• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.409-414
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• 1998

To examine the detectability of the aerosol and/or Yellow dust from China crossing over the Yellow sea, three works carried out as follows , Firstly, a comparison was made of the visible(VIS), water vapor(WV), and Infrared(IR) images of the GMS-5 and NOAA/AVHRR on the cases of yellow sand event over Korea. Secondly, the spectral radiance and reflectance(%) was observed during the yellow sand phenomena on April, 1998 in Seoul using the GER-2600 spectroradiometer, which observed the reflected radiance from 350 to 2500 nm in the atmosphere. We selected the optimum wavelength for detecting of the yellow sand from this observation, considering the effects of atmospheric absorption. Finally, the atmospheric radiance emerging from the LOWTRAN-7 radiative transfer model was simulated with and without yellow sand, where we used the estimated aerosol column optical depth ($\tau$ 673 nm) in the Meteorological Research Institute and the d'Almeida's statistical atmospheric aerosol radiative characteristics. The image analysis showed that it was very difficult to detect the yellow sand region only by the image processing because the albedo characteristics of the sand vary irregularly according to the density, size, components and depth of the yellow sand clouds. We found that the 670-680 nm band was useful to simulate aerosol characteristics considering the absorption band from the radiance observation. We are now processing the simulation of atmospheric radiance distribution in the range of 400-900 nm. The purpose of this study is to present the preliminary results of the aerosol and/or Yellow dust detectability using the Ocean Scanning Multispectral Imager(OSMI), which will be mounted on KOMPSAT-1 as the ocean color monitoring sensor with the range of 400-900 nm wavelength.

• 해양환경안전학회:학술대회논문집
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• 해양환경안전학회 2009년도 춘계학술발표회
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• pp.53-54
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• 2009

The influence of atmospheric aerosol on satellite ocean color data were evaluated using SeaWiFS monthly standard mapped image products. The atmospheric optical thickness (AOT) was increased in spring and summer, and it showed the strong positive correlation with remote sensing reflectance, normalized waterleaving radiance /solar irradiance, at 555 nm (Rrs555) which is a component of the satellite chlorophyll estimation. Such the high AOT and high Rrs555 pixels showed overestimation of satellite chlorophyll in spring, especially in the area which showed large phytoplankton absorption which 1s expressed by low remote sensing reflectance at 443, 490 and 510 nm (Rrs 443, Rrs490 and Rrs510).

• 대한원격탐사학회지
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• 제25권6호
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• pp.487-499
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• 2009

Atmospheric correction of satellite measurements is a major step to estimate accurate surface reflectance of solar spectrum channels. In this study, Simplified Method for the Atmospheric Correction (SMAC) radiative transfer model used to retrieve surface reflectance from MODIS (MODerate resolution Imaging Spectrometer) top of atmosphere (TOA) reflectance. It is fast and simple atmospheric correction method, so it uses for work site operation in various satellite. This study attempts a test of accuracy of SMAC through a sensitivity test to detected error sources and to improve accuracy of surface reflectance using SMAC. The results of SMAC as compared with MODIS surface reflectance (MOD09) was represented that low accuracy ($R^2\;=\;0.6196$, Root Means Square Error (RMSE) = 0.00031, bias = - 0.0859). Thus sensitivity analysis of input parameters and coefficients was conducted to searching error sources. Among the input parameters, Aerosol Optical Depth (AOD) is the most influence input parameter. In order to modify AOD term in SMAC code, Stepwise multiple regression was performed with testing and remove variable in three stages with independent variables of AOD at 550nm, solar zenith angle, viewing zenith angle. Surface reflectance estimation by using Newly proposed AOD term in the study showed that improve accuracy ($R^2\;=\;0.827$, RMSE = 0.00672, bias = - 0.000762).

• 대기
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• 제23권1호
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• pp.85-92
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• 2013

2001년 4월 제주 고산기후관측소에서 AERONET sun/sky radiometer와 MPL을 통해 관측된 에어로졸 광학적 두께, 단산란 알베도, 비대칭 변수, 에어로졸 소산계수 프로파일 등을 대기복사모델의 입력 자료로 이용하여 대기가열효과를 산정하고, 이들 광학변수가 대기복사가열률에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구에서는 NCAR Climate Community Model (CCM-3.6)에 포함되어 있는 복사 모듈인 Column Radiation Model (CRM-2.1.2)을 연직 54층으로, AERONET sun/sky radiometer로부터 관측된 4 파장 (440, 670, 870, 그리고 1020 nm)에서의 관측 자료를 19개의 파장에서 계산 가능하도록 수정하였다. 에어로졸층이 존재하지 않은 맑은 날 (4월 14일과 16일)은 지표면과 대기상단에서의 에어로졸 직접복사강제력이 각각 $-20{\sim}-25\;W\;m^{-2}$와 $-10{\sim}-15\;W\;m^{-2}$로, 대기 중 흡수는 $+10{\sim}+15\;W\;m^{-2}$였다. 에어로졸층이 관측된 4월 15일과 4월 17~18일의 경우 지표면, 대기, 대기상단의 에어로졸 복사강제력이 맑은 날에 비해 3~4배 정도 크게 나타났다. 4월 14일과 16일에의 대기복사가열률 (${\Delta}H$)는 $1{\sim}2\;K\;day^{-1}$ 범위에서 산출되었으며, 4월 15일과 4월 17~18일에는 MPL 관측에서 보여지는 에어로졸층에서의 ${\Delta}H$와 ${\Delta}H_{aerosol}$가 각각 $3\;K\;day^{-1}$ 이상과 $1{\sim}3\;K\;day^{-1}$ 범위에서 산정되었다. 에어로졸 광학적 두께와 비대칭 변수의 변화에 따른 에어로졸층의 ${\Delta}H$ 변화는 미미하였으나, 단산란 알베도의 10% 변화는 지표면과 대기상단에서의 에어로졸 직접복사강제력의 30%, 대기복사강제력의 약 60%, 그리고 에어로졸층 ${\Delta}H$의 약 35% 변화를 유발하였다. 이는 에어로졸 광학적 두께 10% 변화와 비교하여 대기흡수 또는 에어로졸층의 가열 및 냉각 효과가 6배 가량 큰 결과로, 태양복사를 효과적으로 잘 흡수하는 에어로졸의 양에 의해 대기 가열 또는 ${\Delta}H$가 크게 좌우됨을 의미한다. 2001년 4월부터 2008년 3월까지 제주 고산기후관측소에서의 AERONET sun/sky radiometer 관측 자료를 이용하여 계산한 ${\Delta}H$와 ${\Delta}H_{aerosol}$의 월변화를 보면, ${\Delta}H$는 4~8월 사이에 대류권 하부에서 약 $1.0\;K\;day^{-1}$ 이상으로 뚜렷하게 나타났으나, ${\Delta}H_{aerosol}$의 경우 2월부터 6월까지 고도 2 km 이하에서 약 $0.8\;K\;day^{-1}$ 이하의 범위에서 나타나는데, 이는 대부분의 에어로졸이 지표면 부근의 대기경계층에 존재하며, 봄철 황사와 오염 에어로졸의 증가에 의한 영향으로 판단된다.

• Environmental Engineering Research
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• 제22권1호
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• pp.75-86
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• 2017

The aerosol content dynamics in a virtual system were investigated. The outcome was extended to monitor the mean concentration diffusion of aerosols in a predefined macro and micro scale. The data set used were wind data set from the automatic weather station; satellite data set from Total Ozone Mapping Spectrometer aerosol index and multi-angle imaging spectroradiometer; ground data set from Aerosol robotic network. The maximum speed of the macro scale (West Africa) was less than 4.4 m/s. This low speed enables the pollutants to acquire maximum range of about 15 km. The heterogeneous nature of aerosols layer in the West African atmosphere creates strange transport pattern caused by multiple refractivity. It is believed that the multiple refractive concepts inhibit aerosol optical depth data retrieval. It was also discovered that the build-up of the purported strange transport pattern with time has enormous potential to influence higher degrees of climatic change in the long term. Even when the African Easterly Jet drives the aerosols layer at about 10 m/s, the interacting layers of aerosols are compelled to mitigate its speed to about 4.2 m/s (macro scale level) and boost its speed to 30 m/s on the micro scale level. Mean concentration diffusion of aerosols was higher in the micro scale than the macro scale level. The minimum aerosol content dynamics for non-decaying, logarithmic decay and exponential decay particulates dispersion is given as 4, 1.4 and 0 respectively.

• 한국지구과학회지
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• 제31권6호
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• pp.600-607
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• 2010

2008년 동아시아 대륙에서 발생기원이 다른 먼지(황사)와 인위적 오염입자의 광역적 이동 사례를 NOAA위성 RGB 합성영상과 지상 입경별 분진(TSP, $PM_{10}$, $PM_{2.5}$)의 질량농도 관측으로 분석하였다. 또한 Terra/Aqua 위성 MODIS(Moderate resolution Imaging Spectroradiometer) 센서의 AOD(Aerosol Optical Depth)와 FW(Fine aerosol Weighting)를 통해 동아시아 지역에서 발생기원이 다른 대기 에어로졸의 분포와 입자 크기 특성을 분석하였다. 중국 북부와 몽골, 그리고 중국 황토고원에서 모래폭풍이 발생하여 광역적으로 이동하여 청원에 먼지입자(황사)로 영향을 주는 6 개의 사례분석을 실시하였다. 질량농도 TSP중 $PM_{10}$은 70%, $PM_{2.5}$는 16%로 조대입자(> $2.5\;{\mu}m$)의 비율이 큰 것은 사막과 반사막의 자연적 발생원에서 생성되었기 때문이다. 그러나, 모래 폭풍이 이동 과정에서 중국 동부의 산업 지역을 거쳐 유입하는 사례에서는 TSP 중 $PM_{2.5}$가 23%까지 증가하기도 했다. 중국 동부로부터 황해를 거쳐 한반도로 유입한 5개 다른 사례의 경우, TSP 중 $PM_{10}$, $PM_{2.5}$가 각각 82, 65%로 나타났다. 이와 같이 $PM_{2.5}$의 상대적 비율이 증가한 것은 인위적 오염입자의 영향 때문이다. 동아시아 지역에서 인위적 오염입자의 광역적 이동 사례에 대한 평균 AOD는 $0.42{\pm}0.17$로 황사에 의한 AOD($0.36{\pm}0.13$)와 비교하여 대기 에어로졸에 대한 비율이 높게 나타났다. 특히, 중국 동부에서 황해, 한반도, 동해에 이르는 광역적 지역에 AOD값이 높게 분포했다. 인위적 오염입자의 사례는 FW가 평균 $0.63{\pm}0.16$로 모래폭풍의 이동 사례의 $0.52{\pm}0.13$ 보다 높은 값을 보였다. 이는 대기 에어로졸에 대한 인위적 미세 오염 입자의 기여도가 클 수 있음을 제시하고 있다.

• 한국대기환경학회지
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• 제27권2호
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• pp.152-167
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• 2011

MODIS/Terra level 3 and NCEP/NCAR Reanalysis data from 2001 to 2008 have been analyzed to understand long-term aerosol and cloud optical properties, and their relationships around Korea. Interestingly, cloud fraction(CF) has the similar annual variation to aerosol optical depth (${\tau}_a$) without any temporal significant trend. Horizontal distributions of ${\tau}_a$ showed the substantial horizontal gradient from China to Korea, especially with the strong difference over the Yellow Sea, which could represent the evidence of the anthropogenic influence from China in the perspective of long-term average. Specifically the negative correlations between ${\tau}_a$ and liquid-phase cloud effective radius ($r_e$) were shown on the monthly-average basis, only in summer with significant associations over the Yellow Sea, but not in the other seasons and/or specific regions. Relationship between ${\tau}_a$ and CF for the low-level liquid-phase clouds exhibited the overall positive correlation, being consistent with cloud lifetime effect. Meanwhile static stability showed no deterministic relationships with ${\tau}_a$ as well as CF. The dependence of aerosol-cloud relationship on the meteorological conditions should be examined more in detail with the satellite remote sensing and reanalysis data.

• 대한원격탐사학회지
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• 제28권1호
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• pp.11-19
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• 2012

대기중의 꽃가루는 생물학적으로 발생하는 자연현상이며, 꽃가루 입자 자체는 태양복사전달과정에 영향을 미치며, 시정을 악화시키는 등 대기환경을 저해하고, 건강문제에 부정적인 영향을 주기도 한다. 꽃가루에 대한 연구는 주로 꽃가루의 이동과 확산, 그리고 건강에 미치는 영향에 대해 이루어져 왔으나 대기 에어러솔로서 광학적 특성 및 기후변화에 미치는 영향에 대한 연구는 아직 미비하다. 본 연구의 목적은 대기 중에서 꽃가루의 시간적 및 수직적 분포를 분석하는 것과 꽃가루의 증가로 인한 대기 에어러솔 광학적 특성변화를 분석하는 것으로서, 광주지역에서 고농도의 꽃가루 현상이 발생한 2009년 5월 5일부터 5월 7일 까지 라이다(Lidar)와 Cimel 선포토미터(sunphotometer)를 이용한 집중 관측을 수행하였다. 꽃가루는 주로 일출 후 대기 중에서 관측되기 시작하여 정오경에 대기경계층 고도 이하 (<약 1.5 km)까지 분포하다 일몰 후 사라지는 일변화를 보였으며, 꽃가루의 일평균 광학적 두께는 5, 6, 그리고 7일에 각각 0.036, 0.021, 그리고 0.019로 전체 대기 에어러솔에서 꽃가루가 차지하는 비율은 1 - 16 %로 정오경에 가장 높은 비율을 보였다. 이러한 연구결과를 살펴볼 때, 봄 철의 높은 꽃가루 농도는 대기 에어러솔의 주요한 요소로 작용할 수 있으며, 위성, 선포토미터 등의 원격 탐사 장비를 이용한 대기 에어러솔 관측 시 영향을 고려해야 할 요소임을 증명하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_3호
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• pp.967-977
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• 2022

산불의 발생과 강도는 기후 변화로 인하여 증가하고 있다. 산불 연기에 의한 배출가스 대기질과 온실 효과에 영향을 미치는 주요 원인 중 하나로 인식되고 있다. 산불 연기의 효과적인 탐지를 위해서는 위성 산출물과 기계학습의 활용이 필수적이다. 현재까지 산불 연기 탐지에 대한 연구는 구름 식별의 어려움 및 모호한 경계 기준 등으로 인한 어려움이 존재하였다. 본 연구는 우리나라 환경위성 센서인 Geostationary Environment Monitoring Spectrometer (GEMS)의 Level 1, Level 2 자료와 기계학습을 이용한 산불 연기 탐지를 목적으로 한다. 2022년 3월 강원도 산불을 사례로 선정하여 산불 연기 레이블 영상을 생성하고, 랜덤 포레스트 모델에 GEMS Level 1 및 Level 2 자료를 투입하여 연기 픽셀 분류 모델링을 수행하였다. 훈련된 모델에서 입력변수의 중요도는 Aerosol Optical Depth (AOD), 380 nm 및 340 nm의 복사휘도 차, Ultra-Violet Aerosol Index (UVAI), Visible Aerosol Index (VisAI), Single Scattering Albedo (SSA), 포름알데히드, 이산화질소, 380 nm 복사휘도, 340 nm 복사휘도의 순서로 나타났다. 또한 2,704개 픽셀에 대한 산불 연기 확률(0≤p≤1) 추정에서 Mean Bias Error (MBE)는 -0.002, Mean Absolute Error (MAE)는 0.026, Root Mean Square Error (RMSE)는 0.087, Correlation Coefficient (CC)는 0.981의 정확도를 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.933-948
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• 2023

대기 중 에어로졸은 인체에 악영향을 끼칠 뿐 아니라 기후 시스템에도 직간접적인 영향을 미치므로 에어로졸의 특성과 시공간적인 분포에 대한 이해는 매우 중요하다. 이를 위해 위성기반 관측을 통해 에어로졸 광학 두께(Aerosol Optical Depth, AOD)를 산출하여 에어로졸을 모니터링하는 다양한 연구가 수행되어 왔다. 하지만 이는 주로 조견표를 활용한 역 산출 알고리즘에 기반하여 이루어지기 때문에 많은 계산량을 요구하며 불확실성이 존재한다. 따라서, 본 연구에서는 Geostationary Ocean Color Imager-II (GOCI-II)의 대기상한반사도와 30일 동안의 대기상한반사도 중 최솟값과 관측 시점 값의 차이 값, 수치 모델 기반 기상학적 변수 등을 활용하여 기계학습 기반 고해상도 AOD 직접 산출 알고리즘을 개발하였다. Light Gradient Boosting Machine (LGBM) 기법이 사용되었으며, 추정된 결과는 지상 관측 자료인 Aerosol Robotic Network (AERONET) AOD를 활용하여 랜덤, 시간 및 공간별 N-fold 교차검증을 통해 검증되었다. 세 가지 교차검증 결과 R²=0.70-0.80, RMSE=0.08-0.09, 기대오차(Expected Error, EE) 안에 있는 비율은 75.2-85.1% 수준으로 안정적인 성능을 보였다. Shapley Additive exPlanations (SHAP) 분석에서는 반사도 관련 변수들이 기여도의 상위권 대부분을 차지하고 있는 것을 통해 반사도 자료가 AOD 추정에 많은 기여를 하는 것을 확인하였다. 서울과 울산 지역에 대한 시간 별 AOD의 공간 분포를 분석한 결과, 개발된 LGBM 모델은 시간의 흐름에 따라 AERONET AOD 값과 유사한 수준으로 AOD를 추정하고 있었다. 이를 통해 높은 시공간 해상도(i.e., 시간별, 250 m)에서의 AOD 산출이 가능함을 확인하였다. 또한, 산출 커버리지 비교에서 LGBM 모델의 평균 산출 빈도가 GOCI-II L2 AOD 산출물 대비 8.8%가량 증가한 것을 통해 기존 물리모델기반 AOD 산출 과정에서 발생하던 밝은 지표면에 대한 과도한 마스킹의 문제점을 개선시킨 것을 확인하였다.