본 연구는 Near-UltraViolet (UV) 파장에서의 지표면 반사도 산출 시 발생하는 구름과 적설의 분류 한계를 극복하기 위해 Geostationary Environmental Monitoring Spectrometer (GEMS)와 Advanced Meteorological Imager (AMI) 위성의 구름 자료를 융합하여 적설역에서의 지표면 반사도 품질을 향상시키는 방법을 제안한다. GEMS 구름 산출물과 AMI 구름탐지 자료를 기반으로 융합 구름자료를 생산하였으며, 이를 GEMS 지표면 반사도 산출에 적용하였다. 그 결과 적설역에서 GEMS 구름 산출물만 사용한 경우에 비해 미산출이 개선되었으며 이는 전체 관측 영역에서 약 17%의 개선 효과를 확인하였다. 본 연구 결과는 융합 구름자료를 활용하여 적설역에서 지속적으로 발생했던 지표면 반사도 미산출 문제를 개선할 수 있음을 입증하며, 이를 통해 산출된 고품질의 지표면 반사도를 기반으로 타 Level-2 산출물의 품질향상을 기대할 수 있다.
해양과 육상사이의 전이지대인 조간대는 인위적 활동과 자연적 교란에 의해 다양한 변화가 빠르게 일어나 지속적인 모니터링이 필요하다. 원격탐사 방법을 활용한 연안지형변화 모니터링은 조간대 접근성에 대한 한계를 극복하고, 조간대의 장기적인 지형변화를 관측하는데 효과적인 것으로 평가된다. 원격탐사를 이용한 기존 연안지형 모니터링연구는 대부분 Landsat 위성시리즈와 Sentinel 위성 영상 분석을 통해 수행되었다. 본 연구는 GOCI-II(천리안 해양위성 2호)영상에서 NDWI 지수를 이용해 수륙경계선을 추출한 후 다양한 조위에 따른 경기만 일대 조간대 면적 변화를 파악하고 짧은 기간 동안 DEM제작과 지형고도변화 관측의 유용성에 대해 살펴보았다. 2020년 10월 8일부터 2021년 8월 16일까지 경기만 일대에서 획득된 영상은 GOCI-II 249장, Sentinel-2A/B 39장, Landsat 8 OLI는 7장이었다. 조간대 DEM을 제작할 경우, Sentinel과 Landsat 영상은 최소 3개월에서 1년 이상의 자료수집이 필요했지만, GOCI-II 위성은 단 하루의 자료를 이용해서 조위에 따른 경기만 일대 조간대 DEM생성이 가능하였고 조간대 노출빈도 계산을 통해 지형고도변화도 관측하였다. GOCI-II 위성을 활용해 연안지형변화를 관측시 짧은 주기의 높은 시간해상도로 지형 변화를 조기 감지하고 부족한 공간해상도는 고해상도의 다중복합자료를 이용해 정밀하게 보간하여 활용하는 방안이 좋을 것으로 생각된다. 향후, 위 결과들을 바탕으로 연구 영역을 확대하고, 자동 분석 및 탐지 가능한 기술 개발을 통해 한반도 연안의 최신 지형도와 연안관리에 필요한 정보를 빠르게 제공 가능할 것으로 기대된다.
천리안 해양관측위성 2호기(Geostationary Ocean Color Imager-II, GOCI-II)는 한반도 주변을 포함한 동북아 해역과 전구 영역을 관측하는 해색 위성으로 지난 10년간 운용된 GOCI의 임무를 이어받아 2020년부터 현재까지 운용되고 있다. 본 연구에서는 해색 데이터 산출에 있어 필수 과정인 대기보정 알고리즘을 개선하기 위해 GOCI 영상을 이용한 GOCI-II 근적외 파장(near-infrared, NIR) 밴드의 대리교정을 수행하였다. 이를 위해 NIR 밴드의 대기상층(top-of-atmosphere, TOA) radiance에 대한 교차보정 연구를 수행하였으며, 그 결과로 대리교정 상수를 도출하였다. 본 연구에서 도출된 대리교정 상수를 이용하여 보정한 결과 두 센서의 offset이 감소하였으며, ratio는 745 nm, 865 nm에 대해 각 1.02, 1.04에서 1.0, 0.99로 개선되었다. 이는 두 센서의 일관성이 높아진 것으로 판단된다. 또한, 대기 분자 산란 보정 반사도(Rayleigh-corrected reflectance, 𝜌rc)는 각각 5.62, 9.52% 증가하였다. 이로 인해 745 nm와 865 nm 𝜌rc의 비율의 차이가 발생했으며, 이는 대기보정 알고리즘 내 에어로졸 광 산란 보정 과정을 통해 모든 밴드의 대기보정 결과에 영향을 줄 수 있다. GOCI, GOCI-II 두 위성의 중복되는 운용 기간이 짧아 2021년 3월의 자료만을 사용하였으나, 향후 타위성과의 지속적인 교차보정 연구를 통해 개선이 가능할 것으로 사료된다. 또한 본 연구에서 도출된 NIR 밴드의 대리교정 상수를 적용하여 가시 채널의 대리교정을 수행하고, 해색 산출물의 정확도에 미치는 영향을 분석할 필요가 있다.
괭생이모자반은 황해 및 동중국해에서 대규모 번식하는 부유조류 중 하나로 우리나라 연안에 유입되어 환경 파괴 및 양식업 피해 등 다양한 문제점을 야기한다. 효율적인 피해 예방 및 연안 환경 보존을 위하여 최근 인공위성 기반 원격탐사 기술을 활용한 괭생이모자반 탐지 알고리즘 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 하지만, 잘못된 탐지 정보는 해상 수거 선박의 이동 거리 증가, 지자체나 유관기관의 대응 혼선 등을 유발하므로 괭생이모자반 공간정보 생산 시 오탐지 최소화는 매우 중요하다. 본 연구는 국립해양조사원 국가해양위성센터의 GOCI-II 기반 괭생이모자반 탐지 알고리즘을 활용하여 자동으로 오탐지 화소를 제거하는 기술을 적용하였다. 주요 오탐지 발생 원인 분석 결과를 바탕으로 선형·산발적 오탐지 및 봄, 여름철에 중국 연안에서 대량으로 발생하는 녹조류를 오탐지로 간주하여 제거하는 과정을 포함하였다. 2022년 2월 24일부터 6월 25일까지 괭생이모자반 발생일을 대상으로 오탐지 자동 제거 기법을 적용하고, 중해상도 위성 영상을 이용하여 육안 판독 결과를 생성하고 정성적, 정량적 평가를 수행하였다. 선형 오탐지는 완전히 제거하였으며, 산발적 및 녹조 오탐지는 분포 파악에 영향을 주는 대부분의 오탐지 결과를 제거하였다. 자동 오탐지 제거 과정 이후에도 육안 판독 결과 대비 괭생이모자반의 분포 면적 확인이 가능하였으며, 이진분류모델을 이용하여 정확도와 정밀도는 각각 평균 97.73%, 95.4%로 산출하였다. 재현율은 매우 낮은 29.03%였는데, 이는 GOCI-II와 중해상도 위성영상의 관측 시간 불일치에 의한 괭생이모자반 이동 영향, 공간해상도 차이, 정사보정에 따른 위치 편차, 그리고 구름 마스킹 영향에 의한 것으로 추정하였다. 본 연구의 괭생이모자반 오탐지 제거 결과는 공간적인 분포 현황을 준실시간으로 파악할 수 있으나 생체량을 정확하게 추정하는 것은 한계가 존재하였다. 따라서, 지속적인 괭생이모자반 모니터링 시스템 고도화 연구를 통해 향후 괭생이모자반 대응계획수립을 위한 자료로 활용하고자 한다.
본 연구에서는 최근(2009-2012)의 MODIS 자료를 이용하여 천리안위성 관측 지역의 지표면 방출률 자료를 개선하였다(KNULSE_v2). 방출률 산출기법은 지표면이 식생과 토양으로만 구성되어 있다는 가정하에 방출률을 계산하는 식생피복법(Vegetation Cover Method)를 이용하였다. 주요 개선 내용은 1) 적설지수를 이용하여 적설에 의한 방출률 변화를 고려한 점, 2) 산출채널을 기존 2개(11, 12 ${\mu}m$)에서 4개(3.7, 8.7, 11, 12 ${\mu}m$)로 확대한 점, 3) 가장 최근의 5가지 지면피복자료를 조합하여 양질의 지면피복분류 자료를 이용한 점, 그리고 4) 최근에 개선된 방출률 조견표를 사용한 점이다. 산출된 자료는 식생이 최대로 성장하는 여름에 비교적 높고 반대로 겨울에 낮은 방출률을 보이며 계절에 따른 변화가 뚜렷하게 나타났다. 반면 사막이나 열대 우림 등 식생의 변화가 크지 않은 곳에서는 계절에 따른 방출률 변동이 매우 적게 나타났다. 눈덮임을 적용함에 따라 3.7, 8.7, 11 ${\mu}m$ 채널에서는 방출률이 증가되었으나 12 ${\mu}m$ 채널에서는 오히려 방출률이 감소되었다. 눈 덮임에 의한 방출률 변동을 고려한 결과 적설시 MODIS LSE와 유사한 방출률 변동패턴을 보였으며, 북반구 고위도에 적설이 존재하는 11월부터 4월까지의 상관관계가 크게 개선되었다(특히 11 ${\mu}m$). 그러나 방출률 차는 상대적으로 증가되었고 특히 3.7 ${\mu}m$ 채널에서 크게 나타났다. 본 연구에서 개선된 자료는 분리대기창 기반의 지표면온도 산출시 기초 입력자료로 사용하여 산출 정확도 향상에 기여할 수 있을 것이다.
위성산출물의 검증은 위성자료를 이용하게 되는 후속 분석작업에 결정적인 영향을 미친다. 특히, 탁하고 얕은 수심의 육상 인근 해역에서의 해색산출물은 해수구성입자 분포의 복잡성으로 인하여 오랫동안 그 성능 개선이 이루어지지 않고 있어왔다. 또한, 선박이나 고정관측소를 이용한 검증은 위성산출물과 현저히 차이나는 공간범위로 인하여 명확한 한계점을 노출해왔었다. 본 연구는 우선 선박을 이용한 현장조사를 통해서 천리안해양위성2호(GOCI-II)의 주요 산출물인 원격탐사반사도, 엽록소농도, 총부유물농도, 용존유기물 등에 대한 검증을 수행하였다. 둘째로, 본 연구에서는 드론영상을 이용한 산출물 검증을 위한 초기분석결과를 제시하였다. 선박과 위성사이의 공간범위 차이를 메우기 위하여 각 선박 정점에서 드론에 탑재된 MicaSense RedEdge 카메라를 이용해 해수에 대한 다분광 영상을 획득하였다. 향후 드론을 이용한 위성산출물 검증에 활용되도록 드론 고도에 따른 해수복사휘도의 변화를 분석하였다. 제한된 숫자의 현장조사 자료 개수이지만, 검증결과, 555 nm 에서의 GOCI-II 원격탐사반사도는 약 30% 가량 과대추정 되는 것으로 나타났고, 엽록소농도 및 용존 유기물은 현장 측정값과의 상관도가 낮았다. 총부유물농도는 결정계수 약 0.6의 상관도를 나타내었고 약 20%의 불확도를 가지는 것으로 나타났다.
지구온난화로 인한 해수면온도 상승은 해양 생태계와 해양 생물에 열적 스트레스를 유발하여 해양 종의 생산성과 분포에 심각한 영향을 미친다. 이와 관련하여 최근 우리나라의 수산자원 중 살오징어의 어획량이 지속적으로 감소하고 있다. 본 연구에서는 지속적인 수산자원 관리를 위하여 어장 형성에 영향을 주는 해양환경을 분석하고 천리안해양관측위성 자료를 비롯한 여러 위성자료들을 이용하여 계절별 살오징어 서식지적합 모델을 개발하였다. 해수면온도는 14.11-26.16℃, 해수면높이는 0.56-0.82 m, 엽록소-a 농도는 0.31-1.52 mg m-3, 일차생산량은 580.96-1574.13 mg C m-2 day-1인 범위에서 평균적으로 약 83%의 살오징어가 어획되는 것을 확인하였다. 계절별로 적합지수를 곡선 접합한 후, 네 가지 통계 방법으로 서식지적합지수를 개발하였고 그 중 산술평균을 사용한 모델이 가장 좋은 성능을 보였다. 개발한 통계 모델과 2019년 어획량 자료와 비교하였을 때, 계절별로 다른 해역에 생성되는 어장과 어획량이 높은 곳에 서식지적합지수가 높게 나타나는 것을 확인하여 모델이 잘 개발될 것을 볼 수 있었다. 또한, 살오징어의 어장 형성과 관련이 높은 해수면온도의 뚜렷한 증가 추세를 확인하였으며 앞으로 지속될 해양 온난화에 의해 어장이 변화할 것으로 예상이 된다. 수산자원 관리를 위해서는 꾸준히 모니터링하는 것이 필요하다고 보여진다.
해색 원격탐사에서 대기 보정은 자료의 정확도와 신뢰성 확보를 위해 반드시 수행해야하는 과정으로 높은 정확도가 요구된다. 또한 최근 원격 탐사 커뮤니티에서는 위성 자료의 오차에 대한 요구 사항이 증가함에 따라 대기 보정의 보조 자료로 사용되는 기상 변수(오존량, 기압, 바람장, 층적분 수증기량[total precipitable water, TPW])의 오차에 의해 발생하는 원격 반사도(remote sensing reflectance, Rrs)의 오차에 대한 연구가 진행되고 있지만 오차 요인으로 알려진 수증기 프로파일의 변동성에 의한 Rrs의 오차에 대한 연구는 수행되지 않았다. 본 연구에서는 Second Simulation of a Satellite Signal Vector version 2.1 모의를 통해 GOCI-II 관측 영역 내의 수증기 프로파일의 변동성에 따른 수증기 투과도의 오차를 계산하고 이로 인해 발생하는 해색 산출물의 오차에 대해 분석하였다. Radiosonde 관측 수증기 프로파일은 그 형태가 복잡할 뿐만 아니라 지표 부근의 큰 변동성으로 인해 기존 GOCI-II 대기 보정에서 사용하고 있는 US standard 62 수증기 프로파일과의 차이가 최대 0.007만큼 발생하였다. 이로 인해 발생한 수증기 투과도의 차이는 GOCI-II 대기 보정에서 에어로졸 반사도 추정의 차이를 발생시키고, 결과적으로 모든 밴드에서 Rrs의 오차가 발생하였다. 하지만 412-555 nm 밴드에서 수증기 프로파일 차이로 인한 Rrs 오차는 요구 정확도보다 낮은 2% 미만으로 나타났으며, 다른 해색 산출물인 클로로필(chlorophyll-a) 농도, 용존 유기물, 총 부유물 농도에서도 유사한 오차를 보이고 있다. 본 연구의 결과는 대기 보정 및 해색 산출물의 정확도에 있어 수증기 프로파일의 차이의 영향이 적다는 것을 의미한다. 하지만 추후 연구에서 수증기 흡광 보정 시 수증기 프로파일의 변동성을 고려할 경우 보다 높은 수준의 Rrs 정확도 확보를 기대할 수 있다.
We present and discuss the Tropopause Folding Turbulence Detection (TFTD) algorithm for the Korean Communication, Ocean, Meteorological Satellite (COMS) which is originally developed for the Tropopause Folding Turbulence Product (TFTP) from the Geostationary Operational Environmental Satellite (GOES)-R. The TFTD algorithm assumes that the tropopause folding is linked to the Clear Air Turbulence (CAT), and thereby the tropopause folding areas are detected from the rapid spatial gradients of the upper tropospheric specific humidity. The Layer Averaged Specific Humidity (LASH) is used to represent the upper tropospheric specific humidity calculated using COMS $6.7{\mu}m$ water vapor channel and ERA-interim reanalysis temperature at 300, 400, and 500 hPa. The comparison of LASH with the numerical model specific humidity shows a strong negative correlation of 80% or more. We apply the single threshold, which is determined from sensitivity analysis, for cloud-clearing to overcome strong gradient of LASH at the edge of clouds. The tropopause break lines are detected from the location of strong LASH-gradient using the Canny edge detection based on the image processing technique. The tropopause folding area is defined by expanding the break lines by 2-degree positive gradient direction. The validations of COMS TFTD is performed with Pilot Reports (PIREPs) filtered out Convective Induced Turbulence (CIT) from Dec 2013 to Nov 2014 over the South Korea. The score test shows 0.49 PODy (Probability of Detection 'Yes') and 0.64 PODn (Probability of Detection 'No'). Low POD results from various kinds of CAT reported from PIREPs and the characteristics of high sensitivity in edge detection algorithm.
국제 표준으로 사용되고 있는 지구-우주 통신 링크의 전파 예측 모델을 사용하여 통신 경로의 총 손실을 계산하고 분석하였다. 총 손실의 계산에 사용되는 각 파라미터(강우, 신틸레이션, 대기 가스, 구름에 의한 감쇠)에 대한 ITU-R의 표준 정의 및 적용 범위를 분석하였다. 각 파라미터별 표준 모델과 ITU-R에서 제공하는 통계 데이터를 사용하여 총 손실을 계산하였고, 그 결과를 검증 사례 데이터를 사용하여 분석하였다. 국내에서 측정된 장기간의 지역 강우 감쇠 통계 데이터를 사용하여 강우 손실을 계산하고, ITU-R 권고서의 강우율 지도를 사용한 계산 결과와 비교하였다. 강우 손실 계산에서는 천리안 위성의 L-대역과 Ka-대역에 대한 신호 측정 데이터를 사용하였다. 0.01%-0.1%의 범위에서 ITU-R의 모델에 의한 감쇠보다 지역 측정 데이터를 사용 했을 때 더 큰 감쇠 기울기를 갖는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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