면 단위의 고해상도 토양 수분 측정이 가능한 Cosmic-Ray Neutron Probe(CRNP)를 이용한 토양수분 관측 데이터는 위성기반의 큰 공간해상도를 지닌 토양 수분 자료와 지점 관측 토양 수분 자료를 연결하는 통로의 역할을 수행할 것으로 기대된다. 이러한 CRNP 센서를 이용하여 토양 수분을 산출하기 위해서는 측정된 중성자 강도의 교정이 필요한데 기존의 교정 방법은 관측 기간의 단일 교정 중성자 강도(N₀)를 이용하여 장기간의 토양 수분 관측에 어려움이 있다. 또한 기존 방법을 이용한 N₀는 시간에 따라 변동하는 인자들에 의해 영향을 고려하지 못하며 이로 인해 CRNP 센서를 이용한 토양 수분 관측 값에 불확실성을 초래한다. 이를 극복하기 위해 새로운 교정 방법(Dynamic-N₀ 교정 방법)을 제시한다. Dynamic-N₀ 교정 방법은 시간에 따른 N₀의 변동을 고려함으로써 토양 수분 관측 값을 개선하는 방법으로 비선형 회귀 모델을 이용하여 N₀의 시계열 자료를 구하여 토양 수분 산출에 이용한다. 본 연구에서는 Dynamic-N₀ 교정 방법을 이용하여 산출된 토양 수분을 지점 기반 토양 수분 및 기존의 교정방법을 이용한 토양 수분 산출 값과 비교하였으며 결과적으로 상관계수를 0.7에서 0.72로 개선하였다. RMSE와 Bias는 각각 0.036 ㎥m^-3에서 0.026 ㎥m^-3으로, -0.006 ㎥m^-3에서 -0.001 ㎥m^-3으로 개선되었다. Dynamic-N₀ 교정 방법의 기존의 방법 대비 탁월한 성능은 CRNP 센서 주변의 수소 공급원에 의하여 N₀의 변동이 발생했음을 시사한다. 그러나 몇몇 중성자 강도에 영향을 미치는 수소 공급원들에 대한 고려가 구체적으로 이뤄지지 않았는데 이는 향후 연구를 통해 Cosmic-Ray를 이용한 토양 수분 관측이 보다 개선될 수 있음을 보여준다.

Mesoscale soil moisture measurement from the promising Cosmic-Ray Neutron Probe (CRNP) is expected to bridge the gap between large scale microwave remote sensing and point-based in-situ soil moisture observations. Traditional calibration based on N₀ method is used to convert neutron intensity measured at the CRNP to field scale soil moisture. However, the static calibration parameter N₀ used in traditional technique is insufficient to quantify long term soil moisture variation and easily influenced by different time-variant factors, contributing to the high uncertainties in CRNP soil moisture product. Consequently, in this study, we proposed a modified traditional calibration method, so-called Dynamic-N₀ method, which take into account the temporal variation of N₀ to improve the CRNP based soil moisture estimation. In particular, a nonlinear regression method has been developed to directly estimate the time series of N₀ data from the corrected neutron intensity. The N₀ time series were then reapplied to generate the soil moisture. We evaluated the performance of Dynamic-N₀ method for soil moisture estimation compared with the traditional one by using a weighted in-situ soil moisture product. The results indicated that Dynamic-N₀method outperformed the traditional calibration technique, where correlation coefficient increased from 0.70 to 0.72 and RMSE and bias reduced from 0.036 to 0.026 and -0.006 to -0.001 ㎥m^-3. Superior performance of the Dynamic-N₀ calibration method revealed that the temporal variability of N₀ was caused by hydrogen pools surrounding the CRNP. Although several uncertainty sources contributed to the variation of N₀ were not fully identified, this proposed calibration method gave a new insight to improve field scale soil moisture estimation from the CRNP.