Retrieval of Relative Surface Temperature from Single-channel Middle-infrared (MIR) Images

In this study, a novel method is proposed for retrieving relative surface temperature from single-channel middle infra-red (MIR, 3-5 ${\mu}m$) remotely sensed data. In order to retrieve absolute temperature from MIR data, it is necessary to accommodate at least atmospheric effects, surface emissivity and reflected solar radiance. Instead of retrieving kinematic temperature of each target, we propose an alternative to retrieve the relative temperature between two targets. The core idea is to minimize atmospheric effects by assuming that the differential at-sensor radiance between two targets experiences the same atmospheric effects. To reduce effective simplify atmospheric parameters, each atmospheric parameter was examined by MODTRAN and MIR emissivity derived from ASTER spectral libraries. Simulation results provided a required accuracy of 2 K for materials with a temperature of 300 K within 0.1 emissivity errors. The algorithm was tested using MODIS band 23 MIR day time images for validation. The accuracy of retrieved relative temperature was $0.485{\pm}1.552$ K. The results demonstrated that the proposed algorithm was able to produce relative temperature with a required accuracy from only single-channel radiance data. However, this method has limitations when applied to materials having very low temperatures using day time MIR images.

단일밴드 중적외선 영상으로부터 표면온도 추정을 위한 상대온도추정알고리즘의 연구

3-5 ${\mu}m$ 파장대의 중적외선 영상으로부터 정밀한 절대온도를 추정하기 위해서는 지표 복사율, 대기효과, 낮 영상의 경우 반사되는 태양빛에 대한 정보를 필요로 하며, 이는 온도 추정 시 오차를 발생시키는 주요 원인이 된다. 이 연구는 이를 해결하기 위해 상대적인 온도 차이를 추정하는 방법을 제안하고자 한다. 제안된 알고리즘의 기본 방향은 온도 추정을 위한 입력자료를 최소화 시키는 것이다. 이를 위해 인접한 지역에 위치한 두 대상물체가 받는 대기효과는 동일하다고 가정하였으며 MODTRAN 및 ASTER spectral library로부터 입력자료를 단순화 시키는 연구가 수행되었다. 시뮬레이션 연구 결과 제안된 상대온도추정알고리즘의 정밀도는 300 K의 온도에서 0.1의 지표 복사율 오차에 대해 2 K 이내의 비교적 높은 정밀도를 나타냈다. 그러나 낮 영상에서 저온인 경우에는 정밀도가 크게 감소하였다. 알고리즘의 검증을 위해 MODIS band 23 중적외선 낮 영상에 적용하였으며, 이를 MODIS LST 자료와 비교를 수행한 결과 $0.485{\pm}1.552$ K의 오차를 나타내었다. 이 결과로부터 제안된 알고리즘이 외부 입력자료를 필요로 하지 않고 단지 영상 만으로부터 비교적 높은 정밀도로 온도 추정이 가능함을 보였다. 그러나 제안된 알고리즘은 상대온도만을 알 수 있으며, 절대온도를 추정하기 위해서는 기준온도에 대한 정보가 필요하다는 한계점도 있다.