정지궤도 해색 센서(GOCI: Geostationary Ocean Color Imager) 는 세계 최초의 정지궤도 위성으로 매일 1 시간마다 8 장의 영상을 획득 할 수 있어 육상파 해양 모두 활용성이 높은 위성이다. 그러나 500m의 GSD(Ground Sample Distance)를 지니는 서해성도 영상은 육성 활용에 한계가 있다. 최근, 컴퓨터 비전분야에서 활발히 진행 중인 기술인 Super Resolution(이하 SR)는 유사 시간대에 촬영한 저해상도 영상으로부터 고해상도 영상을 제작하는 기술로, 이를 시간 해상도가 높은 시계열 위성인 GOCI에 적용한다면 해상도가 향상 된 영상을 제작하는 기술로, 이를 시간 해상도가 높은 시계열 위성인 GOCI에 적용한다면 해상도가 향상 된 영상의 취득이 가능하며, 또한 광학 위성 영상의 단점인 구름에 의해 손실된 지상 정보의 복원이 가능할 것이다. 본 연구에서는, GOCI 자료를 위한 효율적인 초해상도 영상 복원 알고리즘 개발을 위한 선행연구로써 위성 영상 취득과정과 유사한 환경의 시뮬레이션을 통해 시계열 자료를 제작하고, 제작된 자료를 제안한 알고리즘에 적용함으로서 0.1 단위의 픽셀 정합도를 확인하였고, 원본 영상과 RMSE 0.5763, PSNR 52.9183 db, SSIM Index 0.9486의 정확도를 나타낸 HR 영상을 복원하였다.
With the increasing need for high temporal resolution satellite imagery for monitoring land surfaces, this study evaluated the temporal resolution of the NDVI composites from Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) data. The GOCI is the first geostationary satellite sensor designed to provide continuous images over a $2,500{\times}2,500km^2$ area of the northeast Asian region with relatively high spatial resolution of 500 m. We used total 2,944 hourly images of the GOCI level 1B radiance data obtained during the one-year period from April 2011 to March 2012. A daily NDVI composite was produced by maximum value compositing of eight hourly images captured during day-time. Further NDVI composites were created with different compositing periods ranging from two to five days. The cloud coverage of each composite was estimated by the cloud detection method developed in study and then compared with the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) Aqua cloud product and 16-day NDVI composite. The GOCI NDVI composites showed much higher temporal resolution with less cloud coverage than the MODIS NDVI products. The average of cloud coverage for the five-day GOCI composites during the one year was only 2.5%, which is a significant improvement compared to the 8.9%~19.3% cloud coverage in the MODIS 16-day NDVI composites.
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.
여름철이 되면 매년 남해안에서 발생되고 있는 적조현상은 양식장을 운영하는 어민들에 막대한 피해를 주고 있으며 이를 방재하기 위한 노력이 다각도로 진행되고 있다. 특히 위성영상을 이용한 적조 모니터링은 발생해역 전반에 걸친 적조발생자료를 취득할 수 있어서 방재 계획수립에 중요한 정보를 제공하여 줄 수 있다. 따라서 본 연구에서는 천리안 GOCI영상을 이용하여 하루 중 적조의 확산과 감소를 모니터링할 수 있는 결과를 제시하기 위하여 경상남도 남해안 지역을 선정하고 2013년(8월 12일), 2014년(9월 11일) GOCI영상자료를 분석한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 남해안 해역의 적조발생 패턴은 오전에 거제도 남부해역에서 출현하여 점점 더 확산되다가 오후 1시에 최대가 되고 그 후 서서히 감소되는 경향을 보여주었다. 또한 하루 중 적조의 중심 이동은 거제시 남부해역에서 적조가 시작하여 서쪽으로 이동하다가 정오를 기하여 다시 동쪽으로 이동하는 경향을 보여주었다. 향후 적조 생물의 특성과 해수유동, 태양 일조량, 그리고 해수온도 등 많은 요인에 대한 추가적인 연구가 필요하다고 판단되지만, GOCI 영상을 이용한 적조이동 모니터링은 적조의 확산과 이동을 예측하여 방재하고 관리하는데 매우 중요한 정보가 될 것으로 생각된다.
The GOCI atmospheric correction overland surfaces is essential for the time-series analysis of terrestrial environments with the very high temporal resolution. We develop an operational GOCI atmospheric correction method over land surfaces, which is rather different from the one developed for ocean surface. The GOCI atmospheric correction method basically reduces gases absorption and Rayleigh and aerosol scatterings and to derive surface reflectance from at-sensor radiance. We use the 6S radiative transfer model that requires several input parameters to calculate surface reflectance. In the sensitivity analysis, aerosol optical thickness was the most influential element among other input parameters including atmospheric model, terrain elevation, and aerosol type. To account for the highly variable nature of aerosol within the GOCI target area in northeast Asia, we generate the spatio-temporal aerosol maps using AERONET data for the aerosol correction. For a fast processing, the GOCI atmospheric correction method uses the pre-calculated look up table that directly converts at-sensor radiance to surface reflectance. The atmospheric correction method was validated by comparing with in-situ spectral measurements and MODIS reflectance products. The GOCI surface reflectance showed very similar magnitude and temporal patterns with the in-situ measurements and the MODIS reflectance. The GOCI surface reflectance was slightly higher than the in-situ measurement and MODIS reflectance by 0.01 to 0.06, which might be due to the different viewing angles. Anisotropic effect in the GOCI hourly reflectance needs to be further normalized during the following cloud-free compositing.
Although low spatial resolution satellite images like MODIS and GOCI can be important to observe land surface, it is often difficult to visually interpret the imagery because of the low contrast by prevailing cloud covers. We proposed a simple and adaptive stretching algorithm to enhance image contrast over land areas in cloudy images. The proposed method is basically a linear algorithm that stretches only non-cloud pixels. The adaptive linear stretch method uses two values: the low limit (L) from image statistics and upper limit (U) from low boundary value of cloud pixels. The cloud pixel value was automatically determined by pre-developed empirical function for each spectral band. We used MODIS and GOCI images having various types of cloud distributions and coverage. The adaptive contrast stretching method was evaluated by both visual interpretation and statistical distribution of displayed brightness values.
일본의 온타케 산은 일본에서 두 번째로 큰 규모의 화산으로, 2014년 9월 27일 02:52 UTC 에 예고 없는 대규모 분화가 발생했다. 이번 분화로 인해 최소 55명이 사망하였고, 70여 명의 부상자가 발생했다. 따라서 본 연구에서는 온타케 화산 분화에 따른 화산재 피해영향을 분석하기 위하여 화산재 확산 수치실험을 수행하였다. HYSLPLIT 확산모델과 UM 기상자료를 이용하여 화산재 확산 경로를 예측하였고, 화산재 확산 영역에 대한 정량적인 평가를 위해서 천리안 위성영상을 이용하여 화산재 확산 범위를 탐지하였다. 본 연구의 모의실험 결과와 GOCI 탐지 결과와의 비교를 통해 검증을 수행하였다. 그 결과, HYSPLIT 기반의 화산재 확산 예측결과와 GOCI 위성영상 간의 유사도가 높음을 알 수 있었다. 본 연구에서 수행한 화산재 확산 결과와 GOCI 간에는 38.72% 및 13.57%가 일치도가 계산되었고, JMA 결과와 GOCI는 9.05%와 11.81%가 일치하였다. 본 연구에서 수행한 바와 같이 화산재 확산 경로를 예측하는 연구는 그 피해를 감소할 수 있는 중요한 방법의 하나라고 판단할 수 있다. 따라서 화산 분화 시 기상 모델을 이용한 화산재 확산 수치실험은 시간에 따른 화산재 확산 분포를 이해하는데 유용한 기법으로 자리매김 할 것이며, 화산재 확산에 따른 피해 면적을 정량적으로 산출할 수 있는 중요한 기술이 될 것이다.
GOCI(정지궤도 해색센서) 해수환경분석 알고리즘들은 해양 광 특성 현장관측 자료들을 이용하여 개발되었다. 사용된 자료는 1998년부터 2009년까지 한반도 주변 해역에서 총 1348개 정점에서 얻어진 엽록소 농도(Chl-a), 부유물 농도(SS), 용존유기물의 흡광계수($a_{dom}$), 원격반사도($R_{rs}$) 현장자료들이다. GOCI 엽록소 농도 산출 알고리즘(GOCI Chl-a)은 부유물과 용존유기물의 영향을 모두 고려하고 네 개의 원격반사도 밴드비를 이용하여 개발하였다. GOCI Chl-a 알고리즘은 다른 알고리즘들보다 현장관측자료에 근사한 엽록소 농도 값을 산출하였다. SeaWiFS 영상자료에서 GOCI Chl-a 알고리즘은 SeaWiFS 표준 엽록소 산출 알고리즘들보다 평균 46 % 정도 보정된 엽록소 농도 값을 산출하였다. GOCI 부유물 농도 산출 알고리즘(GOCI SS)은 보편적인 두 개의 원격반사도 밴드비를 사용하지 않고, Ahn et al.(2001)의 원격반사도 단일밴드 방법을 사용하여 개발하였다. GOCI 용존유기물 산출 알고리즘(GOCI $a_{dom}$)은 원격반사도 밴드비 $R_{rs}(412)/R_{rs}(555)$와 $a_{dom}(\lambda)$)의 상관관계를 이용하여 개발하였다. GOCI 엽록소 형광 알고리즘과 GOCI 적조분석 알고리즘은 Ahn and Shanmugam(2007)와 Ahn and Shanmugam(2006)의 연구들에 의해 각각 개발되었다. 2010년 6월경에 GOCI의 성공적인 발사가 이루어지면 추후 GOCI 자료의 검보정 연구를 통해 개발된 알고리즘들의 문제점을 분석하고, 한반도 주변 해역의 해양 광 특성 현장자료의 지속적인 업데이트를 통한 알고리즘들의 개선작업이 이루어질 것이다.
세계 최초로 정지궤도에 위치한 해색 위성의 위성자료를 처리/분석하는 시스템인 해양자료처리 시스템(GDPS)의 개발은 정지궤도 해색탑재체(GOCI)의 하드웨어 개발과 동시에 시작되었다. GOCI의 관측 영역에 특화된 대기 알고리즘 및 해양 분석 알고리즘을 개발하고 소프트웨어 모듈화 하여, GOCI가 수신한 총 복사휘도 정보인 레벨 1B 자료에서 레벨 2와 3의 해양 분석 자료를 생성할 수 있는 기능을 개발하였다. 해양자료처리시스템은 해양위성센터에서 표준 운영시스템으로 활용될 뿐만 아니라, 일반 사용자에게 기본 GOCI 자료처리시스템으로 활용될 수 있도록 다양한 버전으로 개발되었다. 부가적인 기능으로 GOCI 이미지 위성 배포파일(LRIT) 생성, 복사보정계수 계산, 영역 분할/병합, 시계열 분석 등을 제공한다. 개발된 GDPS 시스템은 30분 이내에 자료를 안정적으로 생산하여, 이용자 요구사양을 만족시켰다. 해양자료처리 시스템은 여러 해양환경분석 알고리즘을 통해 해양의 장단기 환경특성 변화를 감시하는데 훌륭한 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.
세계 최초의 정지궤도 해양관측 위성인 천리안 위성의 해색 센서인 Geostationary Ocean Color Imager (GOCI)는 2011년 4월부터 원시 자료를 생산하고 있다. 본 연구에서는 GOCI 원시 자료로부터 보다 자연색에 가까운 컬러합성영상 제작을 위한 방법론과 자료처리용 소프트웨어인 GOCI RGB Maker를 개발하였다. GOCI 원시자료는 대기보정과 재투영 기법을 이용하여 최종적으로 컬러합성영상을 제작할 수 있도록 최적화된 알고리듬을 구현하였다. 이 알고리즘이 적용된 소프트웨어는 다양한 하드웨어 환경에서도 선택적으로 관심영역과 출력창의 크기를 입력받아 처리할 수 있도록 제작되어 교육적 효과를 높였다. GOCI RGB Maker는 공개용 소프트웨어로서, GOCI 자료에 대한 이해와 활용을 증대시킬 수 있을 것이다. 또한, 정지궤도 관측 영상은 관측 영역의 환경특성 변화를 감시하는데 훌륭한 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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