수문순환에서 증발산의 정확한 산정은 수문분석 및 이해에 있어서 매우 중요하다. 특히, 증발산을 산정하는 방법은 다양하며, 각각 방법 마다 장단점을 가지고 있다. 그렇기 때문에, 각 다른 방법으로 산전된 결과를 융합하여 최적의 증발산을 산출해야할 필요가 있다. 본 연구에서는 대표적으로 인공위성 기반의 증발산 모델인 revised RS-PM과 MS-PT 방법에서 산출된 증발산과 모델 자료인 Global Land Data Assimilation System (GLDAS)와 Global Land Evaporation Amsterdam Model (GLEAM)자료들을 융합함으로써 최적의 증발산을 산출하고자 하였다. 연구 지역인 청미천과 설마천에서의 플럭스 타워에서 융합된 증발산에 대해서 검증을 실시하였다. 통계학적인 결과(상관계수, 일치도, MAE, RMSE)를 확인하였을 때, 기존의 인공위성과 모델에서 산출되는 증발산 결과에 비해 향상되는 결괄르 나타내었다. 전반적으로 결과를 확인하였을 때, 융합된 자료가 보다 향상된 결과를 보일 수 있을 것이라는 것을 나타내었으며, 추후에는 더 많은 모델을 사용하여 융합함으로써 보다 정확한 결과를 산출 할 수 있을 것으로 기대된다.

강우는 물순환 시스템을 이해를 증가 시킬 뿐만 아니라, 효율적인 수자원 확보 및 관리에 있어서 가장 핵심적인 인자이다. 본 연구는 2015년을 대상으로 한반도에서의 92개의 ASOS 지점자료와 최근에 발사된 GPM 위성강우 자료의 비교를 통하여 활용가능성을 평가하였다. 또한 지점 자료의 장점과 인공위성 자료의 장점을 융합함으로써 보다 개선된 강우자료를 산출하기 위해 3가지의 상세화 방법(Geographical Differential Analysis, Geographical Ratio Analysis, Conditional Merging)들을 적용하였다. 이 연구에서 도출된 결과는 다음과 같다. 1) ASOS 자료와의 검증을 통해 GPM 강우자료가 약간 과대산정되는 편향을 가지고 있는 것을 확인하였으며, 특히 여름 기간에 오차가 높게 발생하는 것으로 나타났다. 2) Jackknife 방법을 통하여 각 합성방법에 대해서 검증하였을 때, 공간해상도가 높아짐에 따라서 오차가 줄어드는 것을 확인하였으며, 상세화 방법 중 conditional merging 방법이 가장 좋은 성능을 나타내었다.

위성자료는 광범위한 지역의 변동성을 관측하기에 매우 유리하다는 특성 때문에 최근 기후변화로 인한 자연재해 등의 연구에서 각광받고 있다. 하지만 위성자료에도 여전히 시 ․ 공간적인 해상도의 한계가 있으며, 이를 극복하기 위해 다양한 센서의 융합이나 1차 산출물들을 조합하는 방법을 사용한다. 본 연구에서는 천리안 위성의 GOCI와 MI에서 관측되는 자료를 융합함으로써 500 m 공간 해상도의 지표면 온도 자료를 생산하였고, 정규 식생지수와 함께 사용하여 TVDI를 산정하였다. 산정된 TVDI를 통해 한반도의 토양수분 상태를 모니터링 하고자 하였으며, 이를 비교하기 위해 ASCAT 지표 토양수분 자료를 통해 산정된 SSMI와 비교하였다. 그 결과 천리안 TVDI와 SSMI가 대한민국 전역에서 비슷한 공간 분포를 나타냈으며, 천리안 위성을 활용하여 토양수분을 관측할 수 있는 가능성을 제시하였다. 따라서 본 연구에서 산정 된 한반도의 TVDI가 고해상도의 토양수분을 산정하는 기반이 될 수 있고, 이를 통해 천리안 위성의 활용 범위가 보다 확장되어 다양한 연구의 기반이 될 수 있을 것으로 보인다.

2013년 3월에 발사된 Landsat 8 인공위성의 이미지데이터를 이용하여 금강유역을 대상으로 수질인자에 대한 평가를 수행하였다. 본 연구의 목적은 다양한 수질인자 중 녹조에 직접적인 영향을 미치는 총질소와 총인의 농도를 추정함으로써 궁극적으로 수생태계에 악영향을 미치는 녹조의 발생을 모니터링 하는 것이다. 현장실측데이터와 인공위성 데이터간의 상관관계를 규명하기 위하여 Pearson' 상관계수를 이용하여 그 관계를 파악하였다. Landsat 8이 촬영되는 시기를 포함하는 총 20개의 현장실측 데이터가 수집되었으며 Landsat 8의 11개의 밴드 중, 밴드2, 3, 4의 반사도 값이 총인과 총질소를 탐지하는데 있어서 가장 상관성 높은 것으로 나타났다. 총질소는 유의수준 0.05에서 밴드2(0.48), 3(0.62), 4(0.57)과 높은 양의 상관관계를 보였으며, 총인의 경우, 유의수준 0.01에서 밴드2(0.59), 3(0.59), 4(0.58)로 높은 양의 상관관계를 나타냈다. 5번 밴드는 유의수준을 벗어남으로써 두 수질인자를 탐지하는데 상관성이 떨어지는 것으로 나타났다. 상관성이 높았던 밴드간의 조합을 통해서 총질소와 총인에 대한 각각의 최적 회귀식이 다중 회귀식을 근거로 구축되었다. 유도된 회귀식으 로 계산된 총질소와 총인의 농도값은 통계기법인 Bias와 RMSE를 이용하여 현장실측데이터들과 비교·검증되었다. 최종적으로, 2014년 4월 21과 2013년 11월 12일에 대한 맵핑을 수행함으로써 총질소와 총인의 공간적인 분포를 시각적으로 확인할 수 있었다.

정규식생지수 (Normalized Difference Vegetation Index)는 각종 수문모델, 지표-대기 모델에 입력 자료로 사용되는 인자로대기와지표사이의에너지교환및수문기상학적인자의변동성을파악하는데매우중요하다. 이에따라, 식생고유의 분광반사 특성을 이용하여 인공위성으로 관측하는 NDVI 값의 정확한 모의를 위한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 국내 최초의 정지궤도위성인 Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS)에서 산출된 정규식생지수의 적용성을판단하기위해Maximum Value Composite (MVC) 방법을활용하여산정한16일단위, 8일단위의정규식생지수와 MODerate-resolution Imaging Spectro-radiometer (MODIS) 센서에서 관측된 정규식생지수와 비교 검증을 실시하였다. 그 결과 16일 단위와 8일 단위 NDVI 모두 좋은 결과를 나타내었다. 이러한 결과를 토대로 COMS의 활용 가능성을 확인할 수 있었으며 추후 수문 생태학적 연구에 중요한 자료로 사용될 수 있을 것이다.