Park, Su-Hyeun;Choo, Gyo-Hwang;Lee, Kyu-Tae;Shin, Hee-Woo;Kim, Dong-Chul;Jeong, Myeong-Jae
Korean Journal of Remote Sensing
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v.33
no.3
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pp.257-266
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2017
In this study, the dust/smoke detection algorithm was developed with a multi-spectral satellite remote sensing method using Moderate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) Level 1B (L1B) data and the results were validated as RGB composite images of red(R; band 1), green(G; band 4), blue(B; band 3) channels using MODIS L1B data and Cloud-Aerosol Lidar with Orthogonal Polarization Satellite Observations(CALIPSO) Vertical Feature Mask (VFM) product. In the daytime on March 30, 2007 and April 27, 2012, the consistencies between the dust/smoke detected by this algorithm and verification data were approximately 56.4 %, 72.0 %, respectively. During the nighttime, the similar consistency was 40.5 % on April 27, 2012. Although these results were analyzed for limited cases due to the spatiotemporal matching for the MODIS and CALIPSO satellites, they could be used to utilize the aerosol detection of geostationary satellites for the next generations in Korea through further research.
Atmospheric optical thickness during nighttime was estimated in this study using analysis on the images of the moon taken from commercial digital camera. Basically the Langely Regression method was applied to the observations of the moon for the cloudless and optically stable sky conditions. The spectral response functions for the red(R), green(G), and blue(B) channels were employed to derive effective wavelength centers of each channel for the observations of the moon, and the correspondent Rayleigh optical thickness were also calculated. Aerosol optical thickness (AOT) was calculated by subtracting Rayleigh optical thickness from the atmospheric optical thickness derived from the Langley regression method. As there are only handful of nighttime AOT observations, the AOT from the moon observations was compared with the AOT from sun-photometers and the MODIS satellite sensor, which was taken several hours before the moon observations of this study. As a result, the values of AOT from moon observations agree with those from sun-photometers and MODIS within 0.1 for the R, G, B channels of the digital camera. On the other hand, ${\AA}$ngstr$\ddot{o}$m Exponent seems to be subject to larger errors due to its sensitiveness to the spectral errors of AOT. Nevertheless, the results of this study indicate that the method reported in this study is promising as it can provide nighttime AOT relatively easily with a low cost instrument like digital camera. More observations and analyses are warranted to attain improved nighttime AOT observations in the future.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.32
no.3
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pp.256-271
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2016
The source and transport of the severe Asian dust event (ADE) recently observed in the Korean peninsula were analyzed based on observations (surface weather charts and satellite data) and modeling study (WRF-CMAQ modeling systems). The ADE occurred on 20-21 March 2010 in South Korea with very high $PM_{10}$ concentrations (up to approximately $3,000{\mu}g/m^3$ in Daegu and Jeju). The dominant meteorological conditions affecting the dust outbreak and transport processes were found to be associated with the two synoptic features: (1) strong airflows (i.e., westerlies) induced by a strong pressure gradient resulting from a dense isobar pattern (west-high and east-low) between Tuva Republic and Mongolia and (2) a rapid movement of the strong westerlies merged with airflows generated near Gobi Desert and Inner Mongolia. The merged strong westerlies with a low pressure played a pivotal role in the huge amount of AD and its transport height of 5-8 km. The time and location of dust emissions calculated in the source regions were similar to those observed in the weather charts and satellite image. The ADE simulation mostly showed agreement in the patterns and the concentration levels of modeled dust (including $PM_{10}$) with those of the observations.
Seasonal threshold values for fog detection over the ten airport areas in the Korean Peninsula have been derived, using the satellite-observed data of polar-orbit (Aqua/Terra MODIS) and geostationary (GOES-9) during two years. The values are obtained from reflectance at 0.65 ${\mu}m$$(R_{0.65})$ and the difference in brightness temperature between 3.7 ${\mu}m$ and 11 ${\mu}m$$(T_{3.7-11})$. In order to examine the discrepancy between the threshold values of two kinds of satellites, the following parameters have been analyzed under the condition of daytime/nighttime and fog/clear-sky, utilizing their simultaneous observations over the Seoul Metropolitan Area. The parameters are the brightness temperature at 3.7 ${\mu}m$$(T_{3.7})$, the temperature at 11 ${\mu}m$$(T_{11})$, and $T_{3.7-11}$ for day and night. The $R_{0.65}$ data are additionally included in the daytime. The GOES-9 thresholds over the nine airport areas except the Cheongju airport have revealed the accuracy of 60% in the daytime and 70% in the nighttime, based on statistical verification as follows; FAR, POD and CSI. However, the accuracy decreases in the foggy cases with twilight, precipitation, short persistence, or the higher cloud above fog.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.23
no.4
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pp.11-16
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2015
Spatial and temporal information on near-surface air temperature is important for understanding global warming and climate change. In this study, the estimation algorithm of near-surface air temperature in Korea was developed by using spatial homogeneous surface information obtained from satellite remote sensing observations. Based on LST(Land Surface Temperature), NDWI(Normalized Difference Water Index) and NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) as independent variables, the multiple regression model was proposed for the estimation of near-surface air temperature. The different regression constants and coefficients for warm and cold seasons were calculated for considering regional climate change in Korea. The near-surface air temperature values estimated from the multiple regression algorithm showed reasonable performance for both warm and cold seasons with respect to observed values (approximately $3^{\circ}C$ root mean-square error and nearly zero mean bias). Thus;the proposed algorithm using remotely sensed surface observations and the approach based on the classified warm and cold seasons may be useful for assessment of regional climate temperature in Korea.
A strategy is needed for a regional survey of geosynchronous orbits (GSOs) to monitor known space objects and detect uncataloged space objects. On the basis of the Inter-Agency Debris Committee's recommendation regarding the protected region of geosynchronous Earth orbit (GEO), target satellites with perigee and apogee of $GEO{\pm}200km$ and various inclinations are selected for analysis. The status of the GSO region was analyzed using the satellite distribution based on the orbital characteristics in publicly available two-line element data. Natural perturbation effects cause inactive satellites to drift to two stable longitudinal points. Active satellites usually maintain the designed positions as a result of regular or irregular maneuver operations against their natural drift. To analyze the detection rate of a single optical telescope, 152 out of 412 active satellites and 135 out of 288 inactive satellites in the GSO region were selected on the basis of their visibility at the observation site in Daejeon, Korea. By using various vertical view ranges and various numbers of observations of the GSO region, the detection efficiencies were analyzed for a single night, and the numbers of follow-up observations were determined. The orbital estimation accuracies were also checked using the arc length and number of observed data points to maintain the GSO satellite catalog.
Observation data measured at Ieodo Ocean Research Station (IORS) have been utilized in oceanographic and atmospheric studies since 2003. Sea level data observed at the IORS have not been paid attention as compared with many other variables such as aerosol, radiation, turbulent flux, wind, wave, fog, temperature, and salinity. Total sea level rises at the IORS (5.6 mm yr-1) from both satellite and tide-gauge observations were higher than those in the northeast Asian marginal seas (5.4 mm yr-1) and the world (4.6 mm yr-1) from satellite observation from 2009 to 2018. The rates of thermosteric, halosteric, and steric sea level rises were 2.7-4.8, -0.7-2.6, 2.3-7.4 mm yr-1 from four different calculating methods using observations. The rising rate of the steric sea level was higher than that of the total sea level in the case with additional data quality control. Calculating the non-steric sea level was not found to yield meaningful results, despite the ability to calculate non-steric sea level by simply subtracting the steric sea level from total sea level. This uncertainty did not arise from the data analysis but from a lack of good data, even though tide, temperature, and salinity data were quality controlled two times by Korea Hydrographic and Oceanography Agency. The status of the IORS data suggests that the maintenance management of observation systems, equipment, and data quality control should be improved to facilitate data use from the IORS.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.22
no.11
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pp.1448-1454
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2018
In an optical observing system, three pairs of observations at equal time intervals are required for the orbit determination method to obtain orbital information of an unknown space objects. In this paper, we propose a method of estimating a streak for acquiring three pairs of observations using one streak image information. Satellite trajectory simulation data were generated for nine cases using the STK program in order to verify the characteristics of the orbit of space object and estimation performance. Simulation was performed by applying three approaches that can estimate the next streak position after a few seconds from one streak image information, and the estimation performance was evaluated. Linear vector method and Kalman Filter method based on the linear assumption tend to increase the estimation error in the region where the nonlinearity is large. However estimation method using the polynomial curve fitting based on the least square method showed smaller and uniform error result than the previous methods.
LEE Ho-GYU;KOO BON-CHUL;PARK YONG-SUN;HO PAUL T. P.
Journal of The Korean Astronomical Society
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v.35
no.2
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pp.105-110
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2002
We present the results of VLA $NH_3$ (1,1) and (2,2) line observations of the young-stellar object (YSO) IRAS 19550+3248. The integrated intensity map of the $NH_3$ (1,1) line shows that there are two ammonia cores in this region; core A which is associated with the YSO, and core B which is diffuse and located at the northeast of core A. Core A is compact and elongated along the east-west direction (0.07 pc$\times$0.05 pc) roughly perpendicular to the molecular outflow axis. Core B is diffuse and extended (0.18 pc$\times$0.07 pc). $NH_3$ (2,2) line is detected only toward core A, which indicates that it is hotter (~ 15 K), presumably due to the heating by the YSO. The $NH_3$ (1,1) line toward core A is wide (${\Delta}v{\ge} 3 km s^{-l}$) and appears to have an anomalous intensity ratio of the inner satellite hyperfine lines. The large line width may be attributed to the embedded YSO, but the hyperfine anomaly is difficult to explain. We compare the results of $NH_3$ observations with those of previous CS observations and find that the CS emission is detected only toward core A and is much more extended than the $NH_3$ emission.
This paper presents the method to quantitatively evaluate the uncertainty of the semi-empirical Bidirectional Reflectance Distribution Function (BRDF) model for Himawari-8/AHI. The uncertainty of BRDF modeling was affected by various issues such as assumption of model and number of observations, thus, it is difficult that evaluating the performance of BRDF modeling using simple uncertainty equations. Therefore, in this paper, Monte-Carlo method, which is most dependable method to analyze dynamic complex systems through iterative simulation, was used. The 1,000 input datasets for analyzing the uncertainty of BRDF modeling were generated using the Second Simulation of a Satellite Signal in the Solar Spectrum (6S) Radiative Transfer Model (RTM) simulation with MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) BRDF product. Then, we randomly selected data according to the number of observations from 4 to 35 in the input dataset and performed BRDF modeling using them. Finally, the uncertainty was calculated by comparing reproduced surface reflectance through the BRDF model and simulated surface reflectance using 6S RTM and expressed as bias and root-mean-square-error (RMSE). The bias was negative for all observations and channels, but was very small within 0.01. RMSE showed a tendency to decrease as the number of observations increased, and showed a stable value within 0.05 in all channels. In addition, our results show that when the viewing zenith angle is 40° or more, the RMSE tends to increase slightly. This information can be utilized in the uncertainty analysis of subsequently retrieved geophysical variables.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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