대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.7-10
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2006
Four programs, i.e. TRMM, ADEOS2, ASTER, and ALOS are going on in Japanese Earth Observation programs. TRMM and ASTER are operating well, and TRMM operation will be continued to 2009. ADEOS2 was failed, but AMSR-E on Aqua is operating. ALOS (Advanced Land Observing Satellite) was successfully launched on $24^{th}$ Jan. 2006. ALOS carries three instruments, i.e., PRISM (Panchromatic Remote Sensing Instrument for Stereo Mapping), AVNIR-2 (Advanced Visible and Near Infrared Radiometer), and PALSAR (Phased Array L band Synthetic Aperture Radar). PRISM is a 3 line panchromatic push broom scanner with 2.5m IFOV. AVNIR-2 is a 4 channel multi spectral scanner with 10m IFOV. PALSAR is a full polarimetric active phased array SAR. PALSAR has many observation modes including full polarimetric mode and scan SAR mode. After the unfortunate accident of ADEOS2, JAXA still have plans of Earth observation programs. Next generation satellites will be launched in 2008-2012 timeframe. They are GOSAT (Greenhouse Gas Observation Satellite), GCOM-W and GCOM-C (ADEOS-2 follow on), and GPM (Global Precipitation Mission) core satellite. GOSAT will carry 2 instruments, i.e. a green house gas sensor and a cloud/aerosol imager. The main sensor is a Fourier transform spectrometer (FTS) and covers 0.76 to 15 ${\mu}m$ region with 0.2 to 0.5 $cm^{-1}$ resolution. GPM is a joint project with NASA and will carry two instruments. JAXA will develop DPR (Dual frequency Precipitation Radar) which is a follow on of PR on TRMM. Another project is EarthCare. It is a joint project with ESA and JAXA is going to provide CPR (Cloud Profiling Radar). Discussions on future Earth Observation programs have been started including discussions on ALOS F/O.
최근 기후변화로 인한 국지적 또는 대규모 극한 가뭄과 홍수가 빈발함에 따라 수자원 관리 여건은 점점 더 어려워지고 있다. 이런 물 관련 재해에 보다 효과적으로 대응하기 위해서는 수자원인자에 대한 시공간적 모니터링이 필수적인데, 이러한 관점에서 시공간적 광역관측이 가능한 위성자료의 활용가치는 매우 높게 평가되고 있으며, 최근에는 국내외적으로 위성자료를 이용하여 수문 인자 산출, 가뭄 홍수 등의 모니터링 기술 등에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. K-water는 위성정보 활용기술력 축적을 통한 보다 효율적인 수자원 관리를 하기 위하여 수자원 분야에 활용 가능한 해외의 주요 위성자료를 실시간 직수신 처리하여 표출하는 K-water 위성영상관리시스템(K-SIMS, K-water Satellite Image Management System)을 2015년에 구축하였다. 현재 K-SIMS를 통해 관리되는 위성은 AQUA, TERRA, NPP, GCOM-W, GPM로서 총 5개이다. AQUA, TERRA, NPP 위성은 각 궤도운영 스케쥴에 따라 한반도 상공을 통과하는 시각에 안테나가 위성의 궤도를 따라가며 수신하고, GCOM-W, GPM 위성자료는 FTP 접속를 통해 준실시간으로 수신하고 있다. 산출물은 AQUA, TERRA, NPP가 각각 23종, GCOM-W 9종, GPM 2종 등 총 80여종으로 위성원시자료 수신즉시 처리 표출까지 실시간 자동 수행되고 있으나 식생지수, 강수, 구름, 대기온도, 수증기 등 대부분 수문기상학적 변수들로 구성되어 있어 수자원 관리 현업 업무에는 직접 사용하기에는 다소 한계가 있다. 따라서, 위성자료의 활용성을 높이기 위하여 수문해석에 중요한 변수인 토양수분에 대해서 AQUA, TERRA의 MODIS LST(Land Surface Temperature)와 식생지수(Vegetation Index)를 이용하여 SMI(Soil Moisture Index)를 산출하고 이를 K-SIMS에 표출하는 체계를 추가로 구축하여 현업 활용도가 높은 자료를 생산하고 있으며, 향후 위성자료를 활용한 가뭄지수를 추가로 산출하여 표출할 계획이다. 이와 함께 K-water는 차세대 중형위성 개발 사업에 따른 수자원 위성 확보에 대비해 수자원 분야 위성활용 중장기 계획을 마련하였다. 향후에 광학위성, SAR위성 등 다양한 위성자료의 융복합적 활용을 통하여 위성산출물 알고리즘을 지속적으로 개발함으로써 홍수, 가뭄, 수질 등 물 재해 대응 및 수자원 관리 전 분야에 위성자료의 활용을 확대해 나갈 계획이다.
동아시아 지역의 위성 토양수분 데이터 활용을 위해 Soil Moisture Ocean Salinity (SMOS) 위성에 탑재된 Microwave Imaging Radiometer using Aperture Synthesis (MIRAS) 센서와 Global Change Observation Mission-Water (GCOM-W1) 위성에 탑재된 Advanced Microwave Scanning Radiometer 2 (AMSR2) 센서 기반 토양수분 데이터를 자료동화 데이터인 Global Land Data Assimilation System (GLDAS)를 기준 값으로 Cumulative Distribution Function (CDF) 기법과 회귀식을 활용하여 보정하는 연구를 수행하였다. 동아시아 지역에서 발생하는 전파간섭의 영향을 고려하여 토양수분 산출에 적합하다고 판단되는 Radio Frequency Interference (RFI), Data Quality indeX (DQX) 한계값과, 합성일수를 제시하였다. 보완된 위성 토양수분 데이터를 지점 토양수분 데이터와 비교한 결과 상관계수가 평균 27%, 11% 증가하였고, Root Mean Square Deviation (RMSD, 평균제곱근 편차)는 평균 61%, 57% 감소하였다. 추가적으로, 보정된 위성데이터를 GLDAS 토양수분 데이터와 비교했을 때, 보정된 MIRAS 및 AMSR2 데이터는 한반도의 80% 및 90%의 지역에서 상관계수가 증가하였으며, 한반도 전역에서 RMSD가 감소하였다. 본 연구를 통해 향후 MIRAS 및 AMSR2 위성 데이터를 융합하여 각 위성의 토양수분 데이터를 보완 할 수 있는 가능성을 제시하였다.
2012년 7월부터 2016년 8월까지 GCOM-W1/AMSR2 마이크로파 센서 자료와 해양 현장수온 관측 자료 사이에서 획득된 총 162,264개의 일치점 자료를 활용하여 북서태평양 해역에서의 마이크로파 해수면온도 정확도를 검증하고 오차 특성을 분석하였다. AMSR2 해수면온도는 실측 자료에 대해 $0.63^{\circ}C$의 평균제곱근오차와 $0.05^{\circ}C$의 편차를 보였다. 위성 해수면온도와 현장 관측 해수면온도의 차이는 풍속, 해수면 온도, 연안으로부터의 거리, 열전선 등 다양한 요인에 의해 발생되었다. AMSR2 해수면온도는 낮시간 동안 낮은 풍속(< 6 m/s)에서 실측 해수면온도보다 높게 산출되는 일변동(diurnal effect)에 의한 오차를 보였다. 또한 겨울철에 평균제곱근오차가 커지는 경향이 나타났는데, 이는 해상풍의 풍속이 커질수록 해수면의 방사율이 높아져 해수면온도 산출 시 양의 편차가 발생할 수 있으므로 겨울철의 강한 바람이 해수면온도 오차를 증가시킨 것으로 추정되었다. 이 외에도 저온에서 저하되는 민감도와 육지에 의한 자료오염 또한 AMSR2 해수면온도의 오차를 증가시키는 요인으로 작용할 수 있음을 확인하였다. 열전선에 따른 해수면온도 오차 특성을 분석한 결과 해수면온도의 공간 구배 크기가 커질수록, 열전선에 근접할수록 해수면온도 오차가 증가하였다. 본 연구는 북서태평양 해역 마이크로파 해수면온도의 정확도 검증 및 오차 특성 분석을 통해 향후 마이크로파 해수면온도를 활용하는 연구의 바탕을 마련하고자 하였으며, 연구 지역의 환경적 요인에 따라 발생할 수 있는 오차에 대한 분석이 선행되어야 보다 정확한 위성 관측 해수면온도를 얻을 수 있음을 제시하였다.
본 연구에서는 GCOM-W1 위성에 탑재된 Advanced Microwave Scanning Radiometer 2 (AMSR2) 센서의 토양수분 자료를 Land Parameter Retrieval Model (LPRM) 알고리즘을 통해 전처리하여 2014년도 한반도 지점관측 자료와의 비교 분석을 수행, 위성 토양수분 자료의 적합성을 평가하였다. 통계 분석 결과 AMSR2 X-band의 토양수분 자료는 38개의 지점관측 자료와 비교해 0.03의 평균 bias, 0.16의 평균 RMSE의 낮은 오차 수준을 보였으며, 최대상관계수는 0.67로 나타났다. 또한 AMSR2 센서의 ascending, descending 시간대별 위성 토양수분자료 분석과 X, C1, C2-band의 주파수 영역별 위성 토양수분 자료 분석 결과, ascending overpass time 시간대와, X-band 주파수의 토양수분자료가 지점 관측 자료와 더 좋은 상관관계를 보였다. 본 연구의 분석 결과는 한반도에서 최근 문제가 되고 있는 가뭄을 비롯한 각종 재해 분석 시 토양수분의 공간적 분포를 연구하는데 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.
국가기상위성센터(NMSC)는 2011년 4월부터 천리안 위성(COMS) 해수면온도자료를 생산해왔다. 본 연구에서는 천리안 해수면온도 알고리즘을 이용하여 북서태평양 지역에 최적화된 해수면온도 산출 알고리즘 및 정지궤도와 극궤도 위성의 해수면온도 자료 합성 알고리즘을 개발하였다. 북서태평양 해역에 최적화된 천리안위성 해수면온도를 산출하기 위해 천리안 위성 자료와 부이(Buoy) 해수면온도 자료를 이용하여 해당지역에 최적화된 회귀계수를 산출 하였으며, 정확도 향상을 위한 새로운 구름 및 기타 오염 화소 제거와 부이자료의 품질검사 과정을 수행하였다. 그리고 본 연구에서 산출한 북서태평양 지역에 최적화된 천리안 위성 해수면 온도와 극궤도 위성(NOAA-18/19 and GCOM-W1) 해수면온도 자료를 이용하여 합성해수면 온도를 산출하였다. 합성 방법은 국립기상과학원에서 개발한 합성해수면온도 알고리즘을 응용하여 적용하였다(NIMR, 2009). 북서태평양 해역에 최적화된 천리안위성 해수면온도를 산출하기 위해 2011년 4월부터 2012년 3월까지의 위성 및 부이 자료를 사용하였고, 합성 해수면온도를 산출하기 위해 2012년 7월부터 2013년 6월까지의 자료를 사용하였다. 합성 해수면온도와 부이 해수면온도 자료를 비교한 결과 $0.95^{\circ}C$의 평균 제곱근 오차(RMSE)를 나타냈다.
본 연구에서는 서해 연안에서의 실측-위성 해수면온도 차이를 규명하고 그 특성을 분석하기 위해 GCOM-W1/AMSR2 마이크로파 해수면온도 자료와 서해 연안에 위치한 덕적도, 칠발도, 외연도 해양기상 부이의 실측 수온 자료를 활용하여 2012년 7월부터 2017년 12월까지 총 6,457개의 일치점 자료를 생산하였다. 5년 이상의 덕적도, 칠발도, 외연도 해양 부이 수온 자료와 AMSR2 해수면온도를 비교하여 정확도를 제시하였다. 마이크로파 위성 해수면온도와 현장 관측 부이 해수면온도 간의 차이는 풍속과 수온 등 환경 요인에 대한 의존성을 가지는 것으로 나타났다. 낮시간 풍속이 약할 때 ($<6ms^{-1}$) AMSR2 해수면온도는 실측 해수면온도보다 높게 산출되며, 밤시간에 대해서는 풍속이 커질수록 양의 편차가 증가함을 밝혔다. 또한 AMSR2 해수면온도와 실측 해양부이 수온 간의 차이가 증가하는 경향은 낮은 온도에서 마이크로파 센서의 민감도의 저하와 육지에 의한 자료오염과 관련이 있는 것으로 나타났다. 실측-위성 해수면온도 차이를 월별로 도시해본 결과, 마이크로파 위성 해수면온도의 편차는 강한 바람이 부는 겨울철에 가장 커진다고 알려져 있던 기존의 경향성과는 달리 덕적도, 칠발도 부이에서는 여름철 가장 큰 해수면온도 편차값이 나타났다. 이러한 차이는 부이의 위치에 따른 조석 혼합의 공간적 차등에 기인한 것으로 사료된다. 본 연구는 인공위성 합성장에 기여도가 높은 마이크로파 위성 해수면온도를 사용할 때 한반도 서해안에서 발생할 수 있는 문제점과 제한점을 제시하였다.
정확한 유역 토양수분 정보는 홍수 예측의 정도를 크게 향상시키므로 공간 토양수분 정보를 획득하기 위하여 선진국에서는 위성 영상을 활용하여 토양수분을 관측하고 있다. 본 연구에서는 유럽우주기구 ESA(European Space Agency)에서 운영하는 SMOS(Soil Moisture and Ocean Salinity) L-band 토양수분 관측치와 일본 우주항공 연구개발 기구 JAXA(Japan Aerospace Exploration Agency)에서 운영하는 GCOM-W1 위성의 AMSR2(Advanced Microwave Scanning Radiometer 2) C-band 토양수분 자료를 비교 분석하였다. SMOS 토양수분, AMSR2 토양수분을 기상청 농업관측관서의 지상 관측 토양수분 자료와 비교한 그래프는 다음과 같다(Fig. 1). 상대적으로 깊은 관측심으로 인한 장점을 가짐에도 불구하고 RFI로 인한 L-band 토양수분 자료의 시공간 관측율이 C-band 토양수분자료에 비하여 낮아 활용성이 낮다. AMSR2 자료는 여름철을 제외한 모든 계절에 과소 추정하는 단점을 보이며 실제적 활용을 위해 지상자료와의 편이보정 과정이 필수적이라 판단된다.
미계측 지역에서의 토양수분을 예측하기 위하여 조건부합성방법을 한반도에 적용하여 비교 분석하였다. 토양수분 자료는 농촌진흥청에서 제공하는 지상관측 자료와 GCOM-W1 위성의 Advanced Microwave Scanning Radiometer2 (AMSR2) 센서의 자료를 사용하였다. 위성관측 토양수분자료의 오차를 제거하기 위하여 지상관측자료에 정규화 하였고, 정규화된 위성관측 자료와 지상관측자료를 조건부합성 방법을 이용하여 합성하였다. 조건부 합성방법의 성능을 평가하기 위하여 leave-one-out 교차검증 방법을 사용하였고, 분석 결과 지상관측자료에 위성자료를 합성한 조건부합성방법이 지상관측자료만을 사용한 크리깅 방법에 비해 우세하게 나타났다. 또한 각 관측지점에서의 조건부합성 방법을 이용한 토양수분 예측 성능을 공간분포 시켜 지역적인 특성을 분석한 결과 관측소의 밀도와 지형적인 특성이 조건부합성방법의 성능에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 원격탐사기법으로 관측된 토양수분 자료의 공간적인 특성을 고려하여 지상 관측 자료와 합성하는 것이 토양수분 공간보간성능을 향상 시킬 수 있다는 것을 의미한다.
토양수분은 수문 분석에 있어 매우 중요한 인자 중 하나이며 최근 기후변화로 인한 가뭄, 홍수 및 산불발생과 같은 물 관련 재해 발생에 직 간접적으로 영향을 미치기 때문에 지표 토양수분산정은 매우 중요하다. Sentinel-1 SAR(Synthetic Aperture Radar)는 능동형 위성으로 10m의 공간해상도로 제공되기 때문에 기존의 토양수분 전용위성인 SMOS(Soil Moisure and Ocean Salinity), SMAP(Soil Moisture Active Passive) 및 GCOM-W1(Global Change Observation Mission Water) 등 다르게 고해상도 토양수분 산정이 가능하다. 그러나 Sentinel-1 SAR 센서에서는 고해상도 지표 관측 이미지 자료만 제공하며, 토양수분 자료를 직접적으로 제공하지 않는다. 따라서 본 연구에서는 2018년도 Sentinel-1 A/B IW(Interferometric Wide swath) 모드의 VH(Vertical Transmit - Horizontal Receive) 편파 영상과 Sentinel-1 SAR 위성자료 전처리 도구인 SNAP(Sentinel Application Platform)을 이용하여 후방산란계수를 산정하였으며, 산정된 후 방산란계수와 농촌진흥청에서 제공하는 65개 지점의 실측 TDR(Time Domain Reflectrometry) 토양수분의 관계를 이용하여 회귀모형을 도출 및 토양수분 공간분포를 산정하였다. 비록 불확실성은 어느정도 발생 하였으나, 전체적으로 TDR 관측값과 $10m{\times}10m$ 해상도의 Sentinel-1 SAR 기반 토양수분이 일치하는 경향을 보였다. 본 연구 결과는 수문, 농업, 산림, 재해 등 다양한 분야에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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