2005년 남극의 해빙을 촬영한 Kompsat-1 EOC 영상을 이용하여 SSM/I와 AMSR-E 해빙 면적비를 비교, 분석하였다. EOC 영상은 남극의 봄철에 해당하는 9-11월 사이에 남극 대륙의 가장자리를 가로지르는 11 개 궤도로부터 총 676개 영상이 획득되었으며, 이 중 대기 및 광량 조건이 양호한 68개 의 영상을 선별하였다. EOC 영상에 감독분류 방볍 을 적 용하여 표면 유형 을 White ice(W), Grey ice(G), Dark-grey ice(D), Ocean(O)로 분류하였고 해빙 면적비를 산출하였으며, 이를 NASA Team Algorithm(NT)으로 계산된 SSM/I 해빙 면적비, NASA Team2 Algorithm(NT2)으로 계산된 AMSR-E 해빙 면적비와 비교하였다. 남극의 봄철에 SSM/I 해빙 면적비는 EOC W+G 면적비와 잘 일치하였고,AMSR-E 해빙 면적비는 EOC W+G+D 면적비와 좋은 상관성을 나타내었다. 따라서 이 시기의 남극 SSM/I NT 해빙 면적비는 W와 G만을 반영하며, AMSR-E NT2 해빙 면적비는 D도 포함하는 것을 알 수 있었다. 또한 AMSR-E가 SSM/I보다 높은 해빙 면적비를 나타내는 것을 확인하였으며,두 수동 마이크로파 해빙 면적비의 차이는 EOC D 면적비와 높은 상관성을 보였다. 이로부터 EOC 영상에서 분류된 D와 NT2에 서 고려되는 Ice type C가 서로 유사한 해빙 유형임을 추정할 수 있었다.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.301-304
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2008
Since longer wavelength microwave radiation can penetrate clouds, satellite passive microwave sensors can observe sea ice of the entire polar region on a daily basis. Thus, it is becoming popular to derive sea ice motion vectors from a pair of satellite passive microwave sensor images observed at one or few day interval. Usually, the accuracies of derived vectors are validated by comparing with the position data of drifting buoys. However, the number of buoys for validation is always quite limited compared to a large number of vectors derived from satellite images. In this study, the sea ice motion vectors automatically derived from pairs of AMSR-E 89GHz images (IFOV = 3.5 ${\times}$ 5.9km) by an image-to-image cross correlation were validated by comparing with sea ice motion vectors manually derived from pairs of cloudless MODIS images (IFOV=250 ${\times}$ 250m). Since AMSR-E and MODIS are both on the same Aqua satellite of NASA, the observation time of both sensors are the same. The relative errors of AMSR-E vectors against MODIS vectors were calculated. The accuracy validation has been conducted for 5 scenes. If we accept relative error of less than 30% as correct vectors, 75% to 92% of AMSR-E vectors derived from one scene were correct. On the other hand, the percentage of correct sea ice vectors derived from a pair of SSM/I 85GHz images (IFOV = 15 ${\times}$ 13km) observed nearly simultaneously with one of the AMSR-E images was 46%. The difference of the accuracy between AMSR-E and SSM/I is reflecting the difference of IFOV. The accuracies of H and V polarization were different from scene to scene, which may reflect the difference of sea ice distributions and their snow cover of each scene.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.1027-1030
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2006
Development of diurnal warming in the open Okhotsk Sea during the daytime and calm conditions was studied using sea surface temperature (SST) fields retrieved from NOAA AVHRR, Terra and Aqua MODIS, Aqua AMSR-E and ADEOS-II AMSR data. Sea surface wind fields were estimated from AMSR-E/AMSR measurements as well as were obtained from QuikSCAT scatterometer. Weak winds and cloudless conditions were observed in the central area of anticyclone, which moved slowly on 28-30 June 2003 east off Sakhalin. The area where the amplitude of the diurnal SST signal ${\Delta}T$ was significant also shifted slowly and had or circular or elongated shape. The ${\Delta}T$ was estimated relative to the SST values in the areas surrounding the centre of anticyclone where wind speed W exceeded 5- 6 m/s. The diurnal variations of SST, day-night differences were computed using NOAA-12 and NOAA-16 AVHRRderived data. Analysis of simultaneous SST and W fields showed that the increase of W from 0 to 5-6 m/s causes the decrease of ${\Delta}T$ to zero. Maximum warming exceeded $8^{\circ}C$ and was observed in the centre of anticyclone where W = 0 m/s. So strong heating was likely due to the increased chlorophyll a concentration in the area under study that follows from analysis of satellite ocean colour data.
Aqua에 탑재된 AMSR-E는 NASA Team2 해빙 알고리즘을 사용하여 해밍 면적비를 계산하고 있으며, 이는 남극의 해빙 지역에서 매우 정확하다는 것이 증명되었다. 그러나 AMSR-E의 관측 영역 내에 빙산 및 빙붕과 같은 빙하빙이 많이 포함될 경우 해빙과는 다른 빙하빙의 복사특성 때문에 NASA Team2알고리즘으로부터 계산되는 얼음의 면적비는 그 정확성이 유지되지 않는다. 본 논문에서는 남극의 George V 해안이 촬영된 두 장의 ENVISAT ASAR 영상으로부터 해빙과 빙하빙의 면적비를 추출하였고, 이를 NASA Team2 해빙 면적비와 비교하였다. NASA Team2 알고리즘은 빙하빙에 대해 실제보다 작은 면적비를 계산하였다. 빙하빙에 대한 NASA Team2 알고리즘의 면적비 계산 오류를 해석하기 위해 PR(polarization ratio), GR(spectral gradient ratio), $PR_R$(rotated PR), 그리고 ${\Delta}GR$ 영역에서 빙하빙의 마이크로파 복사특성을 분석하였다. 빙하빙은 PR, GR, $PR_R$, ${\Delta}GR$ 영역에서 ice type A, B, C와 같은 남극의 해빙 및 open water와 구분되는 고유한 범위를 형성하였으며, 이는 빙하빙이 얼음의 새로운 종류로 AMSR-ENASA Team2 해빙 알고리즘에 추가될 수 있음을 의미한다.
최근 기후변화와 관련하여 수많은 자연재해 현상이 빈번하게 발생하고 있다. 특히 국지적인 폭설과 관련한 자연재해는 재산상의 피해뿐만 아니라 수많은 인명피해를 야기하고 있다. 또한 적설은 단순히 방재 차원을 넘어서 물의 순환과정을 해석하는 데에도 중요한 부분으로 인식되고 있다. 특히 수문학적 측면에서 적설은 인근 하천유량 및 토양수분에 영향을 미치는 주요한 인자로서 이에 관한 세밀한 연구가 진행되고 있다. 따라서 기존의 접근 방식을 넘어서 더욱 능동이고 즉각적인 형태의 적설 관측의 필요성이 대두 되고 있는 시점이다. 지점 관측의 한계성을 보완하기 위해 인공위성에 탑재된 마이크로파 센서를 활용한 적설 관측시스템이 제안되어 이에 대한 검증도 활발히 진행되고 있다. NASA의 Advanced Microwave Scanning Radiometer-Earth Observing System (AMSR-E)는 마이크로파 센서로서 전 지구적인 물과 에너지 흐름에 관한 다양한 정보를 제공하고 있으며, 이중에는 적설 관측을 위하여 AMSR-E의 SNOW WATER EQUIVALENT PRODUCT (SWE)를 이용한 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 한반도내에서의 관측소 실측 자료를 바탕으로 AMSR-E SWE에 대한 검증작업을 실시하였으며, 현재 인공위성을 활용한 적설관측 체계의 오차를 유발하는 요인에 대해 분석했다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.138-141
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2006
In developing algorithms to retrieve the sea surface temperature (SST) and sea surface wind speed from the Advanced Microwave Scanning Radiometer (AMSR) aboard the AQUA and the Advanced Earth Observation Satellite-II (ADEOS-II), data from the SeaWinds aboard ADEOS-II were helpful. Since features of the ocean microwave emission (Tb) related with ocean wind are not well understood, in case of using only AMSR data, combination of AMSR and SeaWinds revealed pronounced features about the ocean Tb. Two results from combinations of the two sensors were shown in this paper. One result was obtained at wind speeds over about 6m/s, in which the ocean Tb varies with the air-sea temperature difference, even though the SeaWinds wind speed is fixed at the same values. The ocean Tb increases as the air-sea temperature difference becomes negative, i.e., the boundary condition becomes unstable. This result indicates that the air temperature should be included in AMSR SST algorithm. The second result was obtained from comparison of two wind speeds between AMSR and SeaWinds. There is a small difference of two wind speeds, which might be related with several mechanisms, such as evaporation and plankton.
본 연구에서는 원격탐사자료인 Advanced Microwave Scanning Radiometer E (AMSR-E) 토양수분자료의 시간적 변통성 검증을 위해 해남 플럭스 지점에서 관측된 2년간의 (2004년과 2006년) 토양수분자료를 이용하였다. 지상관측 토양수분자료에 비해 상대적으로 큰 공간해상도를 가진 원격탐사자료(AMSR-E)는 2년간의 비교/검증에서 지상관측토양수분자료와 시간적 상관성이 있는 것으로 파악되었으며, 차후에 보다 다양한 식생조건과 현장조건에서 심도 있는 검증연구가 이루어져야 할 것으로 판단된다. 이를 위해서는 보다 다양한 지역에서 현장측정이 이루어져야할 것으로 사료된다. 이를 통하여 보다 정확한 비교/검증 연구가 수행된다면, 원격탐사 토양수분자료의 활용성을 기대할 수 있으며 또한 수문기상학적 관점에서 지표면 대기의 상호작용에 대한 올바른 이해를 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.
최근 기후변화로 야기되는 식생의 변화는 수문기상인자인 증발산과 토양수분에 많은 영향을 끼친다. 본 연구의 목적은 식생의 변화가 수문기상인자인 토양수분에 어떠한 영향을 미치는지 분석하고자 하는데 있다. 식생인자와 수문기상 인자와의 상관관계를 알아보기 위해 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) 위성 이미지 데이터를 연구에 적용하였으며, 식생인자는 MODIS 13 Vegetation Indices Product에서 추출한 정규식생지수 Normalized Difference Vegetation Index(NDVI)를 이용하였다. 식생인자와 토양수분의 상관관계를 분석하기 위해 농업기상정보시스템(Rural Development Administration, RDA)에서 측정한 군위, 논산, 옥천, 예산 지역의 토양수분 관측값 및 Aqua 위성에 탑재된 Advanced Microwave Scanning Radiometer E(AMSR-E)를 이용하여 측정한 토양수분 관측값을 MODIS-NDVI와 비교 분석하였다. 식생인자와 수문기상인자의 시계열 자료를 이용하여 변화하는 양상을 알아내고자 하였고 상관성을 분석하여 식생인자가 수문인자에 어떠한 영향을 주는지 파악하였다. 그 결과 RDA 토양수분 관측값은 MODIS-NDVI와 거의 비슷한 경향을 나타남을 확인 할 수 있었으며, 이는 RDA와 AMSR-E의 토양수분의 관측 깊이에 따른 차이로 이 같은 현상이 나타난다고 사료된다, 또한 MODIS-NDVI, AMSR-E, RDA가 가지고 있는 각기 다른 공간 해상도(1km, 25km, point scale)가 반영된 결과라 할 수 있겠다, 추후 이를 보완한다면 보다 식생변화가 토양수분에 미치는 영향분석을 명확히 할 수 있을 것이다.
기존에 레이더 강우자료의 합성에만 국한되었던 조건부 합성방법을 지상관측 토양수분과 위성관측 토양수분 자료에 적용하였다. 연구에 사용한 토양수분 자료는 농촌진흥청에서 제공하는 24개 관측소의 한시간 단위의 지상관측토양수분자료와 AQUA 위성의 Advanced Microwave Scanning Radiometer-Earth observing system (AMSR-E) 센서에서 관측된 토양수분 자료를 사용하였다. 교차검증방법(leave one out cross validation)을 사용하여 조건부 합성방법의 예측성능을 평가 하였고, 관측소별 교차검증 방법의 결과를 공간분포 시켜서 지역적인 특성을 분석하였다. 이 연구에서 도출된 결과는 다음과 같다. (1) 총 113일의 분석 기간 중 100일 이상의 기간에 대하여 조건부합성방법을 적용하였을 경우 AMSR-E 자료에 비해 지상관측자료와의 편차가 감소하는 것으로 나타났다. (2) 조건부 합성 방법의 예측 성능은 관측소의 밀도와 밀접한 관련을 나타내었으며, 관측소가 많이 밀집되어있는 한반도의 서쪽 지역에서 예측성능이 우세하게 나타났다. (3) 강우가 발생하지 않는 기간에 대한 AMSR-E의 낮은 정확도와 달리 조건부 합성방법은 무강우 기간에 대해서도 높은 예측성능을 나타내었다. 본 연구의 결과는 미계측 지역에 대한 토양수분을 추정하는 조건부 합성방법의 적용 가능성을 제시한다.
Park Seung-Hwan;Park Jong-Seo;Park Jeong-Hyun;Kim Kum-Lan;Kim Byung-Sun
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
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pp.415-418
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2004
The Studying is on developing precision of the moisture information on a soil. We used the data of AQUA AMSR-E which were obtained by Direct Receiving System in Korea Meteorological Administration(KMA). Although we know the Soil Moisture Information(SMI) helps the numerical weather model to produce the realistic results, we couldn't do it for the problem on a spatial resolution of the data is too low to apply. So we've tried to develop in a spatial resolution by using the AMSR-E data with a Digital Elevation Model(DEM) and Normal Difference Vegetation Index(NDVI) from AQUA MODIS and compared the difference between their information in statics. The result is more precise than the simple algorithm by a polarization ratio, and we could get the better result to use in forecast practically, if it's apply to get more detail in the vegetation temperature.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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