• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.21 no.2
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• pp.97-109
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• 2019

Degree days have been determined using temperature data measured at nearby weather stations to a site of interest to produce information for supporting decision-making on agricultural production. Alternatively, the data products of Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) can be used for estimation of degree days in a given region, e.g., Korean Peninsula. The objective of this study was to develop a simple tool for processing the MODIS product for estimating cooling degree days (CDD), which would help assessment of heat stress conditions for a crop as well as energy requirement for greenhouses. A set of scripts written in R was implemented to obtain temperature profile data for the region of interest. These scripts had functionalities for processing spatial data, which include reprojection, mosaicking, and cropping. A module to extract air temperature at the surface pressure level was also developed using R extension packages such as rgdal and RcppArmadillo. Random forest (RF) models, which estimate mean temperature and CDD with a different set of MODIS data, were trained at 34 sites in South Korea during 2009 - 2018. Then, the values of CDD were calculated over Korean peninsula during the same period using those RF models. It was found that the CDD estimates using the MODIS data explained >74% of the variation in the CDD measurements at the weather stations in North Korea as well as South Korea. These results indicate that temperature data derived from the MODIS atmospheric products would be useful for reliable estimation of CDD. Our results also suggest that the MODIS data can be used for preparation of weather input data for other temperature-based agro-ecological models such as growing degree days or chill units.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.7 no.2
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• pp.171-183
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• 2005

In order to monitor the global terrestrial carbon cycle, NASA (National Aeronautics and Space Administration) provides 8-day GPP images by use of satellite remote-sensing reflectance data from MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) at l-km nadir spatial resolution since December, 1999. MODIS GPP algorithm adopts DAO (Data Assimilation Office) meteorological data to calculate daily GPP. By evaluating reliability of DAO data with respect to surface weather station data, we examined the effect of errors from DAO data on MODIS GPP estimation in the Korean Peninsula from 2001 to 2003. Our analyses showed that DAO data underestimated daily average temperature, daily minimum temperature, and daily vapor pressure deficity (VPD), but overestimated daily shortwave radiation during the study period. Each meteorological variable resulted in different spatial patterns of error distribution across the Korean Peninsula. In MODIS GPP estimation, DAO data resulted in overestimation of GPP by $25\%$ for all biome types but up to $40\%$ for forest biomes, the major biome type in the Korean Peninsula. MODIS GPP was more sensitive to errors in solar radiation and VPD than in temperatures. Our results indicate that more reliable gridded meteorological data than DAO data are necessary for satisfactory estimation of MODIS GPP in the Korean Peninsula.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1635-1639
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• 2010

기후변화가 수자원에 미치는 영향을 파악하기 위해서는 물 순환 및 물 수지의 변화 경향 파악이 필수적이며, 대기 중의 가강수량 파악은 가뭄 호우 등에 대한 기본 조사로서 수자원 연구에 필요하다. 본 연구에서는 MODIS 위성자료로부터 가강수량을 산출하여 검증하고, 전구 및 동아시아의 분포 특성 및 변화 경향을 분석하였다. MODIS 위성자료는 NASA의 홈페이지로부터 입수하여 가강수량을 산출하였고, 산출한 가강수량은 NCEP Reanalysis2 자료를 이용하여 검증하였다. MODIS 위성자료를 이용하여 전구 가강수량의 경년변화 및 분포 분석을 실시한 결과 가강수량의 분포는 ITCZ의 움직임과 잘 일치하였고, 6월에 가장 많은 가강수량을 나타내며 10월에 가장 적은 가강수량을 나타냈다. 경년변화는 2000년대 중반까지는 증가하는 경향을 보이고 있었지만 최근 3년 정도는 감소하는 추세를 보이고 있다. MODIS 위성자료를 이용하여 동아시아 지역 가강수량의 경년변화 및 분포 분석을 실시한 결과 가강수량의 분포는 계절적인 특징을 잘 나타내고 있으며, 7월에 가장 많은 가강수량을 나타내고 있으며 11월에 가장 적은 가강수량을 나타내고 있고, 경년변화는 큰 변화는 보이지 않았다. MODIS 위성으로부터 산출한 가강수량과 표면온도를 비교한 결과 가강수량은 계절적인 특징은 거의 비슷한 변화를 가지고 있으며 년 변화에서는 동아시아 가을의 변화가 통계적으로 유의한 양의 상관관계를 가지고 있었으며, 동아시아 가을의 가강수량은 표면온도와 함께 증가하는 경향을 나타내고 있다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.26 no.3
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• pp.305-316
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• 2010

The MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) sensor has 36 bands at 250m, 500m, 1km spatial resolution. However, 500m or 1km MODIS data exhibits a few limitations when low resolution data is applied at small areas that possess complex land cover types. In this study, we produce seven 250m spectral bands by fusing two MODIS 250m bands into five 500m bands. In order to recommend the best fusion method by which one acquires MODIS data, we compare seven fusion methods including the Brovey transform, principle components algorithm (PCA) fusion method, the Gram-Schmidt fusion method, the least mean and variance matching method, the least square fusion method, the discrete wavelet fusion method, and the wavelet-PCA fusion method. Results of the above fusion methods are compared using various evaluation indicators such as correlation, relative difference of mean, relative variation, deviation index, peak signal-to-noise ratio index and universal image quality index, as well as visual interpretation method. Among various fusion methods, the local mean and variance matching method provides the best fusion result for the visual interpretation and the evaluation indicators. The fusion algorithm of 250m MODIS data may be used to effectively improve the accuracy of various MODIS land products.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.18 no.4
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• pp.145-157
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• 2015

In 2015, drought was at the worst stage of devastation in Soyanggang Dam watershed. The purpose of this study is to trace the drought area around Soyanggang dam watershed by using Terra MODIS image because it has the ability of spatio-temporal dynamics. The MODIS indices, which included the enhanced vegetation index (NDVI), were extracted from MODIS product MOD13 16-day composite datasets with a spatial resolution of 250m from 2010.01.01 to 2015.06.30. We found that application of Vegetation Condition Index (VCI) and Standardized Vegetation Index (SVI) was suitable for monitoring the drought area. The result can be used to acquire the drought data scattered and demonstrate the potential for the use of MODIS data for temporal and spatial detection of drought effects.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.16 no.2
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• pp.141-151
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• 2013

This study presents a modeling of aerosol extinction vertical profiles in Korea by using the Moderate Resolution Imaging Spectro-radiometer(MODIS) derived aerosol optical thickness(AOT) and ground based visibility observation data. The method uses a series of physical equations for the derivation of aerosol scale height and vertical profiles from MODIS AOT and surface visibility data. The modelled results under the standard atmospheric condition showed small differences with the standard aerosol vertical profile used in the radiative transfer model. Model derived aerosol scale heights for two cases of clean(${\tau}_{MODIS}=0.12{\pm}0.07$, visibility=$21.13{\pm}3.31km$) and hazy atmosphere(${\tau}_{MODIS}=1.71{\pm}0.85$, visibility=$13.33{\pm}5.66km$) are $0.63{\pm}0.33km$ and $1.71{\pm}0.84km$. Based on these results, aerosol extinction profiles can be estimated and the results are transformed into the KML code for visualization of dataset. This has implications for atmospheric environmental monitoring and environmental policies for the future.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.23-23
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• 2018

본 연구에서는 다중분위회귀분석모형(Multiple Quantile Regression Model, MQRM)과 MODIS(MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) LST (Land Surface Temperature) 자료를 이용하여 전국 공간토양수분을 산정하였다. 공간토양수분을 산정하기 위한 과정은 크게 두가지로 구분된다. 첫 번째로 기존의 MODIS LST 자료를 조건부 합성 보정기법을 적용하여 실측 LST 자료와 비교하여 위성 LST 자료가 갖고 있는 오차를 보정하였다. 그 결과, 조건부 합성 보정기법을 적용하기전 전국 71개 지상관측지점에서 관측한 실측 LST와 MODIS LST의 $R^2$는 전체 평균 0.70으로 어는정도 유의성 있는 상관관계를 나타냈으나 조건부 합성 보정기법을 적용한 후 실측 LST와 MODIS LST의 $R^2$는 전체 평균 0.92로 상당히 크게 향상됨을 알 수 있었다. 두 번째로 보정된 MODIS LST를 이용하여 다중분위회귀분석 모형을 개발하고 토양수분을 예측하는 단계로 입력자료로 위성영상 자료와 관측자료를 융합하여 사용하였다. 위성영상 자료로는 보정된 MODIS LST와 MODIS NDV를 구축하였고 일단위 강수량 및 일조시간의 기상자료는 기상청으로부터 전국 71개 지점에 대해 구축하여 IDW 공간보간기법을 이용한 공간자료로 구축하였다. 토양수분 결과를 비교하기 위한 관측 토양수분은 자동농업기상관측(Automated Agriculture Observing System, AAOS)지점에서 2013년 1월부터 2015년 12월까지의 실측 일단위 토양수분 자료를 구축하여 사용하였다. 다중분위회귀분석 모형은 LST 인자를 중심으로 각각의 분위(0.05, 0.25, 0.5, 0.75, 0.95)에 해당되는 값의 회귀식을 NDVI, 강수 입력자료를 독립인자로서 조합하여 계절 및 토성에 따른 총 80개의 회귀식을 산정하였다. 관측 토양수분과 모의 토양수분을 비교한 결과 $R^2$가 0.70 (철원), 0.90 (춘천), 0.85 (수원), 0.65 (서산), 0.78 (청주), 0.82 (전주), 0.62 (순천), 0.63 (진주), 0.78 (보성)로 높은 상관성을 보였다. 본 연구에서는 다중분위회귀 모형의 성능을 검증하기 위해 기존의 다중선형회귀모형의 결과와 비교하여 크게 개선됨을 나타냈다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.103-104
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• 2017

본 연구에서는 다중회귀분석모형(MLRM)과 MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) LST (Land Surface Temperature) 자료를 이용하여 전국 공간토양수분을 산정하였다. 공간토양수분을 산정하기 위한 과정은 크게 두가지로 구분된다. 첫 번째로 기존의 MODIS LST 자료를 조건부 합성 보정기법을 적용하여 실측 LST 자료와 비교하여 위성 LST 자료가 갖고 있는 오차를 보정하였다. 그 결과, 조건부 합성 보정기법을 적용하기전 전국 71개 지상 관측지점에서 관측한 실측 LST와 MODIS LST의 R2는 전체 평균 0.70으로 어는정도 유의성 있는 상관관계를 나타냈으나 조건부 합성 보정기법을 적용한 후 실측 LST와 MODIS LST의 R2는 전체 평균 0.92로 상당히 크게 향상됨을 알 수 있었다. 두 번째로 보정된 MODIS LST를 이용하여 다중회귀분석 모형을 개발하고 토양수분을 예측하는 단계로 입력자료로 위성영상 자료와 관측자료를 융합하여 사용하였다. 위성영상 자료로는 보정된 MODIS LST와 MODIS NDV를 구축하였고 일단위 강수량 및 일조시간의 기상자료는 기상청으로부터 전국 68개 지점에 대해 구축하여 IDW 공간보간기법을 이용한 공간자료로 구축하였다. 토양수분 결과를 비교하기 위한 관측 토양수분은 자동농업기상관측(Automated Agriculture Observing System, AAOS)지점에서 2013년 1월부터 2015년 12월까지의 실측 일단위 토양수분 자료를 구축하여 사용하였다. 다중회귀분석 모형은 각각의 입력자료를 독립인자로서 조합하여 12개의 시나리오를 만들었다. 시공간적 경향을 고려하기 위하여 계절별, 토양 토성(soil texture)를 구분하여 회귀분석을 실시하였다. 관측 토양수분과 모의 토양수분을 비교한 결과 $R^2$가 0.80 (철원), 0.90 (춘천), 0.80 (수원), 0.63 (서산), 0.77 (청주), 0.82 (전주), 0.52 (순천), 0.63 (진주), 0.99 (보성)로 높은 상관성을 보였다. 본 연구에서는 토양수분을 예측하기 위한 인자 중 가장 민간함 LST를 보정하지 않는 토양수분 예측 방법은 상당한 오차를 포함하게 되어 실측 토양수분 결과와 크게 차이가 나타남을 보여주었다.

• 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.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.48 no.10
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• pp.831-843
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• 2015

This study estimates MODIS-derived evapotranspiration data quality by revised RS-PM algorithm in Seolmacheon test basin. We used latent flux with eddy covariance method to evaluate MODIS-derived spatial evapotranspiration and gap-filled these data by three methods (FAO-PM, MDV and Kalman Filter) and to quantify daily evapotranspiration. Gap-filled daily evapotranspiration data was used to evaluate evapotranspiration computed by revised RS-PM algorithm derived MODIS satellite images. For the water budget analysis, we used soil moisture content that is quantified to average individual soil moisture rate observed by TDR (Time Domain Reflectometry) sensor at soil depth. The soil moisture variation is calculated in consideration from initial to final soil moisture content. According to the result of this study, evapotranspiration computed by revised RS-PM algorithm is very larger than eddy covariance data gap-filled by three methods. Also, water budget characteristics is not closed. We could analysis that MODIS-derived spatial evapotranspiration does not represent actual evapotranspiration in Seolmacheon.