선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 본 연구의 목적은 위성영상에서 대기와 지표의 산란 및 반사로부터 비롯되는 복사효과를 제거할 수 있는 대기보정 알고리듬을 구하는 것이다. 이를 위하여 Goody(1982)의 대기복사모형에 따른 LOWTRAN 7 모형으로부터 우리 나라 대기의 에어러솔에 의한 산란효과와 지표의 특성(land cover)에 따른 반사 값을 계산하고 이를 Tanre et al.
- 위성영상의 처리과정에 대기의 광 산란효과와 영상의 표적화소(target pixel) 주위의 지표반사 간섭 효과를 제거하기 위한 대기보정 알고 리듬이 우리나라지역의 기상조건과 Landsat TM 영상자료를 바탕으로 구하여졌다. 대기의 입자에 의한 산란 반사효과 등은 Goody (1990) 의 복사에너지 투과도에 근거를 둔 복사에너지 전달모형인 LOWTRAN7 으로 구하였다.
제안 방법
- 13개의 미량기체와 온도, 기압, 습도 등 기상 요소 및 H2O, O3 , CH4 , CO, N2O 등 온실기체에 대한 혼합비를 고도에 따라 1976년 미국의 표준 대기를 바탕으로 제공하고 1 0㎛에서의 수증기에 의한 연속흡수는 LOWTRAN 6(Kneizys. e t a l., 1983)를 수정하여 보완한 자료이다. 또 고도별 에어러솔은 네 개의 층으로 모형화하여 지표 접지층 (0~2km), 대류권 상부 (2~10km), 하부 성층권(10~30km) 그리고 상부 대기권( 3 0 ~ 1 0 0 k m )으로 구별하였다.
- Landsat TM 영상의 반사도는 위성 직하점의 관측시각이 7.5°범위에 있기 때문에 대기의 산란 복사량의 영향을 받는 광학 경로에 대한 방위각의 변화가 고려되지 않았고 위성의 위치에 대한 값으로 고정하여 사용하였다. 또 식(12)의 지표 반사복사량은 Lambertian 지표 특성 지수를 Baoxin et al.
- , 1983)를 수정하여 보완한 자료이다. 또 고도별 에어러솔은 네 개의 층으로 모형화하여 지표 접지층 (0~2km), 대류권 상부 (2~10km), 하부 성층권(10~30km) 그리고 상부 대기권( 3 0 ~ 1 0 0 k m )으로 구별하였다. 본 연구에서는 LOWTRAN 7에서와 같이 상대습도의 변화에 따른 에어러솔 특성 변화를 무시하였고 표준 상대습도(약 80%) 값을 사용하였다.
- 또 지상의 표적화소 주위의 화소들에 대한 반사간섭 효과는 위성에서 관측된 각 화소의 복사휘도에서 제거해 주는 Kaufman n의 방법을 택하였다. 본 알고리듬 개발에 적용된 대기의 에어러솔과 오존의 감쇄효과는 LOWTRAN 7의 중위도 여름 표준대기의 구성물질에 대한 대기 내 수직 분포를 이용하였다. 이들 값이 우리나라의 대기 조건과 다소 차이가 있지만 산란 및 반사효과에 대한 알고리듬 개발과 검증을 위한 방법으로 이용될 수 있음을 알 수 있다.
- 본 연구에 이용된 Landsat TM의 6개 파장구간의 각 체널에 대한 복사휘도의 반사도는 같은 대기조건하에서 각각 독립적으로 구하였다.
- 또 고도별 에어러솔은 네 개의 층으로 모형화하여 지표 접지층 (0~2km), 대류권 상부 (2~10km), 하부 성층권(10~30km) 그리고 상부 대기권( 3 0 ~ 1 0 0 k m )으로 구별하였다. 본 연구에서는 LOWTRAN 7에서와 같이 상대습도의 변화에 따른 에어러솔 특성 변화를 무시하였고 표준 상대습도(약 80%) 값을 사용하였다.
- 본 연구의 내용은 기본 복사에너지 전달 방정식에 대한 고찰을 제2절에서, 그리고 사용될 LOWTRAN 7 복사에너지 모형과 위성 관측의 실제 대기상태에 대한 검토를 3절에서 행하였다. 또 대기의 광학 깊이에 따른 파장별 투과도와 지표의 주위 화소의 반사효과에 대한 고찰이 제4절에서, 개발한 대기보정 알고리듬으로부터 구한 영상 보정 결과가 제5절에서 논의되었다.
- 위성의 파장별 분광 반사도에서 대기의 에어 러솔 산란효과를 구하기 위하여서는 위성영상에서 반사효과가 없는 흑체(dark) 배경(Kauf - man and Tanre, 1996)이어야 하므로 본 연구에서는 지표의 반사효과가 비교적 적은 수체( w a t e r s u r f a c e )를 지표 배경으로 택하였다. 또 TM 영상자료는 지형보정과 위치보정을 거쳐 분광반사도로 전환하였고 CO2 , O3 등 대기의 성분기체에 의한 흡수효과는 상수(常數) 값을 취하였다.
- 또 지표의 표적 화소(target pixel)의 반사도에 영향을 미치는 주위 배경화소는 Richter (1990)의 경험에 따라 7×7개를 택하였다. 지표 알베도는 각 TM 파장역에 따라 독립적으로 계산하여 영상의 반사 수준으로서 적용시켜 이용하였다.
대상 데이터
- LOWTRAN 7에서 구사한 대기모형들은 지상에서 2 5 k m까지의 구간을 1 k m간격으로, 25km에서 50km 구간에서는 5 k m간격으로 그 이상 70 km에서 100 km 까지의 기층으로 나누어 층별 대기 상태를 나타내도록 구별되어 있다. 그러나 본 연구에서는 고층대기 자료에 2 5 k m에서 3 0 k m까지의 측정치만 있으므로 여기서는 지상에서 25 km까지만 라디오존데 자료를 이용하고 그 이상에서 100 km 까지는 본 연구에서는 LOWTRAN 7의 모형대기를 이용하였다.
- 4과 같이 오산과 포항에서 관측된 오전 9시의 고층기상 자료를 이용하였다. 그러나 이들 관측 값은 Landsat의 한반도 촬영시간과약 1시간 30분의 시간차가 있어 고도에 따른 기압, 습도, 기온 등 오산의 대기수직 분포자료는00Z의 자료를 사용하였다. 고층기상관측에서 얻을 수 없는 30hPa 이상 고도의 대기상태는 M c - Clatchey(1972)의 대기 모형을 이용하였으나 대기의 광학효과는매우 작아 무시하였다.
- , 1990, 1997). 대기의 복사효과를 계산하기 위한 이 복사모형에 이용되는 에어러솔의 크기 및 농도와 공간적분포, 그리고 오존의 수직 구조는LOWTRAN 7이 제공하는 6가지 모형대기 가운데 중위도 여름대기의 표준 자료 (Fig. 3)를 이용하였고 위성관측일의 대기의 기온 및 습도의 수직구조는 Fig. 4과 같이 오산과 포항에서 관측된 오전 9시의 고층기상 자료를 이용하였다. 그러나 이들 관측 값은 Landsat의 한반도 촬영시간과약 1시간 30분의 시간차가 있어 고도에 따른 기압, 습도, 기온 등 오산의 대기수직 분포자료는00Z의 자료를 사용하였다.
- 본 연구의 영상지역은 1995년 5월 20일 우리 나라 서해 연안의 안산시와 그 주변으로서 영상의 중심좌표는 북위 37.28°와 동경 126.36°이고 연구지역은 50×50 km2 규모이다. 사용된 위성영상은 Landsat - 5호의 주제도( ThematicMapper; TM)로서 위성관측은 중심시각이 13시 33분 02초이고 태양고도 59 .
- 36°이고 연구지역은 50×50 km2 규모이다. 사용된 위성영상은 Landsat - 5호의 주제도( ThematicMapper; TM)로서 위성관측은 중심시각이 13시 33분 02초이고 태양고도 59 .9°와 태양방위각117.8°에서 행하여 졌다.
이론/모형
- 이를 위하여 Goody(1982)의 대기복사모형에 따른 LOWTRAN 7 모형으로부터 우리 나라 대기의 에어러솔에 의한 산란효과와 지표의 특성(land cover)에 따른 반사 값을 계산하고 이를 Tanre et al.(1987)의 경험적 방법으로 위성의 지표영상 처리 대기보정 과정에 적용하고자 한다.
- 위성영상의 처리과정에 대기의 광 산란효과와 영상의 표적화소(target pixel) 주위의 지표반사 간섭 효과를 제거하기 위한 대기보정 알고 리듬이 우리나라지역의 기상조건과 Landsat TM 영상자료를 바탕으로 구하여졌다. 대기의 입자에 의한 산란 반사효과 등은 Goody (1990) 의 복사에너지 투과도에 근거를 둔 복사에너지 전달모형인 LOWTRAN7 으로 구하였다. 또 지상의 표적화소 주위의 화소들에 대한 반사간섭 효과는 위성에서 관측된 각 화소의 복사휘도에서 제거해 주는 Kaufman n의 방법을 택하였다.
- 대기의 입자에 의한 산란 반사효과 등은 Goody (1990) 의 복사에너지 투과도에 근거를 둔 복사에너지 전달모형인 LOWTRAN7 으로 구하였다. 또 지상의 표적화소 주위의 화소들에 대한 반사간섭 효과는 위성에서 관측된 각 화소의 복사휘도에서 제거해 주는 Kaufman n의 방법을 택하였다. 본 알고리듬 개발에 적용된 대기의 에어러솔과 오존의 감쇄효과는 LOWTRAN 7의 중위도 여름 표준대기의 구성물질에 대한 대기 내 수직 분포를 이용하였다.
- 3으로 두고 식 ( 11 )의 함수 α1을 구하였다. 또 지표의 표적 화소(target pixel)의 반사도에 영향을 미치는 주위 배경화소는 Richter (1990)의 경험에 따라 7×7개를 택하였다. 지표 알베도는 각 TM 파장역에 따라 독립적으로 계산하여 영상의 반사 수준으로서 적용시켜 이용하였다.
- 본 연구의 목적은 위성영상에서 대기와 지표의 산란 및 반사로부터 비롯되는 복사효과를 제거할 수 있는 대기보정 알고리듬을 구하는 것이다. 이를 위하여 Goody(1982)의 대기복사모형에 따른 LOWTRAN 7 모형으로부터 우리 나라 대기의 에어러솔에 의한 산란효과와 지표의 특성(land cover)에 따른 반사 값을 계산하고 이를 Tanre et al.(1987)의 경험적 방법으로 위성의 지표영상 처리 대기보정 과정에 적용하고자 한다.
- 지표에서 반사되는 복사가 대기를 통과하여 위성에 도달되는 복사에너지 전달 과정은 Goody (1990)의 복사에너지 대기투과 모형을 근거로한 LOWTRAN 7 (Kneizys, F. X. et al. 1988) 대기 복사에너지전달모형으로부터 구하였다(Berk et al., 1989; Tanre et al., 1990, 1997). 대기의 복사효과를 계산하기 위한 이 복사모형에 이용되는 에어러솔의 크기 및 농도와 공간적분포, 그리고 오존의 수직 구조는LOWTRAN 7이 제공하는 6가지 모형대기 가운데 중위도 여름대기의 표준 자료 (Fig.
성능/효과
- 개발된 알고리듬의 결과로서 지표의 식생에 대하여 가장 반사율이 높은 LANDSAT TM 0.5 - 0.6 ㎛ 파장영역의 관측 결과로서 향상된 (enhance) 영상을 도출 하였고 각 화소로부터 오성남한국기상학회 대기 지표 경계를 분류할 수 있었다. 그러나 대기보정 함수 계산에서 대기의 광학깊이를 이용한 Kaufman (1988)의 방법과 본 연구에서 이용한 배경화소의 지표반사도 만을 이용한 두 기법에 대하여 정량적으로 비교되지 않아 이에 대한 검증이 필요하다.
- 또 지표의 토지이용에 따라 Table 4와 같이 무감독 분류를 통하여 구한 수풀지역, 논, 수체, 도시, 갯벌의 TM band 4의 영상에 대한 반사 도와 본 연구의 보정 알고리듬을 이용한 q에 대해서도 같은 결과를 나타내어 영상분류의 향상된 기법으로 분류 오차를 크게 줄일 수 있다.
- 이들의 결과에서 파장별 대기 상부의 일사량은 같은 임의의 태양 천정각에서 시정에 관계없이 일정하므로 대기가 혼탁할 수록 되 반사되는 양이 증가함으로 위성에 도달하는 대기의 광학경로 복사량이 증가함을 알 수 있다. 또 태양의 천정각이 크질 수록 μ의 값이 작아지 므로 선형함수의 절편 값인 αΟ의 값이 증가함을 알 수 있다. 이에 대하여 기울기인 α1은 지표반사도 Eg와 대기 투과도의 함수이므로 대기의 청명도가 높아 시정이 좋고 지표반사도가 클수록 α1의 값도 증가함을 알 수 있다.
- 이들 조건에 대한 식( 9 )의 대기보정 계수 αΟ와α1는 Table 4와 같이 지표의 반사 특성에 따라 구하였다. 이들의 결과에서 파장별 대기 상부의 일사량은 같은 임의의 태양 천정각에서 시정에 관계없이 일정하므로 대기가 혼탁할 수록 되 반사되는 양이 증가함으로 위성에 도달하는 대기의 광학경로 복사량이 증가함을 알 수 있다. 또 태양의 천정각이 크질 수록 μ의 값이 작아지 므로 선형함수의 절편 값인 αΟ의 값이 증가함을 알 수 있다.
- 7에서 뚜렷이 알 수 있다. 지표의 식생에 대하여 반사율이 가장 높은 T M의 4번째 파장역(0.5 - 0.6 ㎛)의 결과로서 본 연구의 알고리듬을 적용한 연구지역의 향상된(enhance) 영상을 볼 수 있고 영상의 각 화소로부터 분명하게 지표분포를 분류할 수 있다. 또 이들 각 파장역의 반사도로부터 합성한 RGB 영상에서도 반사도가 뚜렷이 증가되었고 지표의 특성에 대한 경계를 구분할 수 있다.
후속연구
- 6 ㎛ 파장영역의 관측 결과로서 향상된 (enhance) 영상을 도출 하였고 각 화소로부터 오성남한국기상학회 대기 지표 경계를 분류할 수 있었다. 그러나 대기보정 함수 계산에서 대기의 광학깊이를 이용한 Kaufman (1988)의 방법과 본 연구에서 이용한 배경화소의 지표반사도 만을 이용한 두 기법에 대하여 정량적으로 비교되지 않아 이에 대한 검증이 필요하다.
- 본 알고리듬 개발에 적용된 대기의 에어러솔과 오존의 감쇄효과는 LOWTRAN 7의 중위도 여름 표준대기의 구성물질에 대한 대기 내 수직 분포를 이용하였다. 이들 값이 우리나라의 대기 조건과 다소 차이가 있지만 산란 및 반사효과에 대한 알고리듬 개발과 검증을 위한 방법으로 이용될 수 있음을 알 수 있다. 따라서 우리나라의 실제 대기에 대한 광학깊이( optical thickness), 산란입자모형 함수(scattering phase function) 등 대기조성의 광 감쇄에 대한 대기보정 알고리듬 개발이 보완적으로 수행되어야 하겠다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.