We have investigated the optical properties of the global haze on Titan from spectra recorded between 7100 and $9200{\AA}$, where $CH_4$ absorption bands of various intensities occur. The Titan spectra were obtained on Feb. 23, 2005 (UT), near the times of the Cassini T3 flyby and Huygens probe, using an optical echelle spectrograph (BOES) on the 1.8-m telescope at Bohyunsan Observatory in Korea. In order to derive the optical properties of the haze as a function of altitude, we developed an inversion radiative-transfer program using an atmospheric model of Titan and laboratory $CH_4$ absorption coefficients available from the literature. The derived extinction coefficients of the haze increase toward the surface, and the coefficients at shorter wavelengths are greater than those at longer wavelengths for the 30 - 120 km altitude range, indicating that the Titanian haze becomes optically thin toward the longer wavelength range. Total optical depths of the haze are estimated to be 1.4 and 1.2 for the 7270 - $7360{\AA}$ and 8940 - $9150{\AA}$ ranges, respectively. Based on the Huygens/DISR data set, Tomasko et al. (2005) reported total optical depths of 2.5 - 3.5 at $8290{\AA}$, depending on the assumed fractal aggregate particle model. The total optical depths based on our results are smaller than those of Tomasko et al., but they partially overlap with their results if we consider a large uncertainty from possible variations of the $CH_4$ mixing ratio over Titan's disk. We also derived the single scattering albedo of the haze particles as a function of altitude: it is less than 0.5 at altitudes higher than ${\sim}150\;km$, and approaches 1.0 toward the surface. This behavior suggests that, at altitudes above ${\sim}150\;km$, the average particle radius is smaller than the wavelengths, whereas near the surface, it becomes comparable or greater.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.18
no.3
s.118
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pp.334-340
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2007
The prediction for vegetation attenuation using the RET model recommended in the ITU-R requires six RET input parameters. Among these, 4 parameters are related to the scattering characteristics of vegetation. To extract these parameters, two methods can be used. One is to extract the parameters by curve fitting of the measured vegetation-attenuation curve with the RET prediction model, and the other is to use the additional phase function measurement data. In the former method, fitting is quite complex and it does not result in the unique results in some cases. In addition, the extracted parameters lack the physical meaning as well. Thus, in this paper, the measurement method of phase function, and the method of extracting the RET model parameters which lead to more accurate and physically more meaningful results are presented. The extracted RET model parameters are also presented. The RET modeling method, measurement data, and the extracted RET model parameters presented in this paper were submitted to the ITU-R meeting in 2006, and adapted for ITU-R report and recommendation P.833.
Lee, Byung Hwa;Kim, Jin Ho;Kim, Gyu Bo;Kim, Seng Mo;Jeon, Chung Hwan
Journal of Energy Engineering
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v.23
no.2
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pp.42-48
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2014
Soot and tar which were derived from combustion or pyrolysis processes in Puverized Coal(PC) furnace or boiler have been significantly dealing in a radiative heat transfer and an additional source of NOx. Furthermore, the increasing for the use of a coal with low caloric value gives rise to a lot of tar-soot yield and LOI in a recycled ash for using cement materials. So, the ash with higher tar-soot yield and LOI can not recycle due to decreased strength of concrete. In this study, tar-soot yields and flame structures were investigated using the LFR for a blending combustion with bituminous coal and sub-bituminous coal. Also, The investigation were conducted as each single coals and blending ratio. The coals are used in a doestic power plant. In the experimental results, sub-bituminous coal with high volatile contents shows longer soot cloud length than bituminous coal, but overall flame length was shorter than bituminous coal. Tar-soot yields of sub-bituminous coal is lower than those of bituminous coal. Combustion characteristics are different between single coal and blended coal. Therefore, finding an optimal coal blending ratio according to coal rank effects on tar-soot yields.
Kim, Jung-Gun;Sohn, Byung-Ju;Chung, Eui-Seok;Chun, Hyoung-Wook;Suh, Ae-Sook;Kim, Kum-Lan;Oh, Mi-Lim
Korean Journal of Remote Sensing
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v.24
no.6
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pp.535-549
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2008
Vicarious calibration for the satellite sensor relies on simulated TOA (Top-of-Atmosphere) radiances over various targets. In this study, TOA visible radiance was calculated over ocean targets which are located in five different regions over the Indian and Pacific ocean, and its possible use for the satellite sensor calibration was examined. TOA radiances are simulated with the 6S radiative transfer model for the comparison with MODIS/Terra and SeaWiFS measurements. Geometric angles and sensor characteristics of the reference satellites were taken into account for the simulation. AOT (Aerosol Optical Thickness) from MODIS/Terra, pigment concentrations from Sea WiFS, and ozone amount from OMI measurements were used as inputs to the model. Other atmospheric input parameters such as surface wind and total column water vapor were taken from NCEP/NCAR reanalysis data. The 5-day averaged radiances over all targets show that the percent differences between simulated and observed radiances are within about ${\pm}5%$ in year 2005, indicating that the calculated radiances are in good agreement with satellite measurements. It has also been shown that the algorithm can produce the SeaWiFS radiances within about ${\pm}5%$ uncertainty range. It has been suggested that the algorithm can be used as a tool for calibrating the VIS bands within about 5% uncertainty range.
The Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) on board the Communication Ocean Meteorological Satellite (COMS), the first geostationary ocean color sensor, requires accurate atmospheric correction since its eight bands are also affected by atmospheric constituents such as gases, molecules and atmospheric aerosols. Unlike gases and molecules in the atmosphere, aerosols can interact with sunlight by complex scattering and absorption properties. For the purpose of qualified ocean remote sensing, understanding of aerosol-radiation interactions is needed. In this study, we show micro-physical and optical properties of aerosols using the Optical Property of Aerosol and Cloud (OPAC) aerosol models. Aerosol optical properties, then, were used to analysis the relationship between theoretical satellite measured radiation from radiative transfer calculations and aerosol optical thickness (AOT) under various environments (aerosol type and loadings). It is found that the choice of aerosol type makes little different in AOT retrieval for AOT<0.2. Otherwise AOT differences between true and retrieved increase as AOT increases. Furthermore, the differences between the AOT and angstrom exponent from standard algorithms and this study, and the comparison with ground based sunphotometer observations are investigated. Over the northeast Asian region, these comparisons suggest that spatially averaged mean AOT retrieved from this study is much better than from standard ocean color algorithm. Finally, these results will be useful for aerosol retrieval or atmospheric correction of COMS/GOCI data processing.
The satellite visible data have been successfully applied to study the ocean color. Another ocean color sensor, the Ocean Scanning Multi-spectral Imager (OSMI) on the Korea Multi-Purpose Satellite (KOMPSAT) will be launched in 1999. In order to understand the characteristics of future OSMI images, we have first discussed the simulation models and procedures in detail, and produced typical patterns of radiances at visible bands by using radiative transfer models. The various simulated images of full satellite passes and Korean local areas for different seasons, water types, and the satellite crossing equator time (CET) are presented to illustrate the distribution of each component of radiance (i.e., aerosol scattering, Rayleigh scattering, sun glitter, water-leaving radiance, and total radiance). A method to evaluate the image quality and availability is then developed by using the characteristics of image defined as the Complex Signal Noise Ratio (CSNR). Meanwhile, a series of CSNR images are generated from the simulated radiance components for different cases, which can be used to evaluate the quality and availability of OSMI images before the KOMPSAT will be placed in orbit. Finally, the quality and availability of OSMI images are quantitatively analyzed by the simulated CSNR image. It is hoped that the results would be useful to all scientists who are in charge of OSMI mission and to those who plan to use the data from OSMI.
In advance of launch, simulated radiances of the Ocean Scanning Multispectral Imager (OSMI) will be very useful to guess the real imagery of OSMI and to prepare for data processing of OSMI. The data processing system for OSMI which is one of sensors aboard Korea Multi-Purpose Satellite (KOMPSAT) scheduled for launch in 1999 is developed based on the SeaWiFS Data Analysis System (SeaDAS). Simulation of radiances requires information on the spectral band, orbital and scanning characteristics of the OSMI and KOMPSAT spacecraft. This paper also describes a method to create simulated radiances of the OSMI over the oceans. Our method for constructing a simulated OSMI imagery is to propagate a KOMPSAT orbit over a field of Coastal Zone Color Scanner (CZCS) pigment concentrations and to use the values and atmospheric components for calculation of total radiances. A modified Brouwer-Lyddane model with drag was used for the realistic orbit prediction, the CZCS pigment concentrations were used to compute water-leaving radiances, and a variety of radiative transfer models were used to calculate atmospheric contributions to total radiances detected by OSMI. Imagery of the simulated OSMI radiances for 412, 443, 490, 555, 765, 865nm was obtained. As expected, water-leaving radiances were only a small fraction (below 10%) of total radiances and sun glint contaminations were observed near the solar declination. Therefore, atmospheric correction is critical in the calculation of pigment concentration from total radiances. Because the imagery near the sun's glitter pattern is virtually useless and must be discarded, more advanced data collection planning will be required to succeed in the mission of OSMI which is consistent monitoring of global oceans during three year mission lifetime.
In this study the retrieval algorithms have been developed to retrieve total precipitable water (TPW) from Terra/Aqua Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) infrared measurements using a physical iterative retrieval method and a split-window technique over East Asia. Retrieved results from these algorithms were validated against Defense Meteorological Satellite Program (DMSP) Special Sensor Microwave/Imager (SSM/I) over ocean and radiosonde observation over land and were analyzed for investigating the key factors affecting the accuracy of results and physical processes of retrieval methods. Atmospheric profiles from Regional Data Assimilation and Prediction System (RDAPS), which produces analysis and prediction field of atmospheric variables over East Asia, were used as first-guess profiles for the physical retrieval algorithm. We used RTTOV-7 radiative transfer model to calculate the upwelling radiance at the top of the atmosphere. For the split-window technique, regression coefficients were obtained by relating the calculated brightness temperature to the paired radiosonde-estimated TPW. Physically retrieved TPWs were validated against SSM/I and radiosonde observations for 14 cases in August and December 2004 and results showed that the physical method improves the accuracy of TPW with smaller bias in comparison to TPWs of RDAPS data, MODIS products, and TPWs from split-window technique. Although physical iterative retrieval can reduce the bias of first-guess profiles and bring in more accurate TPWs, the retrieved results show the dependency upon initial guess fields. It is thought that the dependency is due to the fact that the water vapor absorption channels used in this study may not reflect moisture features in particular near surface.
Leaf area index (LAI) provides valuable information necessary for sustainable and effective management of forests. Although global high resolution LAI data are provided by European Space Agency using Sentinel-2 satellite images, they have not considered forest characteristics in model development and have not been evaluated for various forest ecosystems in South Korea. In this study, we proposed a LAI estimation model combining machine learning and the PROSAIL radiative transfer model using Sentinel-2 satellite data over a local forest area in South Korea. LAI-2200C was used to measure in situ LAI data. The proposed LAI estimation model was compared to the existing Sentinel-2 LAI product. The results showed that the proposed model outperformed the existing Sentinel-2 LAI product, yielding a difference of bias ~ 0.97 and a difference of root-mean-square-error ~ 0.81 on average, respectively, which improved the underestimation of the existing product. The proposed LAI estimation model provided promising results, implying its use for effective LAI estimation over forests in South Korea.
Kim, Boram;Shin, Inchul;Chung, Chu-Yong;Cheong, Seonghoon
Korean Journal of Remote Sensing
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v.34
no.6_1
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pp.1101-1117
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2018
The clear sky radiance (CSR) is one of the baseline products of the Himawari-8 which was launched on October, 2014. The CSR contributes to numerical weather prediction (NWP) accuracy through the data assimilation; especially water vapor channel CSR has good impact on the forecast in high level atmosphere. The focus of this study is the quality analysis of the CSR of the Himawari-8 geostationary satellite. We used the operational CSR (or clear sky brightness temperature) products in JMA (Japan Meteorological Agency) as observation data; for a background field, we employed the CSR simulated using the Radiative Transfer for TOVS (RTTOV) with the atmospheric state from the global model of KMA (Korea Meteorological Administration). We investigated data characteristics and analyzed observation minus background statistics of each channel with respect to regional and seasonal variability. Overall results for the analysis period showed that the water vapor channels (6.2, 6.9, and $7.3{\mu}m$) had a positive mean bias where as the window channels(10.4, 11.2, and $12.4{\mu}m$) had a negative mean bias. The magnitude of biases and Uncertainty result varied with the regional and the seasonal conditions, thus these should be taken into account when using CSR data. This study is helpful for the pre-processing of Himawari-8/Advanced Himawari Imager (AHI) CSR data assimilation. Furthermore, this study also can contribute to preparing for the utilization of products from the Geo-Kompsat-2A (GK-2A), which will be launched in 2018 by the National Meteorological Satellite Center (NMSC) of KMA.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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