In this study the retrieval algorithms have been developed to retrieve total precipitable water (TPW) from Terra/Aqua Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) infrared measurements using a physical iterative retrieval method and a split-window technique over East Asia. Retrieved results from these algorithms were validated against Defense Meteorological Satellite Program (DMSP) Special Sensor Microwave/Imager (SSM/I) over ocean and radiosonde observation over land and were analyzed for investigating the key factors affecting the accuracy of results and physical processes of retrieval methods. Atmospheric profiles from Regional Data Assimilation and Prediction System (RDAPS), which produces analysis and prediction field of atmospheric variables over East Asia, were used as first-guess profiles for the physical retrieval algorithm. We used RTTOV-7 radiative transfer model to calculate the upwelling radiance at the top of the atmosphere. For the split-window technique, regression coefficients were obtained by relating the calculated brightness temperature to the paired radiosonde-estimated TPW. Physically retrieved TPWs were validated against SSM/I and radiosonde observations for 14 cases in August and December 2004 and results showed that the physical method improves the accuracy of TPW with smaller bias in comparison to TPWs of RDAPS data, MODIS products, and TPWs from split-window technique. Although physical iterative retrieval can reduce the bias of first-guess profiles and bring in more accurate TPWs, the retrieved results show the dependency upon initial guess fields. It is thought that the dependency is due to the fact that the water vapor absorption channels used in this study may not reflect moisture features in particular near surface.
Urbanization due to population growth and regional development can cause various environmental problems, such as the urban heat island phenomenon. A planned city is considered an appropriate study site to analyze changes in urban climate caused by rapid urbanization in a short-term period. In this study, changes in land cover and surface heat island phenomenon were analyzed according to the development plan in Sejong City from 2013 to 2020 using Landsat-8 Operational Land Imager/Thermal Infrared Sensor (OLI/TIRS) satellite imagery. The surface temperature was calculated in consideration of the thermal infrared band value provided by the satellite image and the emissivity, and based on this the surface heat island effect intensity and Urban Thermal Field Variance Index (UTFVI) change analysis were performed. The level-2 land cover map provided by the Ministry of Environment was used to confirm the change in land cover as the development progressed and the difference in the surface heat island intensity by each land cover. As a result of the analysis, it was confirmed that the urbanized area increased by 15% and the vegetation decreased by more than 28%. Expansion and intensification of the heat island phenomenon due to urban development were observed, and it was confirmed that the ecological level of the area where the heat island phenomenon occurred was very low. Therefore, It can suggest the need for a policy to improve the residential environment according to the quantitative change of the thermal environment due to rapid urbanization.
Land Surface Temperature (LST) is one of the useful parameters to diagnose the growth and development of crop and to detect crop stress. Unmanned Aerial Vehicle (UAV)-based LST (LSTUAV) can be estimated in the regional spatial scale due to miniaturization of thermal infrared camera and development of UAV. Given that meteorological variable, type of instrument, and surface condition can affect the LSTUAV, the evaluation for accuracy of LSTUAV is required. The purpose of this study is to evaluate the accuracy of LSTUAV using LST measured at ground (LSTGround) under various meteorological conditions and growth phases of garlic crop. To evaluate the accuracy of LSTUAV, Relative humidity (RH), absolute humidity (AH), gust, and vegetation index were considered. Root mean square error (RMSE) after minimizing the bias between LSTUAV and LSTGround was 2.565℃ under above 60% of RH, and it was higher than that of 1.82℃ under the below 60% of RH. Therefore, LSTUAV measurement should be conducted under the below 60% of RH. The error depending on the gust and surface conditions was not statistically significant (p-value < 0.05). LSTUAV had reliable accuracy under the wind speed conditions that allow flight and reflected the crop condition. These results help to comprehend the accuracy of LSTUAV and to utilize it in the agriculture field.
Albedo is one of the critical parameters for understanding global climate change and energy/water balance. In this study, we used red and NIR reflectance from Satellite Pour I'Obervation de la Terre (SPOT)/Vegetation (VGT) S1 product. The product is preprocessed for users that they are atmospherically corrected using Simple Method Atmospheric Correction (SMAC) by Vision on Technology (VITO) for calculating broadband albedo. Roujean's Bi-directional Reflectance Distribution Function (BRDF) model is a semi-empirical method used for BRDF angular integration and inversion. Each kernel of Roujean's model was multi integrated by angle components (i.e., viewing zenith, solar zenith, and relative azimuth angle). Black-sky hemispherical function is integrated by observational angle; whereas, white-sky hemispherical efficient is integrated by incident angle. Estimated spectral albedo of red ($0.61{\sim}0.68{\mu}m$, B2) and near infrared ($0.79{\sim}0.89{\mu}m$, B3) have a good agreement with MODIS albedo products.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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v.13
no.2
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pp.106-109
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2012
A low power methane gas sensor with microheater was fabricated by silicon bulk micromachining technology. In order to heat up the sensing layer to operating temperature, a platinum (Pt) micro heater was embedded in the gas sensor. The line width and gap of the microheater was 20 ${\mu}m$ and 4.5 ${\mu}m$, respectively. Zinc oxide (ZnO) nanowhisker arrays were grown on a sensor from a ZnO seed layer using a hydrothermal method. A 200 ml aqueous solution of 0.1 mol zinc nitrate hexahydrate, 0.1 mol hexamethylenetetramine, and 0.02 mol polyethylenimine was used for growing ZnO nanowhiskers. Temperature distribution of the sensor was analyzed by infrared thermal camera. The optimum temperature for highest sensitivity was found to be $250^{\circ}C$ although relatively high (64%) sensitivity was obtained even at as low a temperature as $150^{\circ}C$. The power consumption was 72 mW at $250^{\circ}C$, and only 25 mW at $150^{\circ}C$.
For the safety of sea, it is important to monitor sea fog, one of the dangerous meteorological phenomena which cause marine accidents. To detect and monitor sea fog, Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) data which is capable to provide spatial distribution of sea fog has been used. The previous automatic sea fog detection algorithms were focused on detecting sea fog using Terra/MODIS only. The improved algorithm is based on the sea fog detection algorithm by Wu and Li (2014) and it is applicable to both Terra and Aqua MODIS data. We have focused on detecting spring season sea fog events in the Yellow Sea. The algorithm includes application of cloud mask product, the Normalized Difference Snow Index (NDSI), the STandard Deviation test using infrared channel ($STD_{IR}$) with various window size, Temperature Difference Index(TDI) in the algorithm (BTCT - SST) and Normalized Water Vapor Index (NWVI). Through the calculation of the Hanssen-Kuiper Skill Score (KSS) using sea fog manual detection result, we derived more suitable threshold for each index. The adjusted threshold is expected to bring higher accuracy of sea fog detection for spring season daytime sea fog detection using MODIS in the Yellow Sea.
The first geostationary satellite in Korea, COMS (Communication, Ocean, and Meteorological Satellite), has been operating properly since its successful completion of the IOT (In Orbit Test). COMS MI (Meteorological Imager) acquires Earth observation images from visible and infrared channels. This paper describes a method to compute the degradation of the COMS visible detectors and the result of the degradation during the two years of the operation. The visible channel detectors' performance was determined based on the comparison between the instrument-based measurements and ROLO model-based values. The degradation rate of the visible channel detectors of COMS MI showed a normal condition.
Park, Eun-Bin;Han, Kyung-Soo;Ryu, Jae-Hyun;Lee, Chang-Suk
Korean Journal of Remote Sensing
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v.29
no.6
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pp.589-593
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2013
Sea Surface Temperature (SST) is the temperature close to the ocean's surface and affects the Earth's atmosphere as an important parameter for the climate circulation and change. The SST from satellite still has biases from the error in specifying retrieval coefficients from either forward modeling or instrumental biases. So in this paper, we performed sensitivity analysis using input parameter of the SST to notice that the SST is most affected among the input parameter. We used Infrared (IR) data from the Communication, Ocean, and Meteorological Satellite (COMS)/Meteorological Imager (MI) from April 2011 to March 2012. We also used the Global Space-based Inter-Calibration System (GSICS) correction to quality of the IR data from COMS. SST was calculated by substituting the input parameters; IR data with or without the GSICS correction. The results of this sensitivity analysis, the SST was sensitive from -0.0403 to 0.2743 K when the IR data were changed by the GSICS corrections.
Total primary production resulting from the photosynthetic process can be defined as the amount of organic matter produced in a given period of time. It is proportional to the chlorophyll-a (chl-a) values in the surface layer of the ocean. The MODIS board on Aqua satellite measures visible and infrared radiation in 36 wavebands, providing simultaneous images of chl-a concentration and sea surface temperature (SST) in the upper layer of the sea. The seasonal distribution of chl-a concentration during one year from April 2005 to March 2006 was examined. Light has a role of starting the seasonal cycle. The Kuroshio Current in this area induces many oceanographical features affecting to the change of seasonal control. The chl-a concentration is also seasonal, which is low in summer and high in winter. In summer, the meandering of Kuroshio Current induces strong eddies and increases the chl-a concentration. In autumn, the delayed small autumn bloom occurred until last December due to the Kuroshio Current. When the Kuroshio axis moves far from the coast, the coastal water dominates and increases the concentration even in the winter. The spring bloom starts early at the beginning of March and decreases during the spring.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.52
no.10
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pp.161-167
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2015
This paper presented an occupancy-based energy saving system for appliance energy saving in smart house. The developed system is composed of a sensing system and a home gateway system. The sensing system is set of wireless sensor nodes which have pyroelectric infrared (PIR) sensor to detect a motion of human and set of smart plugs which measure the current using CT (current transformer) sensor and send the current to home gateway wirelessly. We measured current consumption of appliances in real time using smart plugs, and checked the occupation of residents using occupancy sensors installed on the door and room. The proposed system saves electric energy to switch off the supply power of unnecessary usages in the unoccupied spaces. Experiments conducted have shown that electric energy usage of appliances can be saved about 34% checked by using occupation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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