A Preliminary Analysis on the Radiometric Difference Across the Level 1B Slot Images of GOCI-II

GOCI-II Level 1B 분할영상 간의 복사 편차에 대한 초기 분석

Abstract

Geostationary Ocean Color Imager II (GOCI-II), which are now operated successfully since its launch in 2020, acquires local area images with 12 Level 1B slot images that are sequentially acquired in a 3×4 grid pattern. The boundary areas between the adjacent slots are prone to discontinuity in radiance, which becomes even more clear in the following Level 2 data, and this warrants the precise analysis and correction before the distribution. This study evaluates the relative radiometric biases between the adjacent slots images, by exploiting the overlapped areas across the images. Although it is ideal to derive the statistics from humongous images, this preliminary analysis uses just the scenes acquired at a specific time to understand its general behavior in terms of bias and variance in radiance. Level 1B images of February 21st, 2021 (UTC03 = noon in local time) were selected for the analysis based on the cloud cover, and the radiance statistics were calculated only with the ocean pixels. The results showed that the relative bias is 0~1% in all bands but Band 1 (380 nm), while Band 1 exhibited a larger bias (1~2%). Except for the Band 1 in slot pairs aligned North-South, biases in all direction and in all bands turned out to have biases in the opposite direction that the sun elevation would have caused.

최근 성공적으로 발사되어 운영되고 있는 천리안 해양위성 2호(GOCI-II)는 3×4로 배열되어 있는 총 12장의 Level 1B분할영상을 통해 Local Area전체를 관측할 수 있다. 이 때 분할영상 간의 복사휘도의 차이가 발생하면 분할영상의 경계에서 불연속선이 나타나게 되는데, 그 불연속선은 2차 산출물에서 더 도드라지게 나타나는 경향이 있어 사용 전에 분할영상 간 복사휘도의 차이에 대한 면밀한 분석 및 교정이 필요하다. 본 연구는 분할영상 간에 존재하는 중첩 영역을 이용하여 복사휘도의 상대적인 편의를 추정하고자 한다. 신뢰도 높은 통계 여러 날의 영상을 대량으로 분석해야 얻을 수 있겠지만, 본 초기 연구에서는 우선 한 시각에 촬영된 12개의 Level 1B 영상에 대한 통계를 도출함으로써 복사휘도 편차의 특성에 대해 이해하고 분산도 및 편의에 대한 전반적인 거동에 대한 분석을 수행한다. 사용 영상으로는 한반도 주변이 비교적 구름이 없는 날이었던 2021년 2월 21일 UTC03시 영상을 이용하였고, 신뢰도 높은 통계치 도출을 위하여 해양화소 만을 추출하여 사용하였다. 분석 결과는 밴드 1(380 nm)을 제외한 모든 밴드에서 0~1% 크기의 상대 편의가 나타남을 확인하였고, 밴드 1은 1~2% 가량의 보다 큰 편의를 보였다. 남북 방향으로 배열된 분할영상 쌍의 밴드 1의 경우를 제외하면, 동서, 남북 배열된 방향에 관계없이 모든 밴드에서 편의의 방향은 태양고도의 변화가 유발하는 편의의 방향과 반대로 나타났다.

1. 서론

GOCI-II는 GOCI의 임무를 이어받아 2020년 2월에 성공적으로 발사되어 약 8개월간의 발사전테스트 기간을 거친 후 현재 성공적으로 운영되고 있다. GOCI-II는 GOCI에서와 같이 이른바 Step-and-Stare라는 관측 방식을 통해 지역관측 영역(Local Area)을 분할하여 촬영하게 되는데, GOCI-II는 Fig. 1에 나타난 바와 같이 2차원 배열의 CMOS센서를 이용하여 총 12개의 분할영상을 취득하여 한 시각에 대한 Level 1 영상을 구성한다(Fig. 1) (Coste et al., 2017). 이상적으로는 이 분할영상 간에는 영상촬영 시각차이에 의한 영향 외에는 인위적인 요인으로 인한 편차가 발생하지 않아야 하지만, 2차원센서의 검·보정 문제, 잡광의 문제 등으로 실제로는 편차를 일으킬 수 있는 잠재적인 요소들이 존재한다. 예를 들어, GOCI의 경우 광학계 내부의 잡광(stray light)으로 인하여 분할영상 하단에 간헐적인 복사 편차가 발생함이 확인되었고, 그 크기는 대기상층 복사휘도 기준으로 20%가 넘기도 하였다(Kim et al., 2015; Oh et al., 2016).

Fig. 1. The order of GOCI-II slot image acquisition for the local area.

본 연구에서는 최근 IOT기간을 끝낸 GOCI-II의 Level 1B자료에 대해서 분할영상 간에 존재하는 중첩부분을 이용하여 분할영상 간 상대 복사 편차를 정량화하여 제공한다. 본 분석은 2021년 2월 21일, 한국시간 12시(정오)에 촬영된 한 시각의 영상들 즉 12개의 Level 1B자료를 대상으로 수행되었고, 복사 편차의 정량화는 GOCI-II가 가지는 12개의 파장대별로 그리고 분할영상 배열 방향(동-서, 남-북)에 따라 분석하였다. 뒤에 더 자세히 기술하겠지만, GOCI-II Level 1B영상들을 위치 기반으로 정렬하였을 때, 인접한 영상 간에는 약 150~200화소 폭의 중첩영역이 발생하게 된다(분할영상의 위치에 따라 다소 다름). 즉, 이 중첩영역에서는 복수의 위성자료 값이 존재하게 되고, 이를 이용하면 다른 두 분할영상의 값끼리 편차가 어떻게 나타나는지를 계산할 수 있다. 단, 이 편차는 2D센서 내에 존재하는 많은 센서요소 중에서 두 센서 요소 간의 복사성능 편의임으로 이를 상대 편의라 명명하였다. 지상 피복에 따라 복사량 수준의 차이가 크게 나타나기 때문에, 해수에 대한 화소만을 선별하여 분석을 수행하였다.

2. 자료 및 방법

1) GOCI-II

GOCI-II는 2020년 2월에 발사되어 2020년 9월까지 In-Orbit-Test기간을 가진 후 현재 국립해양조사원 국가해양위성센터 및 한국해양과학기술원 해양위성센터 웹사이트에서 원활히 배포 제공되고 있다(www.khoa.go.kr/nosc, kosc.kiost.ac.kr). GOCI-II는 8개의 가시광/근적외선 밴드를 가졌던 GOCI보다 5개의 밴드를 더 가지고 있으며, 그 중에는 하나의 전정색(panchromatic) 밴드도 포함되어 있다. GOCI-II의 분광밴드 정보는 Table 2에 제공되어있다. GOCI-II는 2780×2780화소로 구성된(Fig. 2) 12개의 분할영상이 지역촬영 영역의 남동쪽 지역으로부터 북쪽으로 이동하며 3회 촬영하고, 촬영 경로를 서쪽으로 옮겨 다시 남쪽으로부터 북쪽으로 3회, 마지막으로 가장 서쪽에서 3회 촬영하여 총 12개의 분할영상이 생산된다(Fig. 1). 남-북 방향으로 인접한 분할영상 간의 촬영시작시각의 차이는 약 1분 19여초이고, 동-서 방향으로 인접한 분할영상 간의 촬영시작시각 차이는 약 4분 20여초이다. Level 1B 분할영상은 기하보정이 완료된 후의 영상이기 때문에, 각 화소는 위도/경도의 형태로 위치정보를 담고 있다. 2780×2780화소의 전체 영역 중에 50~100화소 폭을 차지하는 테두리 부분은 채움값(fill value)인 0으로 채워져 있다.

Fig. 2. Dimension of a Level 1B image (Slot 7).

2) 방법

(1) 중첩영역을 이용한 상대 복사 편차 계산

Fig. 3에 나타난 바와 같이 인접한 분할영상 사이에는 약 폭 150~200 화소 가량의 중첩영역이 생기게 된다. 이 중첩영역의 넓이는 기하보정의 결과에 따라 결정되고, 분할영상쌍에 따라 폭과 길이가 다소 다르게 나타난다. 중첩영역에서의 상대 복사 편차(L_diff(lat, lon, λ))는 아래 식과 같이 인접분할영상(adjacent)의 복사휘도에서 기준분할영상(base)의 복사휘도를 뺀 것으로 정의한다.

Fig. 3. An example of the “left-right” pairs demonstrated with Slot 4 and Slot 7 images. Acquisition times are presented in the boxes below the images, showing the pair has 4 minutes and 22 second difference.

L_diff(lat, lont, λ) = L_adj(lat, lont, λ) – L_bas(lat, lont, λ)       (1)

여기서, lat은 위도, lon은 경도, λ는 파장대역을 의미한다. 정해진 위치에서의 복사 편차가 구해지면, 중첩영역 전체에서의 복사 편차 통계를 도출할 수 있다. 편차 특성 분석을 위해 다음 통계치를 계산하여 제공하였다. Mean Normalized Bias(MNB)는 아래와 같이 정의한다.

\(\mathrm{MNB}=\frac{1}{\mathrm{n}} \sum_{i=1}^{n} \frac{L_{d i f f}(i)}{L_{\text {bas }}(i)}\)       (2)

또한, L_diff를 독립변수, L_bas를 종속변수로 선형회귀를 수행하여 도출된 직선식의 기울기와 y 절편도 같이 계산하여 도시함으로써 편차에 대한 보조적인 정보를 제공한다.

분산도(또는 불확도)는 Mean Normalized Gross Error (MNGE)와 Percent Root Mean Squared Error(%RMSE)를 이용하여 구하였다.

\(\mathrm{MNGE}=\frac{1}{\mathrm{n}} \sum_{i=1}^{n} \frac{\left|L_{\text {diff }}(i)\right|}{L_{\text {bas }}(i)}\)       (3)

\(\% \mathrm{RMSE}=\frac{1}{\mathrm{n}} \frac{1}{L_{\text {bas }}} \sqrt{\sum_{i=1}^{n}\left(L_{\text {diff }}(i)\right)^{2}}\)       (4)

(2) 피사체 유형에 따른 복사 편차 특성의 차이

중첩영역에서의 복사 편차에 대한 통계를 계산하기 전에 피사체의 유형에 따른 복사 편차의 특성을 먼저 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 K-means clustering(k=6)을 이용하여 Level 1B영상에 적용한 후, 도출된 6개의 cluster를 대상 피사체의 유형에 따라 (1) invalid pixel, (2) 해양, (3) 어두운 육지, (4) 밝은 육지, (5) 탁한 해수/짙은 에어로졸 대기, (6) 구름으로 명명하였다. 한반도를 포함한 분할영상 7번에 대한 분류 결과를 Fig. 4에 나타내었다. 니질대가 위치한 한반도 남서 연안역은 탁한 해수가 분포한 영역이고, 본 영상에서 짙은 에어로졸 대기가 동해 및 서해 북단에 분포한 것을 볼 수 있다. 분할영상 7번과 4번 사이에 형성된 동-서 방향의 중첩영역의 모든 화소를 대상으로 계산한 결과, Fig. 5과 같이 피사체 유형별로 상대 복사 편차의 차이가 나타나는 것을 확인할 수 있다. 구름은 전반적으로 반사도가 큰 피사체이고 이동성이 있는 피사체이기 때문에 평균 편차가 해양화소에 비해 4배 이상이었고, 편차의 표준 편차도 평균 편차의 5배에 이르는 것을 볼 수 있다. 밝은 육지, 어두운 육지화 소는 해양화소의 1~2배의 평균 편차를 보이지만, 표준 편차는 역시 4~5배에 이르는 것을 볼 수 있다. 육상 화소의 경우 움직이는 피사체는 아니지만 화소 내의 불균일성이 존재하는 상황에서 두 분할영상 간의 미세한 기하보정 차이가 이러한 편차를 유발하는 것으로 추정할 수 있다. 해양 화소의 경우, 비록 해류에 따른 움직임이 있고, 해수 표면의 비균일하게 나타나는 백파(white cap)나 파도의 경사에 따른 반사광의 공간적인 변화가 있지만, 그 패턴이 비교적 균일하게 반복되고 해수의 특성도 연안이 아닌 이상 수 km내에서는 급격하게 변하는 경우가 매우 드물기 때문에 상대 편차도 작고 그 표준오차도 작게 나오는 것으로 해석된다. 큰 편차 통계 차이가 나는 피사체를 모두 이용하는 것보다 최대한 같은 상태를 유지하는 것으로 보이는 해양화소를 이용해야 피사체의 종류에 따른 불확도 요소가 제어되어 센서 성능만으로 인한 편차를 도출할 수 있기 때문에, 본 연구에서는 해양화소 만을 이용하여 상대 편차 통계를 도출하였다.

Fig. 4. K-means clustering results on Slot 7 (k=6).

Fig. 5. (a) TOA radiance in the overlap between Slot 7 and Slot 4 is displayed with its difference and cluster labels. (b) The mean and the standard deviation of the pixel-wise differences in the slot overlap were calculated for individual clusters of the ocean areas (Ocean), dark land (Land(D)), thick aerosol (Thick), bright land (Land(B)), and cloud pixels (Cloud).

본 연구에서는 다양한 피사체가 나타나는 분할영상 7번 영상에 K-means clustering을 적용하고 그 clustering 기준을 다른 분할영상에도 동일하게 적용하여 인접 분할영상 간에 일관된 피사체 분류가 될 수 있도록 하였다(Fig. 6). 또한, 보다 순수한 해양화소 만을 선별하기 위해서, 비해양화소 영상에 dilation operator를 적용하여 (window size = 11×11) 비해양화소에 인접한 해양화소를 분석대상에서 제거하였다(Fig. 7).

Fig. 6. K-means clustering results on all slots are presented. It is observable that no or few ocean pixels are available in the overlap areas for some slot pairs (e.g. <11-8>, <8-7>, <8-5>, <5-4>, <2-1>).

Fig. 7. The result of the dilation operation applied to the non-ocean pixels.

3. 결과

모든 분할영상쌍에 대한 결과를 제시하기 앞서, 우선 동-서 방향으로 배치된 분할영상 7번과 4번에 대한 대기상층에서의 복사휘도의 확률분포함수를 12개 밴드 모두에 대하여 Fig. 8-10에 나타내었다. Fig. 8의 그림에서 볼 수 있듯이 밴드 1(380 nm)은 동쪽 분할영상에서의 값이 서쪽 분할영상에 비해 명확하게 음의 편의(bias)를 가지는 것을 볼 수 있다 (약 -2%). 그리고 이 음의 편의로 인하여 분산 역시 약 2%를 나타내고 있다(%RMSE와 MNGE 모두 약 2%). 선형회귀식의 기울기는 1.0보다 4.4%가 작은 0.956을 나타내고 있는데, 이 수치가 편차 추산치인 2%보다 큰 이유는 회귀식이 양의 y절편을 가지고 있기 때문이다. 밴드 2~4에서는 우측 분할영상의 값이 약 -0.5%의 편의를 가지고 이에 따른 분산은 약 0.5~0.6% 수준을 나타낸다(%RMSE, MNGE 기준). 이후의 8개 밴드(밴드 5~12)에서는 우측 분할영상의 편의가 0%에서 -1% 수준임을 볼 수 있고, 그중 밴드 5 (510 nm)와 밴드 12 (865 nm)가 각각 -0.7%와 -0.8%로 비교적 큰 편의를 나타내었다. 파장과 편의의 상관관계는 뚜렷이 나타나지 않았다. 선형회귀식의 기울기 역시 전체 밴드 중에서 밴드 1 (380 nm)를 제외하면 모두 1.0에서 1.5% 미만의 변화를 가지고 안정적으로 나타났다.

Fig. 8. Probability density functions for the TOA radiance from Slot 7 (left) and Slot 4 (right) are presented for Band 1 through Band 4.

Fig. 9. Probability density functions for the TOA radiance from Slot 7 (left) and Slot 4 (right) are presented for Band 5 through Band 8.

Fig. 10. Probability density functions for the TOA radiance from Slot 7 (left) and Slot 4 (right) are presented for Band 9 through Band 12.

편의통계와는 다르게 분산은 밴드 1을 제외하면 파장이 길어질수록 커지는 경향을 나타내었다. 밴드 2~5의 청색, 녹색 대역의 경우 %RMSE가 0~1%수준, 밴드 6~10의 적색 대역은 1~2%수준, 그리고 밴드 11~12의 근적외선 대역은 2~3%수준을 나타내었고, MNGE 역시 파장이 길어질수록 커지는 경향을 나타내었다.

Table 1에는 분할영상 7-4쌍뿐만 아니라 문턱값 이상의 유효한 해양화소를 가지고 있는 중첩영역 모두에 대한 통계를 나타내었다(공간 제약상 밴드 1과 밴드 2에 대한 결과만 나타냄). 결과의 신뢰도를 위하여 최소 1만 개 이상의 유효한 해수 화소가 있는 중첩영역만을 분석 대상에 포함하였다. 통계결과는 분할영상 7-4쌍에서 나타났던 경향성이 다른 분할영상 쌍에 대해서도 유사하게 나타나는 것을 확인할 수 있다. 즉, 동-서 방향의 분할영상 쌍의 경우, Band 1에 대해서 유효 해양화소 수를 넘긴 7개의 분할영상쌍에서 평균 -1.85%, 표준 편차 0.12%편의를 나타내었고, 2.05의 평균 %RMSE, 1.88의 평균 MNGE를 나타내었는데, 이는 분할영상쌍 7-4에서 확인하였던 -1.9%의 편의, 2.04의 %RMSE, 1.90의 MNGE와 크게 다르지 않다. 밴드 2의 경우에도 개별 분할영상쌍의 경우와 유사하게 -0.5%의 평균 편의, 0.82의 평균 %RMSE, 0.61의 MNGE를 나타내었다.

Table 1. Various statistics on the TOA radiance across the Level 1B slot pairs in Feb. 21st, 2021 (UTC03) scene are presented for Band 1 and Band 2

밴드 1은 남-북 방향의 분할영상쌍의 통계에서도 특이한 경향성을 나타내었다. 즉, 다른 모든 밴드에서는 남쪽의 분할영상이 북쪽의 분할영상에 비해 0%에서 - 1%사이의 음의 편의를 가지는데 반해, 밴드 1은 1.3%가량의 양의 편의를 가진다는 점이다. 다른 밴드에 대한 편의 통계는 Table 2에 정리하였다. 먼저 동-서 방향의 분할영상 쌍에서 통계적으로 유의한 수준에서 양의 편의를 가지는 밴드는 없고, 그 크기도 밴드 1을 제외하면 0%에서 -1% 수준을 나타낸다. 평균편의가 편의 표준 편차의 1.5배가 넘는 밴드는 색으로 표시하였고, 주황색으로 표시된 밴드 2, 3, 4, 5가 -0.5%수준의 유의한 편의를 나타내었다. 밴드 1은 약 -1.8%의 비교적 큰 음의 편의를 가지고 있음을 볼 수 있다.

Table 2. Bias statistics for all slot pairs in all spectral bands for the scene on Feb. 21st, 2021 (UTC 03). Figures in orange are the biases that exceeds 3 times of standard deviation, and figures in red are the ones having abnormal behaviors compared to the other bands

남-북 방향으로의 분할영상쌍은 밴드 1을 제외하면 모두 음의 편의를 가지고 있고, 크기는 0%에서 -1% 범위에 있으며 밴드, 2, 3, 5, 6, 7, 8, 9에서 표준 편차의 1.5배가 넘는 편의가 확인되었다. 밴드 1은 남-북 방향의 통계에서도 다른 밴드와 다른 특성을 나타내는데, 유일하게 양의 편의(크기 약 1.3%)를 가지는 것으로 나타났다.

4. 토의

분할영상간 중첩부에서 복사휘도 값에 영향을 미치는 요소에는 센서 검·보정의 결과 외에도 태양고도의 변화와 같은 자연적인 요소도 포함된다. 따라서, 본 연구의 결과로 나타난 편의를 바로 검·보정 성능으로 귀결시킬 수는 없다. 자연적인 요소 중 가장 큰 부분은 중 첩부의 복수의 화소 간에 발생하는 촬영 시각 차이이다. 앞서 언급한 대로 동-서 방향의 분할영상은 약 4분 22초, 남-북 방향의 분할영상은 약 1분 19초가량의 시간 차이를 보이는데, 그 시간 동안 복사휘도를 변화시킬 수 있는 요소로는 크게 (1)광환경의 변화와 (2)피사체의 이동을 생각할 수 있다. 첫째, 광환경의 변화를 추동하는 가장 큰 요소는 바로 태양 위치의 변화이다. 분석에 사용된 2021년 2월 21일 UTC03시 분할영상 7번 기준으로 태양고도는 4분 22초동안 약 0.3°가량 변하였고, 1분 19초 동안은 약 0.09°가량 변하였다. 수평평면으로의 복사조도(solar irradiance)기준으로 보았을 때, 이는 각각 약 0.39%와 0.13%의 차이를 유발하기 때문에 비록 선형적 관계를 가지지는 않지만, 위성이 관측하는 복사휘도 (radiance)에도 유사한 수준의 휘도 차이를 기대할 수 있다.

본 논문의 실험결과와 관련하여 적용하면, 분할영상 4번의 촬영시각은 UTC 03시 21분 23초이고 분할영상 7번의 촬영시각은 UTC 03시 25분 45초임으로 분할영상 4번의 태양고도각이 분할영상 7번보다 높다. 즉, 태양고도의 관점에서만 보았을 때, 분할영상쌍 7-4의 복사 편의는 0.4%가량 양의 편의가 관측이 되어야한다. 하지만, 결과에서 보듯이 결과는 반대로 -0.5%가량의 음의 편의를 가지는 것으로 추산되었다. 이는 실제 센서의 편의는 -0.5%보다 더 큰 수준(절대값 기준)일 수 있다고 추정해볼 수 있다.

남-북 방향의 분할영상쌍의 경우, 분할영상 6번의 촬영시각은 UTC 03시 24분 26초로 역시 태양고도로만 계산하면 양의 편차가 관측되어야 한다. 하지만, 남-북 방향의 편의 역시 계산상으로는 -0.5%수준의 음의 편의를 가지는 것으로 미루어 보아, 실제 센서의 편의는 마찬가지로 음의 방향으로 더 큰 편의를 가질 것으로 보인다.

화소 간의 복사휘도의 차이를 일으킬 수 있는 두 번째 요인은 피사체의 이동인데, 육상 목표물은 거의 움직임이 없다고 보면, 센서의 복사휘도에 영향을 미칠 수 있는 피사체의 움직임은 대기의 에어로졸이나 구름, 그리고 해류로 인한 해수의 움직임을 생각해볼 수 있다. 평균적인 해류의 속도 1 m/s로 움직이는 해수의 경우 4분 22초 동안 약 262 m를 이동하고, 이는 실질 해상도가 350 m가량인 GOCI-II에서 인접 화소의 복사휘도에 영향을 줄 만큼 충분한 거리이다. 에어로졸은 통상 해수보다 더 빠른 속도로 움직이고 보수적으로 2 m/s로만 가정하여도 524 m를 이동하게 되어 한 화소 이상 이동하게 된다. 하지만, 이러한 해양 및 대기의 이동은 시시각각 변하는 이동 방향으로 인하여, 많은 화소를 분석하게 되었을 때 정규분포를 띠는 백색잡음(white noise)의 특성을 가질 것으로 보이기 때문에 화소 비교 시 분산(불확실도)을 증가시킬 수는 있지만, 특정 방향으로의 편의를 일으킨다고 보기는 어렵다.

5. 결론

본 연구는 GOCI-II의 Local Area Level 1B분할영상 간의 복사휘도 차이에 대하여 분석하였다. 연구 방법으로는 분할영상 간의 중첩영역에서 위치기반으로 다른 분할영상 간의 화소를 비교하는 방식을 채택하였고, 편의와 분산에 대한 다양한 통계치를 도출하였다. 이번 초기 연구에서는 2021년 2월 21일 UTC 03시에 촬영된 12개의 분할영상을 이용하였고, 동-서 방향과 남-북 방향으로 배치된 분할영상쌍으로 나누어 통계를 도출하였다.

핵심 분석결과는 아래와 같이 요약될 수 있다.

• 하나의 분할영상 내에서 동쪽에 위치한 화소가 서쪽에 위치한 화소보다 대략 0~1%가량 높은 복사휘도를 가진다(밴드 1을 제외한 모든 밴드에서).

• 밴드 1의 경우 그 편의의 크기가 2%에 이른다.

• 하나의 분할영상 내에서 남쪽에 위치한 화소가 북쪽에 위치한 화소보다 대략 0~1%가량 높은 복사휘도를 가진다(밴드 1을 제외한 모든 밴드에서).

• 분할영상 간 촬영 시각차이만을 고려하면 두 경우 모두 편차의 부호가 반대가 되어야 하기 때문에, 실제 센서의 편의 크기는 1%보다 더 클 수 있다.

• 밴드 1(380 nm)은 동-서 방향 및 남-북 방향 모두에서 다른 밴드와 확연히 다른 양상을 나타내었는데, 우선 편의의 크기가 다른 밴드의 평균치인 0.5%보다 유의미하게 컸고(동-서 방향: 1.85%, 남북 방향: 1.33%), 남북 방향의 경우는 심지어 다른 밴드의 편의와 반대의 부호를 가진 것으로 나타났다.

한가지 유의할 점은, 위에서 언급한 편의 추정치는 동-서, 남-북 간의 상대적인 편의이기 때문에, 각 방향의 절대적인 편의를 알 수는 없다. 편의가 각 방향에 대해 동일하다고 가정하면, 센서의 절대 편의는 이를 2로 나눈 0.25%수준에 머무를 수 있다. 하지만, 상기한 바와 같이 태양고도에 의한 차이까지 고려하면 이 수치는 더 커질 수 있다.

본 연구는 한 시각에 대한 12개의 분할영상만을 이용한 초기 분석 연구로, 보다 정확한편의 및 분산 도출을 위해서는 다른 시각, 다른 계절에 획득된 다량의 장면(scene)을 이용할 필요가 있다. 향후 연구로, 충분한 양의 장면을 이용한 통계 분석이 필요하고, 또한 본 연구에서와 같은 상대 편의를 넘어서 각 센서요소(sensor elements)에 대한 절대 편의를 추정하는 작업이 필요하다. 이를 위해서는 다른 위성과의 비교 및 의사불변교정사이트(pseudo-invariant calibration sites; PICS)를 통한 대리교정(vicarious calibration) 등의 연구를 진행해야 한다. 또한 나아가 Level 2산출물인 원격탐사반사도(remote sensing reflectance) 및 수질변수 산출물에 대한 복사편의 특성이 도출되어 사용자에게 제공되어야 할 것이다.