This paper reports on the stray light analysis results of a compact imaging spectrometer (COMIS) for a microsatellite STSAT-3. COMIS images Earth's surface and atmosphere with ground sampling distances of 27 m at the 18~62 spectral bands (0.4 ~ 1.05 ${\mu}m$) for the nadir looking at an altitude of 700 km. COMIS has an imaging telescope and an imaging spectrometer box into which three electronics PCBs are embedded. The telescope images a $27m{\times}28km$ area of Earth surface onto a slit of dimensions $11.8{\mu}m{\times}12.1mm$. This corresponds to a ground sampling distance of 27 m and a swath width of 28 km for nadir looking posture at an altitude of 700 km. Then the optics relays and disperses the slit image onto the detector thereby producing a monochrome image of the entrance slit formed on each row of detector elements. The spectrum of each point in the row is imaged along a detector column. The optical mounts and housing structures are designed in order to prevent stray light from arriving onto the image and so deteriorating the signal to noise ratio (SNR). The stray light analysis, performed by a non-sequential ray tracing software (LightTools) with three dimensional housing and lens modeling, confirms that the ghost and stray light arriving at the detector plane has the relative intensity of ${\sim}10^{-5}$ and furthermore it locates outside the concerned image size i.e. the field of view of the optics.
눈은 지표면의 물리과정에서 중요한 요소 중의 하나로 짧은 시간 동안에 많은 변화를 유도할 있다. 본 연구에 MODIS 채널자료를 이용하여 적설역에서 나타나는 단파적외 채널과 반사도 특성을 알아보았다 일반적으로 MODIS 위성자료를 이용한 적설연구는 근적외 채널을 활용한 NOSI (Normalized Difference of Snow Index)를 주로 사용한다. 하지만 본 연구는 정지기상 위성의 적셜 탐지 능력을 시험하기 위한 연구이다. 따라서 정지 기상 위성 탑재되어 있는 채널의 특성과 비슷한MODIS 가시 채널과 단파 적외 채널 자료를 이용하여 적설지역을 분석하였다단일 가시 채널을 이용하여 적설을 탐지 하는 것은 청천역일 경우 큰 어려움이 없으나 반면 구름과 적설이 혼재되어 있는 지역에서는 탐지 능력이 떨어진다.반면 BID 값을 활용한 적설지역 탐지는 단일 가시 채널을 활용한 방법보다 좋은 결과를 가지지만 하층운이 존재할 때는 여전히 적설과 구름을 명확히 구분하기는 어렵다.
순 장파복사량은 지표면으로 입사되는 하강 장파복사량(Downward Longwave Radiation, $R_{ld}$)과 지표면에서 반사되는 상승 장파복사량(Upward Longwave Radiation, $R_{lu}$)의 차이로 정의되는데 이는 에너지 수지 및 농업기상 연구의 중요한 주제 중 하나로서 다루어져 온 순복사량의 중요한 요소이다. 일반적으로 $R_{lu}$의 경우 지표면 온도와 방사율(emissivity)를 이용하여 산출되므로 정확히 추정이 가능하나, $R_{ld}$의 경우 대기 최상층에서 관측되는 방사량과 지표면 근처의 방사량을 함께 고려해야 하므로 실측이 어렵다. $R_{ld}$는 야간 복사계(pyrgeometer)를 이용하여 직접적으로 측정할 수 있지만 관측기기 자체가 구비되어있는 관측소가 적어 매우 드물게 이용된다. 또한 단파 복사 에너지 측정 기기에 비해 비용이 많이들고 종종 관측값이 큰 오차를 가지고 있기 때문에 실무에 적용하기 힘든 단점이 있다. 따라서 기상 관측소에서 얻어지는 증기압과 온도 관측치를 물리식, 경험식 등에 적용하여 산정하게 된다. 현재는 $R_{ld}$의 추정은 관측된 방사량간의 관계를 나타내는 경험식을 기반으로 지표면 근처의 대기 온도와 습도를 이용하여 산출하는 방법이 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 증발산 산정 알고리즘 개발의 시발점으로써 $R_{ld}$를 먼저 구하고 $R_{lu}$를 구하였다. 신뢰성 높은 방법을 이용하여 $R_{ld}$를 구하게 되면 정확도 높은 $R_N$을 구하는 데 기여할 수 있으며, 궁극적으로 보다 정확한 증발산을 산정할 수 있게 된다. $R_{ld}$는 일반적으로 clear sky 조건 하에서의 복사 에너지 플럭스($R_{ldc}$)를 구한 후 구름의 양에 따라 보정한다. 하강 장파복사량의 경우 널리 사용되는 공식 중 하나인 Brutsaert의 공식을 사용하였다. 광릉, 해남에 위치한 플럭스 타워지점에서 실측된 기온과 실제 수증기압을 입력인자로 사용하여 지점별 $R_{ldc}$를 먼저 구하고 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) 영상자료를 이용하여 검증한 뒤 최종적으로 남한지역을 대상으로 순 장파복사량 지도를 작성하였다. 이를 위해 MODIS 07 대기 프로파일 산출물(Atmospheric Profile Product)중 기온 및 이슬점온도를 추출하여 산정식의 입력자료로서 사용하였다. 상승 장파복사량의 경우 MODIS 11 지표면 온도 산출물(Land Surface Temperature product)를 이용하여 산정하였다. 이는 남한 지역의 증발산량 추정 및 에너지 수지 연구를 위한 중요한 기본 자료로서 유용하게 사용될 수 있으리라 사료된다.
The aerosol optical thickness data retrieved by Moderate Resolution Imaging Spectrometer (MODIS) of Terra & Aqua and Meteorological Imager (MI) of Communication Ocean and Meteorological Satellite (COMS) are analyzed and compared with the measurement data of Aerosol Robotic Network (AERONET) in Northeast Asia. As the result, the aerosol optical thickness retrieved by MODIS and MI were well agreed at ocean region but quite different at cloud edge and barren surface. The reason was that MODIS aerosol optical thickness was retrieved using the visible and infrared channels but MI was retrieved with the visible channel only. Consequentially, the thin cloud be misinterpreted as aerosol by MI and the difference between MODIS and MI aerosol optical thicknesses could be occurred with Normal Distribution Vegetation Index (NDVI) and land surface property. Therefore, the accuracies of clear/cloud region and surface reflectivity are required in order to improve the aerosol optical thickness algorithm by MI.
Remote sensing sensors used in satellites or aircrafts measure electromagnetic waves passing through the earth's atmosphere, and thus the information on the surface of the earth is affected as it is absorbed or scattered by the earth's atmosphere. Although satellites have different wavelength ranges and resolutions depending on the purpose of onboard sensors, in general, atmospheric correction must be made to remove the influence of the atmosphere in order to accurately measure the spectral signal of an object on the earth's surface. The purpose of atmospheric correction is to remove the atmospheric effect from remote sensing images to determine surface reflectivity values and to derive physical parameters of the surface. Until recently, atmospheric correction algorithms have evolved from image-based empirical methods or indirect methods using in-situ observation data to direct methods that numerically interpret more complex radiative transfer processes. This study analyzes the research records of atmospheric correction algorithms developed over the past 40 years, systematically establishes the current state of atmospheric correction technology and the results of major atmospheric correction algorithms and presents the current status and research trends of related technologies.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.12
no.1
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pp.7-12
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2019
Clouds in the atmosphere are important variables that affect the temperature change by reflecting the radiant energy of the earth surface as well as changing the amount of sunshine by reflecting the sun's radiation energy. Especially, the amount of sunshine on the surface is very important It is essential information. Therefore, eye-observations of the sky on the surface of the earth have been enhanced by satellite photographs or relatively narrowed observation equipments. Therefore, cloud automatic observing systems have been developed in order to replace the human observers, but depending on the seasons, the reliability of observations is not high enough to be applied in the field due to pollutants or fog in the atmosphere. Therefore, we have developed a cloud observation algorithm that is robust against smog and fog. It is based on the calculation of the degree of aerosol from the all-sky image, and is added to the developed cloud reader to develop season- and climate-insensitive algorithms to improve reliability. The result compared to existing cloud readers and the result of cloud cover is improved.
The radiation at $11{\mu}m$ absorbed more than at $12{\mu}m$ when aerosols is loaded in the atmosphere, whereas it will be the other way around when cloud is present. The difference of the two channels provides an opportunity to detect aerosols such as Yellow Sand even with the presence of clouds and at night. However problems associated with this approach arise because the difference can be affected by various atmospheric and surface conditions. In this paper, we has analyzed how the threshold and sensitivity of the brightness temperature difference between two channel (BTD) vary with respect to the conditions in detail. The important finding is that the threshold value for the BTD distinguishing between aerosols and cloud is $0.8^{\circ}K$ with the US standard atmosphere, which is greater than the typical value of $0^{\circ}K$. The threshold and sensitivity studies for the BTD show that solar zenith angle, aerosols altitude, surface reflectivity, and atmospheric temperature profile marginally affect the BTD. However, satellite zenith angle, surface temperature along with emissivity, and vertical profile of water vapor are strongly influencing on the BTD, which is as much as of about 50%. These results strongly suggest that the aerosol retrieval with the BTD method must be cautious and the outcomes must be carefully calibrated with respect to the sources of the error.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.13
no.3
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pp.669-676
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2018
The Geostationary Ocean Color Imager(: GOCI) detects the sea fog at a high horizontal resolution of $500m{\times}500m$ using the Rayleigh corrected reflectance of 8 bands. The visible and the near infrared waves strongly reflect the characteristics of the earth surface, causing errors in cloud and fog detection. A threshold of the Band7 reflectance was set to detect the sea fog entering the land. When the region on which Band4 reflectance is larger than Band8 is determinated as cloud, the error over-estimated as sea fog is corrected by comparing the average reflectance with the surrounding region. The improved algorithm has been verified by comparing the fog images of the Cheollian satellite (COMS: Communication, Ocean, and Meteorological Satellite) as well as the visibility data from the Korea Meteorological Administration.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.23
no.2
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pp.258-261
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2012
Helicopter-borne FMCW radar altimeter obtains the altitude information using the beat frequency between the transmitted and reflected signal from the nadir direction. However, the altitude error may exist when the strong echoes are received from the large RCS at the off-nadir direction because of the wide beamwidth of the altimeter antenna. In this paper, in order to investigate the effect of the altitude error due to the large RCS around the off-nadir direction, the reflected signals were measured by using the corner reflectors displaced on the several reference ground positions, and the acquired signals were analyzed and compared in the spectral domain. The analysis results can be used for the improvement of the altitude accuracy in the radar altimeter.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.4
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pp.26-32
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2013
The earth reflection effect on the induced voltage by line source such as power line occurring induction inteference is analyzed to scrutinize how much it would reduce the induced voltage. Using hankel transformation including bessel function, directly calculation formulae for extracting a refelction coefficient is a most important technical application in this paper since the reflection coefficient on the earth cannot be deduced by a general coefficient calculation formulae according to a plain wave. The electric field is utilized to transform the electromagnetic field into an induced voltage. The composed efficiency to a source induction voltage by an earth reflection is about a range of 60~70% for the axis constellation of each object like observation point, source position and other material parameters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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