위성영상 기반 클로로필-a (chlorophyll-a) 농도는 전지구 기후변화 연구를 위해 장기간의 시계열 자료로 생산되고 있으며, 시간합성 또는 다종위성 자료의 병합(merging)을 통해 결측이 없는 자료의 생산이 요구된다. 그러나 한반도 주변 해역에서의 위성영상 기반 클로로필-a 농도와 관련된 연구는 단일 해색센서로 산출하여 계절적 특징을 평가하거나 연구해역에 적합한 알고리즘을 제시하는 연구가 주로 수행되었다. 본 연구에서는 한반도 주변 해역에서의 공간 커버리지가 높은 클로로필-a 농도 산출을 위해 정지궤도 해색센서 GOCI-II와 극궤도 센서(MODIS, VIIRS, OLCI)의 원격반사도(Remote Sensing Reflectance) 병합자료를 이용하였다. 연구결과 산출물의 공간 커버리지는 극궤도 해색센서 자료보다 약 30% 증가하여 구름으로 인한 결측을 보완하였다. 그리고 현장 관측자료와 함께 Ocean Colour Climate Change Initiative (OC-CCI)와 GlobColour에서 제공하는 전지구 클로로필-a 합성장 자료와의 비교를 통해 정확도를 정량적으로 제시하고자 하였다. 그러나 현장관측 자료의 절대적인 수 부족으로 유의미한 통계적 결과는 제시하지 못하였지만, 전지구 자료와의 비교 결과보다 과소 추정 경향을 확인하였다. 또한 적조와 같은 해양재해·재난 대응 목적의 활용성 평가를 위해 2013년 동해에서 발생한 대번성 사례와 정성적으로 비교하여 정지궤도 해색센서 단독 결과보다 OC-CCI와 유사하게 나타나는 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 산출한 결과를 사용하여 향후 인공지능모델 기반의 예측 연구와 아노말리(anomaly) 활용 연구를 수행할 예정이며, 이를 통해 우리나라 연안해역에서 발생하는 클로로필-a 이벤트 모니터링에 유용하게 활용이 가능할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 고해상도인 아리랑 2호(KOMPSAT-2)와 ENVISAT ASAR(Synthetic Aperture Radar) 마이크로웨이브 위성 영상을 이용한 유류 분포 면적 추정과 저해상도인 해색위성 자료를 이용하여 허베이스피리트호 유류오염 사고 발생 전후의 클로로필 a 농도를 분석하였다. KOMPSAT-2와 ASAR 위성에서 추정된 유출유 확산 분포 면적은 각각 59,456 $m^2$ 과 1,168 $km^2$로 추정되었다. QuickScat 위성관측 바람은 유류오염 사고 전후에 북풍과 북서풍이 우세하였고, 유류오염 사고 당시 바람은 10m/s 이상의 강한 북서풍이 탁월하였다. 태안과 안면도 연안해역의 클로로필 a의 월별 농도는 유류사고 당시인 2007년 12월에 각각 2.9 mg/$m^3$과 2.5 /$m^3$ 이었으나, 그 한 달 후인 2008년 1월에는 각각 6.3 mg/$m^3$과 3.7 mg/$m^3$로 클로로필 a 농도가 현저하게 증가하였다. 또한, 이들 지역에서 콜로로필 a 농도의 단기변화는 유류오염 사고 발생 1-2 주일 후에 그 농도가 감소한 것을 알았다.
'천리안 해양위성 2호(2nd Geostationary Ocean Color Imager: GOCI-II)는 천리안 해양위성 1호(GOCI)의 후속위성으로 1개의 근자외 채널(380 nm), 8개의 가시광 채널(412, 443, 490, 510, 555, 620, 660, 680 nm), 3개의 근적외 채널(709, 745, 865 nm)의 총 12개 파장대에서 다분광 관측을 하며, 1시간 간격의 시간 해상도로 한반도 주변 동북아 해양, 1일 간격으로 반구(full disk)영역의 해양 환경 자료를 생산한다. 해색 자료처리의 첫 단계로 대기 상층 복사휘도에서 해수표면 반사도를 계산하는 대기보정을 수행하며, GOCI-II의 표준 대기보정은 GOCI 대기보정 방법에 이론적인 기반을 두고 있으며, GOCI-II에 새로 추가된 밴드 중 620, 709 nm를 이용하여 탁도가 높은 해역에서의 대기보정 성능을 향상시켰다. 본 연구에서는 GOCI-II 지상국 시스템에 구현 되어있는 대기보정 알고리즘을 우선 소개하고, 현장 측정 원격반사도 자료를 이용하여 초기단계 검증을 수행하였다. 검증은 1차적으로 대양에서 수집된 현장 자료와의 비교를 통해 수행하였으며 여기서의 대기보정 정확도는 대양 대기보정 정확도 요구범위인 청색 파장대 오차율 5% 이내의 범위를 만족시켰다. 그러나 연안의 해양관측타워에 설치된 무인 관측장비인 AERONET-OC로 수집된 원격반사도 자료를 이용한 추가적인 검증결과에서는 대양과 달리 높은 오차율을 보여주었다. 연안에서의 대기보정 정확도는 추후 추가적인 근적외 파장대 대리교정을 통해 보완이 가능할 것으로 보이며, 지속적인 검보정 활동을 통해 수집된 현장자료들을 이용할 경우 연안뿐 아니라 전체적인 대기보정 성능 향상이 가능할 것으로 기대된다. 이후 검보정 활동을 통해 개선된 대기보정은 주기적으로 GOCI-II 지상국 시스템에 반영하여 재처리 및 재 배포를 수행할 예정이다.
본 연구는 서울지역에서 2015년 1월부터 12월까지 정지궤도 천리안 위성(Communication Ocean and Meteorological Satellite, COMS) 해양 탑재체(Geostationary Ocean Color Imager, GOCI)의 에어로졸광학두께(Aerosol Optical Depth, AOD)로부터 지상 초미세먼지(Particulate Matter; $PM_{2.5}$) 농도를 추정하기 위한 계절별 경험/통계모델을 개발했다. 행성경계층고도(Planetary Boundary Layer Height, PBLH) 그리고 에어로졸 수직 비율(Vertical Ratio of Aerosol, VRA)을 사용한 두 가지 수직보정방법과 흡습성장계수(Hygroscopic growth factor, f(RH))로부터의 습도보정방법이 각각의 경험적 모델에 적용된 결과 AOD에 대한 수직 보정과 $PM_{2.5}$에 대한 지표 습도보정이 모델 성능 향상에 중요한 역할을 했다. AOD-$PM_{2.5}$ 사이에 관련이 있다고 알려진 기상인자들(온도, 풍속, 시정)을 추가적으로 사용하여 다중 선형 회귀모델을 구성한 결과 경험모델에 비해 $R^2$값이 최대 0.25 증가했다. 본 연구에선 AOD-$PM_{2.5}$ 모델의 계절별, 월별, 시간별 특성을 분석하고 계절별로 구분하여 모델을 구성한 결과 고농도 사례에서 과소평가 되던 경향이 개선됨을 알 수 있고 관측된 $PM_{2.5}$와 추정된 $PM_{2.5}$의 월 및 시간변동성은 서로 경향성이 일치했다. 따라서 정지궤도 위성 AOD를 이용하여 지상 $PM_{2.5}$ 농도를 추정한 본 연구의 결과는 향후 발사 예정인 GK-2A와 GK-2B에 적용 가능할 것으로 기대된다.
대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.387-392
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1998
To establish a monthly data collection planning for the Ocean Scanning Multispectral Imager (OSMI), we have examined the global patterns of three impacting factors: pigment concentration, cloud cover, and sun glint. Other than satellite mission constraints (e.g., duty cycle), these three factors are considered critical for the OSMI data collection. The Nimbus-7 Coastal Zone Color Scanner (CZCS) monthly mean products and the International Satellite Cloud Climatology Project (ISCCP) monthly mean products (C2) were used for the analysis of pigment concentration and cloud cover distributions, respectively. And the monthly simulated patterns of sun glint were produced by performing the OSMI orbit prediction and the calculation of sun glint radiances at the top-of-atmosphere (TOA). Using monthly statistics (mean and/or standard deviation) of each factor in the above for a given 10$^{\circ}$ latitude by 10$^{\circ}$ longitude grid, we generated the priority map for each month. The priority maps of three factors for each month were subsequently superimposed to visualize the impact of three factors in all. The initial results illustrated that a large part of oceans in the summer hemisphere was classified into the low priority regions because of seasonal changes of clouds and sun illumination. Sensitivity tests were performed to see how cloud cover and sun glint affect the priority determined by pigment concentration distributions, and consequently to minimize their seasonal effects upon the data collection planning.
통신해양기상위성 개발 과정의 일환으로 통신해양기상위성이 아리안-5ECA 발사체에 탑재되어 발사될 때 발생되는 음향하중으로 부터 안전한가를 검증하기 위하여 음향진동 시험이 수행되었다. 본 논문에서는 통신해양기상위성개발 과정에서 수행된 음향진동시험과 관련하여 시험 준비 과정을 설명하고, 시험 결과에 대한 검토를 통하여 통신해양기상위성이 발사 시 경험하게 되는 음향하중에 대하여 안전한지 검토하였다. 태양전지판, Ka Band 통신탑재체 안테나 및 피드, 해양탑재체, 기상탑재체 등에 대한 상세한 검토를 통하여 통신해양기상위성이 발사 시 음향하중으로부터 안전하다는 것을 확인하였다.
통신해양기상위성은 서로 다른 임무 수행을 위해 복수의 탑재체가 장착되는 정지궤도 복합위성이다. 탑재체중 두 장비는 지구관측임무를 수행하기위한 광학탑재체로, 용도에 따라 각각 기상과 해양탈재체로 구분된다 상이한 광학탑재 체를 위성체에 장착하여, 만족스러운 성능을 구현하기 위해서는 각각의 요구조건을 분석하고, 설계 변수에 대한 민감도 해석을 통한 일련의 최적화 과정이 필요하다. 따라서 여러 가지 종류의 설계 제한 조건에 대한 고려가 필수적이다. 본 논문에서는 통신해양기상위성의 기상 및 해양탑재체 장착을 위한 설계 시 기계 시스템 측면에서 고려된 여러 설계요건들을 제시하고, 위성체 설계에 미치는 영향을 최소화 하면서 기계 및 열적 요구조건을 충족시키기 위해 도입된 접속 구조물에 대해 설명할 것이다.
Land cover (LC) is an important factor in socioeconomic and environmental studies. According to various studies, a number of LC maps, including global land cover (GLC) datasets, are made using polar orbit satellite data. Due to the insufficiencies of reference datasets in Northeast Asia, several LC maps display discrepancies in that region. In this paper, we performed a feasibility assessment of LC mapping using Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) data over Northeast Asia. To produce the LC map, the GOCI normalized difference vegetation index (NDVI) was used as an input dataset and a level-2 LC map of South Korea was used as a reference dataset to evaluate the LC map. In this paper, 7 LC types(urban, croplands, forest, grasslands, wetlands, barren, and water) were defined to reflect Northeast Asian LC. The LC map was produced via principal component analysis (PCA) with K-means clustering, and a sensitivity analysis was performed. The overall accuracy was calculated to be 77.94%. Furthermore, to assess the accuracy of the LC map not only in South Korea but also in Northeast Asia, 6 GLC datasets (IGBP, UMD, GLC2000, GlobCover2009, MCD12Q1, GlobeLand30) were used as comparison datasets. The accuracy scores for the 6 GLC datasets were calculated to be 59.41%, 56.82%, 60.97%, 51.71%, 70.24%, and 72.80%, respectively. Therefore, the first attempt to produce the LC map using geostationary satellite data is considered to be acceptable.
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.
2010년 6월 26일에 발사된 통신해양기상위성(천리안)은 Ka-대역 위성통신, 정지궤도 해양관측, 그리고 기상관측을 위한 탑재체를 가지고 있다. 정지궤도상의 위성을 효과적으로 운용하기 위해서 위성 임무운영 개념을 정립하여 이를 위성관제시스템의 개발 초기 단계부터 적용하였다. 천리안 위성의 임무운영은 일별, 주별, 월별 그리고 계절별 운영으로 구분된다. 위성의 일별운영은 임무계획, 명령계획 및 전송, 원격측정 데이터 처리 및 분석, 위성 거리측정 및 궤도결정, 위성의 궤도 및 이벤트 예측, 그리고 휠 오프로딩 파라미터 계산으로 구분된다. 위성의 주별 운영으로는 화요일에 남북방향 위치유지조정, 목요일에 동서방향 위치유지조정으로 구분된다. 월별운영으로는 위성의 온보드 오실레이터를 갱신하기 위한 비행역학 파라미터 계산과 위성으로의 전송이 수행되며 계절별 운영으로 봄과 가을에는 지구가 태양을 가리는 식에 관련된 위성운영을 수행한다. 이 논문에서는 통신해양기상위성이 발사된 후 약 3개월에 걸친 궤도 내 시험 기간 중에 이루어진 위성관제시스템의 주요 기능들에 대한 운영검증을 기술한다. 이 기간 중에 위성관제시스템의 대부분 기능이 성공적으로 검증되었으며 천리안 위성관제시스템은 위성의 설계 수명기간인 7년 또는 위성이 수명을 다하는 그 이후까지 계속 사용될 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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