Land surface Temperature (LST) is a very useful surface parameter for the wide range of applications, such as agriculture, numerical and climate modelling community. Whereas operational observation of LST is far from the needs of application community in the spatial Itemporal resolution and accuracy. So, we developed split-window type LST retrieval algorithm to estimate the LST from MTSAT-IR data. The coefficients of split-window algorithm were obtained by means of a statistical regression analysis from the radiative transfer simulations using MODTRAN 4 for wide range of atmospheric profiles, satellite zenith angle and lapse rate conditions including the surface inversions. The sensitivity analysis showed that the LST algorithm reproduces the LST with a reasonable quality. However, the LST algorithm overestimates and underestimates for the strong surface inversion and superadiabatic conditions especially for the warm temperature, respectively. And the performance of LST algorithms is superior when satellite zenith angle is small. The accuracy of the retrieved LST has been evaluated with the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) LST data. The validation results showed that the correlation coefficients and RMSE are about 0.83${\sim}$0.98 and 1.38${\sim}$4.06, respectively. And the quality of LST is significantly better during night and winter time than during day and summer. The validation results showed that the LST retrieval algorithm could be used for the operational retrieval of LST from MTSAT-IR and COMS(Communication, Ocean and Meteorological Satellite) data with some modifications.
Journal of Satellite, Information and Communications
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v.1
no.2
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pp.32-37
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2006
ETRI has been developing the Ka-band Antenna subsystem for COMS(Communications, Ocean, and Meteorological Satellite) which will be launched at the end of 2008. The antenna subsystem employs the two parts: East Panel and West panel of spacecraft. ETRI in cooperation with domestic companies are under design phase for the antenna subsystem development. This paper focuses in the Ka-band reflector pointing error analysis to verify the antenna subsystem performance specification, especially EOC gain variation etc. The analysis performed is that induced by reflector surface deformation as a result of thermo elastic distortion. Beam pattern variations are verified by the use TICRA
To obtain a stable energy supply and manage PhotoVoltaic (PV) systems efficiently, satellite imagery methods are being developed to estimate the solar PV potential. This study analyzed trends in the use of satellite imagery in solar PV and solar irradiation estimation technology. The imaging technology is used to produce solar energy resource maps. The trend analysis showed that the level of solar PV technology in Korea is 30% below that of advanced countries. It is impossible to raise such low-level technologies to the levels of advanced countries quickly. Intensive research and development is the only way to achieve the 80% technology level of advanced countries. The information produced in this process can contribute to the management of solar power plants. A valid technology development strategy would be to obtain effective data that can be used for fieldwork. Such data can be produced by estimating solar irradiation very accurately with several-hundred-meter resolution using Communication, Ocean, and Meteorological Satellites (COMS) and next-generation GEO-KOMPSAT 2A, developing core technologies for short- and medium-term irradiation prediction, and developing technologies for estimating the solar PV potential.
Jang, Sang Min;Yoon, Sun Kwon;Park, Kyung Won;Yhang, Yoo Bin
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.226-226
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2016
최근 이상기상현상과 기후변화로 인하여 국지적인 집중호우의 빈도 및 규모가 증가하고 있으며, 이로 인한 돌발 홍수피해가 증가하고 있다. 이러한 홍수 피해를 줄이기 위해서는 정확도가 우수한 초단시간(1~2시간 이내) 예측 강우량 정보가 필요하다. 본 연구에서는 집중호우에 대한 초단시간예보 및 실황 예측을 위해 시공간적으로 고해상도 자료를 제공할 수 있는 기상레이더 강우자료와 위성영상 자료를 결합하여 초단기 강수 예측기법 개발 연구를 수행하였다. 또한 기상레이더 강우량은 지상강우관측에 비해 정확성이 낮고, 많은 불확실성을 포함하고 있으므로, 위성영상에서 산출되는 강우자료와 결합하여 강우추정의 정확도를 개선하고자 하였다. 레이더 볼륨자료에서 반사도 자료를 추출하여, 1.5km CAPPI(Constant Altitude Plan Position Indicator) 자료를 생성하고, 반사도 CAPPI 자료의 패턴 상관분석을 통하여 강우시스템의 최적 이동벡터를 산출하였다. 또한 이동벡터를 고려하여 시공간적으로 외삽하여 강우이동 예측 모델을 개발하고, 초기자료로 레이더와 천리안 위성(Communication, Ocean and Meteorological Satellite, COMS) 영상자료에서 생성되는 강우자료를 결합한 강수장 자료를 이용하여 강수 예측장을 생성하였다. 레이더-위성 결합 초단기 강우예측 모델의 정확성 검증을 위하여 2014년 8월 25일 부산 및 영남 지역에 발생한 집중호우 사례에 대하여 지상기상자동관측시스템(Automatic Weather System, AWS) 강우 측정 결과를 비교 분석 하였으며, 그 적용 가능성을 검증하였다. 초단기 강우예측 분석 결과 지상강우자료와의 오차가 발생하나, 추후 여러 통계적 후처리 과정을 통하여 그 성능이 개선될 것으로 보이며, 보다 정확한 강우량 예측을 위해서는 지속적인 알고리즘 개선 및 모형의 검 보정이 필요할 것으로 사료된다.
The purpose of this study focuses on the prediction time and location of turning-point of typhoon tracks using the water vapor images of Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS) which has a very short observation interval. It targets a more accurate prediction of turning-point of typhoon tracks through the relationship between dry slot and northern/southern oscillations of jet stream. Jet stream moves by the position of jet streak and the ${\upsilon}$-component velocity of geostrophic wind. If the ${\upsilon}$-component of geostrophic wind gets stronger toward south, jet stream develops into a circular jet. In that condition, dry slot in satellite water vapor imagery extends toward south, and typhoon track turns as the distance of curved moisture band (CMB) gets narrowed down. If the interval of CMB is below $15^{\circ}$ of latitude, the typhoon track is turning toward north or northeast within 24 hours. As a result, typhoon track showed that when dry slot position was located less than $32^{\circ}N$, typhoon turned its track at $20-23^{\circ}N$ ($1^{th}$ Kong-Rey 2007 and $17^{th}$ Jelawt at 2012), and when in $35^{\circ}N$ above, it turned at $27^{\circ}N$ ($4^{th}$ Man-yi 2007).
The empirical/statistical models to estimate the ground Particulate Matter ($PM_{2.5}$) concentration from Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) Aerosol Optical Depth (AOD) product were developed and analyzed for the period of 2015 in Seoul, South Korea. In the model construction of AOD-$PM_{2.5}$, two vertical correction methods using the planetary boundary layer height and the vertical ratio of aerosol, and humidity correction method using the hygroscopic growth factor were applied to respective models. The vertical correction for AOD and humidity correction for $PM_{2.5}$ concentration played an important role in improving accuracy of overall estimation. The multiple linear regression (MLR) models with additional meteorological factors (wind speed, visibility, and air temperature) affecting AOD and $PM_{2.5}$ relationships were constructed for the whole year and each season. As a result, determination coefficients of MLR models were significantly increased, compared to those of empirical models. In this study, we analyzed the seasonal, monthly and diurnal characteristics of AOD-$PM_{2.5}$model. when the MLR model is seasonally constructed, underestimation tendency in high $PM_{2.5}$ cases for the whole year were improved. The monthly and diurnal patterns of observed $PM_{2.5}$ and estimated $PM_{2.5}$ were similar. The results of this study, which estimates surface $PM_{2.5}$ concentration using geostationary satellite AOD, are expected to be applicable to the future GK-2A and GK-2B.
Insolation is an major indicator variable that can serve as an energy source in earth system. It is important to monitor insolation content using remote sensing to evaluate the potential of solar energy. In this study, we performed sensitivity analysis of observed frequency on daily composite insolation over the Korean peninsula. We estimated INS through the channel data of Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS) and Cloud Mask which have temporal resolution of 1 and 3 hours. We performed Hemispherical Integration by spatial resolution for meaning whole sky. And we performed daily composite insolation. And then we compared the accuracy of estimated COMS insolation data with pyranometer data from 37 points. As a result, there was no great sensitivity in the daily composite INS by observed frequency of satellite that accuracy of the calculated insolation at 1 hour interval was $28.6401W/m^2$ and 3 hours interval was $30.4960W/m^2$. However, there was a great difference in the space distribution of two other INS data by observed frequency of clouds. So, we performed sensitivity analysis with observed frequency of clouds and distinction between the two other INS data. Consequently, there was showed sensitivity up to $19.4392W/m^2$.
Kim, Jae-Gwan;Lee, Byeong-Il;Park, Yeong-Won;Son, Seung-Hui
The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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v.37
no.1
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pp.94.1-94.1
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2012
천리안위성은 우리나라 최초의 정지궤도복합위성(COMS: Communication, Ocean, and Meteorological Satellite)으로 2010년 6월 27일, 남미 기아나 쿠루기지에서 아리안-5 로켓에 의해 발사된 후 동경 128.2도, 적도 상공 약 35,800 km 고도의 정지궤도에 안착되었다. 이 후 궤도상시험 기간과 안정화 기간을 거쳐 2011년 4월 1일, 기상청은 위성자료 서비스를 시작하였다. 천리안위성의 기상영상기는 한반도 주변의 기상변화와 전 지구적 기후 변화 및 대기 운동을 감시하기 위해 실시간 관측 및 전송 시스템을 갖춘 탑재체이다. 이 기상영상기는 하루 8번의 지구 반면 영역과 각각 80번 내외의 북반구 및 한반도 영역을 관측하며, 이 자료는 지상에서 복사보정과 기하보정을 거친 후 위성을 통해 다시 사용자에게 배포된다. 천리안위성 기상영상기는 쉼 없이 관측하고, 일정 시간 이내에 그 자료를 배포해야 한다. 이러한 자료서비스는 운영시스템의 장애나 자연현상에 의한 자료 미수신 혹은 미처리가 발생할 경우 운영 결과 및 성과에 영향을 미친다. 이와 같은 장애에 대비해 국가기상위성센터는 이중화된 시스템을 구축했으며, 자료 백업 부기관으로서 한국항공우주연구원과의 사이트 이중화도 시행하고 있다. 그러나 정지궤도에 있는 위성과 태양 및 지구의 역학적인 관계에 따라 태양 전파 잡음의 영향인 태양간섭과, 위성 태양전지판 충전 장애를 일으킬 수 있는 위성식, 그리고 위성 자정 주변에 발생할 수 있는 태양광 침입 및 산란광 영향 등은 미리 예측되어야 하며, 이 시기 운영 방안 마련과 사용자 공지 등의 조치가 수반되어야 한다. 국가기상위성센터는 춘 추분 시기에 발생하는 이러한 태양 영향을 예측하고 검증했으며, 이 시기 위성 및 지상국의 효율적인 운영방안을 마련하였다.
Yoo, Jung-Moon;Jeong, Myeong-Jae;Lee, Kyu-Tae;Kim, Jhoon;Ho, Chang-Hoi;Ahn, Myoung-Hwan;Hur, Young-Min;Rhee, Ju-Eun;Yoo, Hye-Lim;Chung, Chu-Yong;Shin, In-Chul;Choi, Yong-Sang;Kim, Young Mi
Journal of the Korean earth science society
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v.28
no.3
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pp.298-310
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2007
Intercomparison between eight radiative transfer codes used for the studies of COMS (Communications, Ocean, and Meteorological Satellite) in Korea was performed under pure molecular, i.e., Rayleigh atmospheres in four shortwave fluxes: 1) direct solar irradiance at the surface, 2) diffuse irradiance at the surface, 3) diffuse upward flux at the surface, and 4) diffuse upward flux at the top of the atmosphere. The result (hereafter called the H15) from Halthore et al.'s study (2005) which intercompared and averaged 15 codes was used as a benchmark to examine the COMS models. Uncertainty of the seven COMS models except STREAMER was ${\pm}4%$ with respect to the H15, comparable with ${\pm}3%$ of Halthore et al.'s (2005). The uncertainty increased under a large $SZA=75^{\circ}$. The SBDART model generally agreed with the H15 better than the 6S model, but both models in the shortwave infrared region were equally good. The direct solar irradiance fluxes at the surface, computed by the SBDARTs of four different users, were different showing a relative error of 1.4% $(12.1Wm^{-2})$. This reason was partially due to differently installing the wavelength resolution in the flux integration. This study may be useful for selecting the optimum model in the shortwave region.
We improved the Land Surface Emissivity (LSE) data (Kongju National University LSE v.2: KNULSE_v2) over the Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS) observation region using recent(2009-2012) Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) data. The surface emissivity was derived using the Vegetation Cover Method (VCM) based on the assumption that the pixel is only composed of ground and vegetation. The main issues addressed in this study are as follows: 1) the impacts of snow cover are included using Normalized Difference Snow Index (NDSI) data, 2) the number of channels is extended from two (11, 12 ${\mu}m$) to four channels (3.7, 8.7, 11, 12 ${\mu}m$), 3) the land cover map data is also updated using the optimized remapping of the five state-of-the-art land cover maps, and 4) the latest look-up table for the emissivity of land surface according to the land cover is used. The updated emissivity data showed a strong seasonal variation with high and low values for the summer and winter, respectively. However, the surface emissivity over the desert or evergreen tree areas showed a relatively weak seasonal variation irrespective of the channels. The snow cover generally increases the emissivity of 3.7, 8.7, and 11 ${\mu}m$ but decreases that of 12 ${\mu}m$. As the results show, the pattern correlation between the updated emissivity data and the MODIS LSE data is clearly increased for the winter season, in particular, the 11 ${\mu}m$. However, the differences between the two emissivity data are slightly increased with a maximum increase in the 3.7 ${\mu}m$. The emissivity data updated in this study can be used for the improvement of accuracy of land surface temperature derived from the infrared channel data of COMS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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