본 연구에서는 Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum Vector를 활용하여 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) aerosol optical depth (AOD)의 기대 오차(expected error, EE)가 KOMPSAT-3A 지표반사도(surface reflectance, SR)의 정확도에 미치는 영향을 평가한다. 연구에서 다양한 지상 AOD와 그에 따른 MODIS AOD EE를 고려함으로써, 파장이 짧고 태양천정각(solar zenith angle, SZA)이 높을수록 SR 오류가 증가한다는 결과를 확인했으며, 이는 파장과 SZA 고려 사항을 통합하여 대기보정 알고리즘을 개선하기 위한 추가 연구가 필요하다는 점을 강조한다. 또한, 이 연구는 대기보정 과정에서 다른 위성의 AOD 자료 활용에 대해 더 잘 이해하기 위한 기초 자료를 제공하고 대기보정 기술 발전에 기여할 것으로 예상한다.
농업적 가뭄이 발생하면 토양의 수분이 감소하여 식생의 광합성 및 성장을 저해한다. 광합성을 통해 대기 중의 이산화탄소가 흡수되며 산소 생산량이 증가하는데, 이러한 광합성에 부정적인 영향이 생긴다면 대기 중의 이산화탄소 농도가 증가한다. 본 연구에서는 다중분광광학센서인 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 산출물을 이용하여 토양수분, 식생 활력 및 대기 중의 이산화탄소 농도 간의 관계를 분석하였다. 토양수분의 경우, 기존의 마이크로웨이브 센서는 낮은 공간 해상도로 제공되는 특징으로 인해 소규모 연구 지역 분석에 한계가 있어서 상대적으로 고해상도인 광학센서를 이용한 토양수분 산정 방법을 적용하였다. 또한, MODIS 총일차생산량(Gross Primary Productivity, GPP) 산출물을 이용하여 식생의 호흡과의 관계식을 이용하여 이산화탄소 플럭스를 계산하였다. 원격탐사 기반의 토양수분, 식생지수와 이산화탄소 플럭스를 국내의 극한 가뭄 발생시기인 2014년과 2015년도에 대하여 지점 관측 자료인 플럭스타워 값과 비교 분석하였다. 분석한 결과 토양수분과 식생지수 사이에는 한 달의 지체시간, 식생지수와 이산화탄소 플럭스 사이에는 2주 지체시간이 발생했을 때, 상관성이 높게 나타났다.
Drought events are not clear when those start and end compared with other natural disasters. Because drought events have different timing and severity of damage depending on the region, various studies are being conducted using satellite images to identify regional drought occurrence differences. In this study, we investigated the applicability of drought assessment using the Evaporative Stress Index (ESI) based on Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) satellite images. The ESI is an indicator of agricultural drought that describes anomalies in actual and reference evapotranspiration (ET) ratios that are retrieved using remotely sensed inputs of Land Surface Temperature (LST) and Leaf Area Index (LAI). However, these approaches have a limited spatial resolution when mapping detailed vegetation stress caused by drought, and drought hazard in the actual crop cultivation areas due to the small crop cultivation in South Korea. For these reasons, the development of a drought index that provides detailed higher resolution ESI, a 500 m resolution image is essential to improve the country's drought monitoring capabilities. The newly calculated ESI was verified through the existing 5 km resolution ESI and historical records for drought impacts. This study evaluates the performance of the recently developed 500 m resolution ESI for severe and extreme drought events that occurred in South Korea in 2001, 2009, 2014, and 2017. As a result, the two ES Is showed high correlation and tendency using Receiver Operating Characteristics (ROC) analysis. In addition, it will provide the necessary information on the spatial resolution to evaluate regional drought hazard assessment and and the small-scale cultivation area across South Korea.
본 연구에서는 Moderate Imaging Spectroradiometer(MODIS), Sea-viewing Wide Field-fo-view Sensor(SeaWiFS), Medium Resolution Imaging Spectrometer(MERIS) 등의 광역관측 위성영상을 이용한 해수나 연안수의 클로로필 농도 분석을 통해 가능성이 확인되었던 밴드 비를 이용한 비교적 간단한 추정 모델을 수체의 크기와 폭이 현저히 작고 탁도가 있는 하천에 대해 클로로필-a 농도값을 추정하고자 고해상도 위성영상에 Two-band 및 Three-band reflectance 모델을 적용하여 가능성을 파악하였다. 특히 RapidEye 영상을 이용하여 일반적으로 탁도가 있는 수체에 대해 Red와 NIR 영역을 활용하는 이들 모델에 Red-edge(RE) 밴드를 적용하였다. Red와 NIR을 이용한 Two-band Reflectance 모델은 계산식의 결정계수 $R^2$ 값이 0.38로 유의성 없는 결과를 나타내었다. 그러나 RapidEye의 Red-edge (RE) 파장 대를 이용한 Red-RE Two-band 모델과 Red-RE-NIR Three-band 모델을 이용한 계산식에 대해서는, 2차함수에 의한 Three-band 모델의 결과는 Red-RE Two-band 모델의 결과와 통계적인 값이 거의 유사하였고 Two-band와 3차함수에 의한 Three-band 모델 추정식은 각각 0.66, 0.73 의 $R^2$값을 나타내어 Red-edge 밴드의 적용 가능성을 보였고, 실측치와의 Root Mean Square Error (RMSE)는 24.8, 22.4 mg $m^{-3}$, Relative Percent Difference(RPD)는 각각 1.30, 1.29로 1.5 이하의 대략적인 추정(Approximate Prediction) 수준을 나타내었다. 고해상도 위성영상에 Red-RE-NIR Three-band 모델을 적용한 계산식을 이용해 대략적인 추정이지만 가장 유의한 수준의 클로로필-a 농도를 추정할 수 있었다. 영상에서 추정된 클로로필-a 분포를 비교하였을 때 3차함수에 의한 Three-band 모델 추정식이 Two-band 모델에 비해 낮은 값의 분포를 보였다. 향후 하천의 스펙트럼을 실측하여 파장별 부유물질, 유기물과의 상관성 및 클로로필 농도와의 간섭 정도를 시뮬레이션하여 보정식을 산출 적용한다면 탁도가 다소 높은 하천에서의 클로로필-a 농도 계산식의 정확도를 더욱 높일 수 있을 것으로 기대된다.
The images of MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) that provide wider swath and shorter revisit frequency than Land Satellite (Landsat) and Satellite Pour I' Observation de la Terre (SPOT) has been used fer land cover classification with better spatial resolution than National Oceanic and Atmosphere Administration/Advanced Very High Resolution Radiometer (NOAA/AVHRR)'s images. Due to the advantages of MODIS, several researches have conducted, however the results for the land cover classification using MODIS images have less accuracy of classification in small areas because of low spatial resolution. In this study, uncertainty of paddy fields classification using MODIS images was conducted in the region of Gyeonggi-do and the relation between this uncertainty of estimating paddy fields and topographical factors was also explained. The accuracy of classified paddy fields was compared with the land cover map of Environmental Geographic Information System (EGIS) in 2001 classified using Landsat images. Uncertainty of paddy fields classification was analyzed about the elevation and slope from the 30m resolution Digital Elevation Model (DEM) provided in EGIS. As a result of paddy classification, user's accuracy was about 41.5% and producer's accuracy was 57.6%. About 59% extracted paddy fields represented over 50 uncertainty in one hundred scale and about 18% extracted paddy fields showed 100 uncertainty. It is considered that several land covers mixed in a MODIS pixel influenced on extracted results and most classified paddy fields were distributed through elevation I, II and slope A region.
The purpose of this study is to evaluate the compatibility of the vegetation index between the two satellites and the applicability of agricultural monitoring by comparing and verifying NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) based on Sentinel-2 and Terra MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer). Terra MODIS NDVI utilized 16-day MOD13Q1 data with 250 m spatial resolution, and Sentinel-2 NDVI utilized 10-day Level-2A BOA (Bottom Of Atmosphere) data with 10 m spatial resolution. To compare both NDVI, Sentinel-2 NDVIs were reproduced at 16-day intervals using the MVC (Maximum Value Composite) technique. As a result of time series NDVIs based on two satellites for 2019 and compare by land cover, the average R2 (Coefficient of determination) and RMSE (Root Mean Square Error) of the entire land cover were 0.86 and 0.11, which indicates that Sentinel-2 NDVI and MODIS NDVI had a high correlation. MODIS NDVI is overestimated than Sentinel-2 NDVI for all land cover due to coarse spatial resolution. The high-resolution Sentinel-2 NDVI was found to reflect the characteristics of each land cover better than the MODIS NDVI because it has a higher discrimination ability for subdivided land cover and land cover with a small area range.
Wong, Man Sing;Lee, Kwon-Ho;Nichol, Janet;Kim, Young J.
대한원격탐사학회지
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제26권6호
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pp.605-615
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2010
This study demonstrates the feasibility of small satellite, namely PROBA platform with the compact high resolution imaging spectrometer (CHRIS), for aerosol retrieval in Hong Kong. The rationale of our technique is to estimate the aerosol reflectances by decomposing the Top of Atmosphere (TOA) reflectances from surface reflectance and Rayleigh path reflectances. For the determination of surface reflectances, the modified Minimum Reflectance Technique (MRT) is used on three winter ortho-rectified CHRIS images: Dec-18-2005, Feb-07-2006, Nov-09-2006. For validation purpose, MRT image was compared with ground based multispectral radiometer measurements and atmospherically corrected Landsat image. Results show good agreements between CHRIS-derived surface reflectance and both by ground measurement data as well as by Landsat image (r>0.84). The Root-Mean-Square Errors (RMSE) at 485, 551 and 660nm are 0.99%, 1.19%, and 1.53%, respectively. For aerosol retrieval, Look Up Tables (LUT) which are aerosol reflectances as a function of various AOT values were calculated by SBDART code with AERONET inversion products. The CHRIS derived Aerosol Optical Thickness (AOT) images were then validated with AERONET sunphotometer measurements and the differences are 0.05~0.11 (error=10~18%) at 440nm wavelength. The errors are relatively small compared to those from the operational moderate resolution imaging spectroradiometer (MODIS) Deep Blue algorithm (within 30%) and MODIS ocean algorithm (within 20%).
Phenological variables derived from remote sensing are useful in determining the seasonal cycles of ecosystems in a changing climate. Satellite remote sensing imagery is useful for the spatial continuous monitoring of vegetation phenology across broad regions; however, its applications are substantially constrained by atmospheric disturbances such as clouds, dusts, and aerosols. By way of contrast, a tower-based ground remote sensing approach at the canopy level can provide continuous information on canopy phenology at finer spatial and temporal scales, regardless of atmospheric conditions. In this study, a tower-based ground remote sensing system, called the "Phenological Eyes Network (PEN)", which was installed at the Gwangneung Deciduous KoFlux (GDK) flux tower site in Korea was introduced, and daily phenological progressions at the canopy level were assessed using ratios of red, green, and blue (RGB) spectral reflectances obtained by the PEN system. The PEN system at the GDK site consists of an automatic-capturing digital fisheye camera and a hemi-spherical spectroradiometer, and monitors stand canopy phenology on an hourly basis. RGB data analyses conducted between late March and early December in 2009 revealed that the 2G_RB (i.e., 2G - R - B) index was lower than the G/R (i.e., G divided by R) index during the off-growing season, owing to the effects of surface reflectance, including soil and snow effects. The results of comparisons between the daily PEN-obtained RGB ratios and daily moderate-resolution imaging spectroradiometer (MODIS)-driven vegetation indices demonstrate that ground remote sensing data, including the PEN data, can help to improve cloud-contaminated satellite remote sensing imagery.
For the safety of sea, it is important to monitor sea fog, one of the dangerous meteorological phenomena which cause marine accidents. To detect and monitor sea fog, Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) data which is capable to provide spatial distribution of sea fog has been used. The previous automatic sea fog detection algorithms were focused on detecting sea fog using Terra/MODIS only. The improved algorithm is based on the sea fog detection algorithm by Wu and Li (2014) and it is applicable to both Terra and Aqua MODIS data. We have focused on detecting spring season sea fog events in the Yellow Sea. The algorithm includes application of cloud mask product, the Normalized Difference Snow Index (NDSI), the STandard Deviation test using infrared channel ($STD_{IR}$) with various window size, Temperature Difference Index(TDI) in the algorithm (BTCT - SST) and Normalized Water Vapor Index (NWVI). Through the calculation of the Hanssen-Kuiper Skill Score (KSS) using sea fog manual detection result, we derived more suitable threshold for each index. The adjusted threshold is expected to bring higher accuracy of sea fog detection for spring season daytime sea fog detection using MODIS in the Yellow Sea.
Active fire products from Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) satellite observation during the 16 years from 2000-2015 were analyzed to estimate spatial and temporal variations of wildland fires over East Asia (region of interest: $20^{\circ}N-55^{\circ}N$, $100^{\circ}E-150^{\circ}E$). GLOBCOVER 2009 land cover data were also used to investigate the trend in wildfire occurrence with respect to each land cover type. Statistical analysis showed that the highest number of wildland fires occurred in the evergreen and vegetation covered areas, and strong seasonal variations were found in these areas. Total numbers of fires were 283,683 and 202,543, respectively. In particular, the wildland fires in croplands occurred mainly during summer season and distinguishable increasing trends were found. The correlations between number of wildland fires and air pollutants, such as black carbon, organic matter, and carbon monoxide, were also calculated in order to investigate the intensity of the air pollution caused by the wildland fires. Positive correlation between total column carbon monoxide contents and the occurrence of wildland fire was found. In addition, this correlation was higher than the correlation between fire occurrence and black carbon or organic matter. These results indicate that a significant amount of carbon monoxide originated from the wildland fires and influenced the regional atmospheric environment in East Asia.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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