SNUEI

Detection of vegetation drying signals using diurnal variation of land surface temperature: Application to the 2018 East Asia heatwave

2023 · Remote Sensing of Environment

저자

Yuhei YAMAMOTO, Kazuhito Ichii, 류영렬 (Youngryel Ryu), Minseok Kang, Shohei Murayama, Su‐Jin Kim, James Cleverly

연구주제

Remote Sensing in Agriculture

NTIS 과학기술표준분류

에너지/자원만에너지·환경·원자력 확장

가장 가까운 분류(지구과학 > 자연재해분석/예측 > 폭염재해발생 분석/예측)가 에너지·환경·원자력 확장 범위 밖이다.

AI 연구 키워드·방법

diurnal temperature cycle 폭염 land surface temperature vegetation drying

위성 원격탐사

키워드 (OpenAlex)

diurnal temperature cycle land surface temperature Himawari-8 Advanced Himawari Imager diurnal temperature range vegetation indices latent heat flux soil moisture evaporative fraction

초록

Satellite-based vegetation monitoring provides important insights regarding spatiotemporal variations in vegetation growth from a regional to continental scale. Most current vegetation monitoring methodologies rely on spectral vegetation indices (VIs) observed by polar-orbiting satellites, which provide one or a few observations per day. This study proposes a new methodology based on diurnal changes in land surface temperatures (LSTs) using Japan's geostationary satellite, Himawari-8/Advanced Himawari Imager (AHI). AHI thermal infrared observation provides LSTs at 10-min frequencies and ∼ 2 km spatial resolution. The DTC parameters that summarize the diurnal cycle waveform were obtained by fitting a diurnal temperature cycle (DTC) model to the time-series LST information for each day. To clarify the applicability of DTC parameters in detecting vegetation drying under humid climates, DTC …

이 논문을 지원한 국가R&D 과제 (NTIS 성과)

연도과제부처사업수행기관NTIS 분류(1순위)
2023서울대학교 스마트시티 글로벌 융합 혁신인재양성 교육연구단교육부4단계두뇌한국21사업서울대학–
2023산림 장기생태연구(4) - 산림생태계 구조·기능의 변화 구명 및 예측 -산림청산림과학연구국립산림과학원범위 밖

인접 그래프

노드 hover = 이웃 강조 · 1회 클릭 = 고정 · 고정된 노드 다시 클릭 = 페이지 이동

이 문서와 연결된 페이지

교수 1

류영렬

연구주제 1

Remote Sensing in Agriculture

키워드 1

폭염

방법 1

위성 원격탐사