• 제목/요약/키워드: aerosol remote sensing

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GOCI와 AHI 자료를 활용한 에어로졸 광학두께 합성장 산출 연구 (Fusion of Aerosol Optical Depth from the GOCI and the AHI Observations)

  • 강형우;최원이;박정현;김세린;이한림
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권5_1호
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    • pp.861-870
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    • 2021
  • 본 연구에서는 COMS (Communication, Oceanography and Meteorology Satellite) 위성의 GOCI(Geostationary Ocean Color Imager) 센서와 Himawari-8 위성의 AHI (Advanced Himawari Imager) 센서에서 산출되는 에어로졸 광학두께 (Aerosol Optical Depth; AOD)를 활용하여 단일화된 AOD 합성장을 생산하였다. 위성 간의 공간해상도와 위치좌표계가 다르기 때문에 이를 맞춰주는 전처리 작업을 선행하였다. 이후 지상관측 기반인 AERONET (AErosol RObotic NETwork)의 레벨 1.5 AOD 자료를 사용하여 각 위성과 AERONET과의 상관관계 분석 및 추세를 보간하여 기존 위성 AOD 보다 정확한 위성 AOD 자료를 생산하였다. 이후 합성과정을 진행하며 최종적으로 시공간적으로 더 완벽하고 정확한 AOD 합성장을 생산하였다. 생산된 AOD 합성장의 제곱근 평균 오차(Root Mean Square Error; RMSE)는 0.13, 평균 편향(mean bias)는 0.05로, 기존의 GOCI AOD (RMSE: 0.15, Mean bias: 0.11)와 AHI AOD (RMSE: 0.15, Mean bias: 0.05) 보다 나은 성능을 보였다. 또한 합성된 AOD는 단일위성에서 구름으로 인하여 관측되지 못한 지역에서 시공간적으로 보다 완벽하게 생산되었음을 확인하였다.

GEMS 영상과 기계학습을 이용한 산불 연기 탐지 (Detection of Wildfire Smoke Plumes Using GEMS Images and Machine Learning)

  • 정예민;김서연;김승연;유정아;이동원;이양원
    • 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.

화산재입자의 고유 광학특성이 원격탐사 복사량에 미치는 민감도 분석 (Sensitivity Analysis of Volcanic Ash Inherent Optical Properties to the Remote Sensed Radiation)

  • 이권호;장은숙
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제30권1호
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    • pp.47-59
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    • 2014
  • 화산재입자의 굴절률과 산란 같은 고유 광학 특성으로 결정되는 분광학적 신호는 원격탐사 센서를 통하여 측정될 수 있지만, 화산 폭발 이후 생성된 화산재입자의 성분에 대한 굴절률에 관한 정보는 매우 제한적이었다. 따라서, 화산재입자의 원격탐사의 강건성을 개선하기 위하여 화산재입자와 복사전달 과정의 상호작용에 대한 정확한 이해가 필요하다. 본 연구에서는 화산재 주요 성분으로 알려진 화산성 안산암과 부석에 대한 입자 소산계수, 산란 위상함수, 비대칭 계수, 단산란 알베도 값을 정량화 하였다. 이러한 화산재입자의 고유 광학 특성값은 복사전달모델의 입력자료로 이용하여 다양한 에어러솔 광학두께(${\tau}$) 및 기하조건에서 원격탐사 센서(인공위성과 지상관측용)가 측정하는 이론적인 복사량과 화산재입자 특성의 관계를 분석하였다. 복사전달모델 분석결과, 대기권 최상층부에서 ${\tau}$ 에 대한 복사량의 변화율의 평균값은 안산암의 경우 부석보다 6배 정도 크게 나타났다. 지표에서 이러한 변화율은 ${\tau}$ <1인 경우 양의 상관관계를 보이지만, ${\tau}$ >1인 경우에는 음의 상관관계를 보였다. 그러나, 적외선 영역인 11 ${\mu}m$ 에서는 차이가 매우 적게 나타났으며, 여기서 발생하는 복사량의 오차범위는 광학두께가 증가할수록 커지는 양상을 보이며, 다항 회귀함수로 표현될 수 있다. 이러한 결과는 원격 탐사 관측자료를 이용한 화산재 관측에 있어서 화산재의 정량적 분석에 도움이 될 것이다.

RETRIEVING AEROSOL AMOUNT FROM GEOSTATIONARY SATELLITE

  • Yoon, Jong-Min;Kim, Jhoon
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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    • 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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    • pp.232-235
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    • 2006
  • Using 30 days of hourly visible channel data and DIScrete Ordinate Radiative Transfer (DISORT) model (6S), Aerosol optical depth (AOD) at $0.55{\mu}m$ was retrieved over the East Asia. In contrast with the AOD retrieval using low-earth-orbit satellites such as MODIS (Moderate-Res olution Spectroradiometer) or MISR (Multiangle Imaging SpectroRadiometer), this algorithm with geostationary satellite can improve the monitoring of AOD without the limitation of temporal resolution. Due to the limited number of channels in the conventional meteorological imager onboard the geostationary satellite, an AOD retrieval algorithm utilizing a single visible channel has been introduced. This single channel algorithm has larger retrieval error of AOD than other multiple-channel algorithm due to errors in surface reflectance and atmospheric property. In this study, the effects of manifold atmospheric and surface properties on the retrieval of AOD from the geostationary satellite, are investigated and compared with the AODs from AERONET and MODIS. To improve the accuracy of retrieved AOD, efforts were put together to minimize uncertainties through extensive sensitivity tests. This algorithm can be utilized to retrieve aerosol information from previous geostationary satellite for long-term climate studies.

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대기복사모형을 이용한 위성영상의 대기보정에 관한 연구 (A Study on Atmospheric Correction in Satellite Imagery Using an Atmospheric Radiation Model)

  • 오성남
    • 대기
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    • 제14권2호
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    • pp.11-22
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    • 2004
  • A technique on atmospheric correction algorithm to the multi-band reflectance of Landsat TM imagery has been developed using an atmospheric radiation transfer model for eliminating the atmospheric and surface diffusion effects. Despite the fact that the technique of satellite image processing has been continually developed, there is still a difference between the radiance value registered by satellite borne detector and the true value registered at the ground surface. Such difference is caused by atmospheric attenuations of radiance energy transfer process which is mostly associated with the presence of aerosol particles in atmospheric suspension and surface irradiance characteristics. The atmospheric reflectance depend on atmospheric optical depth and aerosol concentration, and closely related to geographical and environmental surface characteristics. Therefore, when the effects of surface diffuse and aerosol reflectance are eliminated from the satellite image, it is actually corrected from atmospheric optical conditions. The objective of this study is to develop an algorithm for making atmospheric correction in satellite image. The study is processed with the correction function which is developed for eliminating the effects of atmospheric path scattering and surface adjacent pixel spectral reflectance within an atmospheric radiation model. The diffused radiance of adjacent pixel in the image obtained from accounting the average reflectance in the $7{\times}7$ neighbourhood pixels and using the land cover classification. The atmospheric correction functions are provided by a radiation transfer model of LOWTRAN 7 based on the actual atmospheric soundings over the Korean atmospheric complexity. The model produce the upward radiances of satellite spectral image for a given surface reflectance and aerosol optical thickness.

한반도 에어로졸 라이다 네트워크(KALION)의 에어로졸 유형 구분 및 질량 농도 산출 알고리즘 (The KALION Automated Aerosol Type Classification and Mass Concentration Calculation Algorithm)

  • 여희동;김상우;이철규;김덕현;김병곤;김세원;남형구;노영민;박수진;박찬봉;서광석;최진영;이명인;이은혜
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제32권2호
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    • pp.119-131
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    • 2016
  • 한반도 에어로졸 라이다 관측 네트워크(Korea Aerosol Lidar Observation Network; KALION)의 라이다 관측자료 처리 및 실시간 표출을 위한 표준 알고리즘을 개발하였다. KALION 표준 알고리즘은 라이다 관측으로부터 얻어진 후방산란강도와 편광소멸도 자료를 이용하여 (1) 에어로졸과 구름 구분, (2) 에어로졸 유형 구분, (3) 에어로졸 소산계수 그리고 (4) 에어로졸 질량농도를 산출하는 단계로 구성이 되어 있다. 에어로졸의 유형은 후방산란강도와 편광소멸도 자료에 근거하여, (대륙 기원) 청정기단 에어로졸(clean continental aerosol), 황사(dust aerosol) 그리고 오염 입자(polluted continental/urban pollution aerosol)로 구별된다. 에어로졸 소산계수에 필요한 라이다 상수는 약 9년간의 라이다와 스카이 라디오미터 자료로부터 도출된 63.31 sr을, 에어로졸 질량소산효율은 약 9년간의 라이다와 기상청 Particulate Matter($PM_{10}$) 질량농도 자료를 이용하여 도출된 $3.36m^2\;g^{-1}$ (황사는 $1.39m^2\;g^{-1}$)을 적용한다. 2015년 3월 28일부터 30일까지 라이다 관측 사례(서울 관악)에서 KALION 표준 알고리즘을 통해 산출된 에어로졸 유형 구분, 특히 황사 판별 결과는 기상청의 황사 보고와 잘 일치하였으며, 2006년 6월부터 약 9년 동안의 라이다 관측자료로부터 산출된 에어로졸 질량농도 역시 지상 $PM_{10}$ 농도와 약 $3{\mu}g\;m^{-3}$ 내에서 잘 일치하였다. 향후 에어로졸의 유형에 따른 서로 다른 라이다 상수 및 에어로졸 질량소산효율 적용 알고리즘, 빙정 구름(ice cloud)과 물방울 구름(water droplet cloud) 구분 알고리즘, 그리고 운저 고도와 혼합고 판별 알고리즘을 개발할 계획에 있다.

지상원격관측(AERONET)을 통한 한반도 주변 에어로솔 광학특성 분석 (An Analysis of Aerosol Optical Properties around Korea using AERONET)

  • 김병곤;김유준;은승희
    • 한국대기환경학회지
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    • 제24권6호
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    • pp.629-640
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    • 2008
  • This study investigates long-term trends and characteristics of aerosol optical depth ($\tau_a$) and Angstrom exponent (${\AA}$) around Korea in order to understand aerosol effects on the regional climate change. The analysis period is mainly from 1999 to 2006, and the analysis sites are Anmyun and Gosan, the background monitoring sites in Korea, and two other sites of Xianghe in China and Shirahama in Japan. The annual variations of $\tau_a$ at Anmyun and Gosan have slightly systematic increasing and decreasing trends, respectively. $\tau_a$ at Anmyun shows more substantial variation, probably because of it's being closer and vulnerable to anthropogenic influence from China and/or domestic sources than Gosan. Both values at Gosan and Anmyun are approximately 1.5 times greater than those at Shirahama. The monthly variation of $\tau_a$ exhibits the highest values at late Spring and the lowest at late-Summer, which are thought to be associated with the accumulation of fine aerosol formed through the photochemical reaction before the Jangma period and the scavenging effect after the Jangma period, respectively. Meanwhile, the episode-average $\tau_a$ for the Yellow dust period increases 2 times greater than that for the non-Yellow dust period. A significant decrease in ${\AA}$ for the Yellow dust period is attributable to an increase in the loading of especially the coarse particles. Also we found no weekly periodicity of $\tau_a$'s, but distinct weekly cycle of $PM_{10}$ concentrations, such as an increase on weekdays and a decrease on weekends at Anmyun and Gosan. We expect these findings would help to initiate a study on aerosol-cloud interactions through the combination of surface aerosol and satellite remote sensing (MODIS, Calipso and CloudSat) in East Asia.

MODIS와 TOMS자료를 이용한 2001년 동북아시아 지역의 대기 에어로졸 모니터링 (Atmospheric Aerosol Monitoring Over Northeast Asia During 2001 from MODIS and TOMS data)

  • 이권호;홍천상;김영준
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제20권2호
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    • pp.77-89
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    • 2004
  • 동북아시아 지역의 에어로졸 광학두께의 시공간적 변화는 기후변화에 큰 역할을 하는 대기중의 에어로졸의 연구에 있어 매우 중요하다. 본 연구에서는 MODIS를 이용한 에어로졸 광학두께 자료와 TOMS 에어로졸 인덱스 자료를 수집하여 2001년 한해동안의 에어로졸의 물리학적 광학적 특성을 살펴보았다. 일별 에어로졸 관측 자료를 분석한 결과 에어로졸의 계절별 변화양상은 봄에 높고 겨울에 낮음을 뚜렷이 나타내고 있었다. 한편, 지역별 특징은 2001년에 MODIS에 의해 관측된 에어로졸 광학 두께의 연평균 값은 베이징이 가장 높은 0.65$\pm$0.37이고 고산이 가장 낮은 0.31$\pm$0.19로 나타났으며 서울과 광주가 각각 0.54$\pm$0.26과 0.38$\pm$0.19로 관측되었다. 이러한 연중 에어로졸 분석결과를 바탕으로 2001년 봄철 ACE-Asia 집중 관측 기간 중에 MODIS 와 TOMS 관측 자료를 이용한 한반도 인근지역의 에어로졸 특성을 조사하였다. 봄철에 높은 값을 보이는 에어로졸 광학두께(>0.7)와 에어로졸 인덱스 값(>0.5), 그리고 낮은 값을 나타내는 ${\AA}$ngstrom 지수 (<0.5)는 모두 봄철 황사현상에 의한 것이다. 그러나 때때로 황사와 같이 큰 입자가 아닌 다른 오염원에 의한 에어로졸로 인한 영향도 발견되고 있어 중국에서 발생한 오염된 에어로졸이 한반도로 이동하는 것이 원인으로 사료된다. 위성영상에서 나타난 에어로졸의 공간적 분포양상이 이를 입증하고 있다. 따라서 동북아시아 지역의 에어로졸 특성을 나타내는데 위성자료의 활용도는 매우 효과적이다. 않았다. 2) 체내에 축적된 질소율(외관상의 생물가)은 상ㆍ하번초형 혼과초지가 54.5%으로 상번초형 혼파초지의 53.7%보다 높았으나 유의적인 차이는 인정되지 않았다. 3) 외관상 대사에너지의 축적률은 상ㆍ하번 초형 혼파초지가 59.4%으로 상번초형 혼파초지의 58.2%보다 약간 높은 편이었으나 유의적인 차이는 인정되지 않았다. 따라서, 산양에 의한 목초의 이용성은 두 혼파 초지간에 큰 차이가 없는 것으로 나타나, 혼파초지내 turf type 초류도 사초자원으로써 이용가치가 있다고 하겠다.ue 및 orchardgrass 등의 식생비율이 높았으며, redtop, red fescue와 같은 하번초 초종의 식생도 비교적 고르게 유지되었다. 따라서, 상번초형 혼파초지에 비하여 상ㆍ하번초형 혼파초지는 목초의 건물수량과 품질에는 큰 영향을 미치지 못하였으나, 건물소화율 및 가소화건물수량이 높았고(p < 0.05), 연중 고르게 식생을 유지할 수 있었던 것으로 보아 생장습성이 다른 초종을 다양하게 혼파 이용하는 것도 좋을 것으로 사료된다.4.3 : 73.3으로 단백질과 지방이 약간 부족하다고 볼 수 있다. 4) 법무부 급식관리위원회의 수용자 급식기준과 각 형무소의 보통활동 수형자를 위해 공급하는 영양량을 종합적으로 비교해보면 총열량 공급량은 조선 경성형무소(Kim CH 2003)에서는 3966.5 ㎉로 급식기준열량의 159.9%로 공급량이 높았으며, 대만 신죽 형무소에서는 소년 수형자임에도 89.6%만을 공급하고 있었다. 프랑스와 독일은 각각 110.9%, 107.1%로 급식기준을 조금 넘는 적정열량에서 가까운 양을 공급하였다고 할 수 있다. 일제하의 조선, 세계공황 이후 식량이 극도로 부족한 상황에서 대만,

태양광도계 자료를 이용한 한반도 내 Himawari-8 관측 AOD 특성 분석 (Analysis of AOD Characteristics Retrieved from Himawari-8 Using Sun Photometer in South Korea)

  • 이기택;유선우;이태영;서명석
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제36권3호
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    • pp.425-439
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    • 2020
  • 최근 성능이 크게 개선된 정지궤도 기상위성 Himawari-8, GK2A등이 운용됨에 따라 시공간적으로 보다 고해상도 AOD(Aerosol Optical Depth) 자료의 사용이 가능해졌다. 본 연구에서는 최근 4년간 한반도내 AERONET(Aerosol Robotic Network) 참여 5개 지점(서울대학교, 연세대학교, 한국외국어대학교, 광주과학기술원(GIST), 안면도 기후변화감시센터)의 에어로졸 관측 자료를 이용하여 Himawari-8/AHI(Advanced Himawari Imager) 에어로졸 산출물의 특징과 두 AOD 자료 간에 차이가 발생하는 원인에 대해 분석하였다. 분석결과 위성과 지상관측 AOD는 하늘이 맑을 경우(운량 < 3)에는 지리적 위치에 관계없이 매우 유사하게 나타났다. 하지만 운량이 증가할 경우 위성 관측과 지상관측 AOD의 차이는 지리적 위치에 관계없이 현저하게 증가하였다(편의: 0.05(맑음) → 0.21(전체), 상관계수: 0.74 → 0.64, RMSE: 0.21 → 0.51). 5개 지점 모두에서 운량이 많거나 상대습도가 높을 때 위성이 지상관측에 비해 AOD를 크게 과대 추정하는 것으로 보아 두 AOD 자료 간의 차이는 주로 운량과 상대습도와 관련이 깊은 것으로 판단된다. 하지만 풍속, 가강수량, 구름 하부 높이, 그리고 옹스트롬 지수(Angstrom Exponent)는 두 AOD 자료 간의 차이에 영향을 미치지 않는 것으로 보인다. 본 연구의 결과는 운량이 많을 경우 위성 관측 AOD 자료 사용시 주의가 필요함을 제시한다.