Wind velocity is one of the primary variables for describing atmospheric state from GMS-5. And its accurate depiction is essential for operational weather forecasting and for initialization of NWP(Numerical Weather Prediction) models. 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. Multi spectral imagery from GMS-5 was used for this purpose and applied to Korean region with together BoM(Bureau of Meteorology). The derivation of wind velocity estimates from low and high resolution visible, split window infrared, and water vapor images, resulted in improvements in the amount and quality of wind data available for forecasting.
Although there have been wide range of studies to characterize forest stands based upon spectral information of satellite image, it was not fully understood the texture information of forest stand using high resolution data. The objective of this study is to evaluate several texture measures for characterizing forest stand structure, such as species composition, diameter at breast height(DBH), stand density, and age. High resolution IKONOS satellite imagery data were acquired in August 200 lover the forested area near Ulsan, Korea. Primary forest types were plantation pine, mixed forest, and natural deciduous forest of stand age ranging from 10 to 50 years old. Several GLCM-based texture measures were compared with forest stand characteristics. In overall, a texture measure (contrast) calculated using red band were better to differentiate species and age group than other texture measures and near infrared bands.
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2003.04a
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pp.271-276
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2003
The Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) on the Earth Observing System (EOS) of Terra and Aqua satellites, launched in December 1999 and May 2002, has been directly received by Korea Aerospace Research Institute (KARI) ground station facility from July 2002. MODIS scans a swath width of 2330 km that is sufficiently wide to cover Korean peninsular, Yellow and East Sea at once. The MODIS has 36 spectral bands between 0.415 $\mu\textrm{m}$ and 14.235 $\mu\textrm{m}$, i.e., through the visible into the thermal infrared. MODIS has been observed active fires, floods, smoke transport, dust storms, severe storms since February of 2000. The satellite imagery obtained through the MODIS will be utilized for many application such as national territorial management, agriculture, natural environment, atmosphere and ocean, etc. In this study is to introduce various application field of MODIS imagery and data processing system.
Scene-based nonuniformity correction techniques for infrared focal-plane arrays have been widely considered as a key technology, and various algorithms have been proposed to compensate for fixed-pattern noise. However, the existed algorithms' capability is always restricted by the problems of convergence speed and ghosting artifacts. In this paper, an effective scene-based nonuniformity correction method is proposed to solve these problems. The algorithm is an improvement over the constant statistics method and a temporal median is utilized with the Gaussian kernel to estimate the nonuniformity parameters. Also theoretical analysis is conducted to demonstrate that effective ghosting artifacts elimination and superior convergence speed can be obtained with the proposed method. Finally, the performance of the proposed technique is tested with infrared image sequences with simulated nonuniformity and with infrared imagery with real nonuniformity. The results show the proposed method is able to estimate each detector's gain and to offset reliably and that it performs better in increasing convergence speed and reducing ghosting artifacts compared with the conventional techniques.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.12
no.1
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pp.73-80
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2009
Recently in order to mange better life quality much effort was spent for environmental-friendly urban development project and environmental restoration project. During these projects, there should be deep understanding about atmospheric environment change analysis and long term monitoring so that it would be helpful for better environment promotion such as heat island mitigation effect and wind way construction. In this study, the surface temperature environment change between before and after Cheonggye Stream Restoration Project was mapped and analyzed by using ASTER(Advanced Spaceborne Thermal Emission Reflection Radiometer) TIR(Thermal Infrared) satellite imagery and finally the fact, that the heat island effect was mitigated, was clarified. For this study, the correlation analysis was conducted through comparing the difference between atmosphere temperature of AWS(Automatic Weather System) and surface temperature of ASTER. Furthermore, this study will be the infrastructure of urban meteorology model development by understanding surface temperature pattern change and executing quantitative analysis of heat island.
We analyzed the potential for joint utilization of Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) satellite imagery Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) in crop assessment, considering the aging of MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) satellites. Over 11 years from 2012 to 2022, we examined the characteristics of NDVI changes in corn and soybean cultivation areas in Illinois, USA. VIIRS and MODIS satellite imagery NDVI exhibited a high correlation coefficient of over 0.98. However, during periods of rapid crop growth or decline, VIIRS NDVI showed values approximately 0.12 to 0.14 higher than MODIS. Estimating crop anomaly classes based on NDVI, we observed similar trends in corn and soybean crop anomaly classes in 2018 and 2019. However, in 2022, there appeared to be a significant divergence in crop anomaly classes, suggesting the need for further investigation. The correlation coefficients between MODIS and VIIRS satellite imagery NDVI and corn and soybean yields were consistently high, exceeding 0.8, indicating the potential for quantity estimation using both MODIS and VIIRS satellite imagery. Specifically, for VIIRS NDVI, excluding the increasing trend in crop quantity estimation for soybeans enhanced the correlation, and compared to MODIS, it showed a consistently high correlation with quantity from approximately 16 days earlier, indicating the potential for early estimation.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.26
no.3
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pp.219-225
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2008
There are many problems in monitering environmental change around of nuclear power station, because interesting area is coastal and relatively large. The ground resolution of Landsat ETM+ imagery is high (30 m), but this imagery does not have enough informations for conducting atmospheric correction in evaluating sea surface temperatures. On the other hand, while it is possible to conduct atmospheric correction using MODIS imagery with it's two infrared bands, it's resolution is relatively low (1 km). Therefore, atmospheric corrected high resolution temperature information can be obtained from these two satellite images. In this study, digital numbers of Landsat ETM+ data in interesting area are georeferenced, converted to effective temperatures based on radiance value, and then the atmospheric correction is conducted using MODIS data. As a result, about $3.5^{\circ}C$ temperature differences were detected in comparing sea surface temperature of the surrounding area of Uljin nuclear power station with it of the same area located 5km far east.
Journal of The Geomorphological Association of Korea
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v.28
no.1
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pp.83-99
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2021
Burn severity analysis using satellite imagery has high capabilities for research and management in inaccessible areas. We extracted the forest fire area of the DMZ (Demilitarized Zone) in the western Imjin Estuary which is restricted to access due to the confrontation between South and North Korea. Then we analyzed the forest fire severity and recoverability using atmospheric corrected Surface Reflectance Level-2 data collected from Landsat-8 OLI (Operational Land Imagery) / TIRS (Thermal Infrared Sensor). Normalized Burn Ratio (NBR), differenced NBR (dNBR), and Relative dNBR (RdNBR) were analyzed based on changes in the spectral pattern of satellite images to estimate burn severity area and intensity. Also, we evaluated the recoverability after a forest fire using a land cover map which is constructed from the NBR, dNBR, and RdNBR analyzed results. The results of dNBR and RdNBR analysis for the six years (during May 30, 2014 - May 30, 2020) showed that the intensity of monthly burn severity was affected by seasonal changes after the outbreak and the intensity of annual burn severity gradually decreased after the fire events. The regrowth of vegetation was detected in most of the affected areas for three years (until May 2020) after the forest fire reoccurred in May 2017. The monthly recoverability (from April 2014 to December 2015) of forests and grass fields was increased and decreased per month depending on the vegetation growth rate of each season. In the case of annual recoverability, the growth of forest and grass field was reset caused by the recurrence of a forest fire in 2017, then gradually recovered with grass fields from 2017 to 2020. We confirmed that remote sensing was effectively applied to research of the burn severity and recoverability in the DMZ. This study would also provide implications for the management and construction statistics database of the forest fire in the DMZ.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.51
no.4
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pp.37-42
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2009
This study extracted Near Infrared (NIR) band using Image Processing Technology (IPT), and calculated Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). Aerial photography from Daum portal in combination with high resolution satellite image was employed to improve vegetation sensitivity by extracting NIR band and calculating NDVI with comparison to QuickBird result. The extracted NIR band and NDVI through IPT presented similar distribution pattern. In addition, a regression analysis by land cover character showed high correlation paddy and forest Therefore, this approach could be acceptable to acquire vegetation environment information.
Atmospheric correction of Landsat Visible and Near Infrared imagery (VIS/NIR) over aquatic environment is more demanding than over land because the signal from the water column is small and it carries immense information about biogeochemical variables in the ocean. This paper introduces two methods, a modified dark-pixel substraction technique (path--extraction) and our spectral shape matching method (SSMM), for the correction of the atmospheric effects in the Landsat VIS/NIR imagery in relation to the retrieval of meaningful information about the ocean color, especially from Case-2 waters (Morel and Prieur, 1977) around Korean peninsula. The results of these methods are compared with the classical atmospheric correction approaches based on the 6S radiative transfer model and standard SeaWiFS atmospheric algorithm. The atmospheric correction scheme using 6S radiative transfer code assumes a standard atmosphere with constant aerosol loading and a uniform, Lambertian surface, while the path-extraction assumes that the total radiance (L/sub TOA/) of a pixel of the black ocean (referred by Antoine and Morel, 1999) in a given image is considered as the path signal, which remains constant over, at least, the sub scene of Landsat VIS/NIR imagery. The assumption of SSMM is nearly similar, but it extracts the path signal from the L/sub TOA/ by matching-up the in-situ data of water-leaving radiance, for typical clear and turbid waters, and extrapolate it to be the spatially homogeneous contribution of the scattered signal after complex interaction of light with atmospheric aerosols and Raleigh particles, and direct reflection of light on the sea surface. The overall shape and magnitude of radiance or reflectance spectra of the atmospherically corrected Landsat VIS/NIR imagery by SSMM appears to have good agreement with the in-situ spectra collected for clear and turbid waters, while path-extraction over turbid waters though often reproduces in-situ spectra, but yields significant errors for clear waters due to the invalid assumption of zero water-leaving radiance for the black ocean pixels. Because of the standard atmosphere with constant aerosols and models adopted in 6S radiative transfer code, a large error is possible between the retrieved and in-situ spectra. The efficiency of spectral shape matching has also been explored, using SeaWiFS imagery for turbid waters and compared with that of the standard SeaWiFS atmospheric correction algorithm, which falls in highly turbid waters, due to the assumption that values of water-leaving radiance in the two NIR bands are negligible to enable retrieval of aerosol reflectance in the correction of ocean color imagery. Validation suggests that accurate the retrieval of water-leaving radiance is not feasible with the invalid assumption of the classical algorithms, but is feasible with SSMM.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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