Kim, Geun-Hoi;Lee, Young-Gon;Kim, Jae Hwan;Choi, Hee-Wook;Kim, Baek-Jo
Korean Journal of Remote Sensing
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v.34
no.2_1
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pp.167-178
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2018
Urban green areas or forest regions play an important role in lowering the air temperature of the surrounding areas. This cooling effect does not only affect inside of the green areas, but also extends into neighboring streets and buildings. In this study, the Land Surface Temperature (LST) are retrieved from the Landsat 8 satellite data for 8 clear days in Seoul, Korea from 2013 to 2015, and used for analyzing the cooling effect at an urban green region, Seonjeongneung, located in the southern part of Seoul. The LST distribution from the boundary of the Seonjeongneung presents that the cooling effect of the green areas was found to extend in many directions into the urban areas. The LST estimations of residential and commercial areas around the Seonjeongneung are also analyzed to assess how the green areas affect the type of land cover and the surroundings in the urban areas. Relatively lower LST for the residential areas from the Seonjeongneung boundary ranges from 100 to 250 m, resulting in an average cooling effect of $2.3^{\circ}C$. On the other hand, the LST distribution in the commercial areas shows that the effective distance of green areas are relatively low in the range of 0 to 200 m, which means the average cooling effect is approximately $0.3^{\circ}C$. This result shows that the cooling effect of the Seonjeongneung is clearly noticeable, particularly, the residential areas show greater cooling effect than commercial areas.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.18
no.6
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pp.453-463
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2002
Prognostic meteorological model, MM5V3 (Mesoscale Model 5 Version 3) was used to assess the effects of the land-use modifications on spatial variations of temperature and wind fields in Busan during the selected period of summer season in 2000. We first examined sensitivity analysis for temperature between MM5V3 predictions and meteorological data observed at 4 AWS (Automatic Weather System) stations in Busan, which exhibited low structural and accurate errors (Mean Bias Error, MBE: 0.73, Root Mean Square Error, RMSE: 1.18 on maximum). The second part of this paper, MMSV3 simulations for the modification of land-use was performed with 1 km resolution in target domain, 46$\times$46 $\textrm{km}^2$ area around city of Busan. It was found that modification result from change of surface land-use in central urban area altered spatial distributions of temperature and wind. In particular, heat island core moved slightly to the seaward at 1300 LST. This results may imply that modification of surface land-use leads to change the thermal environments; in addition, it has a significant effect on local wind circulations and dispersions of air pollutants.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.13
no.1
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pp.142-154
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2010
The purpose of this study is to analyze the effects of various spatial characteristics on the land surface temperature and to grasp the characteristics of thermal environment by types of urban area in Changwon, Gyeongsangnam-do. The spatial data were consisted LST, normalized difference built-up index(NDBI) and normalized difference vegetation index(NDVI) obtained from Landsat 5 TM and land use and land cover map classified from high resolution digital aerial photograph($10cm{\times}10cm$). The unit space for spatial analysis was built by $500m{\times}500m$ Vector GRID. According to the results of estimation of relationship between thermal environment and spatial characteristics, LST had the highest positive correlation with NDBI by 0.929 and had high positive correlation with impervious area ratio by 0.857. In order to analysis of thermal environment on land use, types of urban area were classified by 4 of residential focus area, industrial focus area, green focus area and mixed area. According to the results of analysis, mean LST of industrial focus area was showed the highest by $21.10^{\circ}C$. But mean LST of green focus area was analyzed the lowest by $18.85^{\circ}C$. In conclusion, the results of this study investigated the effects of spatial characteristics on urban thermal environment and can provide methods and basic informations about land use planning and development density restriction for reduction of urban heat.
The Moderate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) is a multispectral sensor that has been actively researched in various fields using diverse land and atmospheric products. MODIS was first launched over 20 years ago, and the demand for novel sensors that can produce data comparable to that obtained using MODIS has continuously increased. In this study, land products obtained using the Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) of the Suomi National Polar-orbiting Partnership (Suomi NPP) satellite launched in 2011 were introduced, including land surface temperature and vegetation indices such as the normalized difference vegetation index and enhanced vegetation index. These land products were compared with existing data obtained using MODIS to verify their local applicability in South Korea. Based on spatiotemporal monitoring of an extreme drought period in South Korea and the application of VIIRS land products, our results indicate that VIIRS can effectively replace MODIS multispectral sensors for agricultural drought monitoring.
This study investigated the effect of forest type changes in Daegu, the hottest city in Korea, on the land surface temperature (LST). The LST change by forest type was analyzed by 2scene of Landsat TM image from 1990 to 2007. The land cover types were classified into 4 types; forest areas, urban areas, cultivated areas and other areas, and water areas. The forest areas were further classified into the coniferous tree areas and the broadleaf tree areas. The result of the statistical analysis of the LST change according to the forest type showed that the LST increased when the forest was changed to the urban area. The LST increased by about $0.6^{\circ}C$ when a broadleaf tree area was changed to an urban area and about $0.2^{\circ}C$ when a coniferous tree area was changed to an urban area. This was the temperature change as the result of the simple type change for 17 years. The temperature change was larger when considering both cases of the forest type being retained and changed. The LST increased by $2.3^{\circ}C$ more when the broadleaf tree areas were changed to the urban areas than when broadleaf trees were maintained. The LST increased by $1.9^{\circ}C$ more when the coniferous tree areas were changed to the urban areas than when the coniferous tree areas were maintained. The LST increased by $0.4^{\circ}C$ more when the broadleaf tree areas were destroyed than when the coniferous tree areas were destroyed. The results confirmed that the protection of broadleaf trees in urban forests was more effective for mitigating climate change.
Urbanization increases the amount of impervious surface and artificial heat emission, resulting in urban heat island (UHI) effect. Local climate zones (LCZ) are a classification scheme for urban areas considering urban land cover characteristics and the geometry and structure of buildings, which can be used for analyzing urban heat island effect in detail. This study aimed to examine the UHI effect by urban structure in Suwon and Daegu using the LCZ scheme. First, the LCZ maps were generated using Landsat 8 images and convolutional neural network (CNN) deep learning over the two cities. Then, Surface UHI (SUHI), which indicates the land surface temperature (LST) difference between urban and rural areas, was analyzed by LCZ class. The results showed that the overall accuracies of the CNN models for LCZ classification were relatively high 87.9% and 81.7% for Suwon and Daegu, respectively. In general, Daegu had higher LST for all LCZ classes than Suwon. For both cities, LST tended to increase with increasing building density with relatively low building height. For both cities, the intensity of SUHI was very high in summer regardless of LCZ classes and was also relatively high except for a few classes in spring and fall. In winter the SUHI intensity was low, resulting in negative values for many LCZ classes. This implies that UHI is very strong in summer, and some urban areas often are colder than rural areas in winter. The research findings demonstrated the applicability of the LCZ data for SUHI analysis and can provide a basis for establishing timely strategies to respond urban on-going climate change over urban areas.
지표면 온도(Land Surface Temperature, LST)는 지표와 대기간의 수증기 교환을 조절하는 중요한 기상변수중의 하나이다. 그 외에도 지표면 온도는 토양의 상태나 식생의 성장에도 밀접한 관계가 있어 임업과 농업에도 널리 활용되고 있다. 본 연구의 목적은 위성 지표면 자료를 이용하여 지상관측점의 열적 공간 대표성을 알아내는 것이다. 전국에총 76개의 관측소가 있으며 그중에서 선정된 6곳 의 관측소(서울,부산,대전,대구,광주,춘천)를 MODIS LST product와 비교를 하였다. 비교 방법은 위성 자료의 pixel size를 $3{\time}\;3$, $5{\time}\;5$, $7{\time}\;7$, $9{\time}\;9$, $11{\time}\;11$, $15{\time}\;15$, $19{\time}\;19$, $25{\time}\;25$로 변환하여 각 pixel size별 평균값을 계산하여 MODIS product와 비교하여 선형분석을 하였다. 분석의 요소로 Fraction Vegetation Cover(FVC)와 Digital Elevation Model(DEM)을 사용하였으며 분석 결과 FVC의 상관관계과 DEM보다 높은 상관성을 보여주었다. 선형분석으로 도출한 식으로 지표면 온도를 재산출한 뒤 지상관측값과의 RMSE를 산출하였다. 대표성 규명을 위한 RMSE는 일 최고 기온 산출 모델에 관한 연구를 참고하여 $^{\circ}C$로 결정하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.99-102
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2012
지표면 온도는 토지피복의 상태, 식생의 분포 상태, 토양수분, 증발산 등의 영향으로 많은 차이를 가지게 되며, 지면-대기의 상호순환의 중요한 인자로써 기후모델 및 농업 등의 기본적인 데이터로 사용되고 있다. 이러한 지표면의 온도를 정확하게 파악하는 것은 수문학적 관점 및 기상적인 관점에서 매우 중요하다. 기존에 LST (Land Surface Temperature, 지표면온도), ET (EvapoTranspiration, 증발산), NDVI (Normalized Difference Vegetation Index, 정규식생지수) 등의 검증이 많이 이루어진 MODIS위성의 Terra/Aqua센서는 한반도를 스캔하고 지나갈 때의 순간적인 데이터를 산출된다. 공간적인 면에서는 많은 이점이 있으나 시간적인 면에서는 시간에 따른 인자들의 변동성을 파악 하는데는 많은 문제가 있다. 그렇기 때문에 시 공간적으로 변화양상을 측정 할 수 있는 정지궤도위성의 중요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 국내에서 2010년 6월 27일 발사된 정지궤도위성인 천리안의 데이터를 활용하였다. 천리안 위성은 기상 센서와 해양관측 센서 그리고 통신센서를 가진 위성이다. 천리안 위성의 기상 센서는 MTSAT-1 위성과 같은 적외선 센서를 탑재하고 있으며, 평시에는 15분 단위의 데이터를 산출하게 된다. 천리안에서 제공되는 많은 Product(강우강도, 해수면온도, 가강수량, 지구방출복사 등)는 수자원 및 기상에 관련된 데이터가 제공된다. 하지만 아직 검증이 많이 이루어지지 못하였다. 그래서 천리안 위성 데이터인 지표면 온도자료를 이용하여 천리안 위성의 효율성에 대해서 알아보고자 하며, 기존의 검증이 많이 이루어진 MODIS의 데이터와의 상관성을 분석하고 지상과의 관계를 검증 및 비교하여 천리안 위성의 활용성에 대해서 알아보려고 한다.
This study aims to estimate a heat island potential distribution based on the land-use types using LANDSAT/TM(1100LST April 2000) and AWS data in Daegu. The heat island potential is defined as a difference between surface temperature and air-temperature at each place. The study area was selected as about $900k km^2$ square including Daegu metropolitan area. Land-use data obtained by dividing all of Daegu metropolitan area into l-km-square three types of maps were prepared, in the 1 960s, 1970s and 2000s respectively. The types of land-use were divided into 5. Forest and farm lands have been reduced at a wide range during 40 years, most of which changed to urban area. The heat island potential distribution presented a striking contrasts according to land-use types. For example, the heat island potential of urban area was higher than $14^{\circ}$ in comparison to those of water or paddy rice areas.
Ryu, Jae-Hyun;Hong, Sungwook;Lyu, Sang Jin;Chung, Chu-Yong;Shi, Inchul;Cho, Jaeil
Korean Journal of Remote Sensing
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v.34
no.1
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pp.25-43
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2018
The effects of hydro-meteorological and surface variables on the frequency of Asian dust events (FAE) were investigated using ground station and satellite-based data. Present weather codes 7, 8, and 9 derived from surface synoptic observations (SYNOP)were used for counting FAE. Surface wind speed (SWS), air temperature (Ta), relative humidity (RH), and precipitation were analyzed as hydro-meteorological variables for FAE. The Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), land surface temperature (LST), and snow cover fraction (SCF) were used to consider the effects of surface variables on FAE. The relationships between FAE and hydro-meteorological variables were analyzed using Z-score and empirical orthogonal function (EOF) analysis. Although all variables expressed the change of FAE, the degrees of expression were different. SWS, LST, and Ta (indices applicable when Z-score was < 0) explained about 63.01, 58.00, and 56.17% of the FAE,respectively. For NDVI, precipitation, and RH, Asian dust events occurred with a frequency of about 55.38, 67.37, and 62.87% when the Z-scores were > 0. EOF analysis for the FAE showed the seasonal cycle, change pattern, and surface influences related to dryness condition for the FAE. The intensity of SWS was the main cause for change of FAE, but surface variables such as LST, SCF, and NDVI also were expressed because wet surface conditions suppress FAE. These results demonstrate that not only SWS and precipitation, but also surface variables, are important and useful precursors for monitoring Asian dust events.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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