The GOCI imagery can be an effective alternative to monitor short-term changes over terrestrial environments. This study aimed to assess the radiometric characteristics of the GOCI multispectral imagery for land applications. As an initial approach, we compared GOCI at-sensor radiance with MODIS data obtained simultaneously. Dynamic range of GOCI radiance was larger than MODIS over land area. Further, the at-sensor radiance over various land surface targets were tested by vicarious calibration. Surface reflectance were directly measured in field using a portable spectrometer and indirectly derived from the atmospherically corrected MODIS product over relatively homogeneous sites of desert, tidal flat, bare soil, and fallow crop fields. The GOCI radiance values were then simulated by radiative transfer model (6S). In overall, simulated radiance were very similar to the actual radiance extracted from GOCI data. Normalized difference vegetation index (NDVI) calculated from the GOCI bands 5 and 8 shows very close relationship with MODIS NDVI. In this study, the GOCI imagery has shown appropriate radiometric quality to be used for various land applications. Further works are needed to derive surface reflectance over land area after atmospheric correction.
해빙(sea ice)은 현재 전 세계 해양 면적의 약 7%를 차지하고 있으며 계절적, 연간 변화를 보이고 주로 극지방과 고위도 지역에 나타난다. 해빙은 대규모 공간 규모에서 다양한 종류로 형성되며 석유 및 가스탐사, 기타 해양활동이 급속히 증가하는 발해해는 해양 구조물 피해 및 해상 운송, 해양 생태계에 심각한 영향을 미치기 때문에 시계열 모니터링을 통해 해빙의 면적 및 유형 분류를 분석하는 것이 매우 중요하다. 현재 고해상도 위성영상 및 현장 실측 자료를 바탕으로 해빙의 종류 및 영역에 대한 연구가 진행되고 있지만 현장 실측자료를 획득하여 해빙 모니터링에는 한계가 있다. 고해상도 광학 위성영상은 광범위에서 해빙의 유형을 육안으로 탐지하고 식별할 수 있고, 짧은 시간해상도를 갖는 해양위성인 천리안 2B호(Geostationary Ocean Color Imager-II, GOCI-II)를 이용하여 해빙 모니터링의 공백을 보완할 수 있다. 이 연구에서는 고해상도 광학위성영상을 이용하여 생산된 학습자료를 기반으로 규칙기반 기계학습 모델을 훈련시키고 이를 GOCI-II 영상에서 탐지를 수행함으로써, 해빙 모니터링 활용 가능성을 알아보고자 하였다. 학습 자료는 발해(Bohai Sea)의 2021-2022년 랴오둥만(Liaodong Bay)을 대상으로 추출하였으며, GOCI-II를 활용한 Random Forest (RF) 모델을 구축하여 기존 normalized difference snow index (NDSI) 지수 기반 및 고해상도 위성영상에서 획득된 해빙 영역과 정성적 및 정량적 비교 분석하였다. 본 연구 결과 해빙의 영역을 과소평가한 NDSI 지수 기반 결과와 달리 비교적 자세한 해빙 영역을 탐지하였으며 유형별 해빙을 분류할 수 있어 해빙 모니터링이 가능함을 확인하였다. 향후 지속적인 학습 자료 및 해빙형성에 영향인자 구축을 통해 탐지 모델의 정확도를 향상시킨다면 고위도 해양 지역에서 해빙 모니터링 분야에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
Conductive and radiative thermal model configurations of an imager of a geostationary satellite are presented. A two-plane method is introduced for three dimensional conductive coupling which is not able to be treated by thin shell plate thermal modeling technique. Especially the two-plane method is applied to massive matters and PIP(Payload Interface Plate) in the imager model. Some massive matters in the thermal model are modified by adequate correction factors or equivalent thickness in order to obtain the numerical results of thermal modeling to be consistent with the analytic model. More detailed nodal breakdown is specially employed to the object which has the rapid temperature gradient expected by a rule of thumb. This detailed thermal model of the imager is supposed to be used for analyses and test predictions, and be correlated with the thermal vacuum test results before final in-flight predictions.
매년 적조가 발생하여 양식어민들에게 막대한 피해를 주고 있으며 발생해역도 남해안을 중심으로 발생되던 패턴에서 전국 연안 해역으로 확대되는 추이를 보이고 있다. 광활한 해양에서 발생되는 적조를 효과적으로 모니터링하기 위해 2010년에 발사된 천리안 위성의 GOCI(Geostationary Ocean Color Imager)영상을 이용한 적조 탐지기술 개발에 관심이 모아지고 있다. 본 연구에서는 남해안 해역에 대해 최근 3년간(2012, 2013, 2014년) 관측된 천리안 GOCI영상을 이용하여 적조해역을 탐지하고 탐지된 해역에 대한 적조발생빈도와 밀도를 분석하였다. 그 결과 3년간 남해안을 대상으로 적조 발생 해역을 추출하고 중첩분석과 밀도분석을 통하여 적조우심해역을 추출하여 제시하였다. 또한 연도별 적조발생 경향은 2012년에 적조 발생규모가 작고 산발적으로 발생하였고, 2013년은 적조 발생해역이 광범위하게 분포하면서 공간적 밀집도도 높게 나타났으며, 2014년의 경우에는 소규모의 적조가 산발적으로 발생하였다. 이처럼 연도별 적조발생의 공간적 분포패턴은 불규칙한 특징을 보였으며 다양하게 변화되고 있음을 알 수 있었다. 하지만 적조발생빈도를 기반으로 핫스팟을 분석한 결과 특정 해역에서는 발생빈도가 꾸준히 증가되고 있어서 천리안 GOCI 영상과 같은 위성영상모니터링 기술을 이용하여 지속적으로 모니터링을 실시함으로써 적조의 움직임을 정확히 예측할 수 있고 이에 따른 방재계획을 체계적으로 수립할 수 있다고 판단된다.
최근 성공적으로 발사되어 운영되고 있는 천리안 해양위성 2호(GOCI-II)는 3×4로 배열되어 있는 총 12장의 Level 1B분할영상을 통해 Local Area전체를 관측할 수 있다. 이 때 분할영상 간의 복사휘도의 차이가 발생하면 분할영상의 경계에서 불연속선이 나타나게 되는데, 그 불연속선은 2차 산출물에서 더 도드라지게 나타나는 경향이 있어 사용 전에 분할영상 간 복사휘도의 차이에 대한 면밀한 분석 및 교정이 필요하다. 본 연구는 분할영상 간에 존재하는 중첩 영역을 이용하여 복사휘도의 상대적인 편의를 추정하고자 한다. 신뢰도 높은 통계 여러 날의 영상을 대량으로 분석해야 얻을 수 있겠지만, 본 초기 연구에서는 우선 한 시각에 촬영된 12개의 Level 1B 영상에 대한 통계를 도출함으로써 복사휘도 편차의 특성에 대해 이해하고 분산도 및 편의에 대한 전반적인 거동에 대한 분석을 수행한다. 사용 영상으로는 한반도 주변이 비교적 구름이 없는 날이었던 2021년 2월 21일 UTC03시 영상을 이용하였고, 신뢰도 높은 통계치 도출을 위하여 해양화소 만을 추출하여 사용하였다. 분석 결과는 밴드 1(380 nm)을 제외한 모든 밴드에서 0~1% 크기의 상대 편의가 나타남을 확인하였고, 밴드 1은 1~2% 가량의 보다 큰 편의를 보였다. 남북 방향으로 배열된 분할영상 쌍의 밴드 1의 경우를 제외하면, 동서, 남북 배열된 방향에 관계없이 모든 밴드에서 편의의 방향은 태양고도의 변화가 유발하는 편의의 방향과 반대로 나타났다.
Land cover (LC) is an important factor in socioeconomic and environmental studies. According to various studies, a number of LC maps, including global land cover (GLC) datasets, are made using polar orbit satellite data. Due to the insufficiencies of reference datasets in Northeast Asia, several LC maps display discrepancies in that region. In this paper, we performed a feasibility assessment of LC mapping using Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) data over Northeast Asia. To produce the LC map, the GOCI normalized difference vegetation index (NDVI) was used as an input dataset and a level-2 LC map of South Korea was used as a reference dataset to evaluate the LC map. In this paper, 7 LC types(urban, croplands, forest, grasslands, wetlands, barren, and water) were defined to reflect Northeast Asian LC. The LC map was produced via principal component analysis (PCA) with K-means clustering, and a sensitivity analysis was performed. The overall accuracy was calculated to be 77.94%. Furthermore, to assess the accuracy of the LC map not only in South Korea but also in Northeast Asia, 6 GLC datasets (IGBP, UMD, GLC2000, GlobCover2009, MCD12Q1, GlobeLand30) were used as comparison datasets. The accuracy scores for the 6 GLC datasets were calculated to be 59.41%, 56.82%, 60.97%, 51.71%, 70.24%, and 72.80%, respectively. Therefore, the first attempt to produce the LC map using geostationary satellite data is considered to be acceptable.
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.
한국해양연구원에서는 2008년 으 로 예정된 통신해앙기상위성(통해기)의 발사에 맞춰 통해기에 탑재된 해색센서(GOCI)자료의 수신,처리,배포를 위한 해앙위성센터 구축을 진행하고 있다. 전파수신환경,자연환경 등을 고려하여, 해양위성센터 위치를 안산(한국해양연구원 본원)으로 정하였다. 이에 따라,지금까지 안테나를 포함한 수신시스템에 대한 상세설계,내부 구조 변경,H/W 및 N/W 설계,자료처리 시스템 일부의 도입을 실시하였다. 여기에서는,해양위성센터 구축 현황을 소개하고,해색센서(GOCI)자료의 수신,처리,배포 시스템 설계 결과를 소개하고자 한다. 가장 중요한 자료 배포 시스템은 기본적으로 온라인으로 구성되며, 수신된 데이터를 1시간 내에 제공하기 위해 웹호스팅 등 외부데이터 제공 시스템도 구축하는 것을 구상 중에 있다.
국내 최초의 정지궤도 관측 위성인 천리안(통신해양기상위성)이 2010년 6월 27일에 성공적으로 발사되었다. 천리안에의 기상탑재체와 해양탑재체의 원시 영상은 지상에서 처리 과정을 거쳐 사용자에게 전달되다. 한국항공우주연구원의 주도로 국내 개발된 송수신자료전처리시스템은 원시 영상에 복사 및 기하 보정을 수행하고, 전처리된 영상과 부가 자료들을 위성을 통해 사용자들에게 분배하는 기능을 수행한다. 궤도상 시험을 성공적으로 완료한 송수신자료전처리시스템은 기상위성센터, 해양위성센터, 그리고 위성운영센터에 설치되어 현재 정상 운영 중에 있다. 궤도상 시험 기간 동안 송수신자료전처리시스템의 기능과 성능에 대한 검증은 1) 영상 송수신, 2) 기상 및 해양 영상의 전처리, 그리고 3) 사용자 분배 기능으로 나뉘어 수행되었다. 이 논문은 천리안 위성 발사 후 수행된 송수신자료전처리시스템의 궤도상 시험 운영 검증 결과를 기술한다.
천리안 해양위성 2호(Geostationary Ocean Color Imager-II, GOCI-II)에서 관측된 대기상층 복사휘도에서 해양환경 분석이 가한 원격반사도(remote-sensing reflectance, Rrs) 자료를 얻기 위해서 복사 전달 모델 기반의 대기 보정을 수행한다. 이 Rrs는 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 Rrs 오차를 유발할 수 있으며, 이처럼 대기보정은 매우 높은 오차 민감도를 가진 알고리즘이다. 그 결과 대기보정 산출물인 Rrs의 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 Rrs 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, Rrs의 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, Rrs는 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 Rrs 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 Rrs 자료만을 적용할 수 있도록 도움을 줄 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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