지구 관측 원격탐사 기술의 현황과 발전 방향

원 중 선

개 요

1960년 대 이전까지 지구나 다른 행성에 대한 관찰은 가시광선 영역에 제한되어 왔다. 그러나 최근 원격탐사(remote sensing) 기술은 관측장비의 발달과 디지털 형태의 자료를 신속하게 처리할 수 있는 컴퓨터의 발달로 인하여 다양한 파장영역을 이용하여 지구나 다른 행성을 관찰할 수 있도록 발전되어 왔다. "원격탐사"란 일반적으로 전자기파(빛, 열, 마이크로파 등)를 이용한 감지 및 측정을 통하여 원거리 물체의 특성을 분석하는 기술로서, 행성의 환경, 지표면의 구성물질 및 상태, 자원조사, 행성의 지질학적 연구 등에 매우 유용하게 활용되고 있다. 원격탐사는 크게 자료획득 기술, 자료처리 기술, 자료의 분석 및 해석 기술로 이뤄진다. 자료획득 기술은 광학이나 전파과학 이론에 기초를 두고 있으며 따라서 물리학 및 공학적인 이론이 핵심을 이루고 있으며, 자료처리 기술은 디지탈 신호처리 및 영상자료처리 이론이 그 중심을 이룬다. 또한 획득된 자료의 정량적인 해석을 위해서는 지구표면 물질의 특성, 전자기파와 물질과의 상호작용, 대기의 상태 등 다양한 지구과학적 지식이 필요하다. 따라서 원격탐사 기술은 지구물리학 이론을 기초로 하는 종합 학문적 성격이 강하다.

원격탐사 기술은 지구나 행성의 표면을 관측목적으로 하는 기술과 대기 및 기상상태를 목적으로 하는 기술로 구분되나, 이 글에서는 지구의 표면을 관측하기 위한 지구관측 원격탐사 기술의 현황과 문제점 그리고 앞으로의 발전방향 등을 소개코자 한다.

원격탐사 활용기술의 접근방법

일반인들은 흔히 원격탐사 기술의 우수성을 판단할 때 얼마나 작은 것까지 볼 수 있는가에 주로 관심을 두고 있다. 현재 일반인들이 접근할 수 있는 인공위성 자료의 공간해상도 한계는 약 1 m 내외이다. 이는 두개의 물체가 1 m 이상의 간격을 두고 떨어져 있다면 구분할 수 있으나, 그 이하에서는 하나의 물체로 인식한다는 것이다. 군사적인 목적으로 사용되는 첩보위성(spy satellite)에 대한 자세한 정보는 알려지지는 않고 있으나, 일반적으로 현재 수 십 cm 단위의 공간해상도를 갖는 것으로 알려져 있다. 그림 1은 미국 Space Imaging 사에서 개발하여 1999년 9월에 발사한 IKONOS 위성을 이용하여 약 680 km 상공에서 우리나라 잠실 야구장 주변에서 얻어진 영상이다. 야구장 내의 구조물 뿐만 아니라 주변 도로의 차량의 숫자 및 종류를 인식할 수 있으며 특히 차선은 강한 반사도 차이로 인하여 선명하게 보인다. 이와 같은 고해상도의 위성영상 자료는 군사적인 목적 뿐만 아니라 지도 제작 및 도시 건축물 관리, 농경지에 농약을 살포하는 계획, 유전개발, 오염물 감시, 보험회사에서의 보험료 산정 등 매우 폭 넓은 분야에서 이용되고 있다.^[1]

이와 같은 예는 원격탐사 기술이 제공하는 물체의 형태적인 특징을 이용하는 활용분야로서 초기 항공사진 판독기술에 기초를 두고 있다. 즉 광학 및 기하학적 분석을 통하여 지표면 대상물체의 정확한 형태와 크기를 알아내는 것이다. 실제로 대부분의 지형도 제작에 필요한 정보는 다른 각도에서 관측된 두개 이상의 자료에서 나타나는 기하학적 왜곡을 정량적으로 계산함으로서 얻어지고 있다. 그러나 지구과학자들에게는 이와 같은 지표면의 형태적인 특징 외에도 지표 혹은 대기의 물리적·화학적 구성요소에 대한 정량적인 정보를 획득하는데 더 큰 관심을 기울이고 있다. 이를 위해서는 우선 관측대상 물체의 구성성분과 상태에 따라 어떤 파장영역에 민감하게 작용하는가에 대한 연구와 관측된 자료로부터 필요한 요소를 복원할 수 있는 모델수립에 대한 연구가 필수적이다. 이와 같은 연구들은 실내실험과 현장실험으로 이루어지는데 일반적인 문제점은 실제 자연상태는 실내실험 경우와는 다르게 수많은 요소들이 복합적으로 영향을 준다는 점이다. 한 예로서 만일 표면의 거칠기(roughness)를 알고 있는 토양에서 수평편파(HH-polarization)와 수직편파(VV-polarization)의 마이크로파를 이용하여 후방산란을 측정하는 경우 이론적으로는 유전율을 구할 수 있으며 이로부터 수분함량을 유추할 수 있다. 그러나 실제의 경우 표면의 거칠기와 유전율 두 요소의 영향을 정량적으로 분리하는 것은 매우 어려운 문제이다. 따라서 현대 원격탐사 기술은 필요한 지구과학적 요소를 분석하는데 적절한 파장영역의 선택과 관측된 자료로부터 정량적인 값을 얻을 수 있는 실제적인 역산모델의 수립이 그 핵심을 이룬다.

그림 2는 원격탐사에서 흔히 사용되는 파장영역과 각 파장영역의 대기 투과정도를 도시한 것이다. 인간의 육안관찰은 가시광선영역( 0.4∼0.7 ㎛)에 대해 연속적으로 관측이 가능한 아날로그 시스템이다. 반면 사진을 제외한 대부분의 원격탐사 시스템은 일정 파장영역을 불연속적으로 감지하는 디지털 시스템을 이용하고 있으며, 인간의 육안에 비하여 감지할 수 있는 파장영역은 가시광선영역 외에도 매우 폭넓고 다양하다. 인간이 육안으로 구별하는 것은 단지 색에 불과하나 이와 같이 인공위성 원격탐사에서 사용하는 방법을 적용하면 색 외에도 온도, 구성물질의 성분, 엽록소의 양, 유전율 등 매우 다양한 정보를 얻을 수 있다는 장점이 있다. 그러나 그림 2에서와 같이 대기에 의하여 흡수되는 영역은 지구표면을 관측하는데 사용하기 어렵다. 이에 따라 흔히 사용되는 영역은 가시광선에서 열 적외선까지의 0.4∼14 ㎛ 영역과 대기에 의한 흡수가 매우 적은 마이크로파 영역 중 0.1 cm∼1 m 파장영역을 주로 사용하고 있다. 전자의 경우를 흔히 "광학 원격탐사"라고 하며 후자의 경우를 quot;마이크로파 원격탐사"라 한다. 마이크로파 영역은 지구관측 뿐만 아니라 인공위성과 지상과의 통신에도 주로 사용되며 1 m 이상의 파장을 갖는 라디오파의 경우는 공중파 방송 및 통신에 주로 사용되고 있어 원격탐사에는 사용하지 않는다. 일반적으로 가시광선과 반사적외선 (0.7∼ 3.0 ㎛)은 지표면 구성물질의 화학적인 성분에 민감하며, 반대로 마이크로파의 경우는 물질의 형태적 및 물리적 특징에 민감한 것으로 알려져 있다. 따라서 원격탐사 기술의 현황 및 앞으로의 전망은 크게 이와 같은 두 종류의 기술을 나누어 설명하는 것이 타당할 것이다.

그림 1. 잠실 야구장 주변의 1m 해상도 영상(현대 우주항공(주) 제공)

그림 2. 전자기파의 파장 영역에 따른 특성

광학 원격탐사

가시광선 및 적외선 부분을 사용하는 광학원격탐사 기술은 얻어진 영상자료가 인간의 육안으로 관측한 경우와 매우 유사하다는 장점으로 인하여 초기부터 발달한 기술이다. 이 기술은 다시 가시광선 및 반사적외선 영역을 관측하는 기술과 열 적외선을 관측하는 기술로 세분된다.

열 적외선을 측정함으로서 물체의 복사온도를 매우 정확하게 알 수 있으며(Landsat TM의 경우 약 0.5 ℃의 정밀도^[2]), 이 기술은 이미 해수의 수온변화, 화산이나 산불지역, 공장이나 발전소 등의 배수지점 등에 대한 감시에 널리 사용되고 있다. 또한 물체는 열의 전도 및 저장능력에 따라 주, 야간의 표면온도 특성이 다르게 나타나며, 이와 같은 점을 이용하여 주간과 야간에 얻어진 열 적외선 자료를 비교함으로서 물체의 종류를 구별하는 기술도 널리 이용되고 있다.

현재 광학 원격탐사 기술 중 가장 큰 관심을 갖는 영역은 가시광선 영역과 근적외선을 포함하는 0.4∼2.5 ㎛ 파장영역을 이용하는 기술이다. 이 분야의 기술은 크게 두 가지로 요약된다. 하나는 앞서 설명한 바와 같이 지상의 물체 중 얼마나 작은 것을 볼 수 있는가 하는 공간해상도를 높이는 기술과 다른 하나는 파장영역을 얼마나 세분하여 관측할 수 있는가 하는 분광해상도를 높이는 기술에 집중되고 있다. 공간해상도를 높인 자료는 특히 군사적인 목적 외에도 토목공사, 도시 관리, 농경지 관리 등 주로 인간에 의한 구조물에 대한 정보를 제공하는데 유용하게 이용된다. 그러나 실제로 지표면의 구성물질과 그 상태에 대한 정보를 얻기 위해서는 공간해상도 보다는 분광해상도를 높여야 하며, 특히 가시광선에서 반사적외선 전 영역에 대한 반사 및 방사 특성 정보가 필요하다. 이를 위해서는 0.4∼2.5 ㎛ 파장영역 전체를 최소 수 십 nm 이하로 나눠서 연속적으로 관측하는 기술이 필요하며, 이와 같은 기술을 hyperspectral 분석이라 한다. 현재 미국에서는 항공기 시스템인 AVIRIS(최대 10 nm 분광해상도의 224개 밴드로 0.4∼2.5 ㎛ 영역 관측)를 이용한 시험적 단계를 거쳐 현재 초기 모델인 EOS-AM1 인공위성에 40∼50 nm 분광해상도 갖는 50개 밴드를 측정할 수 있는 MODIS/ASTER 센서를 탑재하여 운용하고 있다.^[3] 이보다 좀 더 발달된 형태의 센서를 현재 호주에서 개발되고 있으며 이는 전 세계의 자원탐사를 목적으로 ARIES 인공위성에 탑재되어 2001년에 발사할 예정이다. Hyperspectral 자료는 앞으로 매우 폭넓게 활용될 것으로 기대되며 이중 가장 먼저 적용이 되고 있는 분야는 자원탐사, 농업 및 환경분야이다. Hyperspectral 분석은 특히 OH^－를 갖는 점토광물 종류와 Fe⁺²/Fe⁺³를 갖는 금속광물의 구분에 특히 유용할 것으로 알려지고 있다.

그러나 hyperspectral 분석을 통하여 광물이나 암석을 구분하는데 필요한 대부분의 분광특성은 실내실험을 통하여 이미 얻어졌으나, 실제 자연계에 적용하는 데는 아직 많은 문제점을 갖고 있다. 근본적인 문제점은 실내에서 실험을 통하여 결과와 실제 자연계의 상태는 큰 차이가 있다는 점이다. 첫째 실제 자연계의 구성물질은 불균질하며, 둘째 대기에 의한 영향이 시간에 따라 변화된다. 즉 실험실에서 얻어진 결과를 실제 항공기나 인공위성을 이용하여 얻어진 자료와 비교하기 위해서는 기상 상태가 최소한의 영향을 주어야 하며, 또한 지표면에 수분이 거의 없고 수목 등 다른 물질과의 혼합이 적어야 한다. 이와 같은 상황은 사막을 제외하면 실제 거의 일어나기 어려우며 따라서 이에 대한 영향을 정량적으로 제거해 주는 지역별 모델수립 문제점이 앞으로의 연구과제로 남아있다.

마이크로파 원격탐사

마이크로파 원격탐사는 광학원격탐사에 비하여 비교적 최근 개발되고 있는 기술로 주로 2차 세계대전 이후에 본격적인 개발이 시작되었다. 마이크로파는 구름 등의 기상이나 태양의 일조 상태에 관계없이 언제나 관측이 가능하다는 장점 때문에 최근 전 세계적으로 활발히 기술개발이 이뤄지고 있다. 그러나 자료를 획득하고 처리하는 과정이 매우 어렵고 특히 인간의 육안으로 관측하는 것과는 매우 다른 원리에 의해 관측이 수행되는 관계로 영상자료의 해석 및 이용은 특히 전문 지식이 필요하다는 단점이 있다. 그럼에도 불구하고 관측 안테나 고도에 관계없이 요구되는 해상도를 얻을 수 있는 영상레이더인 SAR(Synthetic Aperture Radar)의 개발로 인하여 1980년대 이후 그 수요가 급증하고 있다. 안테나의 해상도(3 dB 폭으로 정의됨)는 안테나의 길이가 길수록 개선이 된다. 그러나 항공기나 인공위성에 탑재할 수 있는 안테나의 길이는 제한이 되며 따라서 길이가 작은 안테나를 이용하여 관측을 실시하면서도 신호의 합성을 통하여 마치 매우 긴 안테나로 관측한 것과 같은 효과를 얻을 수 있는 시스템이 SAR이다. SAR는 지속적으로 움직이는 안테나와 대상물체와의 상대적 이동에 의한 도풀러 효과를 기초로 하고 있는데, 등속도로 이동하는 안테나와 지표면의 산란체와의 도풀러 위상은 다음과 같다:

여기서 r과 r₀는 각각 안테나와 산란체와의 거리 및 최단거리, λ는 파장, υ는 안테나의 이동속도이다. 식 (1)에서 첫 번째 항은 안테나의 중심주파수와 관련된 항이며, 두 번째 항과 세 번째 항은 도풀러 주파수 및 도풀러 주파수 변화율로 정의된다. 즉 위 식에서와 같이 이 경우 도풀러 주파수의 변화는 시간에 대한 직선의 변화를 갖게 되며, 따라서 선형의 주파수변조와 같은 효과를 갖게된다. 선형의 주파수 변조된 신호는 탄성파탐사 자료에 흔히 적용되는 정합필터(matched filter)를 적용하면 신호축약을 통하여 고해상도의 신호를 얻을 수 있다. 그러나 위의 식은 개념적인 설명을 위한 근사식이며, SAR 신호로부터 지표면의 산란체를 복원하는 역산의 식은 파수 영역에서의 파동방정식의 해를 구하는 방법으로 그 결과는 다음과 같다.

여기서 x과 η는 각각 안테나의 이동방향(azimuth) 및 거리방향(range) 좌표이며 Θ는 안테나에서 수신된 신호로서, 이로부터 지표면 산란체의 산란계수 σ⁰를 구하는 것이 궁극적인 목적이다. 영상레이더는 지표면의 영상을 얻기 위해 개발이 되어 그 동안 지구뿐만 아니라 Magellan 계획^[4]을 통해 금성에서 얻어진 자료는 금성의 판구조론적 운동 여부를 유추하는데 귀중한 자료로 사용되고 있다. 또한 지질·자원, 지리, 지구물리, 군사적 이용 등의 여러 분야에 필요한 정밀 지형정보 획득 및 임업, 농업, 도시계획, 환경 등의 분야에 필요한 토지이용도 작성을 위해서도 활용되고 있다. 특히 최근에는 해양학적인 연구에 그 활용이 급증하고 있는데 이는 해양에서의 풍속에 대한 정량적 관측과 유류를 관측하는데 매우 유용하기 때문이다. 즉 해양에서 풍속에 대한 정보는 마이크로파 원격탐사를 제외한 다른 방법은 극히 제한적이며, 또한 유류오염사고 혹은 유전탐사 등에 이와 같은 정보는 필수적이다. 그러나 최근의 경향은 단순한 지표면의 영상취득 보다는 지표면의 정밀한 지형정보와 유전율 및 거칠기에 의한 정량적인 분석기술 개발에 집중되고 있으며 radar polarimetry와 radar interferometry 연구가 그 핵심을 이루고 있다.

현재 인공위성에 탑재되어 운영되고 있는 SAR는 모두 단일 파장의 단일 편파만을 사용하고 있다. 그러나 지표 물질의 산란특성을 구분하기 위해서는 유전율(실제 지구표면에서는 수분의 함량이 크게 좌우함)과 표면거칠기의 영향을 분리해야 되며, 이를 위해서는 다양한 파장과 특히 다양한 편파를 이용한 관측이 필요하다. Radar polarimetry는 단일 편파 대신 HH-, VV-, HV-, VH-polarization의 네 종류의 편파를 동시에 관측함으로써 지표면의 물성적인 특성을 정량적으로 분석하고자 하는 것이다. 특히 σ_h⁰_h/σ_v⁰_v 및 σ_h⁰_v/σ_v⁰_v는 표면의 거칠기와 수분함량을 분리하는데 유용하며 실험식은 다음과 같다. 즉,

로서 Fresnel 반사계수이며, ks는 지표면의 수직거칠기에 대한 파수이다.^[5] 따라서 네 종류의 편파를 측정한 후 위의 비선형 방정식을 풀면 지표면의 거칠기와 유전율을 분리할 수 있다. 그러나 이와 같은 모델은 아직 실제 자연상태의 지표면에 적용하기에는 충분하지 못하며 앞으로 더 많은 야외실험을 통한 검증과 모델의 개선이 요구되고 있다.

영상레이더의 또 다른 장점은 지상에 대한 영상뿐만 아니라 레이더의 또 다른 특징인 거리측정이 가능하다는 점이다. 이와 같은 SAR의 관측특성을 이용하여 그림 3의 모식도에서와 같이 특정 지역에 대하여 약간 다른 각도에서 관측된 2개 이상의 자료에 기록된 위상차로부터 지표면의 정밀고도를 복원하는 기술을 radar interferometry라 한다. 이와 같이 방법으로 얻어진 SAR 자료는 그림 4의 자료처리 과정을 거쳐 필요한 지형정보를 추출하게 된다. 현재의 기술은 약 800km 상공에서 같은 위성을 이용하여 다른 시간에 두 번 이상 관측하는 경우 약 수 m 내외의 오차로 고도정보를 구할 수 있으며, 항공기를 사용하는 경우 10 km 상공에서 2 cm 내외의 오차로 줄일 수 있다.^[6]

미국 NASA에서는 전 세계(북위 60°∼남위 54°지역) 육지의 80 %에 해당되는 지역에 대한 정밀 지형정보를 동시에 모두 얻기 위해 우주왕복선을 이용한 SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) 프로젝트가 2000년 2월 중순에 실시되었으며, 이는 인류 역사상 최초로 전 지구적인 지형정보를 단일한 방법에 의해 동일시기에 얻었다는데 그 의의가 있다. 이 자료는 현재의 지구 지형에 대한 정보로서의 가치뿐만 아니라 판구조 활동에 의한 지구의 지형변화를 관측하는 기초자료로 사용될 예정이다. 현재 지형도 제작을 위해 항공사진과 광학위성자료가 주로 이용되고 있으나, 비용 절감과 정밀도 향상이라는 측면에서 인공위성 레이더의 활용이 급증하고 있다. 그림 3은 일본의 JERS-1 위성 L-밴드 SAR를 이용하여 백두산 지역에서 관측된 자료로부터 추출된 지형정보를 3차원 영상으로 표현한 것이다. 비록 이 기술은 아직도 정밀도 개선을 위한 많은 연구가 필요한 실정이나, 21세기 SAR 활용기술 중 가장 활발하게 연구 및 활용이 이뤄질 분야 중 하나이다.^[7]

현재 radar interferometry는 단순한 지형정보의 획득 뿐만 아니라 같은 지역을 일정 기간 후에 다시 측정하여 지구표면의 변화를 관측하는데 더 많은 연구가 진행되고 있다. 이와 같은 변화는 판구조 운동 뿐만 아니라 지진, 화산활동, 산사태, 지반침하, 홍수와 같은 대부분의 자연재해와 연관되기 때문이다. Massonnet은 미국 캘리포니아 Landers 지역에서 발생한 지진에 의한 지표면의 변위를 2.3 cm 정밀도로

그림 3. Radar Interferometry 자료획득 모식도

관측하는데 최초로 성공하였으며, 이에 따라 지진을 발생시킨 단층의 정확한 규모와 단층의 운동 및 주변지역의 피해상황을 정확하게 파악할 수 있게 되었다.^[8] 현재 인공위성을 이용하는 경우 최대 2 cm 정도까지의 지표면 변화를 측정 가능하며, 항공기를 이용하는 경우 2 mm까지 관측이 가능한 것으로 보고되고 있다.^[9] 이에 따라 자연재해에 대한 지속적인 감시 및 예방을 위한 목적으로 이 기술을 개발/이용하고 있으며, 이 밖에도 해안선 변화, 토지피복 연구, 수자원 조사, 파랑관측, 빙하이동 관측, 전자통신 전파모델링, 산림자원 관리를 위한 수목 성장변화 관측 등 지구과학적 연구에 폭 넓게 활용되고 있다. 이에 따라 기존의 인공위성 계획 외에 추가로 이 기술의 적극적인 활용을 통한 자연재해에 대한 지속적이며 장기적인 감시 및 정밀 지형정보 획득을 위해 SRTM(미국, 독일), SEISM(프랑스), TREIS(유럽), ALOS(일본) 등의 계획이 추진 중이다.

향후 인공위성 레이더를 이용한 자연재해의 지표변위 정밀관측 및 획득된 지형정보의 정밀도를 항공기 레이더 수준의 정밀도로 향상시키기 위한 연구와 이로부터 한 단계 더 나아가 자연재해가 발생할 가능성이 있는 지역에 대한 응력(stress)을 관측할 수 있는 기술로 발전시켜 자연재해 발생을 예고하기 위한 노력이 적극 수행되고 있다. 그러나 이와 같은 radar interferometry의 정밀도를 향상시키기 위한 연구 중 가장 큰 문제점은 대기상태에 따른 전자기파의 전파속도 변화이다. 그 동안 SAR를 이용하여 지표면의 영상만을 얻고자 하는 경우 매우 작은 전파속도의 차이는 큰 문제가 되지 않았으나, 정밀한 지형의 변화를 관측코자 하는 경우에는 미소한 전파속도의 차이가 상대적으로 큰 오차를 발생시킨다. 그러나 현재로서는 이에 대한 적절한 보정을 실시할 수 방법이 없는 상태이며, 향후 이에 대한 연구가 집중될 것으로 예상되고 있다.

Radar interferometry 기술은 지진계 및 GPS와 함께 현재 대규모의 지진, 화산활동, 산사태, 지반침하 지역 등 자연재해가 예상되는 지역에 대하여 지속적인 관측자료를 제공해 주고 있다. 과연 앞으로 자연재해의 발생을 미리 예측할 수 있는 시대는 올 것인가? 이에 대해 현재까지는 아무도 쉽게 대답할 수는 없다. 그러나 이와 같은 목표를 이루기 위해 최소한의 요구되는 점에 대해서는 쉽게 예측할 수 있다. 즉 모든 이용 가능한 기술과 관측자료가 모두 종합되어 최종 판단될 때 비로소 가능할 수 있다는 점이다. 하나의 예로 최근 전 세계적으로 자주 발생하고 있는 지진의 예측을 위해서는 지진계에 의한 미소 지진의 신호를 지속적으로 수신해야 하며 이와 함께 GPS를 이용하여 변화가 없는가를 관측해야 한다. 또한 인공위성을 이용하여 지속적인 응력의 축적에 따른 변화를 정밀관측하고 또한 원인이 될 수 있는 단층지역에 대한 정밀한 지질학적 야외조사가 함께 병행되어야 한다. 이와 같이 종합된 관측을 실시하는 경우 자연재해 예측은 보다 현실화가 될 수 있을 것이다.

그림 4. Radar Interferometry 자료처리과정 활용분야

(a)

(b)

그림 5. 백두산 지역에서 얻어진 SAR 자료로부터 추출된 (a) interferogram과 (b) 3차원 지형도.

맺음말

초기 군사적인 목적으로 개발이 시작된 원격탐사 기술은 현재 지질학, 해양학, 대기과학, 임업 및 농업 등 다양한 지구과학 연구에 활용되고 있다. 그러나 그 동안의 연구는 온도나 식생지수 등의 일부 요소에 대한 성공적인 사례를 제외하면, 대부분의 지구물리학적 요소를 정량적으로 추출하기보다는 주로 형태인식에 기초를 둔 정성적인 분석에 치중하여 왔다. 이와 같은 문제점을 주로 정량화 모델을 수립하기 위해서는 실내에서보다는 실제 야외에서의 실험자료가 더욱 절실히 필요하나 야외 실험의 여러 가지 제한으로 인한 현장실험 자료의 부족에 기인하고 있다. 21세기 지구환경의 효과적인 감시와 관리가 강조되고 있는 점을 감안할 때 원격탐사 자료로부터 지구물리학적 요소를 정량적으로 얻을 수 있는 노력이 지속적으로 이뤄질 것으로 예상된다.

참 고 문 헌

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[8] Gray, A. L., MP. J. Farris-Manning, IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing 31(1), 180-191 (1993).

[9]Massonnet, D., M. Rossi, C. Carmona, F. Adragna, G. Peltzer, K. Feigl and T. Rabaute, Nature, 364(6433), 138-142

출처: <http://mulli2.kps.or.kr/~pht/9-4/000422.htm>