대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.1027-1030
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2006
Development of diurnal warming in the open Okhotsk Sea during the daytime and calm conditions was studied using sea surface temperature (SST) fields retrieved from NOAA AVHRR, Terra and Aqua MODIS, Aqua AMSR-E and ADEOS-II AMSR data. Sea surface wind fields were estimated from AMSR-E/AMSR measurements as well as were obtained from QuikSCAT scatterometer. Weak winds and cloudless conditions were observed in the central area of anticyclone, which moved slowly on 28-30 June 2003 east off Sakhalin. The area where the amplitude of the diurnal SST signal ${\Delta}T$ was significant also shifted slowly and had or circular or elongated shape. The ${\Delta}T$ was estimated relative to the SST values in the areas surrounding the centre of anticyclone where wind speed W exceeded 5- 6 m/s. The diurnal variations of SST, day-night differences were computed using NOAA-12 and NOAA-16 AVHRRderived data. Analysis of simultaneous SST and W fields showed that the increase of W from 0 to 5-6 m/s causes the decrease of ${\Delta}T$ to zero. Maximum warming exceeded $8^{\circ}C$ and was observed in the centre of anticyclone where W = 0 m/s. So strong heating was likely due to the increased chlorophyll a concentration in the area under study that follows from analysis of satellite ocean colour data.
본 연구에서는 기후 등의 영향을 받지 않고 레이더 산란 측정을 할 수 있는 X-band antenna 기반의 자동관측 시스템을 이용하여 벼 생육시기에 따른 후방산란계수와 벼 생육인자와의 관계를 분석하여 후방산란계수를 이용한 벼 생육인자를 추정한 것을 목적으로 하였다. 2008년도 국립농업과학원 시험포장 ($37^{\circ}$15'28.0"N, $126^{\circ}$59'21.5"E)에서 추청벼를 대상으로 생육시기별 후방산란계수를 관측하였는데 모든 편파별 후방산란계수가 벼 유수형성기 (7월 말경)까지 증가하다가 그 후 감소하다가 수확기가 가까워지는 9월 중순이후 다시 증가하는 dual-peak 현상을 보였고 특히 W-편파의 경우 9월 초순부터 후방산란계수 증가가 다른 polarization에 비해 크게 나타났다. 후방산란계수와 작물생육인자와의 관계를 분석한 결과 고주파수인 X-band는 상대적으로 바이오메스, 엽 면적지수와의 상관이 낮게 나타났지만 이삭 건물중은 VV-편파 후방산란계수와 상관관계를 보였다. 이삭 건물중과 상관관계가 높게 나타난 X-band의 W-편파 후방산란계수를 이용하여 수확기 이삭 건물중을 추정하였는데 VV-편파 후방산란계수와 이삭 건물중과는 결정계수 $(R^2)$가 0.85이었고, 이삭 건물중 실측값과 추정값을 비교해 본 결과 1:1 line에 근접하게 분포하였다 ($R^2$=0.85).
본 연구에서는 SAR영상을 통해 해상풍 산출한 다음 해양연구원의 실시간 해양 해양기상 관측 자료와 비교 분석하여 그 정확도를 한반도 주변해역을 대상으로 파악하였다. SAR를 통해 추출된 해상풍 자료와 실측값의 RMS는 풍속은 0.8m/s, 풍향은 8도로 나타났다. 전체 적으로 실측값과 많은 차이를 보이지는 않지만 FFT 방법에 의한 SAR 영상의 바람 띠를 분석하기 위해서는 최소 10km 이상의 영상을 사용하여야만 하였다. 또한 본 연구에서는 우리나라 연안의 Radarsat SAR 영상을 이용하여 바람산출모델 CMOD5를 통해 해상풍 값을 산출하였다. CMOD5는 현재까지 산란계(Scatterometer)와 ERS SAR 위성을 이용해 해상풍을 산출할 때 가장 많이 사용되어오던 CMOD4 모델을 개선한 모델로써 특히 고풍속일 때의 결과에서 많은 개선을 보였다.
The typhoon Jelawat, which was formed over the tropical Pacific ocean on August 1, 2000 and made a landfall over China on August 10, 2000, was observed by Korea Multi-purpose Satellite (KOMPSAT-1) Ocean Scanning Multispectral Imager (OSMI), Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM)/Precipitation Radar(PR) and Quick Scatterometer (QuikSCAT). In spite of discontinuous observation, important mesoscale features of typhoon depending on life cycle were detected prominently. It is possible to distinguish on the OSMI photograph between the eye-wall convection and the stratiform and other convective clouds near the center of typhoon Jelawat. The TRMM/PR observations show quite clearly the eye-wall convection, stratiform regions, and convective bands. Vertical cross section of rainfall in the genesis stage of typhoon Jelawat exhibits circular ring of intense convection surrounding the eye. The mature stage of typhoon Jelawat consists of a strong rotational circulation with clouds which are well organized about a center of low pressure. The OSMI, TRMM/PR and QuikSCAT measurements presented here agree qualitatively with each other and provide a wealth of information on the structure of typhoon Jelawat.
유역의 물수지는 기상인자, 지형, 토양, 식생 등 여러 가지 인자들에 의해 결정된다. 물수지 분포를 평가하기 위해 수문모형의 모의 시 필요한 수문요소 조건들을 정보화하게 되며, 동시에 토양수분의 특성, 강우 입력자료, 유역의 지형학적 특성들은 불확실성에 기인하는 요소로 작용한다. 이러한 수문모형 모의 시 불확실성을 제거하기 위해 모형 초기조건에 대한 다각적인 분석이 선행이 필요하다. 특히 토양수분은 대기와 지표 사이의 상호작용에 작용하는 중요한 수문기상학적 인자로 평가되고 있다. 토양수분 데이터 자료를 이용하여 강우-유출모형의 입력자료를 구축하여 실제 토양수분의 변동성을 파악하는 연구가 활발히 진행되고 있으며, 유역기반의 유출현황을 산정하기 위해 매우 유용한 초기조건으로 그 역할이 기대된다. 현장에서 관측하는 토양수분 데이터는 넓은 유역의 토양수분을 대표하는 자료로 사용되기에는 한계점이 있으며, 위성기반 토양수분 데이터는 원격탐사를 통해 획득되기 때문에 토양수분의 시 공간적인 변동성 파악에 용의하며 경제성 또한 높다. 이에 따라, 본 연구에서는 유역의 수문순환 분석을 하고, 위성기반 토양수분의 적용 가능성을 평가하기 위해 Aqua위성에 탑재된 Advanced Mircowave Scanning Radiometer Earth Observing System(AMSR-E)와 Metop-A의 Advanced SCATterometer(ASCAT)의 토양수분 데이터를 이용하여 강우-유출모델의 초기조건을 산정하였다. 또한, 이에 대한 검증을 위해 기존 강우인자 초기조건 및 지점에서 관측된 토양수분 초기조건 등을 비교하여 통계분석을 실시하였다.
본 논문은 논에 대한 전파 산란 특성을 측정하고, 수치적 계산 결과와 비교함으로써 벼의 수치적 모델링에 대한 전파 산란 알고리즘을 제시하고자 한다. 임피던스 경계 조건과 dyadic 그린함수로부터 임피던스 표면 위(수면)의 손실 있는 유전체(벼)에 대한 적분 방정식을 유도하였고, 모멘트 법을 이용하여 유전체의 체적 전류를 계산하였다. 또한, 몬테 카를로 방법을 적용하여 입사 각도 및 편파에 따른 후방 산란 계수를 수치적으로 계산하였다. 1.85 GHz의 측정 시스템을 이용하여 논의 후방 산란 계수를 측정하였으며, 본 논문에서 제시한 알고리즘의 계산 결과와 비교, 검증하였다.
Sea surface wind field was retrieved from high-resolution SIR-C SAR data by using CMOD algorithms off the east coast of Korea. In order to extract wind direction information from SAR data, a two-dimensional spectral analysis method was applied to the normalized radar cross section of the image. An $180^{\circ}$-ambiguity problem in the determination of wind direction was solved by selecting a direction nearest to the wind vector of the ECMWF reanalysis data. Comparison of the wind retrieval patterns with the ECMWF and NCEP/NCAR dataset showed RMS errors in the range of 1.30 to $1.72\;ms^{-1}$. In contrast, comparison of wind directions revealed large errors of greater than $60^{\circ}$, which is enormously higher than the permitted limit of about $20^{\circ}$ for satellite scatterometer winds. Compared with wind speed results from different algorithms, wind vectors based on commonly-used CMOD4 algorithm showed good agreement with those derived by other algorithms such as CMOD_IFR2 and CMOD5, particularly at medium winds from 4 to $8\;ms^{-1}$. However, apparent discrepancy appeared at low winds (< $4\;ms^{-1}$). This study also addressed an importance of accurate wind direction data to improve the accuracy of wind speed retrieval and discussed potential causes of wind retrieval errors from SAR data.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.448-453
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2002
Remote sensing technology is one of the most powerful tools for human to know the nature and their living environment. However, before microwave remote sensing was developed and applied, remote sensing application was limited strongly by weather and time. Microwave remote sensing technology solves the problem. It makes us to have the capability to acquire information at all time of the day and under all weather condition, and make remote sensing technology be used in more wider area. Microwave remote sensing system include mainly Synthetic Aperture Radar (SAR), Microwave Radiometer, Microwave Scatterometer, and Altimeter (ALT). As SAR can acquire image whose spatial resolution is similar with visible and infrared image, it is paying much attention to and playing a more and more important role in earth observation. In recent year, the development of new SAR technology (multi-band and multi-polarization technology, InSAR technology, D-InSAR technology, and so on) makes SAR remote sensing go to an new stage, and its application area become more and more widely. The first Synthetic Aperture Radar (SAR) in the world appeared in 1960. After that, SAR and its application all developed very fast. Some radar satellites launched and run (include Seasat-A in 1978, ERS-1 in 1991, JERS-1 in 1992, Radarsat in 1995, and so on) promote SAR research and application in world greatly. China began to develop its SAR sensor and research SAR application in 1970s. After more than 30 years' research, it get some important development in sensor development data processing method, and application. Some operational systems have been used and play an important role. This paper will introduce the development of SAR technology and its application in China.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.615-620
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2002
Probability distribution of the sea surface slope is estimated using sun glitter images derived from visible radiometer on Geostationary Meteorological Satellite (GMS) and surface vector winds observed by spaceborne scatterometers. The brightness of the visible images is converted to the probability of wave surfaces which reflect the sunlight toward GMS in grids of 0.25 deg $\times$ 0.25 deg. Slope and azimuth angle required for the reflection of the sun's ray toward GMS are calculated for each grid from the geometry of GMS observation and location of the sun. The GMS images are then collocated with surface wind data observed by three scatterometers. Using the collocated data set of about 30 million points obtained in a period of 4 years from 1995 to 1999, probability distribution function of the surface slope is estimated as a function of wind speed and azimuth angle relative to the wind direction. Results are compared with those of Cox and Munk (1954a, b). Surface slope estimated by the present method shows narrower distribution and much less directivity relative to the wind direction than that reported by Cox and Munk. It is expected that their data were obtained under conditions of growing wind waves. In general, wind waves are not always developing, and slope distribution might differ from the results of Cox and Munk. Most of our data are obtained in the subtropical seas under clear-sky conditions. This difference of the conditions may be the reason for the difference of slope distribution.
북한 지역에서 시작되어 한반도의 금문댐까지 연결되는 임진강은 북한지역의 유출량 미계측으로 인해 유출량 산출에 많은 어려움이 있어왔다. 본 연구에서는 위성 데이터를 활용하여 미계측 유역의 유출량을 추정 할 수 있는 기법을 제시하였다. Satellite-derived Flow Signal (SDF)는 위성 기반 특정 지역의 유출 정보를 제공하며, JAXA의 GCOM-W1 위성에 탑재된 Advanced Microwave Scanning Radiometer 2(AMSR2) 센서에서 산출된다. 본 연구에서는 SDS 뿐 아니라 유출에 크게 관련이 있는 지표 토양수분 데이터와 식생인자를 임진강 유출 값을 예측하기 위한 입력 값으로 활용하였다. 토양수분 데이터는 Metop-A 위성에 탑재된 Advanced Scatterometer(ASCAT) 센서에서 산출되는 데이터를 활용하였으며, 식생데이터는 Aqua 위성에 탑재된 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) 센서에서 측정되는 Normalized Difference Vegetation Index(NDVI) 데이터를 활용하였다. 추가적으로 SDS, 토양수분, NDVI 데이터는 다양한 lag time으로 약 150여개의 입력데이터로 세분화되었다. 150개의 방대한 입력인자는 Partial Mutual Information(PMI) 방법을 통해 소수 중요 인자들로 간추려져 기계 학습 입력인자로 활용되었다. 기계학습에 있어서는 Support Vector Machine(SVM), Artificial Neural Network (ANN) 기법을 활용하였다. SVM, ANN을 통해 모델화된 유출데이터는 금문댐 유출데이터와 비교/분석되었다. SVM 기법 기반의 유출량은 실제 유출량과 0.73의 상관계수를 보여주었고, ANN 기법 기반의 유출량은 0.66의 상관계수를 결과를 나타내었다. 하지만 SVM 기반 유출데이터는 과소 산정 되는 경향을 보였으며, ANN 기법 기반의 유출량은 과대산정되는 결과가 산출되는 한계점이 있음을 파악할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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