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

Mapping Technique for Heavy Snowfall Distribution Using Terra MODIS Images and Ground Measured Snowfall Data

Terra MODIS 영상과 지상 적설심 자료를 이용한 적설분포도 구축기법 연구

  • Kim, Saet-Byul (Dept. of Civil and Environment System Eng. Konkuk University) ;
  • Shin, Hyung-Jin (Dept. of Civil and Environment System Eng. Konkuk University) ;
  • Lee, Ji-Wan (Dept. of Civil and Environment System Eng. Konkuk University) ;
  • Yu, Young-Seok (Dept. of Civil and Environment System Eng. Konkuk University) ;
  • Kim, Seong-Joon (Dept. of Civil and Environment System Eng. Konkuk University)
  • 김샛별 (건국대학교 사회환경시스템공학과) ;
  • 신형진 (건국대학교 사회환경시스템공학과) ;
  • 이지완 (건국대학교 사회환경시스템공학과) ;
  • 유영석 (건국대학교 사회환경시스템공학과) ;
  • 김성준 (건국대학교 사회환경시스템공학과)
  • Received : 2011.07.15
  • Accepted : 2011.10.11
  • Published : 2011.12.30
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

This study is to make snowfall distribution map for the 4 heavy snowfall events of January 2001, March of 2004, December of 2005 and January of 2010, and compare the results for three cases of construction methods. The cases are to generate the map by applying IDW(Inverse Distance Weighting) interpolation to 76 ground measured snowfall point data (Snow Depth Map; SDM), mask out the SDM with the MODIS snow cover area (MODIS SCA) of Terra MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) (SDM+MODIS SCA; SDM_M), and consider the snowdepth lapse rate of snowfall by elevation (Digital Elevation Model; DEM) to the second case (SDM_M+DEM; SDM_MD). By applying the MODIS SCA, the SCA of 4 events was 62.9%, 44.1%, 52.0%, and 69.0% for the area of South Korea. For the average snow depth, the SDM_M decreased 0.9cm, 1.9cm, 0.8cm, and 1.5cm compared to SDM and the SDM_MD increased 1.3cm, 0.9cm, 0.4cm, and 1.2cm respectively.

본 연구는 2001년 1월, 2004년 3월, 2005년 12월 그리고 2010년 1월의 4개 폭설사상을 대상으로 3가지 적설심분포도를 구축하고 그 결과를 비교하고자 하였다. 첫째는 우리나라 76개의 지상기상관측소의 최심적설자료를 대상으로 IDW (Inverse Distance Weighting) 기법을 적용하여 구축한 경우(Snow Depth Map; SDM), 둘째는 SDM를 Terra MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) 영상에 의한 적설분포지역(Snow Cover Area; MODIS SCA)으로 추출한 경우(SDM+MODIS SCA; SDM_M), 셋째는 둘째 경우에 DEM (Digital Elevation Model)을 이용하여 고도에 따른 적설심 감률을 고려한 경우(SDM_M+DEM; SDM_MD)이다. 4개년도의 적설분포도를 작성한 결과, Terra MODIS 영상에 의한 적설분포면적은 남한면적($99,575.3km^2$)의 62.9%, 44.1%, 52.0%, 69.0% 였다. 3가지 경우에 대한 평균 적설심을 비교한 결과, SDM보다 SDM_M이 각각 0.9cm, 1.9cm, 0.8cm, 1.5cm 작게, SDM_M보다 고도를 고려한 SDM_MD는 1.3cm, 0.9cm, 0.4cm, 1.2cm 크게 나타났다.

Keywords

References

  1. 강수만, 신형진, 권형중, 김성준. 2005. NOAA /AVHRR 영상을 이용한 적설분포 및 적설심 추출기법 연구. 한국관개배수 12(2):45-52.
  2. 소방방재청. 2001. 재해연보.
  3. 소방방재청. 2004. 재해연보.
  4. 소방방재청. 2005. 재해연보.
  5. 신형진, 김성준. 2008. NOAA AVHRR 영상및 GIS 기법을 이용한 국내 주요 7개 댐 유역의 융설 매개변수 추출. 대한토목학회논문집B. 28(2B):177-185.
  6. 신형진, 김샛별, 박민지, 이재응, 김성준. 2011. 고도의 영향을 고려한 적설심 공간보간 기법 연구. 한국지리정보학회 춘계 학술발표논문초록집. 72쪽.
  7. 이경미, 이승호. 2006. 호남 지방의 국지적 강설 분포와 그 차이의 원인에 관한 연구. 대한지리학회지 41:457-469.
  8. 이승호, 천재호. 2003. 시베리아 고기압 확장시 호남지방의 강설분포. 대한지리학회지 38(2):173-183.
  9. 전종갑, 이동규, 이현아. 1994. 우리나라에서 발생한 대설에 관한 연구. 한국기상학회지 30(1):97-117.
  10. 하림. 2009. SEBAL 모형을 이용한 공간 증발산량 산정 기법 개발 및 평가. 건국대학교대학원 석사학위논문. 18쪽.
  11. Blackmore, S. and M. Moore. 1999. Remedial Correction of Yield Map Data. Precision agriculture 1(1):53-66. https://doi.org/10.1023/A:1009969601387
  12. Dorothy, K.H., A.R. George, L.F. James and V.K. Sujay. 2010. Development and evaluation of a cloud-gap-filled MODIS daily snow-cover product. Remote Sensing of Environment 114:496-503. https://doi.org/10.1016/j.rse.2009.10.007
  13. Salomonson, V.V. and L. Appel. 2004. Estimating fractional snow cover from MODIS using the normalized difference snow index. Remote Sensing of Environment 89:351-360. https://doi.org/10.1016/j.rse.2003.10.016
  14. Shin, H.J., G.A. Park and S.J. Kim. 2007. Tracing march 2004 and december 2005 heavy snowfall of South Korea using NOAA AVHRR images. Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers 49(3):33-40. https://doi.org/10.5389/KSAE.2007.49.3.033
  15. EOS Data Gateway https://wist.echo.nasa.gov.

Cited by

  1. Extraction of Heavy Snowfall Vulnerable Area for 3 Representative Facilities Using GIS and Remote Sensing Techniques vol.18, pp.1, 2015, https://doi.org/10.11108/kagis.2015.18.1.001
  2. Projection of Future Snowfall and Assessment of Heavy Snowfall Vulnerable Area Using RCP Climate Change Scenarios vol.35, pp.3, 2015, https://doi.org/10.12652/Ksce.2015.35.3.0545
  3. Assessment of Snowmelt Impact on Chungju Dam Watershed Inflow Using Terra MODIS Data and SWAT Model vol.34, pp.2, 2014, https://doi.org/10.12652/Ksce.2014.34.2.0457
  4. Spatial Rainfall Considering Elevation and Estimation of Rain Erosivity Factor R in Revised USLE Using 1 Minute Rainfall Data and Program Development vol.19, pp.4, 2016, https://doi.org/10.11108/kagis.2016.19.4.130
  5. 수자원분야의 위성영상 활용 현황과 전망 vol.51, pp.1, 2011, https://doi.org/10.11614/ksl.2018.51.1.105
  6. A Study on the Prediction of Daily Snowmelt Depth using Multiple Linear Regression vol.20, pp.6, 2011, https://doi.org/10.9798/kosham.2020.20.6.311