Assessment and merging technique for GPM satellite precipitation product using ground based measurement

Baik, Jongjin,Park, Jongmin,Kim, Kiyoung,Choi, Minha 한국수자원학회 2018 한국수자원학회논문집 Vol.51 No.2

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. Precipitation is a key variable to enhance the understanding of water cycle system and secure and manage the water resources efficiently. In this study, we evaluated the feasibility of GPM precipitation datasets through comparison with the 92 ASOS sites in South Korea during 2015. Additionally, three merging techniques (i.e., Geographical Differential Analysis, Geographical Ratio Analysis, Conditional Merging) were applied to improve accuracy of precipitation by fusing the advantages from point and satellite-based datasets. The results of this study are as follows. 1) GPM dataset indicated slightly overestimation with compared ASOS dataset, especially high uncertainties in summer season. 2) Validation of three merging techniques through jackniffe cross-validation showed that uncertainty were decreased as the spatial resolution increased. Especially, conditional merging showed the best performance among three methods.

A study on the analyzing of uncertainty for actual evapotranspiration: flux tower, satellite-based and reanalysis based dataset

Baik Jongjin,Jeong Jaehwan,Park Jongmin,Choi Minha 한국수자원학회 2019 한국수자원학회논문집 Vol.52 No.1

본 연구에서는 인공위성 및 재분석 자료인 Global Land Data Assimilation System (GLDAS), Global Land Evaporation Amsterdam Model (GLEAM), MOD16의 실제증발산량 산출물을 활용하여 한국수자원조사기술원(Korea Institute of Hydrological Survey, KIHS)에서 관리하고 있는 청미천(cheongmicheon farmland site, CFK)과 설마천(seolmacheon site, SMK) flux tower에서 검증하였고, Triple collocation (TC) 방 법을 활용하여 자료간의 불확실성 및 상관성분석을 수행하였다. 플럭스타워와의 검증 결과에서는 전반적으로 GLEAM>GLDAS>MOD16순으로 좋은 결과를 나타내었으며, 세가지 산출물의 조합(S1: flux tower vs. GLDAS vs. MOD16, S2: flux tower vs. GLDAS vs. GLEAM, S3: flux tower vs. GLEAM vs. MOD16)을 통한 TC 결과에서는 청미천(설마천)에서 GLEAM>GLDAS>MOD16>flux tower (GLDAS>GLEAM>MOD16>flux tower)순으로 좋은 결과를 나타내었다. TC 분석 결과에서 Flux tower의 error variance와 correlation coefficient가 상대적으로 좋은 결과를 나타내지 못하였으므로, 한반도 지역에서 인공위성과 재분석 자료(GLDAS vs. GLEAM vs. MOD16)만을 활용하여 TC를 적용하였다. 그 결과, GLDAS 와 GLEAM이 한반도 영역에서 낮은 error variance 와 높은 correlation coefficient를 나타낸 반면, MOD16의 경우, 농지에서 낮은 correlation coefficient과 높은 error variance를 나타내었다. In this study, the actual evapotranspiration products of Global Land Data Assimilation System (GLDAS), Global Land Evaporation Amsterdam Model (GLEAM) and MOD16, which are satellite- and reanalysis-based dataset, were validated at the flux tower sites (i.e., CFK and SMK) managed by Korea Institute of Hydrological Survey, and the uncertainty and correlation analysis were conducted using Triple Collocation (TC) method. The result of validation with the flux tower showed better agreement in the order of GLEAM> GLDAS>MOD16. At the result of three combinations (S1: flux tower vs. GLDAS vs. MOD16, S2: flux tower vs. GLDAS vs. GLEAM, S3: flux tower vs. GLEAM vs. MOD16), the order of best to worst is GLEAM, GLDAS, MOD16, and flux tower for CFK (GLDAS> GLEAM>MOD16>flux tower for SMK). Since the error variance and correlation coefficients of the flux tower show relatively worse performance in TC analysis than the other products, By applying TC method to three products (GLDAS vs. GLEAM vs. MOD16), the uncertainty of each dataset were evaluated at the Korean Peninsula, As a results, the GLDAS and GLEAM performed reasonable performance (low error variance and high correlation coefficient), whereas results of MOD16 showed high error variance and low correlation coefficient at the cropland.

Merging technique for evapotranspiration based on in-situ, satellite, and reanalysis data using modifed KGE fusion method

Baik Jongjin,Jeong Jaehwan,Park Jongmin,Choi Minha 한국수자원학회 2019 한국수자원학회논문집 Vol.52 No.1

실제증발산 자료를 융합하기 위한 Modified Kling-Gupta efficiency Fusion (KGF)방법을 제시하였고, 인공위성 및 재분석 증발산 자료인 Global Land Data Assimilation System (GLDAS), Global Land Evaporation Amsterdam Model (GLEAM), MODIS Global Evapotranspiration Project (MOD16)를 활용하여 Simple Taylor skill’s Score (STS)와 비교하였다. 한반도와 중국의 세가지 land cover type(i.e., cropland, grassland, forest)을 가진 flux tower에서 비교 검증을 실시하였다. 실제증발산의 융합 방법인 STS와 KGF로 계산된 가중치의 결과를 확인하면, cropland와 grassland에서 재분석 자료(GLDAS, GLEAM)가 높은 가중치 영향을 나타내지만, forest에서 융합 방법에 따라 가중치 영향이 다르게 나타났다. 전반적으로 실제증발산 융합 방법 적용 결과의 비교에서는 cropland에서는 융합에 사용된 자료에 비하여 높은 개선이 이뤄지지 않았지만, grassland와 forest 에서는 개선이 이뤄졌다. 두 방법 중 KGF의 결과가 STS의 결과에 비하여 약간 개선되는 결과를 나타내었다 The modified Kling-Gupta efficiency fusion method to merge actual evapotranspiration was proposed and compared with the simple Taylor skill’s score method using Global Land Data Assimilation System (GLDAS), Global Land Evaporation Amsterdam Model (GLEAM), MODIS Global Evapotranspiration Project (MOD16), and the flux tower on three different land cover types over the Korean peninsula and China. In the results of the weights estimated from two actual evapotranspiration merging techniques (i.e., STS and KGF), the weights of reanalysis data (i.e, GLDAS and GLEAM) in cropland and grassland showed similar performance, while the results of weights are different according to the merging techniques in forest. Both two merging techniques showed better results than original dataset in grassland and forest. However, there were no improvement in cropland compared to the other land cover types. The results of the KGF method slightly improved compared to those of the STS in grassland and forest.

Estimation of the optimal evapotranspiration by using satellite- and reanalysis model-based evapotranspiration estimations

Baik, Jongjin,Jeong, Jaehwan,Choi, Minha 한국수자원학회 2018 한국수자원학회논문집 Vol.51 No.3

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. Accurate estimation of evapotranspiration is mightily important for understanding and analyzing the hydrological cycle. There are various methods for estimating evapotranspiration and each method has its own advantages and limitations. Therefore, it is necessary to develop an optimal evapotranspiration product by combing different evapotranspiration products. In this study, we developed an optimal evapotranspiration by fusing two satellite- and model-based evapotranspiration estimates, including revised remote sensing-based Penman-Monteith (RS-PM) and Modified Satellite-Based Priestley-Taylor (MS-PT) methods, Global Land Data Assimilation System (GLDAS), and Global Land Evaporation Amsterdam Model (GLEAM). The statistical analysis (i.e., correlation coefficients, index of agreement, MAE, and RMSE) of combined evapotranspiration product showed to be improved compared to the individual model results. After confirming the overall results, in future studies, advanced data fusion techniques will be used to obtained improved results.

Multi-satellite-based water budget components in South Korea

Baik, Jongjin,Choi, Minha Springer-Verlag 2018 Environmental Earth Sciences Vol.77 No.3

Assessment of satellite- and reanalysis-based evapotranspiration products with two blending approaches over the complex landscapes and climates of Australia

Baik, Jongjin,Liaqat, Umar Waqas,Choi, Minha Elsevier 2018 Agricultural and forest meteorology Vol.263 No.-

<P><B>Abstract</B></P> <P>Numerous evapotranspiration (ET) products with different spatio-temporal resolutions at continental and global scales have been developed by utilizing commonly available satellite imagery and ground-based observations. However, the developed ET products present large uncertainties that limit their operational hydro-meteorological applications, specifically in water limited regions where water consumption is competing. This study presents the uncertainties among four widely available ET (GLDAS, GLEAM, MOD16, and MERRA) products and then assesses the performance of two blending approaches (Maximize R and simple Taylor skill’s score; STS)) for generating a fused ET product using combinations of the above ET datasets in a dry continent (Australia) during the period of 2005–2014. The accuracy for all four ET products compared with Australian Water Resource Assessment Landscape (AWRA-L) ET dataset demonstrated large uncertainties across seven different land cover classifications and four different climate zones, with a coefficient of correlation (R) ranging between 0.1–0.85. GLEAM and GLDAS showed better agreement (R ∼ 0.8) over forest and cropland areas, respectively, while better performance of all products was noted in tropical regions compared with other climate zones in the region. Similarly, implementation of the two blending approaches to generate merged ET products revealed an overall higher contribution (>25%) from GLEAM followed by the GLDAS, while that of MOD16 was lowest (<20%) over various climatic zones as well as all of Australia. The accuracy assessment of the two merged ET products exhibited relatively better performance by reducing the Bias toward 0 and Root Mean Square Error (RMSE) of 0.2-0.4 mm/8day with an index of agreement (IOA) >0.8 compared with individual ET products under all climatic and land cover conditions. These statistical indicators explained the relatively large differences among the spatial distributions of fused ET and those of individual products. Among the two blending approaches, the STS method produced more reliable results compared to the accuracy of fused ET generated by the Maximize R method. This reason for this was the discrepancy in the number of datasets used to derive each merging method. The STS method allows combining all given datasets by providing their corresponding weights, whereas the Maximize R method employed the weights only based on the two best of the given products. Overall, the assessments made in the current study provide comprehensive insights on the quality and integration of four globally available ET products to benefit regional water users and the hydro-meteorological community on the basis of major landscape and climatic conditions over long time scales.</P> <P><B>Highlights</B></P> <P> <UL> <LI> Developed merged ET using two blending approaches over four different ET products. </LI> <LI> Uncertainty assessment of single/merged ET products with land-use and climate conditions. </LI> <LI> Merged ET exhibit reduced uncertainties for different climatic/biome types in Australia. </LI> <LI> ET<SUB>STS</SUB> (blended) outperformed the ET<SUB>Maximize R</SUB> (blended) and four (single) ET products. </LI> </UL> </P>

인공위성자료의 수자원 분야 활용

백종진(Jongjin Baik),김성균(Seongkyun Kim),김다은(Daeun Kim),최민하(Minha Choi) 대한토목학회 2017 대한토목학회지 Vol.65 No.3

다중 위성 자료(MODIS와 S-VIRRS)와의 비교를 통한 GK-2A AMI 지표면 온도의 지리적 요인에 따른 적절성 평가

백종진(Jongjin Baik),박종민(Jongmin Park),전창현(Changhyun Jun),이진욱(Jinwook Lee) 한국방재학회 2022 한국방재학회논문집 Vol.22 No.3

In this study, we evaluated the land surface temperatures (LSTs) retrieved from the GEO-KOMPSAT-2A (GK-2A) satellite AMI sensor by comparing them to LSTs measured at 106 ground-based stations (95 ASOS and 11 AAOS stations). In addition, the statistical performance of the GK-2A AMI LST was compared with those of LSTs retrieved from the MODIS and S-VISSR satellites. LSTs were evaluated in terms of inland versus coastal regions and at different inland elevations. A time series analysis of the entire study period confirmed that the GK-2A satellite yielded the smallest bias among four satellite-based LST products. The satellite-based LSTs also exhibited higher correlations with ground-based measurements in the inland region than in the coastal region. In addition, the difference in LSTs at the highest and lowest elevations was approximately 1 ℃. A comparison of the annual mean LST and observation frequency revealed that geostationary satellite-based LSTs tend to be overestimated because of the lower observation frequency (1/3 of the polar orbit satellite frequency). Overall, the GK-2A AMI LSTs can be used to analyze the spatiotemporal variations in the urban heat island effect and heat waves at fine-scale resolutions, while further topographical correction is recommended to improve their accuracy. 본 연구에서는 2020년의 천리안위성 2A호(GEO-KOMPSAT-2A, GK-2A)의 AMI (Advanced Meteorological Imager) 지표면 온도(Land Surface Temperature, LST) 자료와 종관기상관측소 95개소, 농업기상관측소 11개소의 LST 자료에 대해서 검증 및 분석하였다. 또한, 다중 인공위성 자료인 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)와 S-VISSR (Stretched-Visible and Infrared Spin-Scan Radiometer)의 지표면 온도와도 비교하였다. 지점 관측 자료를 기반으로 내륙과 해안, 그리고 내륙지역에서 고도에 따라 구분하여 LST를 분석하였다. 먼저 시계열 분석 결과, 대상 기간 동안 AMI의 시계열적 거동은 다른 위성 자료들과 비교하여 편차가 가장 적은 것으로 나타났다. 내륙과 해안 지역을 구분하여 분석하였을 때 인공위성 기반 LST의 결과는 해안보다 내륙에서 상관성이 높았으며, 평지와 높은 고도와의 온도 차는 약 1 ℃ 정도 차이를 나타났다. 인공위성 자료의 연평균 LST와 관측 횟수를 파악하였을 때, 극궤도 위성의 관측 횟수는 정지궤도 위성의 관측 횟수의 1/3 정도였으며, 이로 인한 연평균 LST가 과대 산정되는 결과를 나타내었다. 결론을 종합하면 다른 인공위성과 비교하였을 때 GK- 2A AMI LST의 활용 가능성은 높은 것으로 확인되었으나, 추후에는 지형적인 조건에 따른 보정이 필요할 것으로 보인다. GK-2A의 AMILST 자료를 활용한다면 열섬 및 폭염 분석에서 더욱 자세한 열변동성을 확인하는 데 도움이 될 것으로 판단된다.

시공간적인 인공위성 자료를 이용한 한반도 내에서의 증발산 산정의 평가

백종진(Baik, Jongjin),정재환(Jeong, Jae Hwan),최민하(Choi, Min ha) 대한토목학회 2016 대한토목학회 학술대회 Vol.2016 No.10

Landsat 8 자료를 이용한 2018년 대청호에서의 총인 및 영양상태 평가지표 추정 및 평가

백종진(Jongjin Baik),박종민(Jongmin Park),최민하(Minha Choi) 대한환경공학회 2020 대한환경공학회지 Vol.42 No.9

목적 : 호소의 수질에 대한 공간적인 분포 파악의 중요성이 대두됨에 따라서 공간적인 파악이 가능한 원격탐사 기법이 요구되었다. 본 연구는 대청호에서의 수질인자에 대하여 산정하고 부영양화에 대한 분석을 하기 위하여 영양상태 평가지수를 파악하였다. 방법 : 대청호 측정 지점 중 2018년에 수질인자인 총인(Total Phosphorus, TP)을 관측하는 측정 데이터와 해당 시기의 Landsat 8에 대한 광학 영상을 확보하였다. 수집한 자료를 기반으로 Landsat 8의 밴드와 그 조합을 통해 단계적 다중 선형 회귀 분석(stepwise analysis)을 사용하여 인공위성 기반의 총인에 대한 회귀식을 산정하였다. 이렇게 산정된 총인에 대한 공간적 분포를 기반으로 Aizaki’s TSI를 산정함으로써 대청호의 영양상태를 평가하였다. 결과 및 토의 : 추정된 회귀식을 통해서 산정된 인공위성 기반의 TP와 지점 기반 TP의 통계학적 분석의 결과는 R²이 0.956, p-value는 0.022로 높은 수준의 유의성을 나타내었다. 지점 기반의 수질 측정 데이터의 시계열을 확인하면, 강우의 영향이 수질에 대한 직접적인 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 영향은 인공위성 기반의 TSI의 결과에서도 확인할 수 있다. 인공위성 기반의 TSI의 결과에서 강우가 발생하기 전인 2018년 8월 22일에는 빈영양상태를 나타내고 있으며, 강우 발생 후에 관측된 2018년 10월 25일의 결과를 확인하면 중영양화 상태와 부영양 상태로 평가되었다. 결론 : 인공위성이 수질 관측에서 호소 내에서의 광역 감시 도구 역할을 할 수 있는 활용성 및 통찰력에 도움이 될 것으로 판단된다. Objectives : Remote sensing of water quality parameters (WQPs) has been widely applied along with the emerging importance of obtaining the spatial pattern of water quality at inland reservoir. This study retrieved the Total Phosphorus (TP) via remote sensing imagery at Daecheong reservoir and used it for acquiring the spatial distribution of Trophic State Index (TSI). Methods : First, stepwise regression for TP was established using the ground-based TP measurement and reflectance of Landsat 8 collocated in space and time. With the developed regression model, we estimated the spatial distribution of TSI and evaluated the severity of eutrophication at Daecheong reservoir. Results and Discussion : The result confirmed that predicted TP yielded reasonable statistics compared against measured TP with R2 of 0.956 and p-value of 0.022. Seasonal variation of TP was highly influenced by the precipitation. Similarly, precipitation also influenced to the spatial pattern of TSI. Before the rainfall event (e.g., August 22 2018) at Daecheong reservoir, TSI metric indicated the oligotrographic stage. However, TSI of Daecheong reservoir after the rainfall (e.g., October 25 2018) indicated the mesotrophic and eutrophic stage. Conclusions : These results confirmed that the retrieval of WQP from remote sensing imagery can serve as a robustness tool to monitor the water quality over the large scale area.