Space-borne remote sensing is an effective and inexpensive way to identify crop fields and detect the crop condition. We examined the multi-temporal spectral characteristics of rice fields in South Korea to detect their phenological development and condition. These rice fields are compact, small-scale parcels of land. For the analysis, moderate resolution imaging spectroradiometer (MODIS) and RapidEye images acquired in 2011 were used. The annual spectral tendencies of different crop types could be detected using MODIS data because of its high temporal resolution, despite its relatively low spatial resolution. A comparison between MODIS and RapidEye showed that the spectral characteristics changed with the spatial resolution. The vegetation index (VI) derived from MODIS revealed more moderate values among different land-cover types than the index derived from RapidEye. Additionally, an analysis of various VIs using RapidEye satellite data showed that the VI adopting the red edge band reflected crop conditions better than the traditionally used normalized difference VI.
Land surface temperature ($T_s$) is a critical variable for understanding the surface energy exchange between land and atmosphere. Using the data measured from micrometeorological flux towers, three types of $T_s$, obtained using a thermal-infrared radiometer (IRT), a net radiometer, and an equation for sensible heat flux, were compared. The $T_s$ estimated using the net radiometer was highly correlated with the $T_s$ obtained from the IRT. Both values acceptably fit the $T_s$ from the Terra/MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)satellite. These results will enhance the measurement of land surface temperatures at various scales. Further, they are useful for understanding land surface energy partitioning to evaluate and develop land surface models and algorithms for satellite remote sensing products associated with surface thermal conditions.
지표면 온도는 수문기상학에서 매우 중요한 인자로써 지면-대기의 상호순환을 이해하는 데 필수적인 요소이다. 따라서 지표면 온도를 정확하게 산출하기 위한 연구가 이루어지고 있다. 그러나 국내에서는 현재까지 시 공간적으로 일정한 자료를 대상으로 한 연구가 미흡한 상황이다. 본 연구에서는 국내 최초의 정지궤도 위성인 Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS)의 지표면 온도 자료를 사용하여 MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 센서를 탑재한 위성(Terra/Aqua)에서 제공되는 지표면 온도와 비교 분석을 실시하였다. 또한, COMS 자료의 정확성 확인을 위하여 지상관측지점의 자료와 비교하였다. 그 결과 MODIS와의 비교에서는 COMS가 Aqua/Terra에 비하여 전체적으로 과소 산정되었으며, Aqua보다는 Terra와 비슷한 경향을 가지고 있는 것을 확인할 수 있었다. 지상 관측 일평균자료와의 비교에서도 COMS가 과소 산정되는 것으로 나타났다. 각각의 오차는 알고리즘 사용 인자의 차이, 자료의 시간적 차이, 외부적인 요인 등으로 인해 발생하는 것으로 판단된다. 그러나 전체적인 경향성이 비슷한 것으로 나타나 COMS의 활용 가능성을 확인할 수 있었으며, 추후보다 정확한 검 보정에 대한 연구가 필요한 실정이다.
The operational aerosol retrieval algorithm for the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) measurements was recently updated and named collection 6 (C6). The C6 MODIS aerosol algorithm, a substantially improved version of the collection 5 (C5) algorithm, uses an enhanced aerosol optical thickness(AOT) retrieval process consisting of new surface reflection and aerosol models. This study reports on the estimation and validation of the two latest versions, the C5 and C6 MODIS aerosol products over the East Asian region covering $20^{\circ}N$ to $56^{\circ}N$ and $80^{\circ}E$ to $150^{\circ}E$. This study also presents a comparative validation of the two versions(C5 and C6) of algorithms with different methods(Dark Target(DT) and Deep Blue (DB) retrieval methods) from the Terra and Aqua platforms to make use of the Aerosol Robotic Network (AERONET) sites for the years 2000-2016. Over the study region, the spatially averaged annual mean AOT retrieved from C6 AOT is about 0.035 (5%) less than the C5 counterparts. The linear correlations between MODIS and AERONET AOT are R = 0.89 (slope = 0.86) for C5 and R = 0.95 (slope = 1.00) for C6. Moreover, the magnitude of the mean error in C6 AOT-the difference between MODIS AOT and AERONET AOT-is 40% less than that in C5 AOT.
Remote sensing cannot provide a direct measurement of vegetation index (VI) but it can provide a reasonably good estimate of vegetation index, defined as the ratio of satellite bands. The monitoring of vegetation in nearby urban regions is made difficult by the low spatial resolution and temporal resolution image captures. In this study, enhancing spatial resolution method is adapted as to improve a low spatial resolution. Recent studies have successfully estimated normalized difference vegetation index (NDVI) using improved resolution method such as from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) onboard EOS Terra satellite. Image enhancing spatial resolution is an important tool in remote sensing, as many Earth observation satellites provide both high-resolution and low-resolution multi-spectral images. Examples of enhancement of a MODIS multi-spectral image and a MODIS NDVI image of Cheongju using a Landsat TM high-resolution multi-spectral image are presented. The results are compared with that of the IHS technique is presented for enhancing spatial resolution of multi-spectral bands using a higher resolution data set. To provide a continuous monitoring capability for NDVI, in situ measurements of NDVI from paddy field was carried out in 2004 for comparison with remotely sensed MODIS data. We compare and discuss NDVI estimates from MODIS sensors and in-situ spectroradiometer data over Ochang plain region. These results indicate that the MODIS NDVI is underestimated by approximately 50%.
다중분광센서인 Moderate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)는 지표 및 대기 산출물을 통해 다양한 분야에서 활발한 연구가 진행되어 왔다. MODIS는 발사된지 20년이 지났고, 비슷한 특성의 이를 대체할 만한 자료의 필요성이 지속적으로 제기되어 왔다. 본 연구에서는 2011년에 발사된 Suomi National Polar-orbiting Partnership (Suomi NPP) 위성의 Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) sensor에서 제공하는 지표 산출물 중 지표면 온도(Land Surface Temperature, LST)와 식생 지수인 정규식생지수(Normalized Differences Vegetation Index, NDVI)를 소개하고, 기존의 MODIS에서 제공되는 자료와의 비교 및 검증을 통해 연구 지역인 남한에서의 지역적인 적용성을 파악하고자 한다. 지표면 온도와 식생 활력은 농업적인 가뭄을 발생시키는 주요한 인자로써, 남한의 극심한 가뭄기간인 2014년과 2015년을 대상으로 가뭄의 시공간적인 변동성을 분석하여, VIIRS 산출물의 활용 가능성을 파악하였다.
본 연구에서는 위성 기반의 지표면 온도 자료를 이용하여 기상관측소의 열적 공간 대표성을 조사하였다. 전국에는 총 76개의 기상관측소가 있으며, 그 중에서 서울, 부산, 대전, 대구, 광주, 춘천을 선택하여 MODIS(MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) LST(Land Surface Temperature) 자료와 비교를 하였다. 비교 방법은 위성 자료의 window size를 지상 기온 관측소에 해당하는 화소를 중심으로 $1km{\times}1km$, $3km{\times}3km$, $5km{\times}5km$, $7km{\times}7km$, $9km{\times}9km$, $11km{\times}11km$, $15km{\times}15km$, $19km{\times}19km$, $25km{\times}25km$로 변환하여 만들어진 window size별 평균값을 계산하고, 지상기온과 MODIS LST를 비교하여 선형회귀분석을 하였다. 분석의 요소로 FVC(Fraction Vegetation Cover)와 DEM(Digital Elevation Model)을 순차적으로 사용하였다. 선형회귀분석으로 도출한 식으로 LST를 기온값으로 추정하여 지상관측 기온과의 RMSE를 계산하였다. 기상관측소의 열적 대표성 조사를 위한 RMSE의 임계값은 일 최고 기온 산출 모델에 관한 연구를 참고하여 $4^{\circ}C$이하로 결정하였다. 분석결과 6곳의 기상관측소의 대표성은 대전이 $15km{\times}15km$, 춘천 $11km{\times}11km$, 서울 $7km{\times}7km$, 대구 $5km{\times}5km$, 광주 $3km{\times}3km$, 부산 $3km{\times}3km$로 나타났다.
온난화는 오늘날 발생하는 다양한 기상재해와 이변의 원인으로 전 세계적으로 중요한 문제점 중에 하나이다. 눈과 빙하는 지구온난화의 영향을 가장 쉽게 보여주는 예이며, 이것들은 높은 반사도 특성으로 지구 냉각에 중요한 역할을 하고 있다. 본 연구에서는 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)센서의 자료를 이용하여 히말라야 산맥내의 만년설 모니터링을 수행하였다. 만년설 감시를 위해서 NDSI(Normalized Differenced Snow Index)를 사용하였으며, NDSI는 위성 영상내에 눈을 감지하기 위해 가시와 단파적외 영역에서 눈의 반사도 특성 차이를 이용한 밴드비율이다. 본 연구에서는 2001년, 2003년, 2006년, 2007년의 9월부터 12월까지의 NDSI를 산출하여 만년설을 감시하였으며, 막연하게 알고 있던 고산지대 만년설에 대한 온난화의 영향을 정량적으로 검증하였다. 검증 결과 2007년이 비해 2001년에 잔설지역이 9월 $71,481km^2$, 10월 $92,760km^2$, 11월 $333,916km^2$ 각각 감소한 것으로 나타났다.
증발산은 토양 표면에서 일어나는 증발 과정과 식물의 광합성으로 인해 발생하는 증산 작용을 포함한 수문 기상인자로 수문 순환과정에서 중요한 역할을 차지한다. 현재 국내외에서는 증발산을 산정하고 공간적인 거동을 파악하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있지만 특정 지역에서의 토지 피복의 차이나 식생으로 인해 거동을 이해하는데 많은 제약이 따른다. 본 연구에서는 고해상도의 영상을 제공하는 Landsat 위성이 기반이 되는 원격탐사 기반 에너지 수지 모형인 Mapping EvapoTRanspiration with Internalized Calibration (METRIC) 모형과 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 위성 기반의 Penman-Monteith 알고리즘으로 산정된 증발산의 공간 분포를 비교하였다. 토지 피복별로 분류한 후 두 공간 분포를 비교하여 침엽수림과 활엽수림에서 가장 높은 상관관계를 갖는 것을 확인하였고 두 모형에 대한 적용성이 높음을 알 수 있다. 본 연구를 바탕으로 원격탐사 기반 고해상도 증발산 지도를 제작하여 시공간적 변동성과 계절 변화에 따른 거동을 파악할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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