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문제 정의
- 본 연구에서 COMS의 공간적인 분포를 확인하며, COMS 지표면온도와 Terra/Aqua 두 위성의 MODIS LST(MOD11A1)의 비교를 통해 상관성을 분석하여 천리안 위성의 실질적인 적용가능성에 대해서 알아보려고 한다.
- 본 연구에서는 COMS 지표면 온도로부터 한반도의 공간적 분포도를 작성하였으며, COMS의 적용성을 판별하기 위해 세계적으로 많은 연구가 이뤄진 MODIS 센서를 탑재한 위성과의 비교·검증을 실시하였다.
- 본 연구에서는 COMS의 시간대 별 MODIS (Aqua/Terra)자료간의 비교 및 관측 자료와의 일평균 온도에 대해 검증하였다. 일일관측횟수가 2회인 MODIS(Aqua/Terra)의 정확한 관측시간을 확인하기 위하여 국가기상 위성센터(National Meteorological Satellite center)의 자료를 참조하였다(Table 3).
- 앞에서 Aqua/Terra 위성과 COMS에 대한 상호 비교를 통해 COMS의 실효성을 확인하고자 하였다. 그러나 각각의 인공위성간의 비교는 관측하는 센서의 차이, 천청각의 차이, 구름, 알고리즘의 차이 등에 따라서 측정되는 값의 차이가 생겨 불확실성에 대한 오차를 크게 만들게된다.
제안 방법
- Fig. 2에서와 같이 Terra/Aqua에서 관측된 시간과 동일한 시간대에 관측이 어려운 부분에 대해서는 가장 근사한 시간의 COMS 자료를 이용하여 지표면 온도를 비교하였다. 또한 Fig.
- MOD11A1 LST는 COMS와 동일한 방법인 분리대기창으로 산출된 온도로 MODIS band의 31번(10.8 μm)과 32번(12.0 μm)을 사용하여 산출되며(Momeni and Saradjian, 2007), 각 band의 공간해상도는 1 × 1 km, map projection은 Sinusoidal Projection (SIN)으로 되어있어 이를 연구목적에 맞도록 TM좌표로 변환하였다.
- COMS 지표면 온도간의 검증을 위한 실측자료로 기상청에서 운용 중인 기상대에서 제공하는 3시, 9시, 15 시, 21시에 대한 평균 자료를 이용하였다. 두 자료 간의 비교가 가능하도록 15분 간격의 LST자료를 각 격자별로 일평균(총 96회 관측)하였다(기상연구소, 2007; 염종민 등, 2008; 장현성 등, 2011).
- 두 밴드의 방출률을 구하기 위해서는 NDVI의 실시간 산정이 필요하나 COMS에서는 직접적으로 산출할 수가 없다. 따라서 이를 다른 위성을 통해 산정하여, 각 밴드별 화소의 식생비율(Fraction of Vegetation, FVC)을 구하고, International Global Biosphere Programme (IGBP)에 의한 17개의 지면 피복토양과 식생의 최대 방출률 값을 산정한다. 이를 Vegetation Cover Method (VCM)으로 각 채널별 방출률을 산출하여 지표면 온도(LST, Land Surface Temperature)를 구한다(기상연구소, 2007: 강전호와 서명석, 2008: Hong et al.
- 또한 COMS 영상과 MODIS 영상은 공간해상도가 서로 다르므로 Geo-referencing 방법을 이용하여 연구에 적합하게 한반도영역을 subset하였고, 650 × 650 격자크기의 공간해상도 1 × 1 km로 Downscaling 하였다(Liu and Pu, 2008; 최진우 등, 2008; 이순환 등, 2009; 서찬양과 최민하, 2011).
- 먼저 MODIS (Aqua/Terra)의 지표면 온도와 COMS의 비교분석을 위한 650 × 650 격자크기의 TM 좌표로의 변환 및 시간대 불일치를 해결하기 위한 가까운 시간대의 자료와의 비교를 실시하였다.
- 연구 기간의 MODIS night time 지표면 온도의 수득률이 적어 Day time만을 사용하여 비교·검증하였다.
- 위의 본문에서 언급했듯이 기상청에서는 각 관측소에 지표면 온도의 평균값(3시, 9시, 15시, 21시의 평균)을 제공한다. 이 일평균 데이터와의 비교를 위하여 COMS 지표면 온도를 일평균 데이터로 변환하였다(Fig. 4(a)).
- Table 3에서와 같이 Aqua와 Terra의 한반도를 대상으로 한 관측은 각각 거의 동일한 시간을 기준으로 이루어진다. 하지만 관측방법이 다른 위성간의 관측시간의 일치성에 다소 문제가 있으나, 15분마다 관측되는 COMS와 근접한 시간대를 결정하여 비교를 하였다(Fig. 2). 연구 기간의 MODIS night time 지표면 온도의 수득률이 적어 Day time만을 사용하여 비교·검증하였다.
대상 데이터
- 연구 기간의 MODIS night time 지표면 온도의 수득률이 적어 Day time만을 사용하여 비교·검증하였다. COMS 지표면 온도간의 검증을 위한 실측자료로 기상청에서 운용 중인 기상대에서 제공하는 3시, 9시, 15 시, 21시에 대한 평균 자료를 이용하였다. 두 자료 간의 비교가 가능하도록 15분 간격의 LST자료를 각 격자별로 일평균(총 96회 관측)하였다(기상연구소, 2007; 염종민 등, 2008; 장현성 등, 2011).
- COMS의 지표면 온도 검증을 위해 2012년 1월 2일 자료를 사용하였다. 사용된 검증 방법으로는 관측값과 모델값을 비교하여 어느 정도의 오차를 가지고 있는지를 나타내는 Bias(mean error), RMSE(Root Mean Square Error), MAE(Mean Absolute Error), MAPE(Mean Absolute Percentage Error), IOA(Index Of Agreement)를 이용하였다.
- 2에서 보듯이 기존의 MODIS(Aqua/Terra)는 구름 및 태양, 전파장애 등의 간섭으로 인하여 결측되는 지역이 발생하지만, 15분마다 관측하는 정지위성인 COMS는 상대적으로 많은 지점에서 안정적으로 지표면 온도를 관측하는 것으로 보아 궤도 위성과 비교하였을 때, 궤도위성보다 기상학적 요소의 시간적 변동성을 파악하기에 효과적이라고 생각된다. 본 연구에서 기간은 MODIS (Aqua/Terra)와 비교가 가능한 2012년 1월 1일에서 1월 3일을 선택하였다. 하지만 1월 1일과 3일은 MODIS의 수득률이 적어 최종적으로 1월 2일 자료를 검증에 사용하였다.
- 본 연구에서는 COMS 위성으로부터 북반구 확장자료(1934 × 1544), 공간해상도 4 × 4 km로 산출되는 기상·지상학적 요소(Level 2)인 지표면온도(LST)자료를 사용하였다(Fig. 1).
- 본 연구에서는 COMS의 시간대 별 MODIS (Aqua/Terra)자료간의 비교 및 관측 자료와의 일평균 온도에 대해 검증하였다. 일일관측횟수가 2회인 MODIS(Aqua/Terra)의 정확한 관측시간을 확인하기 위하여 국가기상 위성센터(National Meteorological Satellite center)의 자료를 참조하였다(Table 3). Table 3에서와 같이 Aqua와 Terra의 한반도를 대상으로 한 관측은 각각 거의 동일한 시간을 기준으로 이루어진다.
- 본 연구에서 기간은 MODIS (Aqua/Terra)와 비교가 가능한 2012년 1월 1일에서 1월 3일을 선택하였다. 하지만 1월 1일과 3일은 MODIS의 수득률이 적어 최종적으로 1월 2일 자료를 검증에 사용하였다.
데이터처리
- 다음으로 일평균으로 나타나는 관측치 값을 비교하기 위해 동일한 좌표의 COMS 데이터를 추출하였으며, 15분 단위로 제공되는 데이터를 일평균으로 사용하여 COMS의 적용가능성을 비교·검증하였다.
- 528의 값으로 나타났다. 이 자료에 대하여 통계분석을 사용해 자료간의 적합성 판별을 실시하였다. Table 4에서보듯이 평균적인 편향성을 나타내는 편의(Bias)가 case 1(Aqua vs.
이론/모형
- COMS의 지표면 온도 검증을 위해 2012년 1월 2일 자료를 사용하였다. 사용된 검증 방법으로는 관측값과 모델값을 비교하여 어느 정도의 오차를 가지고 있는지를 나타내는 Bias(mean error), RMSE(Root Mean Square Error), MAE(Mean Absolute Error), MAPE(Mean Absolute Percentage Error), IOA(Index Of Agreement)를 이용하였다.
- 인공위성 자료는 지구의 곡률, 위성의 자세, 좌표투영법의 차이 등으로 인하여 기하학적인 휘어짐(왜곡)이 이루어진다. 이러한 왜곡이 발생하는 원 영상을 Fig. 2와 같이 절대적 위치(실제의 이미지)의 자료와 가장 근사하게(재배열) 나타내는 내삽법(neighbor)을 사용하였다. 또한 COMS 영상과 MODIS 영상은 공간해상도가 서로 다르므로 Geo-referencing 방법을 이용하여 연구에 적합하게 한반도영역을 subset하였고, 650 × 650 격자크기의 공간해상도 1 × 1 km로 Downscaling 하였다(Liu and Pu, 2008; 최진우 등, 2008; 이순환 등, 2009; 서찬양과 최민하, 2011).
- 따라서 이를 다른 위성을 통해 산정하여, 각 밴드별 화소의 식생비율(Fraction of Vegetation, FVC)을 구하고, International Global Biosphere Programme (IGBP)에 의한 17개의 지면 피복토양과 식생의 최대 방출률 값을 산정한다. 이를 Vegetation Cover Method (VCM)으로 각 채널별 방출률을 산출하여 지표면 온도(LST, Land Surface Temperature)를 구한다(기상연구소, 2007: 강전호와 서명석, 2008: Hong et al., 2009).
- 최근 MODIS를 활용하여 전 세계적으로 많은 연구가 진행되고 있다. 특히 MODIS는 불규칙성이 많은 수문기상학적인 인자를 측정하기 위한 노력으로 많은 Product를 제공하고 있으며 그 중 본 연구에서 적합한 지표면온도를 산출하기 위해 MOD11A1(Land Surface Product)를 이용하였다. MOD11A1 자료는 방출률(emissivity), 천청각(zenith angle), 지표면 온도 등의 정보를 포함하고 있다.
성능/효과
- COMS 일평균 지표면온도는 총 74 지점에서의 지표면온도보다 평균적으로 -1.64 C° 정도 적게 산출되는 것을 확인하였다.
- 73으로 높게 산정되어 Terra가 Aqua보다 COMS와 연관성이 있다고 판단된다. COMS의 표본 오차를 평가하기 위한 RMSE, MAE는 case 1은 8.39 K, 7.85 K, case 2에서는 4.68 K, 3.31 K로 case 2가 더 적은 오차를 가지는 것을 확인할 수 있다. MAPE는 case 1보다는 case2가 더 적은 오차(%)를 산출하였으며, IOA도 또한 case 2가 더 좋은 결과를 나타내었다.
- 31 K로 case 2가 더 적은 오차를 가지는 것을 확인할 수 있다. MAPE는 case 1보다는 case2가 더 적은 오차(%)를 산출하였으며, IOA도 또한 case 2가 더 좋은 결과를 나타내었다. Aqua의 경우 정확한 시간대의 COMS자료와 비교할 수 없었기 때문에 상대적으로 시간에 대한 변동성인 큰 지표면 온도의 연관성이 적어 전체적인 상관계수가 작게 나타났다고 추정된다.
- Table 5에서 보듯이 지표면 온도가 관측되는 기상대 약 98개소 중 74개소가 COMS 지표면 자료와 비교·검증이 가능하였다(Fig.
- 또한 결측치가 생기는 부분을 제외하고는 세 위성의 관측한 부분이 전체적으로 동일한 경향(지표면 온도 분포)을 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 결과적으로 COMS가 실제 관측값과 많은 편차를 보이지 않으며 유사한 경향을 나타내는 것으로 보아 COMS의 유용성이 높은 것으로 판단된다. 비록 겨울철의지표면 온도자료를 사용하여 COMS의 정확성 및 이용가능성을 판별하기에는 다소 한계가 있으나, 하루에 96회 관측을 통해 자료의 획득의 용이성과 반복성의 장점을 지니며 한반도뿐만 아닌 아시아 영역에서 기상학적 요소의 시공간적인 변화를 판별할 수 있기 때문에 심도 있는 연구가 진행될 수 있을 것으로 생각된다.
- 관측값과 COMS의 연관성을 나타내는 상관계수가 0.65로 두 데이터가 연관성을 가지고 있었으며, 표본오차를 나타내는 RMSE, MAE는 3.07 C°, 2.45 C°의 오차를 나타내고 있다.
- 앞서 언급한 것처럼, COMS와 Aqua/Terra의 비교에서는 Terra가 좋은 결과를 나타내었으나, Aqua 위성의 동일한 시간을 비교하기가 어려워 상관성이 적었던 것으로 판단된다. 또한 결측치가 생기는 부분을 제외하고는 세 위성의 관측한 부분이 전체적으로 동일한 경향(지표면 온도 분포)을 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 결과적으로 COMS가 실제 관측값과 많은 편차를 보이지 않으며 유사한 경향을 나타내는 것으로 보아 COMS의 유용성이 높은 것으로 판단된다.
- 본 연구의 결과, COMS 지표면온도는 실측치와 비교하였을 때, 약간 과소산정되는 경향이 보였다. 이는 일조량, 바람, 지형, 식생에 의한 변화량이 큰 지표면 온도를 4 km 해상도의 자료와 지점자료의 비교 과정에서 발생한 것으로 판단되며, 따라서 지점에 대한 지표면 온도와 공간적으로 평균된 지표면 온도와의 차이가 크지 않는 것으로 보아 COM의 활용성이 있을 것으로 생각된다.
- 4(b)). 이 지점들은 한 지역에 편중된 것이 아니므로 한반도 전체적인 지점에서의 지표면 온도를 추출할 수 있어 상관성을 분석하는데 유효할 것으로 판단된다. Fig.
후속연구
- 이는 일조량, 바람, 지형, 식생에 의한 변화량이 큰 지표면 온도를 4 km 해상도의 자료와 지점자료의 비교 과정에서 발생한 것으로 판단되며, 따라서 지점에 대한 지표면 온도와 공간적으로 평균된 지표면 온도와의 차이가 크지 않는 것으로 보아 COM의 활용성이 있을 것으로 생각된다. COMS 일평균으로 인한 오차와 지상관측 지점의 총 4회의 관측의 일평균에 대한 오차는 추후 고려해야 할 것으로 보이며, 구름에 대한 영향으로 관측이 되지 않은 부분의 보정과 COMS의 기계적 문제로 인한 미관측, 지상관측지점의 시단위의 관측 등의 영향 또한 반영되어야 할 것으로 생각한다.
- 비록 겨울철의지표면 온도자료를 사용하여 COMS의 정확성 및 이용가능성을 판별하기에는 다소 한계가 있으나, 하루에 96회 관측을 통해 자료의 획득의 용이성과 반복성의 장점을 지니며 한반도뿐만 아닌 아시아 영역에서 기상학적 요소의 시공간적인 변화를 판별할 수 있기 때문에 심도 있는 연구가 진행될 수 있을 것으로 생각된다. MODIS 및 COMS의 센서와 알고리즘의 특성상 구름 및 태양의 복사 등 외부적인 요인으로 인해 발생하는 결측치는 알고리즘의 보정 등의 보다 발전된 연구가 이뤄져야 할 것으로 보여지며, 계절적인 문제와 낮/밤의 지표면 온도에 대한 검증 또한 실시되어야 할 것이다. 현재 COMS의 연구진행 상황은 기초연구단계에 불과하나, 이후 자료의 축적을 통해 보다 다양한 방면에 대한 연구가 가능하다고 생각된다.
- 따라서 기후모델 및 농업 등의 기본적인 데이터로 사용되며, 토지피복의 상태, 식생의 분포 상태, 토양수분, 증발산 등의 다양한 인자의 영향을 받기 때문에 정확하게 파악할 필요가 있다. 또한 도시지역의 냉방시설을 통한 인공적인 열에 의한 열섬 현상 등의 분포를 확인할 수 있으며, 이러한 공간적인 열의 분포를 정확히 파악 할 수 있으면, 도시 지역의 열의 상승저감 대책을 세울 수 있을 뿐만 아니라, 지표면에서의 열의 분포가 식생분포 및 토양 조건에 따른 공간적인 증발산 분포 등의 정확한 산출을 할 수 있다.
- 현재 COMS의 연구진행 상황은 기초연구단계에 불과하나, 이후 자료의 축적을 통해 보다 다양한 방면에 대한 연구가 가능하다고 생각된다. 본 연구를 통해 COMS를 이용한 지표면 온도산정에 대한 추후 연구에 도움이 되었으면 한다.
- 결과적으로 COMS가 실제 관측값과 많은 편차를 보이지 않으며 유사한 경향을 나타내는 것으로 보아 COMS의 유용성이 높은 것으로 판단된다. 비록 겨울철의지표면 온도자료를 사용하여 COMS의 정확성 및 이용가능성을 판별하기에는 다소 한계가 있으나, 하루에 96회 관측을 통해 자료의 획득의 용이성과 반복성의 장점을 지니며 한반도뿐만 아닌 아시아 영역에서 기상학적 요소의 시공간적인 변화를 판별할 수 있기 때문에 심도 있는 연구가 진행될 수 있을 것으로 생각된다. MODIS 및 COMS의 센서와 알고리즘의 특성상 구름 및 태양의 복사 등 외부적인 요인으로 인해 발생하는 결측치는 알고리즘의 보정 등의 보다 발전된 연구가 이뤄져야 할 것으로 보여지며, 계절적인 문제와 낮/밤의 지표면 온도에 대한 검증 또한 실시되어야 할 것이다.
- 본 연구의 결과, COMS 지표면온도는 실측치와 비교하였을 때, 약간 과소산정되는 경향이 보였다. 이는 일조량, 바람, 지형, 식생에 의한 변화량이 큰 지표면 온도를 4 km 해상도의 자료와 지점자료의 비교 과정에서 발생한 것으로 판단되며, 따라서 지점에 대한 지표면 온도와 공간적으로 평균된 지표면 온도와의 차이가 크지 않는 것으로 보아 COM의 활용성이 있을 것으로 생각된다. COMS 일평균으로 인한 오차와 지상관측 지점의 총 4회의 관측의 일평균에 대한 오차는 추후 고려해야 할 것으로 보이며, 구름에 대한 영향으로 관측이 되지 않은 부분의 보정과 COMS의 기계적 문제로 인한 미관측, 지상관측지점의 시단위의 관측 등의 영향 또한 반영되어야 할 것으로 생각한다.
- Level 1자료는 밴드별 이진파일로, Level 2자료는 다양한 분석영상으로 제공된다. 하지만 아직 많은 product가 완벽히 제공되지 않으며, 차후 계속적으로 업데이트 될 예정이다.
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