Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies (한국지리정보학회지)

The Korean Association of Geographic Information Studies (한국지리정보학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

Estimation of Drought Index Using CART Algorithm and Satellite Data

CART기법과 위성자료를 이용한 향상된 공간가뭄지수 산정

  • Kim, Gwang-Seob (Dept. of Civil Engineering, Kyungpook National University) ;
  • Park, Han-Gyun (Dept. of Civil Engineering, Kyungpook National University)
  • 김광섭 (경북대학교 건축토목공학부) ;
  • 박한균 (경북대학교 건축토목공학부)
  • Received : 2010.01.08
  • Accepted : 2010.03.18
  • Published : 2010.03.30
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

Drought indices such as SPI(Standard Precipitation Index) and PDSI(Palmer Drought Severity Index) estimated using ground observations are not enough to describe detail spatial distribution of drought condition. In this study, the drought index with improved spatial resolution was estimated by using the CART algorithm and ancillary data such as MODIS NDVI, MODIS LST, land cover, rainfall, average air temperature, SPI, and PDSI data. Estimated drought index using the proposed approach for the year 2008 demonstrates better spatial information than that of traditional approaches. Results show that the availability of satellite imageries and various associated data allows us to get improved spatial drought information using a data mining technique and ancillary data and get better understanding of drought condition and prediction.

지상관측망 자료를 이용하여 산정한 표준강수지수(SPI)와 파머가뭄지수(PDSI)는 가뭄의 시기와 심도를 설명하는 지수이지만, 가뭄의 공간적인 상세분포를 설명하기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 데이터마이닝 기법의 하나인 CART기법과 MODIS NDVI, MODIS LST, 토지피복, 강우량, 평균기온 및 지상관측망 자료로부터 산정한 표준강수지수 및 파머가뭄지수자료를 이용하여 기존 가뭄지수보다 향상된 공간해상도를 가진 가뭄지수를 산정하였다. 2008년 남부지방에 발생한 가뭄에 대한 공간분포를 파악하기 위하여 제안된 방법에 따라 계산된 상세가뭄지수는 기존 가뭄지수보다 공간분포를 잘 나타내는 것으로 판단된다. 원격탐사와 같은 광역 상세 정보에 대한 관측기술의 발달과 다양한 자료가 가용해진 시점에서 데이터마이닝 기법을 활용한 상세 가뭄정보 생산은 가뭄 현황파악과 예측개선에 도움을 줄 것으로 판단된다.

Keywords

References

  1. 권형중, 임혁진, 김성준. 2007. SWSI 가뭄지수를 보완한 농촌용수구역 단위의 가뭄 평가. 한국지리정보학회지 10(1):22-34.
  2. 김광섭, 박한균, 박찬희. 2008. 위성영상과 지상관측망 자료를 연계한 금호강 유역의 가뭄지수 적용성 분석. 제34회 대한토목학회 정기 학술대회 발표논문집. 3620-3624쪽.
  3. 김보경, 김상단, 이재수, 김형수. 2006. 가뭄의 시공간적 분포 특성 연구: 가뭄심도-가뭄면적-가뭄지속기간 곡선의 작성. 대한토목학회논문집. 26(1B):69-78.
  4. 류재희, 윤용남, 이동률, 안재현. 2001. 가뭄평가를 위한 가뭄지수의 비교연구. 한국수자원학회 학술발표논문집(I). 122-127쪽.
  5. 박정술, 김경탁, 이진희, 이규성. 2006. 봄 가뭄평가를 위한 다중시기 MODIS 영상의 적용성 분석. 한국지리정보학회 논문집. 9(4):176-192.
  6. 박정술, 김경탁. 2009. 가뭄모니터링을 위한 MODIS NDVI의 활용성 평가: 가뭄지수와의 비교를 중심으로. 한국GIS학회지 17(1):117-129.
  7. 변성호, 강현직, 한정우, 김태웅. 2008. 의사결정 나무모형을 이용한 유역내 구조적 홍수방어 대안 도출. 대한토목학회논문집. 28(1B):33-40.
  8. 송은태. 2004. CART에서 변수선택 편의에 관한 연구. 서울대학교 대학원 석사학위 논문.
  9. 신사철, 김철준. 2003. 우리나라에서의 가뭄 발생지역 판별을 위한 식생지수(NDVI)의 적용성에 관한 연구. 한국수자원학회논문집. 36(5):839-849.
  10. 신사철, 정수, 김경탁, 김주훈, 박정술. 2006. NDVI를 이용한 가뭄지역 검출 및 부족수분량 산정. 한국지리정보학회 논문집. 9(2):102-114.
  11. 신수현. 2005. 다중시기 정규식생지수를 이용한 가뭄지수의 한반도 적용성 분석. 인하대학교대학원 석사학위논문.
  12. 윤용남, 안재현, 이동률. 1997. Palmer의 방법을 이용한 가뭄의 분석. 한국수자원학회논문집. 30(4):317-326.
  13. 이재명, 김태호, 이용택, 원제무. 2008. CART분석을 이용한 교통사고예측모형의 개발. 한국도로학회논문학회논문집. 10(1):31-39.
  14. 조홍래, 정종철. 2006. 강우자료에 대한 공간보간 기법의 적용. 한국GIS학회지 14(1):29-41.
  15. Breiman, L. 1996. Bagging Predictors. Machine Learning 24(2):123-140.
  16. Brieman, L., Friedman, J., Olshen, R.A., Stone, C.J. 1984. Classification and Regrression Trees. Chapman & Hall, New York, USA.
  17. De''ath, G., and Fabricius, K.E. 2000. Classification and regression trees: a powerful yet simple technique for ecological data analysis. Ecology 81:3178-3192. https://doi.org/10.1890/0012-9658(2000)081[3178:CARTAP]2.0.CO;2
  18. Gutman, G.G. 1990. Towards Monitoring Droughts from Space. Journal of Climate 3:282-295. https://doi.org/10.1175/1520-0442(1990)003<0282:TMDFS>2.0.CO;2
  19. Fayyad, U., Piatetsky-Shapiro, G., Smyth, P., and Uthurusamy, R. 1996. Advances in knowledge discovery and data mining. The MIT Press, Boston, USA.
  20. Ji L., Peters A. 2003. Assessing vegetation response to drought in the northern Great Plains using vegetation and drought indices. Remote Sensing of Environment 87(1):85-98. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(03)00174-3
  21. Kogan, F.N. 1995. Application of Vegetation Index and Brightness Temperature for Drought Detection. Advances in Space Research 15(11):91-100. https://doi.org/10.1016/0273-1177(95)00079-T
  22. Mckee, T.B., Doesken, N.J., and Kleist, J. 1995. Drought Monitoring with Multiple Times Scales. 9th Conference on Applied Climatology. Dallas, TX, January, 15-20 1995. pp.233-236.
  23. Palmer, W.C. 1965. Meteorological drought. Research paper. No. 45. U.S. Weather Bureau, USA.
  24. Rouse J.W., Haas R.H., Schell J.A. and Deering D.W. 1974. Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS. Proceedings of the Third Earth Resources Technology Satellite-1 Symposium, December 10–14, 1973. Vol. 1, pp.301-317.
  25. Tadesse, T., Wilhite, D.A., Harms, S.K., Hayes, M.J., and Goddard. S. 2004. Drought Monitoring Using Data Mining Techniques: A Case Study for Nebraska, USA. Natural Hazards 33(1):137-159. https://doi.org/10.1023/B:NHAZ.0000035020.76733.0b
  26. Thornthwaite, C. W., and Mather, J. R. (1955). The water balance. Publications in Climatology 8(1) Drexel Institute of Technology, USA.

Cited by

  1. 관측 자료를 이용한 가뭄지수의 평가 vol.44, pp.8, 2010, https://doi.org/10.3741/jkwra.2011.44.8.639
  2. The Effects of Spatial Patterns in Low Resolution Thematic Maps on Geostatistical Downscaling vol.27, pp.6, 2010, https://doi.org/10.7780/kjrs.2011.27.6.625