전 세계적으로 원격탐사 기반 토양수분을 이용한 농업 및 산림 가뭄평가기법들이 개발되었으나 산악지형에 산림이 우세한 우리나라의 경우 원격탐사된 토양수분 자료의 불확실성이 증가하게 된다. 또한, 토양으로부터 수분을 공급받는 작물의 경우 기상뿐만 아니라 토양특성에도 큰 영향을 받기 때문에 기상특성만을 고려한 가뭄지수는 지표 고유의 특성을 반영하는데 있어서 한계가 있다. 본 연구에서는 농업 및 산림 지역의 가뭄 평가시 기상 및 지표특성을 함께 고려하기 위하여 원격탐사된 토양수분과 수문모형 기반의 자료동화 기법을 연계하였다. LANDSAT(30 m X 30 m) 및 MODIS(500 m X 500 m) 이미지 자료를 이용하여 공간적으로 분포되어 있는 토양수분을 산정 하였다. 토양수분 이미지 자료의 경우 공간적으로 분포되어 있는 토양수분 분포를 측정할 수 있는 장점이 있으나, 기상 특성에 따라서 이미지 자료가 오염될 경우 시간적으로 불연속적인 단점이 있다. 이러한 시간적 해상도의 단점을 보완하기 위하여 프로세스 기반의 1-D HYDRUS 모형과 최적화 알고리즘을 연계한 자료동화기법을 이용하였다. 자료동화기법은 시간적으로 불연속인 각각의 토양수분 이미지로부터 HYDRUS 모형의 입력변수인 토양의 수리학적 매개변수를 도출하여 일별로 연속적인 토양수분 자료를 재생산 한다. 본 연구기법은 다양한 해상도에서 연속적인 토양수분 자료를 산정 및 가뭄평가에 사용함으로써 우리나라 지형특성을 고려하여 효율적으로 가뭄을 관측 및 예측하는데 기여할 수 있다.