Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.11
no.5
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pp.84-91
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2008
The spectral radiance received by a remote sensor at a given temperature and wavelength region is consisted of the self-emitted component directly from the object surface, the reflected component of the solar irradiation at the object surface, and the scattered component by the atmosphere without ever reaching the object surface. The IR image of a ship is mainly affected by location, meteorological condition(atmosphere temperature, wind direction and velocity, humidity etc.), atmospheric transmittance, solar position and ship surface temperature etc. Computer simulations for prediction of the IR signatures of ships are very useful to examine the effects of various meteorological conditions. In this paper, we have acquired the IR signature for different meteorological conditions by using two different computer programs. The numerical results show that the IR image contrast as compared to the background sea considering the atmosphere temperature and wind velocity.
Methods of geometric correction for the Advanced Very High Resolution Radiometer imagery of NOAA satellites were developed and applied to the software for image processing of meteorological satellite data. The software for finding the earth location of each scan position and the software for gridding on original imagery were dedigned. On the assumption of circular orbits and the spherical earth, the methods developed were sufficiently accurate in the purpose of most meteorological data analyses.
The aim of our study is to develop new algorism for sea fog detection by using Geostational Meteorological Satellite-5(GMS-5) and suggest the techniques of its continuous detection. So as to detect daytime sea fog/stratus(00UTC, May 10, 1999), visible accumulated histogram method and surface albedo method are used. The characteristic value during daytime showed A(min) > 20% and DA < 10% when visble accumulated histogram method was applied. And the sea fog region which detected is of similarity in composite image and surface albedo method. In case of nighttime sea fog(18UTC, May 10, 1999), infrared accumulated histogram method and maximum brightness temperature method are used, respectively. Maximum brightness temperature method(T_max method) detected sea fog better than IR accumulated histogram method. In case of T_max method, when infrared value is larger than T_max, fog is detected, where T_max is an unique value, maximum infrared value in each pixel during one month. Then T_max is beneath 700hpa temperature of GDAPS(Global Data Assimilation and Prediction System). Sea fog region which detected by T_max method was similar to the result of National Oceanic and Atmosheric Administration/Advanced Very High Resolution Radiometer (NOAA/AVHRR) DCD(Dual Channel Difference). But inland visibility and relative humidity didn't always agreed well.
Korea Meteorological Administration (KMA) has operationally produced Atmospheric Motion Vector (AMV) from the consecutive MTSAT-1R satellite image dataset. Comparing with radiosonde data, our current AMV scheme shows more than 10 m/s RMSE. Therefore we need to improve continuously its accuracy. Many AMV producers have stated that the bad performance of the Height Assignment (HA) algorithm is the main reason of degrading the accuracy of AMV. The uncertainties in AMV HA can occur in the algorithm itself, used NWP profiles, and the performance of Radiative Transfer Model (RTM) etc. This study introduces currently operated AMV HA schemes and the impacts of NWP profile data and RTM that these schemes use were investigated. Finally we analyzed the relationship between vectors by vector tracking and heights assigned to each vector by using collocated wind profile dataset with radiosonde data. This study is a preliminary work to improve the accuracy of AMV by removing or decreasing the uncertainties in AMV estimation.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.54
no.3
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pp.141-148
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2012
Food policy is considered as the most basic and central issue for all countries, while making efforts to keep each country's food sovereignty and enhance food self-sufficiency. In the case of Korea where the staple food is rice, the rice yield prediction is regarded as a very important task to cope with unstable food supply at a national level. In this study, Korean paddy Rice yield Prediction Model (KRPM) developed to predict the paddy rice yield using meteorological element and MODIS NDVI. A multiple linear regression analysis was carried out by using the NDVI extracted from satellite image. Six meteorological elements include average temperature; maximum temperature; minimum temperature; rainfall; accumulated rainfall and duration of sunshine. Concerning the evaluation for the applicability of the KRPM, the accuracy assessment was carried out through correlation analysis between predicted and provided data by the National Statistical Office of paddy rice yield in 2011. The 2011 predicted yield of paddy rice by KRPM was 505 kg/10a at whole country level and 487 kg/10a by agroclimatic zones using stepwise regression while the predicted value by KOrea Statistical Information Service was 532 kg/10a. The characteristics of changes in paddy rice yield according to NDVI and other meteorological elements were well reflected by the KRPM.
KARI is developing Image Data Acquisition and Control System (IDACS) for pre-processing meteorological and ocean data acquired on geostationary orbit. This paper describes the functions and architecture of IDACS and gives its operation policy including backup operation to overcome limitation of single-configured antenna system. The COMS IDACS provides the capability to receive the raw sensor data and disseminate processed MI data to users via a satellite. From the processed image data, users can produce a set of meteorological and ocean products for a wide range of applications. Most of IDACS subsystems are being developed by Korean technologies and experience acquired from previous projects. In case of COMS geometric correction software module, as it is closely dependent on the characteristics of imagers and spacecraft bus system, it is being co-developed with overseas prime contractor who develops spacecraft bus system.
Remote sensing has been widely used in the exploration of groundwater. In this paper, on the establishment of empirical function between ground water and soil moisture content 6S code is used to reduce uncertainties in the remote sensing of groundwater. Then ground water levels are calculated using 6S corrected and uncorrected ETM+ image along with isochronous meteorological information. Greater correspondence between field examined and satellite monitoring data is obtained from corrected image than from the uncorrected image.
This paper presents an Image Motion Compensation (IMC) algorithm for the Korea's Communication, Ocean, and Meteorological Satellite (COMS)-1. An IMC algorithm is a priority component of image registration in Image Navigation and Registration (INR) system to locate and register radiometric image data. Due to various perturbations, a satellite has orbit and attitude errors with respect to a reference motion. These errors cause depointing of the imager aiming direction, and in consequence cause image distortions. To correct the depointing of the imager aiming direction, a compensation algorithm is designed by adapting different equations from those used for the GOES satellites. The capability of the algorithm is compared with that of existing algorithm applied to the GOES's INR system. The algorithm developed in this paper improves pointing accuracy by 40%, and efficiently compensates the depointings of the imager aiming direction.
In the COMS satellite mission operation, more large meteorological images such as Full Disk(FD) image or 2 adjacent Extended Northern Hemisphere(ENH) images can be taken by the time shift of East West Station Keeping(EWSK) maneuver when the EWSK conflicts with the large images. In this study an analytical approach based on probability of the conflict is proposed for theoretical analysis about the EWSK time shift to avoid the conflict with FD or 2 ENH images. The EWSK time shift has been applied to the COMS operation as a test, too. The theoretical study result and test operation outcome are synthesized to provide the analysis of impact on the COMS fuel consumption by the EWSK time shift. This study is expected to contribute to the maximization of COMS meteorological mission application.
Park, Jeong-Hyun;Park, Jong-Seo;Kim, Baek-Min;Suh, Ae-Sook
Proceedings of the KSRS Conference
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v.1
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pp.278-281
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2006
Korea Meteorological Administration(KMA) has issued the tropical storm(typhoon) warning or advisories when it was developed to tropical storm from tropical depression and a typhoon is expected to influence the Korean peninsula and adjacent seas. Typhoon information includes current typhoon position and intensity. KMA has used the Dvorak Technique to analyze the center of typhoon and it's intensity by using available geostationary satellites' images such as GMS, GOES-9 and MTSAT-1R since 2001. The Dvorak technique is so subjective that the analysis results could be variable according to analysts. To reduce the subjective errors, QuikSCAT seawind data have been used with various analysis data including sea surface temperature from geostationary meteorological satellites, polar orbit satellites, and other observation data. On the other hand, there is an advantage of using the Subjective Dvorak Technique(SDT). SDT can get information about intensity and center of typhoon by using only infrared images of geostationary meteorology satellites. However, there has been a limitation to use the SDT on operational purpose because of lack of observation and information from polar orbit satellites such as SSM/I. Therefore, KMA has established Advanced Objective Dvorak Technique(AODT) system developed by UW/CIMSS(University of Wisconsin-Madison/Cooperative Institude for Meteorological Satellite Studies) to improve current typhoon analysis technique, and the performance has been tested since 2005. We have developed statistical relationships to correct AODT CI numbers according to the SDT CI numbers that have been presumed as truths of typhoons occurred in northwestern pacific ocean by using linear, nonlinear regressions, and neural network principal component analysis. In conclusion, the neural network nonlinear principal component analysis has fitted best to the SDT, and shown Root Mean Square Error(RMSE) 0.42 and coefficient of determination($R^2$) 0.91 by using MTSAT-1R satellite images of 2005. KMA has operated typhoon intensity analysis using SDT and AODT since 2006 and keep trying to correct CI numbers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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