신경망기법과 보조 자료를 사용한 원격측정 토양수분자료의 Downscaling기법 개발

김광섭; 이을래

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신경망기법과 보조 자료를 사용한 원격측정 토양수분자료의 Downscaling기법 개발 KCI 등재

Development a Downscaling Method of Remotely-Sensed Soil Moisture Data Using Neural Networks and Ancillary Data

김광섭, 이을래

언어KOR
URLhttps://db.koreascholar.com/Article/Detail/25233

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한국수자원학회 논문집 (Journal of Korea Water Resources Association)

Vol. 37 No. 1 (2004.01)
pp.21-29

한국수자원학회 (Korea Water Resources Association)

초록

국내에서 예상되는 물부족 현상을 극복하기 위해서는 수문 현상의 이해를 통한 수자원의 안정된 확보, 관리, 개발 등 수자원 관련 기술격의 발전이 필수적이라 하겠다. 물순환계통의 올바른 이해와 적합한 모형의 개발 및 검증을 위해서는 강우 및 토양수분의 대규모 원격측정이 필수적일 뿐 아니라 관측 격자 내에서 일어나는 변화도에 대한 이해가 필요하다. 가까운 장래에 예상되는 전구 관측 토양수분자료의 격자크기인 10km는 중ㆍ소규모 지역의 수문ㆍ기상모델 적용에 한

키워드

토양수분 보조자료 신경망 기법 Downscaling Soil Moisture Downscaling Ancillary Data Neural Network

저자

김광섭(경북대학교 공과대학 토목공학과) | Kim Gwang-Seob
이을래(한국건설기술연구원) | Lee Eul-Rae

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