[논문]인공위성 원격탐사를 이용한 대기보정 기술 고찰

이권호; 염종민

doi:10.7780/kjrs.2019.35.6.1.11

인공위성 원격탐사를 이용한 대기보정 기술 고찰
A Review on Atmospheric Correction Technique Using Satellite Remote Sensing 원문보기

대한원격탐사학회지 = Korean journal of remote sensing, v.35 no.6 pt.1, 2019년, pp.1011 - 1030

이권호 (강릉원주대학교 대기환경과학과) , 염종민 (한국항공우주연구원 국가위성정보활용지원센터)

초록
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인공위성 또는 항공기에서 사용되는 원격탐사용 센서는 지구 대기를 통과하는 전자기파를 측정하므로, 지구 대기에 의하여 흡수 또는 산란되는 과정에서 지표면의 정보가 영향을 받게 된다. 인공위성은 탑재센서의 사용목적에 따라 파장범위, 해상도가 다르지만, 공통적으로 지구 표면의 대상의 분광신호를 정확히 측정하기 위하여 대기에 의한 영향을 제거해야 하는 대기보정이 이루어져야 한다. 대기보정의 목적은 원격탐사 영상에서 대기 효과를 제거하여 지표면 반사도 값을 결정하고 지표면의 물리적 매개 변수를 도출하는 것이다. 현재까지 개발된 대기보정 알고리즘은 영상기반의 경험적인 방법 또는 현지 관측 자료를 이용한 간접적인 보정 방법에서 보다 복잡한 복사전달과정을 수치해석적으로 해석하는 직접적인 보정 방법으로 발전해 왔다. 본 연구는 지난 40여년 동안 개발된 대기보정 알고리즘에 대한 연구 기록을 분석함으로써, 대기보정 기술의 현황 및 주요 대기보정 알고리즘에 대한 연구 결과를 체계적으로 정립하여 관련 기술의 현황 및 연구동향을 제시하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Remote sensing sensors used in satellites or aircrafts measure electromagnetic waves passing through the earth's atmosphere, and thus the information on the surface of the earth is affected as it is absorbed or scattered by the earth's atmosphere. Although satellites have different wavelength ranges and resolutions depending on the purpose of onboard sensors, in general, atmospheric correction must be made to remove the influence of the atmosphere in order to accurately measure the spectral signal of an object on the earth's surface. The purpose of atmospheric correction is to remove the atmospheric effect from remote sensing images to determine surface reflectivity values and to derive physical parameters of the surface. Until recently, atmospheric correction algorithms have evolved from image-based empirical methods or indirect methods using in-situ observation data to direct methods that numerically interpret more complex radiative transfer processes. This study analyzes the research records of atmospheric correction algorithms developed over the past 40 years, systematically establishes the current state of atmospheric correction technology and the results of major atmospheric correction algorithms and presents the current status and research trends of related technologies.

주제어

표/그림 (12)

그림 Fig. 1. Search and classification process of research data related to atmospheric correction used in this study.
그림 Fig. 2. Distribution of papers published by journals related to atmospheric correction through keyword search.
그림 Fig. 3. The number of articles published by (top) domestic and (bottom) international journals by year.
그림 Fig. 4. Number of papers published by year in domestic journals by satellite sensors.
그림 Fig. 5. Number of papers published by year international journals by satellite platforms.
표 Table 1. The main aircraft or satellite based methods for atmospheric correction
그림 Fig. 6. Downward (DN) and upward( UP) solar spectrum at top of atmosphere (TOA) and bottom of atmosphere (BOA). RTM simulation was considered input data as H₂O = 1.0g/cm², O₃ = 400 Dobson unit, AOT = 1.0, vegetation surface, respectively.
그림 Fig. 7. Original image (left) and atmospherically corrected image (right) generated by DG AComp (figure courtesy of DG (2016)).
그림 Fig. 8. Example of absorption feature comparison for sample B2 (a) and sample B13 (b). Vertical lines A and B stands for wavelengths of 2150.70 nm and 2221.50 nm (figure courtesy of San and Suzen (2010)).
그림 Fig. 9. Spectral curves of the samples obtained from ground field (black) and corrected Hyperion image using EL (red), FLAASH (brown) and ATCOR (blue) models (figure courtesy of Cetin et al. (2017)).
그림 Fig. 10. Mean differences in spectral signatures after atmospheric correction (figure courtesy of Ariza et al. (2017)).
그림 Fig. 11. Comparison between MSI reflectance simulated from in-situ measurements, MSI TOA reflectance and MSI-corrected reflectance from three methods: 6SV model based on MAIAC product (a,b); ACOLITE (c,d); and Sen2Cor (e,f). The left column shows reflectance spectra from dark lakes (Buá-Buá and Mamirauá) and, the right column shows reflectance spectra from bright (Pirarara and Panta-Leão) lakes (figure courtesy of Martins et al. (2017)).

AI 본문요약
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문제 정의

대기보정과 관련된 향후 연구방향 및 지표가 될 수 있는 기초자료를 제공하기 위하여, 대기보정에 관한 관련 연구 논문, 보고서 및 지식재산권 등에 관한 통계적인 조사를 수행하였다. 전 세계에서 발행되는 주요 저널 논문의 키워드 검색을 통하여 제목과 본문 내용을 분석함으로써, 인공위성 센서 별 대기보정 기술 및 활용 현황에 대한 이슈를 분석하였다(Fig.
여기서 제안된 첫 번째 방법은 실시간 대기및 기후 관측 자료를 사용하는 복사전달 방정식의 개념을 기반으로 하는 RTM 방법과 ELA 방법을 결합한 방법이며, 두 번째 방법은 ATCOR와 EMA를 결합한 방법이다. 두 가지 방법론을 호주 지역의 Hyperion 영상에 적용한 결과 모두 단일 대기보정 보다는 개선된 결과를 나타냄으로써 하이브리드 방법이 대기보정에 정확도를 높일 수 있는 가능성을 보고하였다.
이러한 위성영상의 정확도 및 활용 증대를 위하여 대기보정 과정은 필수적인 사항이며, 그 중요성은 위성 센서의 발전에 따라 매우 커가고 있다. 따라서, 본 연구에서는 지난 40 여년 동안 개발된 대기보정 알고리즘에 대한 연구 동향 및 관련 기술에 관한 개요를 제시하였다. 그리고 주요 대기보정 알고리즘에 관한 고찰을 통하여 대기 보정 방법론에 대한 주요 이슈에 대해 설명하였으며, 이는 향후 대기보정 알고리즘에 대한 활용 및 개선에 대한 기초 연구자료로 사용될 수 있을 것이다.
물리 해석과정을 이용한 대기보정 방법은 대기조성 물질에 대한 정량적인 총량 대비 파장별 감쇄계수 (extinction coefficient)를 이용한 대기 투과도를 보정하는 것이 목적이다. 따라서, 대기조성 물질에 관한 정량적/정성적 정보 확보를 위하여 (대기보정이 필요한 상황에 따라) 직접 측정하거나 또는 알려진 특성값(조성비, 광학특성값 등)을 사용하는 방법이 사용된다.
본 연구에서는 인공위성을 이용한 지구 관측이 시작된 지난 40 여년 동안 개발된 대기보정 알고리즘에 대한 연구 동향 및 주요 대기보정 알고리즘에 관한 방법론에 대하여 고찰하였다. 이를 위하여 1970년부터 2019년까지 발간된 대기보정 관련 연구자료는 관련어 검색을 통하여 획득하였으며, 각 문헌자료는 연도별, 플랫폼별 분류를 통하여 국내외 연구동향을 제시하였다.

제안 방법

San and Suzen(2010)는 식생이 밀집되지 않은 지역 (Kirsehir and Aksaray province, Turkey)에서 초분광 센서인 Hyperion의 대기보정을 위하여 ACORN, FLAASH, 및 ATCOR을 사용한 영상보정 결과 및 ASD Field SpecII를 이용한 현장관측 자료를 상호 비교하였다. 그리고세 가지 대기보정을 적용한 영상의 반사도 값은 유사한 결과를 보였으나, 흡수성 지표성분에 대한 현장 관측결 과와의 직접 비교를 통하여 대기보정 방법의 정확도를 비교하였다(Fig. 8 참조). 이러한 비교분석을 통하여, 영상의 대기보정에 적용된 방법 중 ACORN을 사용한 결과가 지상관측 값과 가장 유사한 결과를 나타냄으로 인하여 약간 더 나은 대기보정 알고리즘으로 보고하였다.
ACORN은 MODTRAN을 통합한 상용 소프트웨어 패키지로서, 화소별 복사전달 계산을 사용하여 특정 대기 효과를 추정한다. 모델링된 대기 특성(수증기량과 시정 거리)과 함께 반사도값을 생성하여 실제 관측값과의 비교를 통한 수정보완이 반복적으로 수행되고 이를 통하여 복사량 자료를 대기보정된 반사도 값으로 변환한다. ACORN에서 사용되는 복사전달 방정식은 아래의 식 (3)과 같다.
, 2018). 여기서 제안된 첫 번째 방법은 실시간 대기및 기후 관측 자료를 사용하는 복사전달 방정식의 개념을 기반으로 하는 RTM 방법과 ELA 방법을 결합한 방법이며, 두 번째 방법은 ATCOR와 EMA를 결합한 방법이다. 두 가지 방법론을 호주 지역의 Hyperion 영상에 적용한 결과 모두 단일 대기보정 보다는 개선된 결과를 나타냄으로써 하이브리드 방법이 대기보정에 정확도를 높일 수 있는 가능성을 보고하였다.
본 연구에서는 인공위성을 이용한 지구 관측이 시작된 지난 40 여년 동안 개발된 대기보정 알고리즘에 대한 연구 동향 및 주요 대기보정 알고리즘에 관한 방법론에 대하여 고찰하였다. 이를 위하여 1970년부터 2019년까지 발간된 대기보정 관련 연구자료는 관련어 검색을 통하여 획득하였으며, 각 문헌자료는 연도별, 플랫폼별 분류를 통하여 국내외 연구동향을 제시하였다. 문헌 자료 및 연구동향 분석 결과, 대기보정 기술이 국내와 해외에서 시작은 다르지만 유사한 시간적 변화 패턴을 보이고 있으며, 특히, 국내외에서 모두 사용된 Landsat 위성 시리즈와 국내에서 주로 활용된 천리안 위성, 국외에서 주로 활용된 EOS 위성으로 나타났다.
자료 분석을 위한 2단계에서, 획득한 문헌 자료는 각문헌자료의 제목과 초록의 내용을 기반으로 그동안 실제 운영되었던 인공위성 센서 및 대기보정 관련 기술에 관한 직접적인 언급 또는 사용에 관한 내용이 포함된 것만 추출하기 위한 과정을 수행하였다. 이를 위하여 논문의 제목과 초록내에서 사용된 단어에 대한 자동추출 및 인위적 추출을 수행하여 인공위성에 활용된 대기보정이 아닌 문헌자료를 상당부분 제외하였다.
대기보정과 관련된 향후 연구방향 및 지표가 될 수 있는 기초자료를 제공하기 위하여, 대기보정에 관한 관련 연구 논문, 보고서 및 지식재산권 등에 관한 통계적인 조사를 수행하였다. 전 세계에서 발행되는 주요 저널 논문의 키워드 검색을 통하여 제목과 본문 내용을 분석함으로써, 인공위성 센서 별 대기보정 기술 및 활용 현황에 대한 이슈를 분석하였다(Fig. 1 참조). 이와 같은 방법은 Kim et al.

대상 데이터

검색 조건에서 사용된 키워드는 국문으로는 “인공위 성”, “위성”, “대기보정”이며, 영문으로는 “satellite”와 “atmospheric correction”을 이용한 관련어 검색을 통하여 1960년대부터 2018년 12월까지 출판된 모든 문헌 자료를 획득하였다.
1970년대부터 2018년 12월까지 기간 동안의 조사된 문헌 별 자료분류를 통하여 국내 및 해외에서 출판된 총 문헌 수는 473건(국내 77건, 국제 366건)이었으며, 이 중학술논문 443건, 연구보고서 23건, 특허 3건으로 조사되었다(Fig. 2 참조). 대기보정과 관련된 논문이 가장 많이 실린 저널은 국내의 경우는 대한원격탐사학회지(KJRS) 가 36건(국내 논문 중 46.
com/)를 이용하였다. 그리고 관련 지식재산권 검색에는 특허청에서 운영하는 국내외 특허정보검색 서비스(http://www.kipris.or.kr)를 통하여 검색하였다. 검색 조건에서 사용된 키워드는 국문으로는 “인공위 성”, “위성”, “대기보정”이며, 영문으로는 “satellite”와 “atmospheric correction”을 이용한 관련어 검색을 통하여 1960년대부터 2018년 12월까지 출판된 모든 문헌 자료를 획득하였다.
자료 분석을 위한 1단계에서는 대기보정과 관련된 문헌 자료 검색은 국가과학기술정보센터(National Digital Science Library; NDSL)에서 운영하는 과학기술 정보 통합 서비스(http://www.ndsl.kr), 한국교육학술정보원(Korea Education & Research Information Service; KERIS)에서 운영하는 학술연구정보서비스(http://www.riss.kr), 구글에서 운영하는 Google scholar (https://scholar.google.com/)를 이용하였다.

이론/모형

9. Spectral curves of the samples obtained from ground field (black) and corrected Hyperion image using EL (red), FLAASH (brown) and ATCOR (blue) models (figure courtesy of Cetin et al. (2017)).
대기보정 방법 중 RTM을 이용한 방법은 대기에 의한 광 흡수(light absorption) 및 광 산란(light scattering)을 포함하는 복사전달이론을 이용한 해석적 모델링을 기반으로 한다. 널리 사용되고 있는 복사전달모델은 Low Resolution Transmittance (LOWTRAN) (Kneizys, 1978; 1988), MODerate resolution atmospheric TRANsmission (MODTRAN) (Kneizys, 1996; Berk et al.

성능/효과

, 2018)에서는 ELM, SEN2COR, ATCOR를 이용한 대기보정 결과와 현지에서 분광 관측 기기(ASD fieldspect-4, Ocean Optics HR2000)를 이용하여 관측한 자료를 비교하였다. Fig. 10에서 해당 사례에 대한 대기보정 결과에 대한 오차범위는 0.0453(ELA), 0.0777(SEN2COR), 0.0575(ATCOR)으로 ELAS가 비교적 적은 오차범위를 나타내는 반면 SEN2COR는 가장 큰 오차범위를 나타냈다. 이와 유사하게, Pflug et al.
11은 각 대기보정 방법에 의한 스펙트럼 결과와 4개의 아마존 floodplain 호수에서 획득 한 현장 측정치의 비교결과 사례로서, 대기보정 결과에 의하여 TOA 반사도 값이 크게 감소하였음을 알 수 있다. 그리고 대기보정 방법 중 Sen2Cor는 현장 관측 데이터와 비교하여 가장 작은 RMSE를 나타냈으며, 6SV 와 ACOLITE의스펙트럼 지점별 편차가 다양하게 나타났다.
Kumar and Yarrakula (2017)는 인도의 Tamil Nadu 지역(78°27′59″E–78°33′42″E, 12°28′42″N–12°36′02″N latitude)에서 Hyperion 영상의 대기보정을 위하여 FFC, IARR, QUAC 및 FLAASH를사용하였다. 대기보정 방법론의 비교 결과는 FLAASH 가 다른 대기보정에 비해 양호한 결과를 나타냄을 확인하였다. Cetin et al.
이를 위하여 1970년부터 2019년까지 발간된 대기보정 관련 연구자료는 관련어 검색을 통하여 획득하였으며, 각 문헌자료는 연도별, 플랫폼별 분류를 통하여 국내외 연구동향을 제시하였다. 문헌 자료 및 연구동향 분석 결과, 대기보정 기술이 국내와 해외에서 시작은 다르지만 유사한 시간적 변화 패턴을 보이고 있으며, 특히, 국내외에서 모두 사용된 Landsat 위성 시리즈와 국내에서 주로 활용된 천리안 위성, 국외에서 주로 활용된 EOS 위성으로 나타났다. 이러한 결과는 새로이 발사되는 인공위성과 탑재 센서의 활용을 위한 연구결과가 반영된 것임을 알 수 있었다.

후속연구

따라서, 본 연구에서는 지난 40 여년 동안 개발된 대기보정 알고리즘에 대한 연구 동향 및 관련 기술에 관한 개요를 제시하였다. 그리고 주요 대기보정 알고리즘에 관한 고찰을 통하여 대기 보정 방법론에 대한 주요 이슈에 대해 설명하였으며, 이는 향후 대기보정 알고리즘에 대한 활용 및 개선에 대한 기초 연구자료로 사용될 수 있을 것이다.
이러한 대기보정 방법의 능력과 한계를 더욱 이해하기 위하여 고유한 지표 및 대기 조건에 대한 보다 다양하고 광범위한 검증이 요구된다. 이러한 노력은 향후 대기보정 알고리즘에 대한 활용 및 개선에 대한 기초 및 응용 연구자료로 사용될 수 있을 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	대기보정의 목적은 무엇인가?	인공위성은 탑재센서의 사용목적에 따라 파장범위, 해상도가 다르지만, 공통적으로 지구 표면의 대상의 분광신호를 정확히 측정하기 위하여 대기에 의한 영향을 제거해야 하는 대기보정이 이루어져야 한다. 대기보정의 목적은 원격탐사 영상에서 대기 효과를 제거하여 지표면 반사도 값을 결정하고 지표면의 물리적 매개 변수를 도출하는 것이다. 현재까지 개발된 대기보정 알고리즘은 영상기반의 경험적인 방법 또는 현지 관측 자료를 이용한 간접적인 보정 방법에서 보다 복잡한 복사전달과정을 수치해석적으로 해석하는 직접적인 보정 방법으로 발전해 왔다.
	대기보정 방법 중 RTM을 이용한 방법은 무엇을 기반으로 하는가?	대기보정 방법 중 RTM을 이용한 방법은 대기에 의한 광 흡수(light absorption) 및 광 산란(light scattering)을 포함하는 복사전달이론을 이용한 해석적 모델링을 기반으로 한다. 널리 사용되고 있는 복사전달모델은 Low Resolution Transmittance (LOWTRAN) (Kneizys, 1978; 1988), MODerate resolution atmospheric TRANsmission (MODTRAN) (Kneizys, 1996; Berk et al.
	대기보정 방법 중 경험적 방법론의 공통점은 무엇인가?	, 2009). 이러한 경험적 방법론의 공통점은 주로 영상 기반의 대기보정을 수행하여 상대적인 지표 반사도 값을 제공하는 것이다. 그러나 물리적 모델 기반의 방법론은 보다 정밀한 복사전달모델(Radiative Transfer Model; RTM)을 이용하여 대기의 기여도를 수치적으로 산출하여 대기보정에 사용함으로써 보다 정확한 결과를 산출할 수 있는 장점이 있다.

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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