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GeoData

지질학, 생태학, 해양학, 우주과학, 극지과학에서의 데이터 저널

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Search results: 5
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Vol.2, No.1

국내 표토 침식량 산정 공간 자료
Spatial data of Soil erosion in Korea
김지수(한국지질자원연구원, 전남대학교) ; 김민석(한국지질자원연구원, 전남대학교) ; 오현주(한국지질자원연구원, 전남대학교) ; 김진관(한국지질자원연구원, 전남대학교)
2020, Vol.2, No.1, pp.7~12 https://dx.doi.org/10.22761/329/ DJ2020.01.01.002
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Abstract

Soil is reported as a finite resource, and research studies are being conducted worldwide to reduce the continuously accelerated soil erosion caused by climate change. In this article, preliminary assessment of annual average soil erosion caused by rainfall in Korea was performed using a modeling technique, the Universal Soil Loss Equation (USLE) recommended by the Ministry of Environment's Notice No. 2015-138. USLE is used globally for erosion prediction and control. For model input data, spatial data (90m DEM, soil map, land classification map, meteorological data, etc.) provided by the national agency were reconstructed using ArcGIS 10.5.1. As a result of analyzing the spatial characteristics of the annual average soil erosion, 69.62% is less than 50 tons/ha, 17.48% is 50–100 tons/ha, 9.69% is 100-200 tons/ha, and 3.21% was calculated to exceed 200 tons/ha. There is few data that can quantitatively compare with this result, so it was not possible to perform a calibration. It will be necessary to accurately evaluate this through various monitoring methods based on geological characteristics in the future, and there is also a need to upgrade spatial data quality.

초록

토양은 유한자원으로 보고되고 있으며, 이에 따라 전세계적으로 기후변화에 따른 급변적이며 지속 적인 토양 침식을 저감시키기 위한 연구가 진행되고 있다. 본 기사에서는 국내에서 강우에 의해 공간적으로 발생 되는 연평균 토양침식에 대한 예비평가를 모델링기법을 이용하여 수행하였다. 이를 위해 전세계적으로 이용되고 있는 토양유실공식(USLE) 중 환경부 고시 제2015-138호에서 제안하고 있는 USLE 공식을 이용하여 분석을 수행 하였다. 모형에 입력되는 자료는 국가기관에서 제공하고 있는 공간 자료(90m DEM, 토양도, 토지피복분류도, 기상 자료 등)를 ArcGIS 10.5.1을 이용하여 구축 및 분석하였다. 국내 연평균 토양침식량의 공간적인 특성을 분석한 결 과, 구축된 공간 자료 기반으로 년간 69.62%가 50 tons/ha 미만, 17.48%가 50–100 tons/ha, 9.69%가 100-200 tons/ha 그리고 3.21%가 200 tons/ha이 초과 되는 것으로 계산되었다. 현재 국내에서 이에 대한 정량적으로 결과 를 비교할 수 있는 자료가 드물어 정확한 검보정 분석을 수행하지는 못 하였다. 이를 위해 추후 지질학적인 특성 을 기반으로 다양한 모니터링 방법을 통해 이에 대한 정확한 평가가 필요할 것으로 판단되며, 또한, 더욱 정밀한 공간데이터의 구축이 선행되어야 할 필요성이 있다.

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Vol.3, No.1

천리안 정지궤도위성을 이용한 동북아시아 지역 논 분류 지도 데이터
The spatial data of paddy rice classification over Northeast Asia using COMS geostationary satellite
정승택(한국항공우주연구원 위성활용부) ; 고종한(전남대학교 응용식물학과) ; 염종민(Satellite Application Division, Korea Aerospace Research Institute)
2021, Vol.3, No.1, pp.18~22 https://dx.doi.org/10.22761/DJ2021.3.1.003
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Abstract

The Korea Aerospace Research Institute (KARI) estimated paddy rice classification maps over Northeast Asia using the Cheonian geostationary orbiting satellite (COMS: Communication, Ocean and Meteorological Satellite) data. In the case of classification map of rice paddy, it is not only used as input data for estimating rice yield, but also for various fields such as agriculture, weather, climate change, bio energy, and ecology. The spatial resolution of the classified rice map is 500 m, and the classification map was estimated yearly temporal resolution from 2011 to 2017. The spatial coverage of the classification map was the Northeast Asia with the latitude 25 ° N ~ 47 ° N and the longitude 115 ° E ~ 145 ° E as shown in Fig. 1 including Heilongjiang Sheng, Jilin Sheng, and Liaoning Sheng. In this classification map of paddy rice, it was calculated by applying geostationary orbiting satellites based on value-added products from Geostationary Ocean Color Imager (GOCI). In this study, we additionally used MODIS Land Surface Water Indices (LSWI) to support rice classification by considering the physical characteristics of rice cultivation area in the transplanting season. Basically, the radiance value of the top of atmosphere (TOP) observed in GOCI satellite was corrected to the surface reflectance at the top of the canopy through radiative transfer model. After that, NDVI, which can reflect the time series growth characteristics of rice, was estimated first. In addition, the MODIS LSWI index was used to determine the rice cultivation area with the NDVI in Northeast Asia by reflecting the water characteristics of the rice cultivation area during the transplanting period. More details of validation results for this algorithm can be found in previous studies.

초록

한국항공우주연구원은 정지궤도 위성인 천리안(COMS: Communication, Ocean and Meteorological Satellite)을 기반으로 동북아시아 지역에 대한 논(paddy field) 분류를 수행했다. 논 분류 지도는 농업뿐만 아니라, 기후, 환경, 바이오 에너지, 그리고 생태 분야에서도 활용도가 높다. 본 연구에서 제작한 동북아시아에 대한 논 지도의 공간 해상도는 500 m이고 제공되는 자료 시기는 2011년부터 2017년까지 연도별 자료이다. 공간적인 관측 범위는 위도 25 ° N ~ 47 ° N와 경도 115 ° E ~ 145 ° E 범위로 우리나라, 일본, 북한, 중국 동북 3성(헤이룽장성, 지린성, 랴오닝성)을 포함한다. 논 분류 지도를 제작하기 위해 천리안 정지궤도 위성에 탑재된 해색센서(Geostationary Ocean Color Imager, GOCI)로부터 산출된 Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)와 보조 자료로 MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)로부터 산출된 Land Surface Water Index (LSWI)를 이용했다. 먼저 GOCI 위성에서 관측되는 대기 상단의 복사값을 대기보정을 통해 캐노피 상단의 지표반사도로 보정했고, 지표반사도로부터 벼의 시계열 생육 특성을 반영할 수 있는 NDVI를 산출했다. 그리고 벼 이앙 시기에 논에서 나타나는 GOCI NDVI와 MODIS LSWI의 시계열 특성을 반영하여 최종적으로 동북아시아 지역에 대한 논 분류 지도를 산출했다. 산출된 논 분류 지도는 고해상도 위성 기반의 참조 지도를 이용해 검증했다(Accuracy: 78%, Kappa coefficient: 51.2%). 알고리즘에 대한 보다 자세한 내용은 선행 연구에 기술되어 있다.

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Abstract

The Korea Aerospace Research Institute (KARI) estimated solar renewable energy maps for the Korean Peninsula using the Cheonian geostationary orbiting satellite (COMS: Communication, Ocean and Meteorological Satellite). In the case of photovoltaic renewable energy, it is not only used as input data for installation of solar thermal plants and solar panel power plants to acquire renewable energy, but also for various fields such as agriculture, weather, climate change, energy and ecology. The spatial resolution of the solar renewable energy map is 4 km, and there are two temporal resolutions each month and yearly. The spatial range of the observation area was performed for the latitude 33 ° N ~ 42 ° N and the longitude 122 ° E ~ 131 ° E as shown in Fig. 1. In this solar renewable energy map, it was calculated by applying geostationary orbiting satellites based on the physical model. The physical model uses spectral information from COMS satellite to reflect the effects of aerosols, water vapor, and ozone on the scattering and absorption of atmospheric gases when solar radiation passing the atmosphere. Therefore, the amount of incident solar radiation attenuation for each gas was simulated by parameterization of physical model. In addition, in order to consider the biggest factor in cloud attenuation effect, our algorithm applies cloud attenuation factor for cloud top reflectance and cloud penetration according pass length. Finally, the photovoltaic renewable energy map was analyzed by comparing with the ground pyranometer data of the weather stations located in South Korea.

초록

한국항공우주연구원은 천리안(COMS: Communication, Ocean and Meteorological Satellite)을 이용하여 한반도 지역에 대한 태양광 에너지 자원 지도는 산출하였다. 신재생에너지 발전뿐만 아니라, 농업, 기상, 기후, 에 너지, 그리고 생태분야에서도 필수적으로 필요하다. 태양광 지도의 공간 해상도는 4 km이며, 제공되는 자료는 월 별과 년별 자료가 있다. 공간적인 관측 범위는 그림 1에서 보여지는 것과 같이 위도 33 ° N ~ 42 ° N와 경도 122 ° E ~ 131 ° E 범위를 가진다. 태양광 에너지 자원 지도는 정지궤도 위성을 물리모델의 입력자료로 활용하여 산출 하였다. 이는 물리모델의 정지궤도 위성 자료를 이용하여 에어러솔, 수증기, 그리고 오존에 대한 산란 및 흡수를 추정하는데 사용하였다. 결국, 각각의 대기 성분에 의한 태양광의 감쇄정보를 파악하여 최종적으로 지면에 도달 하는 에너지를 산출한다. 또한 태양광 에너지의 가장 큰 감쇄 요인인 구름에 대한 영향을 정량적으로 파악하였다. 최종적으로 산출된 태양광 에너지 자도 지도는 남한에 설치된 지상 일사계를 이용하여 비교 분석하였다

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Abstract

This study estimated rice yield maps for Northeast Asia by using the Communication, Ocean and Meteorological satellite (COMS), Terra satellite, and Regional Data Assimilation and Prediction System (RDAPS) of the numerical model. The rice yield is highly useful in the study for crop information monitoring according to climate change as well as agriculture information, industry, and economy. This study produced rice yield maps for Northeast Asia including Korea, North Korea, Japan, and three northeastern provinces of China (Heilongjiang, Jilin, and Liaoning) from 2011 to 2017. The estimated spatial resolution of the rice yield maps in Northeast Asia is 500 m. The spatial observation range is 25 ° N ~ 47 ° N and 115 ° E ~ 145 ° E. In order to estimate rice yield, Remote Sensing-integrated Crop Model was employed in this study. The inputs of the RSCM are vegetation indices from Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) of the COMS, solar radiation from Meteorological Imager of the COMS, Land Surface Water Index from the MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer, and the temperature from the RDAPS were considered as input data. In particular, this study applied the Bidirectional Reflectance Distribution Function to the GOCI time-series images to calculate more improved vegetation indices by minimizing the directional error generated in the satellite observation location. These indices were very effective in the simulation of the rice yield.

초록

본 연구는 천리안 정지궤도위성(COMS: Communication, Ocean and Meteorological Satellite)과 NASA Terra위성 영상, 수치모델 중 Regional Data Assimilation and Prediction System (RDAPS)를 이용하여 동북아시아지역에 대한 벼 생산량 산출 지도를 산출하였다. 벼 생산량은 농업, 산업, 경제뿐만 아니라, 기후변화에 따른 농업작황 변화 및 특성에 관한 연구에도 활용도가 높다. 본 연구에서는 2011년부터 2017년까지 우리나라, 북한, 일본, 중국 동북 3성(헤이룽장성, 지린성, 랴오닝성)를 포함하는 동북아시아 지역에 대한 벼 생산량 지도를 산출 하였다. 산출된 벼 생산량 지도의 공간 해상도는 500 m이며 공간적인 관측 범위는 위도 25 ° N ~ 47 ° N와 경도 115 ° E ~ 145 ° E 범위이다. 벼 생산량 산출을 위해서, 본 연구에서는 Remote Sensing-integrated Crop Model을 적용하였다. 그리고 작물 모형의 입력자료로써 천리안 정지궤도 위성에 탑재된 해색센서(Geostationary Ocean Color Imager, GOCI)로부터 식생지수, 기상 센서(Meteorological Imager, MI)로부터 일사량, Terra위성의 MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer로부터 지표 수분 지수, RDAPS 수치모델로부터 기온을 입력자료로 사용하여 작물 생산량을 모의하였다. 특히, 본 연구는 GOCI 시계열 영상에 양방향성 반사도 분포 함수 모델(BRDF: Bidirectional Reflectance Distribution Function) 적용하여, 위성 관측위치에서 발생하는 방향성 오차를 최소화하여 보다 정확한 식생지수를 산출하였다. 방향성 오차가 제거된 식생지수의 경우에는 벼 생산량 산출에 매우 효과적이었다.

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Vol.3, No.3

디지털 탄전지질도
Digital Coal Geological Map
이사로(한국지질자원연구원 지오플랫폼연구본부)
2021, Vol.3, No.3, pp.1~7 https://dx.doi.org/10.22761/DJ2021.3.3.001
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Abstract

From 1974 to 1994, the Korea Institute of Geoscience and Mineral Resources (KIGAM) systematically prepared and published relatively precise coal cell geology maps of 1:10,000 or 1:25,000 scale for major coal fields across the country. Such a coal cell geology map includes information about the coal seams as well as the geology of the coal field area, so it can be used as an important basic data for coal development. In this paper, the current state of the coal geology map, which was digitized into a spatial DB using GIS, was introduced. This digital coal geological map can be downloaded free of charge from the Geo-Big Data Open Platform (data.kigam.re.kr) and the Environmental Big Data Platform (www.bigdata-environment.kr).

초록

한국지질자원연구원 (KIGAM)에서는 1974년부터 1994년까지 전국의 주요 탄전을 대상으로 체계적으로 1:10,000 혹은 1:25,000 축적의 비교적 정밀한 탄전지질도를 작성 발간하였다. 이러한 탄전지질도는 탄전 지역에 대한 지질 뿐 아니라 탄층에 대한 정보를 포함하고 있어 석탄 개발에 있어 중요한 기초자료로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 탄전지질도를 GIS를 이용하여 공간 DB로 디지털화한 탄전지질도의 현황을 소개하였다. 본 디지털 탄전지질도는 지오빅데이터 오픈 플랫폼(data.kigam.re.kr)과 환경 빅데이터 플랫폼(www.bigdata-environment.kr)에서 무료로 다운로드 가능하다.

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