An atmospheric correction algorithm based on the radiative transfer model is required to obtain remote-sensing reflectance (Rrs) from the Geostationary Ocean Color Imager-II (GOCI-II) observed at the top-of-atmosphere. This Rrs derived from the atmospheric correction is utilized to estimate various marine environmental parameters such as chlorophyll-a concentration, total suspended materials concentration, and absorption of dissolved organic matter. Therefore, an atmospheric correction is a fundamental algorithm as it significantly impacts the reliability of all other color products. However, in clear waters, for example, atmospheric path radiance exceeds more than ten times higher than the water-leaving radiance in the blue wavelengths. This implies atmospheric correction is a highly error-sensitive process with a 1% error in estimating atmospheric radiance in the atmospheric correction process can cause more than 10% errors. Therefore, the quality assessment of Rrs after the atmospheric correction is essential for ensuring reliable ocean environment analysis using ocean color satellite data. In this study, a Quality Assurance (QA) algorithm based on in-situ Rrs data, which has been archived into a database using Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor (SeaWiFS) Bio-optical Archive and Storage System (SeaBASS), was applied and modified to consider the different spectral characteristics of GOCI-II. This method is officially employed in the National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA)'s ocean color satellite data processing system. It provides quality analysis scores for Rrs ranging from 0 to 1 and classifies the water types into 23 categories. When the QA algorithm is applied to the initial phase of GOCI-II data with less calibration, it shows the highest frequency at a relatively low score of 0.625. However, when the algorithm is applied to the improved GOCI-II atmospheric correction results with updated calibrations, it shows the highest frequency at a higher score of 0.875 compared to the previous results. The water types analysis using the QA algorithm indicated that parts of the East Sea, South Sea, and the Northwest Pacific Ocean are primarily characterized as relatively clear case-I waters, while the coastal areas of the Yellow Sea and the East China Sea are mainly classified as highly turbid case-II waters. We expect that the QA algorithm will support GOCI-II users in terms of not only statistically identifying Rrs resulted with significant errors but also more reliable calibration with quality assured data. The algorithm will be included in the level-2 flag data provided with GOCI-II atmospheric correction.
In this study, calibration processes and methods of evaluating the radiometric quality of satellite images from the meteorological payload on the GEO-KOMPSAT-2A were described. MTF(Modulation Transfer Function), SNR(Signal-To-Noise Ratio), NEdT(Noise Equivalent Delta Temperature), and Dynamic Range, which are the major parameters for assessment of data radiometric quality of space-borne visible and infrared sensors, are focused. Key process of the quality check of the satellite data is the comparing the image radiometric performance parameters during the In-Oribit Test with those acquired from the ground tests. Validation plan of the image quality of the GEO-KOMPSAT-2A Meteorological Imager is addressed based on the analyses results of COMS MI data during the COMS In-Orbit Test period
정지궤도에서는 세계 최초의 해양관측위성으로 개발된 정지궤도 해양위성(GOCI, Geostationary Ocean Color Imager)은 통신해양기상위성(COMS, Communication, Ocean and Meterological Satellite)의 탑재체로서 2009년말 발사 예정이다. 정지궤도 해양위성의 복사보정은 센서의 전기적 특성에 의한 잡음을 제거하기 위한 암흑전류 교정(Dark Current Correction)을 먼저 수행한 다음, 주운영지상국인 해양위성센터(KOSC, Korea Ocean Satellite Center)에서 수신된 위성의 원시자료의 Digital Number(DN)를 실제 해양원격탐사에서 이용하는 물리량인 복사휘도(Radiance, $W/m^2/{\mu}m/sr$)로 변환하는 복사보정을 수행한다. 정확도 높은 복사보정을 수행하기 위해서는 기준광원의 복사휘도와 센서의 물리적 특성을 정확하게 알아야 한다. 정지궤도 해양위성 궤도상 복사보정(on-orbit radiometric calibration)에서는 태양이 기준광원이기 때문에, 기준 태양복사모델(Thuillier 2004 Solar Irradiance Model)에서 지구-태양간 거리 변화(1년 주기)를 보정한 태양의 방사도 (Irradiance)를 이용하고, 태양입사각에 대한 태양광 확산기의 감쇄 특성 변화를 고려하여 센서에 입력되는 복사휘도를 계산한다. 센서의 물리적 특성으로 인한 복사보정의 오차를 줄이기 위해 우주방사선 및 우주먼지(space debris)로 인해 위성 운용기간 중 그 특성이 저하되는 태양광 확산기(solar Diffuser)의 특성변화를 모니터링하기 위한 DAMD(Diffuser Aging Monitoring Device)를 이용한다. 정지궤도 해양위성 주관운영기관인 한국해양연구원의 해양위성센터에서는 정지궤도 해양위성 복사보정을 수행하기 위한 S/W를 통신해양기상위성 자료처리시스템 개발사업의 일환으로 개발하였으며, 관련 성능 시험을 수행하고 있다.
Microwave brightness temperature data measured from the Special Sensor Microwave/Imager (SSM/I) aboard Defense Meteorological Satellite Program (DMSP) satellite are used to investigate the characteristics of hydrological features of the East Asian summer monsoon during 1994 and 1995. The analyzed parameters include total columnar water vapor, cloud liquid water, and rain rate. These are estimated from SSM/I brightness temperature data for the two summer seasons (June, July, August) of 1994 and 1995 over the Asian monsoon region (0$^{\circ}$-60$^{\circ}$N, 45$^{\circ}$-180$^{\circ}$E). Results indicate that there are periodic westward movement of dry air over the 20$^{\circ}$-30$^{\circ}$N latitudinal belt with about 20-30 day period. Considering that the location of the North Pacific high is closely linked to the evolution of the monsoon activities over East Asia, the westward expansion of the North Pacific high may be the one important element modulating the monsoon intensity.
Minsup Jeong;Young-Jun Choi;Kyung-In Kang;Bongkon Moon;Bonju Gu;Sungsoo S. Kim;Chae Kyung Sim;Dukhang Lee;Yuriy G. Shkuratov;Gorden Videen;Vadym Kaydash
Journal of The Korean Astronomical Society
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v.56
no.2
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pp.293-299
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2023
The Wide-Angle Polarimetric Camera (PolCam) is installed on the Korea's lunar orbiter, Danuri, which launched on August 5, 2022. The mission objectives of PolCam are to construct photometric maps at a wavelength of 336 nm and polarization maps at 461 and 748 nm, with a phase angle range of 0°-135° and a spatial resolution of less than 100 m. PolCam is an imager using the push-broom method and has two cameras, Cam 1 and Cam 2, with a viewing angle of 45° to the right and left of the spacecraft's direction of orbit. We conducted performance tests in a laboratory setting before installing PolCam's flight model on the spacecraft. We analyzed the CCD's dark current, flat-field frame, spot size, and light flux. The dark current was obtained during thermal / vacuum test with various temperatures and the flat-field frame data was also obtained with an integrating sphere and tungsten light bulb. We describe the calibration method and results in this study.
Ocean salinity affects ocean circulation on a global scale and low salinity water around coastal areas often has an impact on aquaculture and fisheries. Microwave satellite sensors (e.g., Soil Moisture Active Passive [SMAP]) have provided sea surface salinity (SSS) based on the dielectric characteristics of water associated with SSS and sea surface temperature (SST). In this study, a Light Gradient Boosting Machine (LGBM)-based model for generating high resolution SSS from Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) data was proposed, having machine learning-based improved SMAP SSS by Jang et al. (2022) as reference data (SMAP SSS (Jang)). Three schemes with different input variables were tested, and scheme 3 with all variables including Multi-scale Ultra-high Resolution SST yielded the best performance (coefficient of determination = 0.60, root mean square error = 0.91 psu). The proposed LGBM-based GOCI SSS had a similar spatiotemporal pattern with SMAP SSS (Jang), with much higher spatial resolution even in coastal areas, where SMAP SSS (Jang) was not available. In addition, when tested for the great flood occurred in Southern China in August 2020, GOCI SSS well simulated the spatial and temporal change of Changjiang Diluted Water. This research provided a potential that optical satellite data can be used to generate high resolution SSS associated with the improved microwave-based SSS especially in coastal areas.
Kim, Young-Sun;Kong, Jong-Pil;Heo, Haeng-Pal;Park, Jong-Euk;Chang, Young-Jun
Proceedings of the KSRS Conference
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v.2
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pp.804-807
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2006
The SRI(Super Resolution Imager) with 800mm aperture primary mirror is the ground development model of the high resolution satellite camera. The SRI focal plane electronics including detector array generates the data for high-resolution images by converting incoming light into digital stream of pixel data. Since the focal plane including a detector is the basic building block of the camera system, the main system performances is directly determined by its performance. This paper measures the SRI focal plane electronics’ performance such as the dark signal, the dark signal noise, the linearity, the PRNU(Photo Response Non-Uniformity), the SNR(Signal to Noise Ratio) and the sensor saturation capability. In addition, this paper verifies the various functionalities of the SRI focal plane electronics. The electrical test equipment with the specialized software and the optical test equipments such as the integrating sphere, the rotation stage and the target are implemented and used to verify these functionalities and performances.
Cloud detection algorithm is being developed as major one of the 16 baseline products of CMDPS (COMS Meteorological Data Processing System), which is under development for the real-time application of data will be observed from COMS Meteorological Imager. For cloud detection from satellite data, we studied two different algorithms. One is threshold technique based algorithm, which is traditionally used, and another is artificial neural network model. MPEF scene analysis algorithm is the basic idea of threshold cloud detection algorithm, and some modifications are conducted for COMS. For the neural network, we selected MLP with back-propagation algorithm. Prototype software of each algorithm was completed and evaluated by using the MTSAT-1R and GOES-9 data. Currently the software codes are standardized using Fortran90 language. For the preparation as an operational algorithm, we will setup the validation strategy and tune up the algorithm continuously. This paper shows the outline of the two cloud detection algorithm and preliminary test result of both algorithms.
한국해양연구원에서는 2008년 으 로 예정된 통신해앙기상위성(통해기)의 발사에 맞춰 통해기에 탑재된 해색센서(GOCI)자료의 수신,처리,배포를 위한 해앙위성센터 구축을 진행하고 있다. 전파수신환경,자연환경 등을 고려하여, 해양위성센터 위치를 안산(한국해양연구원 본원)으로 정하였다. 이에 따라,지금까지 안테나를 포함한 수신시스템에 대한 상세설계,내부 구조 변경,H/W 및 N/W 설계,자료처리 시스템 일부의 도입을 실시하였다. 여기에서는,해양위성센터 구축 현황을 소개하고,해색센서(GOCI)자료의 수신,처리,배포 시스템 설계 결과를 소개하고자 한다. 가장 중요한 자료 배포 시스템은 기본적으로 온라인으로 구성되며, 수신된 데이터를 1시간 내에 제공하기 위해 웹호스팅 등 외부데이터 제공 시스템도 구축하는 것을 구상 중에 있다.
수중에서의 하향 방향의 감쇠 계수 (Diffuse attenuation coefficient of down-welling irradiance, $K_d$)에 대한 연구는 상충 해양에 대한 열전달 수중에서의 광합성 및 다른 생물학적 과정에 대한 연구,해양 일차 생산력 추정, 대양 및 연안에서의 탁도 추정 등에 대한 연구의 보조 자료로서 해양원격탐사를 포함한 해양에 대한 연구에 매우 중요한 요소이다. 우리나라는 세계 최초의 정지궤도 해색 센서인 Geostationary Ocean Color Imager (GOCI)를 2008년 말에 통신해양기상위성 (COMS, Communication Ocean and Meteorological Satellite)에 탑재하여 쏘아 올릴 계획에 있다. 이 센서는 매일 한 시간 간격으로 한반도 주변 해역을 8회 이상 관측할 계획에 었다. 따라서 기존의 해색 센서들에 비해서 시간 해상도가 향상되기 때문에 해양 환경 모니터링에 있어서 많은 도움이 될 것으로 예상된다. 본 연구에서는 앞으로 운영될 GOCI 센서에 대한 수중에서의 하향 방향의 감쇠계수 (The diffuse attenuation coefficient of down-welling irradiance, $K_d$) 알고리즘을 현장 관측 값을 이용하여 미리 만들어 보고 이를 현재의 대표적인 해색 센서인 SeaWiFS 영상의$K_d$(490) product와 비교하여 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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