기후변화가 전 세계적으로 심각한 문제로 대두됨에 따라, 이로 인한 가뭄, 홍수, 태풍과 같은 자연재해의 피해를 줄이기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 물 순환은 지상 기반의 관측지점에서 광범위하게 관측되어 왔지만, 지상 기반의 관측 자료는 많은 한계가 있다. 이에 따라 인공위성을 활용하여 전 지구적으로 수문기상인자들을 관측하는 연구가 이루어지고 있다. 인공위성 자료는 광범위한 지역을 한 번에 관측할 수 있으며 연속적인 자료의 획득에 용이하다는 장점을 지니고 있다. 하지만 여전히 인공위성 기반의 관측 자료는 신뢰도의 문제와 시간해상도 및 공간해상도의 한계를 지니고 있어, 최근에는 여러 가지 센서의 자료를 융합하여 고해상도의 자료를 생산하는 연구들이 활발히 이루어지고 있다.
2010년 발사된 한국의 천리안 위성은 정지궤도 위성으로 기상 및 해양 관측 임무를 주로 수행하고 있으나, 센서의 관측 Band 영역대가 Terra/Aqua 위성에 탑재되어 있는 MODerate-Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 등에 비해 적어 생산할 수 있는 수문기상학적 인자가 적다. 이 때문에 변동성을 관측하기에 매우 유리한 정지궤도 위성이라는 장점에도 불구하고 수문학적 활용도가 저조하다. 본 연구에서는 천리안 위성의 Geostationary Ocean Color Imager (GOCI), Meteorological Imager (MI) 두 가지 센서를 융합하여 보다 고해상도의 수문기상학적 자료를 생산하고자 하였다. MI에서 생산되는 지표면 온도는 15분마다 관측할 수 있다는 장점에도 불구하고, 4 km 공간해상도를 갖고 있어 지대가 불균일하고 산악지형이 넓게 분포되어 있는 한반도에서 적용하기에 어려움이 있다. 이를 극복하기 위해 본 연구에서는 GOCI에서 생산되는 정규 식생 지수를 활용하여 지표면 온도 자료를 500 m 까지 상세화 하였다. 상세화 된 지표면 온도 자료의 검증을 위해 기상청에서 제공하고 있는 기상 종관 관측 자료를 이용하여 Bias, Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Square Error (RMSE), Correlation coefficient (R), Index Of Agreement (IOA)의 5가지 통계 지표가 이용되었다. 각 통계적 결과에서 상세화 된 지표면 온도 자료는 기존의 4 km 자료와 비교하여 전체 지점의 98% 지점에서 Bias, MAE, RMSE가 줄어들었으며, R은 약 80% 지점에서 보다 뛰어난 결과를 보여 주었다. 그리고 IOA는 95% 지점에서 향상된 결과를 나타내었다. 또한 상세화 된 지표면 온도 자료는 공간적인 비교에서도 전체적인 경향을 유지하되 보다 상세하게 지형적 특성을 고려하는 것으로 나타났다. 상세화 된 지표면 온도 자료는 정규 식생 지수와의 관계를 통해 Temperature-Vegetation Dryness Index (TVDI)를 산정함으로써 천리안 위성의 자료만을 활용하여 토양 수분의 공간 분포를 추정하고자 하였다. AMSR-E 의 토양 수분 자료와 공간 비교를 통해, 천리안 위성 자료를 활용하여 토양 수분의 공간적인 분포를 추정할 수 있다는 가능성을 제시하였다. 추후 천리안 위성 자료만이 아닌 지점 자료와의 상관성에 대한 연구가 이루어진다면 정지궤도 위성을 활용한 광역의 고해상도 토양 수분 자료를 얻는 것이 가능할 것으로 기대된다.