Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) gravimeter satellites observed the Earth gravity field with unprecedented accuracy since 2002. After the termination of GRACE mission, GRACE Follow-on (GFO) satellites successively observe global gravity field, but there is missing period between GRACE and GFO about one year. Many previous studies estimated terrestrial water storage (TWS) changes using hydrological models, vertical displacements from global navigation satellite system observations, altimetry, and satellite laser ranging for a continuity of GRACE and GFO data. Recently, in order to predict TWS changes, various machine learning methods are developed such as artificial neural network and multi-linear regression. Previous studies used hydrological and climate data simultaneously as input data of the learning process. Further, they excluded linear trends in input data and GRACE/GFO data because the trend components obtained from GRACE/GFO data were assumed to be the same for other periods. However, hydrological models include high uncertainties, and observational period of GRACE/GFO is not long enough to estimate reliable TWS trends. In this study, we used convolutional neural networks (CNN) method incorporating only climate data set (temperature, evaporation, and precipitation) to predict TWS variations in the missing period of GRACE/GFO. We also make CNN model learn the linear trend of GRACE/GFO data. In most river basins considered in this study, our CNN model successfully predicts seasonal and long-term variations of TWS change.
천리안(COMS, Communication, Ocean, and Meteorological Satellite) 위성은 한반도를 15분마다 촬영하지만, 관측 채널의 한계로 강우 추정 시 과소 추정하는 경향이 있어 풍수해 발생시 활용하기 어려웠다. 따라서 본 연구에서는 천리안 위성과 GPM(Global Precipitation Measurement) 위성자료를 함께 이용하여 한반도 풍수해 발생시 활용할 수 있는 위성기반 강우추정 기술을 개발하였다. 천리안 위성과 GPM 위성의 시간 공간 해상도를 일치시키고 GPM 위성의 IMERG 자료를 통해 강우추정 정확도를 향상시킨 결과, 종관기상 관측값(ASOS)간의 상관계수가 0.7 이상으로 나타나 기존 천리안 위성 자료만을 이용한 강우추정 기술보다 정확한 결과를 도출하였다. 향후 천리안 위성의 후속 위성인 천리안 2A호(GK-2A)를 활용할 경우 보다 정확한 기상정보가 제공될 예정이므로, 미계측 지역에 대한 재난관리 활용성이 확대될 것으로 기대된다.
This study examined the impact of assimilating the bending angle (BA) obtained via the global navigation satellite system radio occultation (GNSS RO) of the three new satellites (KOMPSAT-5, FY-3C, and FY-3D) on analyses and forecasts of a numerical weather prediction model. Numerical data assimilation experiments were performed using a three-dimensional variational data assimilation system in the Korean Integrated Model (KIM) at a 25-km horizontal resolution for August 2019. Three experiments were designed to select the height and quality control thresholds using the data. A comparison of the data with an analysis of the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) integrated forecast system showed a clear positive impact of BA assimilation in the Southern Hemisphere tropospheric temperature and stratospheric wind compared with that without the assimilation of the three new satellites. The impact of new data in the upper atmosphere was compared with observations using the infrared atmospheric sounding interferometer (IASI). Overall, high volume GNSS RO data helps reduce the RMSE quantitatively in analytical and predictive fields. The analysis and forecasting performance of the upper temperature and wind were improved in the Southern and Northern Hemispheres.
2007년 6월 발사된 TerraSAR-X와 2010년 6월 발사된 TanDEM-X는 주야간 및 기상 상태를 불문하고 지구관측이 가능한 고해상도(1m)의 독일 인공위성으로 독일 위성자료의 세계 사용시장 진출을 목적으로 민관 파트너십(독일항공우주센터(DLR)-Airbus)을 통해 개발 되었다. 그러나 상기 두 위성과 같은 고품질 지구원격탐사위성의 자료는 원래 군사 첩보위성에 의해서만 생산되고 매우 제한된 환경에서만 사용되었다. 그래서 독일은 자국의 안보정책의 보호와 함께 위성자료의 상업화를 촉진할 수 있는 법제도가 필요하였다. 2007년 12월 제정된 위성자료보안법이 그것이다. 이 논문은 독일 위성자료보안법의 주요 내용을 살펴본 후, 2018년 다목적실용위성 3호, 3A호 및 5호의 영상을 수출하기 시작한 우리나라에 대한 시사점을 보고자 한다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.946-949
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2006
With repeated coverage, spaceborne SAR (Synthetic Aperture Radar) instruments provide the most efficient means to monitor and study the changes in important elements of the marine environment. Due to highresolution of SAR data, the coverage of SAR sensor is always limited, especially for a repeat cycle. With more SAR sensors from various satellites, new data products such as ocean surface drift can be derived when two SARs' tracks overlap in a short time over coastal areas. Currently, there are two SAR sensors on different satellites with almost the exactly same path. That is, ERS-2 is following ENVISAT with a 30-minutes delay, which will be a good timing for ocean mesosclae feature tracking. For another application, a mystery ship near a big eddy with strong ship wake has been tracked between ERS-2 and ENVISAT SAR images to estimate its ship speed.
최근 전 세계 다양한 지구관측 위성이 개발 및 발사됨에 따라 다양한 분야로 위성영상 자료의 활용이 확대되고 그에 따른 지구관측 위성영상 시장의 규모가 점점 커지고 있는 추세이다. 일본의 경우 빈번하게 발생하는 재해재난 분야에 대응하고, 실질적으로 피해복구 지원에 ALOS 위성자료를 적극적으로 활용하고 있으며, 전 세계 재해재난 저감 활동에 자국이 보유한 위성자료를 지원하여 국제사회에 기여하는 바가 크다고 할 수 있다. 본 논문을 통하여 일본의 원격탐사 활용 실태와 관련 정책 동향을 살펴보고자 한다. 또한, 위성기반의 원격탐사 기술이 국민 실생활에 어떻게 효율적으로 기여할 수 있을 지에 대한 방안과 관련 지원을 위해 요구되는기반시스템의구축에대해서조사하였다.
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.
Surface albedo is an important parameter of the surface energy budget, and its accurate quantification is of major interest to the global climate modeling community. Therefore, in this paper, we consider the direct solution of kernel based bidirectional reflectance distribution function (BRDF) models for retrieval of normalized reflectance of high resolution satellite. The BRD effects can be seen in satellite data having a wide swath such as SPOT/VGT (VEGETATION) have sufficient angular sampling, but high resolution satellites are impossible to obtain sufficient angular sampling over a pixel during short period because of their narrow swath scanning when applying semi-empirical model. This gives a difficulty to run BRDF model inferring the reflectance normalization of high resolution satellites. The principal purpose of the study is to estimate normalized reflectance of high resolution satellite (RapidEye) through BRDF components from SPOT/VGT. We use semi-empirical BRDF model to estimated BRDF components from SPOT/VGT and reflectance normalization of RapidEye. This study used SPOT/VGT satellite data acquired in the S1 (daily) data, and within this study is the multispectral sensor RapidEye. Isotropic value such as the normalized reflectance was closely related to the BRDF parameters and the kernels. Also, we show scatter plot of the SPOT/VGT and RapidEye isotropic value relationship. The linear relationship between the two linear regression analysis is performed by using the parameters of SPOTNGT like as isotropic value, geometric value and volumetric scattering value, and the kernel values of RapidEye like as geometric and volumetric scattering kernel Because BRDF parameters are difficult to directly calculate from high resolution satellites, we use to BRDF parameter of SPOT/VGT. Also, we make a decision of weighting for geometric value, volumetric scattering value and error through regression models. As a result, the weighting through linear regression analysis produced good agreement. For all sites, the SPOT/VGT isotropic and RapidEye isotropic values had the high correlation (RMSE, bias), and generally are very consistent.
해양위성의 발달과 첨단화로 우리나라 주변 해역의 광역적인 관리가 가능해졌다. 특히 선박운항 분야에서도 인공지능 및 빅데이터에 기반한 자율운항 기술개발이 이루어짐에 따라, 해양위성자료를 통한 분석 및 관측의 필요성이 있다. 해양위성자료에 선박운항분야를 접목할 수 있는 연구는 해양위성 기반 선박탐지, 해양 환경/기상 예측을 활용한 선박운항 보조 등이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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