As it was shown recently, climate changes in Antarctica resulted in interannual trends of some climatic parameters like sea level pressure, surface air temperature, ice thickness and others. These tendencies have effect on the Southern Ocean meteorological and hydrological regime. The following remote sensing data: AVHRR MCSST data, satellite altimetry data (merged data of mission ERS-2, TOPEX/Poseidon, Jason-1, ENVISAT, GFO-1) are used to analyse the interannual and/or climatic tendency of sea surface temperature (SST) and sea level anomaly (SLA). According to the obtained results, SST has negative trend $-0.02{\pm}0.003^{\circ}C/yr$ for 24-yr record (1982-2005) and SLA has positive trend $0.01{\pm}0.005$ cm/yr for 24-yr record (1982-2005) and $0.24{\pm}0.026$ cm/yr for 12-yr record (1993-2005). However in some areas (for example, Pacific-Antarctic Ridge) SST and SLA tendencies are stronger $-0.065{\pm}0.007^{\circ}C/yr$ and $-0.21{\pm}0.05$ cm/yr, respectively.
Mitnik, Leonid M.;Gade, Martin;Ermakov, Stanislav A.;Lavrova, Olga Yu.;Silva, Jose B.C. da;Woolf, David K.
Proceedings of the KSRS Conference
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v.2
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pp.950-953
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2006
SIMP is an international project funded by INTAS aimed at improving the information content, which can be inferred from multi-sensor satellite imagery of marine coastal areas. Scientific teams from Germany, UK, Portugal, and Russia focus on the development of novel tools for marine remote sensing of the coastal zone. In particular, the project teams' benefit from the fact that surface films may enhance the signatures of hydrodynamic processes such as plumes, internal waves, eddies, etc., on microwave, optical, and infrared imagery. The project's objectives are to develop a robust methodology for identifying slick-related phenomena/processes through their surface signatures and thereby, to improve the discrimination capabilities between slicks and other oceanic and atmospheric phenomena by taking into account information gained from satellite imagery quasi-simultaneously recorded at microwave, visible and IR wavelengths. The results of the two project years are summarized. Examples are given for the project’s web presentation, laboratory and field experiments, and of the analyses of various satellite data.
Conventional methods for measuring winds provide wind velocity observations over limited area and time period. The use of satellite imagery for measuring wind velocity overcomes some of these limitations by providing wide area and near condinuous coverage. And its accurate depiction is essential for operational weather forecasting and for initialization of NWP models. GMS-5 provides full disk images at hourly intervals. At four times each day - 0500, 1100, 1700, 2300 hours UTC-a series of three images is received, separated by thirty minutes, centered at the four times. The current wind system generates winds from sets of 3 infrared(IR) images, separated by an hour, four times a day. It also produces visible(VIS) and water vapor(WV) image-based winds from half-hourly imagery four times a day. The derivation of wind from satellite imagery involves the identification of suitable cloud targets. tracking the targets on sequential images, associating a pressure height with the derived wind vector, and quality control. The aim of this research is to incorporate imagery from other available spectral channels and examine the error characteristics of winds derived from these images.
Although there have been several attempts to estimate forest LAI using optical remote sensor data, there are still not enough evidences whether the NDVI is effective to estimate forest LAI, particularly in fully closed canopy situation. In this study, we have conducted a simple correlation analysis between LAI and spectral reflectance at two different settings: 1) laboratory spectral measurements on the multiple-layers of leaf samples and 2) Landsat ETM+ reflectance in the close canopy forest stands with fieldmeasured LAI. In both cases, the correlation coefficients between LAI and spectral reflectance were higher in short-wave infrared (SWIR) and visible wavelength regions. Although the near-IR reflectance showed positive correlations with LAI, the correlations strength is weaker than in SWIR and visible region. The higher correlations were found with the spectral reflectance data measured on the simulated vegetation samples than with the ETM+ reflectance on the actual forests. In addition, there was no significant correlation between the forest.LAI and NDVI, in particular when the LAI values were larger than three. The SWIR reflectance may be important factor to improve the potential of optical remote sensor data to estimate forest LAI in close canopy situation.
Steam and advection fogs are frequently observed in the Yellow Sea located between Korea and China during the periods of March-April and June-July respectively. This study uses the remote sensing (RS) data for monitoring sea fog. Meteorological data obtained from the Ieodo Ocean Research Station provided an informative synopsis for the occurrence of steam and advection fogs through a ground truth. The RS data used in this study was GOES-9, MTSAT-1R images and QuikSCAT wind data. A dual channel difference (DCD) approach using IR and near-IR channel of GOES-9 and MTSAT-1R satellites was applied to estimate the extension of the sea fog. For the days examined, it was found that not only the DCD but also the texture-related measurement and the weak wind condition are required to separate the sea fog from the low cloud. The QuikSCAT wind is used to provide a weak wind area less than threshold under stable condition of the surface wind around a fog event. The Laplacian computation for a measurement of the homogeneity was designed. A new combined method of DCD, QuikSCAT wind speed and Laplacian was applied in the twelve cases with GOES-9 and MTSAT-1R. The threshold values for DCD, QuikSCAT wind speed and Laplacian are -2.0 K, 8 m $s^{-1}$ and 0.1, respectively. The validation methods such as Heidke skill score, probability of detection, probability of false detection, true skill score and odds ratio show that the new combined method improves the detection of sea fog rather than DCD method.
To examine the detectability of the aerosol and/or Yellow dust from China crossing over the Yellow sea, three works carried out as follows , Firstly, a comparison was made of the visible(VIS), water vapor(WV), and Infrared(IR) images of the GMS-5 and NOAA/AVHRR on the cases of yellow sand event over Korea. Secondly, the spectral radiance and reflectance(%) was observed during the yellow sand phenomena on April, 1998 in Seoul using the GER-2600 spectroradiometer, which observed the reflected radiance from 350 to 2500 nm in the atmosphere. We selected the optimum wavelength for detecting of the yellow sand from this observation, considering the effects of atmospheric absorption. Finally, the atmospheric radiance emerging from the LOWTRAN-7 radiative transfer model was simulated with and without yellow sand, where we used the estimated aerosol column optical depth ($\tau$ 673 nm) in the Meteorological Research Institute and the d'Almeida's statistical atmospheric aerosol radiative characteristics. The image analysis showed that it was very difficult to detect the yellow sand region only by the image processing because the albedo characteristics of the sand vary irregularly according to the density, size, components and depth of the yellow sand clouds. We found that the 670-680 nm band was useful to simulate aerosol characteristics considering the absorption band from the radiance observation. We are now processing the simulation of atmospheric radiance distribution in the range of 400-900 nm. The purpose of this study is to present the preliminary results of the aerosol and/or Yellow dust detectability using the Ocean Scanning Multispectral Imager(OSMI), which will be mounted on KOMPSAT-1 as the ocean color monitoring sensor with the range of 400-900 nm wavelength.
Lee Kyu-Sung;Kim Sun-Hwa;Ma Jeong-Rim;Kook Min-Jung;Shin Jung-Il;Eo Yang-Dam;Lee Yong-Woong
Korean Journal of Remote Sensing
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v.22
no.3
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pp.175-182
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2006
Because of the phenological variation of vegetation growth in temperate region, it is often difficult to accurately assess the surface conditions of agricultural croplands, grasslands, and disturbed forests by multi-spectral remote sensor data. In particular, the spectral similarity between soil and dry vegetation has been a primary problem to correctly appraise the surface conditions during the non-growing seasons in temperature region. This study analyzes the spectral characteristics of the mixture of dry vegetation and soil. The reflectance spectra were obtained from laboratory spectroradiometer measurement (GER-2600) and from EO-1 Hyperion image data. The reflectance spectra of several samples having different level of dry vegetation fractions show similar pattern from both lab measurement and hyperspectral image. Red-edge near 700nm and shortwave IR near 2,200nm are more sensitive to the fraction of dry vegetation. The use of hyperspectral data would allow us for better separation between bare soils and other surfaces covered by dry vegetation during the leaf-off season.
Kim, Seungbum;Park, Hyesook;Kim, Kumlan;Park, Seunghwan;Kim, Moongyu;Lee, Jongju
Atmosphere
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v.13
no.4
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pp.71-79
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2003
We present a pre processing system for the Atmospheric Infrared Sounder (AIRS) sounding suite onboard Aqua satellite. With its unprecedented 2378 channels in IR bands, AIRS aims at achieving the sounding accuracy [s1]of a radiosonde (1 K in 1-km layer for temperature and 10% in 2-km layer for humidity). The core of the pre p rocessor is the International MODIS/AIRS Processing Package (IMAPP) that performs the geometric and radiometric correction to compute the Earth's radiance. Then we remove spurious data and retrieve the brightness temperature (Tb). Since we process the direct-broadcast data almost for the first time among the AIRS directbroadcast community, special attention is needed to understand and verify the products. This includes the pixel-to-pixel verification of the direct-broadcast product with reference to the fullorbit product, which shows the difference of less than $10^{-3}$ K in IR Tb.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.38
no.2
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pp.123-132
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1996
The purpose of this study was to clarify the reflectance of soil and plant in order to extract the soil and vegetation informations using the satellite remote sensing data. The influence of soil moisture content and vegetation cover rate on the soil reflectance, and the relationship between vegetation reflectence and its vitality were discussed. The results obtained in this study were summarized as follows; I) The soil reflectance($R_{0.65}$) of wavelength ($0.65{\mu}m$) was closely related to the reflectance((($IR_{0.85}$) of wavelength $0.85{\mu}m$. This relationship could be expressed by soil line. 2) A point on the soil line was affected by the soil moisture ratio and the organic matter content. 3) The vegetation cover rate was formulated in terms of soil and vegetation reflectance at wavelengths pf $0.65{\mu}m$($R_{0.65}$) and ($0.85{\mu}m$) (($IR_{0.85}$). 4) The vegetation reflectence was strongly influenced by its vitality, which was related to the moisture content and the chlorophy [[-a concentration.
In the pursuit of enhancing image fusion techniques, this research presents a novel approach for fusing multimodal images, specifically infrared (IR) and visible (VIS) images, utilizing a combination of partial differential equations (PDE) and discrete cosine transformation (DCT). The proposed method seeks to leverage the thermal and structural information provided by IR imaging and the fine-grained details offered by VIS imaging create composite images that are superior in quality and informativeness. Through a meticulous fusion process, which involves PDE-guided fusion, DCT component selection, and weighted combination, the methodology aims to strike a balance that optimally preserves essential features and minimizes artifacts. Rigorous evaluations, both objective and subjective, are conducted to validate the effectiveness of the approach. This research contributes to the ongoing advancement of multimodal image fusion, addressing applications in fields like medical imaging, surveillance, and remote sensing, where the marriage of IR and VIS data is of paramount importance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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