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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 박영제
- 발행연도
- 2017
- 저작권
- 한국해양대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수2
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본 학위논문은 세계최초의 정지궤도 해색 위성인 천리안 해양 위성 (GOCI : Geostationary Ocean Color Imager)에 표준으로 사용되는 대기보정 이론에 대하여 기술하고 있다. 타 극궤도 해색위성들이 1~2일 주기로 한 장소를 방문하며 전 지구를 관측하는 것과 달리 천리안 해양위성은 한반도를 포함한 동북아해역을 0.5 km 공간해상도로 낮 시간 동안 1시간의 시간간격으로 관측하고 있으며 (하루 8회 관측) 가시광~근적외파장대 (412, 443, 490, 555, 660, 680, 745, 865 nm) 영역에서 관측한다.
대기상층 위성궤도에서 일반적인 맑은 해역을 대상으로 관측된 가시광~근적외파장대 신호 중 90%이상은 대기신호이며, 해수신호의 크기는 10% 미만을 차지한다. 대기신호의 크기가 해수신호의 크기보다 10배 이상 크기 때문에 1%의 대기신호 추정 오차는 10%이상의 해수 광 스펙트럼 추정오류를 일으킨다. 이런 이유로 위성을 통한 해색원격탐사 임무는 높은 대기보정 정밀도를 요구하고 있으며 대기보정의 개발이 해색원격탐사 알고리즘 개발 중 가장 핵심이 된다.
천리안 해양위성 표준 대기보정은 NASA가 해색원격탐사 임무를 위해 개발한 SeaWiFS 표준 대기보정에 이론적인 기반을 두고 있다. SeaWiFS 방법은 우선 두개의 근적외 파장대 관측결과와 복사전달시뮬레이션 결과(조견표)를 서로 비교하여 대기 중 에어로졸 입자의 종류 및 농도 최적값을 추정해 내며 이 추정결과를 바탕으로 모든 가시광 파장의 에어로졸 반사도 스펙트럼을 다시 조견표를 이용하여 계산한다. 천리안 해양위성의 대기보정도 유사하게 두 근적외파장대 에어로졸 반사도 상관관계를 이용하여 에어로졸 종류 및 농도를 계산하는데, 이 연구를 통하여 SeaWiFS 및 다른 유사 대기보정 방법들과 비교하여 정확도 뿐 아니라 계산 효율 또한 개선하였다. 추가적으로 SeaWiFS에 적용된 수증기 흡광 보정 모델을 천리안 해양위성의 분광특성에 맞게 수정하여 적용하였으며, 탁도가 높은 해역에서 대기보정 오차를 줄이는 방법도 천리안 해양위성 관측영역의 해수 광 특성 및 반사도 정보들을 이용하여 개발하였다.
초기버전의 천리안 해양위성 표준 대기보정의 검보정 결과 탁도가 높은 연안해역에서는 10% 내외의 만족할 만한 오차수준을 보여주었으나, 탁도가 낮은 해역에서는 50% 이상의 오차를 발생되었다. 이는 대리교정 수행의 부재가 주된 요인이며, 본 연구에서는 이를 보완하기 위해 SeaWiFS 표준 대리교정 프로세스에 기반을 두고 천리안 해양위성에 맞게 대리교정을 수행하였다. 이 대리교정 방법에서는 특정 해역의 에어로졸 광특성이 항상 해양성 에어로졸이라 가정하고 이를 바탕으로 근적외 파장대 위성 관측 조도를 시뮬레이션 하여 두 근적외 파장대를 먼저 상대교정 한다. 이후, 상대교정된 두 근적외 파장대를 이용하면 맑은 해역에서 복사전달시뮬레이션을 통하여 가시광 파장대 대기조도를 모의 할 수 있게 되고, 여기에 맑은 해역의 현장 광 측정 자료가 추가되면 가시광파장대 위성관측조도의 시뮬레이션이 가능하다. 이 가시광파장대 모의 결과와 실제 위성관측조도와 비교하면 가시광파장대 대리교정을 완료할 수 있다. 본 대리교정 결과 대리교정 상수가 최대 3.2% 바뀌었으며 (490 nm 밴드) 새 대리교정 상수 적용 시 맑은 해역 대기보정 정확도가 최대 50% 이상 상승하였다.
본 연구에서는 천리안해양위성 대기보정의 성능을 평가하기 위해서 대기보정 결과 원격반사도 (remote-sensing reflectance: Rrs)를 한국해양과학기술원 해양위성연구센터에서 2010년 이후로 한반도 주변 해역 현장조사를 통해 수집한 원격반사도 자료들과 비교검정 하였으며, 검정결과 76, 84, 88, 90, 81, 82%의 정확도를 보여주었다. 추가로 현장자료가 아닌 시뮬레이션 자료를 통해 천리안 해양위성 알고리즘 뿐 아니라 다른 해색원격탐사 임무를 위해 개발된 주요 대기보정 알고리즘들 구현하여 함께 비교검증 하였고, 본 비교검증에서도 천리안 해양위성 표준 대기보정이 다른 대기보정 방법들과 비교하여 가장 낮은 오차율을 보여주었으며, 특히 다중산란 효과가 큰 작은 입자크기의 에어로졸 모델에서 더 좋은 성능을 보여주었다.
본 연구결과는 이론적으로 SeaWiFS 등 비슷한 밴드 특성을 가진 타 해색위성의 대기보정방법으로도 적용이 가능하며, 천리안 해양위성 자료처리시스템 (GOCI data processing system: GDPS) 1.5버전에의 적용될 예정이다.
대기상층 위성궤도에서 일반적인 맑은 해역을 대상으로 관측된 가시광~근적외파장대 신호 중 90%이상은 대기신호이며, 해수신호의 크기는 10% 미만을 차지한다. 대기신호의 크기가 해수신호의 크기보다 10배 이상 크기 때문에 1%의 대기신호 추정 오차는 10%이상의 해수 광 스펙트럼 추정오류를 일으킨다. 이런 이유로 위성을 통한 해색원격탐사 임무는 높은 대기보정 정밀도를 요구하고 있으며 대기보정의 개발이 해색원격탐사 알고리즘 개발 중 가장 핵심이 된다.
천리안 해양위성 표준 대기보정은 NASA가 해색원격탐사 임무를 위해 개발한 SeaWiFS 표준 대기보정에 이론적인 기반을 두고 있다. SeaWiFS 방법은 우선 두개의 근적외 파장대 관측결과와 복사전달시뮬레이션 결과(조견표)를 서로 비교하여 대기 중 에어로졸 입자의 종류 및 농도 최적값을 추정해 내며 이 추정결과를 바탕으로 모든 가시광 파장의 에어로졸 반사도 스펙트럼을 다시 조견표를 이용하여 계산한다. 천리안 해양위성의 대기보정도 유사하게 두 근적외파장대 에어로졸 반사도 상관관계를 이용하여 에어로졸 종류 및 농도를 계산하는데, 이 연구를 통하여 SeaWiFS 및 다른 유사 대기보정 방법들과 비교하여 정확도 뿐 아니라 계산 효율 또한 개선하였다. 추가적으로 SeaWiFS에 적용된 수증기 흡광 보정 모델을 천리안 해양위성의 분광특성에 맞게 수정하여 적용하였으며, 탁도가 높은 해역에서 대기보정 오차를 줄이는 방법도 천리안 해양위성 관측영역의 해수 광 특성 및 반사도 정보들을 이용하여 개발하였다.
초기버전의 천리안 해양위성 표준 대기보정의 검보정 결과 탁도가 높은 연안해역에서는 10% 내외의 만족할 만한 오차수준을 보여주었으나, 탁도가 낮은 해역에서는 50% 이상의 오차를 발생되었다. 이는 대리교정 수행의 부재가 주된 요인이며, 본 연구에서는 이를 보완하기 위해 SeaWiFS 표준 대리교정 프로세스에 기반을 두고 천리안 해양위성에 맞게 대리교정을 수행하였다. 이 대리교정 방법에서는 특정 해역의 에어로졸 광특성이 항상 해양성 에어로졸이라 가정하고 이를 바탕으로 근적외 파장대 위성 관측 조도를 시뮬레이션 하여 두 근적외 파장대를 먼저 상대교정 한다. 이후, 상대교정된 두 근적외 파장대를 이용하면 맑은 해역에서 복사전달시뮬레이션을 통하여 가시광 파장대 대기조도를 모의 할 수 있게 되고, 여기에 맑은 해역의 현장 광 측정 자료가 추가되면 가시광파장대 위성관측조도의 시뮬레이션이 가능하다. 이 가시광파장대 모의 결과와 실제 위성관측조도와 비교하면 가시광파장대 대리교정을 완료할 수 있다. 본 대리교정 결과 대리교정 상수가 최대 3.2% 바뀌었으며 (490 nm 밴드) 새 대리교정 상수 적용 시 맑은 해역 대기보정 정확도가 최대 50% 이상 상승하였다.
본 연구에서는 천리안해양위성 대기보정의 성능을 평가하기 위해서 대기보정 결과 원격반사도 (remote-sensing reflectance: Rrs)를 한국해양과학기술원 해양위성연구센터에서 2010년 이후로 한반도 주변 해역 현장조사를 통해 수집한 원격반사도 자료들과 비교검정 하였으며, 검정결과 76, 84, 88, 90, 81, 82%의 정확도를 보여주었다. 추가로 현장자료가 아닌 시뮬레이션 자료를 통해 천리안 해양위성 알고리즘 뿐 아니라 다른 해색원격탐사 임무를 위해 개발된 주요 대기보정 알고리즘들 구현하여 함께 비교검증 하였고, 본 비교검증에서도 천리안 해양위성 표준 대기보정이 다른 대기보정 방법들과 비교하여 가장 낮은 오차율을 보여주었으며, 특히 다중산란 효과가 큰 작은 입자크기의 에어로졸 모델에서 더 좋은 성능을 보여주었다.
본 연구결과는 이론적으로 SeaWiFS 등 비슷한 밴드 특성을 가진 타 해색위성의 대기보정방법으로도 적용이 가능하며, 천리안 해양위성 자료처리시스템 (GOCI data processing system: GDPS) 1.5버전에의 적용될 예정이다.
목차
Chapter 1. Introduction 11.1 Ocean color remote sensing 11.2 Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) 21.3 Atmospheric correction and vicarious calibration 5Chapter 2. Initial atmospheric correction for the GOCI data 102.1 Introduction 102.2 Method 112.2.1 Correction for gaseous absorption and whitecap radiance 132.2.2 Solar irradiance normalization 152.2.3 Correction for molecular (Rayleigh) scattering 172.2.4 Cloud mask 182.2.5 Correction for multiple scattering by aerosols 192.2.6 Correction for atmospheric transmittance 222.2.7 Correction for near-infrared water reflectance over turbid waters 222.3 Conclusion 24Chapter 3. Algorithm updates and vicarious calibration for the GOCI atmospheric correction 253.1 Backgrounds 253.2 Updates to the initial GOCI atmospheric correction algorithm 263.2.1 Correction for gaseous absorption and whitecap radiance 263.2.2 Sun-glint correction 283.2.3 Considering gravity effect for Rayleigh scattering 293.2.4 Correction for multiple scattering by aerosols - SRAMS 303.2.5 Correction for bidirectional effects for water reflectance 353.2.6 Correction for near-infrared water reflectance over turbid waters 393.2.7 Atmospheric transmittance with considering anisotropic angular distribution of water reflectance 403.3 Vicarious calibration of GOCI near-infrared bands 413.3.1 Method 443.3.2 Inter-calibration of GOCI near-infrared bands 453.3.3 Vicarious calibration of GOCI visible bands 49Chapter 4. Validation results 514.1 Data 514.1.1 Synthetic data derived by simulations 514.1.2 In situ radiometric data measured from shipboard 524.1.3 AERONET-OC radiometric data 564.2 Validation of SRAMS scheme with simulation data 584.3 Assessment of the atmospheric correction improvements with in situ radiometric data 59Chapter 5. Discussions 615.1 Impacts of water vapor correction on ocean color products 615.2 Stability for high solar and satellite zenith angle for diurnal observation 625.3 Cloud masking on fast-moving clouds and quality analysis 635.4 Evaluation of the GOCI aerosol correction scheme compared with other approaches 645.4.1 Aerosol correction approach for OCTS 645.4.2 Aerosol correction approach for MERIS 675.4.3 Evaluation results 695.5 Pitfalls in estimation of aerosol reflectance using 2-NIR bands 715.6 Issues in the vicarious calibration of GOCI VIS and NIR bands 725.7 Uncertainties from bidirectional effect 75Chapter 6. Conclusion 76Appendix. Glossary of symbols 82Acknowledgements 86References 88
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