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자료유형
학술저널
저자정보
김영호 (부경대학교) 김광진 (부경대학교 지구환경시스템과학부) 이수진 (부경대학교) 김지원 (부경대학교) 이양원 (부경대학교)
저널정보
한국지도학회 한국지도학회지 한국지도학회지 제17권 제3호
발행연도
2017.1
수록면
109 - 121 (13page)

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토양수분은 지구의 에너지수지와 지면-대기 상호작용에 관여하는 중요한 수문기상학적 인자이므로, 토양수분의 정확한관측과 시공간적 변화양상의 파악은 지구환경 연구에 있어 매우 중요하다. 토양수분의 지상관측은 정확도가 높으나 점단위 관측이므로 공간적 연속성이 없다는 단점이 있고, 위성관측은 공간적 연속성을 가지지만, 정확도와 공간해상도가 낮은 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 토양수분 자료의 품질향상을 위하여, 위성자료와 기상자료를 이용한 딥러닝 모델을 수립함으로써 우리나라500m 해상도의 일단위 토양수분함량을 산출하였다. 200회의 훈련-검증 반복실험을 통하여, 딥러닝 모델의 오차가 NASA의 목표치보다 더 양호한 결과를 산출하였으며, 지상관측치와의 일치도 역시 매우 높은 것으로 나타났다. 또한 우리나라 농지에 대한 토양수분분포도를 작성하여 농림, 수문, 재해 분야에 대한 활용가능성을 확인하였다
#Soil moisture content #Numerical weather prediction #Remote sensing #Artificial intelligence #Deep learnin

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참고문헌 (16)

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김광섭 / 2011 / 의사결정나무 분류와 인공신경망을 이용한 토양수분 산정모형 개발 / 대한토목학회 논문집B 31(2):155~163 dbpia 주재영 / 2010 / 수문기상자료를 이용한 설마천의 토양수분 예측 / 대한토목학회 논문집B 30(5):437~444 google schola Ahmad, S. / 2010 / Estimating soil moisture using remote sensing data : a machine learning approach / Advances in Water Resources 33(1):69~80 google schola Breiman, L. / 2001 / Random forests / Machine Learning 56(1):5~32 google schola Chai, S. S. / 2010 / Use of soil moisture variability in artificial neural network retrieval of soil moisture / Remote Sensing 2(1):166~190 google schola

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