본 연구에서는 레이더 관측 영역 내에 강수 에코(echo)가 없는 지역을 비강수 정보라고 정의하고 자료 동화에 활용하였다. 비강수 정보는 레이더로 관측할 수 있는 최대 영역 내에서 강수에 의한 에코가 나타나지 않고 레이더에서 관측할 수 없을 정도로 약한 강수나 구름 입자가 있거나, 강수 자체가 없다는 것을 의미한다. 기존의 레이더 자료를 동화한 연구가 강수에 의한 반사도와 시선속도를 동화하여 모델 내의 강수를 만들어내는 것에 초점을 두었다면, 본 연구에서는 에코가 없다는 것도 하나의 정보로 고려하고 이를 동화함으로써 모델 내에서 잘못 예측한 강수를 억제하였다. 비강수 정보를 자료동화에 적용시키기 위해 레이더 비강수 정보를 수상체와 상대습도로 변환하는 관측 연산자를 제시하고 이를 Weather Research and Forecasting (WRF) 모델의 자료동화 시스템인 WRF Data Assimilation system (WRFDA)에 적용하였다. 또한 비강수 정보를 효과적으로 활용하기 위한 레이더 자료의 처리 방법을 제시하였다. 비강수 정보가 모델 내에서 잘못 예측한 강수를 억제할 수 있는지 확인하기 위해 단일 관측실험을 수행하였으며 비강수 정보가 수상체와 습도 그리고 기온을 낮춤으로써 대류가 억제될 수 있는 환경을 만들었다. 비강수 정보의 동화 효과를 실제 사례에 적용한 2013년 7월 23일 대류 사례 실험을 통해 9시간 예측을 수행하여 결과를 분석하였다. 레이더 비강수 정보를 추가로 동화한 실험이 비강수 정보를 제외한 실험보다 Fractional Skill Score (FSS)가 증가하고 False Alarm Ratio (FAR)는 감소하여 모델의 강수 예측성을 향상시켰다.
Detailed 3 dimensional structure of Asian dust plume has been analyzed from the retrieved aerosol data from two different satellites which are the Korea's $1^{st}$ geostationary satellite, namely the Communication, Ocean, Meteorological Satellite (COMS) spacecraft launched in 2010, and the NASA's Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations (CALIPSO). COMS spacecraft provides the first time resolved aerial aerosol maps by the systematically well-calibrated multispectral measurements from the Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) instrument. GOCI data are used here to evaluate intensity, spatial distribution, and long-range transport of Asian dust plume during 1~2 May 2011. We found that the strong Asian dust plume showing AOT of 2~5 was lofted to the altitude around 2~4 km above the Earth's surface and transported over Yellow Sea with a speed of about 25 km/hr. The CALIPSO extinction coefficient and particulate depolarization ratio (PDR) profiles confirmed that nonspherical dust particles were enriched in the dust plume. This study is a first example of quantitative integration of GOCI and CALIOP measurements for clarifying the overall structure of an Asian dust event.
Aerosol direct radiative forcing (ADRF) retrieval method was developed by combining data from passive and active satellite sensors. Aerosol optical thickness (AOT) retrieved form the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) as a passive visible sensor and aerosol vertical profile from to the Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations (CALIPSO) as an active laser sensor were investigated an application possibility. Especially, space-born Light Detection and Ranging (Lidar) observation provides a specific knowledge of the optical properties of atmospheric aerosols with spatial, temporal, vertical, and spectral resolutions. On the basis of extensive radiative transfer modeling, it is demonstrated that the use of the aerosol vertical profiles is sensitive to the estimation of ADRF. Throughout the investigation of relationship between aerosol height and ADRF, mean change rates of ADRF per increasing of 1 km aerosol height are smaller at surface than top-of-atmosphere (TOA). As a case study, satellite data for the Asian dust day of March 31, 2007 were used to estimate ADRF. Resulting ADRF values were compared with those retrieved independently from MODIS only data. The absolute difference values are 1.27% at surface level and 4.73% at top of atmosphere (TOA).
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
이 연구는 지상레이저스캐너(TLS)측량에 대한 관측실험과 분석을 통해 TLS 위치정확도와 운용방안을 분석하고 가이드라인을 제시한다. TLS 관측실험에서는 TS/GPS 기준점측량 기반으로 지상기준점과 TLS점을 설치하고 목제 목표판을 설계·제작하여 사용하였다. 실험결과에서는 TLS 스캔 데이터의 RMSE는 축척 1/250의 지형도 제작과 레벨 1/100의 BIM에 활용이 가능하며, 드론영상데이터와 상호보완이 가능하다. 그리고 실험과정과 결과의 분석을 통해 TLS측량에 대한 가이드라인을 제시하였다.
무인항공기에 부착된 위성 항법 시스템/관성 측정 센서(global positioning system/inertial measurement unit, GPS/IMU)와 관측 센서 사이에는 물리적인 위치와 자세 오차가 존재한다. 해당 물리 오프셋으로 인해, 관측 데이터는 비행 방향에 따라 서로 위치가 어긋나는 이격 오차가 발생한다. 특히나, 다중 센서를 활용하여 데이터를 취득하는 다중 센서 무인항공기의 경우, 관측 센서가 변경될 때마다 고액의 비용을 지불하고 외산 소프트웨어 의존하여 물리 오프셋을 조정하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 다중 센서에 적용 가능한 초기 센서 모델식을 수립하고 물리 오프셋 추정 방법을 제안한다. 제안된 방안은 크게 3가지 단계로 구성된다. 먼저, 직접지리 참조를 위한 회전 행렬 정의 및 초기 센서 모델식을 수립한다. 다음으로, 지상기준점과 관측 센서에서 취득된 데이터 간의 대응점을 추출하여 물리 오프셋 추정을 위한 관측방정식을 수립한다. 마지막으로, 관측 자료를 기반으로 물리 오프셋을 추정하고, 추정된 파라미터를 초기 센서 모델식에 적용한다. 전주, 인천, 알래스카, 노르웨이 지역에서 취득된 데이터셋에 적용한 결과, 4개 지역 모두 물리 오프셋 적용 전에 발생되던 영상 접합부의 이격 오차가 물리 오프셋을 적용 후 제거되는 것을 확인했다. 인천 지역의 지상기준점 대비 절대 위치 정확도를 분석한 결과, 초분광 영상의 경우, X, Y 방향으로 약 0.12 m 위치 편차를 보였으며, 라이다 포인트 클라우드의 경우 약 0.03 m의 위치 편차를 보여줬다. 더 나아가 영상 내 특징점에 대하여 초분광, 라이다 데이터의 상대 위치 정확도를 분석한 결과, 센서 데이터 간의 위치 편차가 약 0.07 m인 것을 확인했다. 따라서, 제안된 물리 오프셋 추정 및 적용을 통해 별도 기준점 없이 정밀한 데이터 매핑이 가능한 직접 지리 참조가 가능하다는 것을 확인했으며, 다중 센서를 부착한 무인항공기에서 취득된 센서 데이터 간의 융합 가능성에 대해 확인하였다. 본 연구를 통해 독자적인 물리 파라미터 추정 기술 보유를 통한 경제적 비용 절감 효과 및 관측 조건에 따른 유연한 다중 센서 플랫폼 시스템 운용을 기대한다.
예측하기 힘든 기후변화로 인해 물 관련 재해의 발생 빈도와 피해 규모도 지속적으로 증가하는 추세이다. 재난관리의 측면에서 광범위한 지역의 피해면적을 파악하고, 중·장기적 예측을 위한 모니터링이 필수적이다. 수재해 분야에서 광역적 모니터링을 위해 Synthetic Aperture Radar (SAR) 위성영상을 활용한 원격탐사 기술 연구가 활발히 진행되고 있다. 수재해 모니터링을 위한 시계열 분석에는 방대한 양의 영상수집과 잡음이 많은 레이더 산란 특성을 고려한 복잡한 전처리과정이 필요하며, 이를 위해 상당한 시간이 소요되는 한계가 있다. 최근 클라우드 컴퓨팅 기술의 발전과 함께 위성 빅데이터를 활용한 시·공간 분석이 가능한 많은 플랫폼들이 제안되고 있다. 구글어스엔진(Google Earth Engine, GEE)은 대표적인 플랫폼으로, 600여개의 위성 자료를 무료로 제공하고 있으며 위성영상의 분석준비데이터를 기반으로 준-실시간 시·공간 분석이 가능하다. 이에 본 연구에서는 구글어스엔진을 활용한 즉각적인 수재해 피해 탐지와 중·장기적 시계열 관측 연구를 수행하였다. 변화탐지에 주로 활용되는 Otsu 기법을 통해 '20년 발생한 집중호우를 중심으로 하천 범람으로 인한 하폭의 변화와 피해 면적을 확인하였다. 또한 재난관리 측면에서 모니터링의 중요성이 요구되는 만큼 상습침수지역으로 선정된 연구대상 지역을 중심으로 '18년부터 '22년까지의 시계열 수체의 변화 경향을 확인하였다. 구글어스엔진은 자바스크립트 기반 코딩을 통한 짧은 처리시간, 시공간 분석과 표출의 강점으로 수재해 분야 활용이 가능할 것으로 판단된다. 더불어 향후 다양한 위성 빅데이터와의 연계를 통해 활용 분야가 확대될 것으로 기대된다.
2017년 1월 20일 영동 뇌설 사례는 강수 초기 3시간 동안 20 cm 이상의 강한 강설이 낙뢰와 함께 영동 해안 지역에 나타났다. 이 연구에서는 강한 강수 기간 동안 고층 관측 자료를 이용하였고, 고층 관측 장비는 북강릉 지점의 연직바람관측장비, 라디오미터 그리고 레윈존데를 사용하였다. 북강릉과 강릉원주대학교에서 강한 강수가 나타났을 때 연직 바람과 기온의 특징을 조사한 결과는 다음과 같다: 1) 2~6 km에서 강한 북동풍 그리고 4~6 km에서 $-18^{\circ}C\;km^{-1}$ 이상의 기온 감률을 보이는 강한 대기불안정이 관측되었다. 이러한 특징은 대류운이 6 km 이상 고도까지 발달하였음을 나타낸다. 2) 1 km 이하에서 기온의 감소가 나타났으며, 이것은 북강릉 지점 AWS 지상 기온이 약 30분 동안 $4^{\circ}C$ 감소한 것과 잘 일치한다. 이러한 기온 감소는 동서 방향의 좁은 영역에서 나타나고 레이더 에코와 낙뢰 분포 영역도 동일한 위치에서 관측되었다. 이것은 중위도 저기압의 한랭전선형 강수의 특징과 유사하다. 결과적으로 영동 뇌설 사례는 한랭전선형 강수와 대류성 강수의 영향이 결합된 시스템으로 분석하였다.
Radiosonde is an observation equipment that measures pressure (geopotential height), temperature, relative humidity and wind by being launched up from the ground. Radiosonde data which serves as an important element of weather forecast and research often causes a bias in a model output due to accuracy and sensitivity between the different manufacturers. Although Korean Meteorological Administration (KMA) and several institutes have conducted routine and intensive radiosonde observations, very few studies have been done before on the characteristics of radiosonde performance. Analyzing radiosonde observation data without proper understanding of the unique nature of those sensors may lead to a significant bias in the analysis of results. To evaluate performance and reliability of radiosonde, we analyzed the differences between two sensors made by the different manufacturers, which have been used in the campaign of Experiment on Snow Storm At Yeongdong (ESSAY). We improved a couple of methods to launch the balloon being attached with the sensors. Further we examined cloud-layer impacts on temperature and humidity differences for the analysis of both sensors' performance among various weather conditions, and also compared daytime and nighttime profiles to understand temporal dependence of meteorological sensors. The overall results showed that there are small but consistent biases in both temperature and humidity between different manufactured sensors, which could eventually secure reliable precisions of both sensors, irrespective of accuracy. This study would contribute to an improved sounding of atmospheric vertical states through development and improvement of the meteorological sensors.
The present study uses the GOES IR brightness temperature to examine the temporal and spatial variability of cloud activity over the region $25^{\circ}N-45^{\circ}N$, $105^{\circ}E-135^{\circ}E$ and analyzes the coherence of eastern Asian summer season rainfall in Weather Research and Forecast (WRF) model. Time-longitude diagram of the time period from June to July 2005 shows a signal of eastward propagation in the WRF model and convective index derived from GOES IR data. The rain streaks in time-latitude diagram reveal coherence during the experiment period. Diurnal and synoptic scales are evident in the power spectrum of the time series of convective index and WRF rainfall. The diurnal cycle of early morning rainfall in the WRF model agrees with GOES IR data in the Korean Peninsula, but the afternoon convection observed by satellite observation in China is not consistent with the WRF rainfall which is represented at the dawn. Although there are errors in strength and timing of convection, the model predicts a coherent tendency of rainfall occurrence during summer season.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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