이 논문에서는 퇴적물 입도분포지도 사례 연구를 통해 원격탐사 자료를 부가자료로 이용하는 경우 크리깅 기법이 원격탐사 자료와의 통합과 더불어, 원격탐사 자료의 영향을 분석할 수 있는 불확실성 모델링에 효율적으로 이용될 수 있음을 예시하고자 하였다. 안면도 동쪽 해안과 천수만 연안 지역에서 현장 조사 자료와 입도와 연관성이 높은 Landsat TM 자료의 반사도를 부가 자료로 이용하여 입도 분포도를 작성하였다. 사례 연구 결과, 조건부 분산의 분석을 통해, 샘플링 되지 않은 지역에서의 불확실성은 원격탐사 자료를 부가 자료로 이용함으로써 현저하게 줄어듦을 확인할 수 있었다. 이러한 크리깅 기반 불확실성 모델링 방법론은 입도 분포도 작성뿐만 아니라, 부가 자료의 이용이 가능한 다른 분야에서의 지표환경 주제도 작성에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
The objective of this paper is to illustrate that kriging can provide an effective framework both for integrating remote sensing data and for uncertainty modeling through a case study of sediment grain size mapping with remote sensing data. Landsat TM data which show reasonable relationships with grain size values are used as secondary information for sediment grain size mapping near the eastern part of Anmyeondo and Cheonsuman bay. The case study results showed that uncertainty attached to prediction at unsampled locations was significantly reduced by integrating remote sensing data through the analysis of conditional variance from conditional cumulative distribution functions. It is expected that the kriging-based approach presented in this paper would be efficient integration and analysis methodologies for any environmental thematic mapping using secondary information as well as sediment grain size mapping.
