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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 권병혁
- 발행연도
- 2018
- 저작권
- 부경대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수9
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GOCI(Geostationary Ocean Color Imager)는 8개 밴드의 레일리 보정된 반사율을 이용하여 수평 500m x 500m의 높은 공간해상도로 동아시아 지역을 관측한다. 6개의 가시광선(Band1~6)과 2개의 근적외선 밴드(Band7~8)는 표면(육지, 바다, 구름 등)의 특성에 따라 반사율이 달라지는 특징이 있어, 이를 통해 해무를 탐지할 수 있다. 그러나 반사율을 이용한 방식은 하층운과 해무를 구별하기 어렵다는 단점을 가지고 있다. 최근에 수증기 흡수영역의 반사율 차이를 이용한 방법이 제시되었으나 육무 오탐지 및 해무 과탐지 문제가 발견되어 본 연구에서 이를 개선코자 하였다.
관측된 표면의 반사율 특성과 선행 연구의 해무탐지 알고리즘에서 각각의 표면을 구별하는 지수들을 분석한 결과, 육지는 근적외선 밴드가 가시광선 밴드보다 반사율이 크게 나타나고, 바다는 가시광선 밴드의 반사율이 크게 나타났다. 구름에도 이런 특징이 반영되어 육지 위에 있는 구름은 Band7, 바다 위의 구름은 Band6의 반사율이 크게 나타나며, 이로 인해 육무 오탐지와 해무 과탐지 문제가 발생한다. 육무 오탐지 문제는 해무와 하층운의 액체함수량 차이를 이용한 Band7 반사율 임계값을 적용하여 육지로 유입되는 해무를 하층운으로 탐지하는 문제를 개선하였다.
해상의 구름 중 바다와 같이 Band4가 Band8의 반사율보다 크게 나타나는 구름은 해무로 탐지되어 해상에서 해무 과탐지를 일으킨다. 이러한 구름을 주변 구름픽셀과의 평균 반사율인 MBR(Mean Band Rrc) 비교를 통해 보정해줌으로써 해무 과탐지 문제를 개선하였다. 개선 결과는 천리안위성 COMS(Communication, Ocean, Meteorological Satellite)의 기상 탑재체인 MI(Meteorological Imager) 안개 영상과 시정 분포도 자료를 이용하여 안개 탐지 영역을 비교하였고, 기상청 시정계 지점 자료를 통해 안개탐지확률(POD: Probability of Detection), 안개오탐지율(FAR: False Alarm Ratio), 안개탐지수준(KSS: Hanssen-Kuiper Skill Score), 안개탐지정확성(TS: Threat Score)을 산출하여 개선 정도를 정량적으로 검증하였다.
관측된 표면의 반사율 특성과 선행 연구의 해무탐지 알고리즘에서 각각의 표면을 구별하는 지수들을 분석한 결과, 육지는 근적외선 밴드가 가시광선 밴드보다 반사율이 크게 나타나고, 바다는 가시광선 밴드의 반사율이 크게 나타났다. 구름에도 이런 특징이 반영되어 육지 위에 있는 구름은 Band7, 바다 위의 구름은 Band6의 반사율이 크게 나타나며, 이로 인해 육무 오탐지와 해무 과탐지 문제가 발생한다. 육무 오탐지 문제는 해무와 하층운의 액체함수량 차이를 이용한 Band7 반사율 임계값을 적용하여 육지로 유입되는 해무를 하층운으로 탐지하는 문제를 개선하였다.
해상의 구름 중 바다와 같이 Band4가 Band8의 반사율보다 크게 나타나는 구름은 해무로 탐지되어 해상에서 해무 과탐지를 일으킨다. 이러한 구름을 주변 구름픽셀과의 평균 반사율인 MBR(Mean Band Rrc) 비교를 통해 보정해줌으로써 해무 과탐지 문제를 개선하였다. 개선 결과는 천리안위성 COMS(Communication, Ocean, Meteorological Satellite)의 기상 탑재체인 MI(Meteorological Imager) 안개 영상과 시정 분포도 자료를 이용하여 안개 탐지 영역을 비교하였고, 기상청 시정계 지점 자료를 통해 안개탐지확률(POD: Probability of Detection), 안개오탐지율(FAR: False Alarm Ratio), 안개탐지수준(KSS: Hanssen-Kuiper Skill Score), 안개탐지정확성(TS: Threat Score)을 산출하여 개선 정도를 정량적으로 검증하였다.
목차
Contents iAbstract vii1. Introduction 12. Data and Methods 52.1. Data 52.1.1. GOCI data 52.1.2. MI data 122.1.3. AWS data 152.2. Methods 172.2.1. Sea fog retrieval method 172.2.2. Validation method 222.2.2.1. Qualitative validation 222.2.2.2. Quantitative validation 242.3. Sites and Cases 262.3.1. Sea fog observation 263. Results and discussion 343.1. False negative of Land fog 373.2. False positive of Sea fog 474. Conclusion 68References 70
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