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학술저널
저자정보
Kyeong-sang Lee (Pukyong National University) Minji Seo (Pukyong National University) Sungwon Choi (Pukyong National University) Dong-Hyun Jin (Pukyong National University) Daeseong Jung (Pukyong National University) Suyoung Sim (Pukyong National University) Kyung-Soo Han (Pukyong National University)
저널정보
대한원격탐사학회 대한원격탐사학회지 대한원격탐사학회지 제37권 제1호
발행연도
2021.1
수록면
161 - 167 (7page)

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This paper presents the method to quantitatively evaluate the uncertainty of the semi-empirical Bidirectional Reflectance Distribution Function (BRDF) model for Himawari-8/AHI. The uncertainty of BRDF modeling was affected by various issues such as assumption of model and number of observations, thus, it is difficult that evaluating the performance of BRDF modeling using simple uncertainty equations. Therefore, in this paper, Monte-Carlo method, which is most dependable method to analyze dynamic complex systems through iterative simulation, was used. The 1,000 input datasets for analyzing the uncertainty of BRDF modeling were generated using the Second Simulation of a Satellite Signal in the Solar Spectrum (6S) Radiative Transfer Model (RTM) simulation with MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) BRDF product. Then, we randomly selected data according to the number of observations from 4 to 35 in the input dataset and performed BRDF modeling using them. Finally, the uncertainty was calculated by comparing reproduced surface reflectance through the BRDF model and simulated surface reflectance using 6S RTM and expressed as bias and root-mean-square-error (RMSE). The bias was negative for all observations and channels, but was very small within 0.01. RMSE showed a tendency to decrease as the number of observations increased, and showed a stable value within 0.05 in all channels. In addition, our results show that when the viewing zenith angle is 40° or more, the RMSE tends to increase slightly. This information can be utilized in the uncertainty analysis of subsequently retrieved geophysical variables.
#BRDF modeling #uncertainty #Monte-Carlo Method #Himawari-8/AHI #6S

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