With the increasing need for high temporal resolution satellite imagery for monitoring land surfaces, this study evaluated the temporal resolution of the NDVI composites from Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) data. The GOCI is the first geostationary satellite sensor designed to provide continuous images over a $2,500{\times}2,500km^2$ area of the northeast Asian region with relatively high spatial resolution of 500 m. We used total 2,944 hourly images of the GOCI level 1B radiance data obtained during the one-year period from April 2011 to March 2012. A daily NDVI composite was produced by maximum value compositing of eight hourly images captured during day-time. Further NDVI composites were created with different compositing periods ranging from two to five days. The cloud coverage of each composite was estimated by the cloud detection method developed in study and then compared with the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) Aqua cloud product and 16-day NDVI composite. The GOCI NDVI composites showed much higher temporal resolution with less cloud coverage than the MODIS NDVI products. The average of cloud coverage for the five-day GOCI composites during the one year was only 2.5%, which is a significant improvement compared to the 8.9%~19.3% cloud coverage in the MODIS 16-day NDVI composites.
Traffic represents one of the largest sources of primary air pollutants in urban area. As a consequence, numerous abatement strategies are being pursued to decrease the ambient concentration of pollutants. A characteristics of most of the these strategies is a requirement for accurate data on both the quantity and spatial distribution of emissions to air in the form of an atmospheric emission inventory database. In the case of traffic pollution, such an inventory must be compiled using activity statistics and emission factors for vehicle types. The majority of inventories are compiled using passive data from either surveys or transportation models and by their very nature tend to be out-of-date by the time they are compiled. The study of current trends is towards integrating urban traffic control systems and assessments of the environmental effects of motor vehicles. In this study, a model of vehicle emission calculation by using real-time traffic data was studied. Traffic data, which are required on a street-by-street basis, is obtained from induction loops of traffic control system. It is possible that characteristics of hourly air pollutants emission rates is obtained from hourly traffic volume and speed. An emission rates model is allocated with a high resolution space by using geographic information system (GIS). Vehicle emission model was developed with a high resolution spatial, gridded and hourly emission rates.
Purpose: Evaluation of atmospheric conditions for proper timing of spray application is important to prevent off-target movement of crop protection materials. Susceptible crops can be damaged downwind if proper application procedure is not followed. In our previous study, hourly data indicated unfavorable conditions, primarily between evening 18:00 hrs in the evening and 6:00 hrs next morning, during clear conditions in the hot summer months in the Mississippi delta. With the requirement of timely farm operations, sub-hourly data are required to provide better guidelines for pilots, as conditions of atmospheric stability can change rapidly. Although hourly data can be interpolated to some degree, finer resolution for data acquisition of the order of 15 min would provide pilots with more accurate recommendations to match the data recording frequency of local weather stations. Methods: In the present study, temperature and wind speed data obtained at a meteorological tower were re-sampled to calculate the atmospheric stability ratio for sub-hour and hourly recommendations. High-precision evaluation of temperature inversion periods influencing atmospheric stability was made considering strength, time of occurrence, and duration of temperature inversion. Results and Discussion: The results indicated that atmospheric stability could be determined at different time intervals providing consistent recommendations to aerial applicators, thereby avoiding temperature inversion with minimal off-target drift of the sprayed liquid.
Soil erosion is a very serious problem from agricultural as well as environmental point of view. Various computer models have been used to estimate soil erosion and assess erosion control practice. Universal Soil loss equation (USLE) is a popular model which has been used in many countries around the world. Erosivity (USLE R-factor) is one of the USLE input parameters to reflect impacts of rainfall in computing soil loss. Value of R factor depends upon Energy (E) and maximum rainfall intensity of specific period ($I30_{max}$) of that rainfall event and thus can be calculated using higher temporal resolution rainfall data such as 10 minute interval. But 10 minute interval rainfall data may not be available in every part of the world. In that case we can use hourly rainfall data to compute this R factor. Maximum 60 minute rainfall ($I60_{max}$) can be used instead of maximum 30 minute rainfall ($I30_{max}$) as suggested by USLE manual. But the value of Average annual R factor computed using hourly rainfall data needs some correction factor so that it can be used in USLE model. The objective of our study are to derive relation between averages annual R factor values using 10 minute interval and hourly rainfall data and to determine correction coefficient for R factor using hourly Rainfall data.75 weather stations of Korea were selected for our study. Ten minute interval rainfall data for these stations were obtained from Korea Meteorological Administration (KMA) and these data were changed to hourly rainfall data. R factor and $I60_{max}$ obtained from hourly rainfall data were compared with R factor and $I30_{max}$ obtained from 10 minute interval data. Linear relation between Average annual R factor obtained from 10 minute interval rainfall and from hourly data was derived with $R^2=0.69$. Correction coefficient was developed for the R factor calculated using hourly rainfall data.. Similarly, the relation was obtained between event wise $I30_{max}$ and $I60_{max}$ with higher $R^2$ value of 0.91. Thus $I30_{max}$ can be estimated from I60max with higher accuracy and thus the hourly rainfall data can be used to determine R factor more precisely by multiplying Energy of each rainfall event with this corrected $I60_{max}$.
Surface Solar Insolation is important for vegetation productivity, hydrology, crop growth, etc. However, ground base measurement stations installed pyranometer are often sparsely distributed, especially over oceans. In this study, Surface Solar Insolation is estimated using the visible and infrared spin scan radiometer(VISSR) data on board Geostationary Meteorological Satellite (GMS)-S covering from March 2001 to December 2001 in clear and cloudy conditions. To retrieve atmospheric factor, such as, optical depth, the amount of ozone, H20, and aerosol, SMAC (Simplified Method for Atmospheric Correction) code, is adopted. The hourly Surface Solar Insolation is estimated with a spatial resolution of $5km\;\times\;5km$ grid. The daily Surface Solar Insolation is derived from the available hourly Surface solar irradiance, independently for every pixel. The pyranometer by the Korea Meteorological Agency (KMA) is used to validate the estimated Surface Solar Insolation with a spatial resolution of $3\;\times\;3Pixels.$
대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.227-230
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1999
Surface solar radiation over the sea is estimated using Visible and Infrared Spin Scan Radiometer data onbord Geostationary Meteorological Satellite(GMS) 5 for January, 1997 to December 1997 in clear and cloudy conditions. The hourly insolation is estimated with a spatial resolution of 5$\times$ 5 km grid. The island pyranometer belonging to the Japan Meteorological Agency is used for validation of the estimated insolation. It is shown that the estimated hourly insolation has RMSE(root mean square) error of 104 W/$m^2$. The variability of the hourly solar radiation was investigated on 3 areas over seas around Korean Peninsula. The solar radiation of East Sea is similar to Yellow Sea. The maximum value of solar radiation is on June of year. The maximum value in south sea is on August because weather is poor by low pressure and front in June
A long-term wind resource map was made to provide the key design data for the 2.5 GW Korean West-South Offshore Wind Project, and its reliability was validated. A one-way dynamic downscaling of the MERRA reanalysis meteorological data of the Yeongwang-Gochang offshore was carried out using WindSim, a Computational Fluid Dynamics based wind resource mapping software, to establish a 33-year time series wind resource map of 100 m x 100 m spatial resolution and 1-hour interval temporal resolution from 1979 to 2012. The simulated wind resource map was validated by comparison with wind measurement data from the HeMOSU offshore meteorological tower, the Wangdeungdo Island meteorological tower, and the Gochang transmission tower on the nearby coastline, and the uncertainty due to long-term variability was analyzed. The long-term variability of the wind power was investigated in inter-annual, monthly, and daily units while the short-term variability was examined as the pattern of the coefficient of variation in hourly units. The results showed that the inter-annual variability had a maximum wind index variance of 22.3% while the short-term variability, i.e., the annual standard deviation of the hourly average wind power, was $0.041{\pm}0.001$, indicating steady variability.
This paper describes a web-based information system for plant disease forecast that was developed for crop growers in Gyeonggi-do, Korea. The system generates hourly or daily warnings at the spatial resolution of $240\;m{\times}240\;m$ based on weather data. The system consists of four components including weather data acquisition system, job process system, data storage system, and web service system. The spatial resolution of disease forecast is high enough to estimate daily or hourly infection risks of individual farms, so that farmers can use the forecast information practically in determining if and when fungicides are to be sprayed to control diseases. Currently, forecasting models for blast, sheath blight, and grain rot of rice, and scab and rust of pear are available for the system. As for the spatial interpolation of weather data, the interpolated temperature and relative humidity showed high accuracy as compared with the observed data at the same locations. However, the spatial interpolation of rainfall and leaf wetness events needs to be improved. For rice blast forecasting, 44.5% of infection warnings based on the observed weather data were correctly estimated when the disease forecast was made based on the interpolated weather data. The low accuracy in disease forecast based on the interpolated weather data was mainly due to the failure in estimating leaf wetness events.
To evaluate high-resolution wind resources for local and coastal area with complex terrain was attemped to combine the prognostic MM5 mesoscale model with CALMET diagnostic modeling this study. Firstly, MM5 was simulated for 1km resolution, nested fine domain, with FDDA using QuikSCAT seawinds data was employed to improve initial meteorological fields. Wind field and other meteorological variables from MM5 with all vertical levels used as initial guess field for CALMET. And 5 surface and 1 radio sonde observation data is performed objective analysis whole domain cells. Initial and boundary condition are given by 3 hourly RDAPS data of KMA in prognostic MM5 simulation. Geophysical data was used high-resolution terrain elevation and land cover(30 seconds) data from USGS with MM5 simulation. On the other hand SRTM 90m resolution and EGIS 30m landuse was adopted for CALMET diagnostic simulation. The simulation was performed on whole year for 2007. Vertical wind field a hour from CALMET and latest results of MM5 simulation was comparison with wind profiler(KEOP-2007 campaign) data at HAENAM site.
The Gyeonggi-do Agricultural Research and Extension Services has developed a web-site (www.epilove.com) in collaboration with EPINET to provide information on agricultural weather and rice disease and insect pest management in Gyeonggi-do. Weather information includes near real-time weather data monitored by automated weather stations (AWS) installed at rice paddy fields of 11 Agricultural Technology Centers (ATC) in Gyeonggi-do, and weekly weather forecast by Korea Meteorological Administration (KMA). Map images of hourly air temperature and rainfall are also generated at 309m x 309m resolution using hourly data obtained from AWS installed at 191 locations by KMA. Based on near real-time weather data from 11 ATC, hourly infection risks of rice blast, sheath blight, and bacterial grain rot for individual districts are estimated by disease forecasting models, BLAST, SHBLIGHT, and GRAINROT. Users can diagnose various diseases and insects of rice and find their information in detail by browsing thumbnail images of them. A database on agrochemicals is linked to the system for disease and insect diagnosis to help users search for appropriate agrochemicals to control diseases and insect pests.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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