SNUEI

Rapid changes in terrestrial carbon dioxide uptake captured in near-real time from a geostationary satellite: The ALIVE framework

2025 · Remote Sensing of Environment

저자

Danielle Losos, Sadegh Ranjbar, Sophie Hoffman, Ryan Abernathey, Ankur Rashmikant Desai, Jason A. Otkin, Helin Zhang, 류영렬 (Youngryel Ryu), Paul C. Stoy

연구주제

Remote Sensing in Agriculture · Plant Water Relations and Carbon Dynamics

NTIS 과학기술표준분류

에너지/자원만에너지·환경·원자력 확장

지구과학 > 기상과학 > 기상원격탐사기술에너지 외

배정 근거: AI 키워드가 잡은 NTIS 과제의 분류(정책 연계 맵과 같은 방법).

AI 연구 키워드·방법

정지궤도 위성 관측 총일차생산량(GPP) 육상 탄소순환

기계학습 위성 원격탐사

키워드 (OpenAlex)

gross primary productivity terrestrial carbon cycle geostationary satellite imagery GOES-R Advanced Baseline Imager gradient boosting eddy covariance validation flash drought hurricane impacts

초록

The terrestrial carbon cycle responds dynamically to human activity, weather and climate variability, and extreme events. Satellite remote sensing has revolutionized our ability to estimate ecosystem carbon uptake via gross primary productivity (GPP) with increasing accuracy and spatial resolution. Many aspects of terrestrial carbon cycling happen quickly, and may not be captured at the temporal scales of most remote sensing products – often multiple days or longer. Imagers onboard geostationary satellites measure the Earth system at “hypertemporal” time scales of minutes or less, and often have the spectral capabilities to estimate GPP and other surface-atmosphere fluxes at this rapid cadence. Here, we build upon established approaches for estimating GPP using the Advanced Baseline Imager (ABI) on the Geostationary Environmental Operational Satellite – R Series (GOES-R) to create ALIVEG…

이 논문을 지원한 국가R&D 과제 (NTIS 성과)

NTIS 성과DB(2020–24)에서 DOI 매칭 없음

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교수 1

류영렬

연구주제 1

Remote Sensing in Agriculture

정책분야 1

기상과학

키워드 3

총일차생산량(GPP) · 정지궤도 위성 관측 · 육상 탄소순환

방법 2

위성 원격탐사 · 기계학습