Precise regional geoid heights on and around Mount Jiri were calculated and were compared to the KNGeoid14 (Korean National Geoid 2014) model. In this study, gravimetric geoid heights were calculated by using RCR (Remove-Compute-Restore) technique and then hybrid geoid heights were calculated by using the LSC (Least Square Collocation) method in the same area. In addition, gravity observation and GNSS(Global Navigation Satellite System) surveying performed in this study were utilized to determine gravimetric geoid heights and to compute hybrid geoid heights, respectively. The results of the study show that the post-fit error (mean and standard deviation) of hybrid geoid heights was evaluated as $0.057{\pm}0.020m$, while the mean and standard deviation of the differences were -0.078 and 0.085 m, respectively for KNGeoid14. Therefore, hybrid geoid heights in this study show more considerable progress than KNGeoid14.
CMDPS (COMS Meteorological Data Processing System) is the operational meteorological products extraction system for data observed from COMS (Communication, Ocean and Meteorological Satellite) meteorological imager. CMDPS baseline products consist of 16 parameters including cloud information, water vapor products, surface information, environmental products and atmospheric motion vector. Additionally, CMDPS includes the function of calibration monitoring, and validation mechanism of the baseline products. The main objective of CMDPS validation module development is near-real time monitoring for the accuracy and reliability of the whole CMDPS products. Also, its long time validation statistics are used for upgrade of CMDPS such as algorithm parameter tuning and retrieval algorithm modification. This paper introduces the preliminary design on CMDPS validation module.
An intensive measurement was conducted to study the mass and number concentrations of atmospheric aerosols in Anheung ($36.679^{\circ}N$, $126.186^{\circ}E$), the west coastal measurement site of Korea during December 2017~April 2018. To evaluate relationships between the aerosols and meteorological parameters, comparisons of Optical Particle Counter (OPC) measured data and Auto Weather System (AWS) data were performed. Measured PM mass concentrations are $PM_{10}=42.814{\pm}30.103{\mu}g/m^3$, $PM_{2.5}=29.674{\pm}25.063{\mu}g/m^3$, $PM_1=28.958{\pm}24.658{\mu}g/m^3$, respectively. The PM ratios showed that the $PM_{10}$ concentrations contained about 67.8% of $PM_{2.5}$, while most part of $PM_{2.5}$ was $PM_1$ (about 97.1%). Timely collocation with AWS data were performed, exploring relations with the PM concentrations. PM concentrations can be explained by wind direction and relative humidity conditions. The significant reductions of fine particles in mass and number concentrations may attribute to actions on particle growth and wet removal. In these results, we suppose that the aerosol concentrations and size distributions are affected by inflow direction and air mass sources from the origin.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.651-654
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2006
Infrared channels of newly launched Japanese geostationary satellite, MTSAT-1R are compared with well calibrated MODIS/Terra infrared measurements at 3.7, 6.7, 11, 12 ${\mu}m$ bands. There are four steps in this intercalibration method: 1) data collection, 2) spectral response function correction, 3) data collocation, and 4) calculation of mean bias and conversion coefficients. In order to minimize the navigation error of MTSAT-1R, comparisons are made over the area in which the viewing angle of MTSAT-1R is less than 50$^{\circ}$. The calibration method was tested for August 2005 and within the 40$^{\circ}N$-40$^{\circ}S$, 100$^{\circ}$E-180$^{\circ}$E domain. The differences of spectral response functions were corrected through radiative transfer model simulation. Constructing collocated data differences in viewing geometry, observation time and space were taken into account. In order to avoid the radiance variation induced by cloud presence, clear-sky targets are selected as intercalibration target. The mean biases of 11, 12, 6.7, and 3.7 ${\mu}m$ bands are about -0.16, 0.36, 1.31, and -6.69 K, suggesting that accuracies of 3.7 ${\mu}m$ is questionable while other channels are comparable to MODIS
정지궤도복합위성(GEO-KOMPSAT) 2A와 2B는 천리안위성의 임무를 승계하기 위해 각각 2018년과 2019년에 발사되어 동경 $128.25{\pm}0.05$도의 정지궤도상에 위치할 예정이다. 그 중에서 정지궤도복합위성 2B는 정밀 거리측정을 위해 LRA(Laser Retroreflector Assembly)를 장착하였으며 거창에 위치한 SLR(Satellite Laser Ranging) 시스템을 적용할 예정이다. 이 경우 거리측정을 위해 지상에서 발사된 레이저가 위성에 장착된 광학탑재체에 입사될 경우 탑재체의 안전성이나 영상품질에 영향을 줄 수 있다. 이 문제를 해결하기 위해 기본적으로 정지궤도복합위성 2B의 셔터가 닫혀 있는 야간시간대에 만 레인징을 수행하도록 할 계획이다. 하지만 동일 경도상에 위치한 정지궤도복합위성 2A는 하루 24시간 영상획득을 수행하기 때문에 야간 시간대에 레인징을 수행하더라도 영향을 줄 수 있다. 이를 해결하기 위해서는 거창 SLR Station에서 바라본 정지궤도복합위성 2A와 2B의 사이각이 일정 이상일 때 레이저 레인징을 수행하도록 하여야 한다. 이러한 관점에서 본 논문에서는 궤도 시뮬레이션을 통하여 두 위성 사이의 연간 각거리 변화 특성을 파악하고 레이저 레인징이 가능한 시간대를 분석하였다.
해상풍은 해양의 표층 해류 및 순환, 혼합층, 열속의 변화를 주도하며 해양-대기 상호작용을 이해할 수 있는 중요한 변수이다. 인공위성의 발달에 따라 산란계 관측 자료를 기반으로 산출한 해상풍은 여러 목적으로 광범위하게 사용되어 왔다. 한반도 연안과 같은 복잡한 해양 환경에서 산란계 관측 해상풍은 해양 및 대기 현상 이해에 중요한 요소이다. 따라서 위성 해상풍의 정확도 검증 결과가 다양한 활용을 위하여 중요하게 활용될 수 있다. 본 연구에서는 대표적인 산란계인 MetOp-A/B (METeorological OPerational satellite-A/B)에 탑재된 ASCAT (Advanced SCATterometer) 해상풍 자료를 한반도 주변의 16개 지점에서 2020년 1월부터 12월까지 실측된 해양기상부이 해상풍 자료와 비교하여 해상풍의 정확도를 검증하였다. 해수면으로부터 4-5 m 고도에서 관측된 부이 바람은 LKB (Liu-Katsaros-Businger) 모델을 활용하여 10 m의 중립 바람으로 변환하였다. 일치점 생산 과정 결과 MetOp-A와 MetOp-B에 대하여 5,544개와 10,051개의 일치점을 만들었다. 각 위성 해상풍 풍속의 평균제곱근오차는 1.36 m s-1와 1.28 m s-1, 편차는 0.44 m s-1와 0.65 m s-1로 나타났다. 산란계의 풍향은 MetOp-A와 MetOp-B에서 각각 -8.03°와 -6.97°의 음의 편차와 32.46°와 36.06°의 평균제곱근오차를 보였다. 이러한 오차들은 해양-대기 경계층 내의 성층과 역학과 관련된 것으로 추정된다. 한반도 주변 해역에서 산란계 해상풍은 특히 풍속이 약한 구간에서 실측 풍속보다 과대추정되었다. 또한 연안으로부터의 거리가 가까워질수록 오차가 증폭되는 특성이 나타났다. 본 연구 결과는 산란계 해상풍 자료를 이용하는 해양-대기 상호작용 및 태풍 연구와 같은 한반도 연안 해역의 예측 모델 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 고밀도 해면고도 자료를 이용하여 모든 스펙트럼에 걸쳐 정밀도가 향상된 해면고도와 중력이상을 계산하였다. 평형 위성궤도상의 해면고도 자료에 주파수 영역에서의 상관계수를 이용한 필터를 적용하여 표층 지각구조에 의한 중력 시그날을 추출하였다. 교점오차를 보정하여 편향 위성궤도 오차를 수정하였으며 그 결과로 상향및 하향궤도별로 격자상의 중력 시그날을 계산하였다. 또한 방향성 제거 필터를 사용하여 잔재하는 방향성 궤도오차를 수정하였다. 그 결과에 dynamic sea surface topography를 제거하면 지오이드가 되는데 이 지오이드에 gradient 필터를 적용하여 고분해능 중력이상값을 계산하였다. 이 방법들을 약 $900km\;\times{1,200}\;km$지역의 Geosat Geodetic Mission 자료에 적용하여 약 10 km의 분해능을 갖는 지오이드와 중력이상을 계산하였다, 정확한 선상중력 자료와 least squares collection에 의한 중력이상, 그리고 NOAA의 중력이상값들과 비교, 검토하였다 약 1,600 km에 걸쳐 150 mgal의 중력변화가 있는 선상중력 측선에서 , 본 연구 결과의 중력이상값과 고정밀도 선상중력값을 비교한 결과, 차이의 평균은 0.1 mgal, RMS는 3.5 mgal, 그리고 최대차이는 10.2 mgal과 -18.6 mgal이고, 상관계수는 0.993이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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