천리안 해양위성 2호 Level-1 영상의 품질관리를 위한 지상국 시스템 개선

Improvement of GOCI-II Ground System for Monitoring of Level-1 Data Quality

Abstract

바다의 색을 관측하여 해양환경을 관측하는 천리안 해양위성 2호(Geostationary Ocean Color Imager-II, GOCI-II)의 자료는 지상국 시스템에서 다양한 보정과정을 거쳐 Raw~Level 2 (L2)로 생산되는데, 각 처리 단계에서 발생하는 품질 정확도는 단계별로 누적되어 위성자료의 오차가 점차 증폭된다. 이에 GOCI-II의 Level-1A/B (L1A/B) 자료에서 발생할 수 있는 광학적 품질 및 위치보정 성능 오차를 측정할 수 있도록 GOCI-II 지상국 시스템을 개선하였다. 신규로 구축된 광학적 품질 및 위치보정 성능 평가 모듈(Radiometric and Geometric Performance Assessment Module, RGPAM)은 시험 운영을 통해 성능 측정, 측정 결과의 표출 및 저장 등 기능들이 정상 운영됨을 확인하였다. RGPAM을 통해 측정된 성능들은 향후 GOCI-II 검출기의 감도 저하에 따른 실시간 복사보정 모델 개선, 위성 L1A/B 자료의 품질 일관성 확인 및 이슈사항에 대한 재보정 방안 마련을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

The data from Geostationary Ocean Color Imager-II (GOCI-II), which observes the color of the sea to monitor marine environments, undergoes various correction processes in the ground station system, producing data from Raw to Level-2 (L2). Quality issues arising at each processing stage accumulate step by step, leading to an amplification of errors in the satellite data. To address this, improvements were made to the GOCI-II ground station system to measure potential optical quality and geolocation accuracy errors in the Level-1A/B (L1A/B) data. A newly established Radiometric and Geometric Performance Assessment Module (RGPAM) now measures five optical quality factors and four geolocation accuracy factors in near real-time. Testing with GOCI-II data has shown that RGPAM's functions, including data processing, display and download of measurement results, work well. The performance metrics obtained through RGPAM are expected to serve as foundational data for real-time radiometric correction model enhancements, assessment of L1 data quality consistency, and the development of reprocessing strategies to address identified issues related to the GOCI-II detector's sensitivity degradation.

1. 서론

천리안 해양위성 2호(Geostationary Ocean Color Imager-II, GOCI-II)는 세계 최초의 정지궤도 해색관측위성인 천리안 해양위성 1호의 임무승계를 위해 개발되었고, 2020년 2월에 발사되어 현재 정규 운영되고 있다. 바다의 색을 관측하여 해양환경 변화를 모니터링하는 GOCI-II는 12개의 가시광 및 근적외선 밴드와 1개의 전정색 밴드로 구성되어 있고, 공간 해상도는 적도기준 250 m이다. 관측된 위성자료는 한국해양과학기술원 해양위성센터에 설치되어 있는 안테나를 통해 수신되고, 수신된 자료는 GOCI-II 지상국 시스템에서 Raw, Level-0 (L0), Level-1A (L1A), Level-1B (L1B), Level-2 (L2) 등의 단계를 거쳐 처리된다.

Raw 자료는 안테나를 통해 수신된 위성 자료를 이진 형식 그대로 저장한 원시 자료이며, 이후 관측 밴드별로 분류하여 재구성한 자료를 L0라 한다. L1A 자료는 L0의 자료에서 GOCI-II 검출기의 물리적 특성을 보정하여 해석 가능한 복사량으로 변환한 자료로 복사보정을 완료한 자료이다. L1B는 L1A 자료에 지구의 위치 정보를 더하여 위치 보정을 수행한 자료로 사용자에게 최초로 제공되는 단계의 자료이다. L2는 L1B 자료를 사용목적에 따라 대기보정 및 산출물 알고리즘으로 처리한 자료로, GOGI-II의 L2는 원격반사도, 클로로필-a(Chlorophyll-a), 총부유물질 농도, 에어로졸 유형, 육상 지표반사도 등 총 26종 산출물 자료가 있다. 이와 같이 위성 자료는 단계적으로 보정이 이루어지기 때문에, 수신 장애에 따른 Raw 자료의 일부 손실, L1A, L1B의 전처리 보정단계에서 발생하는 오차, L2의 대기보정 및 산출물 알고리즘 오차 등이 최종 위성자료 산출물 품질에 누적되어 영향을 미친다.

실제로 2010~2021년 동안 운영된 GOCI의 경우, 2017년부터 클로로필-a 농도의 값이 타 위성 자료의 값과 비교하였을 때 차이가 증폭이 되었는데 이것은 GOCI 검출기의 감도저하에 따른 영향으로 추정되었다(Park et al., 2022). 또한 위성에 장애가 발생하여 긴급 복구될 때 위성의 위치 및 자세 정보가 초기화되는 경우 또는 위성의 위치 기동 임무가 수행되어 위성 자세의 안정화가 필요한 경우, 최초 몇 시간 동안은 위치 보정단계에서 오차가 크게 발생할 수 있다(Fig. 1).

Fig. 1. GOCI-II RGB Images with coastline (red line). (a) Incorrect geometric correction after the satellite emergency recovery (03UTC 18 July 2023). (b) Correct geometric correction in normal operation (03UTC 01 September 2023).

위성 운영 기관은 이와 같이 위성 운영기간 동안 발생할 수 있는 다양한 위성 자료 품질과 관련된 사항을 모니터링하여 사용자들에게 공유하고, 그 원인과 개선 방안을 마련함으로써 사용자에게 신뢰도 높은 위성 자료를 제공할 필요가 있다. 하지만 현재 한국해양과학기술원 해양위성센터의 GOCI-II 지상국 시스템은 GOCI-II의 실시간 해양관측 임무 수행 현황과 위성자료 수신, 처리, 저장을 수행하는 전산 장비 운영 현황을 모니터링할 수 있는 체계만 갖추고 있다(Han et al., 2019; Park et al., 2020).

GOCI-II는 궤도상 복사보정을 수행하기 위해 태양광 확산기(Solar Diffuser, SD)를 장착하고 있고, 매주 1회 밴드별로 태양광을 측정한다(Yong et al., 2021). 연간 위성-태양간 기하각의 변화는 거의 동일하기 때문에 SD 관측을 통해 복사이득을 획득함으로써 GOCI-II 검출기의 감쇄 추이를 확인할 수 있다.

빛에 노출되는 시간이 낮 시간 동안 지구를 관측하는 GOCI-II 검출기보다 절대적으로 적긴 하지만 SD도 방사선 등의 우주환경에 의한 특성 변화가 진행될 수 있기 때문에 탑재체 내에 추가로 장착되어 있는 SD 노후화 모니터링 시스템(Diffuser Aging Monitoring Device, DAMD)을 통해 SD의 노후화를 모니터링한다. 이때 DAMD는 성능의 저하가 없다는 가정으로 운영되며 4주 간격으로 측정한다. 그리고 GOCI-II는 휠 셔터를 닫고 관측하는 암흑 영상(Dark Image) 촬영을 매 지구 및 SD 관측 시 수행한다. 이 자료들은 지상국 시스템에서 Level-0C (L0C)로 분류되어 저장되고 있다.

본 논문은 SD 관측 영상, 암흑 영상 등 L0C 자료를 이용하여 GOCI-II 검출기의 광학적 품질 성능을 측정하고, L1B 자료의 위치보정 성능을 모니터링할 수 있도록 천리안 해양위성 2호 지상국 시스템을 개선한 결과를 보여주고 초기 시험운영을 통해 추가적으로 개선이 필요한 사항을 도출하였다.

2. Level 1 자료 성능 측정 요소 선정

2.1. 광학적 품질 요소

GOCI-II의 지구관측 시 라디언스(radiance) 영상은 복사이득 파라미터(parameter)를 적용하여 식(1)과 같이 계산한다(Yong et al., 2021).

\(\begin{aligned} L(B, i, j)= & \frac{G(B, i, j)}{T_{i n t}(B)}\left[\bar{Y}(B, i, j)+\alpha(i, j) \bar{Y}^{2}(B, i, j)\right. \\ & \left.+\beta(i, j) \bar{Y}^{4}(B, i, j)\right]\end{aligned}\)       (1)

여기서 \(\begin{aligned}\bar {Y}\end{aligned}\)(B, i, j) = Y(B, i, j) – O(i, j)T_int(B) – F(i, j)이다. L(B, i, j)[W/m²/μm/sr]은 밴드(B)에 대한 픽셀(i, j)의 입력 라디언스, Y(B, i, j)는 밴드(B)에 대한 픽셀(i, j)의 측정 데이터, O(i, j)와 F(i, j)는 픽셀별 오프셋(offset) 파라미터들이다. G(B, i, j)는 밴드(B)에 대한 픽셀(i, j)의 선형 복사이득, α(i, j)와 β(i, j)는 픽셀별 비선형성 복사이득, T_int(B)는 밴드(B)에 대한 촬영 노출시간이다.

식(1)에서 확인할 수 있듯이 오프셋 파라미터와 선형 복사이득은 복사보정에 직접 영향을 끼칠 수 있는 주요 요소들이다. 그리고 이 두 요소들은 SD 노후화지수, 신호대 잡음비(Signal-to-noise Ratio, SNR), 불량화소(Defective Pixel)를 추정하는데 사용된다. 따라서 이 다섯가지 요소들을 통해 GOCI-II 광학적 품질 성능을 모니터링하도록 지상국 시스템을 개선한다.

2.1.1. 오프셋 파라미터(O, F)

오프셋 파라미터는 서론에서 언급한 암흑 영상으로 부터 계산되어 진다. O 파라미터는 검출기의 암전류에 의해 발생하는 신호를 의미하고, 촬영 지속 시간에 따라 변한다. F 파라미터는 검출기가 포함하고 있는 전자적 특성에 의해 발생되는 신호로써, O 파라미터와 같이 촬영 지속 시간에 따라 변화하지만 위성 운영기간 동안 여러가지 원인에 의해 변화될 수 있다. O와 F를 구하는 수식은 다음과 같고 GOCI에서도 동일하게 적용되었다(Kang et al., 2010).

\(\begin{aligned}\begin{array}{c}O(i, j)=\frac{Y_{\text {dark }}^{A}-Y_{\text {dark }}^{B}}{T_{\text {long_dark }}^{A}-T_{\text {short_ark }}^{B}}\left[L S B / T_{L S B}\right] \\ F(i, j)=\frac{T_{\text {short_dark }}^{B} Y_{\text {dark }}^{A}-T_{\text {long dark }}^{A} Y_{\text {dark }}^{B}}{T_{\text {short_dark }}^{B}-T_{\text {long_dark }}^{A}}[L S B]\end{array}\end{aligned}\)       (2)

Y^A_dark와 Y^B_dark는 하이게인(high gain) 모드와 로우게인(low gain) 모드의 암흑 영상이고, T^A_{long_dark}와 T^B_{short_dark}는 하이게인 모드와 로우게인 모드가 적용된 암흑 영상 촬영 노출시간을 의미한다.

2.1.2. 복사이득

복사이득 값들은 촬영 모드 및 오프셋 파라미터 보정을 수행한 SD 관측 영상(\(\begin{aligned}\bar {Y}\end{aligned}\))으로부터 아래의 식을 통해 각각 산출할 수 있다.

\(\begin{aligned} G & =\frac{1}{|M X|}\left\{A \times \bar{Y}_{1}+\mathrm{D} \times \bar{Y}_{2}+\mathrm{K} \times \bar{Y}_{3}\right\}\left[L \times \frac{T_{L S B}}{L S B}\right] \\ \alpha & =\frac{1}{G} \frac{1}{|M X|}\left\{B \times \bar{Y}_{1}+E \times \bar{Y}_{2}+H \times \bar{Y}_{3}\right\}\left[\frac{1}{L S B}\right] \\ \beta & =\frac{1}{G} \frac{1}{|M X|}\left\{C \times \bar{Y}_{1}+F \times \bar{Y}_{2}+I \times \bar{Y}_{3}\right\}\left[\frac{1}{L S B^{3}}\right]\end{aligned}\)       (3)

where |MX| = X₁A + X²₁B + X⁴₁C

A = (X²₂ X⁴₃ – X⁴₂ X²₃, B = – (X₂ X⁴₃ – X⁴₂ X₃),

C = (X₂ X²₃ – X²₂ X₃), D = – (X²₁ X⁴₃ – X⁴₁ X²₃),

E = (X₁ X⁴₃ – X⁴₁ X₃), F = – (X₁ X²₃ – X²₁ X₃),

K = (X²₁ X⁴₂ – X⁴₁ X²₂), H = – (X₁ X⁴₂ – X⁴₁ X₂),

I = (X₁ X²₂ – X²₁ X₂)

\(\begin{aligned}X_{P}=T_{P} \frac{\Delta \rho \times \rho_{0}\left(\theta_{P}, \varphi_{P}\right) E_{S} \cos \theta_{P}}{\pi}, P=1,2,3\end{aligned}\)

T는 관측영상에 적용된 노출 시간이며, P는 촬영 노출시간이 서로 다른 3개의 SD 관측 영상을 의미한다. ρ는 태양입사각(θ, ø)에 따라 변하는 태양확산 계수로, ρ₀는 위성발사 전 지상시험에서 확인된 초기확산계수, Δρ는 위성 발사전 예측된 성능 변화 기울기 값이다. E_S는 태양의 평균 복사조도이다. 광학적 품질 성능 측정에 이용하는 선형 복사이득은 픽셀별 산출된 값을 공간적으로 평균하여 사용한다.

2.1.3. SD 노후화 지수

SD의 성능 변화(노후화) 지수는 DAMD 관측 자료를 통해 계산할 수 있다(식 4). SD와 MD는 각각 SD 관측 영상과 DAMD 관측 영상으로부터 얻어진 인자임을 나타낸다. F_MD는 지상시험에서 측정된 DAMD의 복사모델 특성 값이고, 거울 반사율의 저하 또는 검출기 이득의 변화와 같은 노후화로 인한 시스템 이득의 변화에 대해 일정하고 오직 SD의 성능에 대해서만 변화하는 값이다(Kang et al., 2010). 그 외 변수들은 앞의 복사이득에서 설명된 것과 동일하다.

\(\begin{aligned} \Delta \rho\left(\theta_{S D}, \varphi_{S D}\right)= & \frac{\rho_{S D_{0}}\left(\theta_{M D}, \varphi_{M D}\right)}{\rho_{S D_{0}}\left(\theta_{S D}, \varphi_{S D}\right)} \times \frac{\cos \theta_{M D} T_{M D}}{\cos \theta_{S D} T_{S D}} \times \\ & \frac{1}{F_{M D}\left(\theta_{M D}, \varphi_{M D}\right)} \times \frac{\left[\bar{Y}_{S D}+\alpha \bar{Y}_{S D}{ }^{2}+\beta \bar{Y}_{S D}{ }^{4}\right]}{\left[\bar{Y}_{M D}+\alpha \bar{Y}_{M D}{ }^{2}+\beta \bar{Y}_{M D}{ }^{4}\right]}\end{aligned}\)       (4)

2.1.4. 신호대 잡음비(SNR)

SNR의 성능 저하가 나타나면 이를 보상하기 위해 영상 관측 노출시간을 변경해야 하기 때문에 운영기간 동안 모니터링 할 필요가 있다. SNR 모델은 GOCI에서도 사용되었던 것으로 아래와 같다. G와 O는 앞에서 언급된 선형 복사이득의 2D 평균값과 오프셋 파라미터, T_HG는 밴드별 하이게인 관측 모드의 촬영 노출시간이다. L_nom은 nominal radiance이고, 밴드별 분포 값은 Table 1과 같다. N_D는 지상시험에서 확정된 암흑 잡음 상수 값이며, K 또한 지상시험에서 결정된 상수이다. N_C는 하이게인 모드 촬영 누적 횟수를 의미한다.

\(\begin{aligned}S N R=\frac{1 / G \times T_{H G} \times L_{\text {nom }}}{\sqrt{N_{D}^{2}+K\left(1 / G \times L_{\text {nom }}+O\right) \times T_{H G}}} \sqrt{N_{C}}\end{aligned}\)       (5)

Table 1. The nominal radiance (W/m²/um/sr) for the considered spectral channel

2.1.5. 불량화소(Defective Pixel)

불량화소는 GOCI-II 검출기의 픽셀 중 비정상적인 값을 보여 과학적 분석을 할 수 없을 것으로 판단되는 픽셀을 의미한다. GOCI-II는 지상시험에서 2,720 × 2,720 픽셀 중 총 107개의 픽셀이 불량화소로 사전 정의되었고, 실시간 지상국 시스템 운영에서는 이들을 선형 보간법으로 처리한다. 하지만 위성 발사 후 위성 임무 기간 동안 불량화소는 여러 가지 원인에 의해 추가될 수 있어 위성 영상 품질의 신뢰도를 유지하기 위해서는 지속적인 모니터링 및 보정이 필요하다.

GOCI-II에서는 선형 복사이득과 오프셋을 이용한 아래의 기준들 중 하나라도 해당되면 GOCI-II 검출기내 해당 픽셀을 불량화소로 정의한다. i와 j는 픽셀 위치이며, T_{Dark_HG}는 암흑 영상의 하이게인 모드 촬영 노출 시간을 의미한다.

조건 1: G(i, j) < – 0.5 × \(\begin{aligned}\bar {G}\end{aligned}\) 또는 0.3 × \(\begin{aligned}\bar {G}\end{aligned}\) < G(i, j)

조건 2: Dark_HG ( = O(i, j) × T_{Dark_HG} + F(i, j)가 1,000 LSB 보다 큰 경우

2.2. 위치보정 성능

GOCI-II L1B 자료의 위치보정 성능 평가는 Yong et al.(2021)에서 제시된 성능 지표에 대해서 수행한다(Table 2). 이 지표들은 GOES-R 위성 등에서도 일반적으로 사용되는 기준들로서(Tan et al., 2020), 본 연구에서는 다음과 같이 정의하였다. 절대 지리적 위치 결정 오차는 기상 지준점과 GOCI-II의 L1B 영상 내 위치 오차, 프레임내 영상정합은 슬롯 영상 내 Tie-point 간의 거리 오차이다. 프레임 간의 영상 정합 오차는 03UTC에 촬영한 밴드 7 영상을 기준으로 동일 날짜의 다른 촬영 시간의 밴드 7 영상과의 상대적 위치오차이다. 밴드 간의 영상 정합 오차는 밴드7을 기준으로 동일 촬영 시간의 나머지 밴드 영상들간 상대적 위치 오차이다.

Table 2. Geometric correction requirement specification of GOCI-II

Fig. 2(a)는 12개 슬롯 영역으로 나누어 촬영하는 GOCI-II의 지역 관측 영역을 보여준다. 해양이 영상의 대부분을 차지하고 육지가 거의 없는 슬롯 0, 3, 6번(북서태평양 영역) 자료는 위치보정 성능 측정에서 제외한다. Fig. 2(b)는 위치정보의 참값으로 이용한 Landsat-8 위성 자료의 지상기준점(Ground Control Point, GCP) 영상 중 일부를 보여준다. Landsat-8의 공간해상도는 30m이므로, GOCI-II의 공간해상도와 일치하도록 다운 샘플링하여 위치보정 성능 평가에 사용하였다.

Fig. 2. Reaserch area and reference data set. (a) GOCI-II local observation area with slot number information. (b) Landsat-8 tiling sample images to set GCP.

위치보정 성능은 슬롯별 위치오차의 평균(S_AVG), 90퍼센타일에서의 원형오차(S_CE90), 표준편차(S_STD)를 이용한 3 시그마(S_CE3S)의 통계값을 통해 측정하고, 슬롯 영상내에서 최소 10개 이상의 매칭점이 있는 경우 수행되도록 설계하였다.

S_CE90 = abs(S_AVG) + 2.146 × S_STD

S_CE3S = abs(S_AVG) + 3.0 × S_STD       (6)

3. 연구결과 및 토의

3.1. 시스템 구성 및 기능

GOCI-II 지상국 시스템으로 최초 수신된 Raw 자료는 자료 전처리 시스템(Data Pre-processing Subsystem, DPS)에서 L0, L0C 및 L1A로 처리되고. L1A는 위치보정시스템(Image Navigation and Registration subsystem, INR)으로 전송되어 L1B로 처리되며 생산된 모든 자료들은 지정된 영구저장소로 전송된다(Park et al., 2020).

DPS와 INR의 실시간 운영에 영향을 끼치지 않고, 영구저장소에 최종 저장된 자료를 주기적으로 전송 받아 광학적 품질 및 위치보정 성능을 측정하기 할 수 있는 평가 모듈(Radiometric and Geometric Performance Assessment Module, RGPAM)을 지상국 시스템에 추가하여 Fig. 3과 같이 운영 체계를 개선하였다. DPS와 INR에 각각 성능 측정 모듈을 직접 추가하면 실시간으로 신속하게 성능 측정을 수행할 수도 있지만, 네트워크 병목 현상 등 영향을 배제할 수 없기 때문에 영구저장소에 최종 저장된 자료들을 전송 받아 별도로 운영되도록 하였다. RGPAM은 GOCI-II 자료 스토리지에 저장된 L0C, L1B 자료를 비롯하여 위성임무계획, 지구중심지 구좌표 정보(Earth-Centered Earth-Fixed, ECEF) 등의 보조자료들을 정해진 시간에 자동 전송 받아 각 하위 모듈에서 광학적 품질과 위치보정 성능을 각각 측정하고 그 결과를 그래픽 사용자 인터페이스(Graphics User Interface, GUI)를 통해 전시한다.

Fig. 3. Schematic diagram of RGPAM.

RGPAM은 자료 처리 및 분석, 처리 결과의 전시기능을 기반으로 패키지와 인터페이스로 구성되어 있다(Fig. 4). 광학적 품질 성능 모니터링 프로세스 패키지는 ‘Image Processor’, ‘Analyzer’, ‘Management’ 하위 패키지로 명령을 전달하며, 위치보정 품질 성능 모니터링 프로세스 패키지는 ‘Geometric Quality Evaluator’, ‘Analyzer’, ‘Management’ 하위 패키지로 명령을 전달한다. 그리고 각 패키지는 데이터베이스 어플리케이션 인터페이스(Data Base Application Program Interface, DB API)를 통해서 DB를 사용한다.

Fig. 4. Packages structure of RGPAM.

각 패키지들은 품질 성능 측정, 자료 분석 및 통계 수행, 결과 저장 및 인터페이스 관리를 수행하며, 패키지에 포함되어 있는 컴포넌트의 설명은 Table 3과 같다. 단, RGPAM은 지상국 시스템 운영자가 내부망에서 사용하기 때문에 외부에서의 접속은 불가하며, 로그인 후 권한이 허용된 운영자만 접근할 수 있도록 하였다.

Table 3. Components of RGPAM

3.2. 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)

GUI는 운영자가 직관적으로 확인할 수 있도록 필수 기능들을 정의한 후 설계하였고, 설계 목표는 시인성을 높이고 조작 횟수를 최소화하는 것이다. RGPAM에서 제공가능한 정보를 하나의 화면에 모두 표출하면 시인성이 떨어지기 때문에 화면의 상단에는 주요 메뉴를 선택할 수 있는 네비게이션 영역으로 구성하였다. 네비게이션 영역의 메인 메뉴를 1차 선택하면 화면 왼쪽 영역에 선택한 메인 메뉴의 하위 요소들이 표출된다. 그리고 하위 요소들 중 모니터링할 요소를 하나 선택하면, 오른쪽 콘텐츠 영역에서 그 결과를 확인 할 수 있다. Fig. 5와 Fig. 6은 RGPAM에서 모니터링한 선형 복사이득 평균과 절대 위치정합도 결과 표출 예시이다. 광학적 품질 성능 관련 요소들은 시간에 따른 GOCI-II 검출기의 성능을 모니터링하는 것이 주요 목적이기 때문에 사용자가 선택한 기간에 대한 결과를 콘텐츠 영역에서 그래프와 함께 상세 값을 동시에 확인할 수 있도록 하였다. 그리고 이 결과들은 그림 이나 CSV 파일로 다운로드 가능하다(Fig. 5).

Fig. 5. The radiometric performance analysis in RGPAM.

Fig. 6. The geometric correction performance analysis in RGPAM.

위치보정 성능 또한 사용자가 선택한 기간, 영역(지역 또는 전구), 통계 지표에 따라 지도와 통계 그래프가 표출된다. 지도 위에는 슬롯별 위치보정 성능을 직관적으로 확인할 수 있도록 통계 결과에 따라 슬롯을 색으로 구분하여 표출하도록 했다. 성능 결과는 ‘좋음’, ‘보통’, ‘나쁨’ 3가지로 분류하여 사용자가 직접 상세 기준값을 설정할 수 있고, 각각 파랑, 노랑, 빨강으로 표시된다. 앞서 언급한 위치보정 성능 모니터링에서 제외한 슬롯 0, 3, 6번은 흰 색으로 고정되어 표기된다.

지도 오른쪽에는 성능 모니터링의 결과를 통계 차트와 그래프로 상세하게 확인할 수 있다. 그 외에도 현재 분석 결과는 ‘playback’ 기능을 이용하여 지도기반의 동영상으로도 확인할 수 있고, 화면에 표출되지는 않지만 통계 결과의 상세 값을 CSV 파일로 다운로드 가능하다.

그 외 네비게이션 영역에 있는 ‘모니터링’ 에서는 날짜별 성능 분석 수행 여부를 확인할 수 있고, ‘설정’에서는 성능 요소들의 기준값이나 입출력 자료들의 경로 등을 사용자가 수정, 변경할 수 있다.

3.3. RGPAM 시험 운영

RGPAM의 기능 시험을 위해 2022년 자료를 이용하여 성능 측정을 수행하였다. Fig. 7은 광학적 품질 요소를 모니터링한 결과로 (a)는 GOCI-II 발사 직후 2020년 3월 10일에 측정된 최초 선형 복사이득 대비 밴드별 선형 복사이득의 변화율을 나타낸 것이고, (b)는 밴드별 SNR 변화, (c)와 (d)는 오프셋 파라미터 F와 O의 모니터링 결과이다. 선형 복사이득은 밴드별로 차이가 있긴 하지만 단파장대 밴드에 비해 근적외 밴드들에서 변화율이 크게 나타나고, 상대적으로 1년 중 동절기 (1월, 11월, 12월)에 두드러지는 특징이 보인다. 그 외 SNR, 오프셋 파라미터들은 큰 변화없이 운영중인 것으로 분석된다. 오프셋 파라미터 중 O는 값이 4와 6~7구간으로 나누어지는 특징을 보이는데, 이것은 매주 1회 수행되는 SD관측이 전체 밴드를 반으로 나누어 월요일, 화요일에 각각 수행될 때 적용되는 암흑 영상의 관측 설정 값이 일부 다른 영향으로 나타난 결과이다.

Fig. 7. Radiometric performance monitoring in 2022. (a) Gain variation, (b) SNR, (c) Offset F, and (d) Offset O.

Table 4는 RGPAM에서 측정한 절대 지리적 위치 결정 오차 결과들을 이용하여 일평균한 후 월별 통계처리한 결과들로, 대부분 결과들이 Table 2에 명시된 요구사양 ‘2 픽셀 이내(500 m @ 3 시그마)’를 만족한다. 하지만 겨울철 낮은 태양고도와 구름 등의 영향이 큰 1~3월은 위치보정 성능이 다소 낮은 것으로 나타났다. 특히 1월에 성능이 좋지 않은 것은 1월 20일 23:00 (KST)~1월 21일 03:00 (KST)에 진행된 위성 자이로 형상 변경 운영시험의 영향으로, 1월 21일의 위치보정 성능이 현저히 낮았기 때문으로 파악되었다(1월 21일: 7,652 m @ 3 시그마). 위성 자세와 직접적 관련이 있는 이 시험은 종료 후 레인징 자료 수집 및 궤도결정, 별추적기 미세 설정, 탑재체 시선벡터 조정 등을 통해 위성자세를 안정화하는 것이 필요하고, 이를 위해서는 일반적으로 6시간 이상이 요구되므로, 그 전까지는 위치보정 성능이 현저히 떨어질 수 있다.

Table 4. Monthly statistics of Absolute Navigation Error of GOCI-II Level 1B in 2022

4. 결론

위성자료는 사용자들에게 높은 정확도를 가지고 제공되어야 많은 활용이 가능해진다. 하지만 GOCI-II 자료에 대한 품질관리는 주로 L2 자료에 대해 집중 수행되고 있고, L1 자료로부터 누적된 오차나 정확도에 대한 검토가 거의 수행되지 못했다. 그 원인은 이를 분석할 수 있는 체계가 마련되어 있지 않았기 때문이다.

본 연구에서는 GOCI-II 검출기의 광학적 품질과 위성자료의 위치보정 성능을 준실시간으로 측정할 수 있도록 RGPAM을 구축하여 GOCI-II 지상국 시스템을 개선하였다. RGPAM은 ‘오프셋 파라미터’, ‘복사이득’, ‘SD 노후화 지수’, ‘신호대잡음비’, ‘불량화소’ 5가지의 광학적 품질 요소와 ‘절대 지리적 위치 결정오차’, ‘프레임 내 영상 정합 오차’, ‘프레임 간의 영상 정합 오차’, ‘밴드 간의 영상 정합 오차’ 4가지 위치보정 성능 요소를 측정할 수 있고, 측정한 결과는 GUI를 통해 운영자가 쉽게 그래프와 표로 확인할 수 있도록 하였다.

위치보정 성능의 경우 모든 시간별, 슬롯별, 밴드별 L1B 자료를 처리해야 하기 때문에 자료량이 방대하여 절대 지리적 위치 결정 오차에 대해서만 시험 운영을 하는 한계가 있었다. 하지만 1년(2022년)의 자료를 이용하여 시험 운영한 결과, 모니터링 요소 자료 처리 및 분석, 결과 표출 및 저장, 사용자 설정 등 RGPAM의 모든 기능이 정상 운영됨을 확인하였다.

더불어 시험 운영을 통해 지상국 시스템의 추가 개선 필요사항이 도출되었다. 선형 복사이득 변화율이 밴드별로 상이하긴 하지만 일부 밴드가 10%에 근접함을 보였고, 특히 겨울철에 변화가 크게 나타난 것을 확인하였다. 이것은 태양입사각의 영향을 받는 것으로 추정되어, GOCI-II 검출기의 광학적 품질 변화를 보다 정확히 추정하기 위해서는 선형 복사이득 변화율 모니터링에 양방향 투과율 분포 함수(Bidirectional transmittance distribution function, BTDF)를 적용하여 개선할 필요가 있을 것으로 사료된다. 이를 적용하면, 선형 복사이득 변화율의 정확한 모니터링이 가능할 뿐만 아니라, 이 값을 입력자료로 이용하는 나머지 광학적 품질 요소의 성능 측정 정확도도 향상될 것이다. 나아가 궁극적으로 GOCI-II 검출기 감도저하를 보정하는 복사보정 모델 개선에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

위치보정 성능은 일부 구름이 많거나 광량이 적은 영상에서 오차가 크게 나타날 수 있으며, 밴드별 위치보정의 성능을 정확히 진단하기 위해서는 태양천정각이 낮은 이른 아침이나 늦은 오후의 영상자료는 제외하고 구름이 없는 맑은 날씨의 영상을 선별하여 수행하는 것이 바람직할 것이다. 하지만 제한적 시험 운영이었음에도 불구하고 광량이나 기상의 영향이 아닌 위성자세의 불안정으로 위치보정 성능이 떨어지는 경우를 확인하였고, 이러한 경우를 보완할 위치 재보정 기능 추가 등 지상국 시스템 개선이 필요한 것으로 보인다.

향후 RGPAM의 정규 운영을 통해 GOCI-II 검출기의 광학적 품질 변화와 위성자료 위치보정 성능의 저하 등을 신속하게 파악하여 원인 분석 및 품질 향상 기술들을 마련함으로써 신뢰도 높은 GOCI-II 자료 생산 및 활용을 기대해본다.