• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_2호
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• pp.1281-1293
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• 2021

최근 GOCI-II 위성이 발사되면서 우리나라는 세계 최초로 약 20년 동안 정지궤도상에 있는 천리안 해양위성 시리즈(GOCI, GOCI-II)를 운용하게 되었다. 본 연구에서는 GOCI-II 주요 해색산출물인 엽록소-a 농도(Chl-a), 유색용존유기물(CDOM), 원격반사도(R_rs)를 GOCI 자료와 비교 분석하여, 위성 임무초기 산출물의 현황을 파악하고 향후 천리안 해양위성 시리즈 데이터 구축을 위한 알고리즘 개선 방향을 논의한다. 2020년 황해, 남해, 울릉분지에서 GOCI-II의 엽록소-a 농도의 공간적인 분포는 GOCI 뿐 아니라 MODIS와도 잘 일치한다(상관계수: 0.83 이상). 특히, 여름철 울릉 분지 영역에서는 GOCI와 GOCI-II 자료의 엽록소-a 농도는 RMSE도 낮으며(~0.08), 편향성(Systematic Bias)도 거의 없었다. 선택된 모든 영역에서 490 nm와 555 nm 원격반사도는 GOCI와 GOCI-II 간 불확도가 낮고, 유사한 경향성이 나타났다. 그러나, 남해와 황해의 443 nm 원격반사도의 경우 GOCI-II가 GOCI에 비해 과소추정하여, 엽록소-a 농도와 유색용존유기물의 과다추정을 유도한다. 또한, 660 nm 원격반사도의 경우에도 systematic bias가 나타나 총부유입자 산출물에 영향을 줄 수 있다. 본 연구는 현재 GOCI-II 자료는 기본적으로 GOCI나 MODIS와 잘 일치하고 있어, 해양환경 관측을 위한 기본적인 신뢰도는 확보되었음을 의미한다. 그러나, 향후 GOCI-II 복사보정, 산출물 검보정, 알고리즘 개선으로 자료의 정량적인 정확도를 개선하는 연구가 반드시 필요하며, 이를 기반으로 20년간 천리안 해양위성자료의 일괄적 재처리로 GOCI, GOCI-II 연속성이 보장된 자료를 제공할 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권2호
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• pp.87-99
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• 2006

연안 해역에서 공간적으로 미세한 생태학적, 생지화학적 변화를 파악하기 위해서는 저해상도의 해색위성보다 Landsat ETM+나 SPOT HRV와 같은 중간 해상도의 육상관측 위성을 이용하는 것이 더 효과적이다. 이 연구에서는 각 밴드의 spectral response curve를 고려하여 Landsat TM/ETM+용 부유퇴적물 농도 추정 알고리즘을 개발하였다. Landsat 영상으로부터 연안 부유퇴적물 알고리즘을 향상시키기 위하여 두 가지 타입의 알고리즘 사용하였는데, 현장관측에 의한 경험적 모델과 원격반사도 모델이다. 본 연구에서는 이 두 가지 방법으로 연안 지역에서의 부유퇴적물 농도추정 알고리즘을 만들어보고, 현장 관측 자료를 이용하여 두 알고리즘을 검증 및 비교해 보았다. 그 결과 2번 밴드를 사용한 경험적 알고리즘이 현장조사 자료와 가장 잘 일치하였다. 원격반사도 모델 기반의 알고리즘은 경험적 모델에 비해 높은 값을 추정하는 결과를 얻을 수 있었다. 이 연구에서 사용된 모델은 안유환(2000)에 의해 개발된 것으로서 지중해 해역의 특성에 맞도록 개발된 것이다. 따라서 해수성분요소 등의 해역 특성이 매우 다른 우리나라 해역에 맞지 않아서 생긴 결과라 생각된다. 차후에 이 모델을 우리나라 해역 특성에 맞도록 개발한다면 좋은 결과를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_2호
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• pp.1565-1576
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• 2023

천리안 해양위성 2호(Geostationary Ocean Color Imager-II, GOCI-II)에서 관측된 대기상층 복사휘도에서 해양환경 분석이 가한 원격반사도(remote-sensing reflectance, R_rs) 자료를 얻기 위해서 복사 전달 모델 기반의 대기 보정을 수행한다. 이 R_rs는 다시 엽록소, 총부유사, 용존유기물 농도 등의 다양한 해양환경변수 산출에 이용되고 있기 때문에 대기보정은 모든 해색 산출물의 정확도에 영향을 주는 중요한 알고리즘이다. 맑은 해역에서는 대기의 복사휘도가 청색 파장대의 해수 복사휘도보다 10배 이상 높다. 따라서 대기보정 과정에서 1%의 대기 복사휘도 추정 오차가 10% 이상의 R_rs 오차를 유발할 수 있으며, 이처럼 대기보정은 매우 높은 오차 민감도를 가진 알고리즘이다. 그 결과 대기보정 산출물인 R_rs의 품질 평가는 신뢰성 있는 해양 위성 기반 자료 분석을 위해 반드시 선행되어야 한다. 본 연구에서는 Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor (SeaWiFS) Bio-optical Archive and Storage System (SeaBASS)을 통해 데이터베이스화 된 현장 측정 R_rs 기반 통계적 신뢰성을 평가하는 Quality Assurance (QA) 알고리즘을 GOCI-II의 분광 특성에 맞게 수정 및 적용하였다. 이 방법은 National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA)의 해색위성 자료처리 시스템에 공식적으로 적용되어 서비스 중이며, R_rs의 품질 분석 점수(0~1점)를 제공할 뿐 아니라 해수의 유형(23 유형)도 구분해 준다. 실제로 검보정 초기 단계의 GOCI-II 자료에 QA를 적용한 결과, R_rs는 비교적 낮은 값인 0.625에서 가장 높은 빈도를 보여주었지만 추가적인 검보정을 통해 개선된 GOCI-II 대기보정 결과에 QA 알고리즘을 적용했을 시 기존보다 높은 0.875에서 가장 높은 빈도를 보여주었다. QA 알고리즘을 통한 해수 유형 분석 결과, 동해 및 남해 일부 그리고 북서태평양 해역은 주로 탁도가 낮은 case-I 해역이었으며 서해 연안 및 동중국해는 주로 탁도가 높은 case-II 해역으로 구분되었다. 이처럼 QA 알고리즘의 적용을 통해 대기보정 과정에서 오차가 크게 발생한 R_rs 자료를 객관적으로 판별하여 배제할 수 있으며 이는 배포자료 및 검보정의 신뢰도 향상으로 이어질 수 있다. 본 방법은 추후 GOCI-II의 대기보정 flag에 적용되어 사용자들이 양질의 R_rs 자료만을 적용할 수 있도록 도움을 줄 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_1호
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• pp.609-625
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• 2022

위성산출물의 검증은 위성자료를 이용하게 되는 후속 분석작업에 결정적인 영향을 미친다. 특히, 탁하고 얕은 수심의 육상 인근 해역에서의 해색산출물은 해수구성입자 분포의 복잡성으로 인하여 오랫동안 그 성능 개선이 이루어지지 않고 있어왔다. 또한, 선박이나 고정관측소를 이용한 검증은 위성산출물과 현저히 차이나는 공간범위로 인하여 명확한 한계점을 노출해왔었다. 본 연구는 우선 선박을 이용한 현장조사를 통해서 천리안해양위성2호(GOCI-II)의 주요 산출물인 원격탐사반사도, 엽록소농도, 총부유물농도, 용존유기물 등에 대한 검증을 수행하였다. 둘째로, 본 연구에서는 드론영상을 이용한 산출물 검증을 위한 초기분석결과를 제시하였다. 선박과 위성사이의 공간범위 차이를 메우기 위하여 각 선박 정점에서 드론에 탑재된 MicaSense RedEdge 카메라를 이용해 해수에 대한 다분광 영상을 획득하였다. 향후 드론을 이용한 위성산출물 검증에 활용되도록 드론 고도에 따른 해수복사휘도의 변화를 분석하였다. 제한된 숫자의 현장조사 자료 개수이지만, 검증결과, 555 nm 에서의 GOCI-II 원격탐사반사도는 약 30% 가량 과대추정 되는 것으로 나타났고, 엽록소농도 및 용존 유기물은 현장 측정값과의 상관도가 낮았다. 총부유물농도는 결정계수 약 0.6의 상관도를 나타내었고 약 20%의 불확도를 가지는 것으로 나타났다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제32권3호
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• pp.253-262
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• 2016

이 연구에서는 세계최초 해색 위성인 GOCI로부터 일간 광합성 유효광량(Daily PAR)(GOCI PAR)를 추정하였고 이를 극궤도 위성인 MODIS에서 추정한 Daily PAR(MODIS PAR)와 비교하였다. 또 소청초기지 현장자료를 이용하여 GOCI PAR의 정확도를 검증하였다. GOCI PAR는 맑은 날과 구름이 있는 날 모두 현장자료와 비슷한 결과를 보이지만 MODIS PAR는 구름이 있는 날 값이 일정하지 않고, 자료 손실 등으로 인해 값이 추정되지 않는 해역도 존재하였다. 그러나 GOCI PAR와 현장자료 PAR 사이에 일정한 값의 차이가 나타나 소청초 기지의 맑은 날에 해당하는 PAR 값을 이용하여 GOCI PAR를 보정하였다. 보정 결과, 두꺼운 구름의 영향으로 광학적으로 포화된 날을 제외한 나머지 달에서 GOCI PAR 값이 현장자료 PAR 값과 거의 일치하는 것을 보였다. 연구결과, GOCI 자료는 낮 시간 동안 하루 8번의, 극궤도 위성에 비해 많은 자료를 이용하므로, 한반도 주변 해역에서 Daily PAR 생성 시 구름에 의한 이동과 자료의 부족에 의한 오차를 줄일 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권5_1호
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• pp.599-605
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• 2017

위성 영상의 정확한 구름 판별 여부는 이를 활용하여 생산되는 다른 산출물들의 정확도에 민감한 영향을 미치므로 매우 중요하다. 특히 해양에서 구름에 오염된 화소는 해수면 온도(Sea Surface Temperature: SST), 해색(ocean color), 클로로필-a(chlorophyll-a) 등 다양한 해양 기반산출물의 주된 오차 요인으로써 해양에서의 정확한 구름 탐지는 필수적이며 이는 해양 순환을 이해하는데 기여한다. 그러나 현재 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), Advanced Himawari Imager (AHI) 등 대부분 실시간 운영을 위한 알고리즘에서 사용되고 있는 고정 경계값 검사 방법은 태양-해양-센서의 상대적인 위치에 따라 변화하는 해양의 분광 특성을 고려하지 못하는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 NOAA의 Himawari-8 구름 산출물을 이용하여 Himawari-8/AHI 반사도 채널에서의 태양 천정각(Solar Zenith Angle: SZA), 위성 천정각(Viewing Zenith Angle: VZA) 변화에 따른 청천 해양 표면 화소의 반사도를 수집하여 분광 라이브러리를 구축하였고 이를 이용하여 동적 경계값 방법인 Dynamic Time Warping (DTW)기법에 적용하여 구름탐지를 수행하였다. 본 연구의 구름탐지 결과를 Japan Meteorological Agency (JMA)의 구름 산출물과 정성적 비교한 결과 JMA 구름 산출물은 청천 화소를 불확실(unknown)으로 오탐지 및 과대탐지 하는 경향을 보였다. 이에 반해 본 연구에서는 태양 천정각이 고각인 지역에서 과대 탐지 및 오탐지되는 문제점을 개선하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제31권5호
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• pp.473-490
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• 2015

우리나라 주변을 한 시간 간격으로 관측하고 있는 GOCI의 관측영역 안에는 매우 맑은 대양의 성격을 띠는 동해부터 세계적인 큰 강인 양쯔강 하구의 극심하게 탁한 해역까지 매우 폭 넓은 해수 환경이 포함되어 있다. 따라서 본 연구에서는 대표적인 해수 구성 성분인 식물 플랑크톤, 부유물질, 용존유기물질의 흡광 특성자료를 이용하여 각 해역별 해수 환경의 차이를 상세하게 분석하였다. 이를 위하여 2009 ~ 2014년까지 6년 동안 한반도 주변 해역의 총 959개 정점에서 얻어진 해양 광학 자료 및 해양 환경 자료가 사용되었다. 그 결과 동해, 남해, 동중국해, 황해 외해역은 DOM과 식물 플랑크톤의 기여도가 높은 비슷한 분포 패턴을 나타냈고, 이와는 달리 목포 및 경기만 연안 해역은 부유물질과 용존유기물질의 기여도가 높은 분포 패턴을 보였다. 클로로필 및 부유물질 알고리즘의 정확도를 검증해 본 결과, 클로로필은 주로 과대 추정되고, 부유물질은 주로 과소 추정되는 경향을 보였다. 큰 오차의 경우 클로로필, 부유물질, 용존유기물질 중에서 부유물질에 의해 가장 많은 영향을 받았으며, $a_{SPM}$의 기여도가 60% 이상으로 높을 때 연안 해역에서 나타났다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제14권3호
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• pp.277-284
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• 1998

해색관측센서 (OSMI)의 월별 자료수집계획을 수립하기 위해 색소농도, 운량 및 태양반사의 세가지 영향요소에 대한 전구분포가 검토되었다. 위성의 임무 제한조건 (예, 임무주기)을 제외한 이들 세 요소들은 OSMI 자료수집에 매우 중요한 것으로 간주된다. Nimbus-7 CZCS 월평균 자료 및 ISCCP 월평균 자료가 색소농도 및 운량 분포 분석에 각각 사용되었다. 그리고 태양반사의 월별 모사분포는 OSMI 궤도예측 및 대기 상층부 태양반사 레이디언스 계산을 수행함으로 얻어졌다. 주어진 경위도 $10^{\circ}$격자에 대한 상기 각 요소의 월별 통계자료 (월평균 혹은 표준편차)를 이용해 월별 우선순위 도를 생성시켰다. 이어서 세 요소의 중복효과를 보기위해 각 달의 세 요소에 대한 우선순위 도를 중첩 시켰다. 초기결과는 하반구의 대부분이 구름과 태양반사의 계절변화로 인해 우선순위가 낮은 지역으로 분류됨을 보였다. 서로 다른 분류세트에 대한 민감도 시험을 하여 구름과 태양반사의 계절변화가 강건함을 보였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.1089-1098
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• 2020

본 연구에서는 적조 Cochlodinium Polykrikoide를 기계학습 방법과 정지궤도 해색위성 영상을 활용하여 탐지하는 방법을 제안한다. 기계학습 모형을 학습시키기 위해 GOCI Level2 자료를 활용하였으며, 국립수산과학원의 적조 속보 자료를 활용하였다. 기계학습 모델은 로지스틱 회귀모형, 의사결정나무 모형, 랜덤포래스트 모형을 사용하였다. 성능 평가 결과 기계학습을 사용하지 않은 전통적인 GOCI 영상 기반 적조 탐지 알고리즘(Son et al.,2012) (75%)과 비교해보았을 때 약 13~22%p (88~98%)의 정확도 향상을 확인할 수 있었다. 또한 기계학습 모형 간 탐지 성능을 비교 분석해본 결과 랜덤 포레스트 모형(98%)이 가장 높은 탐지 정확도를 보였다. 이러한 기계학습 기반 적조 탐지 알고리즘은 향후 적조를 조기에 탐지하고 그 이동과 확산을 추적 모니터링하는데 활용될 수 있을 것이라고 판단된다.

• 한국지구과학회지
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• 제42권3호
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• pp.247-263
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• 2021

최근의 기후변화는 연안에서 더욱 가속화되고 있어 연안에서의 해양 환경변화 감시의 중요성이 커지고 있다. 클로로필-a 농도는 해양 환경 변화의 중요한 지표 중 하나로 수십년 동안 여러 해색 위성을 통해 전구 해양 표층의 클로로필-a 농도가 산출되었으며 다양한 연구 분야에 활용되었다. 하지만 연안 해역의 탁한 해수는 외해의 맑은 해수와는 구별되는 구성 성분과 광학적 특성으로 인해 나타나는 심각한 오차 때문에 일반적으로 사용되는 전지구 대양을 위하여 만들어진 클로로필-a 농도 알고리즘은 연안 해역에 대입할 수 없다. 또한 연안 해역은 해역에 따라 성분과 특성이 크게 달라져 통일된 하나의 알고리즘을 제시하기 어렵다. 이러한 문제점을 극복하기 위하여 연안의 탁도가 높은 해역에서는 구성 성분과 광학적 변동 특성을 고려한 다양한 알고리즘들이 개발되어 사용되어 왔다. 클로로필-a 농도 산출 알고리즘은 크게 경험적 알고리즘, 반해석적 알고리즘, 기계학습을 활용한 알고리즘 등으로 나눌 수 있다. 해수의 반사 스펙트럼에 기반한 청색-녹색 밴드 비율이 기본적인 형태로 주로 사용된다. 반면 탁한 해수를 위해 개발된 알고리즘은 연안해역에 존재하는 용존 유기물과 부유물의 영향을 상쇄시키기 위한 방식으로 녹색-적색 밴드 비율, 적색-근적외 밴드 비율, 고유한 광학적 특성 등을 사용한다. 탁한 해수에서의 신뢰성 있는 위성 클로로필-a 농도 산출은 미래의 연안 해역을 관리하고 연안 생태 변화를 감시하는데 필수적이다. 따라서 본 연구는 탁도가 높은 Case 2 해수에서 활용되어온 알고리즘들을 요약하고, 한반도 주변해역의 모니터링과 연구에 대한 문제점을 제시한다. 또한 다분광 및 초분광 센서의 개발로 더욱 정확하고 다양한 해색 환경을 이해할 수 있는 미래의 해색 위성에 대한 발전 전망도 제시한다.