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Landsat ETM+ 영상을 이용한 서울시 자동기상관측지점(AWS) 주변의 열 환경 분석

Analysis of Urban Thermal Environment Properties using Landsat ETM+ in Seoul

권영아
한국도시지리학회|2006.04|한국도시지리학회지 (Journal of the Korean Urban Geographical Society)|제9권 제1호|pp. 147-157

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Landsat ETM+Surface Temperatureland-use자동기상관측지점토지이용유형지표 온도Lansat ETM+열밴드.AWS (Automatic Weather Station)Thermal band.
주제분류지리학

초록

도시 지역에서 기온은 토지피복이나 토지이용상태에 따라서 많은 영향을 받고 있기 때문에 토지이용 유형과 기온 분포간의 관계를 규명하는 것은 중요하다. 특히 자동기상관측지점 주변의 토지이용유형에 따른 열 환경 분석은 점 자료를 면 자료로 확대 해석할 수 있는 기초자료를 제공하므로 필요하다. 이를 위해 위성영상 자료인 Landsat ETM+ 열밴드를 이용하여 서울 AWS 주변의 온도분포를 토지이용 유형별로 분석한 결과 공업지, 상업지, 주상복합지, 주거지 순으로 온도가 높았고, 녹지와 수괴 지역은 시가지의 특성을 나타내는 지역보다 최대 4℃ 정도 낮았다. 이처럼 점 자료로 이루어진 AWS의 기온 자료는 주변 토지이용상태와 밀접한 관련을 가지고 있으므로 향후 자료 이용에 있어서 이를 고려해야만 한다. 또한 기온 추정 알고리즘도 앞으로 동일 시간대의 실측 자료와 위성 자료가 집적되어 위성영상에서 추출한 지표 온도로부터 기온을 추정하는 알고리즘을 토지이용 유형별로 개발하여 적용한다면 좀 더 정확한 결과를 도출할 수 있을 것이다. 이러한 결과는 앞으로 점 자료를 면자료로 확대 해석해야 하는 기후 연구에 있어 관측지점의 부재로 인한 한계성을 보완할 수 있는 대안책이 될 것이다.

Abstract

As the air temperature is influenced by land cover or landuse in urban area, it is important to analyze the relationship between land-use type and air temperature. In this study, surface temperature which was extracted from Landsat ETM+ (Enhanced Thematic Mapper) band 6 was compared and analyzed with the AWS (Automatic Weather Station) observation data for studying urban heat environment properties. The results presented that the spatial distribution of urban surface temperature was very different depending on various land-use of surrounding areas. In the horizontal distribution of air temperature, warm area appears in the densely built-up commercial or industrial region of city. If the algorithm which can estimate the surface temperature from Landsat ETM+ thermal data by land-use type, is developed, it might be regarded as one of the most effective methods to analyze climatological point data.

참고문헌 (40)

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