ADEOS(Advanced Earth Observing Satellite)/IMG(Interferometric Monitor for Greenhouse Gases) measurements - temperature, water vapor($H_2O$), ozone($O_3$) have been compared with the radio sonde and ozone sonde observations at Osan and Pohang stations for the 4 cases on 10 Jan.(a), 28 Jan.(b), 2 Apr.(c), and 19 Jun.(d) 1997 to detect the error ranges of the IMG data. It showed that the IMG data of the cases (b), (d) when the ADEOS passed over the central part of Korea were quite stable with the good agreement with the sonde observations, however, that of (a),(c) when the ADEOS passed over south- east coastal area were unstable with the larger differences from the sonde-observations. The RMSE and bias analyses of temperature for the stable cases (b),(d) showed that the differences between the IMG data and the sonde observations were about 1~4 K at the 700~300 hPa level and about 4~5 K or more at the higher level, and the IMG measurements tended to be larger than the sonde observations at the higher level above 200 hPa, while no typical bias was seen at the lower level. The RMSE and bias analysis for the version of level 2 5_6_4_4 of ozone showed that the RMSE of ozone were quite small, in general, except at the higher level above 50~60 hPa in the all 4 cases, however the bias was generally big with the positive value in the troposphere and the negative in the stratosphere. An example of vertical profile of trace gases such as $CO_2, N_2O, CH_4, HNO_3$, CO measured by IMG was also presented and it showed that the IMG data had large differences between the 5 different observation points.
In the earth telescope for space observation, the adaptive optical (AO) system that immediately compensates atmospheric turbulence is helpful to get high-resolution images. An adaptive optics for earth telescopes is very attractive, since the Earth telescopes can be made at lower costs and have larger optical apertures than space telescopes. Generally. in order to remove the wavefront error produced by atmospheric turbulence, a deformable mirror, whose surface shape changes in a controllable way in response to a drive signal, is used. The characteristics and patterns of actuators are very important for the effective control of a deformable mirror. The mirror surface shape deformed by one actuator is defined as an influence function and the deformable mirror can be effectively modeled and designed using this influence function. In this paper. by simplifying the actual influence function obtained by FEM analyses into the Gaussian function and introducing the coupling coefficient between actuators, the influence function is constructed. The proper coupling coefficient of the target system can be obtained by performance analyses of a deformable mirror for various coupling coefficients. Using the constructed influence function, the deformable mirror with equally spaced triangular and square actuator patterns is analyzed for various spacings and an effective actuator pattern is proposed.
This work demonstrates the indoor SI-traceable calibration of a transmissometer with a 75-m baseline for the measurement of visibility in MOR (Meteorological Optical Range). The calibration is performed using a set of neutral density (ND) filters (OD 0.1-2.5) and a set of high-transmission quartz glass plates (a bare quartz glass plate and antireflective-coated quartz glass plates), the collection consisting of 20 artifacts in total. The luminous transmittance values of the reference artifacts had been calibrated traceable to the KRISS spectral transmittance scale, which ranges from 0.2 % to 99.5 %. The transmissometer to be calibrated typically consists of a loosely collimated light source based on a white LED (CCT ~5000 K) and a luminous intensity detector with a CIE 1924 V(${\lambda}$) spectral response. As a result of calibration, we obtained the MOR error and its uncertainty for the transmissometer in 20 m - 40 km of MOR. Based on the results, we investigated the applicability of the calibration method and the conformity of the transmissometer to the ICAO's (International Civil Aviation Organization) accuracy requirement for meteorological visibility measurement. We expect that this work will establish the standard procedure for the SI-traceable calibration of a transmissometer.
Journal of Korean Society of Disaster and Security
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v.14
no.2
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pp.13-23
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2021
This study intended to assess the reliability of topographic data using satellite imaging data. The topographical data using actual instrumentation data and satellite image data were established and applied to the rainfall-leak model, S-RAT, and the topographical data and outflow data were compared and analyzed. The actual measurement data were collected from the Water Resources Management Information System (WAMIS), and satellite image data were collected from MODIS observation sensors mounted on Terra satellites. The areas subject to analysis were selected for two rivers with more than 80% mountainous areas in the Han River basin and one river basin with more than 7% urban areas. According to the analysis, the difference between instrumentation data and satellite image data was up to 50% for peak floods and up to 17% for flood totals in rivers with high mountains, but up to 13% for peak floods and up to 4% for flood totals. The biggest difference in the video data is Landuse, which shows that MODIS satellite images tend to be recognized as cities up to 60% or more in urban streams compared to WAMIS instrumentation data, but MODIS satellite images are found to be less than 5% error in forest areas.
This study suggests a novel approach of estimating stream flow discharge using the Synthetic Aperture Radar (SAR) images taken from 2015 to 2017 by European Space Agency Sentinel-1 satellite. Fifteen small to medium sized rivers in the Han River basin were selected as study area, and the SAR satellite images and flow data from water level and flow observation system operated by the Korea Institute of Hydrological Survey were used for model construction. First, we apply the histogram matching technique to 12 SAR images that have undergone various preprocessing processes for error correction to make the brightness distribution of the images the same. Then, the flow estimation model was constructed by deriving the relationship between the area of the stream water body extracted using the threshold classification method and the in-situ flow data. As a result, we could construct a power function type flow estimation model at the fourteen study areas except for one station. The minimum, the mean, and the maximum coefficient of determination ($R^2$) of the models of at fourteen study areas were 0.30, 0.80, and 0.99, respectively.
Rainfall is one of the most important meteorological variables in meteorology, agriculture, hydrology, natural disaster, construction, and architecture. Recently, satellite remote sensing is essential to the accurate detection, estimation, and prediction of rainfall. In this study, the accuracy of Integrated Multi-satellite Retrievals for GPM (IMERG) product, a composite rainfall information based on Global Precipitation Measurement (GPM) satellite was evaluated with ground observation data in the inland of Korea. The Automatic Weather Station (AWS)-based rainfall measurement data were used for validation. The IMERG and AWS rainfall data were collocated and compared during one year from January 1, 2016 to December 31, 2016. The coastal regions and islands were also evaluated irrespective of the well-known uncertainty of satellite-based rainfall data. Consequently, the IMERG data showed a high correlation (0.95) and low error statistics of Bias (15.08 mm/mon) and RMSE (30.32 mm/mon) in comparison to AWS observations. In coastal regions and islands, the IMERG data have a high correlation more than 0.7 as well as inland regions, and the reliability of IMERG data was verified as rainfall data.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.37
no.4
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pp.233-242
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2019
ZHD (Zenith Hydrostatic Delay) model is important parameter in estimating of GNSS (Global Navigation Satellite System) PWV (Precipitable Water Vapor) along with weighted mean temperature. The ZWD (Zenith Wet Delay) is tend to accumulate the ZHD error, so that biases from ZHD will be affected on the precision of GNSS PWV. In this paper, we compared the accuracy of GNSS PWV with radiosonde PWV using three ZHD models, such as Saastamoinen, Hopfield, and Black. Also, we adopted the KWMT (Korean Weighted Mean Temperature) model and the mean temperature which was observed by radiosonde on the retrieval processing of GNSS PWV. To this end, GNSS observation data during one year were processed to produce PWVs from a total of 5 GNSS permanent stations in Korea, and the GNSS PWVs were compared with radiosonde PWVs for the evaluating of biases. The PWV biases using mean temperature estimated by the KWMT model are smaller than radiosonde mean temperature. Also, we could confirm the result that the Saastamoinen ZHD which is most used in the GNSS meteorology is not valid in South Korea, because it cannot be exclude the possibility of biases by latitude or height of GNSS station.
A statistical downscaling method was adopted in order to establish the high-resolution wave prediction system in the East Sea coastal area. This system used forecast data from the Global Wave Watch (GWW) model, and the East Sea and Busan Coastal Wave Watch (CWW) model operated by the Korea Meteorological Administration (KMA). We used the CWW forecast data until three days and the GWW forecast data from three to seven days to implement the statistical downscaling method (inverse distance weight interpolation and conditional merge). The two-dimensional and station wave heights as well as sea surface wind speed from the high-resolution coastal prediction system were verified with statistical analysis, using an initial analysis field and oceanic observation with buoys carried out by the KMA and the Korea Hydrographic and Oceanographic Agency (KHOA). Similar to the predictive performance of the GWW and the CWW data, the system has a high predictive performance at the initial stages that decreased gradually with forecast time. As a result, during the entire prediction period, the correlation coefficient and root mean square error of the predicted wave heights improved from 0.46 and 0.34 m to 0.6 and 0.28 m before and after applying the statistical downscaling method.
This study derived spectral Lambertian Equivalent Reflectance (LER) over East Asia from the observations of Ozone Monitoring Instrument (OMI) onboard polar-orbit satellite Aura. The climatological (October 2004-September 2007) LER values were compared with the surface reflectance products of OMI or MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) in terms of the atmosphere-environment variables as follows: wavelength (UV, visible), surface properties (land, ocean), and cloud filtering. Four kinds of LER outputs in the UV and visible region (328-500 nm) were retrieved based on the averages of lowest (1, 5, and 10%) surface reflectance values as well as the minimum reflectance. The average of the lowest 10% among them was in best agreement with the OMI product: correlation coefficient (0.88), RMSE (1.0%) and mean bias (-0.3%). The 10% average and OMI LER values over ocean were 2% larger in UV than in visible, while the values over land were 1% smaller. The LER variability on the wavelength and surface property was highest (~3%) in the condition of both land and visible, particularly in the ice-cap and desert regions. The minimum reflectance values over the oceanic and inland sample areas overestimated the MODIS product by 1.4%. This high-resolution MODIS observations were effective in removing cloud contamination. The relative errors of the 10% average to MODIS were smaller (-0.6%) over ocean but larger (1.5%) over land than those of the OMI product to MODIS. The reduced relative error in the OMI product over land may result from additional cloud filtering using the Landsat data. This study will be useful when retrieveing the surface reflectance from geostationary-orbit environmental satellite (e.g., Geostationary Environment Monitoring Spectrometer; GEMS).
Service-Learning (S-L) is an experiential learning-based teaching-learning method that connects students with curriculum and school-based community service and raises students' academic ability and social responsibility awareness through the value of 'reflection' and 'reciprocity'. This study analyzed the case of S-L course of 'History of Science and Inquire Activity' for pre-service science teachers (PSTs). The S-L lectures linked to the subjects of the History of Science were conducted in terms of three stages (Preparation-Implementation-Evaluation), and S-L classes were conducted in three schools five times. The educational effects of S-L lectures were analyzed by collecting questionnaires, class observation and self-reported reflection diary. The PSTs were able to understand the school realities and improve the teaching abilities and pedagogic content knowledge through educational service activities. The PSTs who participated in the S-L course had hard time due to excessive learning time, the difficulty of preparing the class, the fear of the class, and trial and error. Nonetheless, most of the students responded that they were very satisfied (4.68) with the S-L lecture, and that they could develop self-efficacy for their future teaching career thank to this learning experience.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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