• 대한원격탐사학회지
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• 제25권6호
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• pp.487-499
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• 2009

Atmospheric correction of satellite measurements is a major step to estimate accurate surface reflectance of solar spectrum channels. In this study, Simplified Method for the Atmospheric Correction (SMAC) radiative transfer model used to retrieve surface reflectance from MODIS (MODerate resolution Imaging Spectrometer) top of atmosphere (TOA) reflectance. It is fast and simple atmospheric correction method, so it uses for work site operation in various satellite. This study attempts a test of accuracy of SMAC through a sensitivity test to detected error sources and to improve accuracy of surface reflectance using SMAC. The results of SMAC as compared with MODIS surface reflectance (MOD09) was represented that low accuracy ($R^2\;=\;0.6196$, Root Means Square Error (RMSE) = 0.00031, bias = - 0.0859). Thus sensitivity analysis of input parameters and coefficients was conducted to searching error sources. Among the input parameters, Aerosol Optical Depth (AOD) is the most influence input parameter. In order to modify AOD term in SMAC code, Stepwise multiple regression was performed with testing and remove variable in three stages with independent variables of AOD at 550nm, solar zenith angle, viewing zenith angle. Surface reflectance estimation by using Newly proposed AOD term in the study showed that improve accuracy ($R^2\;=\;0.827$, RMSE = 0.00672, bias = - 0.000762).

• 대한원격탐사학회지
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• 제23권2호
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• pp.71-87
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• 2007

본 연구는 NASA/GSFC에서 제공하는 MODIS 구름 산출물 자료를 활용하여 국지적 현상으로 나타난 영동지역의 14개 대설 사례를 분석하였다. MODIS에 의해 특정시간에 관측된 영동지역의 구름은 운정 온도(CTT), 광학 두께(COT), 유효 입자 반경$(r_e)$, 입자상(CP)과 같이 구름 내 속성의 특징에 따라 A, B, C 형으로 분류하였다. 각각의 구름 형태에 대한 강수량과 구름의 속성 사이의 연관성 분석에서 COT는 A와 B형에서 상당히 높은 통계적으로 유의한 관계성을 보였으며, CTT는 A형에서만 높은 상관성을 보였다. 그렇지만, C형에서는 통계적으로 유의한 관계성이 구름의 특성물에 대해 나타나지 않았다. A형 구름은 작은 크기의 물방울과 함께 주로 낮은 층운형 구름으로 구성되어 있으며, 동해에서 종관적으로 유도된 하층 한기 이류 하에서 발생할 수 있다. B형 구름은 발달하는 적운형 구름과 관련되어 있으며, 이러한 구름은 동해상에서 발달하는 저기압 중심과 밀접하게 관련되어 있다. 그렇지만, C형 구름은 다층 구름들로써 영동대설과 직접적으로 관련된 하층 구름을 상층구름이 덮고 있어 위성 관측이 어렵다. 따라서 MODIS 구름 산출물은 영동대설의 경우에 다층 구름을 제외하고 위성 자료로부터 강수량 추정과 대설 기작을 이해하는데 도움이 될 수 있다고 결론지을 수 있다.

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 2001년도 추계학술대회 논문집
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• pp.138-140
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• 2001

The Earth, along with its major components - land, atmosphere, and oceans, is at the core of the global environmental system. Changes in any component of the Earth thus strongly affect the global and regional environment. With the advent of the new century, many important decisions on agricultural, industrial, societal and political problems will depend upon the Earth's environment. Monitoring the Earth is thus important to capture any sign from the Earth which might be related to the environmental change. (omitted)

• 대한원격탐사학회지
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• 제27권2호
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• pp.99-105
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• 2011

정지궤도 기상위성자료의 시차오류(Parallax error)는 기상위성 산출물 중에서 구름과 관련된 산출물의 위치 오류를 발생시키기 때문에 강수의 유무와 강도를 옳게 분석하더라도 강수위치 선정에 오류를 발생시킬 수 있다. 본 연구에서는 시차오류를 보정하는 방법을 제시하고 보정방법을 검증 및 적용하는데 목적이 있다. 시차오류에 의한 구름위치 보정은 첫째, 원래의 위성친정각파 구름고도를 입력 자료로 보정된 위성천정각을 산출한다. 둘째, 보정된 위성천정각과 위성방위각을 이용하여 위성시차오류를 보정하여 구름의 원래 위치에 가깝게 옮겨준다. 시차오류는 위성천정각이 증가하고 구름고도가 증가 할수록 더 크게 나타나며, 동아시아지역($20{\sim}50^{\circ}N$)에서는 최대 약 25km의 구름위치오류가 발생 할 수 있다. Terra MODIS(Moderate-Resolution Imaging Spectrometer)의 센서천정각 $20^{\circ}$이내의 관측 자료와 검증한 결과 시차 보정된 구름위치가 원래 위치에 가깝게 개선된 것을 확인 할 수 있었다. 본 논문에서 제시한 정지위성 시차오류 보정방법은 향후 아시아지역의 여러 정지궤도 기상위성의 영상 활용성 증대에도 기여할 것이다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2011년도 정기 학술발표대회
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• pp.106-106
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• 2011

지표면으로 입사하는 태양 복사 에너지를 정확하게 산출하는 것은 에너지 수지 방법을 이용한 유역 분석의 신뢰도를 높이는데 기여할 수 있다. 태양 복사 에너지는 지형 인자와 대기 인자를 이용하여 산정할 수 있으나 기상관측장비 특성상 지점값 위주의 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 이러한 공간적 제약을 완화하기 위해 원격탐사 기법을 이용하여 지표면에 들어오는 태양 복사 에너지를 산출하고자 하였다. 시간, 공간적으로 중규모 해상도를 가지고 있는 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) 위성 관측 이미지를 이용하여 태양 복사 에너지의 시공간 분포를 산정하고 그 결과를 연구 지역인 광릉/해남 KoFlux site의 지상 관측값을 이용하여 검증함으로써 산정 모형의 국내 적용성을 확인하였다. 비교적 적은 수의 인자를 필요로 하는 Allen et al.(2007) 태양 복사 에너지 산정 모형과 36가지의 서로 다른 파장 이미지를 이용하여 산출된 MODIS 대기 자료를 이용하여 결과를 산정함으로써 모형의 간편성 및 효율성을 확인할 수 있었다. 특히 광릉/해남 KoFlux site 관측치와 모형 산정값과의 상관계수가 각각 0.95, 0.96으로 매우 높은 값을 가짐으로써 모형의 높은 신뢰성을 검토하였다. 향후 연구의 결과로써 얻어진 태양 복사 에너지의 시공간 분포특성 분석을 통해 에너지 수지 방법의 정확성을 향상시키고자 한다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2003년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.171-180
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• 2003

The merging of different scales or multi-sensor image data is becoming a widely used procedure of the complementary nature of various data sets. Ideally, the merging method should not distort the characteristics of the high-spatial and high-spectral resolution data used. To present an effective merging method for survey of reclaimed land, this paper compares the results of Intensity Hue Saturation (IHS), Principal Component Analysis (PCA), Color Normalized(CN) and High Pass Filter(HPF) methods used to merge the information contents of the high-resolution (6.6 m) Electro-Optical Camera (EOC) panchromatic image of the first Korea Multi-Purpose Satellite 1 (KOMPSAT-1) and the multi-spectral Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) image data. The comparison is made by visual evaluation of three-color combination images of IHS, PCA, CN and HPF results based on spatial and spectral characteristics. The use of a contrasted EOC panchromatic image as a substitute for intensity in merged images with MODIS bands 1, 2 and 3 was found to be particularly effective in this study.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제16권5호
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• pp.59-69
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• 2013

Global warming also has effects on the phenology. The limitation of phenology study is an acquisition of phenology data. Satellite images analysis can make up limitation of monitering data. This study is to analyze spatial distribution and characteristics of phenology changes using MODIS images. Research data collected images of 16 day intervals of 11 years from year 2001 to 2010. The data analyzed 228 images of 11 years. It can figure out changes of phenology by analyzing enhanced vegetation index of MODIS image. We made a comparison between changes of phenology and flowering of cherry blossoms. As a results, Startup of season spatially was getting late from southern area to north area. Startup of Phenology was foreshortened 13 days during 11 years, and change ratios of cherry blooming was getting more faster from 0.18 dat to 0.22 day per year during that same period.

• Asian Journal of Atmospheric Environment
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• 제3권1호
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• pp.1-8
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• 2009

Enhancement of aerosol optical thickness (AOT) and surface aerosol mass concentration in Korea for an active forest fire episode in Northeast Asia were estimated by Community Multi-scale Air Quality (CMAQ) model. MODIS/TERRA remote detects of fires in Northeast Asia for May 2003 gave a constraint for estimation of wildfire emissions with an NDVI distribution for recent five years. The simulated wildfire plumes and enhancement of AOT were evaluated and well resolved by comparing multiple satellite observations such as MODIS, TOMS, and others. Scatter plots of observed daily mean aerosol extinction coefficient versus $PM_{10}$ concentration in ground level in Korea showed distinctively different trends based on the ambient relative humidity.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.491-492
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• 2003

The large amount of smoke produced near Lake Baikal was transported to Northeast Asia with high AOT (Aerosol Optical Thickness) as seen in satellite images. Aerosol retrieval using a separation technique was applied to MODIS (Moderate Imaging Spectroradiometer) and SeaWiFS (Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor) data observed during 14-22 May 2003. Large AOT, 2.0~5.0 was observed on 20 May 2003 over Korea due to the influence of the long range transport of smoke aerosol plume from the Russian fires, resulting in high PM10 concentration was observed at the surface.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권2호
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• pp.315-329
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• 2014

서울을 포함한 수도권의 지표면 온도를 분석하기 위하여 Landsat과 MODIS의 지표면 온도, AWS의 기온, 지표면 고도 및 토지이용도를 이용하였다. Landsat과 MODIS 위성의 지표면 온도와 AWS 기온의 분석은 상관계수, 평방근 오차(Root Mean Squared Error, RMSE), 선형회귀분석 등의 통계분석방법을 적용하였다. Landsat과 MODIS 지표면 온도의 상관계수는 0.32이고 RMSE는 4.61 K였다. 그리고 Landsat과 MODIS 지표면 온도와 AWS 기온의 상관성은 각각 0.83과 0.96이며 RMSE는 3.28 K, 2.25 K이었다. Landsat과 MODIS 지표면 온도는 비교적 높은 상관성을 보였으나 각각의 선형회귀의 기울기는 0.45와 1.02이었다. Landsat 5의 경우 전체 관측소에 대하여 0.5이하의 낮은 상관성을 보였고 Landsat 8의 경우는 일치되는 지점이 다른 위성에 비하여 적었으나 0.5이상의 상관성을 나타냈다. Landsat 7은 대부분 0.8이상의 높은 상관성을 보였고 대체적으로 서울중심부에서 높은 상관성이 나타났다. 위성의 지표면 온도와 지표유형에 따른 AWS 기온사이의 상관성은 0.8이상의 높은 상관성을 보였다. Landsat 위성의 지표면 온도의 상관성은 0.84이었고 RMSE는 3.1 K이상이었으며 MODIS 위성의 상관계수는 0.96이상이고 RMSE는 2.6 K이하였다. 결과적으로 두 위성의 지표온도의 차이는 관측시각 차이에 의한 것으로 위성의 해상도에 따라 복사량을 탐지하는 지표면의 면적 차이에 의하여 발생되는 것으로 사료된다.