• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.638-643
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• 2002

MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer) onboard the first Earth Observing System (EOS) satellite, Terra, was launched successfully at the end of 1999. The direct broadcast MODIS data has been received and utilized in Korea Meteorological Administration (KMA) since february 2001. This study introduces utilizations of this data, especially for the derivation of sea surface temperature (SST). To produce the MODIS SST operationally, we used a simple cloud mask algorithm and MCSST algorithm. By using a simple cloud mask algorithm and by assumption of NOAA daily SST as a true SST, a new set of MCSST coefficients was derived. And we tried to analyze the current NASA's PFSST and new MCSST algorithms by using the collocated buoy observation data. Although the number of collocated data was limited, both algorithms are highly correlated with the buoy SST, but somewhat bigger bias and RMS difference than we expected. And PFSST uniformly underestimated the SST. Through more analyzing the archived and future-received data, we plan to derive better MCSST coefficients and apply to MODIS data of Aqua that is the second EOS satellite. To use the MODIS standard cloud mask algorithm to get better SST coefficients is going to be prepared.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1211-1224
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• 2023

구름은 광학위성을 이용한 국토 관측 및 재난 대응, 변화 탐지 등 지표의 현상을 관측하는데 있어 많은 어려운 문제를 야기한다. 구름의 존재는 영상 처리 단계 뿐만 아니라 최종적으로는 데이터의 품질에 영향을 미치므로 이를 반드시 식별하고 제거하는 과정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 위성영상 내 구름의 분광패턴에 가장 근접한 화소를 탐색 및 추출해 최적의 임계값을 선정하고 임계값을 바탕으로 구름 산출물을 제작하는 일련의 과정을 자동으로 수행하는 새로운 구름 탐지 기법을 개발하고자 하였다. 구름 탐지 기법은 크게 세 단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 Digital Number (DN) 단위 영상을 대기상층 반사율 단위로 변환하는 과정을 수행한다. 두 번째 단계에서는 대기상층 반사율 영상을 이용하여 Hue-Value-Saturation (HSV) 변환 및 삼각형 임계 처리, 최대우도 분류 등의 전처리를 적용하고 각 영상별로 초기 구름 마스크 생성을 위한 임계값을 결정한다. 세번째 후처리 단계에서는 생성된 초기 구름 마스크에 포함된 노이즈를 제거하고 구름 경계 및 내부를 개선한다. 구름 탐지를 위한 실험 자료로 구름의 공간적, 계절적 분포의 다양성을 보여주는 4~11월 시기에 한반도 지역에서 촬영된 국토위성 L2G 영상을 사용하였다. 제안 방법의 성능을 검증하기 위해 단일 임계화 방법으로 생성된 결과를 비교하였다. 실험 결과, 제안 방법은 기존 방법과 비교하여 전처리 과정을 통해 각 영상의 방사학적 특성을 고려할 수 있어 보다 정확하게 구름을 검출할 수 있었다. 또한, 구름 개체를 제외한 나머지 밝은 물체(판넬식 지붕, 콘크리트 도로, 모래 등)의 영향을 최소화하는 결과를 보여주었다. 제안 방법은 기존 방법 대비 F1-score 기준으로 30% 이상의 개선된 결과를 보여주었으나 눈이 포함된 특정 영상에서 한계점이 있었다.