[보고서]환경위성탑재체 공용산출물 자료처리 알고리즘 개발

유정문

환경위성탑재체 공용산출물 자료처리 알고리즘 개발
Development of GEMS cloud/land data processing algorithm 원문보기

보고서 정보
주관연구기관	이화여자대학교 Ewha Womans University
연구책임자	유정문
참여연구자	최용상 , 정명재 , 이권호 , 김보람 , 권민재 , 김하림 , 양정현 , 신희우 , 이아름 , 정혜정 , 김혜실 , 김원무 , 박정민 , 유정민 , 강희정 , 조희제 , 윤소연 , 이유리 , 오수민 , 정슬기 , 허영민
보고서유형	최종보고서
발행국가	대한민국
언어	한국어
발행년월	2017-03
과제시작연도	2016
주관부처	환경부 Ministry of Environment
등록번호	TRKO201900002402
과제고유번호	1485013749
사업명	환경정책기반공공기술개발사업
DB 구축일자	2019-07-06
키워드	환경위성탑재체.지면반사도.구름.원격탐사.자외선.알고리즘.GEMS.cloud.surface reflectance.remote sensing.ultraviolet.algorithm.
DOI	https://doi.org/10.23000/TRKO201900002402

초록 ▼

□ 개발 목적 및 필요성
정지궤도 환경위성탑재체에 최적화된 구름 탐지 및 지면반사도 알고리즘 개발로, 다른 관측 자료들의 공용산출물인 구름과 지표정보의 안정적인 산출 및 통합 알고리즘의 성능에 기여한다.

물리적 한계로 구름이 있는 곳에서는 정확도를 보장하기 힘들기 때문에 통상적으로 구름이 없는 청천화소에서 산출함. 따라서 구름 알고리즘은 화소 단위의 구름 존재 유무 정보를 제공하여 대기오염물질을 관측할 수 있는 기본 영역을 결정하며, 구름화소에 대해서는 구름 정보를 제공한다.

지면반사도는 환경위성에서 산출하는 요소들에 직접적으로 필요한 공용자료이며, 또한 기상/환경/기후변화에 밀접하게 연관된 지구/생물학적 변수들을 도출하는데 있어서 중요한 입력 자료로서 이용되므로, 정확한 지구/생물학적 변수들의 도출을 위해서는 정확한 지면반사도의 도출이 필요하다.

□ 연구개발결과
구름 산출물은 기존 극궤도 환경위성 수준을 충족하는 구름 산출물 알고리즘 개발을 진행하였다. 이를 통해 기존 환경감시목적으로 운영되는 극궤도 위성인 OMI 위성 산출물 수준의 구름 산출 알고리즘을 개발하였다. 구름 산출 알고리즘은 460 – 490 nm 영역을 활용하여 O₂-O₂흡수 강도가 구름 기압에 따라 민감하게 변화하는 물리적 특성을 기반으로 개발하였다. 이러한 기법은 OMI에서 운영하는 구름 산출 알고리즘을 기반으로 작성하였으며, 환경위성의 채널 특징을 고려하여 구름을 램버시안 지면(Lambertian surface)으로 가정해 산출 알고리즘을 개발하였다. O₂-O₂ 흡수 강도를 정량화하기 위해서는 DOAS fit 방법을 도입하였다. DOAS fit을 통해 중간 산출물인 연속반사도와 경사층 적분농도를 계산하고 조견표를 활용하여, 구름 산출물을 최종 생산한다. 조견표는 복사 전달 모델을 통해 태양천정각, 위성천정각, 상대방위각, 지면기압,지면반사도와 구름 기압과 유효운량을 고려하여 작성된다.

환경위성의 지면반사도 산출을 위한 알고리즘을 개발하였으며, 입력 자료는 환경탑재체와 유사한 특성을 가지는 Aura/OMI 위성 자료를 이용하여 램버시안 지면 가정 하에 최소 반사도 방법으로 지면 반사도를 산출하였다. 부가적으로, 지면반사도 산출에 요구되는 센서의 요구사항과 대기 상단 복사량의 측정 오차가 지표반사도 산출 민감도에 대하여 수치실험이 수행되었다.

□ 성능사양 및 기술개발 수준
현재 작성된 구름 산출 알고리즘은 OMI 대비 검증 지수인 correlation, slope,RMSE에 대해서 검증을 진행한 결과, 현재 정지궤도 환경위성 구름 산출물이 기존 외국의 위성 수준에 도달하였음을 확인할 수 있다.

지면반사도 산출 알고리즘은 4년간의 OMI 자료를 이용한 검증에서 최종 설정 목표값(상관, RMSE, bias)을 달성하여 기후값 관점에서 선진국 수준에 도달하였다. 이것을 기초로 BRDF는 차기 연구에서 계속 진행될 과제이며, 선진국에서도 연구·진행 중이다.

□ 활용계획
구름정보가 산출되면 청천 영역 뿐 아니라 구름 화소에서도 대기오염물질농도 산출에 기여한다.

지면반사도 산출 결과는 환경위성의 초기 관측 기간 동안 에어로솔 및 환경기체 원격탐사 알고리즘의 입력자료로 활용되며, 이들 기체량 산출 정확도 향상에 기여한다.

(출처 : 요약서 5p)

Abstract ▼

Ⅳ. Results
Unit Project Name : Development of GEMS cloud/land data processing algorithm

Results
■ Cloud information
- Developed the cloud detection algorithm source technology of European satellite level
- Produced the Cloud-UV-VIS synthetic data and apply the synthetic data to the cloud detection algorithm
- Calculated the radiative forcing of cloud
- Supported to establish integrated algorithm
- Validated the cloud detection algorithm using OMI satellite data
■ Surface reflectance
- Provide the prototype of surface reflectance algorithm
- Retrieved yearly, monthly surface reflectance values and their climatology over the GEMS domain
- Developed the software of surface reflectance algorithm, and provide its algorithm theoretical basis document
- Showed the possibility of removing bright surface pixels over the GEMS domain for surface reflectance algorithm
- Verified results of this study with OMI surface reflectance

(출처 : SUMMARY 21p)

목차 Contents

표지 ... 1
제 출 문 ... 3
요 약 서 ... 5
요 약 문 ... 9
SUMMARY ... 18
목차 ... 23
표목차 ... 25
그림목차 ... 26
1. 연구개발과제의 개요 ... 31
1-1. 연구개발 목적 ... 31
1-2. 연구개발의 필요성 ... 31
1-3. 연구개발 범위 ... 32
2. 국내외 기술개발 현황 ... 34
2-1. 국내 기술개발 현황 ... 34
2-2. 국외 기술개발 현황 ... 36
3. 연구수행 내용 및 결과 ... 38
3-1. 연구개발의 내용(범위) 및 최종목표 ... 38
3-2. 연구개발 결과 및 토의 ... 48
3-3. 연구개발 결과 요약 ... 108
3-4. 연구개발 성과 요약(논문) ... 110
4. 목표달성도 및 관련분야 기여도 ... 112
4-1. 목표달성도 ... 112
4-2. 관련분야 기여도 ... 116
5. 연구결과의 활용계획 ... 117
5-1. 구름탐지 ... 117
5-2. 지면반사도 ... 117
6. 연구과정에서 수집한 해외과학기술정보 ... 119
6-1. 구름 탐지 ... 119
6-2. 지면반사도 ... 119
7. 연구개발결과의 보안등급 ... 121
8. 국가과학기술종합정보시스템(NTIS)에 등록한 연구시설·장비 현황 ... 122
9. 연구개발과제 수행에 따른 연구실 등의 안전조치 이행실적 ... 123
10. 연구개발과제의 대표적 연구실적 ... 124
11. 기타사항 ... 126
12. 참고문헌 ... 127
부 록 ... 131
끝페이지 ... 163

표/그림 (54)

표 GEMS Cloud retrieval algorithm flowchart
표 Flowchart of GEMS surface reflectance retrieval
표 Flowchart for the first subroutine of the cloud retrieval algorithm. In this step, pixels containing errors are screened out and reflectance values are interpolated for standard wavelength
표 Flowchart for the second subroutine of the cloud retrieval algorithm which calculates slant column density and continuum reflectance from multiple regression
표 The coefficients obtained from multiple regression with different input dimension and residual value
표 Spectral radiance observation of OMI (black) and its multiple regression line (red). The blue circle indicates the central band of O2-O2 absorption
표 Results of GEMS prototype algorithm applied to OMI observations. (a) Slant column density and (b) continuum reflectance
$Flowchart for the last subroutine of the cloud retrieval algorithm which finds proper cloud height and cloud fraction values in the look-up table$ 표 Flowchart for the last subroutine of the cloud retrieval algorithm which finds proper cloud height and cloud fraction values in the look-up table
표 The relation between solar zenith angle (θ0), viewing zenith angle(θ), and relative azimuth angle(Φ-Φ′)
표 The values for each look-up table (LUT) dimensional variables
표 The schematic figure for the cloudy sky with the MLER cloud model. Cloud reflects and transmits the solar radiation. Therefore, the beam path length and magnitude of radiance observed by satellite are changed. The solid lines mean the beam path and Rsfc and Rcld mean the surface reflectivity and cloud reflectivity, respectively
표 The match up list of input and output properties in SCIATRAN model and WRF model
표 The simulated radiance for (a) clear and (b) overcast sky
$(a) The synthetic simulated radiance data and (b) retrieved effective cloud fraction$ 표 (a) The synthetic simulated radiance data and (b) retrieved effective cloud fraction
표 (a) The slant column density and (b) continuum reflectance calculated from synthetic radiance data
표 CiF against (a) OLR, (b) ASR, and (c) net radiative flux (ASR minus OLR)
표 Validation results of cloud products using OMI Level 2 data
표 The Effective Cloud Fraction (ECF) of the summer/winter solstice and the spring/autumnal equinox day in 2005
표 The Cloud Pressure (CP) of the summer/winter solstice and the spring/autumnal equinox day in 2005
표 The OMI Level2 cloud product (left) and GEMS Cloud product (GCA, right) applied to Typhoon case; 16 September 2007 Typhoon Nari
표 The validation result of Cloud Product with OMI level2 cloud product for the 1st day of each month in 2007
표 The validation result for Effective Cloud Fraction (ECF) in every 1st day of each month, 2007
표 The validation result for Cloud Presssure (CP) in every 1st day of each month, 2007
표 Input data list for GEMS cloud retrieval algorithm
표 Output data list for GEMS cloud retrieval algorithm
표 Surface reflectance at the (a) non-Lambertian and (b) Lambertian surfaces
표 (a) Errors of spectral surface reflectance values when there were ±4% errors in radiance that would be measured at TOA. Simulation results with inputs of spectrally homogeneous surface reflectance of 0.1 and 0.2 were presented. (b) Same as Fig. 3.2.18, but for relative (percent) errors of spectral surface reflectance
표 Surface reflectance sensitivity to the changes in apparent reflectance at the top of a Rayleigh atmosphere
표 Variation of the apparent reflectance at TOA as a function of AOT
표 Spatial distribution of minimum AOT values retrieved from MODIS Terra sensor during the period from 2006 to 2015 over East Asia
표 Apparent reflectance values at TOA without aerosol-loading (i.e. AOT=0; blue lines) and with moderate aerosol loading (i.e. AOT=0.5; red lines) as a function of the surface reflectance. Simulations for different wavelengths (300, 340, 380, 470,500, 630 nm) are presented in the separate panels
표 Sensitivity of spectral surface reflectance (at 340, 380, 420, 460, 500, and 630 nm) with respect to the errors in the reflectance at TOA
표 Errors of spectral surface reflectance as a function of AOT with which the minimum reflectance was determined
표 VLIDORT RTM input parameter of OMI surface reflectance for Rayleigh correction
표 (a) A photo-like RGB image taken from MODIS at 1km spatial resolution (nadir). The scene contains varying surface condition including dark vegetation and barren surfaces. White color indicates the presence of clouds. (b) Same as (a) but for an image at 10km resolution (nadir). (c) Cloud mask for the scene shown in (a). Red indicates location of cloudy pixels. (d) Same as (c) but for cloud mask was applied to 10km resolution data
표 MODIS monthly snow cover during the period from January to June in 2006
표 Channel list of three radiometric sensors (satellites): AMI sensor (GEOCOMSAT-2A), ABI (GOES-R), and AHI (HIMAWARI-8/9)
표 (a) MODIS NDSI calculated from the MOD02 and MOD03 data (upper left panel). (b) MODIS08_E3 (upper right) for comparison to the NDSI. (c) MODIS RGB on January 6, 2006 (lower left). (d) NDSI greater than 0.4 (lower right). The NSDI values range from –1 to 1
표 (a) Spatial distribution of OMI AI data over the GEMS domain. (b) removed pixels for AI > 2 (red shade)
표 Comparison of (a) OMI LER product for four wavelengths (345.4, 372.8, 418.2, and 499.3 nm) with the four different retrieval methods for LER of (b) minimum value, (c) histogram value, (d) low rank 1 % mean, and (e) low rank 5 % mean
표 Retrieved LER over the GEMS domain from the low rank 1 % mean method for the wavelengths of 328, 335, 342, 345, 354 and 367 nm
표 Same as Fig. 3.2.29 except for the wavelengths of 372, 376, 380, 388, 406 and 416 nm
표 Same as Fig. 3.2.29 except for the wavelengths of 418, 425, 440, 442, 452 and 463 nm
표 Same as Fig. 3.2.29 except for the wavelengths of 471, 477, 488, 494 and 499 nm
표 Absolute differences (BRDF - Lambertian) in the simulated radiance between Lambertian and Ross-Li BRDF model (AOT = 0.0, SZA = 50°) at four wavelengths (λ= 415, 500, 665, 862 nm) over the vegetation at TOA (Figs. 3.2.33a-d) and BOA (Figs. 3.2.33e-h), respectively
표 Absolute differences in the simulated radiance between Lambertian and Koepke BRDF model (AOT = 0.0, SZA = 50°) at four wavelengths (λ= 415, 500, 665, 862 nm) over the ocean at TOA (Figs. 3.2.34a-d) and BOA (Figs. 3.2.34e-h), respectively
표 Absolute differences at surface level (i.e., BOA) in the simulated radiance between Lambertian and Koepke BRDF model (AOT = 0.0, SZA = 50°) in the GEMS　wavelength region (300-500 nm) over the ocean
표 Same as Fig. 3.2.35 except for TOA
표 Absolute differences at surface level (i.e., BOA) in the simulated radiance between Lambertian and Ross-Li BRDF model (AOT = 0.0, SZA = 50°) in the GEMS　wavelength region (300-500 nm) over the vegetation
표 Same as Fig. 3.2.37 except for TOA
표 The list of input data for the retrieval of TOA reflectance in this study
표 Output variables produced from the algorithm
표 Scatter plots of retrieved LER vs. OMI LERs based on low rank 1 % mean method in 23 wavelengths
표 Comparison of GEMS algorithm surface reflectance values with those of OMI during 2005-2008 over the two regions of KOREA (34-43°N, 120-130°E) and GEMS domain(-5-55°N, 75~155°E), using the RTM of VLIDORT (15). λ: wavelength, r: correlation coefficient, RMSE: root mean square error, and VIS: visible

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