Wong, Man Sing;Lee, Kwon-Ho;Nichol, Janet;Kim, Young J.
대한원격탐사학회지
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제26권6호
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pp.605-615
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2010
This study demonstrates the feasibility of small satellite, namely PROBA platform with the compact high resolution imaging spectrometer (CHRIS), for aerosol retrieval in Hong Kong. The rationale of our technique is to estimate the aerosol reflectances by decomposing the Top of Atmosphere (TOA) reflectances from surface reflectance and Rayleigh path reflectances. For the determination of surface reflectances, the modified Minimum Reflectance Technique (MRT) is used on three winter ortho-rectified CHRIS images: Dec-18-2005, Feb-07-2006, Nov-09-2006. For validation purpose, MRT image was compared with ground based multispectral radiometer measurements and atmospherically corrected Landsat image. Results show good agreements between CHRIS-derived surface reflectance and both by ground measurement data as well as by Landsat image (r>0.84). The Root-Mean-Square Errors (RMSE) at 485, 551 and 660nm are 0.99%, 1.19%, and 1.53%, respectively. For aerosol retrieval, Look Up Tables (LUT) which are aerosol reflectances as a function of various AOT values were calculated by SBDART code with AERONET inversion products. The CHRIS derived Aerosol Optical Thickness (AOT) images were then validated with AERONET sunphotometer measurements and the differences are 0.05~0.11 (error=10~18%) at 440nm wavelength. The errors are relatively small compared to those from the operational moderate resolution imaging spectroradiometer (MODIS) Deep Blue algorithm (within 30%) and MODIS ocean algorithm (within 20%).
A technique on atmospheric correction algorithm to the multi-band reflectance of Landsat TM imagery has been developed using an atmospheric radiation transfer model for eliminating the atmospheric and surface diffusion effects. Despite the fact that the technique of satellite image processing has been continually developed, there is still a difference between the radiance value registered by satellite borne detector and the true value registered at the ground surface. Such difference is caused by atmospheric attenuations of radiance energy transfer process which is mostly associated with the presence of aerosol particles in atmospheric suspension and surface irradiance characteristics. The atmospheric reflectance depend on atmospheric optical depth and aerosol concentration, and closely related to geographical and environmental surface characteristics. Therefore, when the effects of surface diffuse and aerosol reflectance are eliminated from the satellite image, it is actually corrected from atmospheric optical conditions. The objective of this study is to develop an algorithm for making atmospheric correction in satellite image. The study is processed with the correction function which is developed for eliminating the effects of atmospheric path scattering and surface adjacent pixel spectral reflectance within an atmospheric radiation model. The diffused radiance of adjacent pixel in the image obtained from accounting the average reflectance in the $7{\times}7$ neighbourhood pixels and using the land cover classification. The atmospheric correction functions are provided by a radiation transfer model of LOWTRAN 7 based on the actual atmospheric soundings over the Korean atmospheric complexity. The model produce the upward radiances of satellite spectral image for a given surface reflectance and aerosol optical thickness.
본 연구는 동아시아 영역에 속해있는 5개 SKYNET 관측소(서울, 지바, 엣추 지마, 후쿠에 지마, 헤도 미사키)에서 6년 간 관측한 AOT 자료를 활용하여 MODIS에서 산출된 AOT를 검증하였고, 아울러 에어로솔 기후장 분석도 함께 수행하였다. 검증연구를 위해 관측소 25 km 이내의 MODIS AOT를 평균하였고, MODIS 관측시각 30분 전후 SKYNET AOT를 평균하여 시공간 일치 자료를 생산하였다. 시공간 일치 자료의 비교 결과 MODIS AOT의 정확도는 에어로솔 종류에 크게 영향을 받지 않았으나, MODIS AOT 산출과정 중 거대 입자 모형의 사용비율이 높아질수록 SKYNET AOT에 비해서 비교적 큰 값을 산출하는 경향을 보였다. 또한 AOT가 낮은 대기에서 MODIS AOT는 과대 추정하는 경향을 보였고 그 경향성은 AOT가 높아질수록 줄어들었다. MODIS-SKYNET AOT간의 회귀분석 결과 기울기는 0.86, Y절편은 0.16으로 나타났고 결정계수($R^2$)는 0.61로 나타났다. 이러한 통계적 결과로 미루어 볼 때 동아시아 영역에서 산출된 MODIS AOT는 지상 관측에 견줄 만큼 정확하다고 볼 수 있다.
대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.404-408
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1998
Yellow sand event has been studied using SeaWiFS data in order to examine the aerosol optical characteristics in the Yellow Sea and their influences on the atmospheric correction for the ocean color remote sensing. Two SeaWiFS images of April 18 and April 25, 1998, representing Yellow Sand event and clear-sky case respectively, are selected for emphasizing the impact of high aerosol concentration on the ocean color remote sensing. It was shown that NASA's standard atmospheric correction algorithm treats yellow sand area as either too high radiance or cloud area, in which ocean color information is not generated. SeaWiFS aerosol optical thickness is compared with nearby ground-based sun photometer measurements and also is compared with radiative transfer simulation in conjunction with yellow sand model, examining the performance of NASA's atmospheric correction algorithm in case of the heavy dust event.
A vicarious calibration method was developed for the OSMI sensor calibration. Employing measured aerosol optical thickness by a sunphotometer and a sky radiometer and water leaving radiance by ship measurements as inputs, TOA (top of the atmosphere) radiance at each OSMI band was simulated in conjunction with a radiative transfer model (Rstar5b) by Nakajima and Tanaka (1988). As a case of examining the accuracy of this method, we simulated TOA radiance based on water leaving radiance measured at NASA/MOBY site and aerosol optical thickness estimated nearby at Lanai, and compared simulated results with SeaWiFS-estimated TOA radiances. The difference falls within about $\pm$5%, suggesting that OMSI sensor can be calibrated with the suggested accuracy. In order to apply this method for the OSMI sensor calibration, ground-based sun photometry and ship measurements were carried out off the east coast of Korean peninsula on May 31, 2000. Simulations of TOA radiance by using these measured data as input to the radiative transfer model show that there are substantial differences between simulated and OSMI-estimated radiances. Such a discrepancy appears to be mainly due to the cloud contamination because satellite image indicates optically thin clouds over the experimental area. Nevertheless results suggest that sensor calibration can be achieved within 5% uncertainty range if there are ground-based measurements of aerosol optical thickness, and water leaving radiances under clear-sky and optically thin atmospheric conditions.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.598-601
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2006
Satellite imagery may contain large regions covered with atmospheric aerosol. A high-resolution satellite imagery affected by non-homogenous aerosol cover should be processed for land cover study and perform the radiometric calibration that will allow its future application for Korea Multi-Purpose Satellite (KOMPSAT) data. In this study, aerosol signal was separated from high resolution satellite data based on the reflectance separation method. Since aerosol removal has a good sensitivity over bright surface such as man-made targets, aerosol optical thickness (AOT) retrieval algorithm could be used. AOT retrieval using Look-up table (LUT) approach for utilizing the transformed image to radiometrically compensate visible band imagery is processed and tested in the correction of satellite scenery. Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), EO-1/HYPERION data have been used for aerosol correction and AOT retrieval with different spatial resolution. Results show that an application of the aerosol detection for HYPERION data yields successive aerosol separation from imagery and AOT maps are consistent with MODIS AOT map.
Satellite imagery may contain large regions covered with atmospheric aerosol. A highresolution satellite imagery affected by non-homogenous aerosol cover should be processed for land cover study and perform the radiometric calibration that will allow its future application for Korea Multi-Purpose Satellite (KOMPSAT) data. In this study, aerosol signal was separated from high resolution satellite data based on the reflectance separation method. Since aerosol removal has a good sensitivity over bright surface such as man-made targets, aerosol optical thickness (AOT) retrieval algorithm could be used. AOT retrieval using Look-up table (LUT) approach for utilizing the transformed image to radiometrically compensate visible band imagery is processed and tested in the correction of satellite scenery. Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), EO-l/HYPERION data have been used for aerosol correction and AOT retrieval with different spatial resolution. Results show that an application of the aerosol detection for HYPERION data yields successive aerosol separation from imagery and AOT maps are consistent with MODIS AOT map.
이 연구에서는 Suomi-National Polar Partnership(Suomi-NPP) 위성에 탑재된 Visible Infrared Imaging Radiometer Suite(VIIRS) 센서의 Day/Night Band(DNB)로부터 측정된 인공광원 복사휘도 정보를 이용하여 우리나라 소도시들에서 야간 에어로졸 광학두께를 추정하는 방법을 개발하였다. 개발된 알고리즘에서는 야간에 도시의 인공광원들로부터 방출되는 빛을 광원으로하여 Beer의 복사 감쇠법칙이 이용되었으며, VIIRS의 적외선 영역 M밴드 관측자료를 사용하여 구름화소를 제거함으로써 청천화소에 대하여 에어로졸 광학두께를 산출하였다. 본 연구에서 산출된 야간 에어로졸 광학두께 결과는 주간 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) 센서로부터 산출된 자료와 비교 검증하였다. 검증 결과, 도시에 따라 0.6~0.7이상의 상관계수와 0.14~0.18 범위의 제곱근-평균-제곱 차이(Root-Mean-Square Difference; RMSD)를 보였다. 추가적으로 야간 에어로졸 광학두께에 영향을 미치는 인자들에 대한 민감도 실험을 수행하여 개발된 알고리즘의 산출 오차의 범위를 추정하였다. 본 연구를 통하여 우리나라에서 야간에 DNB채널 관측자료를 이용하여 에어로졸 광학두께를 추정할 수 있는 가능성을 확인 하였으며, 개발된 알고리즘의 지속적인 개발 및 개선이 이루어진다면 향후 국내에서 기존에 부족했던 야간 에어로졸 정보의 산출에 기여할 것으로 기대된다.
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.
세계 최초의 정지 궤도 해양관측 센서인 Geostationary Ocean Color Imager (COMS/GOCI)가 측정하는 가시광선 영역의 파장대 ($0.4-0.9{\mu}m$)는 대기 구성성분(기체상 또는 입자상)에 의하여 영향을 받기 때문에 이에 대한 보정이 필요하다. 특히, 대기중에 존재하는 미세입자인 에어러솔은 그 물리 화학적 특성의 다양함으로 인하여 태양광과 반응하는 과정이 상당히 복잡하게 나타나므로, 정확한 해양 관측을 위하여 대기 에어러솔과 복사 과정의 상호작용에 대한 정확한 이해가 필요하다. 본 연구에서는 알려진 대기 에어 러솔 특성 자료를 이용하여 에어 러솔의 물리 적, 광학적 특성을 분석하였다. 여기서 얻어진 에어러솔 특성 값들은 복사전달 모델을 이용하여 다양한 환경 조건하(에어러솔의 종류와 양)에서 위성센서가 측정하는 이론적인 복사량과 에어러솔의 관계를 분석하는데 사용되었다. 복사전달모델 분석결과, 위성 자료 분석에서 잘못된 에어러솔의 광학 특성값의 사용으로 인한 오차는 에어러솔 광학 두께($\tau$)가 0.2보다 작은 범위에서는 비교적 작은 값을 나타내나 0.2보다 크게 되는 경우 지속적으로 증가하였다. 추가로 위성 관측값과 복사전달 모델에 의하여 계산된 값의 차이가 최소인 에어러솔 타입의 광학 특성값을 이용하여 ($\tau$)와 ${\aa}ngstr{\ddot{o}}m$ exponent 를 도출한 결과는 기존의 표준 알고리즘보다는 지상관측자료와의 비교적 잘 일치하고 있는 것으로 나타났다. 따라서 위성 관측자료에서 에어러솔 분석함에 있어서 에어러솔 타입에 따른 광학적 특성값의 중요성은 매우 크다고 할 수 있다. 이러한 결과들은 궁극적으로 향후 발사될 COMS/GOCI의 관측 자료를 이용한 대기 에어러솔 분석이나 대기 효과 보정에 있어서 도움이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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