The purpose of this study is to estimate monthly evapotranspiration (ET) using normalized difference vegetation index (NDVI) from NOAA/AVHRR Korea peninsula images. Morton actual ET for land surface conditions was evaluated by using 73 daily meteorological data, and the monthly averaged Morton ETs for each land cover were compared with the monthly maximum NDVIs of a year, 2001. There was a high correlation between monthly maximum NDVI and monthly averaged Morton ET. It was concluded that the monthly ET can be estimated from the NDVI information of NOAA/AVHRR.
융설 모형의 중요 매개변수인 적설분포면적은 실제 우리나라에서 적설과 관련한 관측 자료의 부족으로 인해 매개변수 추정이 어렵다. 이러한 문제점 해결을 위해 원격탐사기법을 활용하여 적설분포면적을 추출하였다. 본 연구에서는 1997년부터 2006년까지의 겨울철 NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration)의 AVHRR(Advanced Very High Resolution Radiometer) 위성영상의 8 sets의 총 108개 영상을 이용하여 적설분포면적을 추출하였고, 기상청의 지상기상관측소의 최심적설심 자료를 이용하여 GIS 자료를 구축함으로써 적설심의 공간적 분포를 추출하였다. 이를 국내 5대유역인 한강, 낙동강, 금강, 영산강, 섬진강 유역에 대하여 융설모형의 주요 매개변수인 적설분포면적, 유역 평균, 최대 적설심과 적설분포감소비곡선을 구축하였다. 그 중 적설분포면적감소곡선 (SDC : Snow cover Depletion Curve)는 적설분포면적의 감소형태를 나타내주는 지표로써 융설의 가장 민감한 매개변수이다. 이를 국내 5대강 유역에 대해 구축하여 정량화하였다.
The shape of a streamflow hydrograph is very much controlled by the area and depth of snow cover in mountain area. The purpose of this study is to suggest extraction methods for snow cover area and depth using NOAA/AVHRR images in Soyanggang watershed. Snow cover area maps ware derived form channel 1, 3, 4 images of NOAA/AVHRR based on threshold value. In order to extract snow cover depth, snow cover area maps were overlaid daily snow depth data form 7 meteorological observation stations. Snow cover area and depth was mapped for period of Dec. 2002 and Mar. 2003. For evaluating snowmelt changes, depletion curve was created using daily snow cover area in the same period. It is necessary to compare these results with observed data and check the applicability of the suggested method in snowmelt simulation.
The purpose of this study is to estimate monthly evapotranspiration (ET) using normalized difference vegetation index (NDVI) obtained from NOAA-AVHRR data sets. Actual evapotranspiration was evaluated by the complementary relationship, and monthly NDVI was obtained by maximum value composite method from daily NDVI images in the Korean peninsula for the year 2001 The monthly actual ETs for each land cover were compared with the monthly NDVIs to determine relationships between actual ET and NDVI for each land cover category, There was a high correlation between monthly NDVI and monthly mean actual ET. This study presents an alternative approach for land surface evapotranspiration based on remote sensing techniques.
Real time transparency estimation method was studied using AVHRR Channel 1 (Visible band, 0.58 - 0.68 $\mu\textrm{m}$) digital number (DN) of NOAA Satellite. The relationshop between the measured transparency and the digital number shows following exponential equation in the southeastern Yellow Sea : Tr = 4820 $\times$ exp (-0.082 $\times$ DN), 77 $\leq$ DN < 105 where Tr is the transparency in meters and DN is the digital number of AVHRR Channel 1. From this equation, real time transparency can be simply estimated using data from the NOAA Ground Station of National Fisheries Research and Development Agency.
A typhoon center location and its intensity from the 54.96GMz channel of Microwave Sounding Unit(MSU) on board the NOAA satellite is analyzed. NOAA satellite MSU channel 3 data may delineate the development and dissipation of the upper tropospheric warm core associated with a typhoon. The typhoon warm core is related to microwave imagery of 250hPa temperature field (54.96GMz). The typhoon center intensity, surface center pressure and maximum wind speed at the eye well, correlate to horozontal Laplacian of an upper tropospheric temperature field. The typhoon center is found from the analysis of 250hPa temperature field. The excellent correlation is found between the horizontal Laplacian of an tropospheric temperature field and surface maximum wind speed, another correlation is found between the warm temperature anomaly and surface pressure anomaly.
AVHRR(Advanced Very High Resolution Radiometer) on NOAA satellite provides data in five spectral, one in visible range, one in near infrared and three in thermal range. In this paper, application of NOAA/AVHRR data is studied for environment monitoring such as cloud top temperature, surface temperature, albedo, sea surface temperature, vegetation index, forest fire, flood, snow cover and so on. The analyses for cloud top temperature, surface temperature, albedo, sea surface temperature, vegetation index and forest fire showed reasonable agreement. But monitoring for flood and snow cover was uneasy due to the limitations such as cloud contamination, low spatial resolution. So this research had only simple purpose to identify well-defined waterbody for dynamic monitoring of flood. Based on development of these basic algorithms, we have a plan to further reseach for environment monitoring using AVHRR data.
대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.439-442
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1999
It is important to analyze the seasonal change profiles of land cover type in large scale for establishing preservation strategy and environmental monitoring. Because the NOAA-AVHRR data sets provide global data with high temporal resolution, it is suitable for the land cover classification of the large area. The objectives of this study were to classify land cover of Korea, to investigate the phenological profiles of land cover. The NOAA-AVHRR data from Jan. 1998 to Dec. 1998 were received by Korea Ocean Research & Development Institute(KORDI) and were used for this study. The NDVI data were produced from this data. And monthly maximum value composite data were made for reducing cloud effect and temporal classification. And the data were classified using the method of supervised classification. To label the land cover classes, they were classified again using generalized vegetation map and Landsat-TM classified image. And the profiles of each class was analyzed according to each month. Results of this study can be summarized as follows. First, it was verified that the use of vegetation map and TM classified map was available to obtain the temporal class labeling with NOAA-AVHRR. Second, phenological characteristics of plant communities of Korea using NOAA-AVHRR was identified. Third, NDVI of North Korea is lower on Summer than that of South Korea. And finally, Forest cover is higher than another cover types. Broadleaf forest is highest on may. Outline of covertype profiles was investigated.
1985~2009년 동안 동북아시아해역 해수면온도의 시 공간변화특성을 연구하였는데, 먼저 기상청 부이 8곳의 자료와 위성 자료를 비교하였다. 제곱평균오차와 편차는 얕은 연안으로 갈수록 증가하였다. 연구해역은 일본기상청에서 나눈 방식에 따라 7해역으로 구분하고, NOAA/AVHRR 자료를 사용하여 조화분해를 수행하여 각 해역의 중점을 비교 분석하였다. 평균해수표면온도는 $8{\sim}26^{\circ}C$의 변화를 보였고, 연진폭은 $7{\sim}24^{\circ}C$까지 변하였다. 그리고 연위상은 7월말에서 8월말까지로 나타났다. 각 해역의 교차상관계수는 표면수온, 연진폭, 연위상이 각각 0.57~0.85, -0.04~0.81, 그리고 0.35~0.80으로 나타났다.
지구상에서 육지 표면의 76%를 차지하고 있는 식생은 기후 변화와 관련하여 지역 부존 수자원과 환경 및 생태학적 시스템에 큰 변화를 가져올 수 있다. 본 연구에서는 위성 영상을 통해 추출된 NDVI를 통해 미래 식생정보를 예측하고자 넓은 지역에 대한 식생 피복의 파악이 용이한 NOAA 위성의 AVHRR 센서(1994년~2004년)와 Terra 위성의 MODIS 센서(2000년~2004년)로부터 얻을 수 있는 월별 정규화 식생지수(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)를 통하여 현 식생정보를 정량화하였다. 5년 동안의 NDVI 값은 NOAA보다 MODIS가 전체적으로 20% 정도 높게 추출되었다. 이로부터 국내 5대강 유역의 토지피복별 NDVI와 월평균 기상인자(평균기온, 최고기온, 최저기온, 강수량, 일조시간, 풍속, 습도) 사이의 상관관계를 분석하였으며, NDVI는 평균기온과 상관성이 높은 것으로 판단되었다. 상관분석 결과 얻어진 NDVI-기온 선형 회귀식을 이용하여 기후변화 시나리오의 CCCma CGCM2 모의 결과 값으로부터 토지피복에 따른 미래 NDVI를 추정 하였다. NOAA NDVI에 의해 추정 된 미래 식생정보는 현재의 NDVI 최대치와 큰 차이를 보이지 않았지만, 현재 7월에서 8월 사이 최고에 이르렀다가 9월부터 감소하는 NDVI값이 미래에는 10월까지도 높게 지속되는 경향을 보였다. MODIS NDVI에 의해 추정 된 미래 식생정보는 7월에서 8월 사이에 현재보다 약 5% 정도 증가하는 경향을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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