[논문]위성 정보를 활용한 도심 지역 기온자료 지도화를 위한 인공신경망 적용 연구

전현호; 정재환; 조성근; 최민하

doi:10.3741/jkwra.2022.55.11.855

[국내논문] 위성 정보를 활용한 도심 지역 기온자료 지도화를 위한 인공신경망 적용 연구
A study of artificial neural network for in-situ air temperature mapping using satellite data in urban area 원문보기

Journal of Korea Water Resources Association = 한국수자원학회논문집, v.55 no.11, 2022년, pp.855 - 863

전현호 (성균관대학교 글로벌스마트시티융합전공) , 정재환 (성균관대학교 건설환경연구소) , 조성근 (성균관대학교 수자원학과) , 최민하 (성균관대학교 수자원학과)

초록
AI-Helper

본 연구에서는 서울시 기온 지상관측 자료의 지도화를 위해 Artificial Neural Network (ANN)을 사용하였다. 지도화를 위한 보조자료로는 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 자료를 사용하였다. ANN 모델 설계를 위해 입력자료와 출력자료 간의 산점도 및 통계분석을 수행하였으며, 기온과의 상관성이 비교적 높게 나타나는 입력자료인 지표면온도, Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Enhanced Vegetation Index (EVI)와 시간(위성관측시각, Day of year), 위치(위도, 경도), 데이터 품질(운량)과 관련된 데이터 종류를 분류 및 조합하여 학습을 진행하였다. 기온자료와 상관성이 높은 데이터만으로 학습을 진행하였을 때 상관계수(r)와 Root Mean Squared Error (RMSE)의 평균값이 0.9667, 2.708℃로 우수한 성능을 보였다. 학습에 사용된 데이터의 종류가 추가될수록 더 우수한 학습 결과를 보였으며, 모든 데이터가 활용될 때에는 r과 RMSE의 평균값이 0.9840, 1.883℃로 가장 우수한 성능을 보였다. ANN 모델으로 생성한 서울시 기온 지도에서는 픽셀별 지형적 특성에 적절하게 기온이 산정된 것으로 판단되며, 추후 연구지역 확대 및 위성자료의 다양화를 통해 시단위 및 전국단위 기온 분포 분석 연구가 가능할 것이다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this study, the Artificial Neural Network (ANN) was used to mapping air temperature in Seoul. MODerate resolution Imaging Spectroradiomter (MODIS) data was used as auxiliary data for mapping. For the ANN network topology optimizing, scatterplots and statistical analysis were conducted, and input-data was classified and combined that highly correlated data which surface temperature, Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Enhanced Vegetation Index (EVI), time (satellite observation time, Day of year), location (latitude, hardness), and data quality (cloudness). When machine learning was conducted only with data with a high correlation with air temperature, the average values of correlation coefficient (r) and Root Mean Squared Error (RMSE) were 0.967 and 2.708℃. In addition, the performance improved as other data were added, and when all data were utilized the average values of r and RMSE were 0.9840 and 1.883℃, which showed the best performance. In the Seoul air temperature map by the ANN model, the air temperature was appropriately calculated for each pixels topographic characteristics, and it will be possible to analyze the air temperature distribution in city-level and national-level by expanding research areas and diversifying satellite data.

Keyword

표/그림 (9)

그림 Fig. 1. Location of the study area and AWS sites
표 Table 1. The scientific data sets of MOD11A1, MOD13A2
그림 Fig. 2. ANN model structure
그림 Fig. 3. Scatter plot of AWS air temperature and satellite data (land surface temperature, NDVI, EVI) at day time
그림 Fig. 4. Scatter plot of AWS air temperature and satellite data (land surface temperature, NDVI, EVI) at night time
표 Table 2. Statistical summary and parameter of ANN by data combination (day time). I = input layer, H1 = first hidden layer, H2 = second hidden layer, O = output layer
표 Table 3. Statistical summary and parameter of ANN by data combination (night time). I = input layer, H1 = first hidden layer, H2 = second hiddenlayer, O = output layer
그림 Fig. 5. Spatial distribution of daytime air temperature (Aug. 26, 2017)
그림 Fig. 6. Mean of summer time NDVI in Seoul

참고문헌 (22)

Baik, J., Liaqat, U.W., and Choi, M. (2018). "Assessment of satelliteand reanalysis-based evapotranspiration products with two blending approaches over the complex landscapes and climates of Australia." Agricultural and Forest Meteorology, Vol. 263, pp. 388-398.

상세보기
Defernez, M., and Kemsley, E.K. (1999). "Avoiding overfitting in the analysis of high-dimensional data with artificial neural networks (ANNs)." Analyst, Vol. 124, No. 11, pp. 1675-1681.

상세보기
Hao, Y., Baik, J., and Choi, M. (2019). "Developing a soil water index-based Priestley - Taylor algorithm for estimating evapotranspiration over East Asia and Australia." Agricultural and Forest Meteorology, Vol. 279, 107760.

상세보기
Harmay, N.S.M., and Choi, M. (2022). "Effects of heat waves on urban warming across different urban morphologies and climate zones." Building and Environment, Vol. 209, 108677.

상세보기
Hunter, D., Yu, H., Pukish III, M.S., Kolbusz, J., and Wilamowski, B.M. (2012). "Selection of proper neural network sizes and architectures - A comparative study." IEEE Transactions on Industrial Informatics, Vol. 8, No. 2, pp. 228-240.

상세보기
Jee, J.B., Lee, K.T., and Choi, Y.J. (2014). "Analysis of land surface temperature from MODIS and Landsat satellites using by AWS temperature in capital area." Korean Journal of Remote Sensing, Vol. 30, No. 2, pp. 315-329.
Lawrence, S., and Giles, C.L. (2000). "Overfitting and neural networks: conjugate gradient and backpropagation." Proceedings of the IEEE-INNS-ENNS International Joint Conference on Neural Networks. IJCNN 2000. Neural Computing: New Challenges and Perspectives for the New Millennium, IEEE, Como, Italy, Vol. 1, pp. 114-119.
Mendelsohn, R., Kurukulasuriya, P., Basist, A., Kogan, F., and Williams, C. (2007). "Climate analysis with satellite versus weather station data." Climatic Change, Vol. 81, No. 1, pp. 71-83.

상세보기
Ministry of the Interior and Safety (MOIS) (2021). Korea, accessed 28 July 2022, .
National Geographic Information Institute (NGII) (2019). The national atlas of Korea I. pp. 68-75.
Nichol, J.E., Fung, W.Y., Lam, K.S., and Wong, M.S. (2009). "Urban heat island diagnosis using ASTER satellite images and 'in situ'air temperature." Atmospheric Research, Vol. 94, No. 2, pp. 276-284.

상세보기
Niclos, R., Puchades, J., Coll, C., Barbera, M. J., Perez-Planells, L., Valiente, J.A., and Sanchez, J.M. (2021). "Evaluation of Landsat-8 TIRS data recalibrations and land surface temperature splitwindow algorithms over a homogeneous crop area with different phenological land covers." ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol. 174, pp. 237-253.

상세보기
Park, J., Baik, J., and Choi, M. (2017). "Satellite-based crop coefficient and evapotranspiration using surface soil moisture and vegetation indices in Northeast Asia." Catena, Vol. 156, pp. 305-314.

상세보기
Peterson, T.C. (2003). "Assessment of urban versus rural in situ surface temperatures in the contiguous United States: no difference found." Journal of Climate, Vol. 16, No. 18, pp. 2941-2959.

상세보기
Richter, R. (1997). "Correction of atmospheric and topographic effects for high spatial resolution satellite imagery." International Journal of Remote Sensing, Vol. 18, No. 5, pp. 1099-1111.

상세보기
Rigo, G., Parlow, E., and Oesch, D. (2006). "Validation of satellite observed thermal emission with in-situ measurements over an urban surface." Remote Sensing of Environment, Vol. 104, No. 2, pp. 201-210.

상세보기
Sobrino, J.A., Caselles, V., and Coll, C. (1993). "Theoretical splitwindow algorithms for determining the actual surface temperature." Il Nuovo Cimento C, Vol. 16, No. 3, pp.219-236.
Tewari, M., Yang, J., Kusaka, H., Salamanca, F., Watson, C., and Treinish, L. (2019). "Interaction of urban heat islands and heat waves under current and future climate conditions and their mitigation using green and cool roofs in New York City and Phoenix, Arizona." Environmental Research Letters, Vol. 14, No. 3, 034002.

상세보기
Vanhellemont, Q., and Ruddick, K. (2018). "Atmospheric correction of metre-scale optical satellite data for inland and coastal water applications." Remote Sensing of Environment, Vol. 216, pp. 586-597.

상세보기
Weng, Q. (2009). "Thermal infrared remote sensing for urban climate and environmental studies: Methods, applications, and trends." ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote sensing, Vol. 64, No. 4), pp. 335-344.

상세보기
Yu, Y., Privette, J.L., and Pinheiro, A.C. (2007). "Evaluation of splitwindow land surface temperature algorithms for generating climate data records." IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Vol. 46, No. 1, pp. 179-192.
Zheng, Y., Ren, H., Guo, J., Ghent, D., Tansey, K., Hu, X., Nie, J., and Chen, S. (2019). "Land surface temperature retrieval from sentinel-3A sea and land surface temperature radiometer, using a split-window algorithm." Remote Sensing, Vol. 11, No. 6, 650.

상세보기

저자의 다른 논문 :

활용도 분석정보

상세보기

다운로드

내보내기

활용도 Top5 논문

해당 논문의 주제분야에서 활용도가 높은 상위 5개 콘텐츠를 보여줍니다.
더보기 버튼을 클릭하시면 더 많은 관련자료를 살펴볼 수 있습니다.

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