인공위성 SAR센서는 기존 산란계 해상풍 자료의 낮은 해상도로 인한 여러 한계를 극복함으로써 다양한 해양연구에 있어 필요성과 활용영역이 넓어지고 있다. 이러한 추세에 따라 전세계적으로 다파장 SAR 센서들이 운용 또는 발사 예정에 있음에도 불구하고 현재까지 한반도 주변해에 대한 SAR 해상풍 산출 연구는 C밴드에만 한정되어왔다. 본 연구에서는 L밴드 해상풍 추출알고리즘을 적용하여 L밴드 SAR 영상으로부터 한반도 주변해의 해상풍을 추출하고 산란계 해상풍 자료와 비교 분석을 통해 정확도 특성을 제시하고자 하였다. 2007년 8월 우리나라 동해 지역을 관측한 L밴드 ALOS PALSAR 영상에 대해 L밴드 HH편광 GMF 알고리즘을 적용하여 해상풍을 산출하였다. 산출 해상풍은 동일시점의 산란계 QuikSCAT 자료와 공간적으로 유사한 패턴을 보였으며 두 자료 간의 풍속오차는 3.45m/s로 나타났다. 연구 해역과 같이 강한 바람 범위에서는 산출 해상풍 간의 차이가 크게 나타나며 풍향으로 인한 오차특성이 보인다. 특히 풍속의 경우, 산란계 해상풍이 중간바람 범위에 집중된 것에 비해 L밴드 SAR 산출 해상풍은 강한 바람 범위까지 포함하는 넓은 풍속값 범위를 나타냈다.
태풍의 경우, 주요 자연재해 중의 하나로 태풍의 상황을 정확하게 파악하는 것은 기상예측의 정도를 높이고, 재해를 방지하는데 중요한 역할을 할 수 있다. 일반적으로 태풍의 동향을 감시하는데 있어, MTSAT 등의 기상위성이 주로 활용되고 있다. 근년 인공위성의 원격탐사를 이용하여 광범위의 해양에 대한 해상풍과 파랑의 관측이 가능하게 되었다. 본 연구에서는, 2000년 QuickSCAT위성에 의한 해상풍의 월변동 특성을 조사하고, 7월에 한반도에 영향을 준 태풍 카이탁내의 해상풍을 검토하였다. 추가로 2005 년 8월 30일의 태풍 탈림에 대해서 ENVISAT ASAR Scan SAR에 의한 해상풍 추출을 시도하였다. QuickSCAT 에 의한 풍향을 이용한 방법과 SAR 자체의 패턴을 이용한 방법이 비교되었다.
본 연구에서는 SAR영상을 통해 해상풍 산출한 다음 해양연구원의 실시간 해양 해양기상 관측 자료와 비교 분석하여 그 정확도를 한반도 주변해역을 대상으로 파악하였다. SAR를 통해 추출된 해상풍 자료와 실측값의 RMS는 풍속은 0.8m/s, 풍향은 8도로 나타났다. 전체 적으로 실측값과 많은 차이를 보이지는 않지만 FFT 방법에 의한 SAR 영상의 바람 띠를 분석하기 위해서는 최소 10km 이상의 영상을 사용하여야만 하였다. 또한 본 연구에서는 우리나라 연안의 Radarsat SAR 영상을 이용하여 바람산출모델 CMOD5를 통해 해상풍 값을 산출하였다. CMOD5는 현재까지 산란계(Scatterometer)와 ERS SAR 위성을 이용해 해상풍을 산출할 때 가장 많이 사용되어오던 CMOD4 모델을 개선한 모델로써 특히 고풍속일 때의 결과에서 많은 개선을 보였다.
Comparative evaluation of offshore wind retreival software, which use the satellite images taken by Synthetic Aperture Radar sensor; SARTools of CLS-SOPRONO, France and SpaceEye of London Research and Development Corporation, Canada is carried out. For a reference satellite image, ENVISAT ASAR imagery of Jeollanam-do Wan-do area when the winter-time northwestern wind prevails is processed by CMOD_IFR2, CMOD4, CMOD5 algorithms. Wind speed difference and its relative ratio are calculated to evaluate uncertainty of software selection.
인공위성은 넓은 지역에 대한 전 세계의 정보를 획득하는데 유용하지만, 좁은 지역에 대한 적시적소에 촬영하는 데는 한계가 있다. 이러한 단점을 극복하기 위하여 본 연구에서는 항공기 원격탐사 시스템을 구축하였다. 항공기 원격탐사시스템은 SAR센서와 열적외선 센서로 구성되어 있으며, 획득된 자료의 방사 및 기사보정을 위하여 GPS, IMU, 온도/습도계 등도 설치하였다. SAR영상은 표면 거칠기에 따라 민감하게 반응하여 밝기 값이 달라지게 되며, 해양에서는 바람에 의해 쉽게 생성 되는 표면 장력파의 진폭이 이러한 표면 거칠기를 야기한다. 따라서 정량화된 SAR의 후방산란과 해상풍 사이의 관계식을 통해 해상풍 추출이 가능하다. 한편, 열적외선 센서는 물체의 온도를 측정하는데 유용하며, 물체와 센서 사이의 대기에 의한 효과를 보정한 후 수온 추출이 이루어진다. 이 두 센서를 탑재한 항공기로 서해안 일대를 4차례 시험비행을 수행하였으며, 이로부터 획득된 SAR 및 열적외선 영상의 품질이 연안환경 모니터링 및 해양기상 자료 추출에 충분함을 보여주었다.
최근 인공위성 SAR를 이용한 기술은 해풍,파랑,해류 등과 같은 해양에서 발생되는 다양한 현상을 관측하고 연구하는데 펼수적인 기술로 대두되고 있다. CMOD4, CMOD-IFR2 모델은 해상풍의 크기를 구할 수 있으며,wave-SAR 변환 기법과 inter-look cross-spectra 기법은 파랑의 크기,방향과 같은 물리적 값을 추출할 수 있다. 또한 Doppler shift 기법을 적용하여 해류속도를 구할 수 있다. 본 연구에서는 위의 기법들을 종합적으로 적용하여 SOP (SAR Ocean Processor) 프로세서를 개발하였다. 이 프로세서를 한반도 연안 지역에 적용하여 RADARSAT-1 영상자료로부터 해풍,파랑,해류의 물리적 정보를 추출하였으며,이를 현장 관련 자료와 비교하여 신뢰할만한 결과를 얻을 수 있었다.
SAR의 마이크로파를 이용하면 악 기상환경 및 주야간에도 해양의 관측이 가능하다. SAR의 해양표면에 대한 영상은 표면바람장과 관련된 대기적 현상에 관한 많은 정보를 가지고 있다. SAR로부터 추출되는 풍속의 정보는 다양하게 이용된다. SAR 영상으로부터 해상풍을 산출하기 위해서는 바람산출모델에 SAR 영상으로부터 추출한 풍향 자료와 후방산란계수 값을 입력하여 풍속을 산출한다. SAR 영상으로부터 구한 파향 스펙트럼은 항상 파향에 있어서 $180^{\circ}$의 상반된 두 정점을 보여주는데 이는 영상에 적용한 2차원 FFT의 결과이다. 파향에 있어서의 이러한 모호성은 육지의 위치라든지, 바람의 방향 혹은 수치모델 결과 등을 이용하여 결정하여야 한다. 이전에는 ENV14.0 을 이용해서 RadarSat-1 SAR 영상으로부터 DN 값을 추출한 후 다시 SN(Sigma Nought)으로 변환하는 것은 각각의 파일들을 수동적으로 처리를 해야 했기 때문에 많은 시간이 들었다. 이러한 수동적인 작업을 프로그램을 작성해서 SN(Sigma Nought) 값으로 변환을 하였다. 그 후 SN(Sigma Nought)로부터 풍향을 산출하는 과정에 있으며, 현재 풍향은 $180^{\circ}$의 모호성을 갖고 있기 때문에 좀 더 연구가 필요한 상황이다.
최근 인공위성 SAR를 이용한 기술은 해풍, 파랑, 해류 등과 같은 해양에서 발생되는 다양한 현상을 관측하고 연구하는데 필수적인 기술로 대두되고 있다. CMOD4, CMOD-IFR2 모델은 해상풍의 크기를 구할 수 있으며, wave-SAR 변환 기법과 inter-look cross-spectra 기법은 파랑의 크기, 방향과 같은 물리적 값을 추출할 수 있다. 또한 Doppler shift 기법을 적용하여 해류속도를 구할 수 있다. 본 연구에서는 위의 기법들을 종합적으로 적용하여 SOP (SAR Ocean Processor) 프로세서를 개발하였다. 이 프로세서를 한반도 연안지역에 적용하여 RADARSAT-1 영상자료로부터 바람, 파랑, 해류의 물리적 정보를 추출하였으며, 이를 현장자료와 비교한 결과 신뢰할만한 결과를 얻을 수 있었다.
최근 인공위성 SAR를 이용한 기술은 해풍, 파랑, 해류 등과 같은 해양에서 발생되는 다양한 현상을 관측하고 연구하는데 필수적인 기술로 대두되고 있다. CMOD4, CMOD-IFR2 모델은 해상풍의 크기를 구할 수 있으며, wave-SAR 변환 기법과 inter-look cross-spectra 기법은 파랑의 크기, 방향과 같은 물리적 값을 추출할 수 있다. 또한 Doppler shift 기법을 적용하여 해류속도를 구할 수 있다. 본 연구에서는 위의 기법들을 종합적으로 적용하여 SOP(SAR Ocean Processor) 프로세서를 개발하였다. 이 프로세서를 한반도 연안 지역에 적용하여 RADARSAT-1 영상자료로부터 해풍, 파랑, 해류의 물리적 정보를 추출하였으며, 이를 현장 관련 자료와 비교하여 신뢰할만한 결과를 얻을 수 있었다.
SAR의 마이크로파를 이용하면 악기상환경 및 주야간에도 해양의 관측이 가능하다. SAR의 해양표면에 대한 영상은 표면바람장과 관련된 대기 현상에 관한 많은 정보를 가지고 있다. SAR로부터 추출되는 풍속의 정보는 다양하게 이용된다. SAR 영상으로부터 해상풍을 산출하기 위해서는 바람산출모델에 SAR 영상으로부터 추출한 풍향 자료와 후방산란계수 값을 입력하여 풍속을 산출한다. 이 때 풍속은 CMOD5 모델에 풍향의 값을 적용하여 추할 수 있다. CMOD5 모델에 사용할 Azimuth angle 값은 SAR 자료로부터 구해지는 Look angle 값에 $90^{\circ}$를 더 함으로써 구해진다. SAR 영상으로부터 구한 파향 스펙트럼 은 항상 파향에 있어서 $180^{\circ}$의 상반된 두 정점을 보여주는데 이는 영상에 적용한 2차원 FPT의 결과이다. 파향에 있어서의 이러한 모호성은 육지의 위치라든지, 바람의 방향 혹은 수치모델 결과 등을 이용하여 결정하여야 한다. 이러한 2D-FFT를 통해 구해진 풍향은 실측자료와 $3^{\circ}{\sim}7^{\circ}$ 정도의 차이를 나타내고 있다. CMOD5 모델을 통해 얻어진 풍속의 값은 각각 실측자료와 2m/s 이하의 유사한 값들을 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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