본 연구는 낙동강 하류지역의 지속가능한 개발과 환경보전을 위하여 위성탑재 Fuyo-1 OPS VNIR 주사자료에 의한 겨울철 환경계측을 시범·고찰하였다 따라서 그림자 효과가 강하게 발생하는 산림에 대해 방향성 분광반사특성과 식생지수를 중점분석하고 분광각대응분류를 통하여 겨울철 토지피복도를 산출하였다. 그리고 해·담수 분포도와 낙동강 하류의 수질오염도를 작성하기 위하여 가림기법, 최대우도추정분류기, 그리고 유색밀도편분기법을 응용하였다. 본 연구에서 획득된 결과를 요약하면 첫째로 양지사면의 분광반사치와 식생지수값 모두 음지사면보다 높다. 둘째로 위장반사현상이 일어나는 지역을 주제별 분류를 할 경우 분광각대응분류 산법이 유용하다 셋째로 겨울철 낮은 태양고도에도 해·담수분포도를 산출하는데 최대우도추정분류산법이 적합하다. 넷째로 근적외선밴드를 사용하여 가림·유색밀도편분기법에 의해 산출된 수질오염 도는 낙동강의 수질상태를 분석할 수 있다. 마지막으로 유색코드 정규식생지수 화상은 사면방위에 따른 임관밀도를 파악하는데 이용된다.
본 연구에서는 에어로솔의 간접 효과를 고려한 구름의 광학두께와 유효입자반경을 산출하기 위해 새로운 알고리즘을 개발하였다. 구름의 미세물리적 특성을 산출하기 위해 Nakajima and Nakajima(1995)의 방법을 응용하였다. 다양한 대기상태에서 복사전달모델을 이용하여 미리 계산한 서로 다른 LUT을 적용하여 최종 산출물인 구름광학두께와 유효입자반경을 산출하였다. 러시아지역에 산불이 있었던 2003년 5월 한반도 주변을 사례로 선택하였다. 이 때 발생한 에어로솔은 대기 흐름을 따라 한반도까지 도달하여 한반도 주변의 날씨에 매우 많은 영향을 주었다. 본 연구에서는 이 시기에 러시아 지역의 산불로 인하여 발생한 에어로솔이 한반도 주변의 구름에 어떠한 영향을 주는지 알아보았다. 이 사례의 알고리즘 적용을 위해 Terra위성에 탑재된 분광계인 MODIS자료를 사용하였다. 사례분석 결과, 에어로솔이 있는 시기에는 유효입자반경이 $20{\mu}m$ 이상의 큰 구름은 거의 존재하지 않았음에 비해, 에어로솔이 거의 없는 시기에는 $20{\mu}m$ 이상의 큰 구름도 다수 존재하였다. 즉, 에어로솔의 영향하에 발달한 구름은 구름광학두께는 크고, 유효입자반경은 작은 구름이라는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 에어로솔이 구름의 미세물리적 특성을 변화시킨다는 것을 보여준다.
Atmospheric correction of Landsat Visible and Near Infrared imagery (VIS/NIR) over aquatic environment is more demanding than over land because the signal from the water column is small and it carries immense information about biogeochemical variables in the ocean. This paper introduces two methods, a modified dark-pixel substraction technique (path--extraction) and our spectral shape matching method (SSMM), for the correction of the atmospheric effects in the Landsat VIS/NIR imagery in relation to the retrieval of meaningful information about the ocean color, especially from Case-2 waters (Morel and Prieur, 1977) around Korean peninsula. The results of these methods are compared with the classical atmospheric correction approaches based on the 6S radiative transfer model and standard SeaWiFS atmospheric algorithm. The atmospheric correction scheme using 6S radiative transfer code assumes a standard atmosphere with constant aerosol loading and a uniform, Lambertian surface, while the path-extraction assumes that the total radiance (L/sub TOA/) of a pixel of the black ocean (referred by Antoine and Morel, 1999) in a given image is considered as the path signal, which remains constant over, at least, the sub scene of Landsat VIS/NIR imagery. The assumption of SSMM is nearly similar, but it extracts the path signal from the L/sub TOA/ by matching-up the in-situ data of water-leaving radiance, for typical clear and turbid waters, and extrapolate it to be the spatially homogeneous contribution of the scattered signal after complex interaction of light with atmospheric aerosols and Raleigh particles, and direct reflection of light on the sea surface. The overall shape and magnitude of radiance or reflectance spectra of the atmospherically corrected Landsat VIS/NIR imagery by SSMM appears to have good agreement with the in-situ spectra collected for clear and turbid waters, while path-extraction over turbid waters though often reproduces in-situ spectra, but yields significant errors for clear waters due to the invalid assumption of zero water-leaving radiance for the black ocean pixels. Because of the standard atmosphere with constant aerosols and models adopted in 6S radiative transfer code, a large error is possible between the retrieved and in-situ spectra. The efficiency of spectral shape matching has also been explored, using SeaWiFS imagery for turbid waters and compared with that of the standard SeaWiFS atmospheric correction algorithm, which falls in highly turbid waters, due to the assumption that values of water-leaving radiance in the two NIR bands are negligible to enable retrieval of aerosol reflectance in the correction of ocean color imagery. Validation suggests that accurate the retrieval of water-leaving radiance is not feasible with the invalid assumption of the classical algorithms, but is feasible with SSMM.
MTSAT-1R의 적외 채널 밝기온도와 마이크로웨이브 강수량 자료를 이용하여 강수량을 추정하였다. 정지위성의 밝기온도와 다양한 마이크로웨이브(SSM/I, SSMIS, AMSU-B, AMSRE, TRMM) 강수량의 시공간일지 자료생성 및 관계성을 분석하여 MTSAT-1R 밝기온도와 마이크로웨이브 강수량의 조견표를 작성하였으며 밝기온도에 적용하여 강수량을 산출하였다. 산출 강수량은 지상 AWS 및 TRMM 위성자료를 이용하여 검증하였다. TRMM 2A12(TMI) 방법에 산출 강수량은 AWS 및 TRMM3B42 강수량 검증에서 상관계수는 0.38과 0.61, RMSE는 5.81과 2.44 mm/hr, PC는 0.79와 0.84 그리고 POD는 0.65와 0.87로 가장 높은 결과를 보였다. 전체적으로 위성을 이용한 강수량 산출에서 AWS 강수량과 비교하여 5 mm/hr 이상 그리고 TRMM3B42 강수량과 비교하여 2 mm/hr 이상 많은 강수를 추정하였다. 강수량의 검증 결과는 TRMM 2A12, AMSRE, SSM/I, AMSU-B 및 SSMIS 계열 방법순서로 상관성 등의 대부분 검증에서 높은 결과를 나타내었다.
열대 및 아열대 태평양상에서 TOVS(Tiros Operational Vertical Sounder) 가강수량의 추정을 위한 모형을 사용하여 열대 기상 중 하나인 TP(Tropical Plume) 또는 Flare-up현상의 수 증기장을 분석하였다. 전가강수량 모형(71.1% 의 변량과 0.62 g $cm^{-2}$의 표준편차)와 중 대류고도 모형(71.7의 변량과 0.17 g $cm^{-2}$의 표준편차)을 선택하여 Tropical Plume 현상 에 대해 TOVS 가강수량, ECMWF(European Centre of Medium Range Weater Forecasts) 가강 수량, SMMR(Scanning Multichannel Microwave Radiometer) 가강수량과 OLR(Outgoing Longwave Radiation)을 상호비교하고 평가하였다. TOVS가강수량 모형으로는 Tropical Plume이 단지 초기단계인 상층운과 얇은 중층운으로 이루어졌을 때는 이 현상을 식별하기 어려웠으나 발 달단계인 상층운과 짙은 중층운이 존재할 때는 이현상이 뚜렷하였다. ECMWF 가강수량은 종관 기상현상은 잘 설명하였으나 Tropical Plume은 뚜렷하지 않았으며, 열대 수렴대와 남태평양 수렴 대에서는 대체로 TOVS 가강량보다 과습하였다. SMMR 가강수량도 TOVS 가강수량과 비슷한 현상을 보였으나 특히, OLR은 Tropical Plume 현상이 가장 뚜렷이 나타났다.
본 연구에서는 NOAA AVHRR 밝기온도 자료로부터 해수면 온도(SST) 산출에 황사 에어로솔은 미치는 영향을 복사전달 모델을 사용하여 분석하고, SST 복원 알고리즘을 개선하였다. 봄철의 황사에 의한 AVHRR 밝기온도 변화를 모의하기 위한 복사전달 모델의 입력 자료로서 지상 태양광 관측 자료로부터 분석한 황사 에어로솔 광학적 특성 (에어로솔 광학적 두께 및 크기분포)과 라디오 존데 연직분포 자료(기압, 기온, 및 습도)를 이용하였다. 황사 에어로솔은 적외선 복사대에서 흡수에 비해 산란이 매우 큼을 보였으며, 이러한 특징은 지표면에서 방출되는 상향복사량을 산란시켜 대기상부에서 관측되는 밝기 온도를 감소시키는 경향과 관련이 있다. 광학적 두께가 1인 황사의 경우 직하점에서 약 2 K, 위성 천정각이 $50^{\circ}$인 경우에는 약 4 K의 감쇄를 유발하였다. 황사 존재시 AVHRR 적의채널 11, $12{\mu}m$의 밝기온도 차 역시 감소하는 경향을 보이고 있지만 그 값은 미미하였다. 기존 SST 복원 알고리즘은 황사발생시 SST를 실제 값보다도 낮게 산출함을 보였으며, 이를 보정하기 위해 에어로솔 광학적 두께, $11{\mu}m$에서의 밝기온도, 그리고 위성 천정각을 추가하여 알고리즘을 개선하였다. 개선된 SST 복원 알고리즘은 황사의 두께가 1인 경우 2.7 K정도의 오차를 개선하였다.
벼 쓰러짐은 벼농사의 대표적인 기상재해 피해로써 강한 바람과 강우로 발생한다. 원격탐사 기법은 넓은 지역의 벼 쓰러짐을 효과적으로 탐지하기에 적절한 방법이다. 실제로 벼 쓰러짐은 벼 키가 최대인 생육 시기에 주로 발생하여 군락의 큰 구조적 변화를 불러오기 때문에 분광 반사도 차이를 야기한다. 따라서, 본고에서는 나주에 위치한 전남농업기술원의 2020년 태풍에 의한 논벼 피해를 444 nm부터 842 nm까지 10개 밴드로 구성된 카메라 영상으로 분석하였다. 드론 영상마다 벼 쓰러짐 피해를 받은 영역과 벼 쓰러짐 피해가 없는 영역으로 구분하여 벼 쓰러짐 영역의 분광 반사도 특성 차이와 식생 탐지에 주로 사용되는 식생지수인 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index), NDRE (Normalized Difference Red Edge), CCI (Chlorophyll Carotenoid Index)의 변화를 살펴보았다. 반사도 값의 변화는 밴드6(668 nm)에서 가장 적었으며, 이를 중심으로 밴드 파장이 감소와 증가할수록 일반 논벼 보다 쓰러짐 영역 반사도가 커졌다. 또한, 쓰러진 벼를 묶어 세운 복구 지역은 대부분의 밴드에 걸쳐 반사도가 크게 감소함을 볼 수 있었다. NDVI와 NDRE는 벼 쓰러짐 영역에 대해 민감하게 반응하였으나, 그 반응 대상 및 정도는 서로 달랐다. 본 연구의 결과는 향후 드론과 위성을 이용한 벼 쓰러짐 피해 조사 알고리즘에 기여될 것으로 기대한다.
강우 현상은 물 순환과 에너지 순환의 주요 요소 중 하나이며 강우량 추정은 수자원 확보와 수재해 예측 및 피해 감축에 매우 중요한 역할을 한다. 위성 기반 강우량 추정은 시공간적으로 고해상도인 자료를 통하여 넓은 지역을 연속적으로 감시할 수 있다는 장점이 있다. 본 연구에서는 Himawari-8 Advanced Himawari Imager(AHI) 수증기 채널(6.7 ㎛), 적외 채널(10.8 ㎛)과 기상 레이더 Column Max (CMAX) 합성장을 이용하여 기계학습 기반 정량적 강우량 추정 모델을 개발하였다. 기계학습 기법으로는 랜덤 포레스트(Random Forest, RF)를 사용하였으며 기상 레이더 반사도(dBZ)와 Z-R식으로 변환한 강우강도(mm/hr)를 타겟으로 하는 모델을 구축하여 비교하였다. 레이더 강우강도를 통해 검증하였을 때 임계성공지수(Critical Success Index, CSI)는 0.34, Mean-Absolute-Error (MAE) 4.82 mm/hr였다. GeoKompsat-2(GK-2A) 강우강도 산출물, Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks (PERSIANN)-Cloud Classification System (CCS) 산출물과 비교하였을 때 강우 유무 분류에서 CSI 21.73%, 10.81%, 강우강도 정량적 평가에서 MAE 31.33%, 23.49% 높은 성능을 보였다. 강우량 산출물을 지도화 한 결과, 실제 강우강도 분포와 유사한 분포를 모의하여 기존 산출물 대비 높은 정확도의 강우량을 추정했다.
물의 색깔 즉, 수색(水色)을 분석하면 그 물이 함유하고 있는 유색 구성물질의 분포 및 농도를 비파괴적으로 추정할 수 있다. 이러한 분석을 위해 분광복사계를 사용하는데, 최근 드론, 자율운행차, 헬리카이트 등의 저고도 무인 플랫폼에 장착하기 위한 경량 다분광 카메라에 대한 수요가 높아지고 있다. 본 연구에서는 최근 활용 용이성으로 인해 지역적 환경 변화를 모니터링함에 있어 그 활용도가 높아진 Micasense사의 Rededge-M 다분광 카메라의 전처리를 수행하고, 수색관측에의 활용성을 검증하기 위한 분석을 수행하였다. 우선, 영상 형태로 생성되는 자료에서의 Vignette 보정 및 밴드 정렬을 수행하였고, 수색관측을 위해 필요한 하늘, 물, 태양광을 측정한 복사량 그리고 그로부터 최종적으로 도출되는 원격탐사 반사도 관측치를 독립적인 초분광 센서의 관측값과 비교하여 분석하였다. 실험 결과, 전처리 과정을 수행하였을 시, 청색밴드(475 nm)와 근적외선 밴드(840 nm)에서 주목할 만한 차이가 있었지만, Rededge-M은 전반적으로 수색 분석을 위한 기본적인 광학적 성능을 가지고 있음을 확인하였다.
천리안2A호 AMI(Advanced Meteorological Imager) 복사 보정에 대한 검증은 탑재체의 기능 및 성능 점검뿐만 아니라, 탑재체 자료의 품질을 결정 짓는 중요한 요소이다. AMI 탑재체는 여섯 개의 가시 및 근적외 채널과 10개의 열적외 채널로 구성되어 있다. 가시/근적외 채널의 복사 성능을 대표하는 핵심적인 파라미터로는 SNR(Signal-to-Noise Ratio), 열적외채널의 경우는 NEdT(Noise Equivalent delta Temperature)를 들 수 있다. 다이나믹 레인지와 검출기의 반응도와 관련된 Gain 값 또한 복사 보정 성능과 관련된 중요한 파라미터이다. AMI 탑재체의 주요 복사 보정 성능 검증을 위해, 실시간 AMI자료 처리 시스템과는 별도의 오프라인 복사 성능 분석 툴을 개발하였다. 개발된 분석 툴을 이용하여 천리안2A호 발사 후 궤도상 시험 기간 동안 검증 작업을 수행하였다. 분석 툴을 통한 계산 결과는 탑재체 개발업체인 HARRIS사의 분석 값과 비교 검증하였다. AMI 복사 성능 검증 작업은 총 세차례로 나누어 AMI탑재체 양쪽 면인 Side1과 Side2에 대해 이루어졌다. 복사 성능 검증 결과 주요 복사 보정 파라미터들의 성능은 요구조건 값들을 크게 상회하는 우수한 성능을 보여 주었으며, AMI 복사 성능 분석 툴의 유효성이 입증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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