• Asian Journal of Atmospheric Environment
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• 제12권3호
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• pp.193-203
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• 2018

The operational aerosol retrieval algorithm for the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) measurements was recently updated and named collection 6 (C6). The C6 MODIS aerosol algorithm, a substantially improved version of the collection 5 (C5) algorithm, uses an enhanced aerosol optical thickness(AOT) retrieval process consisting of new surface reflection and aerosol models. This study reports on the estimation and validation of the two latest versions, the C5 and C6 MODIS aerosol products over the East Asian region covering $20^{\circ}N$ to $56^{\circ}N$ and $80^{\circ}E$ to $150^{\circ}E$. This study also presents a comparative validation of the two versions(C5 and C6) of algorithms with different methods(Dark Target(DT) and Deep Blue (DB) retrieval methods) from the Terra and Aqua platforms to make use of the Aerosol Robotic Network (AERONET) sites for the years 2000-2016. Over the study region, the spatially averaged annual mean AOT retrieved from C6 AOT is about 0.035 (5%) less than the C5 counterparts. The linear correlations between MODIS and AERONET AOT are R = 0.89 (slope = 0.86) for C5 and R = 0.95 (slope = 1.00) for C6. Moreover, the magnitude of the mean error in C6 AOT-the difference between MODIS AOT and AERONET AOT-is 40% less than that in C5 AOT.

• 한국대기환경학회지
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• 제20권4호
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• pp.437-450
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• 2004

Extensive forest fire activities occurred across the border in Russia, particularly east of Lake Baikal between the Amur and Lena rivers in May 2003. These forest fires released large amounts of particulates and gases into the atmosphere, resulting in adverse effects on regional air quality and the global radiation budget. Smoke pollution from the Russian fires near Lake Baikal was transported to Korea through Mongolia and eastern China. On 20 May 2003, a number of large fires were burning in eastern Russian, producing a thick, widespread pall of smoke over much of Northeast Asia. In this study, separation technique was used for aerosol retrieval application with imagery from MODIS aboard TERRA satellites. MODIS true-color image shows the location of fires and the grayish color of the smoke plumes over Northeast Asia. Aerosol optical thckness (AOT) retrieved from the MODIS data were compared with fire hot spots, ground-based radiation data and TOMS -based aerosol index data. Large AOT, 2.0-5.0 was observed on 20 May 2003 over Korea due to the influence of the long range transport of smoke aerosol plume from the Russian fires, while surface observed fine mode of aerosol size distribution increased.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_1호
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• pp.861-870
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• 2021

본 연구에서는 COMS (Communication, Oceanography and Meteorology Satellite) 위성의 GOCI(Geostationary Ocean Color Imager) 센서와 Himawari-8 위성의 AHI (Advanced Himawari Imager) 센서에서 산출되는 에어로졸 광학두께 (Aerosol Optical Depth; AOD)를 활용하여 단일화된 AOD 합성장을 생산하였다. 위성 간의 공간해상도와 위치좌표계가 다르기 때문에 이를 맞춰주는 전처리 작업을 선행하였다. 이후 지상관측 기반인 AERONET (AErosol RObotic NETwork)의 레벨 1.5 AOD 자료를 사용하여 각 위성과 AERONET과의 상관관계 분석 및 추세를 보간하여 기존 위성 AOD 보다 정확한 위성 AOD 자료를 생산하였다. 이후 합성과정을 진행하며 최종적으로 시공간적으로 더 완벽하고 정확한 AOD 합성장을 생산하였다. 생산된 AOD 합성장의 제곱근 평균 오차(Root Mean Square Error; RMSE)는 0.13, 평균 편향(mean bias)는 0.05로, 기존의 GOCI AOD (RMSE: 0.15, Mean bias: 0.11)와 AHI AOD (RMSE: 0.15, Mean bias: 0.05) 보다 나은 성능을 보였다. 또한 합성된 AOD는 단일위성에서 구름으로 인하여 관측되지 못한 지역에서 시공간적으로 보다 완벽하게 생산되었음을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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• pp.310-313
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• 2007

In this study, a new technique for atmospheric transmittance estimated from ALOS PRISM data is developed. It is based on satellite's observing radiances of different view angles and assumes that the cause of difference in radiances is the different view angles. The ALOS PRISM has three independent optical systems for viewing forward and backward and producing a stereoscopic image along the satellite's track. This stereo pair data can be used to estimate the transmittance according to the radiative transfer theory. This derived transmittance will be validated by the AERONET data and compared with the MODTRAN4 simulation results. Results show that the higher the land cover albedo, the better the derived transmittance compared to the AERONET data. Besides, this technique also shows the transmittance retrieval will be underestimated for the low land cover albedo.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권5_1호
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• pp.607-615
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• 2017

본 연구에서는 동북아시아($15{\sim}55^{\circ}E$, $90{\sim}150^{\circ}N$) 영역에 대하여 극궤도 위성 Terra와 Aqua에 탑재된 Moderate Resolution Imaging Spectrometer (MODIS) 센서와 우리나라 정지궤도 위성인 통신해양기상위성(Communication, Ocean and Meteorological Satellite, COMS)에 탑재된 Meteorological Imager (MI) 센서에 의한 에어로졸 광학두께(AOT) 산출 결과와 지상의 Aerosol Robotic Network (AERONET) 관측 자료를 비교 분석하였다. 그 결과 MODIS와 MI에 의한 에어로졸 광학두께는 해양에서 비교적 잘 일치하였으나 구름 가장자리와 육지에서는 두 센서의 에어로졸 광학두께 차이가 크게 나타났다. 그 이유로서 MODIS는 가시 채널과 적외 채널을 혼용하는 반면 MI는 오직 가시채널 만 사용하기 때문에 구름 가장자리의 옅은 구름을 에어로졸로 인식할 수 있고 육지에서는 지표면 특성에 따라 MODIS와 MI에 의한 에어로졸 광학두께 산출 차이가 발생된다. 따라서 MI 에어로졸 광학두께는 구름 가장자리와 지표면 특성의 영향을 주는 지표면 반사도의 정확성 개선을 통해 에어로졸 광학두께 산출 결과를 개선할 수 있다고 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제32권2호
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• pp.97-104
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• 2016

본 연구에서는 일본 오사카에서 AERONET 선포토미터로 관측된 데이터를 분석하여 440, 675, 870, 1020 nm 파장에서의 입자 편광소멸도를 산출하였다. 산출된 결과는 같은 지역에서 측정된 라이다 자료로부터 얻어진 532 nm에서의 입자 편광소멸도와 비교하였다. 두 값은 440 nm를 제외하고는 잘 일치되는 결과를 보였고, 상관계수($R^2$)는 440, 675, 870, 1020 nm에서 각각 0.28, 0.81, 0.88 0.89의 값을 보였다. 가장 높은 상관계수를 보인 1020 nm에서의 입자 편광소멸도를 기준으로 값의 변화에 따른 입자의 혼합정도를 확인하였을 때, 순수 황사의 경우 높은 편광소멸도를 보이고 오염입자가 혼합될수록 값이 낮아짐을 보였다. 이는 단산란 알베도와 입자 크기 분포를 통하여 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제29권4호
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• pp.407-413
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• 2013

본 연구에서는 에어로졸의 종류에 따른 광흡수 특성을 표시할 수 있는 새로운 에어로졸 파라미터인 Modified Aerosol Factor(MAF)를 산출하였다. MAF는 AERONET의 선포토미터로부터 산출되는 4 파장(440, 675, 870 그리고 1020 nm)의 단산란알베도로부터 도출되었다. 에어로졸 종류에 단산란알베도 값이 파장 증가에 따라 다른 형태를 보이는 점으로부터 4파장의 단산란알베도를 이용하여 선형회귀분석을 수행하고 분석값의 기울기 값을 산출하였다. 먼지입자는 기울기 값이 양의 값을 보이고, 순수한 먼지입자 일수록 높은 값을 보였다. 다른 종류의 에어로졸이 혼합됨에 따라 기울기 값은 감소하였다. 먼지입자를 제외한 오염입자와 smoke 입자는 음의 값을 보였다. 광흡수 특성의 차이를 파악하기 위하여 1020 nm에서의 단산란알베도 값을 보정하였다. 보정된 단산란알베도와 기울기 값을 합하여 MAF를 도출하였다. MAF는 오염입자와 smoke 입자는 -1, 먼지입자는 1.5의 값을 보였으며, 서로 다른 에어로졸 종류별로 광흡수 특성이 높을수록 낮은 값의 분포를 보였다.

• 한국지구과학회지
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• 제39권2호
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• pp.119-130
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• 2018

동아시아 지역의 에어로졸 광학정보에 대하여 천리안 위성에 탑재된 GOCI, MI, 그리고 Himawari 8 위성에 탑재된 AHI 센서들의 측정자료를 연세 에어로졸 알고리즘(YAER)을 이용하여 산출하였다. 본 연구에서는 각 센서에서 산출되는 에어로졸 광학두께(Aerosol optical depth, AOD)를 상호비교하고, 지상장비인 AERONET과의 검증결과도 보였다. 사용한 AOD 자료는 세 종류의 센서에서 최소반사도 방법(Minimum reflectance method, MRM)을 이용하여 산출된 AOD, 그리고 AHI에서는 단파적외선이용 지표면정보산출방법(Estimated surface reflectance from SWIR, ESR)을 이용한 방법의 AOD까지 총 네가지이다. 세 위성간의 산출결과에서 육지와 해양에서 일관된 결과를 보이고 있으나, MI와 GOCI에서는 구름제거에 한계가 존재하며 AOD의 과대 추정 문제가 보인다. 한편 지상장비인 AERONET과의 비교검증결과는 MI, GOCI, 그리고 AHI 의 MRM 방법, ESR 방법 에서 기대오차 내에 들어오는 비율(% within Expected error, EE)이 36.3, 48.4, 56.6, 68.2%로 각각 나타났다. MI의 경우는 단일 채널을 이용하여 에어로졸광학정보를 산출하고 있고, 계절에 따른 에어로졸 유형을 고정하고 있어, 다양한 오차가 포함되어 낮은 EE를 보이고 있다. 5, 6월에는 ESR 방법의 결과물은 높은 EE 를 나타내고 있는데 이는 GOCI, MI, MRM 방법 에서 사용하고 있는 최소반사도 방법보다 정확한 지면반사도를 산출하기 때문으로 추정된다. 이 결과는 AERONET 사이트 별로 RMSE 와 EE 로 설명하고 있으며, 검증한 총 22개 사이트 중 15개 사이트에서 ESR 방법이 가장 높은 EE 를 보이고 있고, RMSE는 13개 사이트에서 가장 낮게 나타났다. 또한 정지궤도 위성의 특징을 이용하여 시간대별 오차를 각 산출물 별로 보였다. 00~06 Universal Time Coordinated (UTC)에서 한 시간별로 최대로 나타나는 absolute median bias error 는 0.05, 0.09, 0.18, 0.18, 0.14, 0.09, 0.10 로 나타나며 00UTC에서는 GOCI 에서, 나머지 시간대에서는 MI에서 최대오차를 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_4호
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• pp.1327-1339
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• 2019

지구 관측 위성에 의한 광학 영상정보를 육상 분야에 활용하는 경우 지표면 반사도를 나타내는 영상은 중요한 기초 정보가 된다. 지표면 반사도는 광학 영상정보에 대하여 절대 대기 보정 처리 과정을 수행하여 얻어지는 성과물이다. Landsat이나 Sentinel-2의 경우 여러 가지 단계의 대기 보정 처리 방법이 개발되어 있고, 이미 많은 상업적 소프트웨어나 오픈소스 들이 이러한 처리 알고리즘을 지원한다. 그러나 현재 KOMPSAT 3/3A호 고해상도 분광 영상정보를 이용하여 지표면 반사도 영상 제작 기능을 제공하는 도구는 거의 없고 이러한 기능을 제공하는 오픈소스가 개발되거나 발표된 경우도 없다. 이 연구에서 우분투(Ubuntu) 운영체제에서 Orfeo ToolBox(OTB) 원격탐사 오픈소스에 포함된 광학 보정(Optical Calibration) 모듈과 알고리즘을 기반으로 하여 KOMPSAT 3A호 영상에 대한 절대 대기 보정을 처리할 수 있는 모듈을 새로 구현하였다. 이 모듈은 KOMPSAT 영상의 센서 모델 변수와 분광 자료들을 포함하기 때문에 대기 보정 작업에 필요한 입력 변수의 자동 입력과 일괄처리가 가능하다. 이 모듈을 이용하여 상층대기(Top of Atmosphere: TOA)반사도와 지표면(Top of Canopy: TOC) 반사도를 구할 수 있다. 한편 TOC 반사도 산출과정에서는 AERONET 자료와 같은 대기 에어로졸 정보가 이용될 수 있다. 또한 이 연구에서 구현된 오픈소스 성과를 이용하여 KOMPSAT 영상을 적용한 실험을 수행하였다. 앞으로 이 오픈소스 모듈의 적용성과 무결성 검사를 수행하게 되면, 그동안 축적된 KOMPSAT 영상정보를 대상으로 하는 분석 대기 자료(Analysis Ready Data) 데이터베이스 구축에 직접 적용될 수 있다.

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 2010년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.498-499
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• 2010