농업적 가뭄이 발생하면 토양의 수분이 감소하여 식생의 광합성 및 성장을 저해한다. 광합성을 통해 대기 중의 이산화탄소가 흡수되며 산소 생산량이 증가하는데, 이러한 광합성에 부정적인 영향이 생긴다면 대기 중의 이산화탄소 농도가 증가한다. 본 연구에서는 다중분광광학센서인 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 산출물을 이용하여 토양수분, 식생 활력 및 대기 중의 이산화탄소 농도 간의 관계를 분석하였다. 토양수분의 경우, 기존의 마이크로웨이브 센서는 낮은 공간 해상도로 제공되는 특징으로 인해 소규모 연구 지역 분석에 한계가 있어서 상대적으로 고해상도인 광학센서를 이용한 토양수분 산정 방법을 적용하였다. 또한, MODIS 총일차생산량(Gross Primary Productivity, GPP) 산출물을 이용하여 식생의 호흡과의 관계식을 이용하여 이산화탄소 플럭스를 계산하였다. 원격탐사 기반의 토양수분, 식생지수와 이산화탄소 플럭스를 국내의 극한 가뭄 발생시기인 2014년과 2015년도에 대하여 지점 관측 자료인 플럭스타워 값과 비교 분석하였다. 분석한 결과 토양수분과 식생지수 사이에는 한 달의 지체시간, 식생지수와 이산화탄소 플럭스 사이에는 2주 지체시간이 발생했을 때, 상관성이 높게 나타났다.
지속가능한 산림 발전을 위해 식생층위구조를 파악하는 것은 산림 자원 관리에 중요한 요소이다. 최근 기술의 발달로 드론, 딥러닝 등 신기술을 산림 부문에 접목한 활용이 늘어났으며, 이를 이용한 식생층위구조 추정이 가능해졌다. 본 연구에서는 드론-광학 및 LiDAR 영상을 융합하여 공주, 삼척, 서귀포 지역에 대해 식생층위구조를 파악하였으며, 각 92.62%(Kappa value: 0.59), 91.57%(Kappa value: 0.53), 86.00%(Kappa value: 0.63)의 정확도를 확인하였다. 딥러닝을 활용한 식생층위구조 분석 기술은 광학 및 LiDAR의 정보량이 많아질수록 모델의 성능을 높일 수 있을 것으로 기대된다. 향후, 식생의 다양한 특성이 반영될 수 있는 복잡도 높은 모델과 충분한 샘플링을 통한 학습자료 구축이 동반되어 모델의 완성도가 높아진다면, 전국단위의 식생층위구조 지도를 구축하여 우리나라 정책·제도의 참고자료로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 에어로솔의 간접 효과를 고려한 구름의 광학두께와 유효입자반경을 산출하기 위해 새로운 알고리즘을 개발하였다. 구름의 미세물리적 특성을 산출하기 위해 Nakajima and Nakajima(1995)의 방법을 응용하였다. 다양한 대기상태에서 복사전달모델을 이용하여 미리 계산한 서로 다른 LUT을 적용하여 최종 산출물인 구름광학두께와 유효입자반경을 산출하였다. 러시아지역에 산불이 있었던 2003년 5월 한반도 주변을 사례로 선택하였다. 이 때 발생한 에어로솔은 대기 흐름을 따라 한반도까지 도달하여 한반도 주변의 날씨에 매우 많은 영향을 주었다. 본 연구에서는 이 시기에 러시아 지역의 산불로 인하여 발생한 에어로솔이 한반도 주변의 구름에 어떠한 영향을 주는지 알아보았다. 이 사례의 알고리즘 적용을 위해 Terra위성에 탑재된 분광계인 MODIS자료를 사용하였다. 사례분석 결과, 에어로솔이 있는 시기에는 유효입자반경이 $20{\mu}m$ 이상의 큰 구름은 거의 존재하지 않았음에 비해, 에어로솔이 거의 없는 시기에는 $20{\mu}m$ 이상의 큰 구름도 다수 존재하였다. 즉, 에어로솔의 영향하에 발달한 구름은 구름광학두께는 크고, 유효입자반경은 작은 구름이라는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 에어로솔이 구름의 미세물리적 특성을 변화시킨다는 것을 보여준다.
본 연구는 천리안 해양위성 2호(GOCI-II)를 활용하여 개발된 해무 탐지 알고리즘의 초기 결과에 대한 분석을 수행하였다. GOCI-II 해무 탐지 성능을 확인하기 위해 1호와 2호가 중복으로 관측한 2020년 10월-2021년 3월 사이에 발생한 해무 사례에 대해 광학적 특성 분석을 실시하였다. 해무 탐지 알고리즘에 입력자료로 사용되는 412 nm 밴드 레일리 산란 보정 반사도(Rayleigh-corrected reflectance; Rrc)와 정규화된 국소 표준 편차(Normalized Local Standard Deviation; NLSD)를 GOCI, GOCI-II 자료를 시공간 일치시킨 뒤 분석한 결과 412 nm 밴드 레일리 Rrc의 경우 0.01의 평균 제곱근 오차 (Root Mean Squared Error; RMSE)와 0.998의 상관계수(correlation coefficient)을 나타내고, NLSD의 경우 0.007의 RMSE, 0.798의 correlation을 나타낸다. 해무와 구름이 갖는 광학적 특성을 분석하기 위해 천리안 해양위성 2호의 밴드 별 Rrc 값을 확인하였다. 구름의 경우 넓은 영역에서 높은 반사도를 보인 반면, 해무의 경우 모든 밴드에서 구름에 비해 상대적으로 반사도가 낮고 좁은 영역에 분포한다. 실제 해무 사례에 대해 GOCI와 GOCI-II 해무 탐지 알고리즘을 비교한 결과 전반적인 해무 탐지 성능은 크게 차이가 없으나 높아진 공간 해상도의 영향으로 해무 경계면에서 공간적으로 더 세밀한 탐지가 가능했다. 종관기상관측소 시정계 자료와 비교 분석하여 초기 자료에 대한 신뢰도를 조사하였다. 추후 충분한 샘플 확보로 인한 안정적인 성능 검증, 실시간 구름 정보 교체를 통한 후처리 과정 개선, 에어로졸 자료 추가로 해무 오탐지 감소를 통해 해무 탐지 알고리즘의 성능 향상이 기대된다.
바다의 색을 관측하여 해양환경을 관측하는 천리안 해양위성 2호(Geostationary Ocean Color Imager-II, GOCI-II)의 자료는 지상국 시스템에서 다양한 보정과정을 거쳐 Raw~Level 2 (L2)로 생산되는데, 각 처리 단계에서 발생하는 품질 정확도는 단계별로 누적되어 위성자료의 오차가 점차 증폭된다. 이에 GOCI-II의 Level-1A/B (L1A/B) 자료에서 발생할 수 있는 광학적 품질 및 위치보정 성능 오차를 측정할 수 있도록 GOCI-II 지상국 시스템을 개선하였다. 신규로 구축된 광학적 품질 및 위치보정 성능 평가 모듈(Radiometric and Geometric Performance Assessment Module, RGPAM)은 시험 운영을 통해 성능 측정, 측정 결과의 표출 및 저장 등 기능들이 정상 운영됨을 확인하였다. RGPAM을 통해 측정된 성능들은 향후 GOCI-II 검출기의 감도 저하에 따른 실시간 복사보정 모델 개선, 위성 L1A/B 자료의 품질 일관성 확인 및 이슈사항에 대한 재보정 방안 마련을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
달이나 지구의 특정 지역의 지질학적 형성 과정을 이해하는 가장 쉬운 방법은 지층이 쌓이는 순서인 층서를 관측하는 것이다. 층서를 분석하면 과거의 지질학적 사건과 그 시기의 유추가 가능하다. 달의 바다 중 구름의 바다(Mare Nubium)에는 층서를 관측할 수 있는 Rupes Recta라는 기울기 10° - 30°의 단층 지형이 있으며, 이 지역의 여건상 바퀴로 움직이는 로버는 탐사가 불가능하기 때문에 원활한 탐사를 위해 경사로와 험지 이동도 무난히 수행 가능한 4족 보행 로봇을 사용해야만 한다. 4족 보행 로봇으로 단층면을 탐사하려면 층서의 구현정도, 지형의 경사도, 지형의 거친 정도인 석리(texture)와 장애물의 유무를 고려하여 탐사 경로를 설계할 필요가 있다. 본 논문에서는 기존 화성 탐사선들의 원격 탐사 자료를 활용하여 최적화된 탐사 경로 선정과정을 제시한다. 그리고 4족 보행 로봇을 활용한 단층면 탐사에 필요한 필수탑재체로 층서의 실제 형상을 촬영하고 구별하기 위한 광학카메라, 구성성분을 분석하기 위한 분광기, 지표에 노출되지 않은 시료를 얻기 위한 드릴로 이루어진 구성을 제안한다.
변조전달함수(MTF; Modulation Transfer Function)는 광학영상의 성능을 평가하는 중요한 품질 요소 중 하나이다. 영상의 MTF 증진을 위해 영상 복원이 필요하나, 이 과정은 대표적인 부적합문제(ill-posed problem)의 하나로 특정한 해를 갖지 않는다. 영상 복원을 위한 필터에는 역 필터(IF; Inverse Filter), 의사 역 필터(PIF; Pseudo Inverse Filter), Wiener Filter(WF) 등이 있다. 이들 중 가장 일반적으로 사용되고 있는 WF는 촬영된 영상 내에서 영상과 잡음을 정확히 구분하기 어렵다는 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 Modified Wiener Filter(MWF)를 사용하여 부적절 문제를 풀 수 있도록 문제를 정규화 하였으며, 정규화 변수(regularization parameter)의 값을 찾기 위한 방법으로 L-곡선(L-curve)을 사용하였다. MWF의 검증을 위해 Dubaisat-1 위성의 영상을 의사 역 필터(PIF), Wiener Filter(WF), MWF로 영상 복원을 수행하였다. 복원 결과, MWF를 사용했을 때가 PIF를 사용했을 때의 결과에 비해 20.93%, WF를 사용했을 때의 결과에 비해 10.85% 더 향상된 MTF를 얻을 수 있었다.
본 연구는 성층권 에어로졸의 분포와 광학적 특성을 분석하기 위하여 새로이 개발된 광주과학기술원의 라이다 시스템에 대하여 설명하고자 한다. 성층권 에어로졸의 후방산란비 산출을 위해 Nd:YAG 레이저를 광원으로 1064 nm와 532 nm 두 파장의 탄성산란 채널을 개발하였고, 편광소멸도 분석을 위해 532 nm 파장에 두 개의 편광 채널을 설치하였다. 광자계수방식과 아날로그 디지털 변환 두가지 방식을 동시에 채택하여 후방산란신호 수신 효율과 최대 관측 고도를 향상시켰다. 개발된 라이다 시스템을 이용하여 2011년 9월 22일에 한반도 상공 성층권 에어로졸관측 분석하여 예시하였다. 라이다 관측 자료 분석을 통해 532 nm 파장에서 성층권 에어로졸의 후방산란비를 산출을 통해 에어로졸의 시공간적 분포를 확인하고, 체적편광소멸도와 입자편광소멸도 산출을 통해 하고 입자의 비구형성을 판단하였다.
Landsat 위성은 지구표면을 장기간 관측한 대표적인 광학위성으로 재난 대비/복구 모니터링, 토지 이용 변화, 변화 탐지, 시계열 모니터링 등의 장기적인 변화에 활용하기 적합한 위성이다. 본 연구에서는 간단하고 효율적으로 구름을 탐지 및 제거하기 위해 QA밴드를 이용하여 구름 및 구름 그림자를 탐지하였다. 그 다음, 참조영상의 화소값을 직접 참조하는 것이 아닌 복원을 수행할 영상 내 화소값으로 복원을 수행하는 SSG 알고리즘을 통해 영상의 결측영역을 복원하였다. 본 연구를 통하여 지표를 관측하는 기존의 가시광선 영역뿐만 아니라 열 파장대역의 다양한 토지피복 상태의 정보를 복원하여 정량·정성적으로 평가함으로써 변형된 SSG 알고리즘의 활용 가능성을 제시하고자 하였다.
본 연구는 국내 최초로 안면도, 고산, 광주, 서울에서 측정된 AERONET 선포토미터 자료를 편광소멸도(δ)와 단산란 알베도(SSA)를 이용하여 에어로졸의 유형을 PD, DDM, PDM, NA, WA, MA, SA의 7가지 유형으로 구분하고 계절별, 연도별 발생빈도와 유형별 AOD변화를 살펴보았다. 오염입자(NA, WA, MA, SA를 합한 비율)의 비율은 각각 58.9, 46.2, 59.5, 67.1%로 서울이 가장 높고 고산이 가장 낮았다. 연간 비율 변화는 NA는 증가하고 PD, DDM은 감소하는 경향을 보였다. 유형별 AOD는 NA가 모든 사이트에서 가장 높은 값을 보였다. 또한, NA의 비율과 AOD는 지속적으로 증가하는 추세를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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