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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
최유정 (세종대학교) 염재홍 (세종대학교)
저널정보
한국측량학회 한국측량학회 학술대회자료집 2018 한국측량학회 정기학술발표회
발행연도
2018.4
수록면
237 - 240 (4page)

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지표면 온도를 연구하기 위해서는 높은 시간해상도와 공간해상도를 갖는 온도 지도가 필요하다. 현재 온도 데이터를 이용할 수 있는 대표적인 자료는 위성 영상과 AWS(Automatic Weather System)데이터이다. 위성 영상의 경우 지표면의 온도를 연속적으로 알 수 있지만 시간 해상도나 공간 해상도의 제약이 있다. 반대로 AWS 데이터는 서울시의 26지점에 대하여 온도를 시간 별로 알 수 있지만 동보다 높은 해상도를 갖지 못한다. 따라서 위성 영상 자료는 매일 단위의 높은 공간해상도를 갖도록 다운스케일링을 수행해야하고, AWS 데이터는 지점 데이터이므로 연속적인 데이터로 보간해 행정구역인 동보다 정밀한 온도 지도를 확보해야 할 필요가 있다. 본 연구에서는 위성 영상 데이터의 다운스케일링은 인공 신경망 기법을 이용하였고, AWS 데이터의 보간법은 크리깅을 이용하여 두 가지 기법의 정확도를 비교하였다.
#Downscaling #Geostatistics #Multi-layer Perceptron #Kriging

목차

요지
1. 서론
2. 연구 내용 및 방법
3. 결과분석
4. 결론
참고문헌

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