We improved the MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) land cover map over the Asia-Oceania region through the reclassification of the misclassified pixels. The misclassified pixels are defined where the number of land cover types are greater than 3 from the 12 years of MODIS land cover map. The ratio of misclassified pixels in this region amounts to 17.53%. The MODIS Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) time series over the correctly classified pixels showed that continuous variation with time without noises. However, there are so many unreasonable fluctuations in the NDVI time series for the misclassified pixels. To improve the quality of input data for the reclassification, we corrected the MODIS NDVI using Correction based on Spatial and Temporal Continuity (CSaTC) developed by Cho and Suh (2013). Iterative Self-Organizing Data Analysis (ISODATA) was used for the clustering of NDVI data over the misclassified pixels and land cover types was determined based on the seasonal variation pattern of NDVI. The final land cover map was generated through the merging of correctly classified MODIS land cover map and reclassified land cover map. The validation results using the 138 ground truth data showed that the overall accuracy of classification is improved from 68% of original MODIS land cover map to 74% of reclassified land cover map.
Korea Aerospace Research Institute(KARl) has been receiving Terra and Aqua MODIS data at ground station of Daejeon since July 2002. MODIS data can cover whole East Asia including the Korean Peninsula, Japan and The East China each almost scene and is monitoring ocean, atmosphere and land. By this time, over two thousand scenes have been archived including Terra and Aqua in the storage system and they occupied about over 10TB of disk space. In this study, Web-Downloading system of MODIS data developed on WWW is including following main functions: spectral subset (250m, 500m, 1000m chnnels) Level 1B data of HDF format, result display, ftp download and statistic viewer etc. Users using this system can directly download MODIS data on WWW with a few input parameters. This system is available via the Internet URL after October 2005 on the following, 'http://webmodis.kari.re.kr/'
NDVI has been used to estimate several ecological variables including leaf area index (LAI). Global MODIS LAI data are partially produced by empirical model that is based on the assumption of high correlation between NDVI and LAI. This study attempts to evaluate the MODIS empirical model by comparing with the result obtained from field LAI measurement and Landsat ETM+ reflectance. MODIS LAI product and ancillary data were analyzed over a small forest watershed near the Seoul metropolitan area. The relationship between NDVI of ETM+ and field measured LAI did not correspond to MODIS LAI estimation. Since the study area is mostly covered by very dense and fully closed forest, the correlation between NDVI and LAI might not be high. Although MODIS LAI product has great potential for global environment studies, it needs to be cautious to use them in regional and local area in particular for the forest of dense canopy situation.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.22
no.6
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pp.851-862
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2006
Satellites have been valuable tool for global/regional scale atmospheric environment monitoring as well as emission source detection. In this study, we present the results of application of satellite remote sensing data for air quality forecast in Seoul metropolitan area. AOT (Aerosol Optical Thickness) data from TERRA/MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectre-radiometer) satellite were compared to ground based $PM_{10}$ mass concentrations, and used to estimate the possibility of the aerosol forecasting in Seoul metropolitan area. Although correlation coefficient (${\sim}0.37$) between MODIS AOT products and surface $PM_{10}$ concentration data was relatively low, there was good correlation between MODIS AOT and surface PM concentration under certain atmospheric conditions, which supports the feasibility of using the high-resolution MODIS AOT for air quality forecasting. The MODIS AOT data with trajectory forecasts also can provide information on aerosol concentration trend. The success rate of the 24 hour aerosol concentration trend forecast result was about 75% in this study. Finally, application of satellite remote sensing data with ground-based air quality observations could provide promising results for air quality monitoring and more exact trend forecast methodology by high resolution satellite data and verification with long term measurement dataset.
Many researches conducted to investigate the relationship between surface emissivity and surface temperature in the past two decades and pointed out that the emissivity play a key role in applying remote sensing data to retrieve surface temperature. The task of surface temperature estimation is so important in many research fields, such as earth energy budgets, evapotranspiration, drought, global change and heat island effect. Therefore, it is indispensable to develop an effective and accurate technique to estimate the emissivity for accurate surface temperature estimations. This study developed an improved emissivity estimation technique for the use of surface temperature retrievals with MODIS data. The result of applying this improved technique using Band 31 of MODIS shows that the accuracy of estimated surface temperatures will be improved. This study also uses MODIS data observed in 2005 to establish the relationship between the surface emissivity correction factor and NDVI. Through the use of these correction factors, the land surface temperature can be retrieved more accurate with MODIS data.
Lee, Seong Kyu;Shin, Yong Chul;Jang, Sang Min;Yoon, Sun Kwon;Park, Kyung Won
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.251-251
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2016
인공위성을 이용한 가뭄연구에는 전지구적으로 운용되는 GPM (Global Precipitation Measurement) 위성, AQUA/TERRA 위성의 MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) 센서 등에서 수집된 관측 자료가 이용된다. 그러나 전지국적으로 관측된 위성 자료는 자료를 생산 제공하는 기관에 따라 자료의 파일포맷 (NetCDF, HDF5, GeoTIFF 등), 자료의 투영법 (projection) 등이 상이하다. 그러므로 가뭄연구에 다중위성자료를 활용하고자 하는 지리정보시스템(Geographic Information System: GIS)에 대한 전문지식이 부족한 연구자는 자료의 표준화 (파일포맷과 투영변환 등) 과정으로 인해 원활한 연구수행이 어렵다. MODIS 위성자료의 경우에는 일반적으로 많이 사용되는 횡단메르카토르 도법 (Transverse Mercator Projection: TM) 대신 시뉴소이드 도법 (sinusoidal projection)을 이용한다. 그래서 미국 지질조사국은 MODIS 자료의 재투영(reprojection)을 위한 전용 소프트웨어인 MRT (MODIS Reprojection Tool)를 배포하고 있다. 본 연구에서는 무료/오픈소스 소프트웨어를 활용하여 시뉴소이드 도법이 적용된 MODIS 자료의 수집, 재투영, 파일포맷 변환 등을 자동으로 처리하는 기법을 개발하여 가뭄활용에 이용하고자 하였으며, MODIS MOD09GA/MOD11A1 자료를 이용하여 효율성을 검증하였다.
본 연구는 한반도 국토 전역을 모니터링 하기 위해 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 위성영상을 이용하는데 있어서 필요한 기본적 자료처리 및 모니터링 시스템 구축을 목표로 한다. 현재 MODIS관련 product는 대부분 NASA에서 제공하는 알고리즘을 구현하여 제작되며 이러한 product들은 여러 웹싸이트에 접근하여 획득하도록 되어있다. 이러한 방식은 장기적으로 국토를 모니터링 하는데 필요한 자료를 원활하게 공급하지 못하게 되는 단점을 가지고 있다. 그러므로 이 연구는 한반도의 국토환경을 모니터링 하는데 MODIS 자료를 원활히 공급하기 위한 처리 시스템을 구축하고자 한다. 본 연구에서는 Windows환경을 기반으로 사용자 인터페이스를 제공하고 다양한 MODIS 관련 모듈을 내부적으로 자동화 처리하여 보다 쉽게 사용할 수 있도록 개선하였다. 특히 MODIS 원시영상(Production Data Set) Level0 취득부터 보정된 영상자료 Level1B까지의 자동화 처리에 중점을 두었고, Level2이후의 주로 육상(Land)부분에 해당하는 자료를 생성하는 부분을 구현한다. 이러한 MODIS 자료의 생성 이후에 국토 모니터링에 필요한 토지 피복 변화, 산불 탐지 등의 정보를 생성하는 알고리즘 구현 등으로 범위를 확장하려고 한다.
Ha, Rim;Shin, Hyung-Jin;Park, Geun-Ae;Hong, Woo-Yong;Kim, Seong-Jun
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.11
no.2
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pp.61-72
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2008
Leaf area index (LAI) is a key biophysical variable influencing land surface processes such as photosynthesis, transpiration and energy balance, and is a required input to estimate evapotranspiration in various ecological and hydrological models. The development of more correct and useful LAIs estimation techniques is required by these importance, but LAIs had been assumed in most LAI research through simple relations with the normalized difference vegetation index (NDVI) because the field measurement is difficult on wide area. This paper is to evaluate the MODIS LAI Product's practical use by comparing with LAIs that is derived from NOAA AVHRR NDVIs and the 2 years (2003-2004) measured LAIs of Korea Forest Research Institute in Gyeongancheon watershed (561.12 $Km^2$). As a result, the MODIS LAIs of deciduous forests showed higher values about 14 % and 15~30 % than the measured LAIs and NOAA LAIs. In the year of 2003, the MODIS LAIs in coniferous forests were 5 % higher than the measured LAIs, and showed about 7 % differences comparing with the NOAA LAIs except April. These differences come from the insufficient field data measured in partial points of the target area, and the extracted reference data from MODIS LAIs include the limits of spatial resolution and the error of incorrect land cover classification. Thus, using the MODIS data by the proper correction with the measured data can be useful as an input data for ecological and hydrological models which offers the vegetation information and simulates the water balance of a given watershed.
Park, Wan-Yong;Eo, Yang-Dam;Kim, Yong-Min;Kim, Chang-Jae
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.16
no.1
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pp.65-73
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2013
FDB(Feature DataBase) attributes have been produced by using the resource data prior to the year 2002. Due to this reason, the attributes need to be updated to the up-to-date ones. In this regards, this study focuses on the way of finding areas whose attributes need to be updated. Forest and crop classes were chosen as target classes among FDB features. MODIS Landcover data and FDB are, first, compared to detect the changed forest and crop areas from 2001 to 2008. Then, vegetation vitality changes are analyzed using MODIS annual NDVI data. Based on the change detection and the vegetation vitality analysis, the index of area selection for updating FDB attributes is proposed in this study.
This study was to analyze the change in albedo by level-2 land cover map for 20 years(2002-2021) using MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) data. Also, the difference from the MODIS data was analyzed using the 10-year (2012-2021) data of Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS). For the albedo data of MODIS and VIIRS, daily albedo data, MCD43A3 and VNP43IA, of 500 m spatial resolution of sinusoidal tile grid produced by Bidirectional Reflectance Distribution Function (BRDF) model were prepared for the South Korea range. Reprojection was performed using the code written based on Python 3.9, and the nearest neighbor was applied as the resampling method. White sky albedo and black sky albedo of shortwave were used for analysis. As a result of 20-year albedo analysis using MODIS data, the albedo tends to rise in all land use. Compared to the 2000s (2002-2011), the average albedo of the 2010s (2012-2021) showed the most significant increase of 0.0027 in the forest area, followed by the grass increase of 0.0024. As a result of comparing the albedo of VIIRS and MODIS, it was found that the albedo of VIIRS was larger from 0.001 to 0.1, which was considered to be due to differences in the surface reflectivity according to the time of image capture and sensor characteristics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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