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제안 방법
- 본 연구에서는 Sentinel 위성 전용 전처리 도구인 SNAP(Sentinel Application Platform)을 이용하여 2018년 후방산란계수를 산정하였으며, 산정 된 후방산란계수와 농촌진흥청 에서 제공하는 51개 지점 TDR 토양수분 실측값의 관계를 이용한 회귀공식을 도출하여 우리나라의 토양수분공간분포를 산정하였다. 그림 1은 Sentinel 이미지 기반 후방산란계수 및 토양수분 산정 과정을 나타낸다.
- 산정된 Sentinel-1A/B 기반 후방산란계수와 TDR 센서 기반 51개 지점의 토양수분 실측 자료의 상관성을 분석하여 토양수분회귀공식을 도출하였다. 후방산란계수와 토양수분의 선형적 관계를 이용하여 도출된 토양수분회귀공식을 통한 모의 토양수분을 산정하였다.
- 후방산란계수와 토양수분의 선형적 관계를 이용하여 도출된 토양수분회귀공식을 통한 모의 토양수분을 산정하였다. 그림 3과 그림 4는 Sentinel-1A/B 기반 모의 토양수분과 GPM(Global Precipitation Measurement, Hou et al.
- 모의 토양수분의 산출 정확도 분석을 위해 모의 토양수분과 TDR 토양수분 실측값과의 지표 피복에 따른 지점별 상관성 분석을 수행하였다. 51개 관측지점의 지표피복은 농업지역(crop), 도시지역 (urban), 산림(forestry), 나지 (bare soil)로 구성되어 있다.
대상 데이터
- Sentinel-1A/B의 영상모드는 해상도와 주사폭에 따라 달라지며 SM(Stripmap), IW(Interferometri.c Wide Swath), EW(Extra Wide Swath), WV(Wave)의 4가지 영상취득모드가 있으며, 본 연구에서는 주로 육지를 관측하는 IW 영상취득모드를 이용하였다. 데이터 형태는 각각의 영상모드에 따라 위상과 진폭을 모두 포함하는 SLC(Single Look Complex)와 진폭만을 가지고 있는 GRD(Ground Range Detected)의 2가지 형태로 구성되며 본 연구에서는 후방산란의 강도만을 필요로 하여 GRD 데이터 형식을 이용하였다.
- c Wide Swath), EW(Extra Wide Swath), WV(Wave)의 4가지 영상취득모드가 있으며, 본 연구에서는 주로 육지를 관측하는 IW 영상취득모드를 이용하였다. 데이터 형태는 각각의 영상모드에 따라 위상과 진폭을 모두 포함하는 SLC(Single Look Complex)와 진폭만을 가지고 있는 GRD(Ground Range Detected)의 2가지 형태로 구성되며 본 연구에서는 후방산란의 강도만을 필요로 하여 GRD 데이터 형식을 이용하였다.
- Sentinel-1A/B 기반 후방산란계수를 산정하기 위하여 ESA에서 제공하는 Sentinel-1A/B 전용 전처리 도구인 SNAP을 이용하여 2018년 6월부터 10월까지 총 22일동안 관측된 Sentinel-1A(11 장)/B(ll장) 영상자료를 전처리하였다. 51개 지점별 TDR 토양수분 관측자료와 관측 지점이 위치하는 산정된 후방산란계수(10m X 10m)의 날짜별로 공간회귀분석을 수행하였다.
데이터처리
- 영상자료를 전처리하였다. 51개 지점별 TDR 토양수분 관측자료와 관측 지점이 위치하는 산정된 후방산란계수(10m X 10m)의 날짜별로 공간회귀분석을 수행하였다. 전체적으로 6-10월 기간에 산정된 후방산란계수와 실측 토양수분의 상관성 (R)이 0.
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