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[국내논문] 현장관측용 분광 광도계의 상대 검교정 시스템 개발
Development of relative radiometric calibration system for in-situ measurement spectroradiometers 원문보기

대한원격탐사학회지 = Korean journal of remote sensing, v.30 no.4, 2014년, pp.455 - 464  

오은송 (한국해양과학기술원 해양위성센터) ,  안기범 (한국해양과학기술원 해양위성센터) ,  강혁모 (한국해양과학기술원 해양위성센터) ,  조성익 (한국해양과학기술원 해양위성센터) ,  박영제 (한국해양과학기술원 해양위성센터)

초록
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천리안해양관측위성(Geostationary Ocean Color Imager, GOCI)이 2010년 6월에 발사된 이후, 영상 자료의 보정과 검증을 위한 여러 차례의 현장 관측이 한반도 주변에서 수행되었다. 한국해양과학기술원 해양위성센터(Korea Ocean Satellite Center, KOSC)에서는 Analytical Spectral Devices (ASD)사의 분광 광도계 FieldSpec3나 TriOS사의 분광 광도계 RAMSES와 같은 현장관측장비의 특성 변화를 확인하기 위하여 미국국립표준기술원(National Institute of Standards and Technology, NIST)의 표준화 절차를 거친 광원과 표준 분광 광도계를 이용하여 각각의 현장 관측 마다 기기의 성능을 측정하였다. 본 논문에서는 해양위성센터에 구축된 광학 실험실과 현장관측 분광 광도계의 상대적 복사 검교정 방법에 대해서 소개하고 있다. 광학 실험실은 98% 이상의 광원 균질성을 지니는 20인치 적분구(USS-2000S, LabSphere)와 360 nm 부터 1100 nm 까지 1.6 nm 파장 간격으로 측정이 가능한 표준 분광 광도계(MCPD9800, Photal), 그리고 ${\pm}0.1mm$편평도를 가지는 광학테이블($3600{\times}1500{\times}800mm^3$)을 기본으로 구성되어 있다. 실험실 내부는 정확한 검교정 실험을 위하여 일정한 온습도를 유지하고 있으며, 동일한 광원에 동일한 위치에서 표준과 현장관측용 분광 광도계를 동시에 측정하는 방법을 기본으로 한다. 해양위성센터가 보유하고 있는 ASD 를 측정한 결과, 현장관측용 분광광도계의 결과가 푸른 가시광 영역에서 미세한 차이가 측정 시 마다 나타나는 것을 확인하였고, 더불어 1년간의 상대 검교정 실험에 따르면 평균적으로 4.41% 정도의 파장별 광특성이 변화하는 것을 확인하였다. 이러한 결과는 측정 정확도를 유지하고, GOCI 자료의 신뢰도를 확보하기 위하여 지속적인 검교정 실험을 수행해야 하는 이유를 보여주고 있다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

After launching the Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) on June 2010, field campaigns were performed routinely around Korean peninsula to collect in-situ data for calibration and validation. Key measurements in the campaigns are radiometric ones with field radiometers such as Analytical Spectral...

Keyword

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문제 정의

  • 효과적인 분광 광도계의 성능 및 특성 분석과 매 현장관측 시마다 동일한 성능 유지를 통해 검보정의 신뢰도를 향상시키기 위하여, 해양위성센터에서는 Analytical Spectral Devices (ASD)사의 FieldSpec3과 같은 현장 관측장비에 대해 NIST에서 인증된 광원과 표준 분광 광도계를 이용하여 각각의 현장 관측 마다 기기의 성능을 측정하고 상대적 검교정을 수행하고 있다. 더불어 GOCI 영상 자료 검보정을 위한 현장 관측 자료와의 비교 연구도 수행하고 있으나, 본 논문에서는 해양위성센터에 구축된 광학 실험실과 현장관측 분광광도계의 상대적 복사검교정 방법에 대해서 중점적으로 소개하고자 한다. 논문의 구성은 해양위성센터에 구축된 상대 검교정 시스템을 2장에서 소개하고, 3장에서는 구축된 시스템을 이용한 상대적 검교정 방법과 수행절차, 그리고 현재까지 수행된 초기 검교정 현황을 설명한 후, 마지막으로 4장에서 상대적 검교정 방법의 의의와 향후 연구 수행 계획에 대해 논하였다.
  • 본 논문은 해색위성의 영상 검보정 정확도 향상을 목적으로 현장관측용 분광광도계의 상대적 검교정 시스템 개발과 그 방법 및 절차에 대하여 논하였다. 현장 관측 전후의 분광광도계에 대해 실험실 내에서 표준 광원과 표준 분광광도계를 이용하여 시간에 따른 성능의 변화량을 측정하고, 검교정 계수를 산출하여 파장별 복사휘도와 복사조도 값을 보정하는 방식을 이용하였다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
원격탐사에서 인공위성 영상이 쓰이는 이유는? 원격탐사에서 인공위성 영상은 짧은 시간에 넓은 영역의 관측 정보를 얻어내기 위해 사용된다. 인공위성 영상의 원시자료로부터 원하는 정보로 만들어내기 위해서는 복사보정, 기하보정, 대기보정과 같이 여러 보정단계가 필요하다(Richards and Jia, 1999).
인공위성 영상의 원시자료로부터 원하는 정보를 만들어내기 위해선 어떤 과정이 필요한가? 원격탐사에서 인공위성 영상은 짧은 시간에 넓은 영역의 관측 정보를 얻어내기 위해 사용된다. 인공위성 영상의 원시자료로부터 원하는 정보로 만들어내기 위해서는 복사보정, 기하보정, 대기보정과 같이 여러 보정단계가 필요하다(Richards and Jia, 1999). 또한 인공위성 센서의 고유의 특성으로 인해 공간해상도나 분광해상도 등이 각 센서마다 다르기 때문에 같은 영역에 대한 위성영상이라도 취득 후 처리된 영상 정보는 달라질 수 있다.
현장관측을 수행하는데 쓰이는 장비와 용도는? 이러한 이유로 인해 원하는 영상 정보가 어느 정도의 신뢰도를 갖는지를 파악하고, 영상 보정의 정확도를 향상시키기 위하여 촬영 지역에 대한 현장관측을 수행한다(Bailey and Werdell, 2006; Hooker and McClain, 2000; Schowengerdt, 2006). 이러한 현장 관측에서 널리 쓰이는 장비가 각 파장별로 절대적 광량을 측정할 수 있는 분광광도계이고, 이는 육상 원격탐사뿐만 아니라 해양 관측에서도 해색위성 자료의 검보정 용도로 사용되고 있다(Lee et al., 2011; Moon et al.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (11)

  1. Bailey, S.W. and P.J. Werdell, 2006. A multi-sensor approach for the on-orbit validation of ocean color satellite data products, Remote Sensing of Environment, 102(1): 12-23. 

  2. Bassani, C., R.M. Cavalli, A. Palombo, S. Pignatti, and F. Madonna, 2006. Laboratory activity for a new procedure of MIVIS calibration and relative validation with test data, Annals of Geophysics, 49(1): 45-56. 

  3. Hooker, S. and C. McClain, 2000. The calibration and validation of SeaWiFS data, Progress in Oceanography, 45(3): 427-465. 

  4. Huang, C., L. Zhang, J. Fang, and Q. Tong, 2013. A radiometric calibration model for the field imaging spectrometer system, Geoscience and Remote Sensing, IEEE Transactions on, 51(4): 2465-2475. 

  5. Gege, P., J. Fries, P. Haschberger, P. Schotz, H. Schwarzer, P. Strobl, B. Suhr, G. Ulbrich, and W.J. Vreeling, 2009. Calibration facility for airborne imaging spectrometers. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 64: 387-397. 

  6. Lee, M.S., K.A. Park, J.Y. Chung, Y.H. Ahn, and J.E. Moon, 2011. Estimation of Coastal Suspended Sediment Concentration using Satellite Data and Oceanic In-Situ Measurements, Korean Journal of Remote Sensing, 27(6): 677-689. 

  7. Mobley, C.D., 1999. Estimation of the remote-sensing reflectance from above-surface measurements, Applied Optics, 38(36): 7442-7455. 

  8. Moon, J.-E., Y.-J. Park, J.-H. Ryu, J.-K. Choi, J.-H. Ahn, J.-E. Min, Y.-B. Son, S.-J. Lee, H.-J. Han, and Y.-H.Ahn, 2012. Initial validation of GOCI water products against in situ data collected around Korean peninsula for 2010-2011, Ocean Science Journal, 47(3): 261-277. 

  9. Richards, J.A. and X. Jia, 1999. Remote Sensing Digital Image Analysis, Springer. 

  10. Schowengerdt, R.A., 2006. Remote Sensing: Models and Methods for Image Processing. Academic press. 

  11. Zhang, L., C. Huang, T. Wu, F. Zhang, and Q. Tong, 2011. Laboratory calibration of a field imaging spectrometer system. Sensors, 11: 2408-2425. 

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