A new technique, namely the combination of satellite and trajectory analysis (CSTA), for exploring the spatio-temporal distribution information of volcanic ash plume (VAP) from volcanic eruption. CSTA uses the satellite derived ash property data and a matching forward-trajectories, which can generate airmass history pattern for specific VAP. In detail, VAP properties such as ash mask, aerosol optical thickness at 11 ${\mu}m$ ($AOT_{11}$), ash layer height, and effective radius from the Moderate Resolution Imaging Spectro-radiometer (MODIS) satellite were retrieved, and used to estimate the possibility of the ash forecasting in local atmosphere near volcano. The use of CSTA for Iceland's Eyjafjallaj$\ddot{o}$kull volcano erupted in May 2010 reveals remarkable spatial coherence for some VAP source-transport pattern. The CSTA forecasted points of VAP are consistent with the area of MODIS retrieved VAP. The success rate of the 24 hour VAP forecast result was about 77.8% in this study. Finally, the use of CSTA could provide promising results for VAP monitoring and forecasting by satellite observation data and verification with long term measurement dataset.
Although many researches for heat island study have been developed, there is little attempt to link the findings to actual and hypothetical scenarios of urban developments which would help to mitigate the Urban Heat Island (UHI) in cities. The aim of this paper is to analyze the UHI at urban area with different geometries, land use, and environmental factors, and emphasis on the influence of different geometric and environmental parameters on ambient air temperature. In order to evaluate these effects, the parameters of (i) Air pollution (i.e. Aerosol Optical Thickness (AOT)), (ii) Green space Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), (iii) Anthropogenic heat (AH) (iv) Building density (BD), (v) Building height (BH), and (vi) Air temperature (Ta) were mapped. The optimum operational scales between Heat Island Intensity (HII) and above parameters were evaluated by testing the strength of the correlations for every resolution. The best compromised scale for all parameters is 275m resolution. Thus, the measurements of these parameters contributing to heat island formation over the study areas of Hong Kong were established from mathematical relationships between them and in combination at 275m resolution. The mathematical models were then tabulated to show the impact of different percentages of parameters on HII. These tables are useful to predict the probable climatic implications of future planning decisions.
A solar radiation model was used to investigate the UV radiation at the surface offing Sejong Station in West Antarctica. The results calculated by this model were compared with the values measured by UV-Biometer and UV-A meter during 1999-2000. In this study, the parameterization of solar radiative transfer process was based on Chou and Lee(1996). The total ozone amounts measured by Breve. Ozone Spectrophotometer and the aerosol amounts by Nakajima et al.(1996) was used as the input data of the solar radiative transfer model. And the surface albedo is assumed to be 0.20 in summer and 0.85 in winter. The sensitivity test of solar radiative transfer model was done with the variation of total ozone, aerosol amount, and surface albedo. When the cosine of solar zenith angle is 0.3, Erythemal UV-B radiation decreased 73% with the 200% increase of total ozone from 100 DU to 300 DU, but the decrease of UV-A radiation is about 1%. Also, for the same solar zenith angle, UV-A radiation was decreased 31.0% with the variation of aerosol optical thickness from 0.0 to 0.3 and Erythemal UV-B radiation was decreased only 6.1%. The increase of Erythemal W-B radiation with the variation of surface albedo was twice that of UV-A increase. The surface Erythemal UV-B and UV-A radiation calculated by solar raditive transfer model were compared with the measured values fer the relatively clear day at King Sejong Station in West Antarctica. The model calculated Erythemal UV-B radiation at the surface coincide well with the measured values except for cloudy days. But the difference between the model calculated UV-A radiation and the measured value at the surface was large because of cloud scattering effect. So, the cloud property data is needed to calculate the UV radiation more exactly at King Sejong Station in West Antarctica.
본 연구에서는 NOAA AVHRR 밝기온도 자료로부터 해수면 온도(SST) 산출에 황사 에어로솔은 미치는 영향을 복사전달 모델을 사용하여 분석하고, SST 복원 알고리즘을 개선하였다. 봄철의 황사에 의한 AVHRR 밝기온도 변화를 모의하기 위한 복사전달 모델의 입력 자료로서 지상 태양광 관측 자료로부터 분석한 황사 에어로솔 광학적 특성 (에어로솔 광학적 두께 및 크기분포)과 라디오 존데 연직분포 자료(기압, 기온, 및 습도)를 이용하였다. 황사 에어로솔은 적외선 복사대에서 흡수에 비해 산란이 매우 큼을 보였으며, 이러한 특징은 지표면에서 방출되는 상향복사량을 산란시켜 대기상부에서 관측되는 밝기 온도를 감소시키는 경향과 관련이 있다. 광학적 두께가 1인 황사의 경우 직하점에서 약 2 K, 위성 천정각이 $50^{\circ}$인 경우에는 약 4 K의 감쇄를 유발하였다. 황사 존재시 AVHRR 적의채널 11, $12{\mu}m$의 밝기온도 차 역시 감소하는 경향을 보이고 있지만 그 값은 미미하였다. 기존 SST 복원 알고리즘은 황사발생시 SST를 실제 값보다도 낮게 산출함을 보였으며, 이를 보정하기 위해 에어로솔 광학적 두께, $11{\mu}m$에서의 밝기온도, 그리고 위성 천정각을 추가하여 알고리즘을 개선하였다. 개선된 SST 복원 알고리즘은 황사의 두께가 1인 경우 2.7 K정도의 오차를 개선하였다.
Sentinel-2 위성은 기존 Landsat 시리즈보다 높은 공간해상도, 시간해상도 및 13개의 가시광, Red-edge, 적외, 단파적외 영역을 포함하는 다중분광 영상을 제공하고 있다. 이는 Landsat 시리즈와의 비슷한 파장대역 구성으로 향후 Landsat 시리즈와 융합분석이 가능하다는 이점이 있다. 그 동안 Landsat 위성영상은 국내의 다양한 연구에 적용되고 있으나 Sentinel-2 광학 위성영상은 많은 활용 사례가 보고되지 않았다. Sentinel-2 광학 위성은 기존 Landsat 위성이 제공하는 Top-of-Atmosphere(TOA) 반사율 영상을 Level-1C(L1C)에서 제공하고 있으며, Level-2A(L2A)영상을 통해 Landsat 시리즈보다 한 단계 더 대기보정이 수행된 Bottom-of-Atmosphere(BOA) 반사율 영상을 제공할 예정에 있다. BOA 반사율 영상은 에어로졸 광학 두께(AOT: Aerosol optical thickness)와 대기 중 수증기(WV: Water Vapor) 자료를 Sentinel-2 영상으로부터 얻고 이를 보정하여 TOA 반사율 영상을 BOA 반사율 영상으로 변환을 가능하게 한다. 현재, 유럽 전역지역에서 L2A 자료를 무료로 다운로드 가능하며 이외 지역의 경우 L2A 자료의 실시간 제공이 예정되어 있다. 따라서, Sentinel-2 L2A 자료의 활용가능성이 국내에서 점점 커질 것으로 기대되는 바이며 농업지역에서 Sentinel-2 L2A 영상이 제공하는 BOA 반사율 자료의 활용가능성을 확인하기 위해 경상남도 합천군에서 촬영된 항공 초분광영상을 활용하여 Sentinel-2 L2A 자료를 모의해 보고 정량적인 분석을 통해 모의영상과 실제 촬영된 영상을 비교해보았다. 본 연구에서는 Sentinel-2 L2A 자료와 항공기 기반의 초분광 영상을 통해 모의된 Sentinel-2 영상에 대한 정량적인 비교를 수행하였으며, 가시광 영역대의 밴드와 식생지수에 대하여 참조 영상인 모의영상과 대기보정이 수행된 L2A 자료의 RMSE의 감소 및 상관관계의 증가 경향이 뚜렷하게 나타나는 것으로 확인되었다.
본 연구에서는 에어러솔 대기 상태에서 국내 COMS 연구자들이 사용하는 세 개의 단파 복사전달모델에서 산출된 복사속 성분을 비교분석하였으며, 대기 복사 수지에서 에어러솔 역할도 분석하였다. 국내 모델들의 평가를 위하여, 15개 모델값을 평균한 Halthore et al.(2005) 결과를 기준값으로 사용하였다. 두 종류 에어러솔 농도(AOT=0.08, 0.24)에서 조사된 열대 또는 한대 대기의 에어러솔 강제력은 지표에서의 하향 일사 및 상향 산란, 대기 상부의 상향 산란, 그리고 대기 흡수도의 복사 성분들에 있어서 국외 연구에 비하여 국내 결과들에서 체계적으로 약하게 나타났다. 에어러솔 강제력은 지표에서의 하향 일사에 대하여 $-10{\sim}-40Wm^{-2}$ 이었으며, 지표 및 대기 상부의 상향 산란의 경우에 상대적으로 큰 태양천정각과 고농도 에어러솔 상태에서 컸다. 두 종류 에어러솔 조건에서 지표에서의 하향 및 상향 산란값들은 대기 종류보다는 태양천정각에 더 민감하였다. 하향 산란은 상대적으로 작은 태양천정각과 고농도 에어러솔 조건에서 컸다. 에어러솔 농도 증가는 하향 산란 증가에도 불구하고 하향 직달 일사의 감소가 이를 초과함으로써 지표 냉각을 유도하는 것으로 조사되었다. 동일한 에어러솔 농도 및 태양천정각 조건에서 직달일사 소산은 열대 대기에서는 주로 수증기, 그리고 한대 대기에서는 수증기뿐만 아니라 오존에도 기인하는 것으로 조사되었다. 특히 열대 대기에서는 수증기의 역할이 오존에 비하여 $3{\sim}4$배 컸다. 저농도 및 고농도 에어러솔 대기에서 대기 흡수도는 국내외 연구간에 ${\pm}10%$ 내에서 일치하였다.
위성 센서의 대리 검정은 다양한 표적을 이용하여 모의된 대기 상단의 복사휘도를 이용하여 수행된다. 본 연구에서는 인도양과 태평양상에 있는 다섯 개의 해양 표적을 통해 대기상단 가시영역에서의 복사휘도를 계산하고, 위성 센서 검보정에의 활용 가능성에 대해서 알아보았다. 복사전달모델인 65를 통해 계산된 대기상단의 복사휘도를 MODIS/Terra와 SeaWiFS 관측 값과 비교하였으며, 모의를 위하여 이들 위성의 기하정보와 복사계의 특징들이 사용되었다. MODIS/Terra의 에어로솔 광학적 두께 (AOT: Aeroso) Optical Thickness)와 SeaWiFS의 pigment concentrations, OMI의 오존 자료가 모델 입력 값으로 사용되었고 NCEP/NCAR 재분석 자료로부터 바람과 총가강수량에 대한 정보를 얻었다. 전 표적 지역에 대해서 5일 평균한 결과, 2005년 한 해 동안 계산된 복사휘도와 관측된 복사휘도와의 백분율 차이는 약 ${\pm}5%$의 수준으로 나타났고 이것은 계산된 복사휘도가 위성에서의 관측 값과 잘 일치함을 의미한다. 또한 동일 알고리즘으로 약 ${\pm}5%$의 오차수준 이내의 결과를 SeaWiFS를 통해 얻을 수 있었다. 이러한 결과는 위성의 가시채널 검보정이 본 연구의 복사휘도 모의 방법을 통해서 ${\pm}5%$의 오차범위 안에서 이루어질 수 있음을 보여준다.
The utilization of multispectral imaging systems (MIS) in remote sensing has become crucial for large-scale agricultural operations, particularly for diagnosing plant health, monitoring crop growth, and estimating plant phenotypic traits through vegetation indices (VIs). However, environmental factors can significantly affect the accuracy of multispectral reflectance data, leading to potential errors in VIs and crop status assessments. This paper reviewed the complex interactions between environmental conditions and multispectral sensors emphasizing the importance of accounting for these factors to enhance the reliability of reflectance data in agricultural applications.An overview of the fundamentals of multispectral sensors and the operational principles behind vegetation index (VI) computation was reviewed. The review highlights the impact of environmental conditions, particularly solar zenith angle (SZA), on reflectance data quality. Higher SZA values increase cloud optical thickness and droplet concentration by 40-70%, affecting reflectance in the red (-0.01 to 0.02) and near-infrared (NIR) bands (-0.03 to 0.06), crucial for VI accuracy. An SZA of 45° is optimal for data collection, while atmospheric conditions, such as water vapor and aerosols, greatly influence reflectance data, affecting forest biomass estimates and agricultural assessments. During the COVID-19 lockdown,reduced atmospheric interference improved the accuracy of satellite image reflectance consistency. The NIR/Red edge ratio and water index emerged as the most stable indices, providing consistent measurements across different lighting conditions. Additionally, a simulated environment demonstrated that MIS surface reflectance can vary 10-20% with changes in aerosol optical thickness, 15-30% with water vapor levels, and up to 25% in NIR reflectance due to high wind speeds. Seasonal factors like temperature and humidity can cause up to a 15% change, highlighting the complexity of environmental impacts on remote sensing data. This review indicated the importance of precisely managing environmental factors to maintain the integrity of VIs calculations. Explaining the relationship between environmental variables and multispectral sensors offers valuable insights for optimizing the accuracy and reliability of remote sensing data in various agricultural applications.
본 연구에서는 서울지역의 지상 미세먼지($PM_{2.5}$) 농도를 산출하기 위하여 경험적인 모델들을 개발하였다. 연구에 이용한 자료는 2012년 1월 1일부터 2013년 12월 31일까지이며 Terra와 Aqua위성의 MODIS센서에서 산출되는 에어로졸 광학두께, 옹스트롬 지수, 기상변수들과 행성경계층두께와 관련된 6개의 다중 선형 회귀모델들의 차이를 분석하였다. 그 결과 에어로졸 광학두께와 옹스트롬 지수, 상대습도, 풍속, 풍향, 행성경계층두께, 기온 자료를 입력 자료로 사용한 $M_6$모델이 가장 좋은 결과를 보였다. 통계적인 분석에 따르면 $M_6$ 모델을 사용하여 계산된 $PM_{2.5}$와 관측된 $PM_{2.5}$농도 사이의 결과는 상관계수(R=0.62)와 평균제곱근오차($RMSE=10.70{\mu}gm^{-3}$)이다. 또한 산출된 계절별 지표면 $PM_{2.5}$농도는 여름철(R=0.38)과 겨울철(R=0.56)보다 봄(R=0.66)과 가을철(R=0.75)에 상대적으로 더 좋은 상관 관계를 보였다. 이러한 결과는 에어로졸 광학두께의 계절별 관측 특성으로 인한 것으로써 다른 계절에 비하여 여름과 겨울철 에어로졸 광학두께 관측이 구름과 눈/얼음 표면에 의한 관측 제한과 오차를 가져온 것으로 분석되었다. 따라서 본 연구에서 사용한 경험적 다중선형회귀 모델은 위성에서 산출된 에어로졸 광학두께 자료가 지배적인 변수로 작용하며 $PM_{2.5}$산출 결과들을 향상시키기 위해서는 추가적인 기상 변수를 이용해야 할 것이다. 또한 경험적 다중선형회귀 모델을 이용하여 $PM_{2.5}$를 산출한 결과는 인공위성 자료로부터 대기환경 감시를 가능하게 하는 방법이 될 수 있어 유용할 것이다.
이 연구에서는 지표 관측 자료와 위성 자료 그리고 GWNU 단층 복사 모델을 이용하여 맑은 상태의 전천 일사량을 계산하였으며, 전운량에 따라 관측 및 모델의 일사량 값을 비교 분석하였다. 연구 자료는 2012년 강릉원주대학교 복사 관측소의 전천 일사량, 기온, 기압, 습도, 에어로졸 등의 관측 자료와 OMI 센서의 오존전량 자료 그리고 구름의 유무 및 전운량을 판단하기 위하여 자동 전운량 장비인 Skyview 자료를 이용하였다. 전운량이 0 할인 맑은 날의 경우 관측 값과 모델 값이 0.98로 높은 상관계수를 나타내었으나 RMSE가 $36.62Wm^{-2}$로 비교적 높게 나타났다. 이는 Skyview 장비가 얇은 구름이나 박무 및 연무 등의 기상상태를 판단하지 못하였기 때문이다. 흐린 날의 경우 구름의 영향을 보정하기 위해 전운량과 두 값의 차에 대한 비율을 이용한 회귀식을 복사 모델에 적용하였으며, 장비의 오탐지를 제외한 경우 상관계수가 0.92로 높은 상관성을 보였으나 RMSE가 $99.50Wm^{-2}$으로 높은 값을 보였다. 더 정확한 분석을 위해서는 직달 성분의 차폐 유무 및 구름 광학 두께를 포함한 다양한 구름 요소의 추가적인 분석이 요구된다. 이 연구결과는 분 또는 시간에 따른 일사량을 산출하여 일사량이 관측되지 않는 지역에서 유용하게 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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