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NTIS 바로가기대한원격탐사학회지 = Korean journal of remote sensing, v.29 no.2, 2013년, pp.197 - 207
박숭환 (서울시립대학교 공간정보공학과) , 정형섭 (서울시립대학교 공간정보공학과) , 신한섭 (중앙항업 기술사업팀)
복사율 및 대기효과는 대상지표의 온도 추정에 오차를 발생시키는 주요 원인이 된다. 일반적인 경우, 대상지표에 대한 정확한 복사율 정보를 알 수 없으므로, 단일밴드로 이루어진 열적외선영상으로부터 대상지표의 정확한 온도를 추정하는 것은 매우 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 대상지표의 온도를 추정하기보다는 Landsat 위성영상을 이용한 지표 간 지표온도차 추정기법을 제안하고자 한다. 연구를 위하여 대기효과가 전체영상에 동일하게 적용된다고 가정하였다. 수분량 및 온도의 오차로부터 제안된 기법에 대한 오차분석을 수행하였다. 오차분석 결과, 수분량의 오차범위가
Difficulties of emissivity determination and atmospheric correction degrade the estimation accuracy of land surface temperature (LST). That is, since the emissivity determination of land surface material and the correction of atmospheric effect are not perfect, it is very difficult to estimate the p...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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위성영상을 이용하여 지표 온도를 관측하기 위해서는, 열적외선 파장 대역(8-14 μm)에 대한 정보를 수집할 수 있는 열적외선센서를 이용하는 것이 효율적인 이유는 무엇인가? | 위성영상을 이용하여 지표온도에 대한 정보를 수집하기 위해서는 지표에서 방출하는 복사에너지의 파장대역에 대한 이해가 요구된다. 일반적으로 지구를 300K의 흑체에 가깝다고 가정할 수 있으므로, 빈의 변위법칙에 의하여 최대복사에너지를 방출하는 파장대역은 9.7μm일 것이다. 따라서 위성영상을 이용하여 지표온도를 관측하기 위해서는, 열적외선 파장 대역(8-14 μm)에 대한 정보를 수집할 수 있는 열적외선센서를 이용하는 것이 효율적이다(McMillin, 1975). | |
지구를 어느 온도의 흑체에 가깝다고 가정할 수 있는가? | 위성영상을 이용하여 지표온도에 대한 정보를 수집하기 위해서는 지표에서 방출하는 복사에너지의 파장대역에 대한 이해가 요구된다. 일반적으로 지구를 300K의 흑체에 가깝다고 가정할 수 있으므로, 빈의 변위법칙에 의하여 최대복사에너지를 방출하는 파장대역은 9.7μm일 것이다. | |
복사율은 무엇인가? | 그러나 열적외선센서를 이용하여 측정한 온도는 대상지표에서 방출하는 복사에너지로부터 추정한 방사온도(radiant temperature)로, 대상지표에서 직접 측정한 운동온도(true kinetic temperature)와는 차이가 있다. 이러한 차이가 나타나는 원인 중 하나는 실세계의 대상지표의 복사율(emissivity; 방출율)에 의한것으로, 복사율이란 동일온도에서 흑체가 방출하는 총 복사에너지와 실세계의 대상지표가 방출하는 총 에너지의 비로 정의된다(Li andBecker, 1993). 동일운동온도를 지니는 지표라도 색상(color), 표면거칠기(surface roughness), 수분함유량(moisture content) 등에 따라 복사율이 다르기 때문에, 대상지표의 온도를 측정하기 위해서는 대상지표의 복사율이 필수적으로 요구된다(Ottle and Stroll, 1993). |
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지구가 방출하는 복사에너지는 지표 온도(Land SurfaceTemperature, LST)에 대한 정보를담고 있기 때문에, 대기증발산(evapotranspiration), 기후변화, 물순환, 황사탐지, 도심열섬현상 분석, 화산활동 모니터링 등 지표온도와 밀접한 분야에 활용될 수 있다(Yoon et al., 2009; Hong et al., 2010; Liet al., 2013;Zhukov et al., 2006).
Jimenez-Munoz, J.C. and J.A. Sobrino, 2003. A generalized single-channel method for retrieving land surface temperature from remote sensing data, Journal of Geophysical Research, 108: 4688-4695.
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Park, W., Y.-K. Lee, J.-S. Won, S.-G. Lee, J.-M. Kim, 2008. A basic study for the retrieval of surface temperature from single channel middle-infrared images, Korean Journal of Remote Sensing, 24(2): 189-194 (in Korean with English abstract).
특히 육지의 경우, 지표면은 다양한 물질로 이루어져 큰 이질성을 갖기 때문에, 복사율 값을 결정하기에 어려움이 있다(Park et al., 2008).
Park, W., J.-S. Won, H.-S. Jung, 2013. Retrieval of Relative Surface Temperature from Single-channel Middle-infrared (MIR) Images, Korean Journal of Remote Sensing, 29(1): 95-104 (in Korean with English abstract).
Qin, Z., A. Karnieli and P. Berliner, 2001. A monowindow algorithm for retrieving land surface temperature from Landsat TM data and its application to the Israel-Egypt border region, International Journal of Remote Sensing, 22(18): 3719-3746.
Qin et al.(2001)은 monowindow알고리즘을 이용하여 Landsat TM 열적외선영상에 대한 수분량에 따른 대기투과율, 상향복사량, 하향복사량과 같은 대기파라미터를 보정하였고, 이 알고리즘의 오차는 ±2.41K로 알려져 있다.
Qin et al.(2001)은 Landsat 열적외선영상에 활용할 수 있는 수분량에 따른 대기투과율 근사식을 제안하였으며, 아래와 같이 정의된다.
그러나 우리가 대기온도와 상대습도를 알 수 있다면, 식 (4)로부터 수분량을 계산할 수 있고, 수분량에서 대기투과율을 계산할 수 있으며, 예상되는 대기투과율 오차는 ±0.029정도이다(Qin et al., 2001).
Sobrino, J.A., V. Caselles and F. Becker, 1990. Significance of the remotely sensed thermal infrared measurements obtained over a citrus orchard, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 44(6): 343-354.
Sobrino, J.A., Z.L. Li, M.P. Stoll and F. Becker, 1994. Improvements in the Split-Window Technique for Land Surface Temperature Determination, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 32(2): 243-253.
Sobrino, J.A. and N. Raissouni, 2000. Toward remote sensing methods for land cover dynamic monitoring: application to Morrocco, International Journal of Remote Sensing, 21: 353-366.
Sobrino et al.(2000)은 NDVI로부터 지표의 복사율을 계산하는 방법을 제안하였다. NDVI는 식생이 적색 파장대역에서의 반사율은 낮고, 근적외선 파장대역의 반사율은 높음을 이용하는 방법으로 다음과 같이 정의된다.
Landsat5 TM과 7 ETM+ 열적외선영상의 복사율(ε)은 다음과 같이 계산할 수 있다(Sobrino et al., 2000).
또 한, 기준지표온도의 경우 mono-window를 이용하여 기준지표온도를 구하였을 때 오차는 ±2.41K, singlechannel을 이용하여 기준지표온도를 구하였을 때 오차는 ±0.56K로 알려져 있다(Sobrino et al., 2004).
Sobrino, J.A., J.C. Jimenez-Munoz and L. Paolini, 2004. Land surface temperature retrieval from LANDSAT TM 5, Remote Sensing of Environment, 90: 434-440.
Vidal, A., 1991. Atmospheric and emissivity correction of land surface temperature measured from satellite using ground measurements or satellite data, International Journal of Remote Sensing, 12: 2449-2460.
Wu, J., Y. Ming, Y.M. Liu, S. Qi and S. Yuan, 2003. A study on the micro-earthquake swarm occurring on Aug. 20, 2002 in Changbaishan Tianchi volcano, Seismological and Geomagnetic Observation and Research, 24: 1-8. (in Chinese).
이러한 유추는 1) 연구지역인 백두산의 경우 1999년부터 2002년까지 469건의 미세 지진이 관측되었는 점과(Wu et al., 2003), 2) 마그마의 이동에 의하여 지표온도의 변화가 발생할 수 있다는 점에서 기인한다.
1999년 6월과 2000년 8월의 지표온도차영상의 경우 많은 미세지진이 발생한 시기에 포함되므로(Wu et al., 2003), 다른 지표온도차영상과 다른 특성을 지니게 된 원인이 단순오차가 아닌 마그마의 움직임에 의한 영향으로서 나타난 것일 수도 있다고 조심스럽게 판단한다.
Yoon, S., J.-H. Ryu, J.-E. Min, Y.-H. Ahn, S. Lee and J.-S. Won, 2009. Monitoring of the Sea Surface Temperature in the Saemangeum Sea Area Using the Thermal Infrared Satellite Data, Korean Journal of Remote Sensing, 25(4): 339-357 (in Korean with English abstract).
지구가 방출하는 복사에너지는 지표 온도(Land SurfaceTemperature, LST)에 대한 정보를담고 있기 때문에, 대기증발산(evapotranspiration), 기후변화, 물순환, 황사탐지, 도심열섬현상 분석, 화산활동 모니터링 등 지표온도와 밀접한 분야에 활용될 수 있다(Yoon et al., 2009; Hong et al., 2010; Liet al., 2013;Zhukov et al., 2006).
Zhukov, B., E. Lorenz, D. Oertel, M. Wooster and G. Roberts, 2006. Spaceborne detection and characterization of fires during the bi-spectral infrared detection (BIRD) experimental small satellite mission (2001-2004), Remote Sensing of Environment, 100: 29-51.
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오픈액세스 학술지에 출판된 논문
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