• 대한원격탐사학회지
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• 제3권1호
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• pp.41-54
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• 1987

극궤도 기상위성 NOAA-9호의 AVHRR Channel 4 영상 data로부터 해수면온도(SST)를 산출하는 과정을 기상연구소의 위성수신 시스템에 맞도록 개발하였다. 위성의 Ascending node를 기준으로 영상좌표와 SST용 Mercator 지도 좌표변환용 Table 을 만 들고 10 km $\times$ 10 km의 Sample로 SST용 영상을 제작하였다. 또, 위성측기의 복사보 정 (Radiometric Calibration) 과정과 적외선 CH 4 인 10.5 ~ 11.5 $\mu\textrm{m}$의 복사를 온도로 변환 (Radiance-To-Temperature Conversion)하는 LUT(Look Up Table)의 작성 및 SST 출력과정을 제작하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제23권2호
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• pp.119-124
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• 2007

융설 모형의 중요 매개변수인 적설분포면적은 실제 우리나라에서 적설과 관련한 관측 자료의 부족으로 인해 매개변수 추정이 어렵다. 이러한 문제점 해결을 위해 원격탐사기법을 활용하여 적설분포면적을 추출하였다. 본 연구에서는 1997년부터 2006년까지의 겨울철 NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration)의 AVHRR(Advanced Very High Resolution Radiometer) 위성영상의 8 sets의 총 108개 영상을 이용하여 적설분포면적을 추출하였고, 기상청의 지상기상관측소의 최심적설심 자료를 이용하여 GIS 자료를 구축함으로써 적설심의 공간적 분포를 추출하였다. 이를 국내 5대유역인 한강, 낙동강, 금강, 영산강, 섬진강 유역에 대하여 융설모형의 주요 매개변수인 적설분포면적, 유역 평균, 최대 적설심과 적설분포감소비곡선을 구축하였다. 그 중 적설분포면적감소곡선 (SDC : Snow cover Depletion Curve)는 적설분포면적의 감소형태를 나타내주는 지표로써 융설의 가장 민감한 매개변수이다. 이를 국내 5대강 유역에 대해 구축하여 정량화하였다.

• 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%).

• 대한원격탐사학회지
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• 제14권4호
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• pp.315-324
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• 1998

TOVS에 탑재된 마이크로파 센서(MSU)와 고감도 적외복사계(HIRS)로부터 도출한 총가강수량과 SSM/I 관측으로 계산한 총가강수량으로 일본에 상륙 후, 한일해협에서 열대성 저기압으로 약화된 태풍 월트(9407)와 1995년 처음 태풍으로 발달한 태풍 페이(9503)의 운동기간 중의 수증기장 변화를 조사하는데 사용하였는데, 이들로 태풍의 운동변화에 따른 수증기장 변화를 나타낼 수 있었다. 태풍 월트와 페이의 전가강수량장은 주로 한국과 일본을 향하여 다가옴에 따라, 그들의 강도를 유지하고 강화하는데 아주 중요한 역할을 하는 북서태평양 상에 수증기의 수평수송에 주로 좌우된다. 도출된 수증기장은 두 주요구름대가 월트와 페이가 다가오고 지나가는 동안 한반도와 일본상공의 강우대 임을 나타내는 두터운 대류운 형태와 유사함을 보였다. 그러나 도출된 TOVS 전가강수량의 값은 SSM/I 값과 비교할 때 상대적으로 과소평가되었음을 나타내었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제19권3호
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• pp.217-221
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• 2003

The Measurement of Pollution in the Troposphere (MOPITT) instrument is an eight-channel gas correlation radiometer that launched on the Earth Observing System (EOS) Terra spacecraft in 1999. Its main objectives are to measure carbon monoxide (CO) and methane (CH4) concentrations in the troposphere. This study analyzes tropospheric carbon monoxide distributions using MOPITT data and compare with ozone distributions in Northeast Asia. In general, seasonal CO variations are characterized by a peak in spring and decrease in summer. Also, this study revealed that the seasonal cycles of CO are maximum in spring and minimum in summer with average concentrations ranging from 118ppbv to 170ppbv. The monthly average of CO shows a similar profile to those of O3. This fact clearly indicates that the high concentration of CO in spring is caused by two possible causes: the photochemical CO production in the troposphere, or the transport of the CO in the northeast Asia. The CO and $O_3$ seasonal cycles in the Northeast Asia are influenced extensively by the seasonal exchange of the different types of air mass due to the Asian monsoon. The continental air masses contain high concentrations of $O_3$ and CO due to higher continental background concentrations and sometimes due to the contribution of regional pollution. In summer the transport pattern is reversed. The Pacific marine air masses prevail over Korea, so that the marine air masses bring low concentrations of CO and $O_3$, which tend to give the apparent minimum in summer.

• 대한원격탐사학회지
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• 제16권4호
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• pp.305-313
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• 2000

A vicarious calibration method was developed for the OSMI sensor calibration. Employing measured aerosol optical thickness by a sunphotometer and a sky radiometer and water leaving radiance by ship measurements as inputs, TOA (top of the atmosphere) radiance at each OSMI band was simulated in conjunction with a radiative transfer model (Rstar5b) by Nakajima and Tanaka (1988). As a case of examining the accuracy of this method, we simulated TOA radiance based on water leaving radiance measured at NASA/MOBY site and aerosol optical thickness estimated nearby at Lanai, and compared simulated results with SeaWiFS-estimated TOA radiances. The difference falls within about $\pm$5%, suggesting that OMSI sensor can be calibrated with the suggested accuracy. In order to apply this method for the OSMI sensor calibration, ground-based sun photometry and ship measurements were carried out off the east coast of Korean peninsula on May 31, 2000. Simulations of TOA radiance by using these measured data as input to the radiative transfer model show that there are substantial differences between simulated and OSMI-estimated radiances. Such a discrepancy appears to be mainly due to the cloud contamination because satellite image indicates optically thin clouds over the experimental area. Nevertheless results suggest that sensor calibration can be achieved within 5% uncertainty range if there are ground-based measurements of aerosol optical thickness, and water leaving radiances under clear-sky and optically thin atmospheric conditions.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권5_2호
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• pp.797-808
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• 2019

본 연구는 유량 실측자료를 활용할 수 없는 미계측유역을 대상으로 홍수범람해석을 수행하기 위한 원격탐사자료의 활용성을 평가하고자 하였다. 대상유역으로는 최근 태풍 라이언록으로 인하여 홍수피해가 발생했던 북한 두만강유역을 선정하였다. 홍수해석에 필요한 지형학적 매개변수를 추정하기 위하여 ASTER GDEM을 활용하였다. 일반적으로 DEM은 하천구역(제외지)에서는 수표면 표고를 나타내므로 이를 이용해서 하천단면을 파악하는데 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 가상의 하천단면을 적용하여 2차원 홍수범람해석을 수행하였다. 또한 하천단면이 홍수범람면적 추정에 미치는 영향을 파악하기 위하여 하천단면을 보간하지 않은 경우에 대해서도 분석을 수행하였다. 분석결과, 침수면적과 침수심에 있어 오차가 발생하지만 주의 깊게 사용한다면 홍수위험지도 작성 및 대응 대비에 활용 가능할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.159-159
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• 2016

북한 지역에서 시작되어 한반도의 금문댐까지 연결되는 임진강은 북한지역의 유출량 미계측으로 인해 유출량 산출에 많은 어려움이 있어왔다. 본 연구에서는 위성 데이터를 활용하여 미계측 유역의 유출량을 추정 할 수 있는 기법을 제시하였다. Satellite-derived Flow Signal (SDF)는 위성 기반 특정 지역의 유출 정보를 제공하며, JAXA의 GCOM-W1 위성에 탑재된 Advanced Microwave Scanning Radiometer 2(AMSR2) 센서에서 산출된다. 본 연구에서는 SDS 뿐 아니라 유출에 크게 관련이 있는 지표 토양수분 데이터와 식생인자를 임진강 유출 값을 예측하기 위한 입력 값으로 활용하였다. 토양수분 데이터는 Metop-A 위성에 탑재된 Advanced Scatterometer(ASCAT) 센서에서 산출되는 데이터를 활용하였으며, 식생데이터는 Aqua 위성에 탑재된 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) 센서에서 측정되는 Normalized Difference Vegetation Index(NDVI) 데이터를 활용하였다. 추가적으로 SDS, 토양수분, NDVI 데이터는 다양한 lag time으로 약 150여개의 입력데이터로 세분화되었다. 150개의 방대한 입력인자는 Partial Mutual Information(PMI) 방법을 통해 소수 중요 인자들로 간추려져 기계 학습 입력인자로 활용되었다. 기계학습에 있어서는 Support Vector Machine(SVM), Artificial Neural Network (ANN) 기법을 활용하였다. SVM, ANN을 통해 모델화된 유출데이터는 금문댐 유출데이터와 비교/분석되었다. SVM 기법 기반의 유출량은 실제 유출량과 0.73의 상관계수를 보여주었고, ANN 기법 기반의 유출량은 0.66의 상관계수를 결과를 나타내었다. 하지만 SVM 기반 유출데이터는 과소 산정 되는 경향을 보였으며, ANN 기법 기반의 유출량은 과대산정되는 결과가 산출되는 한계점이 있음을 파악할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권1호
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• pp.169-176
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• 2021

The Global Space-based Inter-Calibration System (GSICS) is an international partnership sponsored by World Meteorological Organization (WMO) to continue and improve climate monitoring and to ensure consistent accuracy between observation data from meteorological satellites operating around the world. The objective for GSICS is to inter-calibration from pairs of satellites observations, which includes direct comparison of collocated Geostationary Earth Orbit (GEO)-Low Earth Orbit (LEO) observations. One of the GSICS inter-calibration methods, the Ray-matching technique, is a surrogate approach that uses matched, co-angled and co-located pixels to transfer the calibration from a well calibrated satellite sensor to another sensor. In Korea, the first GEO satellite, Communication Ocean and Meteorological Satellite (COMS), is used to participate in the GSICS program. The National Meteorological Satellite Center (NMSC), which operated COMS/MI, calculated the Radiative Transfer Model (RTM)-based GSICS coefficient coefficients. The L1P reproduced through GSICS correction coefficient showed lower RMSE and Bias than L1B without GSICS correction coefficient applied. The calculation cycles of the GSICS correction coefficients for COMS/MI visible channel are provided annual and diurnal (2, 5, 10, 14-day), but long-term evaluation according to these cycles was not performed. The purpose of this paper is to perform evaluation depending on the annual/diurnal cycles of COMS/MI GSICS correction coefficients based on the ray-matching technique using Suomi-NPP/Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) data as reference data. As a result of evaluation, the diurnal cycle had a higher coincidence rate with the reference data than the annual cycle, and the 14-day diurnal cycle was the most suitable for use as the GSICS correction coefficient.

• 대기
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• 제32권4호
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• pp.395-409
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• 2022

A new soil moisture initialization scheme is applied to the Korea Meteorological Administration (KMA) Global Seasonal forecasting system version 6 (GloSea6). It is designed to ingest the microwave soil moisture retrievals from Soil Moisture Active Passive (SMAP) radiometer using the Local Ensemble Transform Kalman Filter (LETKF). In this technical note, we describe the procedure of the newly-adopted initialization scheme, the change of soil moisture states by assimilation, and the forecast skill differences for the surface temperature and precipitation by GloSea6 simulation from two preliminary experiments. Based on a 4-year analysis experiment, the soil moisture from the land-surface model of current operational GloSea6 is found to be drier generally comparing to SMAP observation. LETKF data assimilation shows a tendency toward being wet globally, especially in arid area such as deserts and Tibetan Plateau. Also, it increases soil moisture analysis increments in most soil levels of wetness in land than current operation. The other experiment of GloSea6 forecast with application of the new initialization system for the heat wave case in 2020 summer shows that the memory of soil moisture anomalies obtained by the new initialization system is persistent throughout the entire forecast period of three months. However, averaged forecast improvements are not substantial and mixed over Eurasia during the period of forecast: forecast skill for the precipitation improved slightly but for the surface air temperature rather degraded. Our preliminary results suggest that additional elaborate developments in the soil moisture initialization are still required to improve overall forecast skills.