[논문]천리안2A호를 이용한 다목적실용위성3A호 중적외선 밝기 온도 편향오차 개선 가능성 연구

김희섭

doi:10.5139/jksas.2020.48.12.977

천리안2A호를 이용한 다목적실용위성3A호 중적외선 밝기 온도 편향오차 개선 가능성 연구
A Study on Possibility of Improvement of MIR Brightness Temperature Bias Error of KOMPSAT-3A Using GEOKOMPSAT-2A 원문보기

한국항공우주학회지 = Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences, v.48 no.12, 2020년, pp.977 - 985

김희섭 (Korea Aerospace Research Institute)

초록
AI-Helper

2015년 발사된 다목적실용위성 3A호는 3.3~5.2㎛ 파장의 중적외선 영상을 제공한다. 다목적실용위성 3A호는 지상 물체의 밝기 온도를 추정하기 위한 고해상도 영상을 제공하지만 기존 자연 과학 목적으로 개발된 위성과 차이가 있다. 다목적실용위성 3A호의 단일 채널의 중적외선 영상으로 지표 밝기 온도를 추정하기 위해서는 대기 보정 과정이 필수적이다. 하지만 대기 보정 이후에도 여러 요인으로 인하여 밝기 온도 추정 오차가 존재한다. 본 논문에서는 다목적실용위성 3A호 카메라의 물리적인 특성으로부터 영상 처리까지 신호 흐름을 추적하여 밝기 온도 추정 오차 요인을 분석하였다. 또한, 천리안위성 2A호를 이용하여 다목적실용위성 3A호와 밝기 온도 편향 오차 개선 가능성을 연구하였다. 큰 편향 오차를 가지고 있는 야간 영상에 대하여 편향 오차를 보상한 이후 다목적실용위성 3A호와 천리안위성 2A호의 지표 밝기 온도가 상관성이 있음을 확인하였다. 다목적실용위성 3A호 중적외선 밝기 온도 편향 오차를 개선하는데 천리안위성 2A호 영상이 도움이 될 것으로 예상된다.

Abstract ▼ AI-Helper

KOMPSAT-3A launched in 2015 provides Middle InfraRed(MIR) images with 3.3~5.2㎛. Though the satellite provide high resolution images for estimating bright temperature of ground objects, it is different from existing satellites developed for natural science purposes. An atmospheric compensation process is essential in order to estimate the surface brightness temperature from a single channel MIR image of KOMPSAT-3A. However, even after the atmospheric compensation process, there is a brightness temperature error due to various factors. In this paper, we analyzed the cause of the brightness temperature estimation error by tracking signal flow from camera physical characteristics to image processing. Also, we study on possibility of improvement of MIR brightness temperature bias error of KOMPSAT-3A using GEOKOMPSAT-2A. After bias compensation of a real nighttime image with a large bias error, it was confirmed that the surface brightness temperature of KOMPSAT-3A and GEOKOMPSAT-2A have correlation. We expect that the GEOKOMPSAT-2A images will be helpful to improve MIR brightness temperature bias error of KOMPSAT-3A.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

현상을 물리적으로 이해하기 위하여 다목적실용위성 3A호 카메라의 물리적 특성으로부터 영상 처리까지 신호 흐름을 추적하여 밝기 온도 추정 오차 요인에 대한 분석을 수행하였다. 또한 천리안위성 2A호를 이용한 다목적실용위성 3A호의 편향 오차 개선 가능성을 분석하였다. 천리안위성 2A호의 지표 온도 연구에 의하면 편향 오차는 +0.
본 논문에서는 다목적실용위성 3A호 영상을 이용하여 지표 밝기 온도를 추정하는데 있어서 오차를 발생시키는 요인에 대한 분석을 수행하였다. 분석을 통해 지표 대기 온도 정보 오차, 위성 내부 온도 변화 등은 지상 관측 대상의 복사 휘도를 추정하는데 있어서 편향 오차와 관련됨을 확인하였다.
5μm 파장 적외선 영상에서 추정된 지표 온도와 다목적실용위성 3A호 적외선 영상에서 추정된 지표 온도는 동일하여야 한다. 본 논문에서는 이러한 원리를 바탕으로 천리안위성 2A 호적 외선 영상을 이용하여 다목적실용위성 3A호 적외선 영상의 편향 오차 개선 가능성을 분석하였다. 천리안위성 2A호 영상과 다목적실용위성 3A호 영상을 비교하기 위해서는 공간 및 시간을 일치하는 과정이 필요하다.

가설 설정

일반적으로 위성 영상에서 하나의 픽셀은 하나의 지상 지점과 일대일 대응한다고 가정한다. 하지만 실제 물리적 현상은 카메라 성능으로 인하여 위성 영상은 일대일 대응 지점뿐만 아니라 주변 값을 포함하게 된다.

제안 방법

2~100μm 파장 대역의 대기 전달을 모델링하는 MODTRAN을 사용하여 분석을 수행하였다. MODTRANe 촬영 시간, 촬영 위치, 촬영조건, 대기 정보 등을 입력 값으로 사용하여 대기 투과율, 상향 복사휘도, 하향 복사휘도 등을 계산한다. 물체의 복사휘도를 추정하는데 있어서 투과율 오차는 영상 신호 크기에 비례하는 오차를 발생시킨다.
관측 영역을 촬영할 때 위성 자세 값이 직하를 기준으로 약 30도 수준으로 크기 때문에 촬영 노출 시간 정보를 이용하여 값을 보정하였다. 이후 미국기상청에서 제공하는 대기 자료를 이용하여 대기 보정을 수행하였다.
다목적실용위성 3A호 영상과 함께 제공되는 모델 계수를 이용하여 위성 고도에서 복사휘도를 계산하였다. 관측 영역을 촬영할 때 위성 자세 값이 직하를 기준으로 약 30도 수준으로 크기 때문에 촬영 노출 시간 정보를 이용하여 값을 보정하였다.
5는 편향 오차를 보정한 이후 다목적실용위성 3A호 지표 밝기 온도 영상이다. 다목적실용위성 3A호 영상에서 외부 영역은 값이 없기 때문에 유효 영역만을 선택하기 위하여 마스크를 적용하였다. Fig.
분석을 통해 지표 대기 온도 정보 오차, 위성 내부 온도 변화 등은 지상 관측 대상의 복사 휘도를 추정하는데 있어서 편향 오차와 관련됨을 확인하였다. 또한 천리안위성 2A호를 이용한 다목적실용위성 3A호의 편향 오차 제거 가능성을 분석하기 위하여 야간 영상을 이용하여 상관관계 분석을 수행하였다. 편향 오차가 큰 다목적실용위성 3A호 야간 촬영 영상 샘플에 대하여 천리안위성 2호 적외선 영상을 이용하여 편향 오차를 보상한 이후 지표 밝기 온도 비교 분석을 통해 다목적실용위성 3A호 영상과 천리안위성 2호 영상이 상관관계가 있음을 확인하였다.
복사 전달 이론에 의하면 중적외선 대역에서 수증기와 이산화탄소 영향이 가장 크고, 메탄이나 질소 등에 의해서도 흡수가 발생된다. 본 논문에서는 0.2~100μm 파장 대역의 대기 전달을 모델링하는 MODTRAN을 사용하여 분석을 수행하였다. MODTRANe 촬영 시간, 촬영 위치, 촬영조건, 대기 정보 등을 입력 값으로 사용하여 대기 투과율, 상향 복사휘도, 하향 복사휘도 등을 계산한다.
위성 발사 이후 다양한 관측 및 분석을 통해 모델 계수 값의 변화 여부를 확인한다. 일반적으로 모델 계수는 상수 값으로 제공되지만 식 (4)에서 설명한 것과 같이 적외선 카메라 시야에 있는 위성 온도에 의해 영향을 받을 수 있다.
위성 발사 전에 적외선 카메라 앞에 흑체를 설치하고 흑체의 온도를 바꾸면서 적외선 카메라로 촬영한 영상을 이용하여 적외선 카메라 특성을 분석하고, 적외선 센서 모델에 사용할 계수를 추정한다. 위성 발사 이후 다양한 관측 및 분석을 통해 모델 계수 값의 변화 여부를 확인한다.
실험에 사용된 다목적실용위성 3A호 영상의 경우 대기 보정 후 추정된 지표 밝기 온도 값이 매우 크게 계산되었다. 이를 보정하기 위하여 천리안위성 2A호 영상에서 시간 및 공간적으로 변화가 적은 지점을 선택하였다. 선택 지점에 대한 방사율 값은 MODIS 영상에서 제공하는 값을 사용하였다.
관측 영역을 촬영할 때 위성 자세 값이 직하를 기준으로 약 30도 수준으로 크기 때문에 촬영 노출 시간 정보를 이용하여 값을 보정하였다. 이후 미국기상청에서 제공하는 대기 자료를 이용하여 대기 보정을 수행하였다. 천리안위성 2A호의 3.
일반적인 촬영 기법을 사용할 경우 적외선 센서에 검출되는 신호가 작기 때문에 이를 보상하기 위하여 TDI(Time Delay Integration) 기법이 사용되고 있다. 적외선 센서의 여러 픽셀이 동일한 지점을 순차적으로 촬영하고, 동일 지점에 대한 여러 촬영 영상을 중첩하여 영상 신호를 증폭한다. TDI를 이용하여 촬영한 경우 영상 위치가 동기화되지 않으면 영상 성능이 저하되기 때문에 위성 자세 및 센서 노출 시간을 정밀하게 제어하여 영상 품질 저하를 최소화한다.
대기보정 이후 추정 해수 온도의 정확도는 촬영 시간 및 촬영 조건 등의 영향이 있는 것으로 추정되었다. 현상을 물리적으로 이해하기 위하여 다목적실용위성 3A호 카메라의 물리적 특성으로부터 영상 처리까지 신호 흐름을 추적하여 밝기 온도 추정 오차 요인에 대한 분석을 수행하였다. 또한 천리안위성 2A호를 이용한 다목적실용위성 3A호의 편향 오차 개선 가능성을 분석하였다.

대상 데이터

2020년 2월 8일 다목적실용위성 3A호 야간 촬영 영상을 이용하여 분석을 수행하였다. Fig.
현재 미국 및 유럽 기상청에서는 전세계 대기 자료를 제공하고 있다. 본 논문에서는 미국 기상청 자료를 사용하였다. 미국 기상청의 경우 세계 기준시로 0시, 6시, 12시, 18시에 해당하는 전 지구 대기 자료를 제공하고 있다.
3은 다목적실용위성 3A호 적외선 영상이다. 앞에서 설명한 것과 같이다목적실용위성 3A호 영상에서 천리안위성 2A호 픽셀 위치에 해당하는 픽셀을 선택하고 이를 중심으로 2km 해상도 영상을 생성하였다. 실험에 사용된 다목적실용위성 3A호 영상의 경우 대기 보정 후 추정된 지표 밝기 온도 값이 매우 크게 계산되었다.
이후 미국기상청에서 제공하는 대기 자료를 이용하여 대기 보정을 수행하였다. 천리안위성 2A호의 3.8um 파장 대역 영상에 대해서도 대기 자료를 이용하여 대기 보정을 수행하였다. 최종적으로 선택된 지점에 대해 추정된 지표 온도 값이 동일하도록 다목적실용위성 3A 호의 편향 오차를 제거하였다.
미국 기상청의 경우 세계 기준시로 0시, 6시, 12시, 18시에 해당하는 전 지구 대기 자료를 제공하고 있다. 한국시는 세계기준시와 9시간 차이가 있기 때문에 제공되는 대기자료는 한국 시간으로 3시, 9시, 15시, 21시에 해당된다. 대부분의 경우 촬영 시간과 대기 자료 시간이 일치되지 않기 때문에 촬영 전과 촬영 후 가용한 대기 자료를 이용하여 촬영 시점의 대기 자료를 생성한다.

성능/효과

특히 도시지역의 경우 태양, 관측 대상, 위성의 기하학적인 관계뿐만 아니라 관측 대상의 구성 성분, 상태, 형태 등에 의해 복잡한 특성을 보이기 때문에 이를 보정하는 것이 쉽지 않다. 결과적으로 다목적실용위성 3A호 적외선 영상을 분석하는데 있어서 야간 영상 이주간 영상보다 태양 반사 효과가 없어서 장점은 있다. 주간 영상을 사용할 경우에는 방사율 값이 높은 영역을 선택하는 것이 태양 반사 효과를 최소화할 수 있다.
표준 영상 제품에는 영상의 4개 모서리 지점에 대한 위도와 경도 정보를 제공하고 있으며, 위도 및 경도에 대응하는 픽셀의 행과 열을 계산할 수 있는 함수를 다항식 형태로 제공하고 있다. 결과적으로 다목적실용위성 3A호에서 제공한 위성 영상의 모서리 좌표 정보를 이용하여 다목적실용위성 3A호 영상에 대응되는 천리안위성 2A호 영상 영역을 추출할 수 있고, 반대로 천리안위성 2A호 영상 픽셀의 위도와 경도 정보를 이용하여 천리안위성 2A호 픽셀에 대응되는 다목적실용위성 3A호 영상의 행과 열 정보를 추출할 수 있다.
하지만 다목적실용위성 3A호 영상에 대하여 해양 부이를 이용하여 해수 온도 추정 정확도를 분석해보면 Landsat-8 보다 좋지 않는 것으로 분석되었다. 대기보정 이후 추정 해수 온도의 정확도는 촬영 시간 및 촬영 조건 등의 영향이 있는 것으로 추정되었다. 현상을 물리적으로 이해하기 위하여 다목적실용위성 3A호 카메라의 물리적 특성으로부터 영상 처리까지 신호 흐름을 추적하여 밝기 온도 추정 오차 요인에 대한 분석을 수행하였다.
5를 비교해 보면 공간 및 시간을 일치시킨 천리안위성 2A호와 다목적실용위성 3A호의 지표 밝기 온도가 유사한 패턴을가지고 있음을 알 수 있다. 분석 사례의 경우 유효영역에서 상대 오차가 1도 이내로 편향 오차가 제거됨을 확인할 수 있었다. 앞에서 설명한 것과 같이 방사율 정보 오차, 대기 정보 오차, 공간 불일치 등으로 지표 밝기 온도 값이 모든 영역에서 일치하지는 않지만 다목적실용위성 3A호 적외선 영상에서 과도한 편향 오차가 있는 경우 이를 보정하는데 천리안위성 2A호 적외선 영상이 사용될 수 있음을 확인하였다.
분석을 통해 지표 대기 온도 정보 오차, 위성 내부 온도 변화 등은 지상 관측 대상의 복사 휘도를 추정하는데 있어서 편향 오차와 관련됨을 확인하였다. 또한 천리안위성 2A호를 이용한 다목적실용위성 3A호의 편향 오차 제거 가능성을 분석하기 위하여 야간 영상을 이용하여 상관관계 분석을 수행하였다.
분석 사례의 경우 유효영역에서 상대 오차가 1도 이내로 편향 오차가 제거됨을 확인할 수 있었다. 앞에서 설명한 것과 같이 방사율 정보 오차, 대기 정보 오차, 공간 불일치 등으로 지표 밝기 온도 값이 모든 영역에서 일치하지는 않지만 다목적실용위성 3A호 적외선 영상에서 과도한 편향 오차가 있는 경우 이를 보정하는데 천리안위성 2A호 적외선 영상이 사용될 수 있음을 확인하였다.
편향 오차가 큰 다목적실용위성 3A호 야간 촬영 영상 샘플에 대하여 천리안위성 2호 적외선 영상을 이용하여 편향 오차를 보상한 이후 지표 밝기 온도 비교 분석을 통해 다목적실용위성 3A호 영상과 천리안위성 2호 영상이 상관관계가 있음을 확인하였다. 이를 통해 다목적실용위성 3A호 적외선 영상에서 과도한 편향 오차가 있는 경우 천리안위성 2A호 영상을 이용하여 편향 오차 보정 가능성이 있음을 간접적으로 확인하였다. 본 논문에서는 현장 자료를 이용하여 천리안위성 2A호의 영상 보정을 수행하지 않았다.
이는 천리안위성 2A호 적외선 파장 대역이 다목적실용위성 3A호보다 좁기 때문에 대기에 의한 불확도가 작고, 위성이 자연과학 목적으로 개발되어 탑재체가 안정적인 값을 제공할 수 있기 때문으로 추정된다. 천리안위성 2A호가 적도에 위치하여 기하학적 관점에서 차이는 있지만 밝기 온도 값이 다목적실용위성 3A호와 상관관계가 높을 경우 활용 가능성이 높기 때문에 야간 촬영 영상을 이용하여 활용 가능성을 확인하였다.
또한 천리안위성 2A호를 이용한 다목적실용위성 3A호의 편향 오차 제거 가능성을 분석하기 위하여 야간 영상을 이용하여 상관관계 분석을 수행하였다. 편향 오차가 큰 다목적실용위성 3A호 야간 촬영 영상 샘플에 대하여 천리안위성 2호 적외선 영상을 이용하여 편향 오차를 보상한 이후 지표 밝기 온도 비교 분석을 통해 다목적실용위성 3A호 영상과 천리안위성 2호 영상이 상관관계가 있음을 확인하였다. 이를 통해 다목적실용위성 3A호 적외선 영상에서 과도한 편향 오차가 있는 경우 천리안위성 2A호 영상을 이용하여 편향 오차 보정 가능성이 있음을 간접적으로 확인하였다.
위성 영상 값은 대기 보정 과정을 통해 지표 값으로 변환된다. 하지만 다목적실용위성 3A호 영상에 대하여 해양 부이를 이용하여 해수 온도 추정 정확도를 분석해보면 Landsat-8 보다 좋지 않는 것으로 분석되었다. 대기보정 이후 추정 해수 온도의 정확도는 촬영 시간 및 촬영 조건 등의 영향이 있는 것으로 추정되었다.

후속연구

예상된다. 주간 촬영의 경우 지표에서 반사되는 태양 영향이 크게 나타나는데 이를 보상하기 위한 연구가 추후 필요할 것으로 예상된다.
천리안위성 2A호 영상을 이용한 다목적실용위성 3A호의 적외선 영상 편향 오차 보정은 위성 자료 간의 일관성을 높임으로써 다목적실용위성 3A호의 지표 밝기 온도 추정 정확도를 높임과 동시에 적외선영상의 활용 증진에 도움이 될 것으로 예상된다. 주간 촬영의 경우 지표에서 반사되는 태양 영향이 크게 나타나는데 이를 보상하기 위한 연구가 추후 필요할 것으로 예상된다.
본 논문에서는 현장 자료를 이용하여 천리안위성 2A호의 영상 보정을 수행하지 않았다. 해수 부이 등지 상 현장 데이터를 이용하여 천리안위성 2A호의 영상을 보정할 경우 기준 데이터의 정확도 개선으로다목적실용위성 3A호 편향 오차 개선에 도움이 될 것으로 예상된다.

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표제어: PCR

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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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