원격탐사 자료와 지형 기반 공간 보간법을 결합한 도시 기온 추정

국문 초록 (Abstract)

최근 도시 내 급격한 기상 변화로 인한 자연재해가 심각한 사회적 문제로 대두되고 있다. 도시의 자연 환경 변화에 대한 효과적인 예측과 대처를 위해서는 신뢰성 있는 기상 자료의 확보가 매우 중요하다. 이러한 맥락에서 본 연구는 도시의 기상 환경 중 기온에 초점을 맞춰, 보다 정확한 기온 추정을 위한 대안적 방법을 제시하였다. 특히, 시공간 해상도와 정확성을 높이기 위해 원격탐사 자료와 지형 기반 공간 보간법을 결합한 기온 추정 방법을 제시하였으며, 기존의 여러 추정 방법들과 비교·평가함으로써 제시된 추정법의 적용가능성을 검토하였다. 분석 결과, 각 추정 기법을 통한 기온 결과는 기온 추정값의 범위에 있어서는 유사한 결과를 보였지만 기온의 공간적 분포 특성은 매우 상이하게 나타났다. 특히, 원격탐사 자료를 활용하여 추정된 기온 분포는 토지피복 유형에 따른 차이를 잘 보여주며, 본 연구에서 제시한 추정 기법의 결과는 고도에 따른 기온차를 보다 뚜렷하게 보여줬다. 추정의 정확도에 있어서는 원격탐사 자료와 지형 기반 공간 보간법을 결합한 기온 추정 기법이 높은 정확도를 보여줬다. 종합적으로 본 연구에서 제시한 기온 추정 기법은 토지피복 유형과 고도에 따른 기온 변화를 잘 나타내는 동시에 원격탐사 자료를 활용한 기존의 기온 추정 기법들에 비해 정확도가 높아 기온 분포도와 같이 연속적 공간의 기온값을 정확하게 표현하는 데 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Natural disasters in urban area are becoming very serious social problems due to the rapid weather changes. In this sense, it is quite important to obtain reliable weather data for effective prediction and response to natural environmental change in the city. This study suggests an alternative method of more accurate estimation focusing on the temperature among various weather factors in the city. In particular, we introduce a method of estimating urban temperature for improving spatial-temporal resolution and accuracy, by combining remotely sensed imagery data and terrain based spatial interpolation. As a result of analysis, each of estimating methods has its own advantage of showing the spatial variations of temperature, while the ranges of estimated temperature are similar. Especially, estimating results from remote sensing data only seem to be proper for representing the temperature variation according to land cover types, and the suggested estimating method has an advantage of representing the temperature variation with surface elevation. Regarding the accuracy of estimation, our method combining remote sensing data and terrain based spatial interpolation performs very well with relatively high accuracy. Overall, the suggested temperature estimation in this research is more accurate compared with other estimation methods, and is highly capable of representing the spatial variation of temperature with respect to land cover type and elevation over surface. Therefore, we expect that our method can be utilized for presenting continuous temperature values more accurately including temperature surface map.

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