연무에 강한 구름 판독 알고리즘

An Enhanced Cloud Cover Reading Algorithm Against Aerosol

Abstract

대기 중의 구름은 태양의 복사에너지를 반사하여 일조량을 변화시킬 뿐만 아니라 고 지표면의 복사에너지를 반사 시켜 기온 변화에 영향을 미치는 중요한 변수이며, 특히 지표면의 일조량은 태양에너지를 활용하는 산업분야에서 매우 중요한 필수 정보이다. 따라서 지표면에서 하늘의 관측은 현재까지 목측이 일반적인 방법이며 위성사진이나 상대적으로 관측 범위가 좁은 장비들을 사용하여 보완하는 실정이다. 따라서 목측을 대체할 운량의 관측에서 자동 관측 시스템을 위한 알고리즘이 개발되었으나 계절에 따라 대기 중의 오염물질이나 안개 등으로 관측치의 신뢰도가 현장에서 적용될 만큼 높지 않다. 따라서 연무에 강한 운량 관측 알고리즘을 개발하였으며 이는 전천 영상으로부터 연무 정도를 계산하여 수치화하고 개발된 구름판독기에 추가하여 계절과 기후에 둔감한 알고리즘을 개발하여 기존의 구름판독기와 비교하여 신뢰도를 향상시킴을 확인하였다.

Clouds in the atmosphere are important variables that affect the temperature change by reflecting the radiant energy of the earth surface as well as changing the amount of sunshine by reflecting the sun's radiation energy. Especially, the amount of sunshine on the surface is very important It is essential information. Therefore, eye-observations of the sky on the surface of the earth have been enhanced by satellite photographs or relatively narrowed observation equipments. Therefore, cloud automatic observing systems have been developed in order to replace the human observers, but depending on the seasons, the reliability of observations is not high enough to be applied in the field due to pollutants or fog in the atmosphere. Therefore, we have developed a cloud observation algorithm that is robust against smog and fog. It is based on the calculation of the degree of aerosol from the all-sky image, and is added to the developed cloud reader to develop season- and climate-insensitive algorithms to improve reliability. The result compared to existing cloud readers and the result of cloud cover is improved.

그림 2. 구름 판독 알고리즘의 블록선도 Fig. 2. Block diagram of Cloud Cover Reader algorithm

그림 3. 연무 영향 제거 알고리즘 블록선도 Fig. 3. Block diagram of enhanced algorithm against aerosol

그림 3. 색 공간에서 각 성분과 원본 영상과 비교 Fig. 3. Comparing each element in the color spa ce with original RGB color image

그림 6. 기존 알고리즘과 개선 알고리즘의 결과 비교 Fig. 6. Comparison of algorithm results before(b:) and after(a:)

그림 7. 에어로졸 영향에 따른 CCR과 RCCR 관측값의 비교 Fig. 7. Cloud cover comparison due to the aerosol between CCR and RCCR algorithm

그림 1. 시간(오전)에 따른 맑은 하늘 지상에서 관측한 태양의 복사스펙트럼의 변화[4,5] Fig. 1. Spectral irradiance variation versus time (A.Ms) on a clear sky measurement day [4.5].

표 1. 개선된 알고리즘과 기존 알고리즘의 운량 관측 결과 비교 Table 1. The result of the improved(RCCR) and the existing(CCR) algorithm