The shape of streamflow hydrograph during the early period of spring is very much controlled by the area and depth of snow cover especially in mountainous area. When we simulate the streamfolw of a watershed snowmelt, we need some information for snow cover extent and depth distribution as parameters and input data in the hydrological models. The purpose of this study is to suggest an extraction method of snow cover area and snow depth distribution using Terra MODIS image. Snow cover extent for South Korea was extracted for the period of December 2000 and April 2006. For the snow cover area, the snow depth was interpolated using the snow depth data from 69 meteorological observation stations. With these data, it is necessary to run a hydrological model considering the snow-related data and compare the simulated streamflow with the observed data and check the applicability for the snowmelt simulation.
Remote sensing of atmospheric aerosol using MODIS satellite data has been proven to be very useful in global/regional scale aerosol monitoring. Due to their large spatial resolution of $10km^2$ MODIS aerosol optical thickness (AOT) data have limitations for local/urban scale aerosol monitoring applications. Modified Bremen Aerosol Retrieval (BAER) algorithm developed by von Hoyningen-Huene et al. (2003) and Lee et al. (2005) has been applied in this study to retrieve AOT in fe resolutions of $500m^2$ over Korea. Look up tables (LUTs) were constructed from the aerosol properties based on sun-photometer observation and radiation transfer model calculations. It was found that relative error between the satellite products and the ground observations was within about $15\%$. Resulting AOT products were correlated with surface PMIO concentration data. 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 local and urban scale air quality monitoring
정규식생지수(NDVI)는 식생자원을 모니터링할 수 있도록 설계된 식생지수(VI-Vegetation Index) 중 하나로 여러 응용 분야에서 가장 많이 사용되고 있는 지수이다. 산림 분야에서도 NDVI가 많이 활용되고 있는데 본 논문에서는 산림 변화 모니터링을 위해 MODIS NDVI를 활용하는 방법론이 연구되었다. 특정 시점을 기준으로 NDVI 값을 비교 및 분류하여 변화를 탐지하는 방법은 기계나 기상상태의 영향으로 자료의 정확성이 떨어질 수 있고 장기적인 변화를 탐지하는데도 어려움이 있다. 이러한 점을 고려하여 본 논문에서는 하모닉 모형을 이용하여 NDVI 시계열 자료를 통해 NDVI 패턴을 고려하는 방법론을 제시하였다. 먼저 하모닉 모형을 적용하여 미관측 자료나 자료의 오류를 보정한 NDVI 시계열 자료를 재구축하고 추정된 하모닉 요소의 모수를 기준으로 장기적 패턴을 통해 식생의 변화를 모니터링할 수 있다. 제안된 방법은 한반도 지역의 2009년 8월 21일부터 2011년 9월 6일까지 총 49개의 MODIS NDVI 시계열 자료에 적용하여 모형의 유용성을 입증하였다.
The timing of the canopy phenology onset (CPO hereafter) indicates the initiation of the growing season, with rapid increases in exchange rates of carbon dioxide and water vapor between vegetation and atmosphere. The CPO is regarded as a potential indicator of ecosystem responses to global warming, but the CPO shows considerable spatial variation depending on the species composition and local temperature regime. at a given geographic location. In this study, we evaluated the utility of satellite observation data for detection of the timing of the CPO. Leaf area indices (LAI) obtained from the Moderate Resolution Imaging Spectrora-diometer (MODIS) were utilized to detect and map the onset dates from 2001 to 2006. The reliability of MODIS-based onset dates was evaluated with ground measured cherry blossom flowering data from national weather stations. The MODIS onset dates preceded the observed flowering dates by 8 days and were linearly related with a correlation coefficient of 0.58 (p < 0.05). In spite of the coarse spatial (1 km) and temporal (8 days) resolutions of MODIS LAI, the MODIS-based onset dates showed reasonable ability to predict flowering dates.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.864-867
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2006
Thermal infrared images of Landsat-5 TM and Landsat-7 ETM+ sensors have been unrivalled sources of high resolution thermal remote sensing (60m for ETM+, 120m for TM) for more than two decades. Atmospheric effect that degrades the accuracy of Sea Surface Temperature (SST) measurement significantly, however, can not be corrected as the sensors have only one thermal channel. Recently, MODIS sensor onboard Terra satellite is equipped with dual-thermal channels (31 and 32) of which the difference of at-satellite brightness temperature can provide atmospheric correction with 1km resolution. In this study we corrected the atmospheric effect of Landsat SST by using MODIS data obtained almost simultaneously. As a case study, we produced the Landsat SST near the eastern and western coast of Korea. Then we have obtained Terra/MODIS image of the same area taken approximately 30 minutes later. Atmospheric correction term was calculated by the difference between the MODIS SST (Level 2) and the SST calculated from a single channel (31 of Level 1B). This term with 1km resolution was used for Landsat SST atmospheric correction. Comparison of in situ SST measurements and the corrected Landsat SSTs has shown a significant improvement in $R^2$ from 0.6229 to 0.7779. It is shown that the combination of the high resolution Landsat SST and the Terra/MODIS atmospheric correction can be a routine data production scheme for the thermal remote sensing of ocean.
2015년 소양강댐 유역에서 발생한 가뭄에 의해 많은 피해가 발생했다. 본 연구에서는 가뭄발생시 시공간적 가뭄상황이 파악 가능한 Terra MODIS 영상을 이용하여 소양강댐 유역의 가뭄분포 특성을 추정하고자 하였다. 2010년 1월 1일에서 2015년 6월 30일까지의 250m 해상도인 MODIS product MOD13 16일 합성 영상을 수집하고 식생지수(NDVI)를 구축하였다. 식생지수를 이용하여 식생상태지수(VCI)와 표준화된 표준정규 식생지수(SVI)를 이용하여 가뭄지역의 추정 기법을 제시하였다. 본 연구의 결과는 가뭄지역의 자료를 정보화하고 그 결과를 정량적으로 제시하는 방법으로 활용될 수 있으며, MODIS 자료의 이용은 시공간적 가뭄지역 탐지의 가능성을 가짐을 알 수 있었다.
Forest biomass is the basis of forest ecosystem. With the rapid development of remote sensing and computer technology, forest biomass estimation using remote sensing data is paid great attention and has acquired great achievements. This article focuses on discussion of methods of forest biomass estimation methods using Terra/MODIS data in Northeast China. The research include: combining the MODIS time series parameters with seasonal characteristics of forest species to identify major forest species; establishing a model to estimate forest biomass based on forest species; analyzing the effects of the existent forest biomass and increasing biomass on terrestrial carbon cycle. This research can help to make clear the mechanism of carbon cycle.
Micrometeorlogical and upper air observation have been conducted in order to determine the atmospheric boundary layer depth based on data from satellite and automatic weather systems. Terra/MODIS temperature profiles and sensible heat fluxes from the gradient method were used to estimate the mixed layer height over a coastal region. Results of the integral model were in good agreement with the mixed layer height observed using GPS radiosonde at Wolsung ($35.72^{\circ}N$, $129.48^{\circ}E$). Since the variation of the mixed layer height depends on the surface sensible heat flux, the integral model estimated properly the mixed layer height in the daytime. The buoyant heat flux, which is more important than the sensible heat flux in the coastal region, must be taken into consideration to improve the integral model. The vertical structure of atmospheric boundary layer can be analyzed only with the routine data and the satellite data.
2006년부터 2013년까지의 환경위성 자료인 MODIS자료를 대상으로 기상변화와 식생지수와의 관계를 분석하였다. 실험지역은 한반도를 북부, 중부 및 남부로 나누어 지역특성에 따라 분석하였으며, Timesat을 활용하여 평활화된 MODIS LAI 및 NDVI를 획득하였다. 강수량과 MODIS NDVI의 경우 0.66, 0.44, 0.35로 MODIS LAI보다 높은 상관성을 나타냈으며, 북부에서의 상관성이 가장 높았다. 기온의 경우 MODIS LAI는 북부, 중부 및 남부에서 0.66, 0.64, 0.68의 상관계수값을 가졌고, MODIS NDVI의 경우 0.89, 0.89, 0.80의 상관계수 값을 나타냈다. MODIS NDVI의 상관성이 더 높았으며, 지역에 상관없이 유사한 양의 상관성을 나타냈다. 또한 Timesat을 통해 획득한 식물계절의 시작일과 실제 식물계절의 시작일을 비교한 결과, MODIS NDVI의 정확도가 높았다. MODIS LAI에서의 오차의 경우 중부에서 평균 19일, 남부에서 평균 20일이었고, MODIS NDVI에서의 오차의 경우 중부에서 평균 6일, 남부에서 평균 8일을 나타냈다.
수문 모형을 이용한 일 유출모의에 있어 증발산량은 중요한 변수로 명시되고 있다. 증발산량 추정에 있어서는 예를 들어, FAO Penman Monteith 공식을 이용할 경우 식생의 상태를 잘 반영하는 LAI(엽면적지수) 같은 인자는 상당한 영향을 미친다. 최근에는 고정된 양으로 식생 상태를 추정하는 데 있어, 원격탐사 기법을 이용한 MODIS 위성영상 자료로부터 추정된 LAI를 이용하고 있으며, 시계열 LAI 공간자료는 토지피복도와 함께 증발산량 추정을 위해 활용된다. 본 연구에서는 한강 상류부에 위치한 충주댐 유역($6661.3km^2$)의 댐 유입량을 모의하기 위해 SLURP 수문 모형을 적용하였으며, FAO Penman Monteith 공식을 통한 증발산량 추정에 식생인자가 미치는 영향을 분석하기 위해 4년(2001년-2004년) 동안의 MODIS LAI 자료를 구축하였다. 4년 동안의 9개 기상관측소 지점 기상자료 및 댐 유입량 자료와 MODIS LAI 자료를 기반으로 모델 보정(2001년, 2003년) 및 검증(2002년, 2004년)을 실시 한 결과, 평균 Nash-Sutcliffe 모델 효율 계수는 0.66이었다. 유역의 활엽수림, 침엽수림 그리고 혼효림에서의 4년 평균 MODIS LAI가 각각 3.64, 3.50, 그리고 3.63이었으며, 이에 따른 Penman Monteith ET는 639.1, 422.4, 그리고 631.6 mm로 모의되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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