Nam, Won-Ho;Tadesse, Tsegaye;Wardlow, Brian D.;Jang, Min-Won;Hong, Suk-Young
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.57
no.4
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pp.1-9
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2015
The development of drought index that provides detailed-spatial-resolution drought information is essential for improving drought planning and preparedness. The objective of this study was to develop the concept of using satellite-based hybrid drought index called the Vegetation Drought Response Index in South Korea (VegDRI-SKorea) that could improve spatial resolution for monitoring local and regional drought. The VegDRI-SKorea was developed using the Classification And Regression Trees (CART) algorithm based on remote sensing data such as Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) from MODIS satellite images, climate drought indices such as Self Calibrating Palmer Drought Severity Index (SC-PDSI) and Standardized Precipitation Index (SPI), and the biophysical data such as land cover, eco region, and soil available water capacity. A case study has been done for the 2012 drought to evaluate the VegDRI-SKorea model for South Korea. The VegDRI-SKorea represented the drought areas from the end of May and to the severe drought at the end of June. Results show that the integration of satellite imageries and various associated data allows us to get improved both spatially and temporally drought information using a data mining technique and get better understanding of drought condition. In addition, VegDRI-SKorea is expected to contribute to monitor the current drought condition for evaluating local and regional drought risk assessment and assisting drought-related decision making.
GF (Guided Filtering) is a representative image processing technique to effectively remove noise while preserving edge information in the digital image. In this paper, we proposed a unsupervised change detection method for the KOMPSAT-3 satellite image using the GF and evaluated its performance. In order to utilize GF for the unsupervised change detection, cross-sharpened images were generated based on GF, and CVA (Change Vector Analysis) was applied to the generated cross-sharpened images to extract the changed area in the multitemporal satellite imagery. Experimental results using KOMPSAT-3 satellite images showed that the proposed method can be effectively used to detect changed regions compared with CVA results based on existing cross-sharpened images.
GPS satellite positions can be obtained from the navigation message transmitted from the GPS satellite. In this paper, the accuracy of broadcast orbit and clock are analyzed by comparing with the NGA precise ephemeris. For analyzing global and local orbit errors in 2004 to 2013, GPS satellite visibilities are calculated in Korea. Local RMS of 3D orbit error and SISRE are 4 cm and 3 cm less than global RMS of 3D orbit errors and SISRE. Orbit and clock errors are calculated for each GPS satellite Block for 10 years. SISRE of Block IIA satellites are 2.8 times greater than Block IIF satellites. The correlation between orbit errors and shadow condition is analyzed. The orbit errors in shadow is 2.1% higher than that in sunlight. Correlation analysis between the orbit errors and solar/geomagnetic index shows that orbit errors has a high correlation with from 2004 to 2008. However, the correlation became low since 2009.
Kim, Somyoung;Park, Jeong-Hyun;Ou, Mi-Lim;Cho, Heeje;Sohn, Eun-Ha
Atmosphere
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v.22
no.1
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pp.1-12
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2012
The Atmospheric motion vectors (AMVs) derived using infrared (IR) channel imagery of geostationary satellites have been utilized widely for real-time weather analysis and data assimilation into global numerical prediction model. As the horizontal resolution of sensors on-board satellites gets higher, it becomes possible to identify atmospheric motions induced by convective clouds ($meso-{\beta}$ and $meso-{\gamma}$ scales). The National Institute of Meteorological Research (NIMR) developed the high resolution visible (HRV) AMV algorithm to detect mesoscale atmospheric motions including ageostrophic flows. To retrieve atmospheric motions smaller than $meso-{\beta}$ scale effectively, the target size is reduced and the visible channel imagery of geostationary satellite with 1 km resolution is used. For the accurate AMVs, optimal conditions are decided by investigating sensitivity of algorithm to target selection and correction method of height assignment. The results show that the optimal conditions are target size of 32 km ${\times}$ 32 km, the grid interval as same as target size, and the optimal target selection method. The HRV AMVs derived with these conditions depict more effectively tropical cyclone OMAIS than IR AMVs and the mean speed of HRV AMVs in OMAIS is slightly faster than that of IR AMVs. Optimized mesoscale AMVs are derived for 6 months (Feb. 2010-Jun. 2010) and validated with radiosonde observations, which indicates NIMR's HRV AMV algorithm can retrieve successfully mesoscale atmospheric motions.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.9
no.6
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pp.117-128
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2014
This is the case study of SATREC INITIATIVE company which is the unique domestic production of commercial satellites. We examined the path and pattern for accumulation of technological capability and technology learning process. This case study show that the process of technological innovation and their influencing factors. First, the technological learning of the satellite industry follows the stage of technological acquisition, absorption, improvement and is embodied by the technological capability. Second, accumulated technological capability of the satellite industry influences the technology innovation. Third, the top management team(TMT) affects the technological learning and technological capability. Fourth, TMT has a moderating role between the technological capability and the performance of technological innovation. Finally, technological innovations in the small and venture business would be the source of technological capability and technological learning. The implications of this study are as follows. TMT has the very important role for the technological innovation and affect the technology development and the production. Also technology-based companies must gain a competitiveness advantage through technological learning and technological innovations for sustainable growth.
In this study, an optical system for a lens-shifting method that compensates for microvibration of a high-agility small satellite has been designed. The lens-shifting method is an image-stabilization technique that can be applied to compensate for the optical path disturbed by microvibration. The target optical system is designed by using Code-V, a commercial optical-design code. The specifications for real satellite cameras have established the requirements for optical design. The Ray aberration curve, spot diagram, and MTF curve were carried out to verify if the designed optical system meets the requirements or not. The designed Schmidt-Cassegrain optical system with field flattener and a vibration-reduction lens has been verified to meet the optical requirements, 33% of MTF at Nyquist frequency, GSD of 2.87 m, and vibration coefficient of 0.95~1.0.
Kim, Gu Hyeok;Park, Nyung Hee;Choi, Seok Keun;Choi, Jae Wan
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.34
no.4
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pp.413-423
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2016
Worldview-3 satellite sensor provides panchromatic image with high-spatial resolution and 8-band multispectral images. Therefore, an image-sharpening technique, which sharpens the spatial resolution of multispectral images by using high-spatial resolution panchromatic images, is essential for various applications of Worldview-3 images based on image interpretation and processing. The existing pansharpening algorithms tend to tradeoff between spectral distortion and spatial enhancement. In this study, we applied six pansharpening algorithms to Worldview-3 satellite imagery and assessed the quality of pansharpened images qualitatively and quantitatively. We also analyzed the effects of time lag for each multispectral band during the pansharpening process. Quantitative assessment of pansharpened images was performed by comparing ERGAS (Erreur Relative Globale Adimensionnelle de Synthèse), SAM (Spectral Angle Mapper), Q-index and sCC (spatial Correlation Coefficient) based on real data set. In experiment, quantitative results obtained by MRA (Multi-Resolution Analysis)-based algorithm were better than those by the CS (Component Substitution)-based algorithm. Nevertheless, qualitative quality of spectral information was similar to each other. In addition, images obtained by the CS-based algorithm and by division of two multispectral sensors were shaper in terms of spatial quality than those obtained by the other pansharpening algorithm. Therefore, there is a need to determine a pansharpening method for Worldview-3 images for application to remote sensing data, such as spectral and spatial information-based applications.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.62
no.6
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pp.1-9
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2020
Reservoir storage and water level information is essential for accurate drought monitoring and prediction. In particular, the agricultural drought has increased the risk of agricultural water shortages due to regional bias in reservoirs and water supply facilities, which are major water supply facilities for agricultural water. Therefore, it is important to evaluate the available water capacity of the reservoir, and it is necessary to determine the water surface area and water capacity. Remote sensing provides images of temporal water storage and level variations, and a combination of both measurement techniques can indicate a change in water volume. In areas of ungauged water volume, satellite remote sensing image acts as a powerful tool to measure changes in surface water level. The purpose of this study is to estimate of reservoir storage and level variations using satellite remote sensing image combined with hydrological statistical data and the Normalized Difference Water Index (NDWI). Water surface areas were estimated using the Sentinel-2 satellite images in Seosan, Chungcheongnam-do from 2016 to 2018. The remote sensing-based reservoir storage estimation algorithm from this study is general and transferable to applications for lakes and reservoirs. The data set can be used for improving the representation of water resources management for incorporating lakes into weather forecasting models and climate models, and hydrologic processes.
Most stereo matching methods use intensity values in small image patches to measure the correspondence between two points. If the noisy pixels are used in computing the corresponding point, the matching performance becomes low. For this reason, the noise plays a critical role in determining the matching performance. In this paper, we propose a method for combining intensity and edge filters robust to the noise in order to improve the performance of stereo matching using high resolution satellite imagery. We used intensity filters such as Mean, Median, Midpoint and Gaussian filter and edge filters such as Gradient, Roberts, Prewitt, Sobel and Laplacian filter. To evaluate the performance of intensity and edge filters, experiments were carried out on both synthetic images and satellite images with uniform or gaussian noise. Then each filter was ranked based on its performance. Among the intensity and edge filters, Median and Sobel filter showed best performance while Midpoint and Laplacian filter showed worst result. We used Ikonos satellite stereo imagery in the experiments and the matching method using Median and Sobel filter showed better matching results than other filter combinations.
Park, Gwang-Su;Nam, Won-Ho;Lee, Hee-Jin;Sur, Chanyang;Ha, Tae-Hyun;Jo, Young-Jun
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.66
no.3
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pp.25-37
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2024
Global warming-induced drought inflicts significant socio-economic and environmental damage. In Korea, the persistent drought in the southern region since 2022 has severely affected water supplies, agriculture, forests, and ecosystems due to uneven precipitation distribution. To effectively prepare for and mitigate such impacts, it is imperative to develop proactive measures supported by early monitoring systems. In this study, we analyzed the spatiotemporal changes of multiple evapotranspiration-based drought indices, focusing on the flash drought event in the southern region in 2022. The indices included the Evaporative Demand Drought Index (EDDI), Standardized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI) considering precipitation and temperature, and the Evaporative Stress Index (ESI) based on satellite images. The Standardized Precipitation Index (SPI) and SPEI indices utilized temperature and precipitation data from meteorological observation stations, while the ESI index was based on satellite image data provided by the MODIS sensor on the Terra satellite. Additionally, we utilized the Evaporative Demand Drought Index (EDDI) provided by the North Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) as a supplementary index to ESI, enabling us to perform more effective drought monitoring. We compared the degree and extent of drought in the southern region through four drought indices, and analyzed the causes and effects of drought from various perspectives. Findings indicate that the ESI is more sensitive in detecting the timing and scope of drought, aligning closely with observed drought trends.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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