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[국내논문] Sentinel-1 및 Sentinel-2 위성영상기반 식생지수를 활용한 용담댐 유역의 토양수분 산정
Soil moisture estimation of YongdamDam watershed using vegetation index from Sentinel-1 and -2 satellite images 원문보기

한국수자원학회 2021년도 학술발표회, 2021 June 03, 2021년, pp.161 - 161  

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

초록
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본 연구에서는 금강 상류의 용담댐 유역(930.0 km2)을 대상으로 Sentinel-1 SAR(Synthetic Aperture Radar) 및 Sentinel-2 MultiSpectral Instrument(MSI) 위성영상을 활용한 토양수분 산출연구를 수행하였다. 연구에 사용된 자료는 10 m 해상도의 Sentinel-1 IW(Interferometric Wide swath) mode GRD(Ground Range Detected) product의 VV(Vertical transmit-Vertical receive) 및 VH(Vertical transmit-Horizontal receive) 편파자료와 Sentinel-2 Level-2A Bottom of Atmosphere(BOA) reflectance 자료를 2019년에 대해 각 6일 및 5일 간격으로 구축하였다. 위성영상의 Image processing은 SNAP(SentiNel Application Platform)을 활용하여 Sentinel-1 영상의 편파 별(VV, VH) 후방산란계수와 Sentinel-2의 적색(Band-4) 및 근적외(Band-8) 영상을 생성하였다. 토양수분 산출 모형은 다중선형회귀모형(Multiple Linear Regression Model)을 활용하였으며, 각 지점에 해당하는 토양 속성별로 모형을 생성하였다. 모형의 입력자료는 Sentinel-1 위성의 편파별 후방산란계수, Sentinel-1 위성에서 산출된 식생지수 RVI(Radar Vegetation Index)와 Sentinel-2 위성에서 산출된 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)를 활용하여 식생의 영향을 반영하고자 하였다. 모의 된 토양수분을 검증하기 위해 6개 지점의 TDR(Time Domain Reflectometry) 기반 실측 토양수분 자료를 수집하고, 상관계수(Correlation Coefficient, R), 평균제곱근오차(Root Mean Square Error, RMSE)IOA(Index of Agreement)를 활용하여 전체 기간 및 계절별로 나누어 검증할 예정이다.

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