[논문]SMOS 위성의 토양수분 복원알고리즘 검증

한승재; 허유미; 정성원; 최민하

SMOS 위성의 토양수분 복원알고리즘 검증
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한승재 (한양대학교 공과대학 건설환경공학과) , 허유미 (한양대학교 공과대학 건설환경공학과) , 정성원 (유량조사사업단) , 최민하 (한양대학교 공과대학 건설환경공학과)

현재 전 세계적으로 물 부족 현상이 대두되는 가운데 그 양상은 더욱 심해지고 있다. 이러한 물 부족 현상의 악화됨에 따라 수자원 관리의 중요성이 부각되고 있다. 효율적인 수자원의 관리를 위해서는 근본적으로 물 순환 과정인 수문현상의 이해가 필요하다. 수문현상은 증발산, 강우, 침투, 유출 등의 일련의 과정을 말하는 것으로 이를 해석하기 위해서는 많은 수문 인자들의 정확한 관측이 필요하다. 특히 지표와 대기간의 에너지 및 물의 교환에 대한 중요한 요소인 토양수분은 수문현상의 해석을 위해 필수적인 인자이다. 따라서 수문현상의 정확한 해석을 위해서는 토양수분의 관측이 필요하며, 이에 대한 많은 관측이 이루어져 왔다. 최근에는 원격탐사의 기술의 발달로 토양수분의 관측에 대해 시공간적인 장점을 가지는 인공위성을 이용하고 있다. 토양수분관측에 있어서 많은 위성들이 이용되고 있으나 대다수의 경우 발사시점이 오래되었으며, 현재 2009년 ESA (European Space Agency) 의 지구관측 미션의 일환으로 발사된 SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity) 가 이용기간이 남아있다. 단, SMOS는 한국을 포함한 동아시아 및 유럽지역에 대해 RFI (Radio Frequency Interference) 의 전파방해로 우리나라의 경우 토양수분 Product의 직접적인 이용이 어려운 실정이다. 이에 본 연구에서는 SMOS의 Product인 밝기온도를 이용하여 복원알고리즘을 통해 토양수분을 복원하였다. 또한 복원된 알고리즘의 정확성을 평가하기 위해 한반도의 지점관측된 토양수분 데이터를 이용하여 본 알고리즘을 검증하였다.

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문제 정의

현재 2009년에 발사된 SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity)가 이용 기간이 남아 있으나, 우리나라의 경우 RFI(Radio Frequency Interference) 의 영향으로 인해 토양수분 Product의 직접적인 이용이 어렵다. 이에 본 연구에서는 SMOS의 다른 Product인 밝기온도 Product를 이용하여 복원 알고리즘을 통해 토양수분을 복원하였으며 한반도의 지점관측 데이터를 이용하여 본 알고리즘을 검증하겠다.

제안 방법

SMOS 밝기온도 Product를 이용하여 복원 알고리즘을 통해 한반도 지역의 토양수분을 복원하였다. 그림 1은 복원된 토양수분 지도이다.
단, 국내 지역의 경우 심한 RFI (Radio Frequency Interference)의 영향으로 SMOS 토양수분 Product의 대부분이 결측되어 직접적인 사용이 불가능하다. 따라서 SMOS에서 이용할 수 있는 밝기온도 Product를 이용하여 복원알고리즘을 적용, 토양수분 값을 산정하였다.
본 연구를 통해 SMOS위성을 이용하여 토양수분을 복원하였으며 국내 두 개의 지점 자료를 통해 적용성을 판단하였다. 복원 알고리즘을 통해 SMOS위성에서 결측되었던 한반도 지역의 토양수분을 대부분 복원할 수 있었다.
본 연구에서 적용한 토양수분 복원 알고리즘은 Backward Model로 각종 인자와 추정된 토양수분 값을 이용하여 밝기온도를 계산한다. 이렇게 계산된 밝기온도와 SMOS에 의해 관측된 밝기온도를 비교한다. 계산된 밝기온도와 관측된 밝기온도의 차가 오차범위 이내일 경우 추정된 토양수분 값을 적절한 값으로 인정한다.
4GHz)를 이용하여 전 지구를 매 3일 주기로 관측하고 있으며, 우리나라에 대한 공간해상도는 15 km이다. 주 관측 장비로 MIRAS (Microwave Imaging Radiometer using Aperture Synthesis)를 사용하여 수직과 수평의 입사방사선의 위상 차이를 이용하여 넓은 범위를 관측한다. SMOS에서 제공하는 토양수분 Product의 경우오차는 4% 정도로 0.

대상 데이터

비교에 이용된 지점은 부여 (36°15'00"N, 128°49'48"E), 봉화(36°54'00"N, 128°46'12")이다. 비교에 사용된 기간은 2011년 8월부터 9월까지의 데이터를 이용하였다.
비교에 이용된 지점은 부여 (36°15'00"N, 128°49'48"E), 봉화(36°54'00"N, 128°46'12")이다.
알고리즘에 의해 복원된 토양수분의 적용성을 판단하기 위해 농촌진흥청 (Rural Development Administration: RDA) 에서 제공하는 지표데이터를 이용하였다. 이 데이터는 TDR(Time Domain Reflectometer)센서를 이용하며 깊이 10 cm의 토양수분을 관측하고 있다.
알고리즘에 의해 복원된 토양수분의 적용성을 판단하기 위해 농촌진흥청 (Rural Development Administration: RDA) 에서 제공하는 지표데이터를 이용하였다. 이 데이터는 TDR(Time Domain Reflectometer)센서를 이용하며 깊이 10 cm의 토양수분을 관측하고 있다. 비교에 이용된 지점은 부여 (36°15'00"N, 128°49'48"E), 봉화(36°54'00"N, 128°46'12")이다.

이론/모형

본 연구에서 적용한 토양수분 복원 알고리즘은 Backward Model로 각종 인자와 추정된 토양수분 값을 이용하여 밝기온도를 계산한다. 이렇게 계산된 밝기온도와 SMOS에 의해 관측된 밝기온도를 비교한다.

성능/효과

본 연구를 통해 SMOS위성을 이용하여 토양수분을 복원하였으며 국내 두 개의 지점 자료를 통해 적용성을 판단하였다. 복원 알고리즘을 통해 SMOS위성에서 결측되었던 한반도 지역의 토양수분을 대부분 복원할 수 있었다. 지점 자료와의 비교 결과 SMOS위성의 토양수분 값이 지표관측에 비해 다소 과소산정 되는 경향이 있으며, 향후 알고리즘 향상을 통해 이를 개선하겠다.
그림 2는 각각 봉화와 부여 지역의 지점 데이터와 복원된 토양수분 데이터와의 일대일 plot이다. 비교적 높은 상관계수를 나타내고 있음을 확인할 수 있다.

후속연구

지점 자료와의 비교 결과 SMOS위성의 토양수분 값이 지표관측에 비해 다소 과소산정 되는 경향이 있으며, 향후 알고리즘 향상을 통해 이를 개선하겠다. 또한 더 많은 RDA지점과의 비교를 통해 이를 검증할 것이다.
복원 알고리즘을 통해 SMOS위성에서 결측되었던 한반도 지역의 토양수분을 대부분 복원할 수 있었다. 지점 자료와의 비교 결과 SMOS위성의 토양수분 값이 지표관측에 비해 다소 과소산정 되는 경향이 있으며, 향후 알고리즘 향상을 통해 이를 개선하겠다. 또한 더 많은 RDA지점과의 비교를 통해 이를 검증할 것이다.

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