Since longer wavelength microwave radiation can penetrate clouds, satellite passive microwave sensors can observe sea ice of the entire polar region on a daily basis. Thus, it is becoming popular to derive sea ice motion vectors from a pair of satellite passive microwave sensor images observed at one or few day interval. Usually, the accuracies of derived vectors are validated by comparing with the position data of drifting buoys. However, the number of buoys for validation is always quite limited compared to a large number of vectors derived from satellite images. In this study, the sea ice motion vectors automatically derived from pairs of AMSR-E 89GHz images (IFOV = 3.5 ${\times}$ 5.9km) by an image-to-image cross correlation were validated by comparing with sea ice motion vectors manually derived from pairs of cloudless MODIS images (IFOV=250 ${\times}$ 250m). Since AMSR-E and MODIS are both on the same Aqua satellite of NASA, the observation time of both sensors are the same. The relative errors of AMSR-E vectors against MODIS vectors were calculated. The accuracy validation has been conducted for 5 scenes. If we accept relative error of less than 30% as correct vectors, 75% to 92% of AMSR-E vectors derived from one scene were correct. On the other hand, the percentage of correct sea ice vectors derived from a pair of SSM/I 85GHz images (IFOV = 15 ${\times}$ 13km) observed nearly simultaneously with one of the AMSR-E images was 46%. The difference of the accuracy between AMSR-E and SSM/I is reflecting the difference of IFOV. The accuracies of H and V polarization were different from scene to scene, which may reflect the difference of sea ice distributions and their snow cover of each scene.
The relationship between the distribution of sea surface temperature(SST) and dinoflagellate(Cochlodinium polykrikoides) bloom areas were studied. The SST data were derived from the infrared channels of AVHRR(Advanced Very High Resolution Radiometer) sensor on NOAA(National Oceanic and Atmospheric Administration) 12 and 14 satellites during 1995-1998. The initial water temperature at C. polykrikoides bloom was about 21${\circ}C$ at the coastal areas of the South Sea and along the shore of the East Sea of Korea during the summer season of 1995. The northern limit of red tides was coincident with that of 21${\circ}C$ isothermal line in the East Sea. The red tides that initially bloomed at the coast of Pohang on September 21, 1995 moved to the coast of Uljin on September 26, 1995. The skipped appearance of the red tides in the areas between Pohang and Uljin was due to the East Korean Warm Current, which was moving offshore from Pohang to approach to Uljin. The cold water which was formed by tidal front in the western coast of the South Sea and by upwelling water from deep layer in the southeastern coast of the Korean peninsula played a role in blocking the spreading of red tides during summer season in 1997 and 1998. In conclusion, the distribution of red tides appeared to be dependent on the initial water temperature at red tides bloom. The SST at the red tides varied from 21${\circ}C$ to 25${\circ}C$; 21${\circ}C$, 23${\circ}C$, 24 and 24-25${\circ}C$ in 1995, 1996, 1997 and 1998, respectively.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.95-95
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2011
토양수분은 전 지구 및 기후 모델 연구, 전 지구 환경 감시, 기후변화, 대기-지표의 물과 에너지 상호교환 등 중요한 역할을 한다. 최근에는 수동형 마이크로웨이브 센서를 이용하여 토양수분을 탐지하고 있으며, NASA는 공식적인 전구 토양수분을 제공하고 있다. 특히, AMSR-E(Advandced Microwave Scanning Radiometer on EOS)의 6 GHz 영역에서 산출된 토양수분은 지표 토양층(0~5 cm)의 높으 정확도의 토양 수분 정보를 제공하고 있다. 지금까지의 위성관측을 이용한 토양 수분 알고리즘은 복잡한 선행모델과 관측된 경험식을 바탕으로 한다. 이 연구의 제안한 알고리즘은 위성에서 관측된 휘도온도 정보를 이용하여 역변환 방법을 이용하여 토양수분을 산출할 수 있기에, 복잡한 선행모델 사용을 최소화하는 장점이 있다. 본 연구에서 제시한 토양수분 산출 알고리즘은 각 채널(6.9 및 37 GHz)의 특성을 이용하여 거친 표면의 반사도를 산출한 후, 편광비율 특성을 이용한다. 아울러 반사도는 Hong 근사식을 이용하여 지표면 거칠기, 물질의 특성을 나타내는 유전상수를 산출하고 두 변수 사이의 관측된 경험적 관계식를 이용하여 전 지구적인 토양수분이 산출한다. 이 결과는 NASA에서 산출한 토양 수분과 현장관측 (SMEX03)의 오클라호마, 조지아 지역 관측 결과와 비교하였을 때, 사용자들이 요구하는 수준 (<0.06g/$cm^3$)의 정확도를 만족시킨다. 본 연구에서 제시된 토양수분 알고리즘은 단순성, 정확성, 물리적 기반을 바탕으로 하기에 현업용으로 그 활용 가치가 높다. 본 연구 결과는 향후 국외 토양수분산출 전용 위성들인 SMOS(Soil Moisture and Ocean Salinity)와 SMAP(Soil Moisture Active/Passive) 자료들을 생산하는데 활용된다면, 전 지구적 토양수분 정보제공에 기여할 수 있을 것으로 예산된다.
This study measured the emissivity spectra of 5 major rock-forming minerals using a Fourier Transform Infrared (FT-IR) spectrometer in the spectral region of $650{\sim}1400cm^{-1}$. The mineral samples are quartz, albite, bytownite, anorthite, and sandstone. We compared emissivity spectra measured in this study with spectra provided by Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) and Arizona State University (ASU). The spectral features of emissivity such as Reststrahlen Band (RB) and Christiansen Feature (CF) locations were compared. Results showed that both CF and RB locations of emissivity spectra measured in this study were similar to those from ASTER and ASU. In the case of quartz, the RB was occurred in the region of $700{\sim}850cm^{-1}$ and $1050{\sim}1250cm^{-1}$. The spectral position of emissivity peak was in good agreement with the location of ASTER and ASU. For plagioclase (albite, bytownite, and anorthite), the spectral location of CF was shifted toward larger wavenumber and the emissivity value was increased in the region of $870{\sim}1200cm^{-1}$ with Ca percentage. The CF of anorthite and bytownite was occurred at $1245.79cm^{-1}$, and that of albite was occurred at $1283.79cm^{-1}$. We also confirmed that emissivity feature of sandstone includes both emissivity features of quartz and calcite. However, there were some differences in the magnitude of emissivity and locations of RB and CF. These were due to the differences in measurement methods, and differences in particle size and temperature of samples.
Kim, Jeong-Woo;Hong, Sung-Min;Hwang, Jong-Sun;Yoon, Ho-Il;Lee, Bang-Yong;Kim, Yea-Dong
Ocean and Polar Research
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v.24
no.3
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pp.255-261
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2002
We investigated the distribution of sea ice using Topex/Poseidon (T/P) and ERS-1 .ada. altimeter data in the northwest Weddell Sea, Antarctica, between the area $45-75^{\circ}W\;and\;55-66^{\circ}S$. Using the Geo_Bad_1 flag of the Merged GDR of the T/P, we classified the surface into ocean, land, and sea. Total 257 cycles of altimeter measurements between Oct. 1992 and Sep. 1999 (for nearly 2570 days) were used to analyze the distribution of the Antarctic sea ice. We then calculated the surface area of ice coverage using SUTM20 map projection to monitor the periodic variations. Each year, the maximum and minimum coverage of the sea ice were found in late August and February in the study area, respectively. We also studied the sea ice distribution using ERS-1 altimeter data between $45-75^{\circ}W\;and\;55-81.5^{\circ}S$ to compare with the T/P Using the Valid/Invalid flag of the Ocean Product, we analyzed the sea ice distribution between March and August of 1995, which showed very good coherence with the T/P measurements. Our preliminary results showed that the altimeter measurements can be effectively used to monitor the distribution of the sea ice in the polar region. However, the size of radar footprint, typically 2-6km depending on the roughness of the sea surface, may be too big to monitor the sharp boundary between ice and water/land. If more other altimeter mission data with dense coverage such as Geosat GM are analyzed together, this limitation can be significantly improved. If we also combine other microwave remote sensing data such as radiometer, and SSM/I, the result will be significantly enhanced.
Vertical distribution and optical properties of atmospheric aerosols above the Korean peninsula are quite important to estimate effects of aerosol on atmospheric environment and regional radiative forcing. For the first time in Korea, vertical microphysical properties of atmospheric aerosol obtained by inversion algorithm were analyzed based on optical data of multi-wavelength Raman lidar system developed by the Advanced Environmental Monitoring Research Center (ADEMRC), Gwangju Institute Science and Technology (GIST). Data collected on 14 June 2004 at Gwangju ($35.10^{\circ}N$, $126.53^{\circ}E$) and 27 May 2005 at Anmyeon island ($36.32^{\circ}N$, $126.19^{\circ}E$) were used as raw optical data for inversion algorithm. Siberian forest fire smoke and local originated haze were observed above and within the height of PBL, respectively on 14 June 2004 according to NOAA/Hysplit backstrajectory analysis. The inversion of lidar optical data resulted in particle effective radii around 0.32 ${\mu}m$, single scattering albedo between 0.97 at 532 nm in PBL and effective radii of 0.27 ${\mu}m$ and single scattering albedo of 0.92 above PBL. In the case on 27 May 2005, biomass burning from east China was a main source of aerosol plume. The inversion results of the data on 27 May 2005 were found to be particle effective radii between 0.24 ${\mu}m$, single scattering albedo around 0.91 at 532 nm. Additionally, the inversion values were well matched with those of Sun/sky radiometer in measurement period.
Constantly enhancing positioning accuracy by the Global Positioning System (GPS) technique is of great importance, but challenging, especially after the GPS positioning technique has been improved considerably during the past two decades. The associated main error sources have been reduced substantially, if not eliminated. Troposhpeic influence with its highly temporal and spatial variability appears to be one of the major error sources. It is hence an increased interest among GPS researchers to reduce the tropospheric influence or delay. Two techniques have been commonly implemented to correct the tropospheric impact. The first technique, known as parameter estimation, characterizes the path delay with empirical models and the parameters of interest are determined from the GPS measurements. The second strategy, termed as external correction, involves independent path delay measurements. The present study is an integration of both techniques in which the parameter estimation as well as external correction are used to correct the path delay for $110{\sim}210$ km range baselines. Twenty-four parameters have been obtained in 24 hours solution by setting the cutoff angle at 3 and 15 degrees for parameter estimation strategy. Measurements from meteorological instruments and water vapor radiometer (WVR) are applied in the GPS data processing, separately, as an external strategy of present research work. Interesting results have been found, indicating more stable repeatability in baseline when the external correction strategy is applied especially with the inclusion of WVR observations. The offset of an order of 1 cm is found in the baselines determined by the two strategies. On the other hand, parameter estimation exhibits more stable in terms of GPS height repeatability. The offset in the GPS height determined by the two strategies is on the order of few centimeters.
Japanese Ocean Flux Data Sets with Use of Remote Sensing Observations (J-OFURO) includes global ocean surface heat flux data derived from satellite data and are used in many studies related to air-sea interaction. Recently latent heat flux data version 2 was constructed in J-OFURO. In version 2 many points are improved compared with version 1. A bulk algorithm used for estimation of latent heat flux is changed from Kondo (1975) to COASRE 3.0(Fairall et al., 2005). In version 1 we used NCEP reanalysis data (Reynolds and Smith, 1994) as SST data. However, the temporal resolution of the data is weekly and considerably low. Recently there are many kinds of global SST data because we can obtain SST data using a microwave radiometer sensor such as TRMM/MI and Aqua/AMSR-E. Therefore, we compared many SST products and determined to use Merged satellite and in situ data Global Daily (MGD) SST provided by Japan Meteorological Agency. Since we use wind speed and specific humidity data derived from one DMSP/SSMI sensor in J-OFURO, we obtain two data at most one day. Therefore, there may be large sampling errors for the daily-mean value. In order to escape this problem, multi-satellite data are used in version 2. As a result we could improve temporal resolution from 3-days mean value in version 1 to daily-mean value in version 2. Also we used an Optimum Interpolation method to estimate wind speed and specific humidity data instead of a simple mean method. Finally the data period is extended to 1989-2004. In this presentation we will introduce latent heat flux data version 2 in J-OFURO and comparison results with other surface latent heat flux data such as GSSTF2 and HOAPS etc. Moreover, we will present validation results by using buoy data.
한국해양연구원에서 수신한 자료인 NOAA 12, 16, 17, 18호등의 Advanced Very High Resolution Radiometer(AVHRR) 센서자료와 국립조사원에서 제공하는 해양실측자료인 정선 관측 자료를 이용하여 두 가지의 알고리즘 적용을 통하여 비교 및 분석을 해보고자 한다. 연구 기간은 2006년 1월부터 4월 자료 중 구름의 영향이 없는 영상에서 실측자료와 동일한 날짜 총 107개의 정점 값을 추출하였다. 위성 자료에서 해수면 온도 추출방법은 split window 방법으로, 고정계수 값을 사용하는 linear algorithm(MCSST), nonlinear algorithm(NLMCSST)을 이용하였다. 연구 지역은 동해, 황해, 남해 지역에 대한 지역별로 두 알고리즘을 비교 적용하였다. 전 해역의 값을 이용하여 위성자료와 실측자료를 비교 분석한 결과 linear algorithm방법의 평균 오차 값은 0.71$^{\circ}C$이고 상관도는 1%이고, nonlinear 방법의 오차 값은 0.35$^{\circ}C$ 상관도는 1%로 나타났다. 해역별로는 linear한 알고리즘을 적용하여 동해는(ES)는 R=1, 오차 값은 0.37$^{\circ}C$ 황해(YS)는 R=0.99 오차 값은 0.125$^{\circ}C$ 남해(SS)는 R=0.99 오차 값은 1.2$^{\circ}C$보였다. nonlinear한 알고리즘을 적용하여 동해는(ES)는 R=1, 오차 값은 0.4$^{\circ}C$ 황해(YS)는 R=0.99 오차 값은 0.13$^{\circ}C$ 남해(SS)는 R=0.99 오차 값은 0.82$^{\circ}C$의 결과를 보여 주었다. 동해와 황해지역은 linear한 알고리즘을 적용한 결과가 실측자료와의 오차 값이 작았고, 남해지역은 linear한 알고리즘을 적용한 결과보다 nonlinear 알고리즘을 적용한 것이 작은 오차 값을 보여주었다. 이는 남해 해역의 자료가 대기의 상태나 다른 영향을 받아 해수면온도 값이 추정된 것으로 보여 진다. 해역별로 최적화된 알고리즘을 적용하여 해수면온도의 산출을 통해서 위성자료의 정밀도 지구환경변화 모니터링 등 많은 연구에 위성자료의 활용이 증대될 것으로 기대한다.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.22
no.6
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pp.851-862
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2006
Satellites have been valuable tool for global/regional scale atmospheric environment monitoring as well as emission source detection. In this study, we present the results of application of satellite remote sensing data for air quality forecast in Seoul metropolitan area. AOT (Aerosol Optical Thickness) data from TERRA/MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectre-radiometer) satellite were compared to ground based $PM_{10}$ mass concentrations, and used to estimate the possibility of the aerosol forecasting in Seoul metropolitan area. Although correlation coefficient (${\sim}0.37$) between MODIS AOT products and surface $PM_{10}$ concentration data was relatively low, there was good correlation between MODIS AOT and surface PM concentration under certain atmospheric conditions, which supports the feasibility of using the high-resolution MODIS AOT for air quality forecasting. The MODIS AOT data with trajectory forecasts also can provide information on aerosol concentration trend. The success rate of the 24 hour aerosol concentration trend forecast result was about 75% in this study. Finally, application of satellite remote sensing data with ground-based air quality observations could provide promising results for air quality monitoring and more exact trend forecast methodology by high resolution satellite data and verification with long term measurement dataset.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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