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.
본 연구는 MODIS 위성영상을 이용한 산불탐지 성과물을 인터넷 서비스를 통해 지도로 보여줄 수 있는 모니터링 Web GIS시스템을 설계하고 시험/구축하는 것을 목표로 한다. 이를 위하여 위성영상을 이용한 국외 주요 산불 모니터링 시스템을 조사, 분석하여 인터페이스 및 제공 서비스를 분석하고 보다 효율적인 시스템을 설계, 구축하고자 하였다. 구체적으로 신논리적 DFD를 이용하여 시스템의 프로세스 모델링을 수행하였으며, ERSI사의 ArcIMS 4.0과 Microsoft사의 Web 서버인 IIS 5.1을 이용하여 Web GIS 시스템을 구축하였다. 자료의 입력 및 변환의 측면에서는 국내외 산불탐지 알고리즘을 적용한 래스터 형태의 영상 성과물을 Web GIS에 접목시키기 위해 산불탐지 이진영상을 벡터 형태의 데이터로 변환시키는 모듈을 자체 개발하여 적용하였다.
Spatial heterogeneous characteristics of solar radiation energy from Climate Change gives rise to energy imbalance in the general ecological system including water resources. This study is to estimate the $CO_2$ flux of South Korea using Terra MODIS image and to assess the reliability of MODIS data from the ground measured $CO_2$ flux by eddy covariance flux tower data at 3 locations (two at mixed forest area and one at rice paddy area). The MODIS Gross Primary Productivity (GPP) product (MOD17A2), 8-day composite at 1-km spatial resolution was adopted for the spatial $CO_2$ flux generation. The MOD17A2 data by noise like cloud and snow in a day were tried to fill by Inverse Distance Weighted (IDW) method from valid pixels and the damping effect of MOD17A2 data were corrected by Quality Control (QC) flag. The MODIS $CO_2$ flux was estimated as the sum of GPP and Re (ecosystem respiration) by Lloyd and Taylor method (1994). The determination coefficient ($R^2$) between MODIS $CO_2$ and flux tower $CO_2$ for 3 years (2011~2013) showed 0.55 and 0.60 in 2 mixed forests and 0.56 in rice paddy respectively. The $CO_2$ flux generally fluctuated showing minus values during summer rainy season (from July to August) and maintaining plus values for other periods. The MODIS $CO_2$ flux can be a useful information for extensive area, for example, as a reliable indicator on ecological circulation system.
Bastiaanssen(1995)에 의해 개발된 SEBAL(Surface Energy Balance Algorithm for Land) 모형은 25개의 sub model들을 이용하여 지표의 증발산량과 기타 여러 에너지 교환을 계산하는 이미지-프로세싱 모형이다. SEBAL 모형은 Landsat 또는 기타 여러 위성영상을 통해 얻을 수 있는 열적외선 방사, 표시 및 근적외선 측정 자료 등을 사용한다. 본 연구에서는 한강유역의 주 지류인 경안천 유역에 모형을 적용시켰다. 증발산량(ET)은 4개년의(2001년-2004년) Landsat과 MODIS 위성영상을 입력자료로 사용하여, 에너지 균형원리를 통해 pixel-by-pixel을 기준으로 계산되었다. Landsat(30 m)과 MODIS(1 km) 사이의 비교 결과도 평가되었으며, Landsat과 MODIS 결과들은 FAO Penman-Monteith 증발산량과 비교하였다. 위성영상 ET들과 FAO Penman-Monteith ET 간의 절대 오차는 12% 이내로 확인되었으며, 유역 분포 증발산량의 시공간분포특성 또한 분석하였다.
본 연구는 위성영상자료를 이용한 지형자료의 신뢰도를 평가하고자 하였다. 실제 계측자료와 위성영상자료를 이용한 지형자료를 구축하고 강우-유출 모형인 S-RAT에 적용하여 유출 분석을 실시하였으며, 지형자료와 유출량 자료를 비교 분석하였다. 실제 계측자료는 국가수자원관리종합정보시스템(Water Resources Management Information System, WAMIS)의 계측지형자료를 수집하였으며, 위성영상자료는 Terra 위성에 탑재된 MODIS 관측센서의 영상자료를 수집하였다. 분석대상지역은 한강유역에서 산지가 80%이상인 하천 2개 유역과, 도심지가 7%이상인 하천 1개 유역을 대상으로 선정하였다. 분석결과 도심지가 많은 하천에서는 유출량의 차이가 첨두홍수량의 경우 최대 50%, 홍수총량의 경우 최대 17%로 계측자료와 위성영상자료의 차이가 크게 나타났으나, 산지가 많은 하천에서는 유출량의 차이가 첨두홍수량의 경우 최대 13%, 홍수총량의 경우 최대 4%로 나타났다. 영상자료에서 가장 큰 차이를 보이는 것은 Landuse로 도심 하천에서는 MODIS 위성영상이 WAMIS 계측자료에 비해 최대 60% 이상 도시로 인식하는 경향을 보이고 있으나, 산림지역에서는 MODIS 위성영상이 WAMIS 계측자료의 오차가 5% 이내로 나타나고 있어 산지하천에서의 적용성이 높은 것으로 나타났다.
Using received northeast region in China of Terra/MODIS data at Tokyo University of information Sciences. Make monthly division Land Surface Temperature maximum composite image. Using monthly division Land Surface Temperature maximum composite image, considered characteristic of monthly variation of Land surface temperature and relation with land covering and NDVI at the northeast region in China.
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.
Although low spatial resolution satellite images like MODIS and GOCI can be important to observe land surface, it is often difficult to visually interpret the imagery because of the low contrast by prevailing cloud covers. We proposed a simple and adaptive stretching algorithm to enhance image contrast over land areas in cloudy images. The proposed method is basically a linear algorithm that stretches only non-cloud pixels. The adaptive linear stretch method uses two values: the low limit (L) from image statistics and upper limit (U) from low boundary value of cloud pixels. The cloud pixel value was automatically determined by pre-developed empirical function for each spectral band. We used MODIS and GOCI images having various types of cloud distributions and coverage. The adaptive contrast stretching method was evaluated by both visual interpretation and statistical distribution of displayed brightness values.
In this paper, we derive i) a function to estimate snow cover fraction (SCF) from a MODIS satellite image that has a wide observational area and short re-visit period and ii) a function to determine snow depth from the estimated SCF map. The SCF equation is important for estimating the snow depth from optical images. The proposed SCF equation is defined using the Gaussian function. We found that the Gaussian function was a better model than the linear equation for explaining the relationship between the normalized difference snow index (NDSI) and the normalized difference vegetation index (NDVI), and SCF. An accuracy test was performed using 38 MODIS images, and the achieved root mean square error (RMSE) was improved by approximately 7.7 % compared to that of the linear equation. After the SCF maps were created using the SCF equation from the MODIS images, a relation function between in-situ snow depth and MODIS-derived SCF was defined. The RMSE of the MODIS-derived snow depth was approximately 3.55 cm when compared to the in-situ data. This is a somewhat large error range in the Republic of Korea, which generally has less than 10 cm of snowfall. Therefore, in this study, we corrected the calculated snow depth using the relationship between the measured and calculated values for each single image unit. The corrected snow depth was finally recorded and had an RMSE of approximately 2.98 cm, which was an improvement. In future, the accuracy of the algorithm can be improved by considering more varied variables at the same time.
간척지는 바다와 접하는 하구언, 개벌로 이루어진 해안 등을 농공상업용지로 개간한 토지로서 간척지 이용에 있어 가장 우선적으로 용수공급 방안 수립이 고려되어야 한다. 해안유출지하수(submarine groundwater discharge)는 지하수 담수체가 존재하는 마지막 장소로 염해가 없는 청정수질 용수이다. 해안유출지하수 발생 구간을 탐지하기 위해 실측자료의 시공간적 한계를 극복할 수 있는 인공위성 영상을 활용한 원격탐사 기법을 이용하여 광역규모의 다양한 자료를 이용하고자 한다. MODIS (Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer)는 지구 생물권 활동에 관한 자료를 제공하는 미항공우주국 Terra EOS (Earth Observation system)위성의 주센서로 해양, 육상과 대기 분야에 적용이 가능한 다목적 센서이다. MODIS는 36개의 밴드를 이용하여 대기, 지표, 해양 관련 다양한 정보들을 제공하고 있다. 본 연구에서는 간척지의 효율적인 용수공급을 위한 해안유출지하수의 최적 개발 및 이용을 위해 MODIS MOD11 product 지표면온도(Land Surface Temperature; LST), MODIS MOD13 product 식생지수(Normalized Difference Vegetation Index; NDVI), 기상청의 지중온도와 실측자료를 이용하여 새만금 간척지를 대상으로 해안유출지하수 발생 구간을 탐지하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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