KR100869698B1 - 단일 가시광 채널을 갖는 정지궤도 인공위성을 이용한에어러솔 광학깊이 산출방법 - Google Patents

단일 가시광 채널을 갖는 정지궤도 인공위성을 이용한에어러솔 광학깊이 산출방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 단일 가시광 채널을 갖는 정지궤도 인공위성을 이용한 에어러솔 광학깊이 산출방법에 관한 것으로서, 정지궤도 위성을 이용하여 보다 정확하고 연속적인 에어러솔 광학깊이를 실시간으로 산출할 수 있는 방법에 관한 것이다.
이러한 본 발명은, 정지궤도 위성인 통신해양기상 위성을 이용하여 에어러솔 광학깊이를 산출하는 방법에 있어서, 지표면과 대기 상호 간의 에너지 교환 과정을 모사하면서 지구의 복사 과정을 나타내는 복사모델과 상기 위성을 통해 관측된 과거 영상자료를 이용하여, 각 위치별 지표면 반사도를 구하여 제공하는 제1과정과; 예상한 변수들의 범위에 따라 변수들의 모델 값을 상기 복사모델로부터 계산하여 데이터화한 표이면서 태양 천정각, 위성 천정각, 지표면 반사도, 에어러솔 광학깊이, 대기 상한 반사도의 데이터를 포함하는 조견표를 작성하여 제공하는 제2과정과; 상기 위성에서 실시간으로 관측되는 영상자료를 이용하여 대기 상한 복사량을 산출한 뒤 상기 제1과정의 지표면 반사도와 상기 제2과정의 조견표를 이용하여 상기 대기 상한 복사량에 해당하는 에어러솔 광학깊이를 산출하는 제3과정;을 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 방법에 의하면, 종래의 인공위성을 이용한 방법에 비하여 보다 정확하고 연속적인 에어러솔 광학깊이를 실시간으로 산출할 수 있게 된다. 특히, 가시 파장대의 반사도를 기반으로 함으로써, 황사의 영역과 강도의 추정을 광범위한 지역에 걸쳐 동시에 관측할 수 있게 되며, 따라서 영역, 시간에 따른 황사의 이동 경로와 강도 변화 등 연속적이고 정확한 황사 관련 정보를 제공할 수 있게 된다.
인공위성, 에어러솔, 광학깊이, AOD(Aerosol Optical Depth), 황사, 조견표(Lookup Table), 통신해양기상 위성(COMS)

Description

단일 가시광 채널을 갖는 정지궤도 인공위성을 이용한 에어러솔 광학깊이 산출방법{Retrieval method of aerosol optical depth using a visible channel of geostationary satellite}
도 1은 본 발명에 따른 에어러솔 광학깊이 산출 과정을 나타낸 플로우차트,
도 2는 파장에 따른 대기 상한 반사도를 복사모델(6S)을 이용하여 계산한 결과도,
도 3은 본 발명에서 지표면 반사도 계산시에 가정하였던 배경대기 광학깊이를 0으로 한 것과 현실적인 값의 차이를 보이기 위한 도면,
도 4는 오존과 수증기를 보정하지 않았을 때 발생할 수 있는 지표면 반사도의 오차를 모델을 통해 모사한 참고도,
도 5는 본 발명의 알고리즘에 의해 산출한 에어러솔 광학깊이와 지상 관측으로 산출된 에어러솔 광학깊이를 비교한 도면,
도 6은 미국 위성 TERRA에 탑재된 MODIS 센서에서 산출된 RGB 영상과 본 발명의 알고리즘을 통해 같은 시간에 산출한 에어러솔 광학깊이를 나타낸 도면.
본 발명은 인공위성을 이용한 에어러솔 광학깊이 산출방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 정지궤도 위성의 단일 가시광 채널을 이용하여 보다 정확하고 연속적인 에어러솔 광학깊이를 실시간으로 산출할 수 있는 방법에 관한 것이다.
최근 황사로 인한 문제가 심각하게 대두되고 있으며, 황사 발생의 빈도 또한 매년 급격히 증가하고 있다. 현재 기본적인 구름의 정보, 온도, 습도, 바람에 관한 기상 정보는 제공되고 있으나, 중국의 급격한 사막화로 인해 빈번해진 황사에 대한 정보는 매우 미비한 상태이다.
황사는 주로 중국 북부의 건조한 황토(黃土) 지대에서 먼지와 같은 세립질의 모래나 점토가 강한 바람에 의하여 고공으로 넓게 퍼져 온 하늘을 덮고 떠다니다가 상층의 편서풍에 의해서 한반도 부근까지 운반되어 서서히 하강하게 되면서 발생한다. 최근 중국의 공업화와 사막화 현상의 심화로 발원지가 점차 확장되고 있고, 이와 관련하여 한국에서의 황사발생 일수가 점차 증가하고 있는 추세이며, 먼지농도 또한 짙어지고 있다.
황사와 같은 광물성 먼지를 포함하면서 대기 중에 부유하고 있는 에어러솔(aerosol)은 지구의 온난화에 반대되는 음의 복사강제력을 제공한다는 점에서 긍정적인 측면이 있기는 하지만, 황사 발생시에 먼지농도가 평상시보다 7 ~ 14배나 높게 나타나고 있어 호흡기 질환 등 국민건강을 크게 위협하고 있음은 물론 농작물 피해, 반도체 등 정밀산업에 대한 영향 등 산업활동 전반에 악영향을 끼치고 있는 것이 사실이다. 급기야는 2002년 3월 말에 나흘째 연속된 사상 초유의 황사현상으로 인하여 초등학교의 임시휴교, 항공기 운항 차질 등 잇따른 기상피해가 속출한 바 있다. 이러한 황사 등의 미세 먼지로 인해 발생하는 피해는 연간 11조 8000억 원에 이르는 것으로 한국환경정책평가원이 보고하고 있으며, 이에 예보체계의 개선 등이 절실한 실정이다.
상기와 같이 황사를 포함하는 에어러솔은 날씨와 기후에 이르기까지 넓은 영역에서 영향을 미치고 있다. 에어러솔은 태양에서 오는 에너지를 산란시켜 지역적인 반사도를 증가시키는데, 이렇게 증가한 반사도는 직접적으로 기후에 냉각효과를 주며, 간접적으로는 구름이 생성할 수 있게 도와주는 구름 씨를 제공해 준다. 특히, 구름 씨로 인해 생성된 구름의 분포율에 의해 구름의 반사도가 달라지며, 이 또한 태양에서 오는 에너지 및 지구에서 방출되는 에너지에 영향을 미친다. 또한 대기 화학적인 측면에서는 대기의 비균질(heterogeneous) 반응을, 해양학적인 측면에서는 위성을 통한 해양 온도 관측시의 정확도에 안 좋은 영향을 주는 요인이 된다. 이러한 이유로 에어러솔의 발생시간, 이동경로를 아는 것은 매우 중요하다.
대기 중 에어러솔의 양을 나타내는 가장 기본적인 변수는 에어러솔의 광학 두께(Aerosol Optical Depth; AOD)로, 이는 에어러솔의 이동 현황 분석 및 예보에 매우 중요하다. 대기 중 오염물질을 총칭하는 에어러솔의 양을 나타내는 가장 기본적인 변수인 에어러솔 광학두께 정보는 미세 먼지, 황사 등의 관측을 가능하게 하여 이들의 영역, 시간에 따른 이동경로 및 강도 변화를 예상할 수 있는 정보를 제공해주고 있다. 하지만, 에어러솔은 시간과 공간에 따라 급격한 변화를 가지기 때 문에 에어러솔의 분포를 지상에서 관측하는 것에는 한계가 있다. 이와 같이 종래에는 황사의 이동 경로 및 강도를 알기 위해 지상 관측이 주로 이루어져 왔지만 지상 관측의 경우에 넓은 지역을 실시간으로 관측하는 것이 어렵기 때문에 현재에는 위성을 이용한 관측이 많이 활용되고 있다.
그러나, 인공위성을 통한 에어러솔 관측과 자료 생산은 에어러솔 관측의 문제점과 한계를 해결해 줄 수 있는 최선의 방법이지만, 기존 인공위성을 통한 에어러솔 분포 산출 방법은 주로 해양에서만 국한되어 있었고, 육지에서는 지표 정보가 없는 상황이어서 에어러솔 분포 산출에 많은 어려움이 있었다. 그리고, 최근 연구에서 극궤도 위성(MODIS, MISR)을 이용해 육지와 해양에서의 에어러솔 분포를 제공하고 있으나, 극궤도 위성은 특정 지역에 대해 연속적인 에어러솔 분포를 제공하기에 어려움이 있다. 즉, 인공위성의 경우도 극궤도 위성인 경우에는 같은 지점을 24시간 동안 2회만을 관측하기 때문에 시공적인 변화가 심한 황사를 정확히 예측하기는 힘들다.
이를 위해 관측 공백지역을 해소할 수 있는 정지궤도 인공위성에 의한 에어러솔 관측과 자료의 생산은 기존의 에어러솔 관측의 문제점과 한계를 해결해 줄 수 있는 효율적인 수단이 된다. 즉, 황사의 발생지역과 범위, 이동경로 및 강도의 추정은 광범한 지역을 동시에 관측할 수 있는 인공위성이 가장 유용한데, 인공위성 자료를 이용한 에어러솔에 대한 일반적인 연구는 황사현상 연구에 직접적으로 응용될 수 있으며, 정지궤도 인공위성의 경우 24시간 상시 관측이 가능하기 때문이다.
이와 같이 저지구궤도 위성을 통해 여러 관련 정보를 제공해주고 있지만, 연 속적인 측정이 가능한 정지궤도에서 심각해진 대기오염물질이나 황사에 대한 정량적인 정보는 실시간으로 제공되지 못하는 상태이다. 또한 기존 정지궤도 위성을 이용한 경우 이미 노후화되어 위성자료의 정확성 또한 보장하기 힘들다.
이러한 상황에서 2008년에 발사될 정지궤도 위성(2008년도 발사될 최초 한국 정지궤도 위성; Communication Ocean and Meteorological Satellite; COMS)인 통신해양기상 위성은 한반도뿐만 아니라 아시아 전역에 걸쳐 실시간 자료를 제공해줄 것이며, 이를 이용한 에어러솔 광학깊이 산출은 향후 황사 및 오염물질의 탐지에 중요한 영향을 줄 수 있다. 2008년에 발사될 통신해양기상 위성을 이용하는 경우에 한반도를 중심으로 한 황사의 강도 및 이동경로의 예보는 기존의 여러 지상 및 위성 관측을 통해 제공되고 있는 것에 비하여 한층 더 나은 기상 정보를 제공해줄 수 있다.
이에 정지궤도 인공위성을 이용하여 에어러솔의 광학깊이를 연속적으로 정확히 산출할 수 있는 방법에 대한 연구가 절실한 실정이다.
따라서, 본 발명은 상기와 같은 점을 감안하여 발명한 것으로서, 종래의 인공위성을 이용한 방법에 비하여 보다 정확하고 연속적인 에어러솔 광학깊이를 실시간으로 산출할 수 있게 되는 인공위성을 이용한 에어러솔 광학깊이 산출방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
특히, 본 발명은 가시 파장대의 반사도를 기반으로 함으로써, 황사의 영역과 강도의 추정을 광범위한 지역에 걸쳐 동시에 관측할 수 있게 되며, 따라서 영역, 시간에 따른 황사의 이동경로와 강도 변화 등 연속적이고 정확한 황사 관련 정보를 제공할 수 있도록 해주는 인공위성을 이용한 에어러솔 광학깊이 산출방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명을 상세히 설명하면 다음과 같다.
상기한 목적을 달성하기 위해, 본 발명은, 정지궤도 위성인 통신해양기상 위성을 이용하여 에어러솔 광학깊이를 산출하는 방법에 있어서, 지표면과 대기 상호 간의 에너지 교환 과정을 모사하면서 지구의 복사 과정을 나타내는 복사모델과 상기 위성을 통해 관측된 과거 영상자료를 이용하여, 각 위치별 지표면 반사도를 구하여 제공하는 제1과정과; 예상한 변수들의 범위에 따라 변수들의 모델 값을 상기 복사모델로부터 계산하여 데이터화한 표이면서 태양 천정각, 위성 천정각, 지표면 반사도, 에어러솔 광학깊이, 대기 상한 반사도의 데이터를 포함하는 조견표를 작성하여 제공하는 제2과정과; 상기 위성에서 실시간으로 관측되는 영상자료를 이용하여 대기 상한 복사량을 산출한 뒤 상기 제1과정의 지표면 반사도와 상기 제2과정의 조견표를 이용하여 상기 대기 상한 복사량에 해당하는 에어러솔 광학깊이를 실시간 산출하는 제3과정;을 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 단일 가시광 채널을 갖는 정지궤도 인공위성을 이용한 에어러솔 광학깊이 산출방법을 제공한다.
여기서, 상기 제1과정은, (a) 상기 복사모델에서 태양 및 위성의 각 정보와 미리 선정된 지표면 반사도 및 에어러솔 광학깊이의 기본 입력변수들을 사용하여 배경대기 광학깊이가 0인 조건의 위치별 대기 상한 반사도를 구하는 단계와; (b) 상기 위성을 통해 관측된 과거 영상자료들로부터 위치별(화소별) 최소 대기 상한 반사도를 구하는 단계와; (c) 상기 복사모델에서 구한 대기 상한 반사도와 상기 영상자료에서 구한 최소 대기 상한 반사도를 위치별로 비교하여 그 차이가 오차 허용 가능치 이내인가를 판단하는 단계와; (d) 여기서 오차 허용 가능치 이내이면, 상기 복사모델에서 대기 상한 반사도를 구하기 위한 입력변수로 사용된 지표면 반사도를 구하고자 하는 최종의 지표면 반사도로 결정하여 제공하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한 상기 복사모델에서 구한 대기 상한 반사도와 상기 영상자료에서 구한 최소 대기 상한 반사도의 차이가 오차 허용 가능치를 벗어나면, 복사모델에서 입력변수로 사용된 지표면 반사도를 정해진 비율에 따라 변경하여 상기 (a) 단계를 통해 새로운 대기 상한 반사도 값을 산출한 뒤, 상기 (c) 및 (d) 단계를 진행하되; 여기서 상기 (c) 단계 이후 계속해서 오차 허용 가능치 이내가 되지 않으면, 상기한 지표면 반사도의 변경, 새로운 대기 상한 반사도 값 산출 및 상기 (c) 단계를 오차 허용 가능치 이내가 될 때까지 반복 실시하는 것을 특징으로 한다.
그리고, 상기 (b) 단계는, 30일 동안 위성 촬영된 각각의 영상자료에서 구름이 있는 영역을 제외한 나머지 영역의 위치별 대기 상한 반사도를 구한 뒤, 각 위치마다 30일 동안의 대기 상한 반사도가 최소가 되는 값을 구하는 것을 특징으로 한다.
한편, 상기 제3과정은, (e) 상기 위성이 낮 시간에 실시간으로 촬영한 영상자료를 전송받아 에어러솔 영역을 검출한 뒤 검출된 에어러솔 영역에서 대기 상한 복사량을 산출하는 단계와; (f) 대기 중의 흡수기체에 의한 효과를 제거하기 위하여 산출된 대기 상한 복사량을 보정하여 대기 상한 반사도 값이 되는 보정된 대기 상한 복사량 값을 산출하는 단계와; (g) 상기 제1과정을 통해 제공된 지표면 반사도, 미리 알고 있는 태양 및 위성의 각 정보를 이용하여 상기 제2과정을 통해 제공된 조견표로부터 상기 보정된 대기 상한 복사량에 해당하는 에어러솔 광학깊이를 산출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 (e) 단계에서, 위성 촬영된 영상자료의 이미지에서 구름이 존재하는 화소를 제외한 모든 화소에서 대기 상한 복사량을 산출하는 것을 특징으로 한다.
그리고, 상기 (f) 단계는, 상기 (e) 단계에서 산출된 대기 상한 복사량에 보정계수인 오존 투과도와 수증기 투과도를 곱하여 보정된 대기 상한 복사량을 산출하는 것을 특징으로 한다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명에 대해 더욱 상세히 설명하면 다음과 같다.
본 발명은 인공위성을 이용한 에어러솔 광학깊이 산출방법에 관한 것으로서, 정지궤도 위성(예컨대, 2008년에 발사될 통신해양기상 위성으로, 이는 한반도뿐만 아니라 아시아 전역에 걸쳐 실시간으로 자료를 제공하게 됨)을 이용하여 종래의 인공위성을 이용한 방법에 비하여 보다 정확하고 연속적인 에어러솔 광학깊이를 실시 간으로 산출할 수 있는 방법에 관한 것이다. 이러한 본 발명의 에어러솔 광학깊이 산출방법은 향후 황사 및 오염물질의 탐지와 예보에 중요한 영향을 줄 수 있는 것으로, 특히 가시 파장대의 반사도를 기반으로 함으로써, 황사의 영역과 강도의 추정을 광범위한 지역에 걸쳐 동시에 관측할 수 있게 되며, 따라서 영역, 시간에 따른 황사의 이동경로와 강도 변화 등 연속적이고 정확한 황사 관련 정보를 제공할 수 있게 된다.
첨부한 도 1은 본 발명에 따른 전체 에어러솔 광학깊이 산출 과정을 나타낸 플로우차트로서, 본 발명의 이해를 돕기 위하여 도면에서 사용된 각 기호에 대하여 우선 설명하기로 한다.
t vis : 배경대기 광학깊이로서, 아주 맑다고 생각되는 날의 광학깊이를 의미한다. 지표면 반사도(as)를 구하기 위한 본 발명의 제1과정(process1)에서 복사모델(RTM)을 이용해 매우 맑은 날이라는 가정 하에 대기 상한 반사도(ap)를 구하게 되는데, 이때 복사모델의 입력조건으로 사용된다. 복사모델에서 매우 맑은 날이라는 가정은 배경대기 광학깊이를 0으로 둔다(tvis=0). 즉, 지표면 반사도(as)를 구하기 위한 본 발명의 제1과정(process1)에서, tvis=0의 가정은 복사모델(RTM)을 통해 대기 상한 반사도(ap)로부터 지표면 반사도(as)를 구하는데 가장 기본적인 가정이며, 복사모델(RTM)에서 tvis=0 조건 입력하에 대기 상한 반사도(ap)가 결정된다.
RTM : 복사모델(Radiative Transfer Model)로서, 지표면과 대기의 상호 에너 지 교환 과정을 모사하는 모델이다. 복사모델은 지구의 복사 과정을 프로그램 언어로 만든 것으로, 인터넷 등 여러 경로를 통해 사용자에게 제공되고 있으며, 지구의 열평형 및 지표면과 대기의 에너지 교환 등을 모사 할 수 있다. 대기 내의 각종 기상현상뿐만 아니라 수많은 광화학 반응, 그리고 지표면을 둘러싸고 있는 대기와 대기층 사이의 복잡한 복사 과정에 의해 에너지 교환이 이루어지기 때문에 이를 이해하고 예측하는 것에 복사모델을 주로 사용한다. 본 발명에서 사용하고 있는 복사모델의 이름은 6S(Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum)로, 위성에서 관측한 대기 상한의 반사도 값을 용이하게 모사할 수 있게 만들어진 복사모델이다. 이 모델을 이용해 조견표(Look Up Table; LUT) 작성 및 대기 상한의 반사도를 모사하였다.
a s : 지표면 반사도로서, 가시광 영역에서 지표면을 기준으로 들어오는 에너지와 반사되어 나가는 에너지의 비를 지표면 반사도라고 한다. 후술하는 오프라인 과정인 제1과정 및 제2과정(process1, 2)에서 미리 구해놓게 되는 값이다. 이는 후술하는 바와 같이 실시간 산출이 이루어지는 온라인 과정인 제3과정(process3)에서 최종적으로 에어러솔 광학깊이(AOD)를 산출하는데 이용되는 값이며, 에어러솔 광학깊이 최종 산출 과정인 제3에서 제2과정(process2)을 통해 미리 만들어 놓은 조견표(Look Up Tabe)에 입력변수로 사용된다. 즉, 미리 작성된 조견표를 사용하여 제3과정에서 최종의 에어러솔 광학깊이를 산출할 때 입력변수로 사용되는 것이다. 또한 조견표 작성을 위한 제2과정에서 조견표에 들어가는 대기 상한 반사도(ap) 값을 구하기 위한 복사모델의 입력변수로도 사용된다.
a min : 30일(1달) 동안의 대기 상한 반사도의 최소값으로서, 위성에서 촬영된 30일 동안의 영상자료에서 각 화소(각 위치)별 대기 상한 반사도의 최소값이며, 지표면 반사도(as)를 구하기 위하여 미리 계산되어지는 값이다. 30일 동안의 최소값이 가지는 의미는 구름 한점 없이 매우 맑은 날 대기 상한의 반사도를 의미한다. 에어러솔과 구름이 증가함에 따라 직접적으로 자체 반사도 증가가 생기기 때문에 최소값을 통해 충분히 의미 있는 지표면 반사도 산출이 가능하다. 지표면 반사도(as)를 구하기 위한 제1과정(process1)에서 낮 시간에 위성 촬영된 30일 동안의 영상자료로부터 미리 구해놓게 되는 값이다. 촬영된 과거 30일 동안의 영상자료에서 각 위치마다(이미지의 각 화소마다) 30일의 동안의 대기 상한 반사도가 최소가 되는 값을 구하여 사용한다.
a p : 대기 상한(TOA) 반사도로서, 가시광 영역에서 대기 상한(TOA)을 기준으로 들어오는 에너지와 반사되어 나가는 에너지의 비를 대기 상한 반사도라고 한다. 본 발명의 과정 및 도시한 플로우차트에서 이 값은 복사모델(RTM)을 이용해 계산되는 값이다.
e : 허용 가능 오차 범위를 나타내는 값으로서, 지표면 반사도(as)를 구하기 위한 제1과정(process1)에서 실제 관측된 대기 상한 반사도의 최소값(amin)과 복사모델(RTM)을 이용하여 산출된 대기 상한 반사도 값(ap) 차이의 오차 허용 가능치 값 이며, 미리 설정되는 값이다.
t O3 : 오존의 투과도로서, 가시광 영역에서 영향을 미치는 오존의 투과도는 오존을 기준으로 들어오는 에너지와 투과해서 나가는 에너지의 비를 의미한다. 후술하는 실시간 측정을 위한 제3과정(process3)에서 실측된 대기 상한의 복사량(R')을 보정하기 위한 보정계수로 사용되며, 오존의 영향을 제거하기 위하여 사용되는 것이다.
t H2O : 수증기의 투과도로서, 가시광 영역에서 영향을 미치는 수증기의 투과도는 수증기를 기준으로 들어오는 에너지와 투과해서 나가는 에너지의 비를 의미한다. 실시간 측정을 위한 제3과정(process3)에서 실측된 대기 상한의 복사량(R')을 보정하기 위한 보정계수로 사용되며, 수증기의 영향을 제거하기 위하여 사용되는 것이다.
R' : 보정 전 대기 상한의 복사량으로서, 수증기와 오존의 영향을 고려하지 이전의 대기 상한 에너지를 의미하며, 실시간 측정을 위한 제3과정(process3)에서 위성에서 촬영된 영상자료를 통해 실시간으로 얻어지는 데이터이다.
R : 보정 후 대기 상한의 복사량으로서, 수증기와 오존의 영향을 고려한 후의 대기 상한 에너지를 의미하며, 제3과정에서 실시간으로 얻어지는 보정 전 대기 상한의 복사량(실시간 계측 데이터)(R')으로부터 수증기와 오존의 영향을 제거하기 위한 보정계수(tO3,tH2O)를 곱하여 얻어지는 실시간 산출 데이터이다. 이는 실시간 산출 과정인 제3과정(process3)에서 수증기와 오존의 영향이 제거된 상태의 에어러 솔 광학깊이(AOD)를 최종적으로 산출하는데 직접 사용되는 값이며, 이때 제2과정(process2)을 통해 미리 만들어 놓은 조견표(Look Up Table)에서 입력변수로 사용된다. 즉, 제3과정에서 최종의 에어러솔 광학깊이를 조견표로부터 산출하는데 사용되는 값이 되는 것이다. 이는 복사모델로부터 구해지는 대기 상한 반사도(ap)와 같은 의미의 값이므로, 에어러솔 광학깊이(AOD)를 실시간 산출하는 제3과정(process3)에서 조견표(Look Up Table)의 입력변수로 사용할 때는 대기 상한 반사도(ap) 값으로서 사용된다.
q 0 : 태양 천정각으로서, 조견표 작성을 위한 제2과정(process2)에서 복사모델(RTM)의 기본 입력변수이며, 태양과 천정 사이의 사잇각을 의미한다. 미리 알고 있는 값이다.
q s : 위성 천정각으로서, 조견표 작성을 위한 제2과정(process2)에서 복사모델(RTM)의 기본 입력변수이며, 위성과 천정 사이의 사잇각을 의미한다. 미리 알고 있는 값이다.
t a : 제2과정(Offline process)의 조견표(Look Up Table)에 복사모델(RTM)에 의한 모델 값으로서 데이터화되는 에어러솔 광학깊이로서, 복사모델(RTM)의 기본 입력변수이다.
AOD : 온라인 과정인 제3과정(process3)에서 최종 산출되는 에어러솔 광학깊이로서, 본 발명에서 구하고자 하는 값이며, 광학깊이의 의미는 태양 에너지가 광 학적인 측면에서 대기를 통해 투과하는 과정 동안 흡수되거나 산란되어 사라지는데 까지의 거리를 상대적으로 나타낸 값이다. 예를 들면, 에어러솔이나 구름이 있다면 태양 에너지가 투과하는 과정 동안 금방 소산되는 경우에 광학깊이 값은 매우 큰 값(3 ~ 60)을 가지며, 이와는 반대로 먼 산까지 보이는 매우 청명한 날은 그 값이 매우 낮다(0 ~ 1). 산출하고자 하는 최종 산출물은 에어러솔 광학깊이로, 에어러솔의 영향으로 인해 투과 과정 동안 소산되는데 까지의 거리를 상대적인 값으로 나타낸 것이다.
이하, 도 1과 위의 각 기호 설명을 참조하여 본 발명에 따른 에어러솔 광학깊이 산출 과정에 대하여 상술하기로 한다.
도시한 바와 같이, 본 발명의 에어러솔 광학깊이 산출 과정은 온라인 과정(process3)과 오프라인 과정(process1, 2)으로 나뉘어 있으며, 이와 같이 온라인 과정과 오프라인 과정으로 나뉜 이유는, 연속적인 에어러솔 광학깊이의 산출을 위하여 낮 시간 동안 계측되는 데이터, 즉 인공위성이 제공하는 영상 관측 자료 및 정보를 이용하여 지상의 산출 시스템에서 에어러솔 광학깊이(AOD)를 실시간으로 산출하는 과정(온라인 과정)과, 에어러솔 광학깊이(AOD)의 실시간 산출을 위하여 미리 입력변수들을 준비하고 변수 값에 따른 에어러솔 광학깊이 정보를 데이터화한 조견표(Look Up Table; LUT)를 작성하여 산출 시스템에 제공하는 과정(오프라인 과정)으로 나뉘기 때문이다. 즉, 온라인 과정(process3)은 인공위성이 제공하는 이미지 정보, 즉 실시간으로 촬영된 영상자료를 이용하여 산출 시스템에서 에어러솔 광학깊이(AOD)를 실시간으로 산출하는 과정을 의미하고, 오프라인 과정(process1, 2) 은 실시간으로 에어러솔 광학깊이가 산출될 수 있도록 미리 필요한 입력자료들을 준비하고 입력자료 및 계측 데이터를 변수로 하여 에어러솔 광학깊이를 산출할 수 있는 조견표(Look Up Table)를 미리 작성한 뒤 산출 시스템에 제공하는 과정을 의미한다.
산출 시스템이 인공위성의 자료를 전송받아 진행하는 온라인 과정(process3), 즉 에어러솔 광학깊이(AOD)의 실시간 산출 과정을 수행하기 위해서는 오프라인 과정(process1, 2)이 미리 선행되어야 한다.
우선, 오프라인 과정을 살펴보면, 도 1에 도시된 바와 같이, 크게 두 과정으로 나뉘는데, 복사모델(RTM)과 인공위성의 과거 영상자료(30일, 즉 1달)를 이용해 지표면 반사도(as)를 구한 뒤 산출 시스템에 제공하는 제1과정(process1)과, 복사모델(RTM)을 이용해 에어러솔 광학깊이(AOD)를 산출하기 위한 조견표(Look Up Table)를 작성한 뒤 산출 시스템에 제공하는 제2과정(process2)으로 나뉜다.
여기서, 지표면 반사도(as)를 구하기 위한 제1과정에 대해 설명하면 다음과 같다.
지표면 반사도(as)를 구하기 위해서는 반드시 필요한 가정이 있는데, 위성에서 촬영된 영상자료의 각 화소별로 매우 맑은 날이 30일(1달) 동안 반드시 하루는 존재한다는 것이다. 이것은 지표면 반사도를 산출하기 위한 가장 기본적인 가정이며, 매우 효율적인 지표면 반사도 산출을 위한 가정이기도 하다.
먼저, 복사모델(RTM)을 이용해 매우 맑은 날이라는 가정 하에 지구 지표의 각 위치별로 대기 상한 반사도(ap)를 구하는데, 배경대기 광학깊이(tvis)를 0으로 하여(tvis=0) 복사모델로부터 대기 상한 반사도(ap) 값을 구한다. 이때, 복사모델(RTM)에서 태양 천정각(q0)과 위성 천정각(qs)과 같은 각 정보와 미리 선정된 지표면 반사도(as(i)) 및 에어러솔 광학깊이(ta) 등의 기본 입력변수를 사용하여 대기 상한 반사도(ap) 값을 구하게 된다.
이와 병행하여, 위성에서 30일 동안의 낮 시간에 소정 간격으로 촬영된 과거 30일 동안의 각 영상자료들로부터 각 위치별(화소별) 대기 상한 반사도의 최소값(amin)을 구한다. 이 과정에서, 클라우드 마스킹(cloud masking) 작업을 통해, 30일 동안 촬영된 각 영상자료의 구름이 있는 영역을 제외한 나머지 영역에서 위치별 대기 상한 반사도 값을 구한 뒤, 영역의 각 위치에서 구한 대기 상한 반사도 값 데이터로부터 최소값(amin)을 구한다. 각 위치에서 맑은 날이 30일 동안 반드시 하루는 존재한다는 가정을 전제로 하였으므로, 촬영된 과거 30일간의 영상자료에서 지구 지표의 전체 위치에 대해 각 위치마다(이미지의 각 화소마다) 30일(1달) 동안의 대기 상한 반사도가 최소가 되는 값(amin)을 구할 수 있게 된다.
그리고, 상기와 같이 복사모델(RTM)로부터 구한 대기 상한 반사도(ap) 값과 영상자료를 통해 구한 최소 대기 상한 반사도(amin) 값을 비교하여 그 차이가 미리 설정된 오차 허용 가능치(e) 이내이면(amin-ap < e), 복사모델(RTM)에서 대기 상한 반사도(ap) 값을 구하기 위해 사용되었던 지표면 반사도(as(i))가 최종의 지표면 반사도(as)로 결정된다(as(i)→as). 만약, 오차 허용 가능치(e) 이상이면, 복사모델(RTM)에서 입력변수인 지표면 반사도(as(i))를 정해진 비율에 따라 변경하여 대기 상한 반사도(ap)를 새로이 구해야 한다. 이때, 변경된 지표면 반사도(as(i))를 입력변수로 하여 복사모델(RTM)로부터 새로운 대기 상한 반사도(ap)가 구해지면, 이를 다시 최소 대기 상한 반사도(amin)와 비교하여 오차 허용 가능치(e) 이내인지를 판단한다. 여기서, 오차 허용 가능치(e) 이내이면 입력변수로 사용된 지표면 반사도(as(i))를 최종의 지표면 반사도(as)로 결정하고, 만약 오차 허용 가능치(e) 이내가 아니라면 오차 허용 가능치 이내가 되도록 입력변수인 지표면 반사도(as(i))를 변경하여 상기 과정을 반복한다. 이와 같이 오차 허용 가능치 이내가 아니라면, 복사모델(R)로부터 입력변수인 지표면 반사도(as(i))를 변경한 뒤 대기 상한 반사도(ap)를 구하는 과정을 오차 허용 가능치(e) 이내가 될 때까지 계속해서 반복하게 되며, 결국 오차 허용 가능치 이내가 될 때의 입력변수인 지표면 반사도(as(i))가 최종의 지표면 반사도(as)로 결정된다.
도 1을 참조하면, 오차 허용 가능치 이내인 경우에 입력변수로 사용된 as(i) 값이 최종의 as 값이 되어 온라인 과정인 제3과정으로 제공됨을 볼 수 있으며(as(i) →as), 오차 허용 가능치 이내가 아닌 경우에는 조정된 as(i) 값이 새로운 ap 값을 산출하기 위한 복사모델(RTM)의 입력변수로 사용되는 것을 볼 수 있다(입력변수를 나타내는 as(i)에서 i는 반복(iteration) 횟수를 나타냄).
한편, 또 다른 오프라인 과정으로서 복사모델(RTM)을 이용하여 조견표(Look Up Table; LUT)를 작성하는 제2과정(process2)을 설명하면 다음과 같다.
조견표는 제2과정에서 미리 복사모델을 이용해 관측될 수 있는 변수들의 범위에 따라 계산하여 나타낸 표로서, 예상되는 변수에 해당하는 모델 값을 계산하여 표로 만든 것이며, 이를 제3과정에서 이용하게 되면 실시간으로 에어러솔의 광학깊이를 매우 효율적으로 산출할 수 있게 된다.
제2과정에서 조견표 내 데이터는 예상한 변수들의 범위에 따라 미리 복사모델을 이용해 계산되는 값인 바, 입력변수로는 태양 천정각(q0)과 위성 천정각(qs), 지표면 반사도(as), 에어러솔 광학깊이(ta), 대기 상한 반사도(ap)가 있다. 도 1에 나타낸 바와 같이, 복사모델(RTM)에서 대기 상한 반사도(ap)는 태양 천정각(q0)과 위성 천정각(qs), 지표면 반사도(as), 에어러솔 광학깊이(ta)로부터 계산된다(ap=F(q0,qa,ta,qs)). 결국, 복사모델(RTM)을 이용해 작성된 조견표(Lool Up Table)에는 모델 값으로서 태양 천정각(q0), 위성 천정각(qs), 지표면 반사도(as) 에어러솔 광학깊이(ta), 대기 상한 반사도(aq) 등의 여러 값들이 담겨 지며, 이러한 데이터를 가지는 조견표는 이후 제3과정(process3)에서 에어러솔 광학깊이(AOD)를 산출하는데 이용되게 된다. 바람직하게는, 지표면 반사도의 경우에는 해양에서의 그 반사도 값이 해양의 지표면 풍속에 따라 변화하기 때문에 이를 참고하여 데이터가 계산될 수 있다.
한편, 산출 시스템에서 제1 및 제2과정(process1, 2)을 통해 제공된 정보와 위성을 통해 실시간 관측된 데이터로부터 에어러솔 광학깊이(AOD)를 산출하는 온라인 과정(process3; 이하, 제3과정이라 함)에 대해 상술하기로 한다.
우선, 인공위성이 낮 시간에 실시간으로 촬영하여 전송하는 영상자료(Level 1.5 Data)를 이용하며, 영상자료를 분석하여 에어러솔 영역을 검출하고, 검출된 에어러솔 영역에서 대기 상한의 복사량(R')을 산출한다. 이 과정에서 인공위성이 제공한 영상 이미지에서 에어러솔이 있다고 구분된 화소에 대해서 대기 상한 복사량(R')을 산출하게 되는데, 구름을 제외한 모든 화소에서 에어러솔이 존재하므로 구름이 제외된 모든 지역에서 대기 상한 복사량(R')을 산출하게 된다.
그리고, 에어러솔을 탐지하기 위해 여러 센서가 사용되나 통신해양기상 위성 COMS의 경우 기상탑재체의 가시광 영역이 에어러솔의 효과를 가장 나타내는 반면 오존과 수증기의 영향 또한 포함되어 있기 때문에 이를 제거해주는 과정이 필요하다. 즉, 상기와 같이 실시간으로 계측되는 대기 상한 복사량(R')에서 대기 중의 오존과 수증기에 의한 효과를 제거해야 하는데, 이는 위성의 기상탑재체에서 관측하는 가시 파장대가 흡수기체의 중심 흡수대에서는 벗어나 있지만 약한 영향은 존재하기 때문이다. 이에 따라 에어러솔 신호를 더욱 정확하게 구분하기 위해서는 반드 시 흡수기체에 의한 효과도 고려해 주어야 하며, 이를 위해 도 1에 나타낸 바와 같이 흡수기체의 투과도(tO3,tH2O)를 사용하여 해당 기체의 효과를 보정해주게 된다. 보정된 대기 상한 복사량(R)은 위성의 영상자료에서 실시간으로 계측된 대기 상한 복사량(R')에 흡수기체의 영향을 제거하기 위한 보정계수(tO3,tH2O)를 곱하여 얻어진다. 즉, 실시간으로 계측된 보정 전 대기 상한 복사량(R')에 수증기와 오존의 영향을 제거하기 위한 보정계수인 오존의 투과도(t03)와 수증기의 투과도(tH20)를 곱하여 구하는 것이다.
이후, 제3과정(process3)에서는 제1 및 제2과정(process1, 2)을 통해 얻어진 지표면 반사도(as)와 미리 작성된 조견표(Look Up Table)를 이용해 위성 관측된 반사도(보정 후 대기 상한 복사량임)에 해당하는 에어러솔 광학깊이(AOD)를 최종적으로 산출하게 된다. 조견표에는 모델 값으로서 태양 천정각(q0), 위성 천정각(qs), 지표면 반사도(as), 에어러솔 광학깊이(ta), 대기 상한 반사도(aq) 등의 데이터가 포함되어 있는 바, 위성 자료에 의해 실시간으로 산출된 반사도, 즉 상기의 보정 후 대기 상한 복사량(R)에 해당하는 에어러솔 광학깊이(AOD)를 조견표(Look Up Table)에서 산출하게 된다. 이 과정에서 실시간 계측 데이터인 보정 후 대기 상한 복사량(R)을 조견표와 비교하여 가장 가까운 값에 해당하는 에어러솔 광학깊이(AOD)를 찾게 되며, 보정 후 대기 상한 복사량이 조견표에서 대기 상한 반사도(ap)이므로, 대기 상한 반사도(ap), 태양 천정각(q0), 위성 천정각(qs), 지표면 반 사도(as)를 알고 있는 상태에서, 이들 값에 해당하는 에어러솔 광학깊이(ta)를 산출할 수 있는 바, 조견표 내 해당하는 에어러솔 광학깊이(ta)가 산출하고자 하는 최종의 에어러솔 광학깊이(AOD)가 된다.
이와 같이 하여, 본 발명에서는 제1 및 제2과정에서 얻어지는 지표면 반사도와 조견표를 이용하여 실시간으로 위성 관측된 반사도에 해당하는 에어러솔 광학깊이를 산출하게 되며, 가시 파장대의 반사도를 근간으로 하여 황사의 영역과 강도의 추정을 광범위한 지역에 걸쳐 동시에 실시할 수 있다. 따라서, 황사의 영역, 시간에 따른 이동경로 및 강도 변화에 관한 정보를 제공할 수 있다.
첨부한 도 2는 파장(WAVELENGTH)에 따른 대기 상한 반사도(APPARENT REFLECTANCE)를 복사모델(6S)을 이용하여 계산한 결과도로서, 지표면 반사도를 0.1로 하여 계산한 결과이며, 각각의 라인별로 에어러솔 종류와 맑은 대기를 가정하고 계산한 것이다. 실선은 아무것도 없는 맑은 대기, 점선은 대륙적, 파선은 도시적, 점파선은 사막적 에어러솔일 경우를 나타낸 것이다. COMS 위성의 가시광 채널의 파장은 0.67㎛ 정도이며, 도 1에서 그 부근의 맑은 대기와 에어러솔이 있는 대기의 대기 상한 반사도 차이가 크게 나타남을 볼 수 있다. 이것을 통해 가시광 채널에 의해 충분히 에어러솔의 영향을 찾을 수 있는 근거를 제공해준다.
첨부한 도 3은 지표면 반사도 계산시에 가정하였던 배경대기 광학깊이를 0으로 한 것과 현실적인 값의 차이를 보이기 위한 도면으로, 기간별로 지상에서 AERONET이라는 관측망을 통해 관측한 에어러솔 광학깊이 자료의 30일 최소값을 나 타낸 것이다. (a), (b), (c)는 각각 베이징, 안면도, 시라하마의 자료이며, 본 발명에서 30일 동안 반드시 맑은 날이 있다고 가정하였기 때문에 배경대기 광학깊이를 0으로 가정하였으나, 실제 자료를 이용해 보았을 경우 0.1 ~ 0.5까지의 값을 갖는다. 물론 배경대기 광학깊이와 에어러솔 광학깊이의 30일 최소값이 다른 값이긴 하지만 만약 에어러솔이 배경대기 광학깊이에 매우 큰 부분을 차지한다면 어느 정도 비교가 가능할 것이다. 결국, 실제는 배경대기 광학깊이가 0이 아닌 값을 가지므로 지표면 반사도 산출에 어느 정도 오차를 포함할 수 있다.
첨부한 도 4는 오존과 수증기를 보정하지 않았을 때 발생할 수 있는 지표면 반사도의 오차를 모델을 통해 모사한 것이다. 위쪽 도면은 오존의 영향, 아래쪽 도면은 수증기의 영향을 나타낸 것이다. 다른 변수들에 비해 상대적으로 크지 않은 오차를 주지만 반드시 고려해야 할 부분이므로 모델을 통해 계산하였다.
첨부한 도 5는 본 발명의 알고리즘에 의해 산출한 에어러솔 광학깊이(MTSAT AOD)와 지상 관측으로 산출된 에어러솔 광학깊이(AERONET AOD)를 비교한 것이다. 알려진 바와 같이, 위성으로는 비록 넓은 지역을 실시간으로 관측 가능한 장점이 있지만 지상관측기기의 관측보다는 그 정확성이 떨어진다. 따라서, 본 발명의 알고리즘으로 산출한 에어러솔 광학깊이와 지상 관측 값을 비교한 도면을 첨부하였으며, 어느 정도 상관성 있는 결과를 나타내었다.
첨부한 도 6은 미국 위성 TERRA에 탑재된 MODIS 센서에서 산출된 RGB 영상과 본 발명의 알고리즘을 통해 같은 시간에 산출한 에어러솔 광학깊이를 나타낸 도면이다. (a)에서 중국으로부터 한반도로 넘어오는 황사띠가 관측되었는데, (b)에서 본 발명의 알고리즘을 통해 산출한 에어러솔 광학깊이의 경우도 중국에서 넘어오는 황사띠를 분명하게 살펴볼 수 있다. 이 과정을 통해 본 발명의 알고리즘이 황사 예측 및 실시간 예보에 효율적인 정보를 제공해줄 수 있음을 알 수 있었다.
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명에 따른 에어러솔 광학깊이 산출방법에 의하면, 다음과 같은 효과가 있다.
1) 종래의 인공위성을 이용한 방법에 비하여 보다 정확하고 연속적인 에어러솔 광학깊이를 실시간으로 산출할 수 있게 된다. 특히, 가시 파장대의 반사도를 기반으로 함으로써, 황사의 영역과 강도의 추정을 광범위한 지역에 걸쳐 동시에 관측할 수 있게 되며, 따라서 영역, 시간에 따른 황사의 이동경로와 강도 변화 등 연속적이고 정확한 황사 관련 정보를 제공할 수 있게 된다. 이러한 본 발명의 산출방법은 2008년 발사될 정지궤도 위성인 통신해양기상 위성(COMS)을 이용하여 한반도뿐만 아니라 아시아 전역에 걸쳐 보다 정확하고 연속적인 황사 정보를 제공하는데 유용하게 적용될 수 있다.
2) 일기예보 분야에서 보다 향상된 일기 정보를 제공해 줄 수 있으며, 이를 토대로 정밀산업 분야에서는 미세 먼지에 영향을 많이 받을 수 있는 여러 생산 공정에 효율성 증대를 가져올 수 있다. 보건의료 분야에서는 호흡기 관련한 의료제품 생산 증대 및 관련 질병에 대한 치료법 개발 등의 효과를 기대할 수 있다. 황사에 대한 정확한 예보는 국민건강을 보호할 수 있으며, 여러 정밀산업에서 발생할 수 있는 손실을 최소화할 수 있다. 장기간의 에어러솔의 정보는 향후 황사의 발생, 이동 경향에 대한 정보를 제공해 주며, 이것을 통해 관련 산업에서의 관련 물품 생산 및 대처 방안의 구상을 돕는다. 황사 관련 상품(마스크, 공기 청정기 등) 및 효과적인 방재를 위한 실시간 날씨 정보 제공(모바일 날씨 정보 제공)이 가능하다. 그리고, 공공기관 및 관련 산업에 정확한 기상 정보 제공으로 효과적인 위기 상황에 적절히 대처 가능케 할 수 있다. 이미 미국에서 500여 개 기상사업자가 활동 중이며, 한국에서 또한 온도, 습도, 바람의 세기 등 기본적인 기상 정보만을 제공하는 사업자가 있으나, 여기에 에어러솔 정보를 추가함으로써 향후 악기상에 대한 보다 나은 정보 제공이 가능할 것이다.

Claims (7)

  1. 삭제
  2. 정지궤도 위성인 통신해양기상 위성을 이용하여 에어러솔 광학깊이를 산출하되, 지표면과 대기 상호 간의 에너지 교환 과정을 모사하면서 지구의 복사 과정을 나타내는 복사모델과 상기 위성을 통해 관측된 과거 영상자료를 이용하여, 각 위치별 지표면 반사도를 구하여 제공하는 제1과정과, 예상한 변수들의 범위에 따라 변수들의 모델 값을 상기 복사모델로부터 계산하여 데이터화한 표이면서 태양 천정각, 위성 천정각, 지표면 반사도, 에어러솔 광학깊이, 대기 상한 반사도의 데이터를 포함하는 조견표를 작성하여 제공하는 제2과정과, 상기 위성에서 실시간으로 관측되는 영상자료를 이용하여 대기 상한 복사량을 산출한 뒤 상기 제1과정의 지표면 반사도와 상기 제2과정의 조견표를 이용하여 상기 대기 상한 복사량에 해당하는 에어러솔 광학깊이를 실시간 산출하는 제3과정을 포함하여 구성되는 단일 가시광 채널을 갖는 정지궤도 인공위성을 이용한 에어러솔 광학깊이 산출방법에 있어서,
    상기 제1과정은,
    (a) 상기 복사모델에서 태양 및 위성의 각 정보와 미리 선정된 지표면 반사도 및 에어러솔 광학깊이의 기본 입력변수들을 사용하여 배경대기 광학깊이가 0인 조건의 위치별 대기 상한 반사도를 구하는 단계와;
    (b) 상기 위성을 통해 관측된 과거 영상자료들로부터 위치별 최소 대기 상한 반사도를 구하는 단계와;
    (c) 상기 복사모델에서 구한 대기 상한 반사도와 상기 위성을 통해 관측된 과거 영상자료에서 구한 최소 대기 상한 반사도를 위치별로 비교하여 그 차이가 오차 허용 가능치 이내인가를 판단하는 단계와;
    (d) 여기서 오차 허용 가능치 이내이면, 상기 복사모델에서 대기 상한 반사도를 구하기 위한 입력변수로 사용된 지표면 반사도를 구하고자 하는 최종의 지표면 반사도로 결정하여 제공하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 단일 가시광 채널을 갖는 정지궤도 인공위성을 이용한 에어러솔 광학깊이 산출방법.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 복사모델에서 구한 대기 상한 반사도와 상기 영상자료에서 구한 최소 대기 상한 반사도의 차이가 오차 허용 가능치를 벗어나면, 복사모델에서 입력변수로 사용된 지표면 반사도를 정해진 비율에 따라 변경하여 상기 (a) 단계를 통해 새로운 대기 상한 반사도 값을 산출한 뒤, 상기 (c) 및 (d) 단계를 진행하되;
    여기서 상기 (c) 단계 이후 계속해서 오차 허용 가능치 이내가 되지 않으면, 상기한 지표면 반사도의 변경, 새로운 대기 상한 반사도 값 산출 및 상기 (c) 단계를 오차 허용 가능치 이내가 될 때까지 반복 실시하는 것을 특징으로 하는 단일 가시광 채널을 갖는 정지궤도 인공위성을 이용한 에어러솔 광학깊이 산출방법.
  4. 청구항 2에 있어서,
    상기 (b) 단계는, 30일 동안 위성 촬영된 각각의 영상자료에서 구름이 있는 영역을 제외한 나머지 영역의 위치별 대기 상한 반사도를 구한 뒤, 각 위치마다 30일 동안의 대기 상한 반사도가 최소가 되는 값을 구하는 것을 특징으로 하는 단일 가시광 채널을 갖는 정지궤도 인공위성을 이용한 에어러솔 광학깊이 산출방법.
  5. 정지궤도 위성인 통신해양기상 위성을 이용하여 에어러솔 광학깊이를 산출하되, 지표면과 대기 상호 간의 에너지 교환 과정을 모사하면서 지구의 복사 과정을 나타내는 복사모델과 상기 위성을 통해 관측된 과거 영상자료를 이용하여, 각 위치별 지표면 반사도를 구하여 제공하는 제1과정과, 예상한 변수들의 범위에 따라 변수들의 모델 값을 상기 복사모델로부터 계산하여 데이터화한 표이면서 태양 천정각, 위성 천정각, 지표면 반사도, 에어러솔 광학깊이, 대기 상한 반사도의 데이터를 포함하는 조견표를 작성하여 제공하는 제2과정과, 상기 위성에서 실시간으로 관측되는 영상자료를 이용하여 대기 상한 복사량을 산출한 뒤 상기 제1과정의 지표면 반사도와 상기 제2과정의 조견표를 이용하여 상기 대기 상한 복사량에 해당하는 에어러솔 광학깊이를 실시간 산출하는 제3과정을 포함하여 구성되는 단일 가시광 채널을 갖는 정지궤도 인공위성을 이용한 에어러솔 광학깊이 산출방법에 있어서,
    상기 제3과정은,
    (e) 상기 위성이 낮 시간에 실시간으로 촬영한 영상자료를 전송받아 에어러솔 영역을 검출한 뒤 검출된 에어러솔 영역에서 대기 상한 복사량을 산출하는 단계와;
    (f) 대기 중의 흡수기체에 의한 효과를 제거하기 위하여 산출된 대기 상한 복사량을 보정하여 대기 상한 반사도 값이 되는 보정된 대기 상한 복사량 값을 산출하는 단계와;
    (g) 상기 제1과정을 통해 제공된 지표면 반사도, 미리 알고 있는 태양 및 위성의 각 정보를 이용하여 상기 제2과정을 통해 제공된 조견표로부터 상기 보정된 대기 상한 복사량에 해당하는 에어러솔 광학깊이를 산출하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 단일 가시광 채널을 갖는 정지궤도 인공위성을 이용한 에어러솔 광학깊이 산출방법.
  6. 청구항 5에 있어서,
    상기 (e) 단계에서, 위성 촬영된 영상자료의 이미지에서 구름이 존재하는 화소를 제외한 모든 화소에서 대기 상한 복사량을 산출하는 것을 특징으로 하는 단일 가시광 채널을 갖는 정지궤도 인공위성을 이용한 에어러솔 광학깊이 산출방법.
  7. 청구항 5에 있어서,
    상기 (f) 단계는, 상기 (e) 단계에서 산출된 대기 상한 복사량에 보정계수인 오존 투과도와 수증기 투과도를 곱하여 보정된 대기 상한 복사량을 산출하는 것을 특징으로 하는 단일 가시광 채널을 갖는 정지궤도 인공위성을 이용한 에어러솔 광학깊이 산출방법.
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