본 연구에서는 위성 원격 감지 자료를 사용하여 생태학적 가뭄의 가능성을 조사하였다. 먼저 MODIS에서 제공하는 정규식생지수와 지표면온도로 부터 식생건강성지수를 추정하였다. 그런 다음 우리나라 전 지역에 분포하고 있는 기상청 ASOS 주요 60개 지점 주변의 산림지역에서 다양한 강수/증발산 시나리오에 따른 식생 관련 가뭄의 가능성을 추정하기 위한 결합 확률모델을 구성하였다. 본 연구의 결과는 대기의 수분공급이 열악하거나 대기의 수분 요구량이 과도한 조건에서 산림 식생과 관련된 가뭄의 위험 패턴을 보여준다. 또한 다양한 기상학적 가뭄 조건에서 산림 식생과 관련된 가뭄 위험의 민감도를 나타낸다. 이러한 연구 결과는 의사 결정권자가 가뭄 위험을 평가하고 온난화 시대에 산림 식생과 관련된 가뭄 완화 전략을 개발할 수 있는 통찰력을 제공할 것으로 기대된다.
실시간 위치 정보를 제공하는 것이 국가산업의 주요한 목표로 부상하고 있는 실정이다. 이러한 실시간 위치 정보(3차원 공간 정보)를 제공하기 위해서는 위성 측위 방법의 기술 발달이 필수적이다. 그래서 국가에서는 Network RTK GNSS방식을 도입하여, 수요자의 요구에 만족도를 증가시키는 노력을 지속적으로 하고 있다. 본 연구에서는 국토지리정보원에서 제공하고 있는 Network RKT GNSS(Global Navigation Satellite System) 방식 중 VRS(Virtual Reference Station)과 FKP(Flachen-Korrektur Parameter)을 이용하여 통합기준점에서 연속 관측과 단독 관측을 측량하여 정확도 평가를 하였다. 또한 현장에서 급속하게 증가하고 있는 Network RTK GNSS 방법에 대하여 정확도를 제시하여 효율성을 극대화하고자 한다.
The Mekong River Basin (MRB) is a crucial watershed in Asia, impacting over 60 million people across six developing nations. Accurate satellite-based precipitation products (SPPs) are essential for effective hydrological and watershed management in this region. However, the performance of SPPs has been varied and limited. The APHRODITE product, a unique gauge-based dataset for MRB, is widely used but is only available until 2015. In this study, we present a novel framework for correcting SPPs in the MRB by employing a deep learning approach that combines convolutional neural networks and encoder-decoder architecture to address pixel-by-pixel bias and enhance accuracy. The DLF was applied to four widely used SPPs (TRMM, CMORPH, CHIRPS, and PERSIANN-CDR) in MRB. For the original SPPs, the TRMM product outperformed the other SPPs. Results revealed that the DLF effectively bridged the spatial-temporal gap between the SPPs and the gauge-based dataset (APHRODITE). Among the four corrected products, ADJ-TRMM demonstrated the best performance, followed by ADJ-CDR, ADJ-CHIRPS, and ADJ-CMORPH. The DLF offered a robust and adaptable solution for bias correction in the MRB and beyond, capable of detecting intricate patterns and learning from data to make appropriate adjustments. With the discontinuation of the APHRODITE product, DLF represents a promising solution for generating a more current and reliable dataset for MRB research. This research showcased the potential of deep learning-based methods for improving the accuracy of SPPs, particularly in regions like the MRB, where gauge-based datasets are limited or discontinued.
The Chah-Nimeh reservoirs, which are a sort of natural lakes located in the border of Iran and Afghanistan, are the main drinking and agricultural water resources of Sistan arid region. Considering the occurrence of intense seasonal wind, locally known as levar wind, this study aims to explore the possibility to provide a TSM (Total Suspended Matter) monitoring model of Chah-Nimeh reservoirs using multi-temporal satellite images and in-situ wind speed data. The results show that a strong correlation between TSM concentration and wind speed are present. The developed empirical model indicated high performance in retrieving spatiotemporal distribution of the TSM concentration with R2=0.98 and RMSE=0.92g/m3. Following this observation, we also consider a machine learning-based model to predicts the average TSM using only wind speed. We connect our in-situ wind speed data to the TSM data generated from the inversion of multi-temporal satellite imagery to train a neural network based mode l(Wind2TSM-Net). Examining Wind2TSM-Net model indicates this model can retrieve the TSM accurately utilizing only wind speed (R2=0.88 and RMSE=1.97g/m3). Moreover, this results of this study show tha the TSM concentration can be estimated using only in situ wind speed data independent of the satellite images. Specifically, such model can supply a temporally persistent means of monitoring TSM that is not limited by the temporal resolution of imagery or the cloud cover problem in the optical remote sensing.
적설은 지구 기후시스템과 수문순환 과정에서 중요한 역할을 하고 있으며, 겨울철의 적설은 봄철에 녹으면서 식생과 수자원 제공에 큰 영향을 주는 인자로 알려져 있다. 동아시아가 위치한 북반구는 적설량의 90%가 관찰되고 토지의 약 42%가 긴 시간동안 눈으로 덮여 있어 지표 에너지와 물 균형에 영향을 주고, 특히 수자원 관리를 위한 유출이나 토양수분과 같은 수문 인자에 큰 영향을 미친다. 따라서 적설을 정확하게 예측하는 것은 수자원 관리에 있어 매우 중요한 일이다. 한편, 이러한 수문 순환을 정확히 예측하기 위해 수문 분야에서는 지면모형(Land Surface Model, LSM)을 많이 사용하고 있다. 지면모형은 지표면과 대기 사이의 상호작용을 모의하기 위해 개발되었고, 에너지, 수증기, 이산화탄소 등의 다양한 인자들의 교환에 대하여 해석하며, 토양수분, 유출량 등의 수자원 분야의 주요 인자들을 산출하여 수자원 관리에 적극적으로 활용되고 있다. 이에 본 연구에서는 National Center for Atmospheric Research(NCAR)에서 개발한 Community Land Model(CLM)을 사용하여 2001년부터 2016년까지 25km의 공간해상도로 동아시아 지역의 적설 모의를 평가하였다. CLM의 적설 모의 평가 인자는 Snow depth, Snow water equivalent의 2가지 인자를 대상으로 수행하였고, 모의 성능 평가를 위한 관측 자료로 NASA Aqua와 JAXA GCOM-W1 위성에 탑재된 Advanced Microwave Scanning Radiometer(AMSR) 센서에서 제공하는 위성 관측 자료와 Defense Meteorological Satellite Program(DMSP) 위성의 Special Sensor Microwave/Imager(SSM/I) 센서와 Nimbus-7 위성의 Scanning Multichannel Microwave Radiometer(SMMR) 센서에서 제공하는 위성 관측 자료를 기반으로 지상 기상 관측소 자료와 조합하여 재생성한 European Space Agency Global Snow Monitoring for Climate Research (ESA GlobSnow)의 자료를 사용하였다. 그 결과 CLM의 적설 모의는 과대 추정하는 것을 알 수 있었으며, 본 연구의 결과는 동아시아 적설 모의 개선을 위해 자료 동화를 사용하는 후속 연구의 기초자료로 사용할 수 있다.
Real-time rainfall monitoring is of great practical importance over the highly populated Indochina area, which is prone to natural disasters, in particular in association with rainfall. With the goal of d etermining near real-time half-hourlyrain estimates from satellite, the three-layer, artificial neural networks (ANN) approach was used to train the brightness temperatures at 6.7, 11, and $12-{\mu}m$ channels of the Japanese geostationary satellite MTSAT against passive microwavebased rain rates from Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) Microwave Imager (TMI) and TRMM Precipitation Radar (PR) data for the June-September 2005 period. The developed model was applied to the MTSAT data for the June-September 2006 period. The results demonstrate that the developed algorithm is comparable to the PERSIANN (Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Networks) results and can be used for flood monitoring across the Indochina area on a half-hourly time scale.
The best value proposition for the customers of satellite-DMB (hereinafter referred to as the "S-DMB") business in an environment of fierce competition shall be securing the best killer contents and distribute them in reasonable price as a mobile contents platform provider. In an era of merging the broadcasting with the communication, although many new players tapping into the market with state-of-the-art media such as digital convergence, the key to success in the market is dependent on whether the respective digital contents providers retain competitive digital contents which suit the taste of customers. Considering such market conditions, the purpose of this study is to look over the management examples of Korean S-DMB providers which is carrying out business in digital multi-media market and opening up the market, and to analyze the management strategies of domestic S-DMB companies to be the champion in the market.
Ocean currents estimated from sea height anomalies derived from inter-calibrated TP/ERS are compared with daily mean currents measured with satellite-tracked drifters. The correlation coefficient between the geostrophic current from TP/ERS and surface current at 15 m depth from drifter tracks was found to be about 0.5. Due to the limitation of satellite ground tracks, small scale eddies less than 80 km are poorly resolved from TP/ERS. One of the interesting results of this study is that coastal currents along the eastern coast of Korea were well reproduced from sea height anomalies when the coastal currents were developed in association with eddies near the South Korean coast. The eddy kinetic energy (EKE) estimated from drifters, TP/ERS, and a numerical model are also compared. The EKE estimated from drifters was about 22 % higher than EKE calculated from TP/ERS. The pattern of low EKE level in the northern basin and high EKE level in the southern East Sea is shown in the EKE estimates derived from both the drifters and TP/ERS.
Park, Un-Yong;Lee, Jae-One;Lee, Dong-Rak;Hong, Jung-Soo
Korean Journal of Geomatics
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제4권2호
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pp.47-52
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2004
We can process and compute the position, velocity and time by satellite signals of GPS. The signals are used to compute positioning of three dimensions and timing offset of the receiver clock when we can track the tour satellite signals at least. One of the specified aims is to use less expensive single frequency code/carrier phase GPS receivers, which are typically around half the price of dual frequency receivers. In the study, the author analyzed the accuracy and applicability of frequence linear combination using triangulation points evaluated distance limitation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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