Wentz, Frank J.;Kim, Seung-Bum;Smith, Deborah K.;Gentemann, Chelle
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.150-152
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2006
The DISCOVER Project (${\underline{D}}istributed$${\underline{I}}nformation$${\underline{S}}ervices$ for ${\underline{C}}limate$ and ${\underline{O}}cean$ products and ${\underline{V}}isualizations$ for ${\underline{E}}arth$${\underline{R}}esearch$) is a NASA funded Earth Science REASoN project that strives to provide highly accurate, carefully calibrated, long-term climate data records and near-real-time ocean products suitable for the most demanding Earth research applications via easy-to-use display and data access tools. A key element of DISCOVER is the merging of data from the multiple sensors on multiple platforms into geophysical data sets consistent in both time and space. The project is a follow-on to the SSM/I Pathfinder and Passive Microwave ESIP projects which pioneered the simultaneous retrieval of sea surface temperature, surface wind speed, columnar water vapor, cloud liquid water content, and rain rate from SSM/I and TMI observations. The ocean products available through DISCOVER are derived from multi-sensor observations combined into daily products and a consistent multi-decadal climate time series. The DISCOVER team has a strong track record in identifying and removing unexpected sources of systematic error in radiometric measurements, including misspecification of SSM/I pointing geometry, the slightly emissive TMI antenna, and problems with the hot calibration source on AMSR-E. This in-depth experience with inter-calibration is absolutely essential for achieving our objective of merging multi-sensor observations into consistent data sets. Extreme care in satellite inter-calibration and commonality of geophysical algorithms is applied to all sensors. This presentation will introduce the DISCOVER products currently available from the web site, http://www.discover-earth.org and provide examples of the scientific application of both the diurnally corrected optimally interpolated global sea surface temperature product and the 4x-daily global microwave water vapor product.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.959-962
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2006
Public education is undoubtedly a very important aspect for a country to develop space program. People have the rights to understand how the tax they paid is being used. This paper addresses the effectiveness of FORMOSAT-2 on public education in Taiwan. As the first remote sensing satellite of the National Space Organization (NSPO) of Taiwan, FORMOSAT-2 is a small satellite of 746 kg mass for two remote sensing missions: Earth and upward lightning observations. The mission orbit is sun-synchronous of 888 km altitude for exactly 14 revolutions per day. For earth observation, the payload is an advanced high resolution remote sensing instrument (RSI) with ground sampling distance (GSD) 2 m in panchromatic (PAN) band and 8 m in four multi-spectral (MS) bands. For upward lightning observation, the payload is an imager of sprites and upper atmospheric lightning (ISUAL). After more than two years of Earth observation started in June 2004, the effectiveness of FORMOSAT-2 images on public education in Taiwan is very promised. Five domestic universities and one private company in Taiwan have signed contracts respectively with NSPO to take the roles of satellite image investigator and distributor. A private company has signed contract with NSPO to generate and provide URMAP (= your map) in its website for general public applications by using FORMOSAT-2 images. The Newtonkids Book Company used FORMOSAT-2 images to publish a kind of calendar for children education purpose. Besides, a science team in National Cheng Kung University (NCKU) is doing the research work on the 3820 (up to 30 June 2006) transient luminous events (TLEs) observed by FORMOSAT-2.
최근 전세계적 자연재해는 도시화, 산업화 및 인구 증가로 인해 대형·복합화 되고있으며,특히 기후변화로 인한 대규모 자연재해의 발생 건수가 급속도로 증가하고 있다. 따라서, 심층 분석을 통한 과거 재해에 대한 이해와 향후 발생 가능한 재해의 피해 범위 감소 및 위해성 평가에 관한 연구가 절실히 필요한 실정이다. 본 특별호는 자연재해·재난분야를 대상으로 원격탐사와 GIS를 이용한 관측과 관리 기술에 관련한 연구들을 살펴보고, 최근 부경대학교 i-SEED 지구환경교육연구단에서 진행하고 있는 폭염, 미세먼지, 홍수, 가뭄, 지진에 관련한 연구 내용 및 결과를 소개하고자 한다. 이러한 연구결과는 자연재해로 인한 피해 완화 및 향후 자연재해를 대비한 사전 예방과 사후 관리에 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.
기상학적 요인에 의해 발생하는 가뭄은 육상 생태계의 식생에 부정적인 영향을 미친다. 본 연구에서는 기상학적 가뭄이 식생에 영향을 미치는 상태를 식생의 생태가뭄으로 정의하고, 영향 정도를 정량적으로 감시하기 위한 식생의 생태가뭄 상태지수(ecological drought condition index of vegetation, EDCI-veg)를 제안하였다. EDCI-veg는 식생과 기상학적 가뭄 정보 사이의 copula 기반의 이변량 결합확률모델로부터 도출되며, 가뭄이 발생했을 때 현재의 식생 상태가 가뭄으로 인해 얼마나 영향을 받았는지를 수치로 표현할 수 있다. 과거의 기상학적 가뭄 사상과 그에 대응하는 식생 상태를 비교하여 제안된 지수를 살펴본 결과, EDCI-veg는 식생의 생태가뭄을 적절하게 모니터링할 수 있음이 확인되었다. 또한, 원격탐사자료를 활용하여 고해상도의 가뭄 지도를 작성함으로써 생태가뭄 상태를 공간적으로 식별할 수 있었다.
High-resolution satellite images offer abundance information of the earth surface for remote sensing applications. The information includes geometry, texture and attribute characteristic. The pixel-based image classification can't satisfy high-resolution satellite image's classification precision and produce large data redundancy. Object-oriented information extraction not only depends on spectrum character, but also use geometry and structure information. It can provide an accessible and truly revolutionary approach. Using Beijing Spot 5 high-resolution image and object-oriented classification with the eCognition software, we accomplish the cultures' precise classification. The test areas have five culture types including water, vegetation, road, building and bare lands. We use nearest neighbor classification and appraise the overall classification accuracy. The average of five species reaches 0.90. All of maximum is 1. The standard deviation is less than 0.11. The overall accuracy can reach $95.47\%.$ This method offers a new technology for high-resolution satellite images' available applications in remote sensing culture classification.
Park, No-Wook;Chi, Kwang-Hoon;Moon, Wooil-M.;Kwon, Byung-Doo
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.382-387
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2002
In this paper, we propose a geostatistical approach incorporated to the Bayesian data fusion technique for supervised classification of multi-sensor remote sensing data. Traditional spectral based classification cannot account for the spatial information and may result in unrealistic classification results. To obtain accurate spatial/contextual information, the indicator kriging that allows one to estimate the probability of occurrence of classes on the basis of surrounding observations is incorporated into the Bayesian framework. This approach has its merit incorporating both the spectral information and spatial information and improves the confidence level in the final data fusion task. To illustrate the proposed scheme, supervised classification of multi-sensor test remote sensing data set was carried out.
대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.404-408
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1998
Yellow sand event has been studied using SeaWiFS data in order to examine the aerosol optical characteristics in the Yellow Sea and their influences on the atmospheric correction for the ocean color remote sensing. Two SeaWiFS images of April 18 and April 25, 1998, representing Yellow Sand event and clear-sky case respectively, are selected for emphasizing the impact of high aerosol concentration on the ocean color remote sensing. It was shown that NASA's standard atmospheric correction algorithm treats yellow sand area as either too high radiance or cloud area, in which ocean color information is not generated. SeaWiFS aerosol optical thickness is compared with nearby ground-based sun photometer measurements and also is compared with radiative transfer simulation in conjunction with yellow sand model, examining the performance of NASA's atmospheric correction algorithm in case of the heavy dust event.
대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.280.1-285
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1998
The earth's environmental problems have attracted serious attention worldwide. Various kinds of environmental data, such as remote sensing data, have become available for examining. Although this data is crucial to understanding such problems, there has become an over-abundance in variety of size, format, and filetype which makes it difficult for researchers to handle. We feel that earth environmental researchers should not be burdened by such cumbersome tasks. Therefore, we are developing a digital library for earth environmental information and a VRML based data visualization system for it. Even now, content-based image retrieval systems have many problems attributed to the degree of difficulty in implementing them. Thus, we are trying to visualize this data so that researchers can utilize it more efficiently, effectively, and easily. A great advantage for VRML users is that people can see environmental data from any perspective above the earth and with any resolution easily. Also by using MPEG-movie, users can observe the changes of data drawn from time series files.
본 논문은 제주 택시 텔레매틱스 사업에서 수집된 차량의 운행 이력 데이터를 효과적으로 가시화 하기 위해 Google Earth를 이용하여 데이터를 표현하는 시스템의 설계와 구현기법에 대해 기술한다. 이 시스템은 전체 차량의 운행상황을 확인하거나 특정 차량의 궤적을 추출하거나 특정 영 역을 통과한 차량을 검색하는 등의 기능으로 다양한 택시 텔레매틱스 운행 이력 데이터의 분석이 가능하다.
최근 전 세계 다양한 지구관측 위성이 개발 및 발사됨에 따라 다양한 분야로 위성영상 자료의 활용이 확대되고 그에 따른 지구관측 위성영상 시장의 규모가 점점 커지고 있는 추세이다. 일본의 경우 빈번하게 발생하는 재해재난 분야에 대응하고, 실질적으로 피해복구 지원에 ALOS 위성자료를 적극적으로 활용하고 있으며, 전 세계 재해재난 저감 활동에 자국이 보유한 위성자료를 지원하여 국제사회에 기여하는 바가 크다고 할 수 있다. 본 논문을 통하여 일본의 원격탐사 활용 실태와 관련 정책 동향을 살펴보고자 한다. 또한, 위성기반의 원격탐사 기술이 국민 실생활에 어떻게 효율적으로 기여할 수 있을 지에 대한 방안과 관련 지원을 위해 요구되는기반시스템의구축에대해서조사하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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