Land surface temperature (LST) is a key environmental variable in a wide range of applications, such as weather, climate, hydrology, and ecology. However, LST is one of the most difficult surface variables to observe regularly due to the strong spatio-temporal variations. So, we have developed the LST retrieval algorithm from COMS (Communication, Ocean and Meteorological Satellite) data through the radiative transfer simulations under various atmospheric profiles (TIGR data), satellite zenith angle (SZA), spectral emissivity, and surface lapse rate conditions using MODTRAN 4. However, the LST retrieval algorithm has a tendency to overestimate and underestimate the LST for surface inversion and superadiabatic conditions, respectively. To minimize the overestimation and underestimation of LST, we also developed day/night LST algorithms separately based on the surface lapse rate (local time) and recalculated the final LST by using the weighted sum of day/night LST. The analysis results showed that the quality of weighted LST of day/night algorithms is greatly improved compared to that of LST estimated by original algorithm regardless of the surface lapse rate, spectral emissivity difference (${\Delta}{\varepsilon}$) SZA, and atmospheric conditions. In general, the improvements are greatest when the surface lapse rate and ${\Delta}{\varepsilon}$ are negatively large (strong inversion conditions and less vegetated surface).
Land surface temperature (LST) is a one of the key variables of land surface which can be estimated from geostationary meteorological satellite. In this study, we have developed the three sets of LST retrieval algorithm from MTSAT-2 data through the radiative transfer simulations under various atmospheric profiles (TIGR data), satellite zenith angle, spectral emissivity, and surface lapse rate conditions using MODTRAN 4. The three LST algorithms are daytime, nighttime and total LST algorithms. The weighting method based on the solar zenith angle is developed for the consistent retrieval of LST at the early morning and evening time. The spectral emissivity of two thermal infrared channels is estimated by using vegetation coverage method with land cover map and 15-day normalized vegetation index data. In general, the three LST algorithms well estimated the LST without regard to the satellite zenith angle, water vapour amount, and surface lapse rate. However, the daytime LST algorithm shows a large bias especially for the warm LST (> 300 K) at day time conditions. The night LST algorithm shows a relatively large error for the LST (260 ~ 280K) at the night time conditions. The sensitivity analysis showed that the performance of weighting method is clearly improved regardless of the impacting conditions although the improvements of the weighted LST compared to the total LST are quite different according to the atmospheric and surface lapse rate conditions. The validation results of daytime (nighttime) LST with MODIS LST showed that the correlation coefficients, bias and RMSE are about 0.62~0.93 (0.44~0.83), -1.47~1.53 (-1.80~0.17), and 2.25~4.77 (2.15~4.27), respectively. However, the performance of daytime/nighttime LST algorithms is slightly degraded compared to that of the total LST algorithm.
This study compares the relative accuracy and consistency of four split-window land surface temperature (LST) algorithms (Becker and Li, Kerr et ai., Price, Ulivieri et al.) using 24 sets of Terra (Aqua)/Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) data, observed ground grass temperature and air temperature over South Korea. The effective spectral emissivities of two thermal infrared bands have been retrieved by vegetation coverage method using the normalized difference vegetation index. The intercomparison results among the four LST algorithms show that the three algorithms (Becker-Li, Price, and Ulivieri et al.) show very similar performances. The LST estimated by the Becker and Li's algorithm is the highest, whereas that by the Kerr et al.'s algorithm is the lowest without regard to the geographic locations and seasons. The performance of four LST algorithms is significantly better during cold season (night) than warm season (day). And the LST derived from Terra/MODIS is closer to the observed LST than that of Aqua/MODIS. In general, the performances of Becker-Li and Ulivieri et al algorithms are systematically better than the others without regard to the day/night, seasons, and satellites. And the root mean square error and bias of Ulivieri et al. algorithm are consistently less than that of Becker-Li for the four seasons.
첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)은 차량 기술 분야에서 활발한 연구가 이루어지고 있는 기술이다. ADAS 기술은 직접적으로 차량을 제어하는 기술과 간접적으로 운전자에게 편의를 제공하는 기술로 나뉜다. 본 논문에서는 야간 도로 영상을 보정하여 운전자에게 시각적 편의를 제공하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 전방 블랙박스 카메라로부터 촬영된 도로 영상을 입력받는다. 입력된 영상은 가로 축을 따라 세 부분으로 분할된 뒤 일괄적으로 이미지 변환 모듈을 통해 각각 낮 영상으로 변환된다. 변환된 영상은 다시 결합된 뒤 운전자에게 제공되어 시각적 편의를 제공한다. 본 논문의 실험 결과를 통해 제안한 시스템이 기존의 밝기 변환 알고리즘과 비교하여 우수한 성능을 보임을 입증한다.
To detect thunderstorms occurring in Korea, National Meteorological Satellite Center (NMSC) also introduced the rapid-development thunderstorm (RDT) algorithm developed by EUMETSAT. At NMCS, the H-RDT (HR) based on the Himawari-8 satellite and the K-RDT (KR) which combines the GK2A convection initiation output with the RDT were developed. In this study, we optimized the KR (KU) to improve the detection level of thunderstorms occurring in Korea. For this, we used all available data, such as GK2A/AMI, RADAR, lightning, and numerical model data from the recent two years (2019-2020). The machine learning of logistic regression and stepwise variable selection was used to optimize the KU algorithms. For considering the developing stages and duration time of thunderstorms, and data availability of GK2A/AMI, a total of 72 types of detection algorithms were developed. The level of detection of the KR, HR, and KU was evaluated qualitatively and quantitatively using lightning and RADAR data. Visual inspection using the lightning and RADAR data showed that all three algorithms detect thunderstorms that occurred in Korea well. However, the level of detection differs according to the lightning frequency and day/night, and the higher the frequency of lightning, the higher the detection level is. And the level of detection is generally higher at night than day. The quantitative verification of KU using lightning (RADAR) data showed that POD and FAR are 0.70 (0.34) and 0.57 (0.04), respectively. The verification results showed that the detection level of KU is slightly better than that of KR and HR.
Recently, surveillance system designed to collect various trsffic information are becoming new areas of development . Among these, the image detector is a ayatem which can measure the travel time and speed in realtime and this is emerging as the most effcient tool to be available in future related areas. But in measuring wide-area information in realtime, the image detector are yet full of problem in its accuracy. The aim of this ahesis is to develop an algorithms which can collect wide-area information such as travel time and travel speed in urban networks and freeways in realtime. The information on wide-area such as travel time and travel speed is important in accomplishing strategic function in traffic control. The algorithm developed from this study is based on the image tracking model which tracks a moving vehicle form image datas collected continuously, and is constructed to perform realtime measurement. To evaluate the performance of the developed algorithms, 600 ind vidual vehicles in total were used as data for the study, and this evaluation was carried out with the differenciation of day and night condition at the access roads in front of AJou University, In the statistical analysis results, the error rate was recorded as 5.69% and it has proved to be applicable on the field in both day and noght conditions.
루프 검지기, 영상 검지기 등의 기존 교통 검지기들은 설치와 유지보수에 드는 비용이 크고, 밤과 낮에 따라 상이한 검지 알고리즘이 필요하거나 날씨에 따라 검지율의 편차가 크다는 단점을 가지고 있다. 반면에 밀리미터파 레이더는 악천후에 의한 영향을 받지 않고, 주야간에 관계없이 일정한 검지 성능을 얻을 수 있다. 덧붙여 설치와 유지보수를 위하여 교통 통제의 필요가 없고, 다수의 차량을 동시에 검지 가능하다. 본 연구는 이러한 장점을 가진 레이더 센서를 활용한 다중 물체 검지 알고리즘을 기존의 단일 물체 검지 알고리즘을 응용하여 구현하였으며 이에 대한 평가를 수행하여 의미 있는 결과를 얻었다.
Satrec Initiative (Si) is developing a ground processing system for Synthetic Aperture Radar (SAR) data. SAR provides its own illumination and is not dependent on the light from sun, thus permitting continuous day/night operation and all-weather imaging. The system is capable of producing standard level products from SAR signal. Hence, the system should be able to perform matched filtering, range compression, azimuth compression, multi-look image generation, and geocoded image generation. This paper will describe the processing steps including algorithms, design, and accuracy of the Si's SAR processing system by comparing with commercial software.
본 연구에서는 지능형 CCTV를 이용하여 자동 수위감지 알고리즘과 사전 경보시스템을 개발하고 Test-Bed에 적용하여 실용화 가능성을 검증하고자 한다. 이를 위하여 현장여건에 적합한 지능형 CCTV 기반의 자동 수위감지 알고리즘을 개발하고 자동인식률 가변 요소에 대한 성능저하 방지대책을 수립하여 CCTV 카메라 기종별 수위감지 성능과 적합성을 평가하고 실용화에 따른 최적 적용방안을 도출한다. 그 결과, CCTV 카메라 기종별 수위감지 성능이 90%으로 도출되었다. CCTV 카메라 기종에 따른 적합성 평가 결과, 자동 수위감지용으로 NIR카메라가 정밀도에서 주 야간 95%이상의 성능을, 떨림 안개 저조도 등 자연환경에서 가장 우수한 성능을, 설치용이성에서는 일반카메라와 대등한 성능을, 가격측면에서 일반카메라 대비 15% 최소 상승분으로 가장 우수했다. 따라서 본 연구개발의 성과물인 지능형 CCTV를 이용한 수위감지 경보시스템의 실용화 가능성을 확인하였으며 향후 실용화가 예상된다.
항해 중인 함정은 늘 충돌 가능성이 존재하지만 충돌회피를 위한 명확한 기동지침은 없고 함교 당직사관의 직관적 판단에 의존하는 경향이 있다. 본 연구에서는 항해 중인 함정이 방위끌림이 없는 장애물을 조우하는 상황에서 함교 당직사관을 대상으로 언제 어떻게 충돌을 회피하는지 설문조사를 실시하였다. 설문 결과를 활용하여 방위끌림이 없는 장애물 조우 상황, 주·야간 충돌 회피 방법을 분석하였다. 조함이 까다로운 지역은 평택, 목포 순이었고, 주로 협수로 내에서 발생하였다. 빈도는 4시간 항해 시 평균 1회 정도로 나타났으며, 1:1 조우 상황보다 다수 선박 조우가 많았다. 충돌침로 확인 시 전자해도보다 육안 확인 결과를 더 신뢰하였고, 충돌회피 고려 요소로 최단 접근거리, 최단 접근시간을 우선시하였다. 피항의무선과 침로유지선의 충돌회피 기동상 특별한 차이는 없었지만 주·야간 시 최단 접근거리의 차이는 존재했다. 충돌회피 시 대부분의 항해사들은 변침·변속을 함께 사용하는 것을 선호하며 타각 10~15°, 변속 ±5knots, 변침침로는 타함 함미 정방향에서 함미 가중치를 두었다. 이러한 결과들은 승조원들에게 부임 함정의 충돌 회피 기준을 제공하는데 도움이 될 것이며 나아가 AI, 빅데이터 기반의 무인함정 충돌회피 알고리즘 개발에도 적용될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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