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학술대회자료
저자정보
Hwang, Soonho (Dept. of Rural System Engineering, Seoul National University) Ryu, Jeong Hoon (Dept. of Rural System Engineering, Seoul National University) Kang, Moon Seong (Dept. of Rural System Engineering, Seoul National University)
저널정보
한국수자원학회 한국수자원학회 학술발표회 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
발행연도
2018.1
수록면
152 - 152 (1page)

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Soil moisture is a important factor in hydrologic analysis. So, if we have spatially distributed soil moisture data, it can help to study much research in a various field. Recently, there are a lot of satellite derived soil moisture data, and it can be served through web freely. Especially, NASA (National Aeronautics and Space Administration) launched the Soil Moisture Aperture Passive (SMAP) satellite for mapping global soil moisture on 31 January 2015. SMAP data have many advantages for study, for example, SMAP data has higher spatial resolution than other satellited derived data. However, becuase many satellited derived soil moisture data have a limitation to data accuracy, if we have ancillary materials for improving data accuracy, it can be used. So, in this study, after applying the alogorithm, which is data assimilation methods, applicability of satellite derived soil moisture data was analyzed. Among the various data assimilation methods, in this study, Model Output Statistics (MOS) technique was used for improving satellite derived soil moisture data. Model Output Statistics (MOS) is a type of statistical post-processing, a class of techniques used to improve numerical weather models' ability to forecast by relating model outputs to observational or additional model data.

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