In this study, satellite data (MTSAT-1R), a numerical weather prediction model, RDAPS (Regional Data Assimilation and Prediction System) output, ground weather station data, and artificial neural networks were used to improve the accuracy of summer rainfall forecasts. The developed model was applied to the Seoul station to forecast the rainfall at 3, 6, 9, and 12-hour lead times. Also to reflect the different weather conditions during the summer season which is related to the frontal precipitation and the cyclonic precipitation such as Jangma and Typhoon, the neural network models were formed for two different periods of June-July and August-September respectively. The rainfall forecast model was trained during the summer season of 2006 and 2008 and was verified for that of 2009 based on the data availability. The results demonstrated that the model allows us to get the improved rainfall forecasts until lead time of 6 hour, but there is still a large room to improve the rainfall forecast skill.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.22
no.1
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pp.21-27
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2004
It will be a real good news fer the people who were lost their hometown by the construction of a large dam to be restored to the farmer state. Focused on Cheung-pyung around where most part were submerged by the Chungju large Dam founded in eurly 1980s, It used remote sensing image restoration Technique in this study in order to restore topographical features before the flood with stereo effects. We gathered comparatively good satellite photos and remotely sensed digital images, then its made a new fusion image from these various satellite images and the topographical map which had been made before the water filled by the DAM. This task was putting together two kinds of different timed images. And then, we generated DEM including the outskirts of that area as matching current contour lines with the map. That could be a perfect 3D image of test areas around before when it had been water filled by making perspective images from all directions included north, south, east and west, fer showing there in 3 dimensions. Also, for close range visiting made of flying simulation can bring to experience their real space at that time. As a result of this experimental task, it made of new fusion images and 3-D perspective images and simulation live images by remotely sensed photos and images, old paper maps about vanished submerged Dam areas and gained of possibility 3-D terrain image restoration about submerged area by large Dam construction.
Speckle noise has been a primary concern to many applications of synthetic aperture radar (SAR) imagery. In recent years, several satellites with radar imaging systems were launched and the use of SAR data are expected to be increased rapidly The objectives of this study are to provide introductory understanding on radar speckle filtering and to compare the effects of several filtering methods that are relatively unknown to user community. Two study sites were extracted from the RADARSAT SAR data obtained over the suburban areas near Seoul. The study sites include relatively homogeneous cover types, such as reservoir, parking lot, rice pad, and deciduous forest. Five filters (mean filter, median filter, sigma filter, local statistics filter, and autocorrelation filter) were applied to the SAR imagery and their effects were evaluated from the aspects of both image smoothing and edge preservation. In overall, the evaluation results indicate that the local statistics filter and autocorrelation filter, that are based on a speckle model, are more effective to suppress speckle within homogeneous cover type while maintaining the edge sharpness between cover types.
Artificial Intelligence (AI) techniques have been effectively used for image classification, object detection, and image segmentation. Along with the recent advancement of computing power, deep learning models can build deeper and thicker networks and achieve better performance by creating more appropriate feature maps based on effective activation functions and optimizer algorithms. This review paper examined technical and academic trends of Convolutional Neural Network (CNN) and Transformer models that are emerging techniques in remote sensing and suggested their utilization strategies and development directions. A timely supply of satellite images and real-time processing for deep learning to cope with disaster monitoring will be required for future work. In addition, a big data platform dedicated to satellite images should be developed and integrated with drone and Closed-circuit Television (CCTV) images.
Since the solar radiation is the main input for sizing any solar photovoltaic system, it will be necessary to understand and evaluate the solar radiation data. The works presented here is the analysis of solar radiation data for East-North Asia areas. The data utilized in the analysis consist of the global radiation on horizontal surface, measured at 2 different stations during 3 years for the period from 2002 to 2004 and estimated using satellite at 27 different stations over the China and Mongolia. Also the measured data has been collected at 16 different stations all of the South Korea and estimated using satellite at 12 different stations over the North Korea from 1982 to 2005. The Result of analysis shows that the annual-average daily global radiation on the horizontal surface is $3.57\;MJ/m^2$. We conclude, based on the analysis, that East-North Asia areas have sufficient solar energy resources for the photovoltaic power generation system.
Jo, Dok-Ki;Yun, Chang-Yeol;Kim, Kwang-Deuk;Kang, Young-Heack
Journal of the Korean Solar Energy Society
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v.31
no.2
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pp.99-106
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2011
Since the solar energy resource is the main input for sizing any solar photovoltaic system, it is essential to utilize the solar radiation data as an application and development of solar energy system increase. It will be necessary to understand and evaluate the insolation data. The Korea Institute of Energy Research(KIER) has begun collecting horizontal global insolation data since May, 1982 at 16 different locations in Korea and for the more detailed analysis, images taken by geostationary satellite may be used to estimate solar irradiance fluxes at earth"s surface. It is based on the empirical correlation between a satellite derived cloud index and the irradiance at the ground. From the results, the measured data has been collected at 16 different stations and estimated using satellite at 23 different stations over the South Korea from 1982 to 2009. The Result of analysis shows that the annual-average daily global radiation on the horizontal surface is 3.56 kWh/ $m^2$/day and estimated solar radiation fluxes show reliable results for estimating the global radiation with average deviation of -7.27 to +3.65% from the measured values.
Drought is an environmental disaster typically defined as an unusual deficiency of water supply over an extended period. Satellite remote sensing provides an alternative approach to monitoring drought over large areas. In this study, we monitored drought patterns over about 30 years (1985-2015), using satellite imagery of Lake Soyang, Gangwondo, South Korea. Landsat images were classified using ISODATA, maximum likelihood analysis, and an artificial neural network to derive the lake area. In addition, the relationship between areas of Lake Soyang and the Standardized Precipitation Index (SPI) was analyzed. The results showed that the artificial neural network was a better method for determining the area of the lake. Based on the relationship between the SPI value and changes in area, the R2 value was 0.52. This means that the area of the lake varied depending on SPI value. This study was able to detect and monitor drought conditions in the Lake Soyang area. The results of this study are used in the development of a regional drought monitoring program.
The overseas calibration sites such as Mongolia used for Korea Multi-purpose Satellite (KOMPSAT-5 or K5), have a disadvantage in that maintenance and repair costs are high and immediate response is difficult when an unexpected problem occurs. Accordingly, the necessity of establishing a domestic SAR calibration site was suggested, but the progress of related research is insignificant. In this paper, we investigated what conditions should be satisfied in terms of backscattering characteristics to construct a site for SAR satellite image quality evaluation and calibration. First of all, it was selected first by applying general indicators such as accessibility and availability among places recommended as satellite image calibration candidate sitesin Korea. Next, three places, site A (Goheung-gun, Jeollanam-do), site B (Jeonju-si, Jeollabuk-do), and site C (Daedeok Research Complex, Daejeon), were selected as the final candidates because they are relatively wide and easy to install AT or CR. Site A, located in Goheung-gun, Jeollanam-do, was best considered in terms of slope measurements, minimum site area to obtain ISLR, uniformity of DN values and backscatter coefficients, interference by strong reflectors, and backscatter clutter level.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.23
no.3
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pp.26-67
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2020
Synthetic Aperture Radar(SAR) is able to photograph the earth's surface regardless of weather conditions, day and night. Because of its possibility to search for hydrological factors such as soil moisture and groundwater, and its importance is gradually increasing in the field of water resources. SAR began to be mounted on satellites in the 1970s, and about 15 or more satellites were launched as of 2020, which around 10 satellites will be launched within the next 5 years. Recently, various types of SAR technologies such as enhancement of observation width and resolution, multiple polarization and multiple frequencies, and diversification of observation angles were being developed and utilized. In this paper, a brief history of the SAR system, as well as studies for estimating soil moisture and hydrological components were investigated. Up to now hydrological components that can be estimated using SAR satellites include soil moisture, subsurface groundwater discharge, precipitation, snow cover area, leaf area index(LAI), and normalized difference vegetation index(NDVI) and among them, soil moisture is being studied in 17 countries in South Korea, North America, Europe, and India by using the physical model, the IEM(Integral Equation Model) and the artificial intelligence-based ANN(Artificial Neural Network). RADARSAT-1, ENVISAT, ASAR, and ERS-1/2 were the most widely used satellite, but the operation has ended, and utilization of RADARSAT-2, Sentinel-1, and SMAP, which are currently in operation, is gradually increasing. Since Korea is developing a medium-sized satellite for water resources and water disasters equipped with C-band SAR with the goal of launching in 2025, various hydrological components estimation researches using SAR are expected to be active.
Kim, Sang-Wan;Kim, Donghan;Lee, Yoon-Kyung;Lee, Impyeong;Lee, Sangho;Kim, Junghoon;Kim, Keunyong;Ryu, Joo-Hyung
Korean Journal of Remote Sensing
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v.36
no.2_2
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pp.379-399
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2020
The detection of illegal ship is one of the key factors in building a marine surveillance system. Effective marine surveillance requires the means for continuous monitoring over a wide area. In this study, the possibility of ship detection monitoring based on satellite SAR, HF radar, UAV and AIS integration was investigated. Considering the characteristics of time and spatial resolution for each platform, the ship monitoring scenario consisted of a regular surveillance system using HFR data and AIS data, and an event monitoring system using satellites and UAVs. The regular surveillance system still has limitations in detecting a small ship and accuracy due to the low spatial resolution of HF radar data. However, the event monitoring system using satellite SAR data effectively detects illegal ships using AIS data, and the ship speed and heading direction estimated from SAR images or ship tracking information using HF radar data can be used as the main information for the transition to UAV monitoring. For the validation of monitoring scenario, a comprehensive field experiment was conducted from June 25 to June 26, 2019, at the west side of Hongwon Port in Seocheon. KOMPSAT-5 SAR images, UAV data, HF radar data and AIS data were successfully collected and analyzed by applying each developed algorithm. The developed system will be the basis for the regular and event ship monitoring scenarios as well as the visualization of data and analysis results collected from multiple platforms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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