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The Tendency Analysis of Albedo by Land Cover Over Northeast Asia Using MODIS 16-Day Composited Albedo data

MODIS 16-Day Albedo 자료를 이용한 동북아시아 지역의 토지피복 별 알베도 변화 분석

  • Park, Eun-Bin (Department of Spatial Information Engineering, Pukyong National University) ;
  • Han, Kyung-Soo (Department of Spatial Information Engineering, Pukyong National University) ;
  • Lee, Chang-Suk (Department of Spatial Information Engineering, Pukyong National University) ;
  • Pi, Kyung-Jin (Department of Spatial Information Engineering, Pukyong National University)
  • 박은빈 (부경대학교 공간정보시스템공학과) ;
  • 한경수 (부경대학교 공간정보시스템공학과) ;
  • 이창석 (부경대학교 공간정보시스템공학과) ;
  • 피경진 (부경대학교 공간정보시스템공학과)
  • Received : 2012.08.28
  • Accepted : 2012.09.25
  • Published : 2012.10.31
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Abstract

Albedo is known as a factor that directly impacts on the surface energy balance one of the elements of earth radiation balance. The change of albedo includes the change of soil moisture, vegetation, solar zenith angle, snow, and so on. In addition, it operates as a crucial path to understanding feedback mechanisms between radiation balance and its influence on climate and vegetation dynamics and therefore, observing the variation of albedo is a one of the essential procedures for anticipating climate change. In this study, we used MODIS 16-Day composited Albedo data from 2001 to 2011 years with the purpose of observing the change of albedo over Northeast Asia. According to the tendency of albedo for 11 years, albedo in the area of an active vegetation has increased in near-infrared (NIR) domain and decreased in visible (VIS) domain. On the basis of local changes in vegetation in 2002, the both area of the Gobi Desert and the Manchuria was enormously changed and chosen the research area and furthermore, the vegetation of both regions had deteriorated due to the change of the minimum value since 2010.

알베도는 지구 복사균형을 이루는 요소 중에서 지표의 에너지 균형에 직접적으로 영향을 주는 인자로 알려져 있다. 이러한 알베도 변화는 토양 수분량, 식생, 태양광의 입사 각도, 적설 등의 변화를 포함하여 지구 복사균형과 그것이 기후와 식생 변화에 미치는 영향력을 이해할 수 있는 결정적인 변수로 작용한다. 따라서 알베도 변화 모니터링은 기후 변화 예측에서 필요한 과정 중 하나이다. 본 연구에서는 동북아시아의 알베도 변화를 관측하기 위하여 2001년부터 2011년의 MODIS Albedo 16-Day 자료를 이용하였다. 연간 알베도 변화에서 식생이 활발한 토지피복의 알베도 값이 NIR 밴드에서 높은 알베도 값을 VIS 밴드에서 낮은 알베도 값을 가짐을 확인하였고, 2002년을 기준으로 고비사막 부근과 만주지역의 알베도 값이 변화를 보여 식생 변화 지역으로 사료되어 세부 연구영역으로 선정하였다. 또한 최솟값의 변화로 두 지역 모두 2010년 이후 식생이 악화됨을 감지할 수 있었다.

Keywords

References

  1. 김상일, 한경수, 피경진, 2011. 무감독분류 기법을 이용한 동아시아지역의 식생변화 경향분석: 1999-2010 NDVI 10-Day자료를 바탕으로, 한국지형공간정보학회지, 19(4): 153-159.
  2. 염종민, 한경수, 김영섭, 2005. 한반도 식생에 대한 MODIS 250 m 자료의 BRDF 효과에 대한 반사도 정규화, 대한원격탐사학회지, 21(6): 445-456.
  3. 이권호, 홍천상, 김영준, 2004. MODIS와 TOMS자료를 이용한 2001년 동북아시아 지역의 대기 에어로졸 모니터링, 대한원격탐사학회지, 20(2): 77-89. https://doi.org/10.7780/kjrs.2004.20.2.77
  4. 피경진, 한경수, 박수재, 2009. 동아시아의 황사발원지들에 대한 토지피복 비교 연구: 고비사막과 만주, 대한원격탐사학회지, 25(2): 175-184. https://doi.org/10.7780/kjrs.2009.25.2.175
  5. Dirmeyer, P.A. and J. Shukla, 1994. Albedo as a modulator of climate response to tropical deforestation, Journal of Geophysical Research, 99(D10): 20,863-20,877. https://doi.org/10.1029/94JD01311
  6. Gao, W., Q. Lu, Z. Gaoa, W. Wud, B. Duf, and J. Slusser, 2006. Analysis of temporal variations of surface Albedo from MODIS. Proc. of 2006 SPIE, San Diego, CA, Aug. 25-Sep. vol. 6298, pp. 62981G-1 - 62981G-7.
  7. Geiger, B., D. Carrer, L. Franchisteguy, J.-L. Roujean, and C. Meurey, 2011. The EUMETSAT Satellite Application Facility on Land Surface Analysis(LSA SAF) Product Use Manual Land Surface Albedo, Products: LSA-01(MDAL), LSA-02(MTAL), LSA-03(ETAL).
  8. Liang, S., A.H. Strahler, and C. Walthall, 1998. Retrieval of land surface albedo from satellite observations: A simulation study, Journal of Applied Meteorology, 38: 712-725.
  9. Liang, S., 2000. Narrowband to broadband conversions of land surface albedo I. Algorithms, Remote Sensing of Environment, 76: 213-238.
  10. Liang, S., C.J. Shuey, A.L. Russ, H. Fang, M. Chen, C.L. Walthall, C.S.T. Daughtry, and R. Hunt Jr., 2002. Narrowband to broadband conversions of land surface albedo II. Validation, Remote Sensing of Environment, 84: 25-41.
  11. Loarie, S.R., D.B. Lobell, G.P. Asner, and C.B. Field, 2010. Land-cover and surface water change drive large albedo increases in South America, Earth Interactions, 15(7): 1-15. https://doi.org/10.1175/2010EI342.1
  12. Ridgwell, A., J.S. Singarayer, A.M. Hetherington, and P.J. Valdes, 2009. Tackling regional climate change by leaf albedo biogeoengineering, Current Biology, 19: 146-150. https://doi.org/10.1016/j.cub.2008.12.025
  13. Strahler, A.H., W. Wanner, C.B. Schaaf, X. Li, B. Hu, J.-P. Muller, P. Lewis, and M.J. Barnsley, 1999. MODIS BRDF/Albedo Product: Algorithm Theoretical Basis Document Version 4.0, MODIS Product ID: MOD43.
  14. Wang, S. and A. Davidson, 2007. Impact of climate variations on surface albedo of a temperate grassland, Agricultural and Forest Meteorology, 142: 133-142. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2006.03.027
  15. Wei, X., A.N. Hahmann, R.E. Dickinson, Z-L. Yang, X. Zeng, K.J. Schaudt, C.B. Schaaf, and N. Strugnell, 2001. Comparison of albedos computed by land surface models and evaluation against remotely sensed data, Journal of Geophysical Research, 106(D18): 20,687-20,702. https://doi.org/10.1029/2001JD900218
  16. Wielicki, B.A., T. Wong, N. Loeb, P. Minnis, K. Priestley, and R. Kandel, 2005. Changes in Earth's albedo measured by satellite, Science, 308(5723): 825. https://doi.org/10.1126/science.1106484
  17. Zhou, L., R.E. Dickinson, Y. Tian, X. Zeng, Y. Dai, Z.-L. Yang, C.B. Schaaf, F. Gao, Y. Jin, A. Strahler, R.B. Myneni, H. Yu, W. Wu, and M. Shaikh, 2003. Comparison of seasonal and spatial variations of albedos from Moderate- Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) and Common Land Model, Journal of Geophysical Research, 108(D15): 15-1-20.

Cited by

  1. Comparison of Two Semi-Empirical BRDF algorithms using SPOT/VGT vol.29, pp.3, 2013, https://doi.org/10.7780/kjrs.2013.29.3.3
  2. Retrieval Spectral Albedo using red and NIR band of SPOT/VGT vol.30, pp.3, 2014, https://doi.org/10.7780/kjrs.2014.30.3.3
  3. Retrieval of background surface reflectance with pre-running BRD components vol.32, pp.1, 2016, https://doi.org/10.7780/kjrs.2016.32.1.6