Heatwaves are one of the most common phenomena originating from changes in the urban thermal environment. They are caused mainly by the evapotranspiration decrease of surface impermeable areas from increases in temperature and reflected heat, leading to a dry urban environment that can deteriorate aspects of everyday life. This study aimed to calculate daily maximum ground surface temperature affecting heatwaves, to quantify the effects of urban thermal environment control through water cycle restoration while validating its feasibility. The maximum surface temperature regression equation according to the impermeable area ratios of urban land cover types was derived. The estimated values from daily maximum ground surface temperature regression equation were compared with actual measured values to validate the calculation method’s feasibility. The land cover classification and derivation of specific parameters were conducted by classifying land cover into buildings, roads, rivers, and lands. Detailed parameters were classified by the river area ratio, land impermeable area ratio, and green area ratio of each land-cover type, with the exception of the rivers, to derive the maximum surface temperature regression equation of each land cover type. The regression equation feasibility assessment showed that the estimated maximum surface temperature values were within the level of significance. The maximum surface temperature decreased by 0.0450˚C when the green area ratio increased by 1% and increased by 0.0321˚C when the impermeable area ratio increased by 1%. It was determined that the surface reduction effect through increases in the green area ratio was 29% higher than the increasing effect of surface temperature due to the impermeable land ratio.

최근 기후에 대한 관심이 증가하면서 전국단위 뿐만 아니라 지역 단위에서도 기후 지도가 필요하게 되었다. 본 연구에서는 기상청에서 제공하고 있는 무인자동 기상관측장비(AWS) 자료와 LANDSAT 8호 열적외선 영상을 이용하여 지상 기온 분포도를 제작하는 과정을 제시하였다. 지상 기온 분포도 제작을 위하여 기존에 사용되었던 AWS 자료의 공간 보간 기법, 열적외선 영상으로 부터 지표 온도 추출 기법, AWS 자료와 위성영상을 이용한 지상 기온 추출 기법을 비교하고, 지상 기온 분포도에 적합한 지도 제작 기법을 파악하였다. 본 연구의 결과 지상 기온 분포도 제작을 위해 AWS 자료와 위성영상을 이용한 지상 기온 추출 기법이 가장 적합한 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 과정을 통하여 다양한 지역단위의 기후 지도를 제작할 수 있을 것으로 예상된다.

In this study, the estimation of the temperature distribution of Jeju Island with coastal ocean derived from the thermal band of Landsat 7/ETM+ of January 6, 2003 was carried out. For the computation of the temperature of the island and the coastal ocean based on the thermal band, we used NASA method wiich is the 8 bit Digital Number(DN) converted into spectral radiance. The computed results showed that the land temperature variations were from 0 to 12 Celsius degrees, and a good agreement with the observation ones based on the method. However, the ocean surface temperature was not much changed ground 15 degree since the water was well mixed between the coastal and the offshore ocean. The interesting results were that the temperature distributions of the southern part(Seogwipo City) of Jeju Island were higher than those of the north one(Jeju City) by more than 2 Celsius degree at the same height although the distance between the Jeju and the Seogwipo is only about 35km in winter season. The reason was found that the solar irradiance intensity of the south part was stronger than the north one by Halla mountain in winter season only. From the results, we found that the seasonal variations of solar irradiation and the height of Mt. Halla were an important role of temperature distribution of Jeju Island.

열적외선 위성영상은 저비용으로 안전하게 지표온도를 추정할 수 있으며, 따라서 열적외선 위성영상을 활용하는 것으로 화산활동의 전조현상 모니터링이 가능하다. 그러나, 지표온도를 추정하기 위해 필요한 요소인 지표의 복사율 결정과 대기효과 보정은 쉽지 않기 때문에, 높은 정밀도를 기대하기 어렵다는 단점이 존재해왔다. 이에 본 연구에서는 최근 개발된 LSTD(Land Surface Temperature Difference)기법을 활용하여, 높은 정밀도의 지표온도 추정방법을 제안하고자 한다. 이 방법은 임의의 기준점으로부터 상대적인 지표온도의 차이를 구하는 것으로 대기효과를 보정하며, 복사율이 잘 알려진 식생지역에 한정적으로 적용함으로써 0.5K 이하의 높은 정밀도의 지표온도 추정이 가능한 것으로 알려져있다. 이 방법은 1) 대기효과 보정, 2) 식생지역의 추출, 3) 기준점의 지표온도로부터 상대적인 지표온도차 계산 및 4) 온도감률로부터 지형효과 보정의 단계로 이루어진다. 제안된 방법의 실험을 위하여, 화산활동이 활발한 아프리카의 Nyiragongo화산과 최근 전조현상이 발생하고 있는 백두산을 연구지역으로 선정하였으며, 열적외선 밴드를 탑재한 Landsat TM/ETM+ 영상을 수집하였다. 제안된 방법은 식생지역에만 적용되는 것으로서 공간적인 한계가 있으나, 높은 정밀도로 지표온도의 추정이 가능하기 때문에 화산활동의 전조현상을 관측할 수 있을 것으로 기대된다.

지표면 온도는 수문기상학에서 매우 중요한 인자로써 지면-대기의 상호순환을 이해하는 데 필수적인 요소이다. 따라서 지표면 온도를 정확하게 산출하기 위한 연구가 이루어지고 있다. 그러나 국내에서는 현재까지 시·공간적으로 일정한 자료를 대상으로 한 연구가 미흡한 상황이다. 본 연구에서는 국내 최초의 정지궤도 위성인 Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS)의 지표면 온도 자료를 사용하여 MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 센서를 탑재한 위성(Terra/Aqua)에서 제공되는 지표면 온도와 비교·분석을 실시하였다. 또한, COMS 자료의 정확성 확인을 위하여 지상관측지점의 자료와 비교하였다. 그 결과 MODIS와의 비교에서는 COMS가 Aqua/Terra에 비하여 전체적으로 과소산정되었으며, Aqua보다는 Terra와 비슷한 경향을 가지고 있는 것을 확인할 수 있었다. 지상 관측 일평균자료와의 비교에서도 COMS가 과소 산정되는 것으로 나타났다. 각각의 오차는 알고리즘 사용 인자의 차이, 자료의 시간적 차이, 외부적인 요인 등으로 인해 발생하는 것으로 판단된다. 그러나 전체적인 경향성이 비슷한 것으로 나타나 COMS의 활용 가능성을 확인할 수 있었으며, 추후보다 정확한 검·보정에 대한 연구가 필요한 실정이다.

화산재해대응을 위하여 화산분화의 전조를 모니터링하고 분화 시 피해규모 및 범위를 사전에 예측하는 것이 중요하다. 그러나 최근에 이슈가 되고 있는 백두산의 경우 공간적으로 중국과 북한의 접경지역이며, 정치적인 이유로 접근이 불가능하여 해당 국가의 공조가 전제되지 않은 상태에서는 직접적인 모니터링이나 관측 및 대응을 위한 정보를 확보할 수가 없다. 따라서 본 연구에서는 백두산 분화에 대비 대응에 활용하기 위한 목적으로 Landsat TM과 ETM＋적외선 위성영상을 이용하여 백두산의 온도변화를 관측하는 것이 가능한지를 확인하였다. 1988년부터 2012년까지 Landsat TM과 ETM＋영상 102장(TM 30장, ETM＋72장)중에서 구름이 없고 눈으로 덮히지 않은 영상 4장을 본 연구를 위하여 선택하였다. 선택된 자료는 백두산에 이상이 있다고 알려진 시기와 그렇지 않은 시기의 영상을 각각 2장씩 포함한다. Landsat 영상의 3번 밴드와 4번 밴드를 이용하여 우선 정규식생지수(NDVI, normalized difference vegetation index)를 계산하고 이로부터 복사율(emissivity)을 유추하였고, 6번 밴드를 이용하여 지표 온도를 계산하였다. 본 연구에서는 관측된 네 장의 지표온도자료로부터 백두산 외곽지역에서 내부로의 온도변화를 확인한다.

Comparison study on the land surface temperatures, which are calculated from four different algorithms for MODIS data, was carried out and the characteristics of each algorithm on land surface temperature estimation were also analysed in this study. Algorithms, which are well used for various satellite data analysis, in the comparisons are proposed by Price, Becker and Li, Ulivieri et al., and Wan. Verification of estimated land surface temperature from each algorithm is also performed using observation based regression data. The coefficient of determination (R2) for daytime land surface temperature estimated from Wan's algorithm is higher than that of another algorithms at all seasons and the value of R2 reach on 0.92 at spring. Although R2 for Ulivieri's algorithm is slightly lower than that for Wan's algorithm, the variation pattern of land surface temperature for two algorithms are similar. However, the difference of estimated values among four algorithms become small at the region of high land surface temperature.