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원격 감지란?

원격 감지는 위성, 항공기, 또는 무인 항공기에 장착 된 센서를 사용하여 거리의 개체 또는 영역에 대한 정보를 얻는 과학입니다. 이러한 센서는 눈에 보이는 적외선 및 전자 레인지 밴드를 포함한 다양한 파장을 통해 반사 또는 방출 전자 방사선을 측정합니다. 수집 된 데이터는 지구 표면 및 대기의 물리적 및 화학적 특성을 나타내는 이미지 및 디지털 맵으로 처리 될 수 있습니다.

NASA의 Landsat 시리즈와 같은 원격 감지 플랫폼 인 물 자원의 맥락에서 유럽 우주국의 Sentinel 위성 및 NOAA의 GOES 위성은 중요한 관측을 제공합니다. 이 시스템은 다양한 기능을 제공합니다. 광 센서는 물 색상과 채식 건강을 감지합니다. 열 적외선 센서는 표면 수온을 측정합니다. 레이더 센서는 구름을 관통하고 표면 거칠기, 물체의 범위, 토양 습기를 측정 할 수 있습니다. 이러한 데이터 스트림의 조합은 지역적 모니터링, 지역적 모니터링, 지역적 모니터링 및 지역적 모니터링을 가능하게합니다.

Water Resource Management의 주요 응용 분야

지상 물 Extent와 동적인 감시

위성 이미지는 호수, 저수지, 강 및 습지의 일반 매핑을 허용합니다. Algorithms는 수 화소를 자동으로 분류하여 계절과 장기적인 변화를 추적하는 시간 시리즈의 생성을 가능하게 합니다. 이 정보는 수비 저장 관리, 홍수plain 평가 및 수압 충격을 모니터링하는 데 중요합니다. 예를 들어, Landsat 아카이브에서 만들어진 Global Surface Water Explorer는 지난 4 년 동안 지구의 표면 물의 진화를 문서화하거나 물 제조 업체의 정책 또는 물 정책에 대한 인식을 돕습니다.

물 품질 평가

엽산은 엽산, 엽산, 유기 물질 및 중단 된 세디먼트와 같은 수질 매개 변수를 추정 할 수 있습니다. 센틴 2 및 Landsat-8과 같은 센서는 엽산을 감지하는 중간 해결책 멀티 스펙트럼 밴드를 제공합니다. 엽산은 엽산 패턴을 감지합니다. 이 기능은 수질 표준의 시행을 지원하며 오염의 근원을 식별하고, 구약 전략을 안내합니다. 해안과 수국의 대기 상태는 공공 보건국의 특정 문제에 대한 도움을받습니다.

Drought와 물 Scarcity 감시

정상적인 차이 채권 지수 (NDVI), 채권 건강 지수 (VHI) 및 위성 강수 제품에서 표준화 된 Precipitation-Evapotranspiration Index (SPEI)와 같은 원격 감지 데이터에서 파생 된 단서 지수는 물 스트레스의 조기 경고를 제공합니다. 열 적외선 센서는 식물 물 적층을 나타내는 닫 온도 anomalies를 감지합니다. 이 지표는 정부의 준비 계획 및 도움을 위해 공급됩니다.

지상물 자원 추정

이 데이터는 데이터의 수집 및 사용 및 사용 및 사용의 제한을 포함, 데이터의 수집 및 사용, 데이터의 수집, 사용 및 사용, 데이터의 수집, 사용 및 사용, 데이터의 수집, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용, 사용

Mapping Illegal 물 철회 및 환경

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Snowpack 및 Glacier 모니터링

산적 지역, 눈과 얼음은 자연 물 보존제로 사용됩니다. NASA의 MODIS와 Sentinel-2 위성과 같은 원격 감지 시스템은 눈 커버 범위, 눈 물 동등한 (수동 전자 레인지 데이터 사용) 및 빙하 휴양 비율을 제공합니다. 이 정보는 다운 스트림 농업 및 수력 발전을위한 물 공급으로 공급됩니다. 정책은 댐 작업 및 가뭄 완화에 대한 결정은 종종 원격 감지에서 눈 팩 데이터에 의존합니다.

홍수 관리 및 위험 평가

센틴넬-1과 RADARSAT와 같은 레이더 센서는 특히 클라우드 커버와 야간 이미지를 얻을 수 있기 때문에 홍수 매핑에 효과적입니다. 주변의 홍수 넓이의지도는 비상 관리자 좌표, 손상을 평가하고 계획 법령 경로에 대한 도움을줍니다. 위성 아카이브에서 파생 된 역사 홍수 데이터는 토지 사용 계획 및 보험 정책 개발에 필수적인 홍수 위험지도의 생성을 지원합니다.

Water Policy로 원격 감지 통합의 이점

원격 감지 데이터 물 관리 정책으로 기존의 지상 기반 방법에 대한 무형적 이점을 제공합니다. 이러한 이점은 정부, 국제 기관 및 물 유틸리티 접근 거버넌스 방법의 재 형성을 의미합니다.

  • Cost- effective large-scale monitoring: 지상 기반 모니터링 네트워크는 설치 및 유지, 특히 원격 또는 반송 영역에서 비용이 절감됩니다. 원격 감지는 평방 킬로미터 당 비용의 일부에 지속적인 적용을 제공합니다.
  • 추세 분석에 대한 통계 데이터 아카이브]: 많은 위성 레코드는 4 십년간 이상의 확장. 이 장기적인 관점은 정책 제작자가 기후 중심의 변화를 감지하고 과거 정책의 효과를 평가하고, 과거의 정책의 유효성을 평가하고, 과거의 통계에 대한 벤치 마크의 현재 조건을 평가할 수 있습니다.
  • ] 초기 경고에 대한 실시간 및 근실한 데이터: 위성 관측은 시간 내에 처리되고 해체 될 수 있습니다. 이 속도는 홍수 앞의 댐에서 물 방출과 같은 작동 결정에 중요하거나 가뭄 응답 프로토콜을 활성화하는 것입니다.
  • Cross-border 투명성 및 협력: 반송 강 분지에서 원격 감지는 모든 riparian 국가가 사용할 수있는 목적 데이터 소스를 제공합니다. 이것은 물 할당에 분쟁을 줄이고 합동 관리 프레임 워크를 지원합니다 (예 : Mekong River Commission의 위성 데이터 사용에 대한).
  • 수압 모델과 결정 지원 시스템: 수압력, 할당된 리소스, 관리 시나리오를 예측하는 모델로 원격 감지 데이터 피드. 정부는 관찰된 토지 사용 및 기후 변수를 통합하는 "what-if"분석을 실행할 수 있습니다.
  • 현장 조사 비용 및 물류에 대한 감소]: 현장 캠페인 교체 또는 보완함으로써, 원격 감지는 시간과 노동, 돈, 인프라 유지 보수 또는 커뮤니티 아웃 리치와 같은 다른 정책 우선 순위에 대한 예산을 절약합니다.

도전과제

변화하는 잠재력에도 불구하고, 물 정책에서 원격 감지의 채택은 여러 장애물을 직면. 정책 제작자는 위성 데이터에 대한 과감도를 방지하기 위해 이러한 제한의 인식해야합니다.

Spatial와 임시 해결책 Constraints

무료 및 개방형 위성 (예 : Landsat, Sentinel-2)은 일반적으로 작은 물체 또는 좁은 스트림을 모니터링하는 데 충분한 10-30 미터의 공간 해상도를 제공합니다. 고해상도 상업 데이터 (sub-meter)는 일상적인 모니터링을위한 비용 효율적인입니다. Temporal resolution은 또한 도전을 포즈합니다. 일부 위성은 같은 위치를 거의 일마다 다시 불러 일하지만 중요한 사건 중 간격이 있습니다 (예 : 홍수가 발생할 수 있습니다.).

클라우드 커버 Interference

광학 센서는 구름을 통해 볼 수 없으며, 지속적으로 흐린 지구 (예 : 비가 내리는 계절 동안의 적대 영역)에서 믿을 수 없습니다. 레이더 센서 (예 : Sentinel-1)이 제한을 극복하면서 데이터 해석은 전문 알고리즘을 필요로하며 광학 데이터와 동일한 스펙트럼 정보를 제공하지 않을 수 있습니다.

기술 전문가 및 인프라 Gaps

원격 감지 데이터 처리 작업 가능한 정보 요구 숙련 된 분석가 및 강력한 컴퓨팅 인프라. 개발 국가의 많은 물 관리 기관은 대형 데이터 세트를 처리하기 위해 훈련 된 인력 또는 컴퓨팅 전력 부족. 이것은 외부 지원 및 지연 정책 통합에 의존성을 만듭니다.

데이터 검증 및 지상 Truthing

원격 감지 검색은 정확도를 보장하기 위해 situ 측정에 대해 검증되어야 합니다. 충분한 지상 관측 네트워크 없이, 위성 파생 제품은 비스듬한 비스듬한 비스듬한 원격 감지 데이터에 근거하여 정책 결정은 잘못된 결론 (예를들면, 지상 물 depletion 또는 과다한 보존 저장)에 지도할 수 있었습니다.

정책 및 기관 장벽

기술 능력이 존재하는 경우에도 기관 관성은 위성 데이터의 채택을 방해 할 수 있습니다. 전통적인 기관은 긴 설치 모니터링 절차를 변경하는 데 reluctant 일 수있다. 또한 법적 프레임 워크는 종종 물 권한 집행 또는 준수 모니터링에 대한 허용 증거로 위성 데이터를 명시적으로 인식하지 않습니다, 이는 점차 변화하지만.

사례 연구: 원격 감지 작업

캘리포니아의 Drought 관리

2012–2016 의뭄 동안, 캘리포니아의 수도 자원의 부서는 Landsat, MODIS 및 GRACE에서 스노우 팩, 토양 습기 및 접지 물의 침입을 모니터링했습니다. 데이터는 비상 사태 주문 및 지속 가능한 접지 물 관리 법 (SGMA)을 승인하여 요새 수준의 접지 물 지속 가능성 계획을 위임했습니다. Water Resources Remote Sensing Program[FLT:FLT:1]

Nile Basin의 간행물

Nile Basin은 데이터 공유와 함께 긴 투쟁했다. 원격 감지는 빅토리아 호수의 물 균형을 모니터링하기위한 중립 데이터 소스를 제공합니다, 블루 나일 헤드 워터, 그리고 그랜드 에티오피아 르네상스 댐 공기통. Nile Basin Initiative] 위성 파생 비우기, 증발 및 토지 커버 데이터의 사용을 촉진했다 협력 물 관리. 위성 관측은 그것의 반송에 영향을 미치는 영향에 영향을 갖는다.

인도의 국립 물 임무

인도의 Jal Shakti의 사역은 표면 물체를 모니터링하는 원격 감지를 사용하여 관개 효율을 평가하고 무단 접지 물 추출을 감지합니다. Bhuvan 포털] (인도 우주 연구 기관화)는 물체 매핑 및 변경 감지 도구를 제공합니다. 이 데이터는 National Water Policy 및 State-level Water 할당 계획을 알려, 특히 Maharashtra와 같은 다진 지역 및 Maharashtra.han과 같은 다진 지역.

Water Policy Framework에 원격 감지 통합

원격 감지는 전체 정책 영향을 실현하기 위해, 그것은 체계적으로 의사 결정 프로세스에 내장되어야한다. 이것은 여러 가지 조건을 가능하게한다 :

  • 데이터 접근성 및 개방 정책: 정부는 무료 및 개방 데이터 프로그램을 지원해야 합니다 (Copernicus 및 Landsat 프로그램과 같은) 표준 데이터 형식의 사용을 권장합니다.
  • 정원 건물: 물 관리자, 정책 분석가, 기술 직원을 위한 교육 프로그램 필수적입니다. 대학과 우주 기관과의 파트너십은 기술 개발을 가속화 할 수 있습니다.
  • 사용자 친화적 도구 개발: 직관적인 형식으로 원격 감지 제품을 제공하는 웹 기반 플랫폼(예: 물 범위, 가뭄 지수의 대쉬보드) 비-experts의 장벽을 낮출 수 있습니다.
  • 위성 증거의 법의 인식: 강제 행위에 대한 금지 증거로 위성 이미지로 명시적으로 허용하는 물 법은 준수를 강화합니다.
  • Multi-source integration: 원격 감지는 대체하지 않아야 합니다 – 지상 모니터링. 위성, 공수, 앉아 있는 관찰을 혼합하는 하이브리드 접근은 가장 강력한 정책 입력을 수 있습니다.

UN-Water과 ]UNESCO Intergovernmental Hydrological Program과 같은 국제기구는 SDG 모니터링, 특히 SDG 6 (클린 물 및 위생)에 대한 지구 관측의 사용을 적극적으로 촉진합니다. 그들의 가이드라인은 국가 물 정책 및보고 프레임 워크에 위성 데이터를 통합합니다.

미래 지향

향후 10 년은 물 자원 관리 정책에서 더 entrench 원격 감지를 할 것이라고 큰 진보를 약속합니다. 이머징 추세는 다음과 같습니다.

  • 위성 별자리]에서 더 높은 스팸 해결: 기업 및 기관은 하위 미터 해상도 (예: Planet Labs, Maxar)에서 매일 재방문하는 작은 위성의 별자리를 배치하고 있습니다. 이 작은 리서치, 운하 및 개별 관개 선구자의 모니터링을 가능하게 할 것입니다.
  • Hyperspectral sensors: NASA의 표면 생물학 및 지질학 (SBG)과 같은 미래 임무는 EnMAP 위성은 수백 개의 좁은 스펙트럼 밴드를 제공 할 것이며 오염 물질, 조류 종 및 물 화학 매개 변수의 정확한 차별을 허용한다.
  • 인공지능 및 기계 학습: 자동화된 분류, 변경 탐지, 그리고 anomaly 탐지는 정책적 리듬 지표로 원시 위성 데이터를 신속하게 전환합니다. AI 모델은 적응성 물 관리를 지원하는 socio-economic 데이터와 위성 데이터를 일시 중지할 수 있습니다.
  • Improved Groundwater monitoring: Upcoming missions(예: GRACE Follow-On) 및 InSAR 기술을 향상시키기 위해, 의문자 기반 지하수 관리 정책을 지원, 미세 스케일에서 aquifer 저장 변화를 추적하는 우리의 능력을 향상 시킬 것입니다.
  • 시민 과학과 IoT: 지상 센서와 위성 데이터를 결합하고 커뮤니티에 대한 관측은 정책 검증을 강화하는 데센스 관측 네트워크를 만들 것입니다.

이 기술 성숙으로, 원격 감지 데이터 처리의 비용은 계속 감소, 물 스트레스를 받는 지구에 대한 액세스를 민주화. 원격 감지 용량을 구축하는 정책 제조업체는 온난화 세계의 물 문제를 탐색하는 데 더 나은 장착 될 것입니다.

원격 감지 데이터는 더 이상 틈새 과학 도구가 없습니다. 현대 물 관리의 코너스톤입니다. 추출 제한 및 계획 보수 작업을 관리하기 위해 단절 및 홍수에서 위성 관측은 투명성, 타임 라인 및 종합성을 제공하여 효과적인 정책을 제작합니다. 해결, 클라우드 커버, 용량 및 법적 프레임 워크의 나머지 과제를 해결함으로써 국가는 미래의 세대를 위해 지속 가능한 수 관리 기술을 보장하기 위해 우주 기반 기술의 전체 잠재력을 견딜 수 있습니다.