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 1997년 부터 2006년 까지의 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 최섬적설심 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 나타내 주는 지표로써 융설의 가장 민감한 매개변수이다. 이를 국내 5대 강 유역에 대해 구축하여 정량화 하였다.
Methods of geometric correction for the Advanced Very High Resolution Radiometer imagery of NOAA satellites were developed and applied to the software for image processing of meteorological satellite data. The software for finding the earth location of each scan position and the software for gridding on original imagery were dedigned. On the assumption of circular orbits and the spherical earth, the methods developed were sufficiently accurate in the purpose of most meteorological data analyses.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.8
no.3
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pp.150-160
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2005
In this study, the spatiotemporal surface temperature changes were analyzed in the Korean peninsula. The surface temperature variation was estimated using the split window method and NOAA/AVHRR data in 1991, 1995 and 2000. The ranges of differences in temperature between day time and night time were $3-15^{\circ}C$ around the peninsula. The differences in seasonal variations and yearly fluctuations in big cities were lower than those in rural areas and showed clearly the effects of the urbanization. The characteristics of urban heat affects were further determined based on the day and night time temperature comparison on Busan metropolitan area between these periods. Finally, the future use of this technology was suggested for the urban environmental planning.
The few observed data related snowmelt was the major cause of difficulty in extracting snowmelt factors such as snow cover area, snow depth and depletion curve. Remote sensing technology is very effective to observe a wide area. Although many researchers have used remote sensing for snow observation, there were a few discussions on the characteristics of spatial and temporal variation. Snow cover maps were derived from NOAA AVHRR images for the winter seasons from 1997 to 2006. Distributed snow depth was mapped by overlapping between snow cover maps and interpolated snowfall maps from 69 meteorological observation stations. Model parameters (Snow Cover Area: SCA, snow depth, Snow cover Depletion Curve: SDC) building for 5 major watersheds in South Korea. Especially SDC is important parameter of snowmelt model.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2005.05b
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pp.127-131
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2005
NOAA/AVHRR 위성영상을 이용하여 기상학적 가뭄을 평가하고, SWSI (Surface Water Supply Index)를 보완한 MSWSI (Modified SWSI)를 이용하여 전국을 32개 유역으로 분할 및 적용하여 수문학적인 가뭄을 평가하고, 농업용 저수지의 유입량 및 저수량을 이용하여 용수구역 단위의 농업가뭄을 평가하였다. 기상학적 가뭄평가를 위해서 NOAA/AVHRR 위성영상으로부터 추출된 실제증발산량과 Hamon 방법에 의하여 산정된 잠재증발산량을 이용하여 기후학적 물수지 분석을 수행하고 가뭄파악을 위한 지표인 습윤지표 분포도를 작성하였다. 수문학적 가뭄평가를 위해서 강우량, 하천유량, 댐유입량, 지하수위 자료를 이용하여 1974년부터 2001년까지의 유역단위 MSWSI 값을 산정하였다. 농업 가뭄을 평가하기 위하여 안성시 고삼저수지의 저수량과 SLURP 모형을 이용하여 산정한 유입량으로서 안고용수구역에 대하여 농업 가뭄을 평가하였다.
Two receiving systems were established at the Asian Center for Research on Remote Sensing (ACRoRS) to receive remote sensing data from NOAA AVHRR and Terra/Aqua MODIS sensors in October 1997 and May 2001, respectively. The data, which has been received in the research center, are very important to support and promote the remote sensing research activities for global environmental issues in Asia. Since the day of the establishment, many research and applications, which used these data, have been conducted. The data sets have been provided to researchers and users in many countries in the region to conduct research, to strengthen the research collaboration and education.
This study is to grasp and analyse the temporal and spatial distribution of record-breaking heavy snowfall rarely occurred in the middle and southwest region of South Korea during March of 2004 and December of 2005 respectively. Snow cover area was extracted using the channels 1, 3 and 4 of NOAA AVHRR images and the snow depth distribution was spatially interpolated using snowfall data of meteorological stations. Using administration boundary and Digital Elevation Model from 1:5,000 NGIS digital map, the snowfall impact was assessed spatially and compared with the reports at that time.
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 (Morton, 1978, Brutsaert and Stricker, 1979), 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 averaged actual ET. This study presents an alternative approach for land surface evapotranspiration based on remote sensing techniques.
Land cover change detection is one of the most important trends in which remote sensing data could be used to assist strategists and the planners to decide the best land use policy. Two images of NOAA-AVHRR and SPOT vegetation acquired in November 1992 and 2002 were used to assess the changes of Agricultural lands in Egypt. A supervised classification together with two change images derived from classification result and NDVI were used to evaluate the trend and form of the change. It was found that agricultural areas increased by about 14.3 % during the study period in particular around the River Nile Delta and near the Northern Lakes of Egypt. The new cultivated lands were extracted mainly from the desert and from the salt marches areas. At the same time, parts of the agricultural lands were turned into non-cultivated land because of the urban expansion and soil degradation.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.30
no.3B
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pp.295-303
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2010
The variability of vegetation is strongly related to the variability of hydrometeorological factors such as precipitation, temperature, runoff and so on. Analysis of the variability of vegetation will aid to understand the regional impact of climate change. Thus we analyzed the spatial-temporal variability of NOAA(National Oceanic and Atmospheric Administration)/AVHRR(Advanced Very High Resolution Radiometer) NDVI(Normalized Difference Vegetation Index). In the results from Mann-Kendall test, there is no significant linear trend of annual NDVI from 1982 to 2006 in the most area except the downward trend on the significance level 90% in the Guem-river basin area. In addition, using EOF(Empirical Orthogonal Function) analysis, the variability of NDVI in the region of higher latitude and altitude is higher than that in the other region since the spatial variability of NDVI follows the latitudinal gradient. Also we could get higher NDVI in June, July, August and September. We had the highest NDVI in Han-river basin area and the lowest in Je-Ju island.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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