• 제목/요약/키워드: NOAA-11

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NOAA/MUS 자료를 이용한 태풍 중심의 위치및 강도 분석 (The Analysis of Typhoon Center Location and Intensity from NOAA Satellite Microwave Data)

  • 신도식;서애숙;김용상;이미선
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제11권2호
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    • pp.29-42
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    • 1995
  • A typhoon center location and its intensity from the 54.96GMz channel of Microwave Sounding Unit(MSU) on board the NOAA satellite is analyzed. NOAA satellite MSU channel 3 data may delineate the development and dissipation of the upper tropospheric warm core associated with a typhoon. The typhoon warm core is related to microwave imagery of 250hPa temperature field (54.96GMz). The typhoon center intensity, surface center pressure and maximum wind speed at the eye well, correlate to horozontal Laplacian of an upper tropospheric temperature field. The typhoon center is found from the analysis of 250hPa temperature field. The excellent correlation is found between the horizontal Laplacian of an tropospheric temperature field and surface maximum wind speed, another correlation is found between the warm temperature anomaly and surface pressure anomaly.

확장칼만필터를 이용한 인공위성 도플러 추적자료의 처리와 궤도 결정 (EXTENDED KALMAN FILTERING OF SATELLITE DOPPLER TRACKING DATA AND IT'S APPLICATION TO ORBIT DETERMINATION PROBLEMS)

  • 김동규;최규홍
    • Journal of Astronomy and Space Sciences
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    • 제12권1호
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    • pp.143-156
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    • 1995
  • 저고도 위성을 지향성 아테나로 추적하면서 위성의 공전에 의한 도플러 효과를 관측할 수 있다. 도플러 추적자료를 확장 칼만 필터의 알고리즘을 이용하여 처리함으로써 실시간으로 위성의 궤도를 결정할 수 있다. 본 연구에서는 전파연구소에서 관측한 NOAA-11호의 도플러 추적자료를 확장 칼만 필터의 알코리즘을 이용하여 궤도요소를 구해 보았고 알고리즘의 정밀도와 신뢰도를 알아 보았다.

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인공위성(NOAA/AVHRR) 영상자과에 의한 한반도 식생분포에 관한 연구 (Korean Vegetation Types Using NOAA/AVHRR Data)

  • 김동실
    • 대한지리학회지
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    • 제35권1호
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    • pp.39-51
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    • 2000
  • 본 연구는 원격탐사 기법을 이용하여 북한 지역을 포함한 한반도 전지역을 대상으로 식생활력도(vegetation activity)의 시계열적 변화를 모니터링하고, 식생지수의 연중변화 특성을 이용하여 한반도의 식생 분포도를 작성하는데 그 목적이 있다. 1997년 4월부터 11월까지 8개월 동안 NOAA-14 위성에서 수신된 AVHRR 자료를 수집하여 정규 식생지수(Nomalized Difference Vegetation Index)를 구하고 이들을 MVC(Maximum Value Composite) 방법으로 조합하여 월별 NDVI 합성도를 작성하여 식생활력도의 시계열 변화를 고찰하였다. 또한 식물의 생장시기인 5월부터 10월까지의 NDVI를 무감독 분류하여 한반도의 식생분포 유형을 도시.나대지가 4.49%, 초지 4.49%, 경작지 27.54%, 활엽수림 25.61%, 침엽수림 38.22%로 나타났다.

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NOAA/AVHRR 위성영상을 이용한 적설분포 및 적설심 추출 (Extraction of Snow Cover Area and Depth Using NOAA/AVHRR Images)

  • 강수만;임혁진;권형중;김성준
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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    • pp.948-952
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    • 2005
  • 본 연구는 우리나라 강원도 북동부 산지유역의 봄철 하천유출량에 영향을 주는 융설에 관련하여, 장기 유출 모형의 융설 모의시 융설 관련 매개변수 추정 및 정량화에 기본이 피는 적설 분포 지역 및 적설심 추출기법을 제시하였다. NOAA/AVHRR 위성영상을 이용하여 소양강 유역에 대하여 2002년 11월부터 2003년 3월까지의 적설분포를 추출한 후, 추출 결과와 유역 인근 7개 기상관측소의 최심적설심 자료와의 중첩을 통하여 적설심을 추출하였다.

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수반 모델에 기반한 관측영향 진단법을 이용하여 동아시아 지역의 단기예보에 AMSU-A 자료 동화가 미치는 영향 분석 (Adjoint-Based Observation Impact of Advanced Microwave Sounding Unit-A (AMSU-A) on the Short-Range Forecast in East Asia)

  • 김성민;김현미
    • 대기
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    • 제27권1호
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    • pp.93-104
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    • 2017
  • The effect of Advanced Microwave Sounding Unit-A (AMSU-A) observations on the short-range forecast in East Asia (EA) was investigated for the Northern Hemispheric (NH) summer and winter months, using the Forecast Sensitivity to Observations (FSO) method. For both periods, the contribution of radiosonde (TEMP) to the EA forecast was largest, followed by AIRCRAFT, AMSU-A, Infrared Atmospheric Sounding Interferometer (IASI), and the atmospheric motion vector of Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS) or Multi-functional Transport Satellite (MTSAT). The contribution of AMSU-A sensor was largely originated from the NOAA 19, NOAA 18, and MetOp-A (NOAA 19 and 18) satellites in the NH summer (winter). The contribution of AMSU-A sensor on the MetOp-A (NOAA 18 and 19) satellites was large at 00 and 12 UTC (06 and 18 UTC) analysis times, which was associated with the scanning track of four satellites. The MetOp-A provided the radiance data over the Korea Peninsula in the morning (08:00~11:30 LST), which was important to the morning forecast. In the NH summer, the channel 5 observations on MetOp-A, NOAA 18, 19 along the seaside (along the ridge of the subtropical high) increased (decreased) the forecast error slightly (largely). In the NH winter, the channel 8 observations on NOAA 18 (NOAA 15 and MetOp-A) over the Eastern China (Tibetan Plateau) decreased (increased) the forecast error. The FSO provides useful information on the effect of each AMSU-A sensor on the EA forecasts, which leads guidance to better use of AMSU-A observations for EA regional numerical weather prediction.

A Study on Comparison of Satellite-Tracked Drifter Temperature with Satellite-Derived Sea Surface Temperature of NOAA/NESDIS

  • Park, Kyung-Ae;Chung, Joug-Yul;Kim, Kuh;Choi, Byung-Ho
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제10권2호
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    • pp.83-107
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    • 1994
  • Sea surface temperatures (SSTs) estimated by using the operational SST derivation equations of NOAA/NESDIS were compared with satellite-tracked drifter temperatures. As a result of eliminating cloud-filled or contaminated pixels through several cloud tests, 69 matchup points between the drifter temperatures and the SSTs estimated with NOAA satellite 9, 10. 11 and 12 data from August, 1993 to July, 1994 were collected. Multi-channel sea surface temperature(MCSST) using a split window technique showed an approximately $1.0{\circ}C$ rms error as compared with the drifting buoy temperatures for 69 coincidences. Accuracies for satellete-derived sea surface temperatures were evaluated for only NOAA-11 AVHRR data which had relatively large matchups of 35points as compared with other satellites. For the comparison of the oberved temperatures with the calculated SSTs, linear MCSST and nonlinear cross product sea surface temperature(CPSST) algorithms by the split, the dual and the triple window technique were used respectively. As a result, the split window CPSSTs showed the smallest rms error of $0.72{\circ}C$. Defferences between the split window SSTs and the drifter temperatures appeared th have a linear tendency against the drifter temperatures and also against the differences between AVHRR channel 4 and 5 brighness temperatures. This indicates some possibilities that satelite-derived SSTs operationally calculated from the NOAA/NESDIS equation in the seas around Korea have been underestimated as compared with actural SSTs in case sea water temperature is relatively low or the atmosphere over the sea surface is very dry like in winter, while overstimated in case of high temperature or very moist atmospheric equations based on local sea measurements around Korea instead of global measurements should be derived.

NOAA영상자료에 의한 한국 남해안연안수 조사연구 (Study on the Southern Coastal Waters of Korea by NOAA Image)

  • 김복기
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제5권1호
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    • pp.57-67
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    • 1989
  • 1987년 10월부터 1988년 8월까지의 한국남해안에서 시험조사선에 의한 현장조사와 NOAA 영상자료로써 남해안연안수의 소장에 관하여 분석 고찰한 결과는 다음과 같다. $\circled1$ 동계의 층별 수온분포는 0m층 6.07~18.62$^{\circ}C$, 30m층 6.02~18.54$^{\circ}C$, 50m층 7.19~18.69$^{\circ}C$로 상.하층간의 수직분포는 거의 균일한 현상이었고 0m층 남해안연안수와 대마난류간의 수평수온경도는 0.28$^{\circ}C$/mile로 년중 최대였다. $\circled2$ 하계의 층별 수온분포는 0m층 19.37~29.92$^{\circ}C$, 30m층 13.26~27.11$^{\circ}C$, 50m층 7.36~26.6$0^{\circ}C$로서 상.하층간의 수직분포는 성층구조로서 30~50m층의 수직수온경도는 0.44$^{\circ}C$/m로 년중 최대였다. $\circled3$ NOAA영상에서 남해안연안수의 분포는 현장자료와 비교적 일치되고 있으나 SST는 현장수온에 비하여 동계는 2~4$^{\circ}C$, 하계는 4~6$^{\circ}C$ 저온분포였다.

NOAA/AVHRR 적외 SPLIT WINDOW 자료를 이용한 운형과 하층수증기 분석 (Analysis of Cloud Types and Low-Level Water Vapor Using Infrared Split-Window Data of NOAA/AVHRR)

  • 이미선;이희훈;서애숙
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제11권1호
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    • pp.31-45
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    • 1995
  • The values of brightness temperature difference (BTD) between 11um and 12um infrared channels may reflect amounts of low-level water vapor and cloud types due to the different absorptivity for water vapor between two channels. A simple method of classifying cloud types at night was proposed. Two-dimensional histograms of brightness temperature of the 11um channel and the BTD between the split window data over subareas around characteristic clouds such as Cb(cumulonimbus), Ci(cirrus), and Sc(stratocumulus) was constructed. Cb, Ci and Sc can be classified by seleting appropriate thresholds in the two-dimensional histograms. And we can see amounts of low-level water vapor in clear area as well as cloud types in cloudy area in the BTD image. The map of cloud types and low-level water vapor generated by this method was compared with 850hPa and 1000hPa relative humidity(%) of numerical analysis data and nephanalysis chart. The comparisons showed reasonable agreement.

극궤도 기상위성 NOAA-9호의 AVHRR CH4 data로 부터 해수면온도 산출과정에 관한 연구 (A Study on the Estimation of the Sea Surface Temperature from AVHRR CH4 data of NOAA-9)

  • 이희훈;서애숙
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제3권1호
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    • pp.41-54
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    • 1987
  • 극궤도 기상위성 NOAA-9호의 AVHRR Channel 4 영상 data로부터 해수면온도(SST)를 산출하는 과정을 기상연구소의 위성수신 시스템에 맞도록 개발하였다. 위성의 Ascending node를 기준으로 영상좌표와 SST용 Mercator 지도 좌표변환용 Table 을 만 들고 10 km $\times$ 10 km의 Sample로 SST용 영상을 제작하였다. 또, 위성측기의 복사보 정 (Radiometric Calibration) 과정과 적외선 CH 4 인 10.5 ~ 11.5 $\mu\textrm{m}$의 복사를 온도로 변환 (Radiance-To-Temperature Conversion)하는 LUT(Look Up Table)의 작성 및 SST 출력과정을 제작하였다.

NOAA위성영상 및 기상자료를 이용한 융설 관련 매개변수 추출 (Extraction of Snowmelt Factors using NOAA Satellite Images and Meteorological Data)

  • 강수만;신형진;권형중;김성준
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제39권10호
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    • pp.845-854
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    • 2006
  • 융설 모형을 이용하여 융설 기간 동안의 하천유출량을 모의하기 위해서는 융설 관련 매개변수의 정립이 반드시 필요하다. 우리나라의 경우 관측 자료의 부족으로 인하여 적설분포면적, 적설심, 적설분포면적 감소곡선과 같은 융설 관련 매개변수의 추출이 불가능하였다. 본 연구에서는 1997년부터 2003년까지의 겨울철(11월-4월) NOAA/AVHRR 위성영상을 이용하여 한반도의 적설분포도를 추출하고 기상청의 69개소 유인지상기상관측소의 기상자료 중 최심적설심 자료로서 공간내삽법을 통하여 동일한 기간의 최심적설심 분포도를 작성한 후 적설분포도와 중첩하여 남한의 적설심 분포도를 추출하였다. 또한, 적설분포면적 감소곡선은 소양강댐과 충주댐 유역을 대상으로 평균기온과 적설분포면적과의 상관관계로부터 각 연도별 선형회귀식을 추출하여 적설분포면적 감소곡선을 작성하였다.