위성은 시·공간 데이터의 연속적인 수집이 가능하며, 탑재된 센서와 알고리즘에 따라 다양한 관측 정보를 산출할 수 있다. 최근 수자원 분야에서도 위성영상의 활용성이 높아지고 있으며, 이에 따라 관련 전용 위성 개발 연구와 연계하여 위성 관측 정보를 활용한 수문기상 및 수문순환 인자 산정 연구의 필요성이 강조되고 있다. 위성영상 자료를 이용한 공간 증발산량 산정에는 주로 에너지 수지 방정식에 기반을 둔 Surface Energy Balance Algorithm for Land(SEBAL) 모형이 사용된다. SEBAL 모형은 비교적 적은 지상 관측 자료를 이용하면서도 높은 정확도를 보여, 전 세계적으로 다양한 연구자들에 의해 그 적용성이 검증되어 왔다. 그러나 증발산량 산정에 필요한 위성영상 자료의 획득과 처리 과정이 다소 복잡하며, 시간이 많이 소요되는 단점이 있다. 최근에는 Google Earth Engine(GEE)과 같은 클라우드 컴퓨팅 플랫폼이 등장하면서, 위성영상 및 SEBAL 모형 적용에 필요한 대용량 자료를 직접 내려받아 처리하지 않고도 보다 쉽게 접근하고 분석할 수 있게 되었다. 또한, GEE는 빅데이터 처리를 위한 사용자 친화적인 플랫폼을 제공하여, 위성을 비롯한 원격탐사 자료를 보다 효율적이고 빠르게 분석할 수 있도록 지원한다. 본 연구에서는 SEBAL 모형 기반의 공간 증발산량 산정에 클라우드 플랫폼인 GEE를 활용하고자 한다. 입력 자료로는 GEE 기반 Landsat 광학 위성영상 자료뿐만 아니라, GEE에서 제공하는 Copernicus Global 토지피복 자료와 ECMWF ERA5 지표 모델 기반 기후 재분석 자료 등을 이용하여 공간 증발산량 산정의 정확도를 향상시키고자 하였다. 이렇게 광학 위성영상과 SEBAL 모형을 기반으로 산정된 공간 증발산량은 ...