태양 일사량은 관측 지역의 대기 조성 및 기상에 따른 대기 투과율의 영향을 고려하여 계산된다. 특히, 태안 지역과 같은 복잡한 해안 특성을 가진 지역에서의 일사량 계산의 정확도를 높이기 위해서 국소 지역에 대한 연직 기상 환경 자료를 통해 대기의 지역적 특성을 파악하고 이를 바탕으로 한 대기투과율을 계산할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 한반도 태안반도에 위치한 3개 지상관측소 및 라디오존데의 2018년도 기상 자료를 이용하여 청명일에 대한 대기투과율 및 직달일사량을 MODTRAN (MODerate-resolution atmospheric TRANsmission) 6를 이용하여 수치모사하였다. MODTRAN 6로 계산된 직달일사량 추정 값은 일사계의 실제 관측 값과의 비교 연구를 수행한 결과, 일사량의 규격화 잔차 평균(Normalized Residual Mean)은 기온에 의한 대기표준모델을 적용한 경우 0.28, 기압의 경우 0.32로 나타나서 타 연구의 0.1~0.2에 비해 높게 나왔으며, 이는 지역적 대기 특성의 차이에 기인한 것으로 이해된다. 또한 기온이 높아지는 여름철로 갈수록 일사량 규격화 잔차 평균이 커지는 경향을 확인할 수 있었다. 이를 통해 태안 지역과 같은 복잡한 해안 특성을 지닌 지역에서의 대기 모델 개선 가능성을 제시하였다.
Kim, Sun-Hwa;Kang, Sung-Jin;Chi, Jun-Hwa;Lee, Kyu-Sung
대한원격탐사학회지
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제23권1호
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pp.7-14
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2007
Atmospheric correction is one of critical procedures to extract quantitative information related to biophysical variables from hyperspectral imagery. Most atmospheric correction algorithms developed for hyperspectral data have been based upon atmospheric radiative transfer (RT) codes, such as MODTRAN. Because of the difficulty in acquisition of atmospheric data at the time of image capture, the complexity of RT model, and large volume of hyperspectral data, atmospheric correction can be very difficult and time-consuming processing. In this study, we attempted to develop an efficient method for the atmospheric correction of EO-1 Hyperion data. This method uses the pre-calculated look-up-table (LUT) for fast and simple processing. The pre-calculated LUT was generated by successive running of MODTRAN model with several input parameters related to solar and sensor geometry, radiometric specification of sensor, and atmospheric condition. Atmospheric water vapour contents image was generated directly from a few absorption bands of Hyperion data themselves and used one of input parameters. This new atmospheric correction method was tested on the Hyperion data acquired on June 3, 2001 over Seoul area. Reflectance spectra of several known targets corresponded with the typical pattern of spectral reflectance on the atmospherically corrected Hyperion image, although further improvement to reduce sensor noise is necessary.
Kim, Sun-Hwa;Kang, Sung-Jin;Ji, Jun-Hwa;Lee, Kyu-Sung
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.619-622
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2006
Atmospheric correction is one of critical procedures to extract quantitative information related to biophysical variables from hyperspectral data. In this study, we attempted to generate the water vapor contents image from hyperspectral data itself and developed the atmospheric correction algorithm for EO-1 Hyperion data using pre-calculated atmospheric look-up-table (LUT) for fast processing. To apply the new atmospheric correction algorithm, Hyperion data acquired June 3, 2001 over Seoul area is used. Reflectance spectrums of various targets on atmospheric corrected Hyperion reflectance images showed the general spectral pattern although there must be further development to reduce the spectral noise.
대기복사모델인 MODTRAN을 이용해 다목적실용위성 2호 탑재체인 Multispectral Camera (MSC)의 총복사량에 대한 계산을 수행하고 그 결과를 분석해 보았다. 모델 계산에서 4계절 조건을 모의실험하기 위해 1월 15일, 7월 15일 계산에 대해 중위도 동절기 및 하절기 모델대기를, 4월 15일, 10월 15일에 대해 US 표준대기를 각각 사용했다. 다목적실용위성 2호 궤도 조건과 각 계절에 대한 대표적인 태양천정각 (solar zenith angle)이 고려되었다. 시정거리는 대류권 에어로솔 소광계수 (tropospheric aerosol extinction)에 해당하는 50km가, 지표의 알베도는 맑은 날 지구 연평균 값에 해당하는 0.135가 가정되었다. MSC 계약서 값은 위 일반적 조건을 가정하고 얻은 모델 계산 총복사량보다 MSC 관측 파장대역 대부분에서 상당히 크다는 것을 알게 되었다. 또한 균일한 지표 알베도를 가정하고 얻은 모델 결과의 분광파장 특징이 MSC 계약서 값의 경향과 다름을 보였다. 이들 결과로부터 향후 획득될 MSC영상은 비교적 어두운 영상이 될 것으로 추론된다.
위성데이터 처리과정에서 지표온도와 같은 지구물리변수를 산출하려면 위성에서 관측한 수치 값(Digital Number, DN)을 물리적 변수인 복사량(Radiance)으로 변환시키는 과정이 필수적이다. 본 연구의 목적은 위성발사 전에 실험실 측정치로 수립된 DN·Radiance 관계식을 KOMPSAT-3A 중적외선 데이터와 MODTRAN 복사전달모델을 이용하여 개선하는데 있다. 연구결과는 개선된 DN Radiance 관계식이 현실적인 복사량 값을 제공할 수 있음을 보였다. 후속연구에서는 이들 복사량에 대해 지상관측과 복사전달모델을 이용해 보다 정량적인 검증이 이루어지기를 기대한다.
지구 표면에 대한 정보는 기상 및 대기 역학의 이해나 인간을 포함한 동물에 큰 영향을 미치는 극한 열현상에 대응함에 있어서 핵심적인 지구 물리량이다. 지구 영역에 대한 온도를 추정하기 위하여 위성에 탑재된 열적외 센서가 널리 활용되어 왔는데, 정밀한 활용을 위해서는 온도 추정 과정의 불확도에 대한 이해가 선행되어야 한다. 하지만 온도추정 불확도에 영향을 미치는 많은 요소 중에서 한반도 주변의 환경 하에서의 온도추정 알고리즘의 불확도 산정에 대한 연구는 미미하였다. 본 연구에서는 한반도 주변의 대기 및 해양 조건하에서 범용성이 높은 single-channel 알고리즘의 불확도를 추정하는 연구를 수행하였다. 알고리즘의 입력자료로 필요한 재분석자료(reanalysis)의 영향성을 평가하기 위하여 두 가지의 재분석자료, 즉 fifth generation of European Centre for Medium-Range Weather Forecasts reanalysis of the global climate and weather (ERA5)와 Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications-2 (MERRA-2)를 사용하였고, 복사전달모델은 MODerate resolution atmospheric TRANsmission (MODTRAN)을 사용하였다. MODTRAN 모의와 온도 추정 정확도 검증에 사용되는 현장 관측 수온은 한반도 인근 해역에 위치한 해양 기상 부이(buoy)로부터 획득했다. 실험 결과, 알고리즘 불확도는 대기 수증기량에 따라서 선형에 가깝게 증가하는 것을 확인하였고, 가장 건조한 조건에서는 약 0.35K 그리고 평균적으로 0.45K 가량의 불확도가 발생함을 확인하였다. 이러한 결과는 재분석자료의 종류에 상관없이 유사하게 도출되어 알고리즘이 가지는 순수한 불확도라고 추정할 수 있었다.
대기중의 에어러솔은 지구복사수지에 영향을 미치는 요소이며 직 간접적인 복사강제효과로 인하여 기후변화인자로 간주되고 있다. 대기 에어러솔은 대기중 체류시간의 시 공간적 불확실성 때문에 GCM 등의 변수로 사용하기 어려운 점을 가지고 있다. 따라서 대기 에어러솔의 기후 및 대기복사에 대한 영향을 규명하기 위하여 대기 에어러솔의 물리 광학적 성질을 밝히는 것이 필요하다. 본 연구에서는 가시영역에서의 대기효과를 분석하기 위하여 대기복사전달 모델인 MODTRAN 3 (Moderate Resolution Transmittance)의 모사결과와 GMS-5 위성의 가시영역 채널을 이용하여 황사 에어로졸의 모니터링을 시도하였다. 본 연구에서는 황사사례를 중심으로 대기 에어러솔에 의한 대기효과를 정량화하기 위한 GMS-5 위성자료와 이를 시뮬레이션 하기 위한 MODTRAN 3 대기복사전달모델을 사용하였다. MODTRAN 3 시뮬레이션 결과로 위성의 채널 알베도와 에어러솔 광학 두께와의 관계를 계산하여 위성자료에서 에어러솔 광학두께에 관한 정보를 추출하였다. 후진궤적분석을 통하여 황사를 포함한 공기덩어리가 고비사막으로부터 중국을 거쳐 한반도에 도달하는 것과 이때 에어러솔 광학두께가 증가하는 현상을 지상관측자료에서 확인할 수 있었다. 또한 위성영상에서 보이는 황사영역은 황사의 이동 현상을 시간대별로 잘 나타나고 있고, 지상관측결과의 비교분석은 10% 내의 오차율을 가지는 범위 안에서 만족할 만한 결과를 보여주었다. 더욱이 같은 황사현상이 발생한 시간대에 한국, 중국과 일본에서 측정된 라이다 관측결과와 모델결과 자료는 황사 에어로졸의 특성을 잘 나타내고 있으므로 향후 대기에어로졸의 모니터링에 대한 중요한 역할을 할 수 있을 것이다.
An attempt to derive the surface temperature from the Korea Multi-purpose Satellite (KOMPSAT)-3A mid-wave infrared (MWIR) data acquired over the southern California on Nov. 14, 2015 has been made using the MODerate resolution atmospheric TRANsmission (MODTRAN) radiative transfer model. Since after the successful launch on March 25, 2015, the KOMPSAT-3A spacecraft and its two payload instruments - the high-resolution multispectral optical sensor and the scanner infrared imaging system (SIIS) - continue to operate properly. SIIS uses the MWIR spectral band of 3.3-5.2 ㎛ for data acquisition. As input data for the realistic simulation of the KOMPSAT-3A SIIS imaging conditions in the MODTRAN model, we used the National Centers for Environmental Prediction (NCEP) atmospheric profiles, the KOMPSAT-3Asensor response function, the solar and line-of-sight geometry, and the University of Wisconsin emissivity database. The land cover type of the study area includes water,sand, and agricultural (vegetated) land located in the southern California. Results of surface temperature showed the reasonable geographical pattern over water, sand, and agricultural land. It is however worthwhile to note that the surface temperature pattern does not resemble the top-of-atmosphere (TOA) radiance counterpart. This is because MWIR TOA radiances consist of both shortwave (0.2-5 ㎛) and longwave (5-50 ㎛) components and the surface temperature depends solely upon the surface emitted radiance of longwave components. We found in our case that the shortwave surface reflection primarily causes the difference of geographical pattern between surface temperature and TOA radiance. Validation of the surface temperature for this study is practically difficult to perform due to the lack of ground truth data. We therefore made simple comparisons with two datasets over Salton Sea: National Aeronautics and Space Administration (NASA) Jet Propulsion Laboratory (JPL) field data and Salton Sea data. The current estimate differs with these datasets by 2.2 K and 1.4 K, respectively, though it seems not possible to quantify factors causing such differences.
지표면의 파장별 방출율을 알고 있다는 가정하에 대기의 흡수효과가 상이한 두 파장역을 이용하여 대기효과를 보정해주는 일반적인 분리대기창(Generalized Split-Window) 방법으로 MTSAT-1R 자료로부터 지표면 온도(LST) 산출 알고리즘을 개발하였다. 지표면온도 산출 회귀식은 대기복사전달모델 MODTRAN4.0으로 위성으로부터 LST를 산출하는데 영향을 주는 여러 가지 요소(주/야간,수증기, 방출율,위성관측각 등)들을 고려하여 모의된 자료로부터 도출하였다. 개발한 LST 산출알고리즘의 수준을 분석하기 위해 MSGl SEVIRI 센서에 적합하도록 개 발된 Sobrino and Romaguera(2004)의 알고리즘과 GMS-5 VISSR 센서에 적합하도록 개발된 Prata and Cechet(1999)의 알고리즘과 비교하였다. 3 알고리즘을 MTSAT-1R 자료에 적용하여 LST를 산출한 결과 LST의 공간분포는 정성적으로 서로 유사하게 나타났으나,정량적으로는 지리적 위치,계절 및 주간/야간에 따라서 LST가 다르게 나타났다.
다목적실용위성2호 영상자료의 절대복사 보정계수 산출을 위하여 위성 통과시각에 맞추어 2007년 2월 3일 현장실험을 수행하였다. 측정기기로는 Spectroradiometer GER-3700을 사용하였으며, 관측 Target은 아스팔트, 흙, 콘크리트, 잔디, Tarp 53%로 각 Target의 복사량을 측정한 후 지표면 반사도로 변환하였다. 현장에서 관측된 지표면 반사도를 복사전달모델 MODTRAN의 압력 자료로 사용하여 대기권 밖에서 관측될 복사량을 모의할 수 있었다. 마지막으로, 모의된 각 Target의 복사량과 실제 위성 센서가 관측한 DN(Digital Number) 값의 관계식을 이용하여 절대복사 보정계수를 산출하였다. 본 연구 결과는 센서의 반옹도가 반영되지 않은 임시 결과이며, 추후 보다 많은 현장실험 결과를 추가하여 정확한 절대복사 보정계수를 산출할 계획이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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