신경망기법과 보조자료를 사용한 원격측정 토양수분자료의 Downscaling기법 개발

서지정보

· 발행기관 : 한국수자원학회
· 수록지 정보 : 한국수자원학회 논문집 / 37권 / 1호 / 21 ~ 29페이지
· 저자명 : 김광섭, 이을래

초록

국내에서 예상되는 물부족 현상을 극복하기 위해서는 수문 현상의 이해를 통한 수자원의 안정된 확보, 관리, 개발 등 수자원 관련 기술력의 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 10km 는 중․소규모 지역의 수문․기상모델 적용에 한계를 가진다. 목적에 따라 각 모델들이 필요로 하는 입력자료의 격자크기가 다른 반면 각 모델에 대한 적합한 크기의 격자를 가진 다양한 입력자료의 부재는 토양수분자료에 대한 적합한 downscaling 기법을 필요로 한다. 사용 가능한 보조자료와 토양수분의 선형상관관계는 상당히 낮으므로 이들 상호관계를 선형관계의 합으로 나타내는데 한계를 가진다. 그러므로 본 연구에서는 physically-based 분리기법과 자료들간의 비선형 상관관계를 나타내는데 적합한 신경망 기법을 이용한 downscaling 기법을 개발하였다. 개발된 downscaling 기법은 Washita' 92 실험으로부터 획득된 토양수분 및 보조자료를 사용하여 4km 자료를 0.2km 자료로 downscaling 하였으며 출력자료는 기존의 전형적기법에 의하여 smoothing된 자료보다 개선된 결과를 보여주었다.

참고자료

· 없음