Monitoring large structures is a significant issue involving public health on which new studies are constantly carried out. Although the Global Navigation Satellite System (GNSS) is the most preferable method for measuring structural displacements, total stations, one of the classical geodetic instruments, are the first devices that come to mind in cases that require complementary usage and auxiliary measurement methods. In this study, the relative displacements of the structural movements of a tower were determined using robotic total stations (RTS) and GNSS. Two GNSS receivers and two RTS observations were carried out simultaneously for 10 hours under normal weather conditions. The spectral analysis of the GNSS data was performed using fast Fourier transform (FFT), and while the dominant modal frequencies were determined, the total station data were balanced with the least-squares technique, and the position and position errors were calculated for each measurement epoch. It has been observed that low-frequency structural movements can be determined by both methods. This result shows that total station measurements are a helpful alternative method for monitoring large structures in situations where measurements are not possible due to the basic handicaps of GNSS or where it is necessary to determine displacements with short observations.
우리나라에서 발생하는 기상 재해 현상은 주로 태풍, 집중호우, 장마 등 인명 및 경제적인 피해가 크며, 단기간에 국지적으로 나타난다. 현재 재해 감시 및 예보는 주로 종관기상관측체계를 이용하고 있다. 하지만, 우리나라의 복잡한 지형, 인구 밀집 지형, 관측 시기가 일정하지 않은 지형과 같은 조건에서 미계측 자료 및 지역이 다수 존재 때문에 강수의 공간 분포와 강도에 대한 정밀한 정보를 제공하지 못하는 실정이다. 최근 광범위한 관측영역과 공간 분해능의 개선, 자료추출 알고리즘의 개발로 전세계적으로 위성영상 기반 기상관측 자료의 활용성이 증대되고 있다. 본 연구에서는 한반도 지역의 지상 관측데이터와 전지구 격자형 위성 강우자료를 비교하여 한반도의 적용성을 분석하고자 한다. 다양한 위성영상 기반 기상자료인 Climate Hazards Groups InfraRed Precipitation with Station (CHIRPS), Precipitation Estimation From Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks-Climate Data Record (PERSIANN-CDR), Global Precipitation Climatology Centre (GPCC), Precipitation Estimation From Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks-Cloud Classification System (PERSIANN-CCS) 4개의 강우위성영상을 수집하여, 1991년부터 2020년까지 30년 데이터를 활용하였다. 강수량 변동성 비교를 위하여 기상청의 종관기상관측장비 (Automated Synoptic Observation System, ASOS), 자동기상관측시설 (Automatic Weather System, AWS) 데이터와 상관 분석을 수행하고, 강우위성영상의 국내 적합성을 판단하고자 한다.
Doyoung Lee;Duk-jin Kim;Hwisong Kim;Juyoung Song;Junwoo Kim
대한원격탐사학회지
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제40권2호
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pp.167-177
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2024
With advancements in satellite technology, interest in target detection and identification is increasing quantitatively and qualitatively. Synthetic Aperture Radar(SAR) images, which can be acquired regardless of weather conditions, have been applied to various areas combined with machine learning based detection algorithms. However, conventional studies primarily focused on the detection of stationary targets. In this study, we proposed a method to identify moving targets using an algorithm that integrates sub-aperture SAR images and cosine similarity calculations. Utilizing a transformer-based deep learning target detection model, we extracted the bounding box of each target, designated the area as a region of interest (ROI), estimated the similarity between sub-aperture SAR images, and determined movement based on a predefined similarity threshold. Through the proposed algorithm, the quantitative evaluation of target identification capability enhanced its accuracy compared to when training with the targets with two different classes. It signified the effectiveness of our approach in maintaining accuracy while reliably discerning whether a target is in motion.
NeQuick G is the ionosphere model utilized by Galileo single-frequency users to estimate the ionospheric delay on each user-satellite link. The model is characterized by the effective ionization level (Az) index, determined by a modified dip latitude (MODIP) and broadcast coefficients derived from daily global space weather observations. However, globally fitted Az coefficients may not accurately represent ionosphere within local area. This study introduces a method for regional ionospheric modeling that searches for locally optimized Az coefficients. This approach involves fitting TEC output from NeQuick G to TEC data collected from GNSS stations around Korea under various ionospheric conditions including different seasons and both low and high solar activity phases. The optimized Az coefficients enable calculation of the Az index at any position within a region of interest, accounting for the spatial variability of the Az index in a polynomial function of MODIP. The results reveal reduced TEC estimation errors, particularly during high solar activity, with a maximum reduction in the RMS error by 85.95%. This indicates that the proposed method for NeQuick G can effectively model various ionospheric conditions in local areas, offering potential applications in GNSS performance analyses for local areas by generating various ionospheric scenarios.
일반적으로 밝기온도는 대기온도와 밀접한 연관이 있으며, 밝기온도는 Landsat과 같은 지구관측위성의 열적외 센서를 활용하여 측정이 가능하다. Landsat-8 위성의 열적외 센서는 지표온도를 측정할 수 있는 두 개의 밴드 (Band 10과 Band 11)를 가지고 있다. 본 연구에서는 대한민국 서울지역의 기상관측센터에서 측정한 대기온도와 Band 10과 Band 11로부터 각각 측정한 밝기온도의 상관관계를 시기별(봄, 여름, 가을, 겨울)로 분석하였으며, 본 연구를 통해 다음과 같은 결과를 확인할 수 있었다. 첫째, 밝기온도와 대기온도의 상관관계는 봄, 가을, 겨울 및 여름 순으로 높았다. 둘째, 봄, 가을 및 겨울에서는 대기온도가 증가할수록 밝기온도도 증가하였으나, 여름에서는 대기온도가 증가할수록 밝기온도는 감소하였다. 셋째, Band 10을 활용하여 측정한 밝기온도가 Band 11을 활용하여 측정한 밝기온도에 비해 대기온도와 상관관계가 높았다.
자외선 관측 자료로부터 최적 추정법을 이용해 오존 프로파일을 산출하기 위해서는 복사모델을 이용한 정확한 복사모의가 매우 중요하다. 복사모델 입력 변수는 복사 모의의 정확도를 결정하는 중요한 요소이며, 특히 온도와 지면 기압과 같은 기상 입력 변수는 각각 오존 흡수 계수와 레일리 산란을 계산하는데 사용되어 복사 스펙트럼 모의에 직접적인 영향을 준다. 따라서 그 영향을 평가하기 위해, 복사전달 모델을 이용하여 온도와 지면 기압에 대한 자외선 오존 프로파일 산출 민감도 검사가 수행되었다. 지면 기압은 기상 수치 예보모델 기반의 일 자료와 월 기후 자료에서 100 hPa 미만의 평균 오차를 보였으며, 해당 오차에 대해 계산된 오존 산출 오차는 각 층에 대해 약 0.2 DU 미만이다. 한편, 온도는 일 자료와 월 기후 자료에 대해서 지점과 고도에 따라 1~7K의 오차를 보였으며, 이에 대해 계산된 오존 산출 오차는 층별로 약 4 DU으로 나타났다. 이 같은 결과들은 위성 관측 값으로부터 산출된 연직 오존 정보를 이해하는데 도움이 될 뿐만 아니라, 알고리즘의 현업화 과정에서 기상 입력 자료의 선택 및 시스템 설계 방향 수립에 효과적으로 활용 가능할 것으로 기대된다.
최근 전세계적으로 지구 온난화로 인한 이상 기후 현상이 발생되고 있다. 미국 북동부 지역의 한파, 중국 베이징, 인도 남부, 파키스탄의 폭염, 칠레, 카자흐스탄, 베트남의 홍수 등 세계 각지에서 이상 기후가 발생되고, 피해도 속출하고 있다. 특히, 중국의 경우 2013년 이후 매년 남부지역을 중심으로 전국적인 폭염이 지속되고 있다. 이에 본 연구에서는 이러한 이상 고온 현상의 특성을 분석하기 위해 중국 츠시시의 4시기 Landsat 8 OLI TIRS 센서 영상을 활용하였다. 위성영상의 10개 밴드를 활용하여 토지피복 분류를 수행하고, 10번 열밴드를 이용하여 지표면 온도를 추출하였다. 4시기의 토지피복 분류 결과를 통해 시계열적인 변화 추이를 정량적으로 파악할 수 있었으며, 지표 온도 산출 결과를 통해 각 시기의 평균 온도뿐만 아니라 각 항목별 평균온도까지 확인할 수 있었다. 특히, 항목별 평균온도 산출 결과를 통해 동일 시기에서는 건물, 나지, 산림, 농경지, 수계, 갯벌의 순서로 온도가 높게 나타나는 것뿐만 아니라, 대상지 전체의 평균온도에 비해 건물, 나지, 산림, 농경지 지역의 온도는 높고 수계와 갯벌 지역은 온도가 낮게 나타나는 것을 확인 가능하였다.
SAR의 마이크로파를 이용하면 악 기상환경 및 주야간에도 해양의 관측이 가능하다. SAR의 해양표면에 대한 영상은 표면바람장과 관련된 대기적 현상에 관한 많은 정보를 가지고 있다. SAR로부터 추출되는 풍속의 정보는 다양하게 이용된다. SAR 영상으로부터 해상풍을 산출하기 위해서는 바람산출모델에 SAR 영상으로부터 추출한 풍향 자료와 후방산란계수 값을 입력하여 풍속을 산출한다. SAR 영상으로부터 구한 파향 스펙트럼은 항상 파향에 있어서 $180^{\circ}$의 상반된 두 정점을 보여주는데 이는 영상에 적용한 2차원 FFT의 결과이다. 파향에 있어서의 이러한 모호성은 육지의 위치라든지, 바람의 방향 혹은 수치모델 결과 등을 이용하여 결정하여야 한다. 이전에는 ENV14.0 을 이용해서 RadarSat-1 SAR 영상으로부터 DN 값을 추출한 후 다시 SN(Sigma Nought)으로 변환하는 것은 각각의 파일들을 수동적으로 처리를 해야 했기 때문에 많은 시간이 들었다. 이러한 수동적인 작업을 프로그램을 작성해서 SN(Sigma Nought) 값으로 변환을 하였다. 그 후 SN(Sigma Nought)로부터 풍향을 산출하는 과정에 있으며, 현재 풍향은 $180^{\circ}$의 모호성을 갖고 있기 때문에 좀 더 연구가 필요한 상황이다.
In order to simulate a typhoon precisely, the satellite observation data has been assimilated using WRF (Weather Research and Forecasting model) three-Dimensional Variational (3DVAR) data assimilation system. The observation data used in 3DVAR was GPS Radio Occultation (GPS-RO) data which is loaded on Low-Earth Orbit (LEO) satellite. The refractivity of Earth is deduced by temperature, pressure, and water vapor. GPS-RO data can be obtained with this refractivity when the satellite passes the limb position with respect to its original orbit. In this paper, two typhoon cases were simulated to examine the characteristics of data assimilation. One had been occurred in the Western Pacific from 16 to 25 October, 2015, and the other had affected Korean Peninsula from 22 to 29 August, 2012. In the simulation results, the typhoon track between background (BGR) and assimilation (3DV) run were significantly different when the track appeared to be rapidly change. The surface wind speed showed large difference for the long forecasting time because the GPS-RO data contained much information in the upper level, and it took a time to impact on the surface wind. Along with the modified typhoon track, the differences in the horizontal distribution of accumulated rain rate was remarkable with the range of -600~500 mm. During 7 days, we estimated the characteristics between daily assimilated simulation (3DV) and initial time assimilation (3DV_7). Because 3DV_7 demonstrated the accurate track of typhoon and its meteorological variables, the differences in two experiments have found to be insignificant. Using observed rain rate data at 79 surface observatories, the statistical analysis has been carried on for the evaluation of quantitative improvement. Although all experiments showed underestimated rain amount because of low model resolution (27 km), the reduced Mean Bias and Root-Mean-Square Error were found to be 2.92 mm and 4.53 mm, respectively.
낙뢰 발생에 따른 휘도온도 특성을 분석하기 위하여 MTSAT-1R 수증기와 적외 1채널에서 추정된 휘도 온도를 사용하여 낙뢰 발생 유무에 따른 휘도온도 특성을 분석하였다. 비(非) 낙뢰시 두 채널간의 휘도온도 차이가 큰 반면, 낙뢰가 발생했을 때 두 채널의 휘도온도가 225 K과 205 K 부근에서 2번의 최대 극대가 나타나며 휘도온도 차이가 0에 수렴하였다. 또한 낙뢰가 발생할 시에 두 채널간의 휘도온도 차이를 이용하여 Machado et al., (2008)이 남미지역에 제시한 확률적인 낙뢰빈도 예보법이 남한지역에도 적용 가능함을 보였다. 낙뢰 발생 시에 나타나는 위성 휘도온도의 분포를 및 특성을 이용하여 최근 5년(2002-2006)간 낙뢰활동이 가장 왕성했던 2006년 06월 10일의 사례에 적용한 결과, 기본적인 종관장 분석 자료 및 다중 채널 (수증기, 적외)간의 휘도온도 및 그 차이를 종합적으로 활용할 때 낙뢰 예측성의 향상 가능성을 확인하였다. 이러한 위성 자료를 이용한 낙뢰 분석은 MTSAT-1R과 유사하고 2009년 말에 발사 예정인 통신해양기상 위성 (COMS)의 악기상 활용성을 증대시키는데 도움이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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