Microwave Radiometry is the spectral measurement of eleclromagnetic radiation at frequency bands in the microwave region. One particular application of Microwave Radiometry is for analyzing temperature difffrentials of inside of human body to detect and diagnose pathologic conditions in which the temperature differentials are related with the symptoms of certain diseases. To accomplish this aim, we propose a new calibration method for estimating subcutaneous temperature by Microwave Radiometer and we also suggest a tumor-imitator phantom structure for simulating heat diffusion propagated by tissues around tumors to evaluate the discernment of brighuless temperature difffrentials.
The passive open-path Fourier-Transform-Infrared system was implemented for the toxic gas monitoring. Noise Equivalent Differential Temperature(NEDT) was investigated as a system performance evaluation figure and analyzed numerically with the designed parameters. Calculated NEDT was compared with the experimental value in the wavelength region of $700{\sim}1400cm^{-1}^$. The minimum detectable gas concentration was estimated from the obtained NEDT at the absorption wavelength of $SF_6$.
본 연구에서는 Landsat TM을 이용하여 연안해역의 수질을 모니터링하기 위해 현장에서 조사된 수중광학 측정자료를 Landsat TM 밴드에 적용하여 Landsat TM 밴드비율 알고리듬을 구성하였다. 수중광학 측정장치인 PRR(profiling reflectance radiometer)을 이용하여 획득된 수중 광 반사도를 Landsat TM 밴드 폭으로 보정한 후 현장에서 실측된 피그먼트와 통계적으로 분석하여 관계식을 도출하였다. 수중 광 반사도를 TM 밴드 1과 밴드 2 의 비율에 의한 알고리듬으로 구성하여 $Y=3.8352{\times}(R(band\;1)/R(band\;2))^{-2.1978}$ ($R^2$=0.7069)과 같은 관계식을 도출하였고, 밴드 1과 밴드 3의 비율에 의한 반사도와 피그먼트의 관계는 $Y=23.288{\times}(R(band\;1)/R(band\;3))^{-1.5243}$ ($R^2$=0.8062) 이다. 수면 위로 올라오는 광량과 TM의 레이디언스 값을 각각 구하여 대기효과 중의 Rayleigh 산란과 Mie 산란에 의한 대기중의 잡음비율을 파악하였으며, 연안해역의 조사지점에서 80% 이상의 대기잡음이 있음을 제시하였다. 본 연구에서 도출된 수중 광 알고리듬을 Landsat TM에서 수신된 영상신호에 적용하여 시화호와 연안해역의 수질을 정량적으로 분석하기 위해서는 수중 구성 성분들의 수중 광학 특성을 고려한 수중 알고리듬의 보정과 대기중의 잡음을 효율적으로 제거할 수 있는 대기보정기법의 적용이 요구된다.
극궤도 기상위성 NOAA-9호의 AVHRR Channel 4 영상 data로부터 해수면온도(SST)를 산출하는 과정을 기상연구소의 위성수신 시스템에 맞도록 개발하였다. 위성의 Ascending node를 기준으로 영상좌표와 SST용 Mercator 지도 좌표변환용 Table 을 만 들고 10 km $\times$ 10 km의 Sample로 SST용 영상을 제작하였다. 또, 위성측기의 복사보 정 (Radiometric Calibration) 과정과 적외선 CH 4 인 10.5 ~ 11.5 $\mu\textrm{m}$의 복사를 온도로 변환 (Radiance-To-Temperature Conversion)하는 LUT(Look Up Table)의 작성 및 SST 출력과정을 제작하였다.
본 논문에서는 3단형 과학관측로켓(KSR-III)에 탑재될 과학탑재부 시스템에 대하여 기술하였다. 과학탑재부에는 크게 오존측정기, 이온층 전자측정기, 대기광도계, 자력계 등이 있으며 선별적으로 탑재되어 한반도 상공의 고층 대기 상태에 대한 연구를 수행할 예정이다. 오존측정기는 한반도 상공의 오존 기둥 밀도를 측정하며 전자측정기는 이온층의 전자밀도와 전자온도를 측정한다. 대기광도계는 중간권의 대기광을 측정하며 자력계는 로켓 자세정보와 로켓이 비행하는 고도에서의 자기장 섭동량을 측정한다. 탑재체들은 현재 개발이 완료된 상태이며 지상 보정 실험도 수행하였으며 각종 환경시험을 통과하였다.
대기 중의 가강수량은 시 공간적 변동이 크기 때문에 여러 시스템을 이용한 관측이 이루어지고 있다. 이 연구에서는 GNSS 시스템인 GPS와 GLONASS의 신호를 각각 그리고 통합 이용하여 가강수량을 산출하고 다른 관측시스템의 측정값과 상호비교하여 정확도를 검증하였다. 비교 관측시스템으로 라디오존데와 마이크로파 복사계를 이용하였고 세 개의 시스템은 동일한 장소에 설치되어 있어 상호간의 비교 및 관측값 특성을 분석하는데 용이하였다. 각 시스템 별로 측정한 가강수량은 평균 0.6mm-3.4mm 차이를 보였고 표준편차는 1.0mm-3.8mm로 나타났다. GNSS 측정값이 다른 두 시스템의 측정값에 비해 상대적으로 큰 차이를 보였는데 이는 실험에 사용된 GNSS 안테나가 국제적으로 제공되는 안테나 위상중심변동 모델 테이블에 존재하지 않는 모델이었기 때문으로 판단된다. 향후 안테나 위상중심변동 모델이 적용 가능한 안테나를 사용할 경우 GPS/GLONASS 통합자료처리를 통해 가강수량 산출 정확도 향상 및 GPS 위성관측이 제한적인 곳에서도 유효한 결과 획득이 가능할 것으로 사료된다.
토양수분은 수문순환에 핵심적인 역할을 하는 대표적인 인자로써 대기와 지표 사이의 상호작용에 관여하며, 농업, 수자원, 대기 등의 분야에서 활용되고 있다. 한반도 영역의 위성기반 토양수분의 적용성 및 불확실성 분석을 위하여 Advanced Microwave Scanning Radiometer 2 (AMSR2), Advanced SCATterometer (ASCAT), European SpaceAgency Climate Change Initiative (ESACCI) 데이터가 사용되었다. 상기 데이터를 사용한 Cumulative Distribution Function (CDF) Matching과 Triple collocation (TC) 분석을 수행하여 위성 토양수분 데이터 보정 및 불확실성에 관한 연구를 진행하였다. 보정 전의 인공위성 기반 토양수분자료를 Automated Agriculture Observing System (AAOS) 관측지점과 비교한 결과, ESACCI와 ASCAT자료는 AAOS의 경향을 잘 반영하였다. 그에 비해 AMSR2 위성 자료는 동결기간에 과대 산정되었다. CDF Matching을 이용하여 인공위성 토양수분 자료를 보정한 결과, 보정 전보다 오차 및 상관성이 개선되었다. 마지막으로, TC 방법을 이용하여 토양수분 자료의 불확실성 분석을 실시하였다. CDF Matching 보정을 실시한 인공위성 토양수분의 불확실성이 동결과 융해 기간에서 확연하게 개선되는 것을 확인할 수 있었다. 한반도에서는 보정을 실시하였을 때, AMSR2 토양수분 자료보다 ASCAT과 ESACCI를 활용하는 것이 보다 정확한 토양수분 결과를 나타낼 수 있을 것으로 나타났다.
Visible Infrared Imaging Radiometer Suite(VIIRS) 센서의 Day and Night Band(DNB) 영상은 야간에 발생하는 인공 및 자연재해 탐지를 통해 신속한 대응을 가능하게 한다. 해양위성센터에서 배포되는 DNB 자료는 달빛의 영향이 보정되지 않았지만 직수신이 가능하기 때문에 빠른 변화탐지에 용이하다. 본 연구에서는 해양위성센터에서 직수신하는 DNB 영상을 사용하여 한반도 도심지 및 산간지에 대하여 달의 위상에 따른 밝기값의 차이를 분석하고, 변화탐지를 위한 달빛 보정 알고리즘을 제안하였다. 기준 영상과 입력 영상에서 토지피복 분류를 고려하여 선택된 화소들 간의 회귀분석을 통한 상대적 보정을 수행하였다. 일일 차분 영상 분석 결과 도심지에서 밝기값 변화는 ${\pm}30$ 라디언스이고, 산간지역은 ${\pm}1$ 라디언스 이하이다. 시계열 자료를 이용한 변화 탐지는 영상간의 좌표 정합오차를 줄이기 위해 시계열 평균 영상을 기반으로 주요 관심 객체를 추출한 후 객체별 변화탐지를 수행하였다. 산간지역에서 발생하는 밝기 변화가 효과적으로 탐지되었으며, 개발된 기술은 실시간 변화 탐지에 활용될 수 있음을 보였다.
The on-orbit test simulation for predicting the instrument directional responsivity was conducted by the Monte Carlo based integrated ray tracing (IRT) computation technique and analytic flux-to-signal conversion algorithms. For the on-orbit test simulation, the Sun model consists of the Lambertian scattering sphere and emitting spheroid rays, the Amon-Ra instrument is a two-channel including a broadband scanning radiometer (energy channel) and an imager with ${\pm}2^{\circ}$ FOV (visible channel). The solar radiation produced by the Sun model is directed to the instrument viewing port and traced through the dual channel optical train. The instrument model is rotated on its rotation axis and this gives a slow scan of the Sun model over the full field of view. The direction of the incident lights are fed with scanned images obtained from the visible channel instrument. The instrument responsivity was computed by the ratio of the incident radiation input to the instrument output. In the radiometric simulation, especially, measured BRDF of the 3D CPC was used for scattering effects on radiometry. With diamond turned 3D CPC inner surface, the anisotropic surface scattering model from the measured data was applied to ray tracing computation. The technical details of the on-orbit test simulation are presented together with field-of-view calibration plan.
본 연구의 목적(目的)은 현재 한국에서 자료획득이 비교적 용이한 AVHRR 위성자료(衛星資料)를 이용하여, 한반도 전지역(全地域)을 대상으로 식물(植物)의 시기별(時期別) 변화유형(變化類型)을 분석하고, 이를 응용하여 주요식생(主要植生)의 분포를 구분하고자 한다. 1991년 1년동안 NOAA-11 위성에서 수신(受信)된 AVHRR 자료중 비교적 운량(雲量)이 적은 날을 택하여 총 27일분의 일별영상자료(日別映像資料)를 추출하였다. 일별영상자료는 먼저 광학적(光學的) 보정(補正)을 마친 후, 적색(赤色)파장대 및 근적외선(近赤外線)파장대에서의 반사특성(反射特性)을 조합한 식생지수(植生指數)(NDVI-Normalized Difference Vegetation Index)로 변환되었다. 구름으로 덮혀있는 지역의 식생지수는 식물이 존재하는 지역보다 상대적으로 낮은 값을 나타내므로, 구름제거를 위하여 4-5개의 일별식생지수자료(日別植生指數資料)를 중첩한 뒤 각 화소(畵素)지점의 식생지수중 최대치를 선택함으로써 구름의 영향이 최소화된 월별식생지수자료(月別植生指數資料)가 산출되었다. 월별식생지수자료는 식물 생장의 연중변화(年中變化)를 비교 분석하기에 용이하도록 비생장기간(非生長期間)까지 포함하여 2월, 3월, 5월, 8월, 9월, 그리고 11월까지 6개가 산출되었다. 식생별로 상이(相異)한 계절별 잎의 발달상태에 따라, 6개의 월별식생지수자료(月別植生指數資料)에 나타나는 식생지수의 변화특성을 이용하여 식생분류(植生分類)를 실시하였다. 사용된 자료의 광학적 해상력(解像力)을 고려하여 분류집단은 침엽수림, 활엽수림, 침활혼효림, 농지, 초지관목림, 그리고 도시지역으로 구분하였다. 컴퓨터분류방식은 식생지수(植生指數)의 변화유형이 비슷한 집단끼리 스스로 규합(糾合)되게 하는 무감독류집분류법(無監督類集分類法)(unsupervised clustering)을 채택하였다. 컴퓨터분류 결과를 기존의 산림자원조사자료(山林資源調査資料)와 비교한 결과 상당히 근접한 통계치를 보여주었고, 산림지역내(內)에서도 침엽수림, 활엽수림, 혼효림의 구분 또한 만족할만한 결과를 나타내고 있다. 넓은 지역을 대상으로 필요한 영상자료(映像資料)를 비교적 신속하고 용이하게 수신(受信)할 수 있고, 타(他) 위성자료에 비교하여 자료의 양이나 가격 측면에서 유리한 AVHRR자료는 한반도 규모에 상응하는 넓은 지역의 식생현황을 주기적으로 모니터링하기에 적합한 위성자료로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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