초록 ▼

보 설치 등으로 인해 발생할 수 있는 수질 변동을 예측하고 수체 표면의 오염물질의 공간적 분포와 이동상태를 파악하는 것은 수질관리에 있어서 가장 중요한 정보를 제공한다. 현장샘플링을 통한 수질 조사는 조밀한 지상측정망과 많은 조사․분석인력이 필요할 뿐만 아니라 관측의 시공간적인 한계성이 있으므로 시공간적 변이가 심한 대형수체 및 유역 환경에 대한 위성영상을 통해 동시에 넓은 영역 관측, 주기적인 자료 취득 및 접근이 불리한 지역의 자료 수집과 분석이 필요하다. 또한 원격탐사자료를 활용하여 보다 세밀하고 객관적인 측점의 자료를 도입함

보 설치 등으로 인해 발생할 수 있는 수질 변동을 예측하고 수체 표면의 오염물질의 공간적 분포와 이동상태를 파악하는 것은 수질관리에 있어서 가장 중요한 정보를 제공한다. 현장샘플링을 통한 수질 조사는 조밀한 지상측정망과 많은 조사․분석인력이 필요할 뿐만 아니라 관측의 시공간적인 한계성이 있으므로 시공간적 변이가 심한 대형수체 및 유역 환경에 대한 위성영상을 통해 동시에 넓은 영역 관측, 주기적인 자료 취득 및 접근이 불리한 지역의 자료 수집과 분석이 필요하다. 또한 원격탐사자료를 활용하여 보다 세밀하고 객관적인 측점의 자료를 도입함으로써 수질 예측 모델링의 신뢰도 향상을 기대할 수 있다.
미국 USGS, EPA, 캐나다 환경부, 유럽 등에서는 일찍부터 원격탐사자료를 이용하여 하천 유역 및 호소에 대해 광역적이고 주기적인 수질 모니터링을 시도하고 있다(Shafique et al., 2003; Chen et al., 2007). 또한 수질 모델링에 GIS와 같은 공간정보를 접목하여 보다 입체적인 예측값을 산출하고 최근에는 모델의 Boundary condition, Cal/Val, 유역의 Land surface process 분석 등에 위성영상을 도입하여 수질 관측과 모델링을 보완하는 노력을 하고 있다(Yang et al., 1999; Pandey et al., 2005). 국내의 경우에도 국산 위성기술과 원격탐사기술의 발달에 따라 인공위성을 이용한 광역적, 지속적, 객관적인 환경감시기술 개발의 폭이 넓어졌다.

Abstract ▼

This study assessed the feasibility to apply remote sensing data for water quality monitoring and modelling. Two-band and Three-band reflectance models were examined as a spectral index for chlorophyll-a estimation in turbid productive waters whose scale is smaller and narrower than ocean using a hi

This study assessed the feasibility to apply remote sensing data for water quality monitoring and modelling. Two-band and Three-band reflectance models were examined as a spectral index for chlorophyll-a estimation in turbid productive waters whose scale is smaller and narrower than ocean using a high spatial resolution image. Those band ratio models were successfully applied to analyzing chlorophyll-a concentrations of ocean or coastal water using Moderate Imaging Spectroradiometer (MODIS), Sea-viewing Wide Field-fo-view Sensor (SeaWiFS), Medium Resolution Imaging Spectrometer (MERIS), etc. To enhance a band ratio between absorption and reflection peak, We used red-edge band (710 nm) of RapidEye image for Two-band and Three-band models. Red–RE Two-band and Red–RE–NIR Three-band reflectance model (with cubic equation) for the RapidEye image provided significance performances with , 0.66 and 0.73, respectively. Their performance showed the ‘Approximate Prediction’ with RPD, 1.39 and 1.29 and RMSE, 24.8, 22.4, respectively. Another three-band model with quadratic equation showed similar performances to Red-RE Two-band model. In the water quality modelling using QUALKO2, model calibration with image-derived Chl-a data showed higher performances than calibration with observed dataset ( = 0.85, 0.80. and RMSE = 12.5, 15.9).
The findings in this study demonstrated that Two-band and Three-band reflectance models using a red-edge band can approximately estimate chlorophyll-a concentrations in a turbid river water using high-resolution satellite image and these Chl-a products derived RapidEye image can be applied and support to rapid and wide water quality monitoring and modelling when field dataset is not measured or enough to do them.

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 목차 ... 2
• 표목차 ... 4
• 그림목차 ... 5
• Abstract ... 7
• I. 서 론 ... 8
• II. 연구내용 및 방법 ... 10
• 1. 이론적 배경 ... 10
• 가. 수체에 대한 원격탐사기법 ... 10
• 나. 연구동향 ... 11
• 2. 연구 목표 ... 13
• 3. 연구 내용 및 방법 ... 13
• 가. 수질자료 및 공간정보 조사와 수집 ... 14
• 나. 원격탐사영상 자료 처리 및 동화작업 ... 17
• 다. 원격탐사영상으로부터 클로로필-a 농도 추정 알고리즘 산출 ... 20
• 라. 원격탐사자료의 수질 모델 검보정에 적용 및 검증 ... 23
• III. 연구결과 및 고찰 ... 25
• 1. 수질 측정 자료 분석 ... 25
• 가. 연구지역 ... 25
• 나. 관측시기 ... 25
• 다. 수질측정망 자료 분석 ... 25
• 2. 클로로필-a 농도 추정 알고리즘 ... 28
• 가. 분광특성 ... 28
• 나. 수체의 클로로필-a에 의한 고유한 분광계수 산출 ... 29
• 다. 클로로필-a 농도 추정 알고리즘 산출 ... 30
• 라. 위성영상 추정 클로로필-a 농도 분포도 작성 및 비교 ... 35
• 3. 원격탐자자료의 수질 모델 적용 및 검증 ... 37
• 가. 수질 모델링 결과 ... 37
• 나. 원격탐사자료와 수질 모델에 의한 예측값의 공간적 분포 비교 ... 38
• IV. 결 론 ... 40
• 참고문헌 ... 42