위성영상 기반 토양속성별 토양수분 가뭄지수 산정 = Drought index estimation using the Standardized soil moisture index by soil texture based on Satellite Imagery
저자
김진욱 ( Jinuk Kim ) ; 정지훈 ( Jeehun Chung ) ; 이용관 ( Yonggwan Lee ) ; 장원진 ( Wonjin Jang ) ; 김성준 ( Seongjoon Kim )
발행기관
학술지명
한국농공학회 학술대회초록집(Proceedings of the Korean Society of Agricultural Engineers Conference)
권호사항
발행연도
2023
작성언어
-주제어
KDC
500
자료형태
학술저널
수록면
80-80(1쪽)
제공처
본 연구에서는 Terra MODIS(MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) 위성영상 기반의 토양수분을 산정하고, 토양수분을 활용한 토양 속성별 가뭄지수를 산정하여 전남지역의 가뭄을 파악하고자 하였다. 위성영상 기반 일별 토양수분을 산정하기 위한 입력자료로 2000년 3월 ~ 2023년 5월까지 MODIS LST(Land Surface Temperature), NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)를 구축하였으며, 기상청 강수량 자료를 활용하여 선행 5일 강수량 및 무강우일수와 농촌진흥청 Sand, Silt, Clay 비율 및 DEM 자료를 구축하였다. 농촌진흥청 토양수분 관측소 211개소에서 결측, 토양물리학적 오류를 보이는 관측소를 제외하고 77개소의 토양수분에 대해 train:test를 7:3으로 적용하여 Random Forest를 활용하였다. 산정 결과 train R<sup>2</sup> 0.98, test R<sup>2</sup>는 0.81로 높게 나타났으며, 이에 따른 1 km 공간 토양수분을 적용하여 관측소별 정확도 산정 결과 R<sup>2</sup> 0.52~0.77로 나타났다. 전남지역의 시군별 가뭄을 판단하기 위해 토양속성별 토양수분 값을 평균하여 SSMI(Standardized Soil Moisture Index)를 계산하였으며, 가뭄지수 산정의 정확도 판단을 위해 SPI와 비교하여 R2, NSE, Cross-Correlation을 분석하였다. SPI1 및 SSMI와의 R<sup>2</sup> 및 NSE 산정 결과 ClayLoam, Loam 및 SandyLoam이 각각 0.41, 0.39, 및 0.38로 나타났으며 NSE는 각각 0.26, 0.25, 및 0.21로 나타나 전체적으로 Loam 계열에서 가뭄의 표현이 좋았다. Cross-Coreelation 분석결과 ClayLoam, Loam, SandyLoam이 각각 0.64, 0.62, 및 0.61로 나타나 시계열적 상관성이 높았으며 Silt, SiltyClay는 각각 0.56, 0.59로 상대적으로 상관성이 떨어지는 것으로 나타났다. 일별 자료를 월별 자료로 가공한 후 가뭄예경보 분석 결과 ClayLoam에서 Accuracy가 0.85로 가장 높았다.
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