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 purpose of this study was to investigate eighth graders' scientific method of inquiry used in their reports. We developed a framework, 'Analysis of Scientific Methods and Information Sources', with a perspective of the Nature of Science to analyze students' planning method, data analysis, and information sources. We then compared results with levels of questions to find out whether they affected students' 'Scientific Method'. In addition, we analyzed students' responses of the survey questionnaire, e.g.. how they liked Scientific Method. Results are as follows: First, 'planning method' consisted of 'consultant' and 'activities'. The 'activities' were 'experiment', 'correlational study', and 'observation' Students planned by utilizing 'consultant' more than the other. In case of planning 'activities'. most of them were 'experiment' Second, 'data analysis' consisted of 'summary', 'table', 'chart', 'graph' and so on. Students analyzed their data by using 'summary' frequently. The types of 'summary' were divided into 'simple summary' and 'relational statement' Third, 'information sources' consisted of 'computer', 'library'. and 'professional consultant' Most of the students gathered information from 'computer' Fourth, the types of 'planning method' and 'summary' were affected by the levels of questions. Fifth, some of the students reported their difficulty in 'planning method' because the collected information was less reliable, lacking, and having difficult technical terms.
For ten meteorological observatories running an automated synoptic observing system (ASOS), we classified the observation environments into five classes based on the World Meteorological Organization (WMO) classification guidelines. Obstacles (such as topography and buildings) and land-cover types were the main factors in evaluating the observation environments for the sunshine duration, air-temperature, and surface wind. We used the digital maps of topography, buildings, and land-cover types. The observation environment of the sunshine duration was most affected by the surrounding buildings when the solar altitude angle was low around the sunrise and sunset. The air-temperature observation environment was determined based on not only the solar altitude angle but the distance between the heat/water source and ASOS. There was no water source around the ASOSs considered in this study. Heat sources located near some ASOSs were not large enough to affect the observation environment. We evaluated the surface wind observation environment based on the roughness length around the ASOS and the distance between surrounding buildings and the ASOS. Most ASOSs lay at a higher altitude than the surroundings and the roughness lengths around the ASOSs were small enough to satisfy the condition for the best level.
Park, Soon-Young;Yoo, Jung-Woo;Kang, Nam-Young;Lee, Soon-Hwan
Journal of Environmental Science International
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v.26
no.5
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pp.573-584
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2017
In order to simulate a typhoon precisely, the satellite observation data has been assimilated using WRF (Weather Research and Forecasting model) three-Dimensional Variational (3DVAR) data assimilation system. The observation data used in 3DVAR was GPS Radio Occultation (GPS-RO) data which is loaded on Low-Earth Orbit (LEO) satellite. The refractivity of Earth is deduced by temperature, pressure, and water vapor. GPS-RO data can be obtained with this refractivity when the satellite passes the limb position with respect to its original orbit. In this paper, two typhoon cases were simulated to examine the characteristics of data assimilation. One had been occurred in the Western Pacific from 16 to 25 October, 2015, and the other had affected Korean Peninsula from 22 to 29 August, 2012. In the simulation results, the typhoon track between background (BGR) and assimilation (3DV) run were significantly different when the track appeared to be rapidly change. The surface wind speed showed large difference for the long forecasting time because the GPS-RO data contained much information in the upper level, and it took a time to impact on the surface wind. Along with the modified typhoon track, the differences in the horizontal distribution of accumulated rain rate was remarkable with the range of -600~500 mm. During 7 days, we estimated the characteristics between daily assimilated simulation (3DV) and initial time assimilation (3DV_7). Because 3DV_7 demonstrated the accurate track of typhoon and its meteorological variables, the differences in two experiments have found to be insignificant. Using observed rain rate data at 79 surface observatories, the statistical analysis has been carried on for the evaluation of quantitative improvement. Although all experiments showed underestimated rain amount because of low model resolution (27 km), the reduced Mean Bias and Root-Mean-Square Error were found to be 2.92 mm and 4.53 mm, respectively.
Kim, Bu-Yo;Jee, Joon-Bum;Jeong, Myeong-Jae;Zo, Il-Sung;Lee, Kyu-Tae
Journal of the Korean earth science society
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v.36
no.4
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pp.330-340
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2015
For this study, we developed an algorithm to estimate the total amount of clouds using sky image data from the Skyviewer equipped with CCD camera. Total cloud amount is estimated by removing mask areas of RGB (Red Green Blue) images, classifying images according to frequency distribution of GBR (Green Blue Ratio), and extracting cloud pixels from them by deciding RBR (Red Blue Ratio) threshold. Total cloud amount is also estimated by validity checks after removing sunlight area from those classified cloud pixels. In order to verify the accuracy of the algorithm that estimates total cloud amount, the research analyzed Bias, RMSE, and correlation coefficient compared to records of total cloud amount earned by human observation from the Gangwon Regional Meteorological Administration, which is in the closest vicinity of the observation site. The cases are selected four daily data from 0800 LST to 1700 LST for each season. The results of analysis showed that the Bias in total cloud amount estimated by the Skyviewer was an average of -0.8 tenth, and the RMSE was 1.6 tenths, indicating the difference in total cloud amount within 2 tenths. Also, correlation coefficient was very high, marking an average of over 0.91 in all cases, despite the distance between the two observation sites (about 4 km).
Recently, the spatial resolution of earth observation satellites is significantly increased to a few meters. Such high spatial resolution images definitely will provide lots of information for detail-thirsty remote sensing users. However, it is more difficult to develop automated image algorithms for automated image feature extraction and pattern recognition. In this study, we propose a two-stage procedure to extract road information from high resolution satellite images. At first stage, a watershed segmentation technique is developed to classify the image into various regions. Then, a knowledge is built for road and used to extract the road regions. In this study, we use panchromatic and multi-spectral images of the IKONOS satellite as test dataset. The experiment result shows that the proposed technique can generate suitable and meaningful road objects from high spatial resolution satellite images. Apparently, misclassified regions such as parking lots are recognized as road needed further refinement in future research.
Nayeon Kim;Noh-hun Seong;Daeseong Jung;Suyoung Sim;Jongho Woo;Sungwon Choi;Sungwoo Park;Kyung-Soo Han
Korean Journal of Remote Sensing
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v.39
no.3
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pp.363-370
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2023
Various earth observation satellites need to provide accurate and high-quality data after launch. To maintain and enhance the quality of satellite data, it is crucial to employ a cross-calibration process that accounts for differences in sensor characteristics, such as the spectral band adjustment factor (SBAF). In this study, we utilized Landsat-8 and Sentinel-2A satellite imagery collected from desert sites in Libya4, Algeria3, and Mauritania2 among pseudo-invariant calibration sites to calculate and apply SBAF, thereby compensating the uncertainties arising from variations in bandwidths. We quantitatively compared the reflectance differences based on the similarity of bandwidths, including Blue, Green, Red, and both the near-infrared (NIR) narrow, and NIR bands of Sentinel-2A. Following the application of SBAF, significant results with reflectance differences of approximately 1% or less were observed for all bands except NIR. In the case of the Sentinel-2A NIR band, it exhibited a significantly larger bandwidth difference compared to the NIR narrow band. However, after applying SBAF, the reflectance difference fell within the acceptable error range (5%) of 1-2%. It indicates that SBAF can be applied even when there is a substantial difference in the bandwidths of the two sensors, particularly in situations where satellite utilization is limited. Therefore, it was determined that SBAF could be applied even when the bandwidth difference between the two sensors is large in a situation where satellite utilization is limited. It is expected to be helpful in research utilizing the quality and continuity of satellite data.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.15
no.4
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pp.97-102
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2007
Recently, coastal damage according to the natural disaster like storm-surge, overflowing of the sea has been massively increased. In case of earth fill at the seaside, there are a lot of weak areas of the natural disaster and it has also high possibility that a large disaster happens. Thus flood expectation map in the reclaimed land using 3D spatial information was produced in this study. The area around Myungji, Kangsugu, Busan which was made with the large scale earth fils at the seaside was designated as a study area. Observation of both costal datum and ground height using the tidal date and field surveying dates was conducted. Terrain model using the GIS program was produced and than 3D building model was produced using 3D MAX. It was shown that there are possibility more than 50% if over 4.5m storm-surge is happening, as a result of calculating the virtual flooded area on the produced cartographic map.
Yang Min-Sil;Lee Jeongsoon;Lee Chol;Park Jong-Seo;Kim Hee-Ah
Proceedings of the KSRS Conference
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2004.10a
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pp.35-38
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2004
We developed a Near Real-Time Validation System (NRVS) for the Level-2 Products of AQUA Satellite. AQUA satellite is the second largest project of Earth Observing System (EOS) mission of NASA. This satellite provides the information of water cycle of the entire earth with many different forms. Among its products, we have used five kinds of level-2 geophysical parameters containing rain rate, sea surface wind speed, skin surface temperature, atmospheric temperature profile, and atmospheric humidity profile. To use these products in a scientific purpose, reasonable quantification is indispensable. In this paper we explain the near real-time validation system process and its detail algorithm. Its simulation results are also analyzed in a quantitative way. As reference data set in-situ measured meteorological data which are periodically gathered and provided by the Korea Meteorological Administration (KMA) is processed. Not only site-specific analysis but also time-series analysis of the validation results are explained and detail algorithms are described.
The rotation of asteroids can help reveal not only the fundamental characteristics of asteroids but also the origin and evolution of our Solar System. From the photometric observations for NEA 162173 (1999 JU3) and Maria family asteroids using 0.5 m- to 2 m- class telescopes at 10 observatories in the northern hemisphere, I obtained a total of 260 lightcurves for 97 asteroids and derived synodic rotational periods for 51 objects, including newly obtained periods of 34 asteroids. For the sake of efficiency, I developed an observation scheduler, SMART (Scheduler for Measuring Asteroid RoTation) and a photometric analysis software subsystem, ASAP (Asteroid Spin Analysis Package). Based on the lightcurve analysis of NEA 162173 (1999 JU3) and Maria family asteroids, 1) I present the rotational and observational characteristics of 1999 JU3 and provided the Hayabusa-2 Science team with the information on pole orientations, 2) I investigated correlations among rotational periods, amplitudes of lightcurves, and sizes, and conclude that the rotational properties of old-type family asteroids have been changed considerably by the YORP effect. 3) Finally, I found the Yarkovsky footprints on the Maria asteroid family and estimated that approximately 37 to 75 Maria family asteroids larger than 1 km have entered the near-Earth space every 100 Myr. This study should reveal the collisional history and transport route of the members from the resonance region to the near Earth space, for the first time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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