눈은 지표면의 물리과정에서 중요한 요소 중의 하나로 짧은 시간 동안에 많은 변화를 유도할 있다. 본 연구에 MODIS 채널자료를 이용하여 적설역에서 나타나는 단파적외 채널과 반사도 특성을 알아보았다 일반적으로 MODIS 위성자료를 이용한 적설연구는 근적외 채널을 활용한 NOSI (Normalized Difference of Snow Index)를 주로 사용한다. 하지만 본 연구는 정지기상 위성의 적셜 탐지 능력을 시험하기 위한 연구이다. 따라서 정지 기상 위성 탑재되어 있는 채널의 특성과 비슷한MODIS 가시 채널과 단파 적외 채널 자료를 이용하여 적설지역을 분석하였다단일 가시 채널을 이용하여 적설을 탐지 하는 것은 청천역일 경우 큰 어려움이 없으나 반면 구름과 적설이 혼재되어 있는 지역에서는 탐지 능력이 떨어진다.반면 BID 값을 활용한 적설지역 탐지는 단일 가시 채널을 활용한 방법보다 좋은 결과를 가지지만 하층운이 존재할 때는 여전히 적설과 구름을 명확히 구분하기는 어렵다.
본 논문에서는 퍼지 기법을 이용하여 구름의 종류를 분석하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 가시 영상과 적외 영상을 대상으로 육지 영역은 RGB 컬러 정보 중에 G 채널 값의 수치가 높고, 바다영역에서는 B 채널 값의 수치가 높다는 정보를 이용한다. 이 정보를 이용하여 육지 영역에서는 R과 B 채널 값을 적용하고, 바다 영역에서는 R과 G 채널 값을 적용한다. 가시 영상과 적외 영상에서 임계치를 적용하여 잡음(구름 이외의 영역)을 제거하고, 잡음을 제거한 영상에서 육지 영역과 바다 영역을 구분한 후, 각 R, G, B 채널 정보를 퍼지 기법에 적용하여 구름 영역을 판별한다. 그리고 가시영상과 적외 영상에 모두 포함된 구름 영역에 대해서는 두 영상을 합성하여 구름을 판별한다. 제안된 기법을 구름 분류에 적용한 결과, 제안된 방법이 기존의 양자화를 적용한 방법보다 구름의 분류 성능이 개선된 것을 확인하였다.
본 논문에서는 퍼지 기법을 이용하여 구름의 종류를 분석하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 각각 영상에 대해 R채널의 임계치를 적용하여 잡음을 제거하며, 잡음 영역이 제거된 각각의 근적외 영상과 가시 영상의 반사 특성 및 근적외 영상과 적외 영상의 방출 특성의 특징을 구한 후, 각각의 임계치를 적용하여 1차적으로 구름을 판별한다. 1차적으로 구름 판별에서 제외된 영역에 대해서는 가시 및 적외 영상의 R 채널 값을 퍼지 기법에 적용하여 2차적으로 구름의 종류를 판별한다. 1차적으로 판별된 구름 영역과 2차적으로 판별된 구름 영역을 합성하여 최종 구름 영역을 도출한다. 제안된 방법을 실험한 결과, 기존의 구름 분류 방법보다 제안된 방법이 구름 분류의 성능이 개선된 것을 확인하였다.
적설은 지표 에너지수지를 결정하는 중요한 변수중의 하나이다. 위성자료를 이용하여 지면 정보를 산출함에 있어서 적설과 구름을 구분하는 것은 매우 중요한 위성전처리 과정이다. 일반적으로 잘못된 적설과 구름의 분류는 위성자료를 이용한 지면 정보 산출에 있어서 직접적인 오차 요인이 된다. 따라서, 본 연구에서는 원격탐사 자료를 이용하여 적설 지역을 탐지하는 알고리즘에 대해서 연구하고자 한다. 적설역을 탐하지 하기 위해서, 가장 많이 사용되는 정규화 적설 지수(NDSI: Normalized Difference Snow Index)를 사용하지 않고 가시채널과 적외 채널을 이용한 방법을 제시하였다. COMS 기상영상기 (MI: Meteorological Imager) 채널에서는 정규적설 지수 산출 시 요구되는 근적외 채널을 탑재하지 않기 때문이다. 가시 채널을 이용한 적설 탐지는 구름이 혼재되어 있지 않은 지역에서는 잘 탐지하였으나 구름과 혼재되어 있는 지역에서는 어려움이 있다. 이러한 어려움을 보완하기 위해 적외채널 온도차 ($11{\mu}m\;-\;3.7{\mu}m$)를 이용하는 방법을 수행하였다. 온도차를 이용하는 방법은 가시채널만을 적용했을 때 보다는 향상된 탐지 능력을 보인다.
이 논문에서는 식기간 동안 미광(stray light)에 의해 천리안 기상 영상이 받게 되는 영향에 대해 분석하였으며 미광의 영향을 제거하기 위한 방법 또한 모색하였다. 기상영상의 경우 식기간 동안 미광의 영향을 받아 영상의 왜곡 (줄무늬 등)문제가 발생한다. 미광의 영향에 대한 정량적 분석이 천리안위성의 궤도상 시험기간 동안에 이루어졌으며, 천리안위성 기상탑재체의 총 4개 적외 채널에 대해 태양과의 거리에 따른 미광의 영향이 분석되었다. 본 연구에서는 계산된 천리안위성의 식기간 자료를 바탕으로 미광의 영향이 매우 강한 사례를 선정하여 적외채널 영상의 미광에 의한 오염 정도를 조사하였다. 또한 영상에 나타난 미광의 영향을 두 개의 열적외 채널을 이용하여 단파적외 채널을 대체하는 방법이 유효함을 확인 하였다.
천리안위성 기상탑재체 적외채널의 복사보정에서는 기본 복사보정식을 기반으로 다섯 개의 알고리즘이 추가되어 있다. 일반적으로 기하보정은 복사보정 이후 수행하므로, 복사보정 완료시각은 기하보정 처리의 시작시각을 결정한다. 본 논문에서는 기하보정 처리의 시작시각을 앞당기는 방법을 제안하기 위해서, 기본 복사보정 및 정밀 복사보정(기본 복사보정에 다섯 개의 알고리즘 추가) 결과를 입력으로 수행한 기하보정 처리의 정확도를 비교 분석한 내용을 정리하였다. 처리 속도가 빠른 기본 복사보정의 결과와 정확한 복사보정 값을 포함하는 정밀복사보정의 결과를 입력으로 각각의 기하보정 처리의 정확도를 분석하는 실험을 수행하였고, 두 경우 모두 기하보정 정확도 요구사항을 만족시킴을 검증하였다. 따라서 기하보정 처리 속도를 향상시키기 위해서, 기본 복사보정식으로 생성된 결과를 기하보정 처리의 입력으로 사용할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 퍼지 추론 기법을 이용하여 구름의 종류를 분석하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 가시 영상과 적외 영상을 대상으로 육지 영역은 RGB 컬러 정보 중에 G 채널 값의 수치가 높고, 바다 영역에서는 B 채널 값의 수치가 높다는 정보를 이용한다. 이 정보를 이용하여 육지 영역에서는 R과 B 채널 값을 적용하고, 바다 영역에서는 R과 G 채널 값을 적용한다. 가시 영상과 적외 영상에서 임계치를 적용하여 잡음(구름 이외의 영역)을 제거하고, 잡음을 제거한 영상에서 육지 영역과 바다 영역을 구분한 후, 각 R, G, B 채널 정보를 퍼지 기법에 적용하여 구름 영역을 판별한다. 그리고 가시 영상과 적외 영상에 모두 포함된 구름 영역에 대해서는 두 영상을 합성하여 구름을 판별한다. 제안된 기법을 구름 분류에 적용한 결과, 제안된 방법 이 기존의 양자화를 적용한 방법보다 구름의 분석 성능이 개선된 것을 확인하였다.
최근 황사에 의한 피해가 증가하고 있는데, 정지궤도 위성에 탑재된 적외 채널은 주야간의 연속적인 관측을 가능하게 하여 황사 예보와 이로 인해 발생할 수 있는 피해를 미리 예방하는데 큰 도움을 준다. 그러나 적외 채널을 이용한 황사 측정 방법에는 많은 문제점들이 있다는 것이 알려져 있다. 이런 문제점들을 해결하기 위해 본 연구에서는 적외 채널의 배경경계값과 황사지수 개념을 도입하여 이를 정지궤도 위성에 적용한다면 황사 측정 결과를 크게 개선할 수 있음을 밝혀냈다. 본 연구는 이러한 개념을 정지궤도 위성인 MTSAT-1R에 적용하여 개선된 황사 측정 방법에 대해 연구하였다.
천리안위성은 대한민국에서 개발한 최초의 정지궤도위성으로 궤도상 시험을 완료하고 통신, 해양, 기상임무에 대한 정상운영을 수행하고 있으며, 천리안위성의 기상탑재체는 지구 및 주변의 가시채널 및 적외채널 영상을 취득하고 있다. 본 논문에서는 천리안위성 가시채널 검출기의 성능 분석방법을 설명하고, 2년의 운영기간동안 성능 분석결과를 설명한다. 가시채널 검출기의 성능은 검출기에서 취득한 결과 및 ROLO 모델 기반의 결과를 이용해서 계산할 수 있으며, 분석을 통해서 검출기의 성능은 정상임을 확인하였다.
본 연구에서는 TeraScan시스템에서 산출되는 NOAA/AVHRR 해수면온도(SST) 자료의 신뢰도를 부여하기 위한 방법으로 구름 영향 정도를 단계별로 나누는 방법을 소개한다. TeraScan시스템에서 구름탐지는 주간과 야간에 따라 다른 파라미터와 경계값을 사용한다. 주간 구름탐지에서는 채널 2번(가시채널)과 4번(적외채널)을 이용하며, 채널 4번 휘도온도의 공간일관성(ch4_delta)과 채널 2번 알베도의 공간일관성(ch2_delta) 및 알베도 경계값(ch2_max) 검사를 수행한다. 야간의 경우, 가시채널을 사용할 수 없기 때문에 채널 3번(단파적외채널)과 4번(적외채널)을 사용하여 각 화소에 대한 차이값(ch3_minus_ch4)을 비교하고, 채널 4번 휘도온도 공간일관성(ch4_delta) 및 경계값(min_ch4_temp) 평가가 이루어진다. 여기서는 주야에 따른 변화를 보기 위해 2009년 5월 13일 00시 48분(UTC)과 21시 00분(UTC) 에 수신된 자료를 사용했다. TeraScan시스템을 통해 총 6가지 경계치를 검토했고, ch4_delta는 우리나라 주변 수온 전선에서 발생하는 구름 탐지 오류가 발생하지 않는 값으로 주야간 각각 5와 3.5로 결정되었다. 주간 파라미터로 사용되는 ch2_delta는 여러 값에 대한 적용 결과 2로, ch2_max는 3부터 8까지의 범위가 적절한 것으로 나타났다. 야간에 사용되는 ch3_minus_ch4는 -2부터 2까지의 범위, min_ch4_temp는 0으로 결정되었다. 즉, 구름의 영향 정도는 주간 ch2_max와 야간 ch3_minus_ch4의 경계값을 4 단계로 나눠 해수면온도자료를 산출하였다. 본 연구에서 사용한 경계값은 5월 자료에 대해 설정된 값이며, 향후 한반도 주변 해역의 특성과 시간별, 공간별, 계절별로 적절한 경계값을 설정하는 연구가 장기적으로 필요하며, 위의 특성들을 감안한 자료동화용 SST 생산프로세스 정립 및 결과분석 연구가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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