위성 영상 기반 토양 수분 지수 추정 알고리즘 개발을 위한 호주 밀 재배 지역 지상 관측 자료

SeungJae Lee; SunGu Lee; Dongryeol Ryu

doi:10.22761/DJ2020.2.2.001

Articles

Page Path: HOME > GEO DATA > Volume 2(2); 2020 > Article

Article Space Science 위성 영상 기반 토양 수분 지수 추정 알고리즘 개발을 위한 호주 밀 재배 지역 지상 관측 자료: 이승재^1,*, 이선구¹, 류동렬²
Ground-based data from wheat cropping fields in Australia for development of soil moisture retrieval algorithm using satellite images: SeungJae Lee^1,*, SunGu Lee¹, Dongryeol Ryu²; GEO DATA 2020;2(2):1-4.
DOI: https://doi.org/10.22761/DJ2020.2.2.001
Published online: December 30, 2020

¹한국항공우주연구원 위성활용부, 대전 34133, 대한민국

²멜버른대학교, 멜버른, 호주

¹Satellite Application Division, Korea Aerospace Research Institute, Daejeon 34133, Republic of Korea

²The University of Melbourne, Melbourne, Australia

*Corresponding author: jelline15@kari.re.kr

• Received: September 3, 2020 • Revised: September 29, 2020 • Accepted: September 29, 2020

This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/) which permits unrestricted non-commercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

983 Views
19 Download

Full Article

Download PDF

요약문
Abstract
1. 서론
2. 관측방법
3. 공간적 범위
4. 시간적 범위
참고문헌
Appendix

요약문

토양 수분 지수는 작물 생산량 추정, 가뭄 예측, 관개, 수문학적 모델 연구 등을 위해 이용되는 중요한 자료이다. 하지만, 직접적인 관측이 불가능한 비 접근 지역이나 방대하게 넓은 지역에 대한 토양 수분 지수를 일반적인 필드 캠페인을 통해 획득하는 것에는 한계가 존재한다. 따라서, 위성 원격탐사 기술을 이용하여 효율적으로 토양 수분 지수를 추정하는 알고리즘들이 연구되고 있다. 이를 효과적으로 개발하기 위해서는 관심 지역에 대한 위성 촬영 영상과 다양한 지상 관측 자료가 필수적으로 요구된다. 한국항공우주연구원에서는 호주 멜버른 대학교와 협력하여 토양 수분 지수 추정 알고리즘 개발에 적합한 호주 밀 재배 지역에서 토양 수분 지수, 토양 온도, 식생 높이 등의 실측 데이터를 획득하였다. 관측은 다양한 토양을 포함하고 있는 밀 재배 지역을 대상으로 2019년 5월부터 11월까지 수행되었다.
주요어: 위성 합성 개구 레이다, 위성 원격탐사, 지상 검증 자료, 토양 수분 지수 추정

Abstract

Soil moisture is an important data which can be used for crop growth estimation, drought prediction, irrigation, and development of hydrological model. However, it is difficult to obtain soil moisture data from inaccessible area or very large area using only general field campaign. For this reason, many soil moisture retrieval algorithms have been developed based on satellite remote sensing technique. It should be noted that both satellite images and ground-based data for the region of interest are required to effectively develop the soil moisture retrieval algorithm using satellite images. Thus, Korea aerospace research institute, KARI, have collected ground-based data containing soil moisture, soil temperature, and crop height in collaboration with the university of Melbourne from wheat cropping fields in Australia which are suitable for the development of soil moisture retrieval algorithm. The ground-based data was collected from wheat cropping fields containing various types of soils for about 7 months from May 2019 to November 2019.
Keywords: Ground-truth data, Satellite remote sensing, Satellite synthetic aperture radar (SAR), Soil moisture retrieval

1. 서론

토양 수분 지수는 작물 생산량 추정, 가뭄 예측, 관개, 수문학적 모델 연구 등을 위해 이용되는 중요한 자료이다. 하지만, 직접적인 관측이 불가능한 비 접근 지역이나 방대하게 넓은 지역에 대한 토양 수분 지수를 일반적인 필드 캠페인을 통해 획득하는 것에는 한계가 존재한다. 이를 해결하기 위해, 위성 합성개구레이다(synthetic aperture radar: SAR) 영상 및 광학 영상을 이용한 원격탐사 기반의 토양 수분 지수 추정 알고리즘 연구들이 이루어지고 있다[Baghdadi. et. al., 2011] [Zhao D. et. al., 2006] [Ulaby. et. al., 1990]. 상기의 위성 영상 기반 토양 수분 지수 추정 알고리즘을 효과적으로 개발하기 위해서는 위성 영상 촬영 지역에 대한 다양한 지상 관측 자료가 필수적으로 요구된다. 이를 위해, 한국항공우주연구원에서는 호주 멜버른 대학교와 협력하여 토양 수분 지수 추정 알고리즘 개발에 적합한 호주 밀 재배 지역에서 토양 수분 지수, 토양 온도, 식생 높이 등의 실측 데이터를 획득하였다. 본 논문에 기술된 지상 관측 자료는 위성 영상 기반의 토양 수분 지수 추정 알고리즘 개발에 효과적으로 이용될 수 있다. 또한, 항공기 및 드론 영상을 이용한 토양 수분 지수 추정 기술 개발에도 부가 자료로써 이용 가능하다.

2. 관측방법

관측을 위해 호주 빅토리아주에 위치한 3 개의 밀 재배 지역을 사전에 선정하였고, 각 지역 내 다수의 측정 지점을 지정하여 밀 성장 시기에 따라 실측 데이터를 수집하였다. 먼저, 토양 수분 지수 관측 장비로는 토양 표면으로부터 6cm 깊이의 토양 수분 지수 측정이 가능한 ICT International 社의 MP306 Moisture Sensor가 사용되었다. 관측을 위해 이용된 MP306 Moisture Sensor는 소형의 바디와 일렬로 배열된 탐지기로 구성되어 있으며, 이는 그림 1에 도시되어 있다. 또한, 일반적인 온도 측정기와 줄자를 이용하여 토양 온도와 밀의 높이를 추가적으로 관측하였다. 각 관측 지점에 대한 밀의 높이 측정은 5 번의 주변 관측 값을 평균하는 것으로 수행되었다. 수집한 실측 데이터를 위성 영상 기반 토양 수분 지수 추정 알고리즘 개발에 활용하기 위해, 한국항공우주연구원에서 운용 중인 다목적실용위성 5호가 밀 재배 지역을 촬영하는 일정과 최대한 가까운 시간에 관측을 수행하였고, 밀의 주요 성장 단계마다 반복적으로 관측을 수행하였다.

3. 공간적 범위

관측이 수행된 밀 재배 지역은 다음과 같이 4 가지의 조건에 부합하는 지역으로 선정하였다: 1) 현재 밀 재배 지역, 2) 모래, 점토 등의 다양한 종류의 토양을 포함하는 지역, 3) 재배 지역 주인의 협조 가능 지역, 4) 작물 성장 시기 동안 주기적 방문 및 측정 가능 지역. 최종적으로 선정된 관측 지역은 호주 빅토리아주에 위치한 3 개의 밀 재배 지역이며, 이들에 대한 상세한 정보는 그림 2에 요약되어 있다.

Paddock-R은 빅토리아 주의 닐(Nhill)에 위치하며 3 개의 밀 재배 지역 중 가장 넓은 면적을 포함한다. 전반적으로 평탄한 지형이나 동쪽방향으로 완만한 하강 경사를 지니며, 다른 지역에 비해 지표에 모래 성분을 많이 포함하고 있다. Paddock-S는 Paddock-R로부터 서쪽으로 약 60 km 거리에 있는 카니바(Kaniva)에 위치하며, 경사가 없는 평탄한 지형이다. 북쪽에 위치한 토양은 주로 점토 성분으로 이루어져 있으며, 남쪽으로 이동할수록 점진적으로 사질식 양토로 변화한다. Paddock-T는 Paddock-S로부터 북동쪽으로 7.5 km 거리에 위치하며, 넓은 범위에 존재하는 점질 양토와 서쪽 중앙부에 일부 존재하는 사질식 양토로 구성되어 있다. 그림 3은 각 관측 지역과 이에 포함되어 있는 관측 지점들을 도시한다.

4. 시간적 범위

밀 재배 지역의 관측은 파종 이전인 2019년 5월에 처음으로 수행하였다. 이후, 밀의 성장 단계에 따라 2019년 6월, 7월, 9월에 각각 추가 관측을 수행하였고, 추수 이전인 11월에 마지막 관측을 수행하여 총 5 번 실측 데이터를 수집하였다. 표 1은 수집된 실측 데이터 형태의 예시이다.

Fig. 1.

MP306 Moisture Sensor for measurement of soil moisture.

Fig. 2.

Three Experimental sites in Victoria, Australia.

Fig. 3.

Observation locations in each wheat-growing area.

Table 1.

Example form of ground-based data from wheat fields.

수집날짜	수집지점	위도	경도	토양수분	토양온도	식생높이
2019. 07	Paddock-R-1	-36.5	141.5	0.1	10	63
2019. 09	Paddock-S-3	-36.1	141.6	0.5	14	77

참고문헌

Baghdadi N, Saba E, Aubert M, Zribi M, Baup F (2011) Evaluation of radar backscattering models IEM, Oh, and Dubois for SAR data in X-band over bare soils. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 8(6):1160–1164Article
ICT International, MP306 Moisture Sensor. https://www.ictinternational.com/products/mp306/mp306-moisture-sensor/
Ulaby TF, Sarabandi K, Mcdonald K, Whitt M, Dobson CM (1990) Michigan microwave canopy scattering model. International Journal of Remote Sensing 11(7):1223–1253Article
Zhao D, Su B, Zhao M (2006) Soil moisture retrieval from satellite images and its application to heavy rainfall simulation in eastern China. Advances in Atmospheric Sciences 23:299Article PDF

Appendix

메타데이터

Sort	Field	Subcategory#1	Subcategory#2
Essential	Title	Soil moisture, Soil temperature, Vegetation height
	*DOI name	10.22761/DATA2020.2.2.025
	*Category	GeoscientificInformation
	Abstract
	*Temporal Coverage	May 2019 ~ November 2019
	*Spatial Coverage	Victoria, Australia
	*Spatial Coverage	Approximately, Latitude: -36 °N, Longitude: 141 °E
	*Personnel	Name	SeungJae Lee
		Affiliation	Korea Aerospace Research Institute
		E-mail	jelline15@kari.re.kr
	*License	CC BY-NC-ND
Optional	*Project
Optional	*Instrument	MP306 (ICT International 社)

Figure & Data

References

Citations

Citations to this article as recorded by

PubReader
ePub Link
Cite

CITE

export Copy Format

Close

XML Download

Figure

Ground-based data from wheat cropping fields in Australia for development of soil moisture retrieval algorithm using satellite images

Fig. 1. MP306 Moisture Sensor for measurement of soil moisture.

Fig. 2. Three Experimental sites in Victoria, Australia.

Fig. 3. Observation locations in each wheat-growing area.

Fig. 1.

Fig. 2.

Fig. 3.

Ground-based data from wheat cropping fields in Australia for development of soil moisture retrieval algorithm using satellite images

수집날짜	수집지점	위도	경도	토양수분	토양온도	식생높이
2019. 07	Paddock-R-1	-36.5	141.5	0.1	10	63
2019. 09	Paddock-S-3	-36.1	141.6	0.5	14	77

Sort	Field	Subcategory#1	Subcategory#2
Essential	Title	Soil moisture, Soil temperature, Vegetation height
	*DOI name	10.22761/DATA2020.2.2.025
	*Category	GeoscientificInformation
	Abstract
	*Temporal Coverage	May 2019 ~ November 2019
	*Spatial Coverage	Victoria, Australia
	*Spatial Coverage	Approximately, Latitude: -36 °N, Longitude: 141 °E
	*Personnel	Name	SeungJae Lee
		Affiliation	Korea Aerospace Research Institute
		E-mail	jelline15@kari.re.kr
	*License	CC BY-NC-ND
Optional	*Project
Optional	*Instrument	MP306 (ICT International 社)

Table 1. Example form of ground-based data from wheat fields.