KR20200018127A - Horizontal wind field calculation method for three-dimensional space in and around tropical cyclone using geostationary and polar-orbit satellites - Google Patents
Horizontal wind field calculation method for three-dimensional space in and around tropical cyclone using geostationary and polar-orbit satellites Download PDFInfo
- Publication number
- KR20200018127A KR20200018127A KR1020180093977A KR20180093977A KR20200018127A KR 20200018127 A KR20200018127 A KR 20200018127A KR 1020180093977 A KR1020180093977 A KR 1020180093977A KR 20180093977 A KR20180093977 A KR 20180093977A KR 20200018127 A KR20200018127 A KR 20200018127A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- typhoon
- wind field
- horizontal wind
- wind
- infrared
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01W—METEOROLOGY
- G01W1/00—Meteorology
- G01W1/08—Adaptations of balloons, missiles, or aircraft for meteorological purposes; Radiosondes
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S19/00—Satellite radio beacon positioning systems; Determining position, velocity or attitude using signals transmitted by such systems
- G01S19/01—Satellite radio beacon positioning systems transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
- G01S19/13—Receivers
- G01S19/14—Receivers specially adapted for specific applications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01W—METEOROLOGY
- G01W1/00—Meteorology
- G01W1/10—Devices for predicting weather conditions
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01W—METEOROLOGY
- G01W2201/00—Weather detection, monitoring or forecasting for establishing the amount of global warming
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
- Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Atmospheric Sciences (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Ecology (AREA)
- Environmental Sciences (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
Description
아래의 설명은 정지 궤도 위성 및 극 궤도 위성을 이용한 태풍 주변 3차원 공간에 대한 수평 바람장 산출 방법에 관한 것으로, 구체적으로는 정지 궤도 위성 및 극 궤도 위성에서 수집된 대기 자료에 기초하여 태풍이 발생한 영역의 해수면 위로 3차원 공간에 대한 수평 바람장을 산출하는 수평 바람장 산출 방법에 관한 것이다.The following description relates to a horizontal wind field calculation method for a three-dimensional space around a typhoon using a geostationary or polar orbit satellite. Specifically, a typhoon is generated based on the atmospheric data collected from the geostationary or polar orbit satellite. The present invention relates to a horizontal wind field calculation method for calculating a horizontal wind field in a three-dimensional space above sea level of a region.
종래의 해상풍을 산출하는 방법은 극 궤도 인공위성에 탑재된 수동형 마이크로파 자료를 이용하여 태풍의 눈 주변 영역에서 마이크로파 영상 자료가 수집되는 경우, 수직편광 관측 채널에서 관측한 밝기온도와 복사전달모델에 의한 수직편광 반사도를 산출하고, 산출된 해수면의 거칠기를 산출한 후, 이로부터 해상풍 풍속을 산출하였다.The conventional method of calculating the sea breeze is based on the brightness temperature and the radiative transfer model observed in the vertical polarization observation channel when microwave image data is collected in the area around the eye of a typhoon using passive microwave data mounted on a polar orbit satellite. The vertical polarization reflectivity was calculated, the calculated roughness of the sea level was calculated, and the sea wind wind speed was calculated therefrom.
그러나, 마이크로파 영상 자료로부터 현재 얻을 수 있는 정보는 해상풍 풍속에만 국한되고, 해상풍의 풍향 및 여러 고도별 대기 운동 벡터에 대한 정보를 얻을 수 있는 방법은 고안된 바 없다. 또한, 극궤도 위성의 마이크로파 영상 자료는 태풍의 눈 주변에서 자료를 얻게 되는 경우가 흔하지 않아 현업에서 활용하기에 여러 제약 조건이 따른다.However, information currently available from microwave image data is limited to sea wind speeds, and no method has been devised to obtain information on sea wind direction and various altitude atmospheric motion vectors. In addition, microwave image data of polar orbit satellites are rarely obtained around the eye of a typhoon, so there are various constraints for use in the field.
결국, 지속적으로 태풍의 눈 주변에서 자료의 수집이 이루어질 수 있는 정지궤도 위성 탑재 센서의 자료를 동시에 활용하여 다종 위성 기반으로 태풍 주변의 고도별 수평 대기 운동 벡터를 산출하기 위한 방법이 요구되고 있으나 아직까지 이러한 알고리즘이 고안된 예는 없다. As a result, there is a need for a method for calculating horizontal atmospheric motion vectors of altitudes around typhoons based on multiple satellites by utilizing data from a geostationary satellite sensor that can continuously collect data around the eye of a typhoon. To date, no such algorithm has been devised.
본 발명은 일실시예에 따른 정지 궤도 및 극 궤도 위성으로부터 수집되는 대기 자료로부터 태풍 주변에서의 3차원 영역에 대한 고도별 수평 바람장을 산출하기 위한 수평 바람장 산출 방법을 제공할 수 있다.The present invention may provide a horizontal wind field calculation method for calculating an altitude horizontal wind field for a three-dimensional region around a typhoon from atmospheric data collected from geostationary and polar orbit satellites.
일실시예에 따른 수평 바람장 산출 방법은 정지 궤도 위성의 적외선 영상기에 의해 관측된 적외 영상으로부터 태풍이 발생한 영역에서의 적외선 수평 바람장(IR wind) 및 대기 운동 벡터(AMV: Atmospheric Motion Vector)를 획득하는 단계; 극 궤도 위성의 마이크로파 탐측기에 의해 측정된 지구 복사 에너지를 기반으로 마이크로파 수평 바람장(MW wind)을 획득하는 단계; 극 궤도 위성의 위성 산란계 자료로부터 해수면 위 대기의 움직임에 관한 해상풍을 획득하는 단계; 및 태풍의 중심으로부터 상기 적외선 수평 바람장, 대기 운동 벡터, 마이크로파 수평 바람장 및 해상풍을 합성하여 상기 태풍이 발생한 영역의 3차원 공간에 대한 다중 수평 바람장(Multi wind)을 산출하는 단계를 포함할 수 있다.In one embodiment, a horizontal wind field calculation method includes an IR wind and an atmospheric motion vector (AMV) in an area where a typhoon is generated from an infrared image observed by an infrared imager of a geostationary satellite. Obtaining; Obtaining a microwave horizontal wind field (MW wind) based on earth radiant energy measured by a microwave probe of a polar orbit satellite; Obtaining a sea breeze relating to the movement of the atmosphere above sea level from satellite scatterometer data of a polar orbit satellite; And synthesizing the infrared horizontal wind field, the atmospheric motion vector, the microwave horizontal wind field, and the sea breeze from the center of the typhoon to calculate a multi wind for the three-dimensional space of the region where the typhoon occurred. can do.
일실시예에 따른 적외선 수평 바람장 및 대기 운동 벡터를 획득하는 단계는 적외 영상으로부터 태풍이 발생한 영역에서의 태풍의 최대풍속, 최대풍속의 반경 및 태풍의 완화계수를 산출하는 단계; 산출된 태풍의 최대풍속, 최대풍속의 반경 및 태풍의 완화계수를 modified combine Rankine vortex 모델에 적용하여 1차원의 바람장을 생성하는 단계; 1차원의 바람장에 방위각을 적용하여 2차원의 대칭 바람장을 생성하는 단계; 2차원의 대칭 바람장에 태풍의 이동속도를 적용하여 2차원의 비대칭 바람장을 생성하는 단계; 및 2차원의 비대칭 바람장에 상기 최대풍속의 반경 연직 변화율과 최대풍속의 변화율을 적용하여 3차원 공간에 대한 적외선 수평 바람장을 획득하는 단계를 포함할 수 있다.The acquiring of the infrared horizontal wind field and the atmospheric motion vector according to an embodiment may include calculating a maximum wind speed, a radius of the maximum wind speed, and a relaxation coefficient of the typhoon in the region where the typhoon is generated from the infrared image; Generating a one-dimensional wind field by applying the calculated maximum wind speed, maximum wind speed radius and typhoon relaxation coefficient to a modified combine Rankine vortex model; Generating a two-dimensional symmetric wind field by applying an azimuth angle to the one-dimensional wind field; Generating a two-dimensional asymmetric wind field by applying a moving speed of a typhoon to a two-dimensional symmetric wind field; And applying the radial vertical rate of change of the maximum wind velocity and the rate of change of the maximum wind velocity to a two-dimensional asymmetric wind field to obtain an infrared horizontal wind field for a three-dimensional space.
일실시예에 따른 적외선 수평 바람장 및 대기 운동 벡터를 획득하는 단계는 태풍이 발생한 영역에 표적 추출 알고리즘을 적용하여 상기 태풍에 의한 대기 운동 벡터를 획득할 수 있다.In the obtaining of the infrared horizontal wind field and the atmospheric motion vector, the target motion algorithm may be obtained by applying a target extraction algorithm to the region where the typhoon has occurred.
일실시예에 따른 마이크로파 수평 바람장을 획득하는 단계는 마이크로파 탐측기의 채널별 밝기 온도를 통해 태풍의 중심 위치를 파악하는 단계; 상기 판단된 태풍의 중심 위치에서의 기온과 일정 기온의 차가 발생하는 2개의 반경을 결정하는 단계; 2개의 반경 간 이격 거리의 차로부터 상기 태풍의 최대풍속반경의 연직 기울기 및 상기 태풍의 최대 풍속의 연직 기울기를 산출하는 단계; 및 태풍의 최대풍속반경의 연직 기울기 및 태풍의 최대 풍속의 연직 기울기를 상기 적외선 수평 바람장의 상층 고도에 적용하여 3차원 공간에 대한 마이크로파 수평 바람장을 획득하는 단계를 포함할 수 있다.Acquiring a microwave horizontal wind field according to an embodiment of the present invention comprises the steps of identifying the center of the typhoon through the brightness temperature of each channel of the microwave probe; Determining two radii at which a difference between a temperature at a center position of the typhoon and a predetermined temperature occurs; Calculating a vertical slope of the maximum wind speed radius of the typhoon and a vertical slope of the maximum wind speed of the typhoon from a difference between two radial distances; And applying a vertical slope of the maximum wind speed radius of the typhoon and a vertical slope of the maximum wind speed of the typhoon to the upper altitude of the infrared horizontal wind field to obtain a microwave horizontal wind field of the three-dimensional space.
일실시예에 따른 다중 수평 바람장을 산출하는 단계는 적외선 수평 바람장, 대기 운동 벡터, 마이크로파 수평 바람장 및 해상풍을 기반으로 상기 태풍의 중심으로부터의 거리와 고도에 따른 가중치를 적용하여 태풍이 발생한 영역의 3차원 공간에 대한 다중 수평 바람장을 산출할 수 있다.Computing the multi-horizontal wind field according to an embodiment of the present invention is based on an infrared horizontal wind field, an atmospheric motion vector, a microwave horizontal wind field, and an offshore wind. Multiple horizontal wind fields for the three-dimensional space of the generated area can be calculated.
본 발명의 일실시예에 따른 수평 바람장 산출 방법은 정지 궤도 위성 및 극 궤도 위성으로부터 수집되는 대기 자료로부터 태풍의 눈 주변에서의 3차원 영역에 대한 고도별 수평 바람장을 산출할 수 있다.Horizontal wind field calculation method according to an embodiment of the present invention can calculate the horizontal wind field for each altitude of the three-dimensional region around the eye of the typhoon from the atmospheric data collected from the geostationary orbiting satellite and the polar orbiting satellite.
본 발명의 일실시예에 따른 수평 바람장 산출 방법은 정지 궤도 위성 및 극 궤도 인공에서 대기 자료로부터 수집된 적외 영상, 마이크로파 탐측기, 위성 산란계 정보 및 표적 추출 기반의 대기 운동 벡터를 이용해서 태풍의 눈 주변에서의 3차원 영역의 수평 대기 운동 벡터를 실시간으로 산출함으로써, 태풍 감시, 분석, 예보 등에 다양하게 활용될 수 있다.Horizontal wind field calculation method according to an embodiment of the present invention is the eye of the typhoon using the atmospheric motion vector based on infrared image, microwave probe, satellite scattering system information and target extraction in the geostationary satellite and polar orbit artificial By calculating the horizontal atmospheric motion vector of the three-dimensional area around in real time, it can be used in various ways such as typhoon monitoring, analysis, forecast.
도 1은 일실시예에 따른 태풍의 눈 주변에서의 3차원 영역의 고도별 수평 바람장을 산출하기 위한 전반적인 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 일실시예에 따른 정지 궤도 위성의 적외 영상으로부터 태풍이 발생한 영역에서의 적외선 수평 바람장을 획득하는 흐름도이다.
도 3은 일실시예에 따른 적외 영상 내 태풍의 눈에 관한 표시 여부를 나타낸 영상이다.
도 4는 일실시예에 따른 고도에 따라 태풍 최대풍속 반경 변화를 고려한 적외선 평행 바람장을 산출하기 위한 과정을 설명하기 위한 그래프이다.
도 5는 일실시예에 따른 고도에 따라 태풍 최대풍속 변화를 고려한 적외선 평행 바람장을 산출하기 위한 과정을 설명하기 위한 그래프이다.
도 6은 일실시예에 따른 극 궤도 위성의 마이크로파 탐측기에 의해 측정된 지구 복사 에너지를 기반으로 마이크로파 수평 바람장을 획득하는 흐름도이다.
도 7은 일실시예에 따른 AMSU-A 의 채널의 난핵 반경을 나타낸 그래프이다.
도 8은 일실시예에 따른 태풍 최대풍속반경(Rmax)의 연직 기울기와 태풍 최대 풍속(Vmax)의 연직 기울기를 나타낸 그래프이다.
도 9는 일실시예에 따른 수평 바람장 산출 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 10은 일실시예에 따른 태풍의 눈 주변의 3차원 공간에 대한 수평 합성 바람장을 산출하기 위한 가중치 그래프이다.1 is a view for explaining the overall configuration for calculating the horizontal wind field for each altitude of the three-dimensional area around the eye of a typhoon according to an embodiment.
2 is a flowchart of acquiring an infrared horizontal wind field in a region in which a typhoon is generated from an infrared image of a geostationary satellite according to an embodiment.
3 is an image illustrating whether or not a typhoon eye is displayed in an infrared image, according to an exemplary embodiment.
4 is a graph illustrating a process for calculating an infrared parallel wind field in consideration of a change in a typhoon maximum wind speed radius according to an altitude according to an embodiment.
5 is a graph illustrating a process for calculating an infrared parallel wind field in consideration of the change in the maximum wind speed according to the altitude according to an embodiment.
6 is a flowchart of obtaining a microwave horizontal wind field based on the earth radiant energy measured by a microwave probe of a polar orbit satellite according to an embodiment.
FIG. 7 is a graph showing a nucleus radius of a channel of AMSU-A according to one embodiment. FIG.
8 is a graph illustrating a vertical slope of a typhoon maximum wind speed radius R max and a vertical slope of a typhoon maximum wind speed V max , according to an exemplary embodiment.
9 is a flowchart illustrating a horizontal wind field calculation method according to an embodiment.
FIG. 10 is a weighted graph for calculating a horizontal synthesized wind field for a three-dimensional space around an eye of a typhoon.
이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 상세하게 설명한다. 그러나, 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있어서 특허출원의 권리 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 실시예들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물이 권리 범위에 포함되는 것으로 이해되어야 한다.Hereinafter, exemplary embodiments will be described in detail with reference to the accompanying drawings. However, various changes may be made to the embodiments so that the scope of the patent application is not limited or limited by these embodiments. It is to be understood that all changes, equivalents, and substitutes for the embodiments are included in the scope of rights.
실시예에서 사용한 용어는 단지 설명을 목적으로 사용된 것으로, 한정하려는 의도로 해석되어서는 안된다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terminology used herein is for the purpose of description and should not be construed as limiting. Singular expressions include plural expressions unless the context clearly indicates otherwise. In this specification, terms such as "comprise" or "have" are intended to indicate that there is a feature, number, step, action, component, part, or combination thereof described on the specification, one or more other features. It is to be understood that the present invention does not exclude the possibility of the presence or the addition of numbers, steps, operations, components, components, or a combination thereof.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Unless defined otherwise, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art. Terms such as those defined in the commonly used dictionaries should be construed as having meanings consistent with the meanings in the context of the related art, and shall not be construed in ideal or excessively formal meanings unless expressly defined in this application. Do not.
또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.In addition, in the description with reference to the accompanying drawings, the same components will be given the same reference numerals regardless of the reference numerals and duplicate description thereof will be omitted. In the following description of the embodiment, if it is determined that the detailed description of the related known technology may unnecessarily obscure the gist of the embodiment, the detailed description thereof will be omitted.
도 1은 일실시예에 따른 태풍의 눈 주변에서의 3차원 영역의 고도별 수평 바람장을 산출하기 위한 전반적인 구성을 설명하기 위한 도면이다.1 is a view for explaining the overall configuration for calculating the horizontal wind field for each altitude of the three-dimensional area around the eye of a typhoon according to an embodiment.
도 1을 참고하면, 영상 처리 장치(101)는 정지 궤도 위성(102, GEO: Geostationary Orbit Satellite) 및 극 궤도 위성(103)을 통해 수집되는 대기 자료로부터 적외선 수평 바람장(IR wind), 마이크로파 수평 바람장(MW wind), 마이크로파 영상(SSMI: Special Sensor Microwave Imager), 해상풍 및 대기 운동 벡터(AMV: Atmospheric Motion Vector)를 추출하고, 이로부터 태풍이 발생한 영역의 3차원 공간에 대한 다중 수평 바람장(104)을 산출할 수 있다. 다중 수평 바람장(104)은 일정한 공간 영역에 걸쳐 공간 내 위치의 함수로써, 해표면의 해상풍으로부터 상층 고도에 이르기까지의 3차원 공간에 대한 수평 대기운동 벡터들로 표현된 바람의 분포 상태일 수 있다.Referring to FIG. 1, the
자세하게, 영상 처리 장치(101)는 정지 궤도 위성(102)으로부터 대기 자료를 수집할 수 있다. 여기서, 정지 궤도 위성(102)은 위도가 0 ˚인, 적도 상공의 원형 궤도로, 해양관측 및 기상관측을 위한 대기 자료를 수집할 수 있다. 정지 궤도 위성(102)은 정지 궤도 위성(102)의 적외선 영상기에 의해 관측된 적외 영상을 획득할 수 있다.In detail, the
영상 처리 장치(101)는 정지 궤도 위성(102)로부터 획득한 적외 영상으로부터 태풍이 발생한 영역에서의 적외선 수평 바람장을 생성할 수 있다. 영상 처리 장치(101)는 적외 영상으로부터 대기 운동 벡터를 생성할 수 있다. 여기서, 대기 운동 벡터는 적외 영상에 따른 연속된 영상의 구름 및 수증기의 이동 패턴을 이용해 구름의 이동벡터를 산출하는 바람자료일 수 있다.The
영상 처리 장치(101)는 극 궤도 위성의 마이크로파 탐측기에 의해 측정된 지구 복사 에너지를 기반으로 마이크로파 수평 바람장을 생성할 수 있다. 그리고, 영상 처리 장치(101)는 극 궤도 위성의 위성 산란계 자료(ASCAT)로부터 해수면(Free surface or sea surface) 위 대기의 움직임에 관한 해상풍을 생성할 수 있다.The
해상풍은 해수면과 관련된 대기의 움직임으로, 본 발명의 영상 처리 장치(101)는 풍속과 풍향의 함수로 표현되며, 해수면의 거칠기 정도에 대해 반사되어 돌아오는 에너지에 산란계의 주파수에 대응하는 알고리즘을 적용함으로써, 위성 산란계 자료 기반의 해상풍을 생성할 수 있다.The sea breeze is a motion of the atmosphere related to the sea level, and the
영상 처리 장치(101)는 태풍의 중심으로부터 적외선 수평 바람장, 마이크로파 수평 바람장, 대기 운동 벡터 및 해상풍을 분석하여 태풍이 발생한 영역의 3차원 공간에 대한 다중 수평 바람장을 생성할 수 있다. 이때, 적외선 수평 바람장, 마이크로파 수평 바람장, 해상풍 및 대기 운동 벡터는 해수면 위 대기의 움직임에 대한 벡터 또는 구름의 이동 벡터로 표현되는 자료로써, 개별의 바람장으로 나타날 수 있다. 영상 처리 장치(101)는 태풍의 눈을 중심으로, 개별의 바람장에 대한 거리와 고도에 따른 각각의 가중치 함수([수학식 7]과 [수학식 8])를 개별의 바람장에 적용하여 가중 평균을 함으로서, 적외선 수평 바람장, 마이크로파 수평 바람장, 해상풍 및 대기 운동 벡터를 합성함으로써, 최종적으로 태풍의 눈 주변의 3차원 공간에 대한 수평 합성 바람장을 산출할 수 있다.The
즉, 영상 처리 장치(101)는 정지 궤도 및 극 궤도 위성으로부터 수집된 대기 자료에 따른 개별의 바람장을 기반으로 태풍의 눈을 중심으로 태풍 주변에 3차원 공간 상의 수평 합성 바람장을 산출함으로써, 태풍 감시, 분석, 예보 등에 다양하게 활용될 수 있다.That is, the
도 2는 일실시예에 따른 정지 궤도 위성의 적외 영상으로부터 태풍이 발생한 영역에서의 적외선 수평 바람장을 획득하는 흐름도이다.2 is a flowchart of acquiring an infrared horizontal wind field in a region in which a typhoon is generated from an infrared image of a geostationary satellite according to an embodiment.
도 2를 참고하면, 영상 처리 장치는 정지 궤도 위성의 적외선 영상기에 의해 관측된 적외 영상으로부터 태풍이 발생한 영역에서 [수학식 1]~[수학식 6]의 방법으로 적외선 수평 바람장을 생성할 수 있다. 이때, 영상 처리 장치는 태풍이 발생한 영역에 관한 보다 정확한 수치를 판단하기 위하여 다음과 같은 단계를 거쳐 수행될 수 있다.Referring to FIG. 2, the image processing apparatus may generate an infrared horizontal wind field by the methods of [Equations 1] to [Equation 6] in a region where a typhoon is generated from an infrared image observed by an infrared imager of a geostationary satellite. have. In this case, the image processing apparatus may be performed through the following steps in order to determine a more accurate value for the region where the typhoon occurred.
단계(201)에서 영상 처리 장치는 적외선 수평 바람장을 생성하기 위해, 적외 영상 운정 온도(CTT; Cloud Top Temperature), 태풍의 위치(TC pos), 태풍의 강도(Vmax)를 입력으로 하여 각각에 대한 변수를 이용할 수 있다.In
단계(202)에서 영상 처리 장치는 정지 궤도 위성의 적외 영상으로부터 태풍이 발생한 영역에서의 적외선 수평 바람장을 획득함에 있어, 적외 영상 내 태풍의 눈이 뚜렷할 때와 뚜렷하지 않을 때를 구분할 수 있다. 여기서, 도 3의 (a)는 태풍의 눈이 뚜렷할 때의 적외 영상이고, 도 3의 (b)는 태풍의 눈이 뚜렷하지 않을 때의 적외 영상일 수 있다.In
태풍의 눈이 뚜렷한 경우(Yes), 단계(203)에서 영상 처리 장치는 태풍의 최대 풍속 반경(Rmax)을 획득할 수 있다. 여기서, 영상 처리 장치는 아래의 수학식 1을 이용하여 적외 영상 내 태풍의 최대 풍속 반경(Rmax)을 획득할 수 있다If the eye of the typhoon is clear (Yes), the image processing apparatus may obtain the maximum wind speed radius (Rmax) of the typhoon in
여기서,은 태풍의 눈 즉, 중심에서 구름 최저 온도까지의 거리를 의미하며, 는 태풍 눈의 크기, h는 0.6으로 과 의 거리 비율을 의미할 수 있다.here, Is the eye of the typhoon, that is, the distance from the center to the lowest temperature of the cloud, Is the size of the typhoon eye, h is 0.6 and It can mean the distance ratio of.
태풍의 눈이 뚜렷하지 않은 경우(No), 단계(204)에서 영상 처리 장치는 태풍의 최대 풍속 반경(Rmax)을 획득할 수 있다. 여기서, 영상 처리 장치는 아래의 수학식 2를 이용하여 적외 영상 내 태풍의 최대 풍속 반경(Rmax)을 획득할 수 있다If the eye of the typhoon is not clear (No), the image processing apparatus may acquire the maximum wind speed radius Rmax of the typhoon in
여기서, 는 태풍 최대풍속(m/s)을 의미하며, φ는 위도를 의미할 수 있다.here, Is the typhoon maximum wind speed (m / s), φ may mean the latitude.
단계(205)에서 영상 처리 장치는 태풍의 눈이 뚜렷한 영역 또는, 태풍의 눈이 뚜렷하지 않은 영역에서의 태풍에 관한 완화 계수(x)를 계산할 수 있다. 영상 처리 장치는 아래의 수학식 3을 이용하여 태풍에 관한 완화 계수를 계산할 수 있다.In
여기서, 는 태풍 최대풍속(m/s)을 의미하며, α, β는 회귀 계수이고, 회귀 계수는 각각 0.1300, 0.0108일 수 있다. 이는 도 4의 (a)와 같이 나타날 수 있다.here, Is the typhoon maximum wind speed (m / s), α, β is a regression coefficient, the regression coefficient may be 0.1300, 0.0108, respectively. This may appear as shown in FIG.
단계(206)에서 영상 처리 장치는 태풍의 눈이 뚜렷한 영역 또는, 태풍의 눈이 뚜렷하지 않은 영역에서의 태풍에 관한 최대 풍속 반경의 연직 기울기(S)를 계산할 수 있다. 영상 처리 장치는 아래의 수학식 4를 이용하여 태풍에 관한 최대 풍속 반경의 연직 기울기(S)를 계산할 수 있다. 그리고, 이에 따른 최대 풍속 선형 회귀를 추출할 수 있다. 즉, 영상 처리 장치는 고도별 태풍의 최대 풍속 반경을 추정하기 위한 연산을 최대 풍속 반경의 연직 기울기(S) 및 따른 최대 풍속 선형 회귀를 추출할 수 있다.In
여기서, 는 태풍 최대풍속을 의미하며, c, d는 회귀 계수이고, 회귀 계수는 각각 -0.0108(km/hPa), -0.0009(km/hPa/(m/s)) 일 수 있다. 이는 도 4의 (b) 및 (c)와 같이 나타날 수 있으며, 도 4의 (b)는 최대 풍속 반경의 연직 기울기(S)를 나타낸 그래프이고, 도 4의 (c)는 최대 풍속 선형 회귀를 나타낸 그래프이다.here, Denotes a typhoon maximum wind speed, c and d are regression coefficients, and the regression coefficients may be -0.0108 (km / hPa) and -0.0009 (km / hPa / (m / s)), respectively. This may be shown as (b) and (c) of Figure 4, Figure 4 (b) is a graph showing the vertical slope (S) of the maximum wind speed radius, Figure 4 (c) is the maximum wind speed linear regression The graph shown.
단계(207)에서 영상 처리 장치는 900hPa고도를 기준으로 상층과 하층의 태풍 최대 풍속의 연직 기울기(Svu, Svl)를 계산할 수 있다. 영상 처리 장치는 아래의 수학식 5를 이용하여 태풍에 관한 최대 풍속의 연직 기울기(Svu, Svl)를 계산할 수 있다. 즉, 영상 처리 장치는 고도별 태풍의 최대 풍속을 추정하기 위한 연산을 최대 풍속의 연직 기울기(Svu, Svl)로부터 수행한다.In
여기서, 는 태풍 최대풍속(m/s)을 의미한다. 여기서, 고도가 900 hPa 이하일 때, 본 발명은 태풍에 관한 최대 풍속의 연직 기울기(Svu)을 계산할 수 있다. 최대 풍속의 연직 기울기(Svu)에 관한 vu, dvu은 회귀 계수이고, 회귀 계수는 각각 -0.0053 ((m/s)/hPa), 0.0008(/hPa) 이다.here, Is the typhoon maximum wind speed (m / s). Here, when the altitude is 900 hPa or less, the present invention can calculate the vertical slope Svu of the maximum wind speed with respect to the typhoon. Vu and dvu for the vertical slope of the maximum wind speed (Svu) are the regression coefficients, and the regression coefficients are -0.0053 ((m / s) / hPa) and 0.0008 (/ hPa), respectively.
또한, 고도가 900 hPa 이상일 때, 본 발명은 태풍에 관한 최대 풍속의 연직 기울기(Svl)을 계산할 수 있다. 최대 풍속의 연직 기울기(Svl)에 관한 vl, dvl은 회귀 계수이고, 회귀 계수는 각각 0.0306 ((m/s)/hPa), -0.0060 (/hPa) 이다.In addition, when the altitude is 900 hPa or more, the present invention can calculate the vertical slope Svl of the maximum wind speed with respect to the typhoon. Vl and dvl for the vertical slope (Svl) of the maximum wind speed are the regression coefficients, and the regression coefficients are 0.0306 ((m / s) / hPa) and -0.0060 (/ hPa), respectively.
이는 도 5의 (a) 및 (b)와 같이 나타날 수 있으며, 도 5의 (a)는 최대 풍속의 연직 프로파일을 나타낸 그래프이고, 도 5의 (b)는 최대 풍속 선형 회귀를 나타낸 그래프이다.This may be shown as (a) and (b) of Figure 5, Figure 5 (a) is a graph showing the vertical profile of the maximum wind speed, Figure 5 (b) is a graph showing the maximum wind speed linear regression.
단계(208)에서 영상 처리 장치는 태풍에 관한 최대 풍속 반경(Vmax)과 최대 풍속 반경(Rmax), 및 태풍 완화 계수(x)를 modified combine Rankine vortex 모델에 적용하여 1차원 바람장을 산출할 수 있다. 여기서, 영상 처리 장치는 아래의 수학식 6를 이용하여 1차원 바람장을 산출할 수 있다.In
단계(209)에서 영상 처리 장치는 태풍 중심으로부터 모든 방위각에 적용하여 태풍 주변 영역의 2차원 대칭 바람장을 산출할 수 있다.In
단계(210)에서 영상 처리 장치는 산출한 2차원 대칭 바람장에 태풍의 이동속도를 취합하여, 2차원 비대칭 바람장을 산출할 수 있다.In
단계(211)에서 영상 처리 장치는2차원 비대칭 바람장에 단계(206)의 수학식 4로부터 산출되는 최대 풍속 반경의 연직 기울기(S)를 이용하여 각 고도 별로 변경된 최대 풍속 반경과 단계(207)의 수학식 5로부터 산출되는 최대 풍속의 연직 기울기(Svu, Svl)를 이용하여 각 고도 별로 변경된 최대 풍속을 적용하여 3차원 비대칭 바람장을 산출할 수 있다.In
단계(212)에서 영상 처리 장치는 3차원 비대칭 바람장으로부터 3차원 수평 바람장을 최종 산출할 수 있다.In operation 212, the image processing apparatus may finally calculate a three-dimensional horizontal wind field from the three-dimensional asymmetric wind field.
도 6은 일실시예에 따른 극 궤도 위성의 마이크로파 탐측기에 의해 측정된 지구 복사 에너지를 기반으로 [수학식 7]의 방법을 적용하여 마이크로파 수평 바람장을 획득하는 흐름도이다.FIG. 6 is a flowchart of obtaining a microwave horizontal wind field by applying the method of Equation 7 based on the earth radiant energy measured by a microwave probe of a polar orbit satellite according to an embodiment.
영상 처리 장치는 극 궤도 위성의 마이크로파 탐측기에 의해 측정된 지구 복사 에너지를 기반으로 마이크로파 수평 바람장을 생성할 수 있다. The image processing apparatus may generate a microwave horizontal wind field based on the earth radiant energy measured by the microwave probe of the polar orbit satellite.
단계(601)에서 영상 처리 장치는 전천후 연직온도 탐측용 마이크로파 사운더(AMSU, Advanced Microwave Sounding Unit)를 이용하였는지 여부를 확인할 수 있다. 즉, 영상 처리 장치는 극 궤도 위성의 마이크로파 탐측기를 통해 데이터를 측정하는지에 대해 확인할 수 있다.In operation 601, the image processing apparatus may determine whether an all-weather vertical temperature sounding microwave (AMSU) advanced microwave sounding unit is used. That is, the image processing apparatus may check whether the data is measured through the microwave probe of the polar orbit satellite.
단계(602)에서 영상 처리 장치는 마이크로파 수평 바람을 생성하기 위해, 태풍의 위치(TC pos), 태풍의 강도(Vmax), 적외선 수평 바람장(IR wind), AMSU 각각에 대한 변수를 이용할 수 있다.In operation 602, the image processing apparatus may use variables for each of the location of the typhoon TC pos, the intensity of the typhoon V max , the infrared horizontal wind field IR wind, and AMSU. have.
단계(603)에서 영상 처리 장치는 마이크로파 수평 바람장을 생성하기 위해, 마이크로파 탐측기의 채널별 밝기온도를 통해 태풍의 난핵구조를 고려할 수 있다. 자세하게, 영상 처리 장치는AMSU-A의 7, 8번 채널의 온도장에서 태풍 중심 위치에서의 기온과 0.5℃ 차이가 발생하는 반경 R7, R8을 계산할 수 있다. 일례로, 영상 처리 장치는 AMSU-A 의 채널 6,7,8,9 (100~500 hPa)의 난핵 반경 (온도 감쇄 반경)을 추정할 수 있다. 그리고, 영상 처리 장치는 난핵 반경에 따른 태풍 중심 위치에서의 기온과 0.5℃ 차이(dT)가 발생하는 반경 R7, R8을 계산할 수 있다. 난핵 반경은 도 6과 같이 나타낼 수 있다.In operation 603, the image processing apparatus may consider a typhoon nucleus structure of the typhoon through the brightness temperature of each channel of the microwave probe to generate the microwave horizontal wind field. In detail, the image processing apparatus may calculate radii R7 and R8 at which the temperature at the center of the typhoon is 0.5 ° C. in the temperature field of channels 7 and 8 of AMSU-A. As an example, the image processing apparatus may estimate a nucleus radius (temperature attenuation radius) of channels 6, 7, 8, and 9 (100 to 500 hPa) of AMSU-A. The image processing apparatus may calculate radii R7 and R8 at which a 0.5 ° C difference dT occurs with the temperature at the center of the typhoon according to the radius of the yolk sac. The oocyte radius can be expressed as shown in FIG.
단계(604)에서 영상 처리 장치는 수학식 6의 선형 회귀식을 통해 반경 R7, R8 각각에 따른 두 반경의 차이로부터 태풍 최대풍속반경(Rmax)의 연직 기울기와 태풍 최대 풍속(Vmax)의 연직 기울기를 산출할 수 있다. 수학식 7은 다음과 같이 나타낼 수 있다.In step 604, the image processing apparatus performs the linear slope of the typhoon maximum wind speed radius R max and the vertical slope of the typhoon maximum wind speed V max from the difference between the two radii according to the radius R7 and R8, respectively, through the linear regression equation (6). Vertical slope can be calculated. Equation 7 may be expressed as follows.
여기서, 는 태풍 최대풍속반경의 기울기, 는 태풍 최대풍속의 기울기를 의미하며, l, m, i, j는 회귀 계수이고 각각 -0.0639 (km/hPa), 0.0341 (/hPa), 0.0134 ((m/s)/hPa), 0.0046 ((m/s)/hPa/km) 일 수 있다. 이는 도 8과 같이 나타낼 수 있다.here, The slope of the maximum wind speed radius of the typhoon, Is the slope of the typhoon maximum, l, m, i, j are the regression coefficients, and -0.0639 (km / hPa), 0.0341 (/ hPa), 0.0134 ((m / s) / hPa), 0.0046 (( m / s) / hPa / km). This may be represented as shown in FIG. 8.
단계(605)에서 영상 처리 장치는 산출된 최대풍속반경(Rmax)의 연직 기울기와 태풍 최대풍속(Vmax)의 연직 기울기를 기반으로 적외 영상 기반 적외선 수평 바람장(IR wind)의 상층 고도에 적용함으로써, 마이크로파 탐측기 기반의 태풍 주변에서의 마이크로파 수평 바람장(MW wind)을 최종적으로 산출할 수 있다.In step 605, the image processing apparatus is applied to the upper elevation of the infrared image-based infrared horizontal IR wind based on the calculated vertical slope of the maximum wind radius Rmax and vertical slope of the maximum typhoon wind speed Vmax. Finally, the microwave horizontal wind field (MW wind) around the microwave probe-based typhoon can be finally calculated.
도 9은 일실시예에 따른 수평 바람장 산출 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.9 is a flowchart illustrating a horizontal wind field calculation method according to an embodiment.
단계(901)에서 영상 처리 장치는 정지 궤도 위성의 적외선 영상기에 의해 관측된 적외 영상으로부터 태풍이 발생한 영역에서의 적외선 수평 바람장을 생성할 수 있다.In operation 901, the image processing apparatus may generate an infrared horizontal wind field in a region where a typhoon occurs from an infrared image observed by an infrared imager of a geostationary satellite.
단계(902)에서 영상 처리 장치는 극 궤도 위성으로부터 대기 자료를 수집함에 있어, 마이크로파 수평 바람장을 생성하기 위한 전천후 연직온도 탐측용 마이크로파 사운더(마이크로파 탐측기)를 이용하는지 여부를 확인할 수 있다.In operation 902, the image processing apparatus may determine whether to use an all-weather vertical temperature probe microwave generator to generate a microwave horizontal wind field in collecting atmospheric data from the polar orbit satellite.
마이크로파 탐측기가 존재하는 경우(Yes), 단계(903)에서 영상 처리 장치는 극 궤도 위성의 마이크로파 탐측기에 의해 측정된 지구 복사 에너지를 기반으로 마이크로파 수평 바람장을 생성할 수 있다.If a microwave probe is present (Yes), in step 903, the image processing device may generate a microwave horizontal wind field based on the earth radiant energy measured by the microwave probe of the polar orbit satellite.
단계(904)에서 영상 처리 장치는 정지 궤도 위성의 적외선 영상 기에 의해 관측된 적외 영상으로부터 대기 운동 벡터를 생성할 수 있다.In operation 904, the image processing apparatus may generate an atmospheric motion vector from the infrared image observed by the infrared imager of the geostationary orbit satellite.
단계(905)에서 영상 처리 장치는 해수면 위 대기의 움직임에 관한 해상풍을 생성하기 위해 위성 산란계 자료(ASCAT)를 이용하는지 여부를 확인할 수 있다.In operation 905, the image processing apparatus may determine whether the satellite scattering data (ASCAT) is used to generate sea breezes related to the movement of the atmosphere above sea level.
위성 산란계 자료를 이용하는 경우(Yes), 단계(906)에서 영상 처리 장치는 풍속과 풍향의 함수로 표현되며, 해수면의 거칠기 정도에 대해 반사되어 돌아오는 에너지에 산란계의 주파수에 대응하는 알고리즘을 적용함으로써, 위성 산란계 자료 기반의 해상풍을 생성할 수 있다.In the case of using satellite scatterometer data (Yes), in step 906, the image processing apparatus is expressed as a function of wind speed and wind direction, and by applying an algorithm corresponding to the frequency of the scattering system to the energy returned by the sea surface roughness. For example, sea breezes based on satellite scattering data can be generated.
단계(907)에서 영상 처리 장치는 태풍의 눈을 중심으로, 적외선 수평 바람장, 마이크로파 수평 바람장, 해상풍 및 대기 운동 벡터에 대한 거리와 고도에 따른 각각의 가중치 함수를 사용할 수 있다.In operation 907, the image processing apparatus may use respective weight functions according to the distance and the altitude of the infrared horizontal wind field, the microwave horizontal wind field, the sea wind, and the atmospheric motion vector, based on the eye of the typhoon.
단계(908)에서 영상 처리 장치는 적외선 수평 바람장, 마이크로파 수평 바람장, 해상풍 및 대기 운동 벡터를 합성함으로써, 최종적으로 태풍의 눈 주변의 3차원 공간에 대한 수평 합성 바람장을 산출할 수 있다.In operation 908, the image processing apparatus may finally calculate a horizontal synthesized wind field for the three-dimensional space around the eye of the typhoon by synthesizing the infrared horizontal wind field, the microwave horizontal wind field, the sea wind, and the atmospheric motion vector. .
도 10는 일실시예에 따른 태풍의 눈 주변의 3차원 공간에 대한 수평 합성 바람장을 산출하기 위한 가중치 그래프이다.FIG. 10 is a weight graph for calculating a horizontal synthesized wind field for a three-dimensional space around an eye of a typhoon.
도 10의 (a)를 살펴보면, 영상 처리 장치는 적외선 수평 바람장, 마이크로파 수평 바람장, 마이크로파 영상 및 대기 운동 벡터의 태풍 중심에서 거리별 가중치 그래프이다. 그리고, 영상 처리 장치는 합성에 따른 최종적으로 태풍의 눈 주변의 3차원 공간에 대한 수평 합성 바람장을 산출할 수 있다. 영상 처리 장치는 적외선 수평 바람장, 마이크로파 수평 바람장, 대기 운동 벡터 각각에 평균 제곱근 오차(root-mean-square error, RMSE) 분석을 통해 최소 오차가 최대 가중치를 가지는 가중치 함수를 추정할 수 있다. 이는 수학식 8과 같이 나타낼 수 있다.Referring to FIG. 10A, an image processing apparatus is a weighted graph for each distance at a center of a typhoon of an infrared horizontal wind field, a microwave horizontal wind field, a microwave image, and an atmospheric motion vector. The image processing apparatus may finally calculate a horizontal synthesized wind field with respect to the three-dimensional space around the eye of the typhoon. The image processing apparatus may estimate a weight function in which the minimum error has the maximum weight through a root-mean-square error (RMS) analysis on each of the infrared horizontal wind field, the microwave horizontal wind field, and the atmospheric motion vector. This may be expressed as in Equation 8.
도 10의(b)를 살펴보면, 영상 처리 장치는 적외선 수평 바람장, 마이크로파 수평 바람장 및 대기 운동 벡터의 해수면으로부터 상층까지의 고도별 가중치 그래프이다. 그리고, 영상 처리 장치는 합성에 따른 최종적으로 태풍의 눈 주변의 3차원 공간에 대한 수평 합성 바람장을 산출할 수 있다. 영상 처리 장치는 적외선 수평 바람장, 마이크로파 수평 바람장, 대기 운동 벡터 각각에 평균 제곱근 오차(root-mean-square error, RMSE) 분석을 통해 최소 오차가 최대 가중치를 가지는 가중치 함수를 추정할 수 있다. 이는 수학식 9과 같이 나타낼 수 있다.Referring to FIG. 10 (b), the image processing apparatus is a weighted graph for each altitude from the sea level to the upper layer of the infrared horizontal wind field, the microwave horizontal wind field, and the atmospheric motion vector. The image processing apparatus may finally calculate a horizontal synthesized wind field with respect to the three-dimensional space around the eye of the typhoon. The image processing apparatus may estimate a weight function in which the minimum error has the maximum weight through a root-mean-square error (RMS) analysis on each of the infrared horizontal wind field, the microwave horizontal wind field, and the atmospheric motion vector. This can be expressed as in Equation (9).
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The method according to the embodiment may be embodied in the form of program instructions that can be executed by various computer means and recorded in a computer readable medium. The computer readable medium may include program instructions, data files, data structures, and the like, alone or in combination. The program instructions recorded on the media may be those specially designed and constructed for the purposes of the embodiments, or they may be of the kind well-known and available to those having skill in the computer software arts. Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tape, optical media such as CD-ROMs, DVDs, and magnetic disks, such as floppy disks. Magneto-optical media, and hardware devices specifically configured to store and execute program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include not only machine code generated by a compiler, but also high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware device described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.The software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more of the above, and may configure the processing device to operate as desired, or process independently or collectively. You can command the device. Software and / or data may be any type of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or device in order to be interpreted by or to provide instructions or data to the processing device. Or may be permanently or temporarily embodied in a signal wave to be transmitted. The software may be distributed over networked computer systems so that they may be stored or executed in a distributed manner. Software and data may be stored on one or more computer readable recording media.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.Although the embodiments have been described with reference to the accompanying drawings, those skilled in the art may apply various technical modifications and variations based on the above. For example, the described techniques may be performed in a different order than the described method, and / or components of the described systems, structures, devices, circuits, etc. may be combined or combined in a different form than the described method, or other components. Or, even if replaced or substituted by equivalents, an appropriate result can be achieved.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.Therefore, other implementations, other embodiments, and equivalents to the claims are within the scope of the following claims.
101: 영상 처리 장치
102: 정지 궤도 위성
103: 극 궤도 위성
104: 다중 수평 바람장101: image processing device
102: geostationary orbit satellite
103: polar orbit satellite
104: multiple horizontal wind field
Claims (1)
극 궤도 위성의 마이크로파 탐측기에 의해 측정된 지구 복사 에너지를 기반으로 마이크로파 수평 바람장(MW wind)을 생성하는 단계;
상기 극 궤도 위성의 위성 산란계 자료로부터 해수면 위 대기의 움직임에 관한 해상풍을 생성하는 단계; 및
상기 태풍의 중심으로부터 상기 적외선 수평 바람장, 마이크로파 수평 바람장 , 대기 운동 벡터 및 해상풍을 분석하여 상기 태풍이 발생한 영역의 3차원 공간에 대한 다중 수평 바람장(Multi wind)을 산출하는 단계
를 포함하는 수평 바람장 산출 방법.Generating an infrared horizontal wind (IR wind) and an atmospheric motion vector (AMV) in a region where a typhoon is generated from the infrared image observed by the infrared imager of the geostationary satellite;
Generating a microwave horizontal wind field (MW wind) based on earth radiant energy measured by a microwave probe of a polar orbit satellite;
Generating a sea breeze relating to the movement of the atmosphere above sea level from satellite scattering station data of the polar orbit satellite; And
Analyzing the infrared horizontal wind field, microwave horizontal wind field, atmospheric motion vector, and marine wind from the center of the typhoon to calculate a multi wind for the three-dimensional space of the region where the typhoon occurred;
Level wind field calculation method comprising a.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020180093977A KR20200018127A (en) | 2018-08-10 | 2018-08-10 | Horizontal wind field calculation method for three-dimensional space in and around tropical cyclone using geostationary and polar-orbit satellites |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020180093977A KR20200018127A (en) | 2018-08-10 | 2018-08-10 | Horizontal wind field calculation method for three-dimensional space in and around tropical cyclone using geostationary and polar-orbit satellites |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR20200018127A true KR20200018127A (en) | 2020-02-19 |
Family
ID=69669660
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020180093977A KR20200018127A (en) | 2018-08-10 | 2018-08-10 | Horizontal wind field calculation method for three-dimensional space in and around tropical cyclone using geostationary and polar-orbit satellites |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR20200018127A (en) |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111723464A (en) * | 2020-05-15 | 2020-09-29 | 南京师范大学 | Typhoon elliptic wind field parametric simulation method based on remote sensing image characteristics |
KR20220000262A (en) | 2020-06-25 | 2022-01-03 | 부경대학교 산학협력단 | System and Method for Retrieving Typhoon Horizontal Wind Components Using Windprofiler and Dual Doppler Radar Wind Field |
CN111650673B (en) * | 2020-06-05 | 2022-01-11 | 成都信息工程大学 | Method for correcting central position of low vortex by using wind field data |
KR20230001873A (en) * | 2021-06-29 | 2023-01-05 | 한국해양과학기술원 | System and Method for improving accuracy of satellite based sea wind speed performance using artificial intelligence |
CN116611587A (en) * | 2023-07-19 | 2023-08-18 | 中国气象局公共气象服务中心(国家预警信息发布中心) | Solar resource prediction method based on polar orbit-stationary satellite fusion technology |
KR102675114B1 (en) * | 2024-04-05 | 2024-06-18 | 대한민국 | Typhoon central axis tilt calculation method, recording medium and device for performing this method |
-
2018
- 2018-08-10 KR KR1020180093977A patent/KR20200018127A/en unknown
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111723464A (en) * | 2020-05-15 | 2020-09-29 | 南京师范大学 | Typhoon elliptic wind field parametric simulation method based on remote sensing image characteristics |
CN111723464B (en) * | 2020-05-15 | 2024-04-09 | 南京师范大学 | Typhoon elliptic wind field parameterization simulation method based on remote sensing image characteristics |
CN111650673B (en) * | 2020-06-05 | 2022-01-11 | 成都信息工程大学 | Method for correcting central position of low vortex by using wind field data |
KR20220000262A (en) | 2020-06-25 | 2022-01-03 | 부경대학교 산학협력단 | System and Method for Retrieving Typhoon Horizontal Wind Components Using Windprofiler and Dual Doppler Radar Wind Field |
KR20230001873A (en) * | 2021-06-29 | 2023-01-05 | 한국해양과학기술원 | System and Method for improving accuracy of satellite based sea wind speed performance using artificial intelligence |
CN116611587A (en) * | 2023-07-19 | 2023-08-18 | 中国气象局公共气象服务中心(国家预警信息发布中心) | Solar resource prediction method based on polar orbit-stationary satellite fusion technology |
CN116611587B (en) * | 2023-07-19 | 2023-11-07 | 中国气象局公共气象服务中心(国家预警信息发布中心) | Solar resource prediction method based on polar orbit-stationary satellite fusion technology |
KR102675114B1 (en) * | 2024-04-05 | 2024-06-18 | 대한민국 | Typhoon central axis tilt calculation method, recording medium and device for performing this method |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
KR20200018127A (en) | Horizontal wind field calculation method for three-dimensional space in and around tropical cyclone using geostationary and polar-orbit satellites | |
Weng et al. | Assimilating airborne Doppler radar observations with an ensemble Kalman filter for convection-permitting hurricane initialization and prediction: Katrina (2005) | |
Dong et al. | An automated approach to detect oceanic eddies from satellite remotely sensed sea surface temperature data | |
Koračin et al. | Formation, evolution, and dissipation of coastal sea fog | |
Curry et al. | Seaflux | |
Li et al. | Short-range quantitative precipitation forecasting in Hong Kong | |
JP7438655B2 (en) | Weather analysis equipment, weather analysis methods, and programs | |
Kummerow | Introduction to passive microwave retrieval methods | |
Cooper et al. | A variational technique to estimate snowfall rate from coincident radar, snowflake, and fall-speed observations | |
Torn | The impact of targeted dropwindsonde observations on tropical cyclone intensity forecasts of four weak systems during PREDICT | |
Posselt et al. | Quantitative assessment of state-dependent atmospheric motion vector uncertainties | |
Greco et al. | SAR and InSAR georeferencing algorithms for inertial navigation systems | |
Leinonen et al. | Seamless lightning nowcasting with recurrent-convolutional deep learning | |
Yan et al. | Calculation method for evaporation duct profiles based on artificial neural network | |
Fan et al. | On the use of dual co-polarized radar data to derive a sea surface Doppler model—Part 2: Simulation and validation | |
Wang et al. | Forewarning method of downburst based on feature recognition and extrapolation | |
Sippel et al. | Ensemble Kalman filter assimilation of HIWRAP observations of Hurricane Karl (2010) from the unmanned Global Hawk aircraft | |
Taylor et al. | Sensitivity to localization radii for an ensemble filter numerical weather prediction system with 30-second update | |
KR102411074B1 (en) | Devices and Methods for Detection and Prediction of Cold Water Mass Using Artificial Intelligence and Satellite Imaging | |
Yang et al. | Analysis and Simulation of the Stratospheric Quasi-zero Wind Layer over Korla, Xinjiang Province, China | |
Wang et al. | Diagnostic wind model initialization over complex terrain using the airborne Doppler wind lidar data | |
Plant et al. | Air/sea momentum transfer and the microwave cross section of the sea | |
Gijben | A lightning threat index for South Africa using numerical weather prediction data | |
Cao et al. | Ocean mesoscale eddies identification based on YOLOF | |
Zheng et al. | Cloud-Top Motion Variation of a Landfall Typhoon Observed by Geostationary Satellite Imagery |