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문제 정의
- BT 배경장 산출과정에서 중요한 요인 중 하나인 구름탐지 자료에 문제점이 있는지 분석해 보았다. CMDPS 구름탐지 자료를 이용하여 구름화소를 제거한 평균온도장의 특정 지역에서 1개월 동안 모두 구름으로 탐지되는 화소들이 발견되었다.
- 본 연구에서는 국내의 정지궤도위성인 천리안의 기상탑재체(MI) 센서의 적외채널 BT와 Level 2 LST 자료를 비교하여 우리나라 영역을 대상으로 2012년의 월별 배경장을 각 시간대별로 산출하기 위해 BT와 LST 중 적절한 자료를 선택하고, COMS 구름탐지를 활용하여 구름을 제거한 뒤 시간대별로 월 평균을 이용한 배경장 산출을 시도하였다. 또한 배경장을 검증하기 위해 지상관측소의 지상 2 m 기온과 토지 표면의 온도인 지면온도를 이용하여 검증하였으며 지리적 타당성을 검증하기 위해 NASA Terra/Aqua위성의 Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) 센서에서 관측한 Global Digital Elevation Model (GDEM) 자료와 메릴랜드 주립대의 Global Land Cover Facility(GLCF) 에서 제공하는 MODIS 토지피복지도의 전 지구 모자이크자료와 비교하였다.
- 이에 본 연구에서는 MVC 방법이 아닌, 구름탐지로 구름화소를 제거하고 제거된 화소의 자료를 선택적으로 복원하여 BT 배경장 구축에 이용하기 위해, 앞에서 설명한 구름화소 복원을 수행하고, 구름 제거화소가 복원된 자료로 한 달간의 평균을 계산하여 BT 배경장을 산출하였다. 산출된 BT 배경장을 기온 및 지면온도와 비교하여 검증을 시도하였다.
가설 설정
- 두 번째 방법은 BT 관측자료의 전후 시간대를 이용한 내삽을 통해 복원하는 방법으로 특정 화소가 구름으로 탐지되는 시간이 연속 2시간 이하인 경우에만 구름으로 탐지된 시각의 전후의 값을 이용한 내삽으로 산출하였다. 세 번째, 주어진 시간에서 연속된 날짜간 지표면의 밝기온도는 크게 변하지 않는다고 가정하고 전후 일자의 동일 시간 값으로 내삽하여 평균하였다. 이 때 구름으로 탐지된 화소가 동일 시간대에서 2일 이하인 경우에만 복원을 시행하였다.
제안 방법
- BT 배경장에 대한 검증을 위해 지상관측소의 관측자료 중 지면온도와 기온을 이용하여 각각 청천 시 지상관측 통계 값을 산출하였다. 산출된 청천 시 통계값과 BT 배경장과 비교하여 Fig.
- GLCF에서 제공하는 5′ × 5′ 해상도의 토지피복지도와 지표면 배경온도장의 상관관계를 분석하였다.
- 계절별로 겨울철과 여름철을 대표할 수 있도록 1월과 8월에 대해 분석하였다. LST는 구름화소에 대해 산출하지 않기 때문에 BT에서도 마찬가지로 구름탐지 자료를 이용해서 구름으로 판정된 화소는 평균 계산에 포함시키지 않았으며 기온과 지면온도의 월 평균 자료에서도 구름이 관측되는 경우를 제외하기 위해 전운량 자료가 0-10분위 중 0-2분위에 해당하는 경우는 구름이 없는 것으로 판정하고 시간대별로 월 평균을 구하였다.
- 7. Scatterplot between the COMS background brightness temperature and the clear sky ground observation. (a) Air temperature with background brightness temperature.
- 1은 BT와 LST의 일변동을 분석하기 위해 북위 34°에서 북위 38°까지, 경위 126°에서 경위 130°까지의 내륙지역을 대상으로 위성으로 관측된 BT, LST의 월별시계열과 지상관측소에서 관측된 청천 시 월 평균 기온의 공간 평균과 청천 시 월 평균 지면온도의 공간평균을 시계열로 나타낸 그림이다. 계절별로 겨울철과 여름철을 대표할 수 있도록 1월과 8월에 대해 분석하였다. LST는 구름화소에 대해 산출하지 않기 때문에 BT에서도 마찬가지로 구름탐지 자료를 이용해서 구름으로 판정된 화소는 평균 계산에 포함시키지 않았으며 기온과 지면온도의 월 평균 자료에서도 구름이 관측되는 경우를 제외하기 위해 전운량 자료가 0-10분위 중 0-2분위에 해당하는 경우는 구름이 없는 것으로 판정하고 시간대별로 월 평균을 구하였다.
- 그렇기 때문에 산출된 배경장의 공간적 분포가 지리적으로 타당한지 검증하기 위해 고도 및 토지피복지도와의 상관분석을 시도하였다. 고도의 경우 COMS 격자로 변환하기 위해 평균값을 이용하여 재 격자화 하였고, 토지피복의 경우 17종의 지표면 분류 중 우리나라 영역에서 가장 큰 영역을 차지하고 있는 혼합림의 비율을 이용해 COMS의 각 화소에서 혼합림이 차지하는 비율을 계산하여 녹지비율로 이용하였다. 혼합림은 우리나라영역에서 녹지와 관련된 토지 피복 중 가장 큰 비율을 차지하고 있는 토지 피복으로 해당 지역에서 2 m 이상의 높이의 나무가 차지하는 비율이 60% 이상인 지역을 의미한다(Friedl et al.
- 위의 세 가지 항목 중 두 가지 이상이 관측된 때만의 자료를 평균하여 복원하였다. 공간적인 연속성을 이용한 방법은 구름화소를 기준으로 주변 8개의 화소 중 6개 이상의 화소가 맑은 경우 해당 화소는 구름화소로 오탐지 되었을 가능성이 큰 것으로 보고 중심화소 주변 화소들의 평균값으로 복원하였다. 두 번째 방법은 BT 관측자료의 전후 시간대를 이용한 내삽을 통해 복원하는 방법으로 특정 화소가 구름으로 탐지되는 시간이 연속 2시간 이하인 경우에만 구름으로 탐지된 시각의 전후의 값을 이용한 내삽으로 산출하였다.
- 입력자료로 사용되는 수치모델의 청천 밝기온도 자료 및 공간균질성 검사가 구름 오탐지의 원인일 가능성이 있으며 이에 대해 더욱 정확한 연구 및 분석이 필요할 것으로 사료된다. 구름 오탐지현상으로 인해 배경온도장 산출 시 공백지역이 발생하는 문제가 있어 이를 해결하기 위해 구름탐지 화소를 통계적인 방법으로 복원하여 배경온도장을 산출하였다.
- 본 연구에서는 지표면 배경온도장을 산출하기 위해 먼저 BT와 LST 중 배경온도장 구축에 더 적합한 자료를 선정한 후, 선정된 자료를 이용하여 구름을 제거하고 월별로 통계값을 산출하였다. 구름을 제거하기 위해 사용하는 CMDPS 구름탐지 자료의 신뢰성을 분석하였으며 구름을 제거한 후 평균 계산을 통해 배경온도장을 산출하였다. 산출된 배경온도장은 지상 관측자료와 지리정보의 공간적 분포와의 일치성을 통해 검증되었다.
- 구름화소를 복원하기 위해 공간적인 연속성, 시간적인 연속성, 그리고 연속된 날들의 유사성을 이용한 통계적인 방법을 적용하였다. 위의 세 가지 항목 중 두 가지 이상이 관측된 때만의 자료를 평균하여 복원하였다.
- 지상관측자료는 위성자료에 비해 공간적인 밀도가 낮은 지점 관측이기 때문에 세부적인 공간적 분포까지 비교하기는 힘들다는 단점이 있다. 그렇기 때문에 산출된 배경장의 공간적 분포가 지리적으로 타당한지 검증하기 위해 고도 및 토지피복지도와의 상관분석을 시도하였다. 고도의 경우 COMS 격자로 변환하기 위해 평균값을 이용하여 재 격자화 하였고, 토지피복의 경우 17종의 지표면 분류 중 우리나라 영역에서 가장 큰 영역을 차지하고 있는 혼합림의 비율을 이용해 COMS의 각 화소에서 혼합림이 차지하는 비율을 계산하여 녹지비율로 이용하였다.
- 이처럼 구름이 오탐지되고 있는 지역에는 주로 해안지역 또는 태백산맥, 지리산, 그리고 소백산맥과 같이 고도가 높은 지역이 해당된다. 더 구체적인 분석을 위해 구름탐지과정에 사용되는 수치모델 온도장을 살펴보았다. Fig.
- 공간적인 연속성을 이용한 방법은 구름화소를 기준으로 주변 8개의 화소 중 6개 이상의 화소가 맑은 경우 해당 화소는 구름화소로 오탐지 되었을 가능성이 큰 것으로 보고 중심화소 주변 화소들의 평균값으로 복원하였다. 두 번째 방법은 BT 관측자료의 전후 시간대를 이용한 내삽을 통해 복원하는 방법으로 특정 화소가 구름으로 탐지되는 시간이 연속 2시간 이하인 경우에만 구름으로 탐지된 시각의 전후의 값을 이용한 내삽으로 산출하였다. 세 번째, 주어진 시간에서 연속된 날짜간 지표면의 밝기온도는 크게 변하지 않는다고 가정하고 전후 일자의 동일 시간 값으로 내삽하여 평균하였다.
- 하지만 기존의 연구에서 비교 대상인 MODIS는 극궤도 위성인 Terra/Aqua에 탑재되어 오전 10시 30분경 적도를 통과하면서 일 1회 관측을 실시하기 때문에 주어진 시간에서의 공간적인 검증은 가능하나 일변동은 검증할 수 없다는 단점이 존재하며, 지상관측자료와도 비교는 일평균 자료의 비교만 수행하였기 때문에 일변동은 검증할 수 없었다. 따라서 추가적으로 지상 관측자료와의 비교를 통해서 BT와 LST를 분석하였다.
- 본 연구에서는 국내의 정지궤도위성인 천리안의 기상탑재체(MI) 센서의 적외채널 BT와 Level 2 LST 자료를 비교하여 우리나라 영역을 대상으로 2012년의 월별 배경장을 각 시간대별로 산출하기 위해 BT와 LST 중 적절한 자료를 선택하고, COMS 구름탐지를 활용하여 구름을 제거한 뒤 시간대별로 월 평균을 이용한 배경장 산출을 시도하였다. 또한 배경장을 검증하기 위해 지상관측소의 지상 2 m 기온과 토지 표면의 온도인 지면온도를 이용하여 검증하였으며 지리적 타당성을 검증하기 위해 NASA Terra/Aqua위성의 Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) 센서에서 관측한 Global Digital Elevation Model (GDEM) 자료와 메릴랜드 주립대의 Global Land Cover Facility(GLCF) 에서 제공하는 MODIS 토지피복지도의 전 지구 모자이크자료와 비교하였다.
- BT는 지표면의 현재 상태를 그대로 보여주는 산출물이며 열섬효과나 열지수 산출에 직접적으로 관련이 있기 때문에 매우 유용하게 사용될 수 있다. 또한 정확한 지표면 BT는 구름제거의 정확도를 높이는데 사용할 수 있기 때문에 이 연구에서는 BT 배경장 산출에 초점을 맞추었다.
- 88 K의 평균 제곱근 오차를 갖는다는 것을 확인하였다. 또한 지리정보 중 고도 및 녹지비율과 비교하여 BT 배경장이 갖는 지리적인 특징을 분석하였다. BT 배경장과 고도는 계절과 시간대에 따라 달라지는 음의 상관을 보였다.
- 위성자료를 이용한 지표면 배경온도장 구축을 위해서는 가장 먼저 구름을 제거해야 한다. 본 연구에서는 CMDPS 구름탐지 자료를 이용하여 일차적으로 구름화소를 제거하였다. 구름탐지는 위성 관측 영상에서 화소별 구름 존재 유무를 결정하는 산출물로 LST와 해수면 온도 등 다양한 산출물의 필수 입력자료로 사용되며, CMDPS의 16종 산출물 중 가장 선행되어 산출되는 요소이다(Chung et al.
- 본 연구에서는 구축된 배경온도장의 검증을 위해 기상청 지상관측소의 기온, 지면 온도, 전운량을 사용하였으며, 지리적 타당성을 평가하기 위해 ASTER GDEM과 토지피복 자료인 GLCF의 토지피복지도를 사용하였다. ASRER GDEM은 적도부근에서 약 30 m의 해상도를 가지는 전 지구를 대상으로 한 수치표고모델(DEM)로(Tachikawa et al.
- 본 연구에서는 지표면 배경온도장을 산출하기 위해 먼저 BT와 LST 중 배경온도장 구축에 더 적합한 자료를 선정한 후, 선정된 자료를 이용하여 구름을 제거하고 월별로 통계값을 산출하였다. 구름을 제거하기 위해 사용하는 CMDPS 구름탐지 자료의 신뢰성을 분석하였으며 구름을 제거한 후 평균 계산을 통해 배경온도장을 산출하였다.
- 이에 본 연구에서는 MVC 방법이 아닌, 구름탐지로 구름화소를 제거하고 제거된 화소의 자료를 선택적으로 복원하여 BT 배경장 구축에 이용하기 위해, 앞에서 설명한 구름화소 복원을 수행하고, 구름 제거화소가 복원된 자료로 한 달간의 평균을 계산하여 BT 배경장을 산출하였다. 산출된 BT 배경장을 기온 및 지면온도와 비교하여 검증을 시도하였다. 지상관측자료의 청천 시 월 평균을 계산하여 BT 배경장의 가장 가까운 화소와 비교하였고, 지상관측자료의 청천 유무를 결정하기 위해 전운량이 2 이하인 경우를 청천으로 판정하였다.
- 산출된 배경온도장은 지상관측 및 지리정보와 비교하여 정확도 평가를 시도하였다. 지상관측과의 비교를 통해 BT 배경장과 지상관측자료는 0.
- 상기 기술한 과정에 따라 정지궤도 위성자료의 BT를 이용하여 월 별로 각 시간대에 따라 BT 배경장을 구축하였다. 산출된 배경장의 06시의 자료와 12시의 자료를 Fig.
- 지리적으로 인간이 토지를 활용하는 용도에 따른 BT 배경장 공간분포를 확인하기 위하여 녹지 비율과 BT 배경장간의 상관관계를 시간대 및 월별로 계산하였다. 여기에서는, 고도에 의한 영향을 최소화 하기 위해 고도가 100 m 이하인 경우만을 이용하여 상관관계를 구하였다. BT 배경장과 녹지비율의 상관관계는 1월에는 대체로 작은 값을 보이나 3월부터는 12시 전후로 상관계수가 큰 음의 값을 나타내고 있다.
- 우리나라의 정지궤도 기상위성 천리안을 이용하여 배경온도장을 구축하기 위해 BT와 LST자료를 비교하여 선택된 BT 자료를 이용해 우리나라 남한의 내륙지역인 북위 34°에서 북위 38°까지, 경위 126°에서 130°까지의 내륙지역에 대해 BT 배경장을 산출하였다.
- 이는 우리나라에서 기후적으로 거의 불가능한 현상으로써 그 원인을 분석하기 위해 각 화소별 구름으로 탐지되는 빈도를 분석하였다. 월별로 매 시간대에 나타나는 구름 빈도를 조사하였으며 구름의 영향이 상대적으로 적어서 주어진 화소에서 한 달 동안 계속해서 구름이 존재하였다고 보기 힘든 1월과 10월의 관측자료를 분석하여 다음과 같은 결과를 얻었다. Fig.
- 구름화소를 복원하기 위해 공간적인 연속성, 시간적인 연속성, 그리고 연속된 날들의 유사성을 이용한 통계적인 방법을 적용하였다. 위의 세 가지 항목 중 두 가지 이상이 관측된 때만의 자료를 평균하여 복원하였다. 공간적인 연속성을 이용한 방법은 구름화소를 기준으로 주변 8개의 화소 중 6개 이상의 화소가 맑은 경우 해당 화소는 구름화소로 오탐지 되었을 가능성이 큰 것으로 보고 중심화소 주변 화소들의 평균값으로 복원하였다.
- , 2014). 이 두 가지 지리정보와 배경 온도장과의 비교를 통해 배경온도장의 지리적인 타당성을 조사하였다.
- 세 번째, 주어진 시간에서 연속된 날짜간 지표면의 밝기온도는 크게 변하지 않는다고 가정하고 전후 일자의 동일 시간 값으로 내삽하여 평균하였다. 이 때 구름으로 탐지된 화소가 동일 시간대에서 2일 이하인 경우에만 복원을 시행하였다. 이 방법으로 산출한 값들을 평균하여 복원하였다.
- CMDPS 구름탐지 자료를 이용하여 구름화소를 제거한 평균온도장의 특정 지역에서 1개월 동안 모두 구름으로 탐지되는 화소들이 발견되었다. 이는 우리나라에서 기후적으로 거의 불가능한 현상으로써 그 원인을 분석하기 위해 각 화소별 구름으로 탐지되는 빈도를 분석하였다. 월별로 매 시간대에 나타나는 구름 빈도를 조사하였으며 구름의 영향이 상대적으로 적어서 주어진 화소에서 한 달 동안 계속해서 구름이 존재하였다고 보기 힘든 1월과 10월의 관측자료를 분석하여 다음과 같은 결과를 얻었다.
- 지상관측자료의 청천 시 월 평균을 계산하여 BT 배경장의 가장 가까운 화소와 비교하였고, 지상관측자료의 청천 유무를 결정하기 위해 전운량이 2 이하인 경우를 청천으로 판정하였다. 이때, 지상관측자료는 기온과 지면온도 각각을 이용해 청천 시 통계를 산출하여 BT 배경장과 비교하였다.
- 혼합림의 비율은 계절에 따라 일정하나 혼합림에서 나타나는 식생의 활력은 계절에 따라 차이가 있다. 지리적으로 인간이 토지를 활용하는 용도에 따른 BT 배경장 공간분포를 확인하기 위하여 녹지 비율과 BT 배경장간의 상관관계를 시간대 및 월별로 계산하였다. 여기에서는, 고도에 의한 영향을 최소화 하기 위해 고도가 100 m 이하인 경우만을 이용하여 상관관계를 구하였다.
- 산출된 BT 배경장을 기온 및 지면온도와 비교하여 검증을 시도하였다. 지상관측자료의 청천 시 월 평균을 계산하여 BT 배경장의 가장 가까운 화소와 비교하였고, 지상관측자료의 청천 유무를 결정하기 위해 전운량이 2 이하인 경우를 청천으로 판정하였다. 이때, 지상관측자료는 기온과 지면온도 각각을 이용해 청천 시 통계를 산출하여 BT 배경장과 비교하였다.
- 하지만 본 연구에서는 BT 배경장을 산출하는것이 목적이며 구름탐지 알고리즘에 대한 개선은 본 연구영역을 벗어나는 부분이기 때문에, 본 연구에서는 통계적인 접근방법으로 구름화소의 복원을 통해 구름 과대탐지의 문제를 최소화하여 온도배경장을 구축하였다.
대상 데이터
- 구름탐지의 복원은 내륙을 대상으로 실시하였고, 연구대상지역인 북위 34°에서 38°까지, 동경 126° 이상에서 130°의 우리나라 내륙지역만을 대상으로 하였다.
- 본 연구에서 배경장을 산출하기 위해 천리안위성의 Level 1B 적외 1채널(10.8 µm 채널의 BT자료와 Level 2구름탐지 및 LST자료를 사용하였다.
- 연구기간은 2012년 1월 1일부터 12월 31일까지 1년간의 자료를 이용하였으며, 연구 대상지역은 북위 34°에서 북위 38°까지, 동경 126°에서 동경 130°까지의 남한의 내륙지역이다.
데이터처리
- 이 때 구름으로 탐지된 화소가 동일 시간대에서 2일 이하인 경우에만 복원을 시행하였다. 이 방법으로 산출한 값들을 평균하여 복원하였다. 이 방법을 통해 구름으로 오 탐지되는 화소를 완벽하게 복원할 수는 없으나 구름으로 탐지된 화소의 일정부분을 복원하여 BT 배경장 구축에서 발생하는 산출 공백과 산출자료의 통계적인 오차를 줄일 수 있다.
성능/효과
- 주간의 경우는 야간인 Fig. 5(a)과 달리 태백산맥, 소백산맥과 지리산 등의 눈의 영향으로 지표가 결빙되어 있을 것으로 추정되는 겨울과 초봄의 산악지형에서 낮은 BT가 뚜렷하게 드러나는 것을 확인할 수 있다. 주간 BT 배경장의 최저기온은 야간 BT 배 경장과 달리 12월로 관측되었으며 3월부터 온도가 상승하기 시작하여 4월에 뚜렷한 지표면 온도 상승을 보여주고 있다.
- 93보다 높은 상관성을 보였다. BT 배경장과 기온과의 평균 제곱근 오차는 4.88 K, 지면온도와의 평균 제곱근 오차는 8.64 K로써 평균 제곱근 오차에서도 BT 배경장과 기온간의 관계가 더 작은 오차를 나타냄을 알 수 있다. 기온은 BT 배경장과의 기울기가 대체로 일정하나 여름철 강한일사에 의해 급격히 상승하는 지면온도의 특성상 지면온도는 BT 배경장에 비하여 급격하게 증가하기 때문에 평균 제곱근 오차가 두 배 가까이 크게 나타났다.
- BT 배경장과 기온의 청천 시 통계 값은 상관계수가 0.95로, 배경장과 지면온도의 상관계수인 0.93보다 높은 상관성을 보였다. BT 배경장과 기온과의 평균 제곱근 오차는 4.
- BT 배경장과 고도는 계절과 시간대에 따라 달라지는 음의 상관을 보였다. BT 배경장과 녹지비율 또한 여름철 주간에 음의 상관관계가 나타났으며 이는 기존에 알려진 NDVI와 지표온도가 음의 상관을 보인다는 기존의 연구결과와 일치하였다. 녹지비율과 BT 배경장의 상관관계는 고도의 경우와 마찬가지로 계절과 시간대에 따른 변동성을 보였으며 대체로 고도와의 상관관계에 비하여 약한 강도로 나타났다.
- 우리나라의 정지궤도 기상위성 천리안을 이용하여 배경온도장을 구축하기 위해 BT와 LST자료를 비교하여 선택된 BT 자료를 이용해 우리나라 남한의 내륙지역인 북위 34°에서 북위 38°까지, 경위 126°에서 130°까지의 내륙지역에 대해 BT 배경장을 산출하였다. BT를 이용한 배경온도장을 산출하기 위해 사용하는 구름탐지자료의 정확성을 평가하는 과정에서 구름탐지에서 특정지역에서 과대탐지현상이 나타남을 확인하였다. 입력자료로 사용되는 수치모델의 청천 밝기온도 자료 및 공간균질성 검사가 구름 오탐지의 원인일 가능성이 있으며 이에 대해 더욱 정확한 연구 및 분석이 필요할 것으로 사료된다.
- BT 배경장 산출과정에서 중요한 요인 중 하나인 구름탐지 자료에 문제점이 있는지 분석해 보았다. CMDPS 구름탐지 자료를 이용하여 구름화소를 제거한 평균온도장의 특정 지역에서 1개월 동안 모두 구름으로 탐지되는 화소들이 발견되었다. 이는 우리나라에서 기후적으로 거의 불가능한 현상으로써 그 원인을 분석하기 위해 각 화소별 구름으로 탐지되는 빈도를 분석하였다.
- 구름탐지의 복원은 내륙을 대상으로 실시하였고, 연구대상지역인 북위 34°에서 38°까지, 동경 126° 이상에서 130°의 우리나라 내륙지역만을 대상으로 하였다. 구름 화소의 선택적 복원 과정을 통해 구름화소는 효과적으로 복원된 것을 확인할 수 있다.
- 64 K로써 평균 제곱근 오차에서도 BT 배경장과 기온간의 관계가 더 작은 오차를 나타냄을 알 수 있다. 기온은 BT 배경장과의 기울기가 대체로 일정하나 여름철 강한일사에 의해 급격히 상승하는 지면온도의 특성상 지면온도는 BT 배경장에 비하여 급격하게 증가하기 때문에 평균 제곱근 오차가 두 배 가까이 크게 나타났다. 지상관측의 지면온도는 그 관측지점의 지면 특성을 대변해주는 것이고 기온은 관측지점의 대기의 온도를 대변해주기 때문에 넓은 지역의 공간평균을 관측하는 위성 관측 자료인 BT와 기온이 상대적으로 잘 일치할 수 밖에 없다는 것을 보여준 것으로 사료된다.
- BT 배경장과 녹지비율 또한 여름철 주간에 음의 상관관계가 나타났으며 이는 기존에 알려진 NDVI와 지표온도가 음의 상관을 보인다는 기존의 연구결과와 일치하였다. 녹지비율과 BT 배경장의 상관관계는 고도의 경우와 마찬가지로 계절과 시간대에 따른 변동성을 보였으며 대체로 고도와의 상관관계에 비하여 약한 강도로 나타났다. 즉, BT 배경장과 지리 정보간의 상관관계는 시간 변동성 및 계절 변동성을 갖는다는 것을 알 수 있었으며, 위성 관측자료를 기반으로 지표면온도를 산출할 때 회귀식을 구성하기 위해서는 시간대에 따라 별도의 방출률이 필요함을 의미한다.
- 구름을 제거하기 위해 사용하는 CMDPS 구름탐지 자료의 신뢰성을 분석하였으며 구름을 제거한 후 평균 계산을 통해 배경온도장을 산출하였다. 산출된 배경온도장은 지상 관측자료와 지리정보의 공간적 분포와의 일치성을 통해 검증되었다. 다음의 각 섹션에서 세부적인 연구방법에 대해 설명하였다.
- 이 방법으로 산출한 값들을 평균하여 복원하였다. 이 방법을 통해 구름으로 오 탐지되는 화소를 완벽하게 복원할 수는 없으나 구름으로 탐지된 화소의 일정부분을 복원하여 BT 배경장 구축에서 발생하는 산출 공백과 산출자료의 통계적인 오차를 줄일 수 있다. Fig.
- 이후 9월부터는 강한 상관을 보이는 시간이 다시 짧아지기 시작하여 12월까지 감소하였다. 이를 통해 고도와 마찬가지로 녹지의 비율 또한 BT 배경장과의 상관관계에서 시간변동 및 계절변동성을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
- 겨울철 북서풍과 북동풍이 유입되어 구름이 발생하는 동해안 지역과 서남해상 지역은 전반적으로 구름 탐지빈도가 높게 나타났으며 이것은 종관기상장의 경향과 같다. 이에 비해 구름탐지 빈도가 적은 지역은 서울 경기지역과 대전, 남해안 내륙지역 등으로 겨울철 종관 기상장과는 다른 구름빈도가 관측되어 구름탐지의 지역적 편차가 선명하게 드러났다.
- 특히, 남서해안의 경우는 섬이 나타나지 않는 단순한 온도 분포가 나타나고 있는데, 여기서 실제 해안선의 위치와 어긋난 온도분포를 보이는 지역들은 앞서 구름이 오탐지 되는 지역들과 대부분 일치한다. 즉, 배경온도장 산출 시 공백 지역을 유발하는 구름 과대탐지는 모델자료의 해안선 불일치와 밀접한 연관성이 있다는 것을 확인할 수 있다.
- 산출된 배경온도장은 지상관측 및 지리정보와 비교하여 정확도 평가를 시도하였다. 지상관측과의 비교를 통해 BT 배경장과 지상관측자료는 0.95의 높은 상관관계를 가지며 4.88 K의 평균 제곱근 오차를 갖는다는 것을 확인하였다. 또한 지리정보 중 고도 및 녹지비율과 비교하여 BT 배경장이 갖는 지리적인 특징을 분석하였다.
- 기온은 BT 배경장과의 기울기가 대체로 일정하나 여름철 강한일사에 의해 급격히 상승하는 지면온도의 특성상 지면온도는 BT 배경장에 비하여 급격하게 증가하기 때문에 평균 제곱근 오차가 두 배 가까이 크게 나타났다. 지상관측의 지면온도는 그 관측지점의 지면 특성을 대변해주는 것이고 기온은 관측지점의 대기의 온도를 대변해주기 때문에 넓은 지역의 공간평균을 관측하는 위성 관측 자료인 BT와 기온이 상대적으로 잘 일치할 수 밖에 없다는 것을 보여준 것으로 사료된다. BT 배경장과 지상관측자료간의 편향 또한 기온이 0.
후속연구
- 국내의 정지궤도 위성인 천리안위성의 관측자료를 이용하여 구축된 지표면의 배경온도장은 기후자료로도 사용 가능하며 온도의 공간적 분포의 일변동 및 계절변동을 분석할 수 있을 뿐만 아니라 BT를 이용한 천리안의 안개, 구름 및 황사 등의 다양한 산출물을 개선하는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 추후 BT 배경장을 활용한 각종 산출물 개선과 관련된 추가 연구를 시행할 예정이며, BT 배경장의 공간적 특성을 보다 다양한 지리정보와의 비교를 통해 심도 있는 분석을 수행할 계획이다.
- BT를 이용한 배경온도장을 산출하기 위해 사용하는 구름탐지자료의 정확성을 평가하는 과정에서 구름탐지에서 특정지역에서 과대탐지현상이 나타남을 확인하였다. 입력자료로 사용되는 수치모델의 청천 밝기온도 자료 및 공간균질성 검사가 구름 오탐지의 원인일 가능성이 있으며 이에 대해 더욱 정확한 연구 및 분석이 필요할 것으로 사료된다. 구름 오탐지현상으로 인해 배경온도장 산출 시 공백지역이 발생하는 문제가 있어 이를 해결하기 위해 구름탐지 화소를 통계적인 방법으로 복원하여 배경온도장을 산출하였다.
- 국내의 정지궤도 위성인 천리안위성의 관측자료를 이용하여 구축된 지표면의 배경온도장은 기후자료로도 사용 가능하며 온도의 공간적 분포의 일변동 및 계절변동을 분석할 수 있을 뿐만 아니라 BT를 이용한 천리안의 안개, 구름 및 황사 등의 다양한 산출물을 개선하는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 추후 BT 배경장을 활용한 각종 산출물 개선과 관련된 추가 연구를 시행할 예정이며, BT 배경장의 공간적 특성을 보다 다양한 지리정보와의 비교를 통해 심도 있는 분석을 수행할 계획이다.
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