본 연구에서는 SAR영상을 통해 해상풍 산출한 다음 해양연구원의 실시간 해양 해양기상 관측 자료와 비교 분석하여 그 정확도를 한반도 주변해역을 대상으로 파악하였다. SAR를 통해 추출된 해상풍 자료와 실측값의 RMS는 풍속은 0.8m/s, 풍향은 8도로 나타났다. 전체 적으로 실측값과 많은 차이를 보이지는 않지만 FFT 방법에 의한 SAR 영상의 바람 띠를 분석하기 위해서는 최소 10km 이상의 영상을 사용하여야만 하였다. 또한 본 연구에서는 우리나라 연안의 Radarsat SAR 영상을 이용하여 바람산출모델 CMOD5를 통해 해상풍 값을 산출하였다. CMOD5는 현재까지 산란계(Scatterometer)와 ERS SAR 위성을 이용해 해상풍을 산출할 때 가장 많이 사용되어오던 CMOD4 모델을 개선한 모델로써 특히 고풍속일 때의 결과에서 많은 개선을 보였다.
Korean Multi-Purpose SATellite 5 (KOMPSAT-5) will be the first high resolution X-band SAR satellite of Korea. A critical parameter necessary for interpreting SAR images over the ocean is surface wind field. SAR is the only system that can provide a synoptic view of wind fields over the ocean covering large areas. However, there has been no X-band wind retrieval model. In this study, we evaluate the development of an X-band wind retrieval model and show the possibility of KOMPSAT-5 SAR on wind estimations using a combination of theoretical models.
For the last 14 years, space-borne satellite SAR system such as RADARSAT-1, ERS-2, and ENVISAT ASAR have provided a continuous observation over the ocean. However, the data acquired from those systems were limited to C-band frequency until the advent of the first spacebome German X-band SAR system TerraSAR-X in 2007. Korea is also planning to launch the nation's first X-band SAR satellite (KOMPSAT-5) in 2010. It is timely and necessary to develop X-band models for estimating geophysical parameters from these X-band SAR systems. In this study, X-band wind retrieval model was investigated and developed based on numerical ocean scattering model (radar backscattering model and hydrodynamic interaction model). Although these models have not yet been tested and validated for broad ranges of wind conditions, the estimated wind speeds from TerraSAR-X data show generally good agreement with in-situ measurements.
본 연구에서는 열대강우관측 위성(TRMM) 자료를 이용하여 해상풍을 예측하였고, TRMM TMI 휘도 온도와 북미 주변의 NDBC (National Data Buoy Centers) 부이 자료를 이용하여 해상풍을 추정하였다. 이 결과는 행렬방정식에 의한 부이와 비교하였는데 RMSE, BIAS 그리고 상관계수는 각각 2.19 $ms^{-1}$, 1.10 $ms^{-1}$, 그리고 0.81로 나타났으며, 이 결과는 앞으로 TRMM TMI를 이용한 해양 연구에 가능성을 보여주었다.
A set of microwave remote sensing data collected with the newly developed UMass Imaging Wind and Rain Airborne Profiler (IWRAP) during the 2002 Atlantic Hurricane Season was analyzed to further our understanding of the effect of precipitation on scatterometer wind vector retrieval. Coincident surface wind speed and precipitation measurements were provided by the UMass Simultaneous Frequency Microwave Radiometer (SFMR). The differences between the wind estimations from IWRAP and SFMR under precipitation conditions of 0-100mm/hr and wind speed of 0-60m/s was calculated, from which the effect of precipitation on the wind vector retrieval using scatterometry is analyzed qualitatively.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.11-14
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2006
We present an overview on the observation and research for the China seas using both field experiments and multi-sensor satellite data at ORSI/OUC, covering two topics: (1) Spatial and temporal distribution of internal waves in the China Seas and retrieval of internal wave parameters; (2) Retrieval, validation, and cross-comparison of multi-sensor ocean color data as well as ocean optics in situ experiments in the East China Sea. We also present an incoherent Doppler wind lidar, developed by ORSI, and its observation for marine-atmospheric boundary layer.
대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.286-291
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1998
SAR has provided weather independent images on land and sea surface, which can be used for extracting various useful informations. Recently attempts to estimate wind field parameters from SAR images over the oceans have been made by various groups over the world. Although scatterometer loaded in ERS-1 and ERS-2 observes the global wind vector field at spatial resolution of 50 Km with accuracies of $\pm$2m/s in speed, the spatial resolution may not be good enough for applications in coastal regions. It is weil known the sea surface roughness is closely correlated to the wind field, but the wind retrieval algorithms from SAR images are yet in developing stage. Since the radar backscattering properties of the SAR images are principally the same as that of scatterometer, some previous studies conducted by other groups report the success in mesoscale coastal wind field retrievals using ERS SAR images. We have tested SWA (SAR Wind Algorithm) and CMOD4 model for estimation of wind speed using an ERS-1 SAR image acquired near Cheju Island, Korea, in October 11, 1994. The precise estimation of sigma nought and the direction of wind are required for applying the CMOD4 model to estimate wind speed. The wind speed in the test sub-image is estimated to be about 10.5m/s, which relatively well agrees to the observed wind speed about 9.0m/s at Seoguipo station. The wind speed estimation through the SWA is slightly higher than that of CMOD4 model. The sea surface condition may be favorable to SWA on the specific date. Since the CMOD4 model requires either wind direction or wind speed to retrieve the wind field, we should estimate the wind speed first using other algorithm including SWA. So far, it is not conclusive if the SWA can be used to provide input wind speed data for CMOD4 model or not. Since it is only initial stage of implementing the wind field retrieval algorithms and no in-situ observed data is currently avaliable, we are not able to evaluate the accuracy of the results at the moment. Therefore verification studies should be followed in the future to extract reliable wind field information in the coastal region using ERS SAR images.
Journal of information and communication convergence engineering
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제15권3호
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pp.175-181
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2017
This paper describes the upgrade of an existing wave information retrieval algorithm by employing noise reduction in the pixel domain. Several algorithms for collecting wave information parameters from X-band radar image sequences including the wind field and current velocity have been developed over the past three decades. Using these algorithms, a band-pass filter (BPF) is applied to remove the non-wave contribution from the image spectra after the sea surface current velocity has been computed. However, such BPF designs have been both complex and insufficient in removing undesired components in X-band radar images. For this study, to improve the performance of wave information retrieval, an efficient noise reduction algorithm is incorporated into a regular wave information retrieval process. That is, the proposed algorithm was designed for operation in a more proper manner by effectively removing the undesired components in the pixel domain. Experiment results demonstrate that the proposed algorithm produces very close estimates to the buoy data records under undesirable noise conditions.
In microwave remote sensing, the Fresnel reflectance formula is widely used in the sea surface emissivity modeling. As an essential contribution to microwave remote sensing, a new formula on the Fresnel reflectance has been derived based on our understanding of the complex index of refraction and continuity condition of E-M waves at the interface between two mediums. The proposed formula can be used to obtain the emissivity of sea surface, which is useful to retrieve sea surface temperature, sea surface salinity and the brightness temperature. Considering Bragg-resonant scatter, it is useful for the calculation of the normalized radar cross-section, and the retrieval of sea surface wind either.
지구온난화와 급속한 기후 변화는 북서 태평양 내 태풍의 특성에 오랫동안 영향을 미쳤고, 이로 인해 한반도 연안에서 치명적인 재해가 증가하고 있다. 마이크로파 센서의 일종인 Synthetic Aperature Radar (SAR)는 위성 광학 및 적외선 센서로는 바람을 구할 수 없는, 흐린 대기 조건인 태풍 주위에서 고해상도 바람장을 생산할 수 있다. SAR 자료로부터 해상풍을 산출하기 위한 Geophysical Model Functions (GMFs)에는 풍향 입력이 필수적이며, 이는 태풍 중심을 정확히 추정하는 것에 기반해야 한다. 본 연구는 태풍 중심 탐지 방법의 문제점을 개선하고 이를 해상풍 산출에 반영하기 위하여, Sentinel-1A 영상을 이용해 태풍 중심을 추정하였다. 그 결과는 한국 및 일본 기상청이 제공한 태풍 경로자료와 비교하여 검증하였고, Himawari-8 위성의 적외 영상도 활용하여 검증하였다. 태풍의 초기 중심 위치는 VH 편파를 이용해 설정하여 오차의 발생 가능성을 줄였다. 탐지된 중심은 한국 및 일본 기상청에서 제공하는 4개 태풍의 경로 자료와 평균 23.76 km의 차이를 보였다. Himawari-8 위성에서 추정된 태풍 중심에 비교했을 때 결과는 육지 근처에 위치하면서 58.73 km의 큰 차이를 보인 한 태풍을 제외하고는 평균 11.80 km의 공간 변이를 보였다. 이는 고해상도 SAR 영상이 태풍 중심을 추정하고 태풍 주위 해상풍 산출에 활용될 수 있음을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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