Sensitivity Analysis of Surface Reflectance Retrieved from 6SV LUT for Each Channel of KOMPSAT-3/3A

KOMPSAT-3/3A 채널별 6SV 조견표의 지표반사도 민감도 분석

Abstract

The radiance measured from satellite has noise due to atmospheric effect. Atmospheric correction is the process of calculating surface reflectance by removing atmospheric effect and surface reflectance is calculated by the Radiative Transfer Model (RTM)-based Look-Up Table (LUT). In general, studies using a LUT make LUT for each channel with the same atmospheric and geometric conditions. However, atmospheric effect of atmospheric factors do not react sensitively in the same channel. In this study, the LUT for each channel of Korea Multi-Purpose SATellite (KOMPSAT)-3/3A was made under the same atmospheric·geometric conditions. And, the accuracy of the LUT was verified by using the simulated Top of Atmosphere radiation and surface reflectance in the RTM. As a result, the relative error of the surface reflectance in the blue channel that sensitive to the aerosol optical depth was 81.14% at the maximum, and 42.67% in the NIR (Near Infrared) channel.

대기효과로 인해 위성에서 측정된 복사휘도는 오차를 가지고 있다. 대기보정은 대기효과를 제거하여 지표반사도를 산출하는 과정이며, 지표반사도는 복사전달모델 기반의 조견표(Look-Up Table; LUT)를 통해 산출된다. 일반적으로 조견표를 사용하는 연구들은 동일한 대기·기하조건으로 채널별 조견표를 구축하고 있다. 하지만, 대기 조건들이 민감하게 반응하는 채널은 모두 다르다. 이에 본 연구에서는 동일한 대기·기하조건으로 KOMPSAT-3/3A의 채널별 조견표를 구축하고, 복사전달모델에서 모의된 대기상단 복사휘도 및 지표반사도를 검증 자료로 활용하여 조견표의 정확도를 확인하였다. 결과적으로, 에어로졸 광학 두께에 민감하게 반응하는 Blue 채널에서 지표반사도의 상대오차가 최대 81.14%으로 나타났고, NIR 채널에서는 최대 42.67%으로 나타났다.

1. 서론

위성 센서에서 측정된 복사에너지는 태양-지표-센서로 반사되는 과정에서 대기 인자들의 산란, 흡수, 반사 등 대기효과의 영향으로 오차를 가진다. 대기보정은 이러한 대기효과를 제거하여 지표반사도를 산출하는 과정으로, 정확한 대기보정 방법이 요구된다. 이러한 대기보정은 현재 운용되고 있는 위성들 뿐만 아니라 향후 발사될 예정인 수자원위성, 농업위성, 산림위성 등 차세대 중형위성 및 고해상도 위성들에 있어서도 중요한 전처리이며, 2차 산출물의 정확도에 가장 큰 영향을 미치는 과정이다.

대기보정 관련 연구들은 복사전달모델을 사용하여 대기효과를 제거하고 있다. 복사전달모델 기반의 대기보정은 위성 센서의 분광반응함수(Spectral Response Function; SRF)와 대기 조건(태양 천정각, 위성 천정각 등) 및 기하 조건(오존, 에어로졸 등)을 활용하여 대기보정을 처리하고 있다. 하지만, 복사전달모델은 높은 정확도 대비 복잡한 계산과정으로 인해 지표반사도의 산출시간이 많이 소요된다. 그러므로, 영상자료의 각 픽셀별 대기보정 처리 시간을 단축하기 위해 대기·기하조건 대해 미리 계산하는 조견표를 사용하는 방법들이 연구되고 있다(Liang et al., 2001; Lyapustin et al., 2011).

일반적으로 조견표를 사용하는 연구들은 위성 센서의 각 채널에 대해 동일한 대기·기하 조건을 적용하여 조견표를 구축한다(Lee et al., 2015; Wang and Liang, 2017). 하지만, 조견표의 주요 구성 성분인 에어로졸, 오존, 수증기는 각각 특정파장대에서 민감하게 반응한다(Kaufman et al., 1997; 기상청, 2015; Meyer et al., 2016). 대기 조건들이 특정 파장대에서 나타나는 민감도를 반영하기 위하여 채널마다 다른 대기·기하 조건으로 조견표를 구축할 필요가 있다. 따라서, 본 연구에서는 KOMPSAT-3/3A의 채널별(Blue, Green, Red, NIR) 분광반응함수 및 동일한 대기·기하 조건으로 Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum Vector (6SV) (Vermote et al., 2006) 복사전달모델 기반 조견표를 구축하여 민감도 분석을 수행하였다.

2. 연구 방법

본 연구에서는 KOMPSAT-3/3A의 조견표 구축을 위해 6SV를 사용하였다. 6SV는 이전 버전인 6S (Vermote et al., 1997)에 비해 에어로졸 산란 위상 함수(scattering phase function)의 설정에 사용되는 산란각의 수, 수직 에어로졸 프로파일(vertical aerosol profile)의 고도 범위 등 세밀한 조건에 대한 복사휘도의 모의가 가능하다. 그리고, 6S에서 고려하지 않은 복사휘도의 편광(polarization)효과를 계산하여 정확도가 향상 되었다(Kotchenova et al., 2006).

6SV는 입력된 지표 타입 및 대기·기하 조건에 대해 대기상단 복사휘도(Top of Atmosphere radiance)를 모의하며 대기보정 계수들(xa, xb, xc)을 산출한다. 최종적으로 지표반사도는 대기보정 계수들을 대기상단 복사휘도에 적용하여 산출된다.

\(x a=\frac{1}{T_{g}\left(\theta_{s}, \theta_{v}\right) T^{\downarrow}\left(\theta_{s}\right) T^{\uparrow}\left(\theta_{v}\right)}\)       (1)

\(x b=\frac{1}{T_{g}\left(\theta_{s}, \theta_{v}\right) T^{\downarrow}\left(\theta_{s}\right) T^{\uparrow}\left(\theta_{v}\right)}\)       (2)

xc = S       (3)

\(\rho_{T O C}=\frac{x a \times L-x b}{1+x c \times(x a \times L-x b)}\)      (4)

위의 식에서 xa는 경로 복사휘도이며, T_g는 H₂O, CO₂, O₂, O₃에 대한 기체 투과율, θ_s, θ_v는 각각 태양 천정각(Solar Zenith Angle; SZA), 위성 천정각(Viewing Zenith Angle; VZA), T^↓(θ_s)는 태양과 지표 사이의 복사 경로에서 발생하는 대기 투과율, T↑(θ_v)는 위성 센서와 지표 사이의 복사 경로에서 발생하는 대기 투과율을 나타낸다. xb는 대기 확산 투과율이며, ρ_R+A는 대기 분자의 반사도와 에어로졸의 산란을 나타낸다. xc(=S)는 등방성 빛에 대한 대기 반사율을 나타낸다.

본 연구의 조견표 구축을 위해 사용된 KOMPSAT-3/3A의 채널들과 입력 변수들의 종류, 범위 및 간격은 각 Table 1, Table 2와 같다. 사용된 KOMPSAT-3와 KOMPSAT-3A의 채널들은 서로 동일한 파장대를 사용하고 있으므로 하나의 조견표를 활용하여 KOMPSAT-3/3A의 지표반사도 산출이 가능하다. 조견표는 Table 2의 모든 조합에 대해 6SV가 계산하여 산출하고, 각 대기보정 계수들은 해당 조합에 대한 결과값으로 저장되어 구축된다.

Table 1. Spectral specification of KOMPSAT-3/3A

Table 2. Input parameters and range of values to calculate LUT

1) 채널별 대기보정 계수 민감도 비교

본 연구에서는 대기보정 계수 xa, xb 민감도를 확인하기 위하여 상대적으로 xa, xb에 영향이 큰 태양 천정각과 에어로졸 광학 두께(Aerosol Optical Depth; AOD)가 민감도 분석에 사용되었다(Lee et al., 2015). 다른 입력 변수들인 상대 방위각(Relative Azimuth Angle; RAA), 위성 천정각, 가강수량(Total Precipitable Water; TPW), 총 컬럼 오존(Total Column Ozone; TCO)은 각 90°, 15°, 1.5 g cm^-2, 0.3 atm-cm 으로 고정하였다. 계수 xc는 Table 2에서 오직 에어로졸 광학 두께에만 영향을 받고, 다항식으로 계산이 가능하여 본 연구의 민감도 분석에서 제외하였다(Lee et al., 2015).

2) 채널별 지표반사도의 상대오차 비교

일반적으로 조견표는 대기·기하 조건들의 간격으로 인해 오차가 발생하게 된다. 본 연구에서는 조견표의 오차를 채널별로 비교하기 위하여 Table 2의 사이값을 검증 조건으로 설정하였다(Table 3). Table 3의 조건들을 직접적으로 6SV에 적용하여 지표타입 vegetation에 대한 대기상단 복사휘도 및 지표반사도(Surface Reflectance6SV)를 모의하였고, 이를 참값으로 정하였다. 그리고, 6SV에서 모의된 대기상단 복사휘도와 Table 3의 조건들을 조견표에 적용하였다. 하지만, 조견표의 조건과 일치하지 않기 때문에 대기상단 복사휘도를 제외한 조건들은 조견표상 최근접 조건으로 대체되어 해당 조건에 맞는 지표반사도(Surface ReflectanceLUT)가 산출되었다. 본 연구는 앞에서 산출된 2가지의 지표반사도를 비교하여 채널별 상대오차를 계산하였다.

Table 3. Input parameters and range of values to calculate Reference

3. 연구 결과

각 채널별 계수들의 변동폭은 다르지만, 전체적으로 태양 천정각과 에어로졸 광학 두께가 증가함에 따라 대기보정 계수 xa(Fig. 1)와 xb(Fig. 2)의 변동폭이 증가하는 경향을 나타내고 있다. xa는 Blue, Green, Red 채널(Fig. 1(a), Fig. 1(b), Fig. 1(c))에서 서로 유사한 값을 나타냈고, NIR 채널(Fig. 1(d))은 높은 조건(태양 천정각 : 60~80°; 에어로졸 광학 두께 : 1~2)에서 다른 채널에 비해 구간별 계수 변화량이 다소 높은 것으로 나타났지만, 채널 간의 차이로 인한 민감도는 크게 나타나지 않았다. 반면, xb(Fig. 2)는 xa(Fig. 1)와 다르게 파장대가 커질수록 xb가 증가하는 변동폭이 크게 감소하였다. 높은 태양 천정각 조건(80°)에서 에어로졸 광학 두께에 따른 민감도를 확인하기 위하여 가장 높은 에어로졸 광학 두께의 조건들(2.0, 1.5) 차이를 산출한 결과, xa(Fig. 1)는 채널별로 0.02~0.03의 유사한 변화량이 나타났고(Blue : 0.03; Green : 0.03; Red : 0.02; NIR : 0.03), xb(Fig. 2)에서는 Blue 채널이 NIR 채널에 비해 약 3.3배 높은 변화량을 나타냈다(Blue : 0.92; Green : 0.66; Red : 0.44; NIR : 0.28). 이는 파장대가 짧을수록 에어로졸 광학 두께의 변화에 따른 xb에 많은 영향을 주고 있음을 확인하였다.

Fig. 1. Change of atmospheric correction factor xa by SZA and AOD conditions. (a) Blue, (b) Green, (c) Red, (d) NIR.

Fig. 2. Change of atmospheric correction factor xb by SZA and AOD conditions. (a) Blue, (b) Green, (c) Red, (d) NIR.

Fig. 3은 6SV 지표반사도(Surface Reflectance6SV)와 조견표 기반 지표반사도(Surface ReflectanceLUT) 간의 상대오차를 채널별로 나타내고 있다. 전체적으로 태양 천정각이 낮은 구간(2.5~ 52.5°)에서는 에어로졸 광학 두께의 변화에 따른 영향이 낮게 나타났지만, 태양 천정각이 높은 구간(57.5~77.5°)에서는 에어로졸 광학 두께의 모든 조건이 높은 상대오차를 발생시켰다. 특히, 파장대가 커질수록 최대 상대오차(태양 천정각 : 77.5°; 에어로졸 광학 두께 : 1.75)는 81.14% (Fig. 3(a)), 77.59% (Fig. 3(b)), 64.14% (Fig. 3(c)), 42.67% (Fig. 3(d))으로 나타났다. 그리고, NIR 채널(Fig. 3(d))은 다른 채널에 비해 상대적으로 태양 천정각과 에어로졸 광학 두께에 대해 낮은 민감도를 가지고 있는 것을 확인하였다. 추가적으로, Fig. 3(a)에서 태양 천정각의 낮은 구간(2.5~22.5°)과 에어로졸 광학 두께의 높은 구간(1.25, 1.75)에서 상대오차가 크게 나타났다. 참값으로 사용된 6SV 지표반사도는 지표타입 vegetation 기준으로 모의되어, Table 3 조건 하에서 일정한 지표반사도의 값으로 산출된다. Blue 채널의 xb는 다른 채널에 비해 태양 천정각 및 에어로졸 광학 두께의 변화에 따른 민감도가 상대적으로 크기 때문에(Fig. 2), 그에 따른 영향으로 인하여 낮은 태양 천정각 구간(2.5~22.5°)에서의 조견표 기반 지표반사도는 다른 채널에 비해 상대적으로 6SV 지표반사도 대비 상대오차가 크게 나타났다고 판단된다.

Fig. 3. Relative error of Surface ReflectanceLUT and Surface Reflectance_6SV by SZA and AOD conditions. (a) Blue, (b) Green, (c) Red, (d) NIR.

4. 결론

본 연구에서는 6SV을 활용하여 채널별 동일한 대기·기하 조건으로 KOMPSAT-3/3A의 조견표를 구축하고, 입력 값들의 변화로 나타나는 대기보정 계수 xa, xb의 민감도와 지표반사도의 정확도를 채널별로 분석하였다. xa와 xb는 태양 천정각 및 에어로졸 광학 두께가 증가함에 따라 높은 구간(태양 천정각 : 60~80°; 에어로졸 광학두께 : 1~2)에서 구간별 변화량이 크게 증가하였다. 하지만, xa는 채널별 유사한 변동성이 나타났지만, xb는 채널의 파장대가 짧아질수록 큰 변동성이 나타났다. 조견표에 없는 임의의 조건에 대해 6SV 지표반사도와 조견표 기반 지표반사도를 비교한 결과, NIR 채널에서 최대 상대오차가 42.67% 으로 나온 것에 비해 Blue 채널에서는 최대 81.14% 으로 상대오차가 나타났다. 이를 통하여, 조견표 기반 지표반사도 산출 연구는 대기·기하조건에 따른 민감도 분석을 통해 채널별 지표반사도 보정이 반드시 필요하다고 판단된다.