• 대한원격탐사학회지
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• 제23권6호
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• pp.507-520
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• 2007

인공위성 수동 마이크로파(passive microwave, PM) 센서는 1970년대부터 극지 해빙의 면적비(sea ice concentration, SIC)와 표면 온도(ice temperature), 적설 두께(snow depth) 등을 관찰하고 있다. 특히 SIC는 기후 및 환경 변화 관찰을 위한 1차 요소로 고려되는 등 다양한 연구 분야에서 중요한 역할을 하기 때문에 PM SIC의 지속적인 검증과 보정이 필요하다. 본 연구에서는 2005년 7-8월 북극해의 가장 자리를 촬영한 KOMPSAT-1 EOC 영상으로부터 SIC를 계산하였고, 이를 NASA Team(NT) 알고리즘으로 계산된 SSM/I SIC와 비교하였다. EOC와 SSM/I NT SIC는 서로 다른 해상도와 관측 시각을 가지며 북극의 여름철 해빙 분포지역의 가장자리에서 해빙의 시공간적인 변화가 크기 때문에, 해빙의 유형을 고려하지 않았을 경우 0.574의 낮은 상관성을 보였다. 해빙의 유형에 따른 SSM/I NT SIC를 검증하기 위하여 EOC 영상으로부터 정착빙, 부빙, 유빙으로 해빙 형태를 분류하였고, 각 유형 별로 EOC와 SSM/I NT SIC를 비교하였다. 정착빙의 면적비는 EOC와 SSM/I NT SIC 사이에서 평균 오차가 0.38%로 매우 유사한 값을 나타냈다. 이는 정착빙의 시공간적인 변화가 작기 때문이며, 표면에 쌓인 눈은 건조한 상태일 것으로 추정되었다. 부빙의 경우 NT 알고리즘에서 면적비가 과소평가되는 빙맥(ice ridge)과 new ice가 많이 관찰되었으며, 이로 인해 SSM/I NT SIC는 EOC보다 평균 19.63%작은 값을 나타냈다. 유빙 지역에서 SSM/I NT SIC는 EOC보다 평균 20.17% 큰 값을 가진다. 유빙은 부빙의 가장자리와 가까운 지역에 위치하기 때문에 SSM/I의 넓은 IFOV 내에 비교적 높은 SIC를 가지는 부빙이 포함되어 오차를 일으킬 수 있다. 또한 유빙표면에 쌓인 수분 함량이 높은 눈의 영향으로 SSM/I NT SIC가 과대 측정되었을 것으로 사료된다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제23권4호
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• pp.153-178
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• 2018

운용용으로 사용되는 대부분의 풍속자료는 10 m 기준 고도에서 측정 또는 생산된 자료이다. 이 연구는 이어도 해양과학기지 42.3 m 고도의 옥상 등대에서 측정 중인 풍속을 기준 고도의 풍속으로 변환시켜 국립해양조사원 누리집을 통해 실시간으로 제공하기 위한 사전 연구이다. 이를 위해 2015년에 이어도 기지에서 관측한 풍속을 대표적인 네 종류의 풍속 변환식 - 멱법칙식, 두 종류의 중립벽 로그법칙식(항력계수형, 거칠기 높이형), 대기 안정도 효과를 고려한 벽 로그법칙모델(안정도 고려 거칠기 높이형) -에 적용하였다. 관측 바람을 평가하는데 많이 사용되는 '안정도 고려 거칠기 높이형' 벽 로그법칙모델의 결과와 나머지 풍속 변환식 결과들을 서로 비교하였다. 그 결과 '거칠기 높이형' 벽 로그법칙식과 '안정도 고려 거칠기 높이형' 벽 로그법칙모델 간 편향과 평균 제곱근 편차는 각각 $-0.001m\;s^{-1}$와 $0.122m\;s^{-1}$로 가장 낮아 실시간 현업 운용 측면에서 상호 보완적으로 이 두 변환식을 함께 사용하는 것이 바람직하다는 결론을 도출하였다. 또한 이어도 해역에서 조석에 의한 풍속 관측 고도 변화가 풍속 변환에 미치는 영향을 분석하였다. 이들 변환식에 대한 조석 효과 고려 전후에 대한 비교 실험 결과, 편향과 평균 제곱근 편차는 각각 <$0.0001m\;s^{-1}$와 <$0.012m\;s^{-1}$로 그 영향은 미미하였다. 대기 표면 거칠기 높이를 사용하는 '거칠기 높이형' 벽 로그법칙식과 '안정도 고려 거칠기 높이형' 벽 로그 법칙모델을 이용하여 간편 풍속 변환식의 필수 입력값인 표면 거칠기 높이 값의 적절성에 관해 논의하였으며, 풍속 변환 정확도를 향상시킬 수 있는 표면 거칠기 높이 계산식을 제시하였다. 또한 인공위성 산란계(ASCAT) 풍속자료와 네 종류의 중립 연직 풍속 변환식들의 결과를 비교하여 이들 중 '안정도 고려 거칠기 높이형' 벽 로그법칙모델에서 안정도 항을 뺀 풍속 변환 모델의 정확도가 더 낫다는 결과를 제시하였다. 끝으로 이들 종래 $25m\;s^{-1}$ 이하 풍속에 최적화된 풍속 변환식들로부터 바람 항력계수를 산정 분석하여 강풍(${\geq}33m\;s^{-1}$) 환경에서도 적합한 풍속 변환식으로 개선 필요성에 관해 논의하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_3호
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• pp.1457-1468
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• 2018

후방산란계수(${\sigma}^0$) 방정식은 지상표적 탐지, 토지피복 분류, 해상풍 산출, 토양 수분함량 예측 등 Synthetic Aperture Radar(SAR) 영상의 활용을 위해 영상으로부터 지구물리적인 특성을 예측하는 과정에서 요구되는 필수 요소이다. 본 논문에서는 최종 업데이트된 SAR 프로세서와 절대방사보정의 특성을 반영하는 Kompsat-5 (K5)의 Radar Cross Section(RCS) 및 ${\sigma}^0$ 방정식을 제시하고 이를 검증하여 K5 SAR 영상의 활용도를 높이고자 한다. 우선, K5 RCS 방정식을 산출하고 이의 정밀도를 몽골의 검보정 사이트에 설치되어 있는 삼면판 반사기를 이용하여 검증하였다. K5 Spotlight 및 Stripmap 모드의 다양한 빔 영상에 대해서 RCS 방정식을 이용하여 측정한 RCS 값과 K5 SAR 프로세서를 이용하여 관측한 표준 RCS 값을 비교하였을 때 평균 $0.2dBm^2$ 이하의 차이를 보였다. 레이더 방정식과 K5 RCS 방정식을 이용하여 유도한 K5 ${\sigma}^0$ 방정식에 대한 검증은 계절에 따른 후방 산란 특성의 변화가 적은 아마존 열대 우림의 TerraSAR-X(TSX) 및 Sentinel-1A(S-1A) SAR 영상에서 얻은 ${\sigma}^0$과 비교하여 수행하였다. TSX/S-1A 대비 K5 ${\sigma}^0$ 값의 차이는 최대 0.6 dB 이하였다. K5의 절대방사보정에 대한 요구 값이 2.0 dB($1{\sigma}$)을 감안하면 K5 RCS 방정식의 평균 $0.2dBm^2$ 이하의 오차와 K5 ${\sigma}^0$ 방정식의 최대 0.6 dB 이하의 오차는 제시한 방정식들의 정밀도 및 유효성이 높음을 입증하여 준다. 향후, 본 논문에서 제시한 K5 RCS 방정식과 K5 ${\sigma}^0$ 방정식을 이용하여 해상풍 산출 등 정량적인 분석이 가능한 활용을 통한 검증이 추가적으로 이루어져야 할 것으로 생각된다.