다(Fig. 4와 Fig. 5). 한파 기간에는 강한 한파가 발생한 것으로 기록되었던 1월 30일과 2월 7일은 대부분의 관측소에서 다른 날에 비해 온도가 급격히 떨어졌으나, 1월 27일의 경우 일부 관측소에서는 온도가 상승하는 모습을 보였다.

대상 데이터

본 연구는 대륙성 온대기후의 우리나라 전체(위도 33°06′ ~ 43°01′ , 경도 124°04′ ~ 131°05′ , 면적 101,145 km 2 )를 대상으로 하였다.
본 연구에서는 토지 이용별 분석을 위해 미항공우주국 (National Aeronautics and Space Administration, NASA) 에서 제공하는 Terra/Aqua MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 위성영상을 사용하였다. MODIS는 장기적 지구 관측을 통해 기후 시스템의 주요 구성 요소 및 상호작용을 모니터링하고 이해하기 위한 EOS(Earth Observation System) 프로그램의 일환으로 발사된 Terra/Aqua 위성의 주요 센서이다.
3%)로 구성되어 있다. 토지피복분류는 환경부 환경공간정보서비스(https://egis.me.go.kr/)에서 제공하는 중분류 토지피복지도를 위성영상과 동일한 1000m 크기의 격자 간격으로 재추출(Resampling)하였다. 또한, 농경지 중에서도 토양의 특성이 다른 논과 밭을 분류하고 도시, 논, 밭, 산림, 초지, 습지, 나지, 수역의 8개 항목으로 재분류 (Reclassify)하였다(Fig.

이론/모형

따라서 본 연구에서는 MODIS 위성 영상의 보정을 위해 각 Product 별 Day time/Night time QC 영상 (QC_Day, QC_Night)을 이용하여 오염된 픽셀을 나타 내는 값을 LST 영상에서 제외하여 1차적인 보정을 수행하였 다. 1차 보정 이후의 결측치 보정은 역거리 가중법(Inverse Distance Weighting, IDW)을 이용한 Gap-Filling을 실시하여 공간 분포화 하였다(Fig. 2(b)).

성능/효과

1℃ 낮아 차이가 크지 않았지만 상승하는 기온을 약간 이나마 억제한 것으로 보인다. LST_AD에서 도시지역은 34.6℃로 평균이 가장 높았고 습지의 33.0℃와 1.6℃의 차이를 보여 기후 완화 효과가 T_MX에 비해 확연히 나타났고 최댓값 또한 도시 지역의 42.6℃에 비해 습지가 38.0℃로 4.6℃ 낮았다. 나지는 33.
5℃ 더 낮았다. LST_AD에서는 각 토지 이용별 평균 및 최댓값의 편차가 커져 습지의 기후완화 효과를더 뚜렷하게 확인할 수 있었는데, 도시의 평균과 최댓값이 각각 40.0℃와 51.5℃일 때 습지는 36.5℃와 44.6℃로 4.5℃와 6.9℃의 차이가 나타났다. 도시 다음으로 나지가 평균과 최댓 값이 37.
5℃ 더 낮은 것으로 나타났다. LST_AD에서는 도시의 평균값과 최댓값이 각각 40.0℃와 51.5℃, 습지가 36.5℃ 와 47.0℃로 4.5℃와 6.7℃의 차이를 보여 습지의 기후완화 효과를 뚜렷하게 확인할 수 있었다.
0℃ 이상의 토지이용(도시, 논, 밭, 산림, 초지, 수역) 대비 기온 억제 효과를 보였다. LST_AD에서의 습지의 평균은 30.4℃ 로 나지의 30.2℃보다 높았지만, 최댓값은 33.8℃로 도시, 논, 밭, 산림, 수역의 34.0℃, 34.2℃, 34.1℃, 33.9℃보다 낮은 것으로 나타나 습지가 어느 정도의 기후완화 효과를 발휘한 것으로 보인다. 따라서 분석한 일자에 따라 효과의 차이는 다르게 나타나고 있지만, 한파 및 폭염 발생 기간에 습지의 기후완화 기능을 충실히 발휘하고 있음을 알 수 있다.
LSTAN 에서는 산림의 평균이 –12.7℃로 가장 높았으며, 그 뒤로 밭과 습지가 각각 –12.9℃와 –13.0℃로 나타나 평균이 가장 낮은 도시의 –14.4℃에 비해 1.4℃ 더 높아 습지의 기후완화 효과가 나타남을 알 수 있다.
결론적으로 습지는 한파 및 폭염의 발생 기간에도 온도의 차이는 있지만, 기후의 완화 기능을 발휘하고 있음을 확인할 수있었다. 특히 습지 내에 직접 설치한 AWS나 주변의 ASOS 자료를 이용한 것이 아닌 원격탐사 자료를 활용하여 습지의 기후완화 효과를 확인하였다는 점에서 의의가 크다고 할 수 있다.
둘째, 폭염 기간의 경우, 2018년 7월 20일에 T_MX에서 산림과 습지의 평균이 35.5℃로 나타났고, 산림과 습지 이외 토지이용의 평균은 35.3℃ ~ 35.4℃로 편차가 크지 않았다. 습지의 최댓값은 38.
9℃보다 낮은 것으로 나타나 습지가 어느 정도의 기후완화 효과를 발휘한 것으로 보인다. 따라서 분석한 일자에 따라 효과의 차이는 다르게 나타나고 있지만, 한파 및 폭염 발생 기간에 습지의 기후완화 기능을 충실히 발휘하고 있음을 알 수 있다.
1℃ 낮아 차이가 크지 않았지만 상승하는 기온을 약간 이나마 억제한 것으로 보인 다. 반면, LST_AD에서 도시는 가장 높은 34.6℃의 평균을 기록하 였고 습지는 33.0℃로 둘 사이의 1.6℃의 차이가 나타나 T_MX보다 기후완화의 효과가 확연하였다. 2018년 8월 1일의 T_MX는습지가 평균이 37.
재분류를 완료한 토지피복지도를 바탕으로 우리나라에 대한 토지이용별 전체 픽셀 면적의 합, 표고와 위도의 평균값을 나타내었다(Table 1). 분석에 사용한 resample한 토지이용도에서 산림, 수역, 논, 밭은 각각 55.4%, 11.3%, 9% 8% 순으로 넓은 면적을 차지하였으며, 수역의 경우 환경부 고시에 비하여 넓은 면적을 나타내었으나 이는 토지피복지도가 내륙뿐만 아닌 해안지역까지 반영한 것으로 판단된다. 고도의 경우 밭, 산림, 초지, 나지가 높았고, 위도는 토지이용별 차이가 거의 없었다.
3). 상관성 분석 결과로는 T_MX와 LST_TD가 결정 계수(Coefficient of Determination, R 2 ) 0.85, 평균제곱근오차 (Root Mean Square Error, RMSE) 4.8℃로 가장 상관성이 높았으며, T_MN과는 LST_TN이 R 2 0.86, RMSE 4.2℃로 가장 상관성이 높은 것으로 나타나 우리나라의 기온 자료와 LST 자료 사이의 강한 상관관계를 규명하였다(Table 2). 한파 기간 (2018.
4℃로 상관성이 가장 높은 것으로 나타났다. 선행 연구의 분석 결과, 한파 기간과 폭염 기간에 대한 상관성 분석을 수행할 경우 각각 LST_TN과 LSTAD가 가장 적합한 것으로 분석하였다. 따라서, 본 연구에서는 2018년 한파 발생 기간에 대하여 LST_TN을, 폭염 발생 기간에 대하여 LST 2(a)). 재분류를 완료한 토지피복지도를 바탕으로 우리나라에 대한 토지이용별 전체 픽셀 면적의 합, 표고와 위도의 평균값을 나타내었다(Table 1). 분석에 사용한 resample한 토지이용도에서 산림, 수역, 논, 밭은 각각 55.
첫째, 한파 기간을 대상으로 하였을 때, 2018년 1월 27일의 TMX의 경우 평균값은 산림이 –16.9℃로 가장 낮았으며 나지가 –16.7℃, 수역이 –16.6℃로 비슷한 온도를 보였고, 밭과 초지가 –16.5℃로 동일하였다.
6일에 비해 차이가 매우 컸으며, 이것은 1973년 통계 작성 이래 가장 많은 일수로 보고되었다. 폭염 지속일수는 금산이 37일(7월 11 일 ~ 8월 16일), 광주가 36일(7월 12일 ~ 8월 16일) 등 7월 중순부터 8월 중순에 걸쳐 폭염이 지속되는 현상을 보였다. 따라서 본 연구에서는 기상청 보도자료를 바탕으로 2018년 1월 23일부터 2월 13일까지를 한파 기간, 7월 11일부터 8월 16일 까지를 폭염 기간으로 설정하였다.
한파 기간을 대상으로 한 토지 이용별 특성 분석 결과 전반 적으로 위성 자료와 기온 관측 자료에서 습지의 기후완화 효과가 나타나고 있음을 확인하였다. Fig.

후속연구

또한, 지표면 온도에 결정적인 영향을 미칠 수 있는 고도와 해안과의 인접성 또한 고려하지 않았던 한계점이 있다. 따라서, 보다 정확한 습지의 기후완화 효과의 평가를 위해서는 토지이 용도의 재가공이 불필요한 고해상도 LST 영상의 취득이나 LST 영상의 Downscaling이 필요할 것으로 판단되며 고도, 해안과의 인접성뿐만 아니라 기온에 영향을 줄 수 있는 풍속이나 증발산량 등의 추가적인 기상학적 변수들과의 관계 파악이 중요할 것으로 생각된다.
특히 습지 내에 직접 설치한 AWS나 주변의 ASOS 자료를 이용한 것이 아닌 원격탐사 자료를 활용하여 습지의 기후완화 효과를 확인하였다는 점에서 의의가 크다고 할 수 있다. 하지만 원격탐사 영상의 특성상 강우나 구름에 의한 오염은 앞으로도 해결해야 할 문제점으로 남아있으며, 지표면 온도 자료의 해상도인 1000m에 맞추어 토지이용도를 재가공하여 토지이용도의 상세함이 무뎌진 것도 한계점이라고 할 수 있다. 또한, 지표면 온도에 결정적인 영향을 미칠 수 있는 고도와 해안과의 인접성 또한 고려하지 않았던 한계점이 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	오늘날의 습지가 특별히 기후조절기능의 측면에서 그 중요성이 부각 되고 있는 배경은 무엇인가?	습지는 다양한 생물들의 서식지를 제공하고 육상 및 습생 생태계의 연결고리 역할을 하는 생태적 기능, 기후변화에 대한 완충 역할을 하는 기후조절기능, 각종 오염으로 인해 발생 되는 화학물질을 정화하는 수질정화기능, 인류가 직간접적으로 활용할 수 있는 자원을 제공하는 생산적 기능 등 지구환경 시스템에서 중요한 역할을 한다(Mitsch and Gosselink, 2000; NIER, 2013). 폭염이나 한파 등의 전 지구적 이상기후 현상이 세계적인 환경 문제로 떠오르기 시작하면서, 오늘날의 습지는 특별히 기후조절기능의 측면에서 그 중요성이 부각 되고 있다 (IPCC, 2007). 습지는 지표면에 존재하는 탄소의 40% 이상을 저장할 수 있으며, 특히 토탄지(Peatlands)와 삼림 습지 (Forested Wetlands)는 중요한 탄소의 흡수원 및 저장소로 알려져 있다.
	Terra/Aqua 위성은 언제 발사되었는가?	MODIS는 장기적 지구 관측을 통해 기후 시스템의 주요 구성 요소 및 상호작용을 모니터링하고 이해하기 위한 EOS(Earth Observation System) 프로그램의 일환으로 발사된 Terra/Aqua 위성의 주요 센서이다. Terra 위성은 1999년 12월, Aqua 위성은 2002년 5월에 발사되어 고도 705km에서 전 지구를 하루에서 이틀에 걸쳐 관측하며, Terra는 북쪽 에서 남쪽으로 오전 10시 30분, Aqua는 남쪽에서 북쪽으로 오후 1시 30분경에 적도를 통과한다. Terra/Aqua 위성은 36 개 분광 밴드를 통해 0.
	습지는 어떠한 역할을 하는가?	습지는 다양한 생물들의 서식지를 제공하고 육상 및 습생 생태계의 연결고리 역할을 하는 생태적 기능, 기후변화에 대한 완충 역할을 하는 기후조절기능, 각종 오염으로 인해 발생 되는 화학물질을 정화하는 수질정화기능, 인류가 직간접적으로 활용할 수 있는 자원을 제공하는 생산적 기능 등 지구환경 시스템에서 중요한 역할을 한다(Mitsch and Gosselink, 2000; NIER, 2013). 폭염이나 한파 등의 전 지구적 이상기후 현상이 세계적인 환경 문제로 떠오르기 시작하면서, 오늘날의 습지는 특별히 기후조절기능의 측면에서 그 중요성이 부각 되고 있다 (IPCC, 2007).

참고문헌 (46)

Amler, E, Schmidt, M, and Menz, G (2015). Definitions and mapping of East African wetlands: A review, Remote Sensing, 7(5), pp. 5256-5282. [DOI:10.3390/rs70505256]

상세보기
Baik, JJ, and Choi, MH (2015). Evaluation of remotely sensed actual evapotranspiration products from COMS and MODIS at two different flux tower sites in Korea, International J. of Remote Sensing, 36(1), pp. 375-402. [DOI:10.1080/01431161.2014.998349]

상세보기
Benali, A, Carvalho, AC, Nunes, JP, Carvalhais, N, and Santos. (2012). Estimating air surface temperature in Portugal using MODIS LST data, Remote Sensing of Environment, 124, pp. 108-121. [DOI:10.1016/j.rse.2012.04.024]

상세보기
Chung, JH, Lee, YG, Lee, JW, and Kim, SJ (2019). Correlation analysis between Terra/Aqua MODIS LST and air temperature: Mainly on the occurrence period of heat and cold waves, J. of the Korean Association of Geographic Information Studies, In revision. [Korean Literature]
Earth Observing System Data and Information System (EOSDIS) Earthdata (2019). https://earthdata.nasa.gov/.
Environmental Geographic Information Service (EGIS) (2008). https://egis.me.go.kr/.
Guo, M, Li, J, Sheng, C, Xu, J, and Wu, L (2017). A review of wetland remote sensing, Sensors, 17(4), pp. 777. [DOI:10.3390/s17040777]

상세보기
Ha, R, Shin, HJ, and Kim, SJ (2007). Proposal of prediction technique for future vegetation information by climate change using satellite image, J. of the Korean Association of Geographic Information Studies, 10(3), pp. 58-69. [Korean Literature]
Hwang, SJ, and Lee, YJ (1997). The importance of wetlands value and management, Gyeonggi Research, 2(1), pp. 53-81. [Korean Literature]
Intergovernmental Panel on Climate Change(IPCC) (2007). Climate Change 2007: The Physical Science Basis, Intergovernmental Panel on Climate Change, Geneva, Switzerland.
Jang, DH, and Kim, SH (2013). Vulnerability assessment on climate change for mountainous wetland in Shinbul mountain using multi-temporal aerial photograph and climate data, J. of the Association of Korean Photo-Geographers, 23(1), pp. 39-52. [Korean Literature]

상세보기
Jensen, JR, Ramsey, EW, Mackey, HE, Christensen, EJ, and Sharitz RR (1987). Inland wetland change detection using aircraft MSS data, Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 53(5), pp. 521-529.

상세보기
Jensen, JR, Cowen, DJ, Althausen, JD, Narumalani, S, and Weatherbee, O (1993). An evaluation of the CoastWatch change detection protocol in South Carolina, Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 59(6), pp. 1039-1046.

상세보기
Jones, K, Lanthier, Y, Voet, P, Valkengoed, E, Taylor, D, and Prieto, DF (2009), Monitoring and assessment of wetlands using Earth Observation: The GlobWetland project, J. of Environmental Management, 90(7), pp. 2154-2169. [DOI:10.1016/j.jenvman.2007.07.037]

상세보기
Jung, JS (2004). Environmental changes of wetland landscape in the lower reach of the Nakdong river in South Eastern Korea, Master's Thesis, Korea National University of Education, Seoul, Korea. [Korean Literature]
Ki, BM, and Choi, JH (2011). Effect of global warming on the estuarine wetland biogeochemistry, J. of Korean Society of Environmental Engineers, 33(8), pp. 553-563. [Korean Literature] [DOI:10.4491/KSEE.2011.33.8.553]

원문보기 상세보기
Kim, JS, Park, JW, Jung, GY, and Oh, GY (2007). Characteristics of air temperature variation under different land covers during summer, J. of the Korean Society of Agricultural Engineers, 49(1), pp. 79-88. [Korean Literature]

원문보기 상세보기
Kim, HJ, Kim, DS, Yoon, IH, Lee, DI, and Kwon, BH (2007). Net radiation and heat fluxes measured on coastal wetland covered with reeds, J. of the Environmental Sciences, 16(2), 233-239. [Korean Literature] [DOI:10.5322/JES.2007.16.2.233]

원문보기 상세보기
Kim, HD (2001). On the effects of Upo swamp influencing to climatological environment around suburbs, J. of Nakdonggang Environmental Research Institute, 6(1), pp. 99-106. [Korean Literature]
Kim, HS (2008). Function and values of wetland, River and Culture, 4(2), pp. 96-101. [Korean Literature]
Korea Meteorological Administration (KMA) (2019). Weather characteristics in 2018, Korea Meteorological Administration. [Korean Literature]
Koh, CH, Jin, D, and Ha, SR (2008). An analysis of suitable site of constructed wetland using high resolution satellite image and GIS in Kyoung-An stream, J. of Wetlands Research, 10(2), pp. 115-128. [Korean Literature]
Ku, CY (2004). A study on the satellite image processing technique to identify a coastal wetland, The J. of Social Science, 18, pp. 1-18. [Korean Literature]
Kwon, HJ (1976). Floodbasins of the lower Naktong river, Geography, 11(2), pp. 1-8. [Korean Literature]
Lee, SH, and Cho, WC (2011). A study on water quality improvement of Hoeya dam reservoir using ecological constructed wetland, J. of wetlands research, 13(3), 489-497. [Korean Literature]

원문보기 상세보기
Lee, JA, and Kim, HD (2007). A comparative study of weather for Upo wetland with Changnyeong and Miryang, J. of Nakdonggang Environmental Research Institute, 12, pp. 41-48. [Korean Literature]
Lee, CS, Han, KS, Yeom, JM, Song, BG, and Kim, YS (2007). Thermal spatial representativity of meteorological stations using MODIS land surface temperature, J. of the Korean Association of Geographic Information Studies, 10(3), pp. 123-133. [Korean Literature]
Lee, JO, Kim, YS, and We, GJ (2010). Change analysis of Eulsukdo wetland using qualitative multi-temporal image data, J. of the Korean Association of Geographic Information Studies, 13(2), pp. 64-73. [Korean Literature] [DOI:10.7319/kogsis.2013.21.1.011]

원문보기 상세보기
Lee, YG, Kim, SH, Ahn, SR, Choi, MH, Lim, KS, and Kim, SJ (2015), Estimation of spatial evapotranspiration using Terra MODIS satellite image and SEBAL model - A case of Yongdam dam watershed -, J. of the Korean Association of Geographic Information Studies, 18(1), pp. 90-104. [Korean Literature] [DOI:10.11108/kagis.2015.18.1.090]

원문보기 상세보기
Lee, HJ, Cho, SS, Kang, MS, Kim, J, Lee, HT, Lee, MS, Jeon, JH, Yi, CY, Janicke, B, Cho, CB, Kim, KR, Kim, BJ, and Kim, HS (2018). The quantitative analysis of cooling effect by urban forests in summer, Korean J. of Agricultural and Forest Meteorology, 20(1), pp. 73-87. [Korean Literature] [DOI:10.5532/KJAFM.2018.20.1.73]

원문보기 상세보기
McMillin, LM (1975). Estimation of sea surface temperatures from two infrared window measurements with different absorption, J. of Geophysical Research, 80(36), pp. 5113-5117. [DOI:10.1029/JC080i036p05113]

상세보기
Mitsch, WJ, and Gosselink, JG (2000). Wetlands(3rd edition), John Wiley & Sons, Canada, pp. 25-34.
Mun, HT, and Kim, JH (1985). Studies on plant succession of sand bars at the Nagdong river estuary I. Vegetation and soil environment, J. of Plant Biology, 28(3), 191-198. [Korean Literature]
Muro, J, Strauch, A, Heinemann, S, Steinbach, S, Thonfeld, F, Waske, B, and Biekkruger, B (2018). Land surface temperature trends as indicator of land use changes in wetlands, International J. of Applied Earth Observation and Geoinformation, 70, pp. 62-71. [DOI:10.1016/j.jag.2018.02.002]

상세보기
National Aeronautics and Space Administration (NASA). Wan, Z (1997). Land surface temperature measurements from EOS MODIS data, NAS5-31370, National Aeronautics and Space Administration, Santa Barbara, USA.
National Aeronautics and Space Administration (NASA). Wan, Z (1999). MODIS Land-Surface Temperature Algorithm Theoretical Basis Document(LST ATBD), NAS5-31370, National Aeronautics and Space Administration, Santa Barbara, USA.
National Institute of Environmental Research(NIER) (2013). Intensive survey on the wetland protected areas, NEIR-RP2013-158, National Institute of Environmental Research. [Korean Literature]
National Institute of Meteorological Sciences(NIMR). (2018). Climate change over 100 years on the Korean Peninsula. 11-1360620-000132-01, National Institute of Meteorological Sciences. [Korean Literature]
Oh, SH, Kim, JW, Chae, MB, Bae, YH, and Kim, HS (2018). Case study: Runoff analysis of a mountain wetland using water balance method, J. of Wetlands Research, 20(3), pp. 210-218. [Korean Literature] [DOI:10.17663/JWR.2018.20.3.210]

원문보기 상세보기
Park, MH, and Kim, HD (2011). Evaluation of mitigation effect of Upo-Swamp on the air temperature variation with nighttime cooling rate, J. of the Environmental Sciences, 20(3), pp. 309-319. [Korean Literature] [DOI:10.5322/JES.2011.20.3.309]

원문보기 상세보기
Park, EJ, and Ku, CY (2003). Efficiency assessment of analysing coastal geomorphic landscape change by satellite image interpretation, J. of the Korean Geographical Society, 38(5), pp. 822-834. [Korean Literature]
Price, JC (1984). Land surface temperature measurements from the split window channels of the NOAA 7 Advanced Very High Resolution Radiometer, J. of Geophysical Research Atmospheres, 89(D5), pp. 7231-7237. [DOI:10.1029/JD089iD05p07231]

상세보기
Shashua-Bar, L, and Hoffman, ME (2000). Vegetation as a climatic component in the design of an urban street An empirical model for predicting the cooling effect of urban green areas with trees, Energy and Buildings, 31, pp. 221-235. [DOI:10.1016/S0378-7788(99)00018-3]

상세보기
Song, BG, and Park, KH (2012). Analysis of heat island characteristics considering urban space at nighttime, J. of the Korean Association of Geographic Information Studies, 15(1), pp. 133-143. [Korean Literature]

원문보기 상세보기
Snyder, WC, Wan, Z, Zhang, Y, and Feng, YZ (1998). Classification-based emissivity for land surface temperature measurement from space, International J. of Remote Sensing, 19(14), pp. 2753-2774. [DOI:10.1080/014311698214497]

상세보기
Wan, Z, and Dozier, J (1996). A generalized split-window algorithm for retrieving land-surface temperature from space, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 34(4), pp. 892-905. [DOI:10.1109/36.508406]

상세보기

저자의 다른 논문 :

LOADING...

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증