Suyoung Sim;Daeseong Jung;Jongho Woo;Nayeon Kim;Sungwoo Park;Hyunkee Hong;Kyung-Soo Han
Korean Journal of Remote Sensing
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v.39
no.6_1
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pp.1497-1503
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2023
To address challenges in classifying clouds and snow cover when calculating ground reflectance in Near-UltraViolet (UV) wavelengths, this study introduces a methodology that combines cloud data from the Geostationary Environmental Monitoring Spectrometer (GEMS) and the Advanced Meteorological Imager (AMI)satellites for snow cover analysis. The proposed approach aims to enhance the quality of surface reflectance calculations, and combined cloud data were generated by integrating GEMS cloud data with AMI cloud detection data. When applied to compute GEMS surface reflectance, this fusion approach significantly mitigated underestimation issues compared to using only GEMS cloud data in snow-covered regions, resulting in an approximately 17% improvement across the entire observational area. The findings of this study highlight the potential to address persistent underestimation challenges in snow areas by employing fused cloud data, consequently enhancing the accuracy of other Level-2 products based on improved surface reflectivity.
Daeseong Jung;Suyoung Sim;Jongho Woo;Nayeon Kim;Sungwoo Park;Honghee Kim;Kyung-Soo Han
Korean Journal of Remote Sensing
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v.39
no.6_1
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pp.1517-1522
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2023
This study evaluates the impact of Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) aerosol optical depth (AOD) expected error (EE) on the accuracy of surface reflectance (SR) derived from the KOMPSAT-3A satellite, utilizing the Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum Vector radiative transfer model. By considering a range of ground-based AOD and the resultant MODIS AOD EE, the research identifies significant influences on SR accuracy, particularly under high solar zenith angles(SZA) and shorter wavelengths. The study's simulations reveal that SR errors increase with shorter wavelengths and higher SZAs, highlighting the necessity for further research to improve atmospheric correction algorithms by incorporating wavelength and SZA considerations. Additionally, the study provides foundational data for better understanding the use of AOD data from other satellites in atmospheric correction processes and contributes to advancing atmospheric correction technologies.
The purpose of this study is to analyze whether pervious and impervious areas in urban areas affect tree growth. In order to determine the differences in the growth of six species of trees planted simultaneously, the effects of pervious and impervious surfaces on tree growth were analyzed using the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) produced using Sentinel-2 and sub-divided land cover map from the Ministry of Environment. For this purpose, the Geospatial eXplainable Artificial Intelligence(GeoXAI) concept was applied. As a result of the analysis, the explanatory power of the model was found to be the best when considering the area of land cover included in the 10m range for Pinus densiflora, the 20 m range for Zelkova Serrata, Metasequoia glyptostroboides, and Ginkgo biloba, the 30 m range for Platanus occidentalis, and the 40 m range for Yoshino cherry trees. In addition, the wider the pervious area, the more active the growth of trees,showing a positive correlation, and the wider the impervious area, such as nearby artificial ground, showed a negative correlation with tree growth. This shows that surrounding pervious and impervious areas affect the growth of trees and that the scope of influence varies depending on the tree species.
This study aimed to quantify changes in forest cover and carbon storage of Korean Peninsular during the last two decades by integrating field measurement, satellite remote sensing, and modeling approaches. Our analysis based on 30-m Landsat data revealed that the forested area in Korean Peninsular had diminished significantly by 478,334 ha during the period of 2000-2019, with South Korea and North Korea contributing 51.3% (245,725 ha) and 48.6% (232,610 ha) of the total change, respectively. This comparable pattern of forest loss in both South Korea and North Korea was likely due to reduced forest deforestation and degradation in North Korea and active forest management activity in South Korea. Time series of above ground biomass (AGB) in the Korean Peninsula showed that South and North Korean forests increased their total AGB by 146.4Tg C (AGB at 2020=357.9Tg C) and 140.3Tg C (AGB at 2020=417.4Tg C), respectively, during the last two decades. This could be translated into net AGB increases in South and North Korean forests from 34.8 and 29.4 Mg C ha-1 C to 58.9(+24.1) and 44.2(+14.8) Mg C ha-1, respectively. It indicates that South Korean forests are more productive during the study period. Thus, they have sequestered more carbon. Our approaches and results can provide useful information for quantifying national scale forest cover and carbon dynamics. Our results can be utilized for supporting forest restoration planning in North Korea
Surveying urban tributary vegetation is based mainly on field sampling at present. The tributary vegetation survey integrating UAV NIR(Unmanned Aerial Vehicle Near Infrared Radiance) imagery and in-situ point photo has received only limited attentions from the field ecologist. The reason for this could be the largely undemonstrated applicability of UAV NIR imagery by the field ecologist as a monitoring tool for urban tributary vegetation. The principal advantage of UAV NIR imagery as a remote sensor is to provide, in a cost-effective manner, information required for a very narrow swath target such as urban tributary (10m width or so), utilizing very low altitude flight, real-time geo-referencing and stereo imaging. An exhaustive and realistic comparison of the two techniques was conducted, based on operational customer requirement of urban tributary vegetation survey: synoptic information, ground detail and quantitative data collection. UAV NIR imagery made it possible to identify area-wide patterns of the major plant communities subject to many different influences (e.g. artificial land use pattern), which cannot be acquired by traditional field sampling. Although field survey has already gained worldwide recognition by plant ecologists as a typical method of urban tributary vegetation monitoring, this approach did not provide a level of information that is either scientifically reliable or economically feasible in terms of urban tributary vegetation (e.g. remedial field works). It is anticipated that this research output could be used as a valuable reference for area-wide information obtained by UAV NIR imagery in urban tributary vegetation survey.
We, for the first time, retrieved tropospheric nitrogen dioxide ($Trop.NO_2$) vertical column density (VCD) from ground-based instrument, Pandora, using the optical density fitting based on Differential Optical Absorption Spectroscopy (DOAS)in Seoul for the period from May 2014 to December 2014. The $Trop.NO_2$ VCDs retrieved from Pandora were compared with those obtained from Ozone Monitoring Instrument (OMI). A correlation coefficient (R) between those retrieved from Pandora and those obtained from OMI is 0.55. To compare with surface $NO_2$ VMRs obtained from in-situ, Trop. $NO_2$ VCDs retrieved from Pandora and those obtained from OMI are converted into $NO_2$ VMRs in boundary layer (BLH $NO_2$ VMRs) using data measured from Atmospheric Infrared Sounder (AIRS). Surface $NO_2$ VMRs obtained from in-situ range from 5.5 ppbv to 61.5 ppbv. BLH $NO_2$ VMRs retrieved from Pandora and OMI range from 2.1 ppbv to 44.2 ppbv and from 0.9 ppbv to 11.6 ppbv, respectively. The range of BLH $NO_2$ VMRs retrieved from OMI is narrower than that of BLH $NO_2$ VMRs retrieved from Pandora and surface $NO_2$ VMRs obtained from in-situ. There is a batter correlation between surface $NO_2$ VMRs obtained from in-situ and BLH $NO_2$ VMRs retrieved from Pandora (R= 0.50)than the correlation between surface $NO_2$ VMRs obtained from in-situ and BLH $NO_2$ VMRs retrieved from OMI (R = 0.36). This poor correlation is thought to be due to the lower near-surface sensitivity of the satellite-based instrument (OMI) than Pandora, the ground-based instrument.
Surface insolation is one of the major indicators for climate research over the Earth system. For the climate research, long-term data and wide range of spatial coverage from the data observed by two or more of satellites of the same orbit are needed. It is important to improve the continuity and consistency of the derived products, such as surface insolation, from different satellites. In this study, surface insolations based on Geostationary Operational Environmental Satellite (GOES-9) and Multi-functional Transport Satellites (MTSAT-1R) were compared during overlap period using physical model of insolation to find ways to improve the consistency and continuity between two satellites through comparison of each channel data and ground observation data. The thermal infrared brightness temperature of two satellites show a relatively good agreement between two satellites : rootmean square error (RMSE)=5.595 Kelvin; Bias=2.065 Kelvin. Whereas, visible channels shown a quite different values, but it distributed similar tendency. And the surface insolations from two satellites are different from the ground observation data. To improve the quality of retrieved insolations, we have reproduced surface insolation of each satellite through adjustment of the Cloud Factor, and the Cloud Factor for GOES-9 satellite is modified based on the analysis result of difference channel data. As a result, the insolations estimated from GOES-9 for cloudy conditions show good agreement with MTSAT-1R and ground observation : RMSE=$83.439W\;m^{-2}$ Bias=$27.296W\;m^{-2}$. The result improved accuracy confirms that the modification of Cloud Factor for GOES-9 can improve the continuity and consistency of the insolations derived from two or more satellites.
It is well known that alluvial sediment located in coastal region has been easily affected by geohazard like ground subsidence, marine or meteorological disasters which threaten invaluable lives and properties. The subsidence is a sinking of the ground due to underground material movement that mostly related to soil compaction by water extraction. Thus, continuous monitoring is essential to protect possible damage from the ground subsidence in the coastal region. Radar interferometric application has been widely used to estimate surface displacement from phase information of synthetic aperture radar (SAR). Thanks to advanced SAR technique like the Small BAseline Subset (SBAS), a time-series of surface displacement could be successfully calculated with a large amount of SAR observations (>20). Because the ALOS-2 PALSAR-2 L-band observations maintain higher coherence compared with other shorter wavelength like X- or C-band, it has been regarded as one of the best resources for Earth science. However, the number of ALOS-2 PALSAR-2 observations might be not enough for the SBAS application due to its global monitoring observation scenario. Unfortunately, the number of the ALOS-2 PALSAR-2 Stripmap images in area of our interest, Busan which located in the Southeastern Korea, is only 11 which is insufficient to apply the SBAS time-series analysis. Although it is common that the radar interferometry utilizes multiple SAR images collected from same acquisition mode, it has been reported that the ALOS-2 PALSAR-2 Stripmap-ScanSAR interferometric application could be possible under specific acquisition mode. In case that we can apply the Stripmap-ScanSAR interferometry with the other 18 ScanSAR observations over Busan, an enhanced time-series surface displacement with better temporal resolution could be estimated. In this study, we evaluated feasibility of the ALOS-2 PALSAR-2 Stripmap-ScanSAR interferometric application using Gamma software considering differences of chirp bandwidth and pulse repetition frequency (PRF) between two acquisition modes. In addition, we analyzed the interferograms with respect to spectral shift of radar carrier frequency and common band filtering. Even though it shows similar level of coherence regardless of spectral shift in the radar carrier frequency, we found periodic spectral noises in azimuth direction and significant degradation of coherence in azimuth direction after common band filtering. Therefore, the characteristics of spectral bandwidth in the range and azimuth direction should be considered cautiously for the ALOS-2 PALSAR-2 Stripmap-ScanSAR interferometry.
This paper reports on the analysis of the location accuracy of a precision image generation system manufactured for CAS 500. The planned launch date of the CAS 500 is 2021, and since it has not yet been launched, the analysis was performed using KOMPSAT-3A satellite images having similar specifications to the CAS 500. In this paper, we have checked the geolocation accuracy of initial sensor model, the model point geolocation accuracy of the precise sensor model, the geolocation accuracy of the precise sensor model using the check point, and the geolocation accuracy of the precise orthoimage using 30 images of the Korean Peninsula. In this study, the target geolocation accuracy is to have an RMSE within 2 pixels when an accurate ground control point is secured. As a result, it was confirmed that the geolocation accuracy of the precision sensor model using the checkpoint was about 1.85 pixels in South Korea and about 2.04 pixels in North Korea, and the geolocation accuracy of the precise orthoimage was about 1.15 m in South Korea and about 3.23 m in North Korea. Overall, it was confirmed that the accuracy of North Korea was low compared to that of South Korea, and this was confirmed to have affected the measured accuracy because the GCP (Ground Control Point) quality of the North Korea images was poor compared to that of South Korea. In addition, it was confirmed that the accuracy of the precision orthoimage was slightly lower than that of precision sensor medel, especially in North Korea. It was judged that this occurred from the error of the DTM (Digital Terrain Model) used for orthogonal correction. In addition to the causes suggested by this paper, additional studies should be conducted on factors that may affect the position accuracy.
The polarimetric backscattering coefficients of a wet-land rice field which is an experimental plot belong to National Institute of Agricultural Science and Technology in Suwon are measured using ground-based polarimetric scatterometers at 1.8 and 5.3 GHz throughout a growth year from transplanting period to harvest period (May to October in 2006). The polarimetric scatterometers consist of a vector network analyzer with time-gating function and polarimetric antenna set, and are well calibrated to get VV-, HV-, VH-, HH-polarized backscattering coefficients from the measurements, based on single target calibration technique using a trihedral corner reflector. The polarimetric backscattering coefficients are measured at $30^{\circ},\;40^{\circ},\;50^{\circ}\;and\;60^{\circ}$ with 30 independent samples for each incidence angle at each frequency. In the measurement periods the ground truth data including fresh and dry biomass, plant height, stem density, leaf area, specific leaf area, and moisture contents are also collected for each measurement. The temporal variations of the measured backscattering coefficients as well as the measured plant height, LAI (leaf area index) and biomass are analyzed. Then, the measured polarimetric backscattering coefficients are compared with the rice growth parameters. The measured plant height increases monotonically while the measured LAI increases only till the ripening period and decreases after the ripening period. The measured backscattering coefficientsare fitted with polynomial expressions as functions of growth age, plant LAI and plant height for each polarization, frequency, and incidence angle. As the incidence angle is bigger, correlations of L band signature to the rice growth was higher than that of C band signatures. It is found that the HH-polarized backscattering coefficients are more sensitive than the VV-polarized backscattering coefficients to growth age and other input parameters. It is necessary to divide the data according to the growth period which shows the qualitative changes of growth such as panicale initiation, flowering or heading to derive functions to estimate rice growth.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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