• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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• pp.165-168
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• 2005

In this study, emissivity and land surface temperature (LST) were retrieved using the previously developed algorithms and Aqua/MODIS data. And sensitivity of estimated emissivity and LST to the predefined values, such as land cover, normalized difference vegetation index (NOVI) and spectral emissivity were investigated. The methods used for emissivity and LST were vegetation cover method (VCM) and four different split-window algorithms. The spectral emissivity retrieved by VCM was not sensitive to the NOVI error but more sensitive to the land cover error. The comparison of LST showed that the LST was systematically different without regard to the land cover and season. And the LST was very sensitive to the emissivity error excepting the Uliveri et al. This preliminary result indicates that more works are needed for the retrieval of reliable LST from satellite data.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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• pp.337-340
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• 2007

Many researches conducted to investigate the relationship between surface emissivity and surface temperature in the past two decades and pointed out that the emissivity play a key role in applying remote sensing data to retrieve surface temperature. The task of surface temperature estimation is so important in many research fields, such as earth energy budgets, evapotranspiration, drought, global change and heat island effect. Therefore, it is indispensable to develop an effective and accurate technique to estimate the emissivity for accurate surface temperature estimations. This study developed an improved emissivity estimation technique for the use of surface temperature retrievals with MODIS data. The result of applying this improved technique using Band 31 of MODIS shows that the accuracy of estimated surface temperatures will be improved. This study also uses MODIS data observed in 2005 to establish the relationship between the surface emissivity correction factor and NDVI. Through the use of these correction factors, the land surface temperature can be retrieved more accurate with MODIS data.

• 환경영향평가
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• 제18권4호
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• pp.219-227
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• 2009

Because of urban development and changed land cover types, It is very important to acquire pixel unit of land surface temperature(LST) information when the heat island effect(HIE) of regional area are investigated. The brightness temperature observed by satellite is very useful for assessing the pixel unit of LST distributions for the analysis of thermal environment problems of urban areas. Also, satellite land cover data are very useful to our understanding of surface conditions of study areas. In this study, brightness temperature information of Landsat TM thermal channel was analyzed and compared with land cover information of Jeon-ju city. The atmospheric correction of TM thermal channel carried out to explain for compared LST long term monitoring errors. However, simple estimation and evaluation methods to find a physical relationship between LST from satellite images and in-situ data are compared with reference channel emissivity.

• 대한원격탐사학회지
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• 제32권5호
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• pp.423-434
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• 2016

적외선을 이용한 지표 온도 추정 및 변화 탐지를 위해서는 해당 파장대역의 각 센서에 따른 지표 복사율 추정 및 배경값에 대한 확보가 필요하다. 이 연구는 위성 영상으로부터 한반도에서의 중파장적외선 복사율 산출방법에 대한 제안 및 토지피복 종류별 대표 복사율을 산출하여 한반도 배경값을 제시할 수 있다. 중파장적외선 복사율을 추정하기 위해 Visible Infrared Imaging Radiometer Suite(VIIRS)의 $3.74{\mu}m$ 파장 대역 밴드4 영상에 Temperature Independent Spectral Indices(TISI) 방법을 적용하여 복사율을 계산하였으며, 또한 이와 비교하기 위해 Advanced Spaceborne Thermal Emission Reflection Radiometer(ASTER) spectral library로부터 토지피복에 따른 복사율도 계산하였다. 그 결과 활엽수립(0.958) 및 혼합림(0.955) 지역의 연평균 복사율이 가장 높았으며 농지(0.925) 및 자연식생(0.935) 지역보다는 약 2-3% 높게 나타났다. 도심지역의 경우 0.914로 가장 낮으며 연간 변화율이 1%인 다른 지역과는 달리 약 2%로 그 편차가 크다. ASTER spectral library와 비교한 결과 위성영상에서 추정한 중파장적외선 복사율은 동일한 토지 피복에 비해 약 2-3% 낮게 나타나는데, 이는 실제 지표면이 불균질한 점 외 기타 다양한 원인에 의한 것으로 추정된다. 이러한 연구 결과는 중파장적외선 영상을 이용하여 지표온도 추정 및 토지피복도의 계절 및 외부환경 변화에 의한 한반도 중파장적외선 복사율의 변화 특성을 이해하는데 기초 자료로 활용될 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권1호
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• pp.109-126
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• 2014

본 연구에서는 최근(2009-2012)의 MODIS 자료를 이용하여 천리안위성 관측 지역의 지표면 방출률 자료를 개선하였다(KNULSE_v2). 방출률 산출기법은 지표면이 식생과 토양으로만 구성되어 있다는 가정하에 방출률을 계산하는 식생피복법(Vegetation Cover Method)를 이용하였다. 주요 개선 내용은 1) 적설지수를 이용하여 적설에 의한 방출률 변화를 고려한 점, 2) 산출채널을 기존 2개(11, 12 ${\mu}m$)에서 4개(3.7, 8.7, 11, 12 ${\mu}m$)로 확대한 점, 3) 가장 최근의 5가지 지면피복자료를 조합하여 양질의 지면피복분류 자료를 이용한 점, 그리고 4) 최근에 개선된 방출률 조견표를 사용한 점이다. 산출된 자료는 식생이 최대로 성장하는 여름에 비교적 높고 반대로 겨울에 낮은 방출률을 보이며 계절에 따른 변화가 뚜렷하게 나타났다. 반면 사막이나 열대 우림 등 식생의 변화가 크지 않은 곳에서는 계절에 따른 방출률 변동이 매우 적게 나타났다. 눈덮임을 적용함에 따라 3.7, 8.7, 11 ${\mu}m$ 채널에서는 방출률이 증가되었으나 12 ${\mu}m$ 채널에서는 오히려 방출률이 감소되었다. 눈 덮임에 의한 방출률 변동을 고려한 결과 적설시 MODIS LSE와 유사한 방출률 변동패턴을 보였으며, 북반구 고위도에 적설이 존재하는 11월부터 4월까지의 상관관계가 크게 개선되었다(특히 11 ${\mu}m$). 그러나 방출률 차는 상대적으로 증가되었고 특히 3.7 ${\mu}m$ 채널에서 크게 나타났다. 본 연구에서 개선된 자료는 분리대기창 기반의 지표면온도 산출시 기초 입력자료로 사용하여 산출 정확도 향상에 기여할 수 있을 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제25권6호
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• pp.507-515
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• 2009

Land surface temperature (LST) is a key environmental variable in a wide range of applications, such as weather, climate, hydrology, and ecology. However, LST is one of the most difficult surface variables to observe regularly due to the strong spatio-temporal variations. So, we have developed the LST retrieval algorithm from COMS (Communication, Ocean and Meteorological Satellite) data through the radiative transfer simulations under various atmospheric profiles (TIGR data), satellite zenith angle (SZA), spectral emissivity, and surface lapse rate conditions using MODTRAN 4. However, the LST retrieval algorithm has a tendency to overestimate and underestimate the LST for surface inversion and superadiabatic conditions, respectively. To minimize the overestimation and underestimation of LST, we also developed day/night LST algorithms separately based on the surface lapse rate (local time) and recalculated the final LST by using the weighted sum of day/night LST. The analysis results showed that the quality of weighted LST of day/night algorithms is greatly improved compared to that of LST estimated by original algorithm regardless of the surface lapse rate, spectral emissivity difference (${\Delta}{\varepsilon}$) SZA, and atmospheric conditions. In general, the improvements are greatest when the surface lapse rate and ${\Delta}{\varepsilon}$ are negatively large (strong inversion conditions and less vegetated surface).

• 대한원격탐사학회지
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• 제29권2호
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• pp.219-233
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• 2013

본 연구에서는 아시아-오세아니아 지역에서의 세 지표면 방출률 자료 (MODIS, CIMSS, KNU)의 시 공간적 분포와 변동 특성을 비교 분석하였다. 세 자료 모두 계절에 관계없이 티베트 고원, 페르시아만 주변의 중동지역 및 호주 사막지역, 저위도 지역에서 매우 유사한 방출률 분포를 보이고 있다. 일부지역을 제외한 대부분 지역에서 $12{\mu}m$ 채널의 방출률이 $11{\mu}m$보다 크며, 특히 티베트 고원과 중동지역, 호주 사막지역 일부에서 그 차이가 크다. 저위도 지역에서의 방출률은 서로 상이하지만 방출률의 계절변동이 크지 않은 공통점을 보이고 있다. 그러나 그 외 대부분 지역에서 세 자료는 방출률의 시 공간 변동성에서 큰 차이를 보이고 있다. KNU 자료는 여름에 높고 겨울에 낮은 방출률을 보여 계절변동이 뚜렷하나, MODIS와 CIMSS 자료는 계절에 따른 방출률 변화가 불규칙하며 뚜렷하지 않았다. KNU와 MODIS(KNU와 CIMSS; MODIS와 CIMSS) 자료간의 공간상관계수의 연평균은 $11{\mu}m$와 $12{\mu}m$ 채널에서 각각 0.423과 0.399 (0.330, 0.101; 0.541, 0.154)로 낮다. 특히 $12{\mu}m$ 채널의 경우 서로 상관성이 매우 낮을 뿐만 아니라 상관계수의 월 변동도 강하게 나타나 세 자료간 일치성이 매우 낮다. 본 연구 결과는 아시아-오세아니아 지역에서의 지표면 방출률 자료 개선이 시급함을 제시한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제29권2호
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• pp.197-207
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• 2013

복사율 및 대기효과는 대상지표의 온도 추정에 오차를 발생시키는 주요 원인이 된다. 일반적인 경우, 대상지표에 대한 정확한 복사율 정보를 알 수 없으므로, 단일밴드로 이루어진 열적외선영상으로부터 대상지표의 정확한 온도를 추정하는 것은 매우 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 대상지표의 온도를 추정하기보다는 Landsat 위성영상을 이용한 지표 간 지표온도차 추정기법을 제안하고자 한다. 연구를 위하여 대기효과가 전체영상에 동일하게 적용된다고 가정하였다. 수분량 및 온도의 오차로부터 제안된 기법에 대한 오차분석을 수행하였다. 오차분석 결과, 수분량의 오차범위가 ${\pm}0.302g/cm^2$일 때, 제안된 기법의 오차는 복사휘도차이가 0.2, 0.5 및 $1.0Wm^{-2}sr^{-1}{\mu}m$일 때 각각 약 ${\pm}0.06K$, ${\pm}0.15K$, ${\pm}0.30K$임을 보였다. 또한, 온도의 오차가 ${\pm}2.41K$일 때, 온도차의 오차범위는 복사휘도차이가 0.2, 0.5 및 $1.0Wm^{-2}sr^{-1}{\mu}m$일 때 각각 약 ${\pm}0.037K$, ${\pm}0.089K$, ${\pm}0.168K$이고, 온도의 오차가 ${\pm}0.56K$일 때에는 약 ${\pm}0.008K$, ${\pm}0.020K$, ${\pm}0.038K$의 오차가 있음을 보였다. 이는 제안된 기법이 높은 정밀도로 지표 간 지표온도차를 추정할 수 있음을 의미한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권1호
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• pp.151-162
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• 2019

Surface temperature has been derived from the MODIS/ASTER airborne simulator (MASTER) mid-wave infrared single channel data using the MODerate resolution atmospheric TRANsmission (MODTRAN) radiative transfer model with input data including the University of Wisconsin (UW) emissivity, the National Centers for Environmental Prediction (NCEP) atmospheric profiles, and solar and line-of-sight geometry. We have selected the study area that covers some surface types such as water, sand, agricultural (vegetated) land, and clouds. Results of the current study show the reasonable geographical distribution of surface temperature over land and water similar to the pattern of the MASTER L2 surface temperature. The thorough quantitative validation of surface temperature retrieved from this study is somehow limited due to the lack of in-situ measurements. One point comparison at the Salton Sea buoy shows that the present estimate is 1.8 K higher than the field data. Further comparison with the MASTER L2 surface temperature over the study area reveals statistically good agreement with mean differences of 4.6 K between two estimates. We further analyze the surface temperature differences between two estimates and find primary factors to be emissivity and atmospheric correction.

• 대한원격탐사학회지
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• 제27권6호
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• pp.653-662
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• 2011

Land surface temperature (LST) is a one of the key variables of land surface which can be estimated from geostationary meteorological satellite. In this study, we have developed the three sets of LST retrieval algorithm from MTSAT-2 data through the radiative transfer simulations under various atmospheric profiles (TIGR data), satellite zenith angle, spectral emissivity, and surface lapse rate conditions using MODTRAN 4. The three LST algorithms are daytime, nighttime and total LST algorithms. The weighting method based on the solar zenith angle is developed for the consistent retrieval of LST at the early morning and evening time. The spectral emissivity of two thermal infrared channels is estimated by using vegetation coverage method with land cover map and 15-day normalized vegetation index data. In general, the three LST algorithms well estimated the LST without regard to the satellite zenith angle, water vapour amount, and surface lapse rate. However, the daytime LST algorithm shows a large bias especially for the warm LST (> 300 K) at day time conditions. The night LST algorithm shows a relatively large error for the LST (260 ~ 280K) at the night time conditions. The sensitivity analysis showed that the performance of weighting method is clearly improved regardless of the impacting conditions although the improvements of the weighted LST compared to the total LST are quite different according to the atmospheric and surface lapse rate conditions. The validation results of daytime (nighttime) LST with MODIS LST showed that the correlation coefficients, bias and RMSE are about 0.62~0.93 (0.44~0.83), -1.47~1.53 (-1.80~0.17), and 2.25~4.77 (2.15~4.27), respectively. However, the performance of daytime/nighttime LST algorithms is slightly degraded compared to that of the total LST algorithm.