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문제 정의
- 우리나라 수자원의 지속적 활용을 위해 필수적이다. 본 연구에서는 원격탐사기법으로 N0AA/AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration/ Advanced Very High Resolution Radiometer) 위성영상 자료를 이용하여 융설과 관련 주요 매개변수인 적설분포지역 및 적설심을 추출하고, 적설면적감소곡선(depletion curve)은 소양강댐과 충주댐 유역으로 대상으로 평균기 온과 적설면적과의 상관관계로부터 각 연도별 선형회귀식을 추출하여 적설면적감소곡선을 작성하고자 한다.
제안 방법
- 69개 기상자료를 가지고 만들어진 GIS 자료를 이용하여 앞에서 추출된 적설분포지역과 중첩하여 남한 유역의 적설심을 추출하였다.
- 적설분포의 감소의 원인은 일사량, 최고기온 등이 있으며, 그래프의 최심 적설심과 최고 기온으로 감소의 원인을 알 수 있다. 따라서 연구 지역인 소양강댐 유역(Fig. 3)과 충주댐 유역 (Fig. 4)에 대한 적설분포면적의 Depletion curve를 구축하기 위해 온도와 적설분포면적의 상관관계를 각 연도별 set와 전체 연도별 set로부터 선형 회귀식 방법으로 구하여(Table 1) 각 유역의적설면적감소곡선을 구축하였다.
- 알베도 값으로 변환된 채널 1번으로부터 임계값(threshold value)을 이용하여 구름, 얼음 및 적설 지역을 추출하였다. 임계값의 선정을 위하여 채널 1번 영상을 5개의 항목(적설 지역, 비적설지역, 바다, 높은 구름, 낮은 구름)으로 무감독 분류를 실시한 후, scattergram 분석을 통하여 임계값을 선정하였다.
- NOAA위성 영상의 특성에서 설명한 바와 같이 각각의 영상에는 채널별로 참조파일 nct 파일이 있다. 알베도(albedo), 복사휘도(temperature), 습도(moisture)로 변환하였다.
- 지역을 추출하였다. 임계값의 선정을 위하여 채널 1번 영상을 5개의 항목(적설 지역, 비적설지역, 바다, 높은 구름, 낮은 구름)으로 무감독 분류를 실시한 후, scattergram 분석을 통하여 임계값을 선정하였다. 채널 1번 영상에서 선정된 지역을 대상으로 복사휘도 값으로 변환된 채널 4번 영상과 합성(image composition)하고 이 영상을 일정한 임계값으로서 높은 구름을 제거하였다.
- 적설의 가능성이 있는 겨울철 동안의 자료를 사용하기 위해 1997년 11월부터 2003년 4월까지 속성파일이 없는 99년을 제외한 5년 동안의 자료를 분석하였으며, NOAA/AVHRR 위성영상은 하루에 2-4개의 영상을 관측하여 5년 동안 총 약 1000여개의 영상들 중에서 대상지역이 구름으로 많이 덮여 있는 경우 정보를 얻을 수 없으므로 구름의 양이 많거나 훼손된 영상을 제외한 58개의 영상을 분석하였고 각 연도별 대표적인 한반도의 적설분포면적을 추출 하였다. 각 set별 임계값의 범위는 영상의 질, 구름의 양이 관련되는데, 영상의 질이 좋은 97~98년과 02~03년의 임계값의 범위는 거의 일정하게 나타났다.
- 채널 1번 영상에서 선정된 지역을 대상으로 복사휘도 값으로 변환된 채널 4번 영상과 합성(image composition)하고 이 영상을 일정한 임계값으로서 높은 구름을 제거하였다. 채널 1, 4번 영상에서 선정된 지역을 대상으로 습도 값으로 변환된 채널 3번 영상을 이용하여 같은 방법으로 합성하고 일정한 임계값으로서 낮은 구름을 제거하여 최종 적설분포 지역을 추출하였다(Fig. 2).
- 임계값의 선정을 위하여 채널 1번 영상을 5개의 항목(적설 지역, 비적설지역, 바다, 높은 구름, 낮은 구름)으로 무감독 분류를 실시한 후, scattergram 분석을 통하여 임계값을 선정하였다. 채널 1번 영상에서 선정된 지역을 대상으로 복사휘도 값으로 변환된 채널 4번 영상과 합성(image composition)하고 이 영상을 일정한 임계값으로서 높은 구름을 제거하였다. 채널 1, 4번 영상에서 선정된 지역을 대상으로 습도 값으로 변환된 채널 3번 영상을 이용하여 같은 방법으로 합성하고 일정한 임계값으로서 낮은 구름을 제거하여 최종 적설분포 지역을 추출하였다(Fig.
대상 데이터
- 1km의 공간해상도를 가지고 있어 대륙적 규모 혹은 전 지구적 규모의 자료를 수집하고 저장할 수 있다. N0AA위성에 탑재되어있는 AVHRR 센서 중에서 적설분포를 추출하는데, 밴드특성상 1번, 3번, 4번의 3개 채널을 이용하였다. 자료기간은 적설이 있는 지역을 관찰하는 것이기 때문에 1997년부터 2003년까지의 자료 중 적설의 가능성이 있는 11월에서 4월까지의 영상을 이용하였다.
- 본 연구에 사용된 기상청의 NOAA/AVHRR 위성 영상은 8bit 자료로서 제공되며, 256개의 값은 0-255의 화소값 범위를 가지고 있다. 지표면의 상태에 따른 반사 및 온도 특성을 반영할 수 있도록 자료의 변환이 필요하다.
- 본 연구에서 사용한 자료는 N0AA 위성은 미국 해양대기청 (National Oceanic and Atmospheric Administration)에 의해 운영되고 있는 제 3세대 기상관측위성이다. N0AA 위성의 이용목적은 정상적인 기상업무이며, 항상 2개의 위성이 운용되고 있다.
- 본 연구의 대상유역인 소양강댐 유역은 유역면적은 2, 694.4㎢이며 유역둘레는 383.6km, 유역평균폭은 16.5km, 유역평균표고는 650.5m, 유역평균경사는 46.0%로 국내 북동부 산악지역에 위치해있으며 산림면적은 2,478.51㎢으로서 유역면적의 92.0% 이른다. 충주댐 유역면적은 6,6611㎢이며 산림면적은 5,4811㎢으로서 83%에 이른다(Fig.
- N0AA위성에 탑재되어있는 AVHRR 센서 중에서 적설분포를 추출하는데, 밴드특성상 1번, 3번, 4번의 3개 채널을 이용하였다. 자료기간은 적설이 있는 지역을 관찰하는 것이기 때문에 1997년부터 2003년까지의 자료 중 적설의 가능성이 있는 11월에서 4월까지의 영상을 이용하였다.
이론/모형
- 본 연구에서 사용된 남한 전체 유역의 적설심 분포를 추출하기 위해 남한전체 69개의 지상기상관측소의 최심 적설심 자료를 사용하여 GIS 자료를 구축하였고 이 GIS자료를 구축하기 위해 적설심 자료를 표면 내삽기법(surface interpolation) 하게 된다. 각 벡터 자료의 값을 사용하여 표본 추출영역 내의 특정 지점값을 추정하여 나머지 픽셀에 속성값을 부여한다.
- 매개변수 추정이 어렵다. 이런 문제점 해결을 위해 원격탐사기법을 활용하여 적설분포면적을 추출하였다. 적설분포의 감소의 원인은 일사량, 최고기온 등이 있으며, 그래프의 최심 적설심과 최고 기온으로 감소의 원인을 알 수 있다.
성능/효과
- 분석하였고 각 연도별 대표적인 한반도의 적설분포면적을 추출 하였다. 각 set별 임계값의 범위는 영상의 질, 구름의 양이 관련되는데, 영상의 질이 좋은 97~98년과 02~03년의 임계값의 범위는 거의 일정하게 나타났다.
- 본 연구에서는 영상이 많아 구름이 없는 상태의 자료 획득이 가능하고 단기간의 피복 변화를 관측할 수 있는 장점을 가지고 있는 NOAA/AVHRR 위성영상을 이용하여 한반도 전체에 대하여 융설과 관련된 주요 매개변수인 적설분포지역 및 적설심을 추출 하였으며, 소양강댐 유역과 충주댐 유역을 대상으로 온도와 적설분포면적의 상관관계를 선형 회귀식 방법으로 구하여 각 유역의 적설 면적 감소곡선을 작성하였으며, 이때의 결정계수로는 R2는 소양강댐의 경우 0.41~0.97, 충주댐은 0.35~0.96로 나타났다. '97~'98, '02~'03년도는 R2가 0.
후속연구
- NOAA 위성영상은 영상의 대기상태 및 촬영시간에 따라 임계값이 다르게 나타난다. 임계값 선정 시 예민도 분석 및 파장별 경계 범위의 정량화 필요하다고 판단이 되며, 적설심의 분포 추출은 단순히 관측 자료를 분포시켜 추정한 값으로써, 보다 정확한 추정을 위해서는 지형 및 경사 자료의 보정을 거쳐 관측 자료와의 비교 검증이 이루어져야 할 것으로 판단된다.
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