• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.1039-1041
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• 2003

Ocean color products derived from remote sensing satellite data are useful for monitoring the sea water quality such as the concentrations of chlorophyll, sediments and dissolved organic matter. Currently, ocean color products derived from MODIS data can be requested from NASA over the internet. However, due to the bandwidth limitation of most users in this region, and the time delay in data delivery, the products cannot be use for near-real time monitoring of sea water chlorophyll. CRISP operates a MODIS data receiving station for environmental monitoring purposes. MODIS data have been routinely received and processed to level 1B. We have adapted the higher level processing algorithms from the Institutional Algorithms provided by NASA to run in a standalone environment. The implemented algorithms include the MODIS ocean color algorithms. Seasonal chlorophyll concentration composite can be compiled for the region. By comparing the near-real time chlorophyll product with the seasonal composite, anomaly in chlorophyll concentration can be detected.

• 한국지역지리학회지
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• 제19권2호
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• pp.352-361
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• 2013

기상 현상을 예측하는 수치예보모델의 주요한 기초 입력 데이터로 토지이용, 지형, 식생, 지표 온도 등이 있다. 이 중 지표 온도의 일부인 내륙 수면 온도에 대한 지상 관측 데이터는 강이나 호수의 일부 지역에만 존재한다. 따라서 본 연구는 수치예보모델의 입력 데이터인 내륙 수면 온도로 활용할 수 있는 MODIS 위성영상의 지표 온도 데이터의 오차정도를 확인하기 위해 국내 내륙 수온 지상 관측 데이터와 비교 분석하였다. 이를 위해 2011년 7월부터 2012년 6월까지 약 1년의 MODIS Land Surface Temperature(LST) 데이터와 수질자동측정망의 수온 데이터를 비교하였다. MODIS 데이터는 주간 및 야간 데이터로 구성되는 데, 각각의 월 평균 오차는 $2^{\circ}{\sim}8^{\circ}C$, $3^{\circ}{\sim}12^{\circ}C$로 주간 데이터의 오차가 작았다. 특히, 주간 데이터의 오차는 가을에 $2^{\circ}C$로 다른 계절에 비해 작았고, 야간 데이터는 여름에 $3^{\circ}C$로 다른 계절에 비해 작았다. 또한 지역적으로는 한강, 낙동강, 금강, 영산강의 4대강을 비교한 결과 가장 남쪽에 있는 영산강 유역에서 가장 오차가 작았다. 본 연구를 통해 수치예보모델의 입력 데이터로 활용함에 있어 MODIS 지표 온도 데이터의 오차 정도를 확인할 수 있었다. 연구 결과는 아시아 지역에 대해 수치예보모델을 운용할 때 북한 및 해외 지역에 대해 MODIS 지표 온도 데이터를 활용함에 있어 그 오차 정도의 기준이 될 수 있을 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제26권3호
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• pp.305-316
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• 2010

The MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) sensor has 36 bands at 250m, 500m, 1km spatial resolution. However, 500m or 1km MODIS data exhibits a few limitations when low resolution data is applied at small areas that possess complex land cover types. In this study, we produce seven 250m spectral bands by fusing two MODIS 250m bands into five 500m bands. In order to recommend the best fusion method by which one acquires MODIS data, we compare seven fusion methods including the Brovey transform, principle components algorithm (PCA) fusion method, the Gram-Schmidt fusion method, the least mean and variance matching method, the least square fusion method, the discrete wavelet fusion method, and the wavelet-PCA fusion method. Results of the above fusion methods are compared using various evaluation indicators such as correlation, relative difference of mean, relative variation, deviation index, peak signal-to-noise ratio index and universal image quality index, as well as visual interpretation method. Among various fusion methods, the local mean and variance matching method provides the best fusion result for the visual interpretation and the evaluation indicators. The fusion algorithm of 250m MODIS data may be used to effectively improve the accuracy of various MODIS land products.

• 대한원격탐사학회지
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• 제19권1호
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• pp.1-9
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• 2003

MODIS LAI product has been one of key variable for analyzing the quantitative aspects of terrestrial ecology at global scale. This study was designed to validate MODIS global LAI product for regional application. To examine the quality of MODIS LAI data, we developed a reference LAI surface that was derived by relating the ground LAI measurements to Landsat ETM+ reflectance. The study area, the Kwangneung Experiment Forest in Korea, covers mixed deciduous and coniferous species of temperate forest. Ground measurements of LAI were conducted at 30 sample plots by using a photo-optical instrument during the growing season of 2002. Ground measured LAI data were then related to the ETM+ reflectance to produce a continuous map of LAI surface over the study area. From the comparison between the MODIS LAI and the reference LAI, it was found that the MODIS LAI values were slightly higher at the forestland. Considering the limitations of producing the reference LAI surface and the uncertainty of the input variable for the MODIS LAI algorithm, such small discrepancy mal not be significant.

• 한국대기환경학회지
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• 제25권4호
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• pp.264-274
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• 2009

Concentration of Air Quality Models (CMAQ) has a deep connection with emissions and wind fields. In particular the wind field is highly affected by local topography and plays an important role in transport and dispersion of contaminants from the pollution sources. The purpose of this study is to examine the impact of interpolation on Air quality model. This study was designed to evaluate enhancement of MM5 and CMAQ predictions by using Four Dimensional Data Assimilation (FDDA), the SONDE data and the national meteorological station and the MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS). The alternative meteorological fields predicted with and without MODIS data were used to simulate spatial and temporal variations of ozone in combined with CMAQ on June 2006. The result of this study indicated that data assimilation using MODIS data provided an attractive method for generating realistic meteorological fields and dispersion fields of ozone in the Korea peninsular, because MODIS data in 10 km domain are grid horizontally and vertically. In order to ensure the success of Air quality model, it is necessary to FDDA using MODIS data.

• 한국농림기상학회지
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• 제9권2호
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• pp.132-139
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• 2007

현재 1 km 해상도의 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) 총일차생산성(GPP) 영상이 8일 간격으로 제공되고 있다. 본 연구에서 MODIS GPP 산출에 사용되는 입력기상(DAO)자료와 광합성유효복사흡수율(FPAR) 자료의 오차를 정량화 하였고, 이들 오차가 MODIS GPP의 불확실성에 미치는 영향을 분석하였다. 입력자료의 평가를 위해 지상기상관측소의 기상자료를 사용하였고, 구름효과 등을 저감한 FPAR의 시계열을 복원하였다. 평가 결과 입력자료의 오차는 MODIS GPP에서 17% 정도 과대평가되었다. 두 오차 중에서 기상자료의 오차가 주요 원인이었으며, FPAR의 오차는 부차적인 것으로 판명되었다. 다양한 토지피복 중에서 혼효림의 MODIS GPP 오차가 약 20%로 가장 크고, 농경지는 약 11%의 오차를 보였다. 입력자료에 의한 MODIS GPP의 오차는 GPP의 계절변화뿐만 아니라 연간 GPP 변화에도 상이한 결과를 초래하였다. 따라서 MODIS GPP에 내재한 오차는 상당하다고 판단되며, 향후 GPP 모니터링에 응용하기 위해선 상기 기술한 오차 요인들을 저감한 입력자료에 의거해 MODIS GPP를 재가공할 필요가 있다.

• 한국농공학회논문집
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• 제53권2호
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• pp.1-8
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• 2011

In this study, In order to evaluate reliable of MODIS GPP, the MODIS GPP and Flux tower measured GPP were compared to evaluate the use of method on 8 days composite MODIS GPP. The 2008 Flux data ($CO_2$ Flux and air temperature) measured in Seolmacheon watershed ($8.48\;km^2$) were used. The Flux tower GPP was estimated as the sum of $CO_2$ Flux and $R_{ec}$ (ecosystem respiration) by Lloyd and Taylor method (1994). The summer Monsoon period from June to August mostly contributed the underestimation of MODIS GPP by cloud contamination on MODIS pixels. The 2008 MODIS GPP and Flux tower GPP of the watershed were $1133.2\;g/m^2/year$ and $1464.3\;g/m^2/year$ respectively and the determination coefficient ($R^2$) after correction of cloud-originated errors was 0.74 (0.63 before correction). Even though effect of Cloud-Originated Errors was eliminated, Solar radiation and Temperature are affected at GPP. Measurement of correct GPP is difficult. But, If errors of MODIS GPP analyze on Cloud Moonsoon Climate in korea and eliminated effect of Cloud-Originated Errors, MODIS GPP will be considered GPP increasing of 9 %. There, Our results indicate that MODIS GPP show reliable and useful data except for summer period in Moonsoon Climate.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.920-922
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• 2003

Large plumes of yellow send or yellow dust blow out over the Sea of Japan and the Japanese archipelago from mainland of China. In this study, the methodology to capture the perspective on the large Yellow dust storm by using MODIS data is discussed. As the typical image of yellow send, MODIS data obtained of April 8, 2002 were used in this study.

• 환경영향평가
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• 제20권2호
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• pp.199-205
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• 2011

The Saemangeum embankment construction have changed the flowing on the topography of the coastal marine environment. However, the variety of ecological factors are changing from outside of Saemangeum embankment area. The ecosystem of various marine organisms have led to changes by sea surface temperature. The aim of this study is to monitoring of sea surface temperature(SST) changes were measured by using thermal infrared satellite imagery, MODIS and Landsat. The MODIS data have the high temporal resolution and Landsat satellite data with high spatial resolution was used for time series monitoring. The extracted informations from sea surface temperature changes were compared with the dyke to allow them inside and outside of Saemangeum embankment. The spatial extent of the spread of sea water were analyzed by SST using MODIS and Landsat thermal channel data. The difference of sea surface temperature between inland and offshore waters of Saemangeum embankment have changed by seasonal flow and residence time of sea water in dyke.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.24-33
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• 2017

Multitemporal MODIS 식생 지수 (VI) 자료는 식생 활동의 프로파일을 제공하기 때문에 환경 및 기후 변화에 대한 식생 모니터링 연구에 널리 사용되고 있다. 그러나 MODIS 데이터에는 구름이나 대기 변동성 및 계측기 문제로 인해 노이즈가 발생하여 NDVI 시계열 데이터 분석과 애플리케이션 응용에 있어서 자료 정확성에 문제가 생기게 된다. 이러한 이유로, NDVI 자료를 이용한 VI 분석을 위해서는 잡음을 줄이고 고품질의 시계열 데이터 스트림을 재구성하기위한 전 처리가 필요하다. 본 연구에서는 NDVI 시계열 자료의 통계적 특성을 기반으로 불량 데이터 또는 미관측 데이터를 복원하기 위해 MODIS NDVI에 대한 데이터 재구성 방법을 제안하고 있다. 데이터 스트림 함수의 속성을 검사하면 급격한 증가나 감소와 같은 비정상적인 변화를 감지 할 수 있다. 본 연구에 제안하고 있는 방법은 정상적인 자료의 세부적 특징은 그대로 유지하면서 노이즈 자료만 수정하는 방향으로 자료를 복원할 수 있다. 제안된 기법은 시뮬레이션 데이터와 2006년부터 2012년까지의 북한지역 백두산을 대상으로 NDVI 시계열 자료를 사용하여 테스트하였고 시뮬레이션 테스트에서는 기존 wavelet이나 Gaussian 방법에 비해 본 방법이 에러율을 평균 70% 이상 줄일 수 있어 제안된 방법이 노이스가 있는 시계열 자료의 데이터 재구성에 있어 효과적임을 입증하였다.