KR20100028337A - 구름을 통한 통신해양기상위성의 복사 보정 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 구름을 통한 통신해양기상위성의 복사 보정 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 (A) 검정대상위성의 보기각, 태양 천정각, 파장역 및 지표반사도와, 기준위성으로부터 관측된 구름 표적의 광학 두께, 입자의 유효반경, 운정기압 및 운정온도가 복사전달모델에 입력된 후 제1 복사 휘도가 복사전달모델로부터 산출되는 단계 및 (B) 상기 (A)단계를 통해 산출된 제1 복사 휘도와 구름 표적을 검정대상위성이 관측하여 획득한 빛의 세기인 디지털 카운트와 비교하여 검정계수를 구하는 검정계수 산출단계를 포함하는 구름을 통한 통신해양기상위성의 복사 보정 방법에 관한 것이다.
구름 표적, 검정계수, 복사 휘도, 복사전달모델, COMS, MODIS, SBDART

Description

구름을 통한 통신해양기상위성의 복사 보정 방법{Method for Calibration of COMS throught Cloud using Cloud Target}
본 발명은 구름을 통한 통신해양기상위성의 복사 보정 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 구름 표적을 이용하여 위성체에서 관측한 디지털 카운트 값을 물리적 의미를 지닌 복사 휘도 값으로 바꾸는 구름을 통한 통신해양기상위성의 복사 보정 방법에 관한 것이다.
위성 센서에 도달한 빛은 정수 형태의 디지털 카운트(Digital Count; DC) 값으로 관측되며, 위성 관측 값을 활용하기 위해서는 물리적 의미를 지닌 복사 휘도(Radiance)로 바꾸어주는 복사 보정(Radiometric Calibration) 과정이 필요하다.
정확한 복사 보정을 위한 이상적인 방법은 위성에서 복사 보정을 위한 장치를 탑재하는 것이다.
그러나, 통신해양기상위성인 검정대상위성(Communication, Ocean and Meteorological Satellite; 이하, COMS라 함)은 가시채널에 대해서는 내부 보정장치의 비용과 무게에 따른 문제로 인하여, 내부 보정장치가 탑재되어 있지 않다.
때문에 위성 운영기간 동안에 가시채널의 보정을 위해서는 위성체 외부의 값으로 가시채널의 보정을 수행하여야 한다.
이러한 가시채널의 보정에는 위성 간 보정이 이용된다.
위성 간 보정은 COMS와 시공간적으로 일치하는 다른 위성의 복사 휘도를 COMS에서 관측된 복사 휘도와 비교하여 검정계수를 구하는 방법이다.
하지만, 두 위성 센서의 파장역과 폭이 다른 경우 이를 보정해 주어야 하며, 이러한 관계는 구름, 지표면 및 대기상태의 영향을 받게 되는 문제점이 있다.
이때, 대리 검정의 방법으로 보통 해양 표적이나 사막 표적을 이용하게 된다.
대리검정이란, 센서에 도달하는 복사 휘도의 값을 복사전달모델을 이용하여 예측하고, 이를 디지털 카운트와 비교하여 검정계수를 산출하는 방법이다.
해양 표적은, 균질하고 어두운 표적으로 구름이 없는 맑은 날만을 고려해야 하고, 지표면의 반사도가 작아서 에어로솔의 영향을 상대적으로 크게 받으며, 보조자료를 이용하여 에어로솔의 광학두께를 복사전달모델에 입력하여야 하고, 해양의 지표 반사도는 비교적 균질하여 실시간 양방향성 반사분포함수(Bidirectional Reflectance Distribution Function; BRDF) 자료가 없이도 복사 휘도를 계산할 수 있다.
사막 표적은, 지표반사도가 크기 때문에 에어로솔의 효과는 작으나, 지표면의 양방향성 반사분포함수 자료가 정확하게 입력되어야만 복사 휘도를 계산할 수 있다.
따라서, 해양 표적 및 사막 표적과 같이 보조자료가 적게 들어가고, 대기와 지표의 영향이 최소화되어 이를 기후값으로 가정할 수 있는 구름 표적을 이용하여 검정계수를 구하는 방법의 개발이 요망되고 있는 시점이다.
상술한 문제점을 해결하기 위해 안출된 본 발명에 따른 구름을 통한 통신해양기상위성의 복사 보정 방법의 목적은, 광학 보정이 잘 수행된 센서가 탑재된 기준위성의 구름 자료를 이용하여 구름 표적을 선정한 후, 상기 구름 자료를 복사전달모델에 입력하여 제1 복사 휘도를 산출하고, 선정된 구름 표적을 관측한 빛의 세기인 디지털 카운트와 산출된 제1 복사 휘도를 회귀분석을 통해 기울기를 구하여 검정 계수를 산출할 수 있다.
즉, 이렇게 산출된 검정계수로 검정대상위성이 실시간으로 실제 관측한 디지털 카운트를 보정하여 실시간으로 정확한 제2 복사 휘도를 산출할 수 있으므로, 시계열분포를 통해 위성 센서의 퇴화를 감지할 수 있으며, 주기적으로 검정계수를 업데이트할 수 있어 시간에 따른 센서의 퇴화를 예측할 수 있게 해줄 수 있는 구름을 통한 통신해양기상위성의 복사 보정 방법을 제공하는 데 있다.
또한, 본 발명의 다른 목적은, 대기와 지표의 영향이 최소화되는 구름 표적을 이용하여 검정 계수를 산출하므로, 해양 표적 및 사막 표적을 이용할 때보다 보조자료가 적게 들어가는 장점이 있는 구름을 통한 통신해양기상위성의 복사 보정 방법을 제공하는 데 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 구름을 통한 통신해양기상위성의 복사 보정 방법은, (A) 검정대상위성의 보기각, 태양 천정각, 파장역 및 지표반사도와, 기준위성으로부터 관측된 구름 표적의 광학 두께, 입자의 유효반경, 운정기압 및 운정온도가 복사전달모델에 입력된 후 제1 복사 휘도가 복사전달모델로부터 산출되는 단계 및 (B) 상기 (A)단계를 통해 산출된 제1 복사 휘도와 구름 표적을 검정대상위성이 관측하여 획득한 빛의 세기인 디지털 카운트와 비교하여 검정계수를 구하는 검정계수 산출단계를 포함한다.
또한, 상기 (B) 단계는, 시간에 따라 관측한 상기 디지털 카운트 값인 DC(t)와 상기 제1 복사 휘도인 Lc를 아래와 같은 수학식 1에 의해 회귀분석하여 검정계수 cg를 산출하는 것을 특징으로 한다.
[수학식 1]
Figure 112008063037494-PAT00001
(여기서, DC0는 검정대상위성이 우주공간을 바라보았을 때의 복사 휘도이다.)
또한, 상기 구름 표적은, 운정온도가 227K보다 작은 구름이 구름 표적으로 선정되는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따르면, 광학 보정이 잘 수행된 센서가 탑재된 기준위성의 구름 자료를 이용하여 구름 표적을 선정한 후, 상기 구름 자료를 복사전달모델에 입력하여 제1 복사 휘도를 산출하고, 선정된 구름 표적을 관측한 빛의 세기인 디지털 카운트와 산출된 제1 복사 휘도를 회귀분석을 통해 기울기를 구하여 검정 계수를 산출할 수 있다.
즉, 이렇게 산출된 검정계수로 검정대상위성이 실시간으로 실제 관측한 디지털 카운트를 보정하여 실시간으로 정확한 제2 복사 휘도를 산출할 수 있으므로, 시계열분포를 통해 위성 센서의 퇴화를 감지할 수 있으며, 주기적으로 검정계수를 업데이트할 수 있어 시간에 따른 센서의 퇴화를 예측할 수 있게 해줄 수 있는 구름을 통한 통신해양기상위성의 복사 보정 방법을 제공할 수 있다.
또한, 본 발명은, 대기와 지표의 영향이 최소화되는 구름 표적을 이용하여 검정 계수를 산출하므로, 해양 표적 및 사막 표적을 이용할 때보다 보조자료가 적게 들어가는 장점이 있는 구름을 통한 통신해양기상위성의 복사 보정 방법을 제공할 수 있다.
이하, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있을 정도로 상세히 설명하기 위하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 구름을 통한 통신해양기상위성의 복사 보 정 방법을 개략적으로 설명하기 위한 전체 개념도이고, 도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 구름을 통한 통신해양기상위성의 복사 보정 방법에서 SBDART를 웹 상에서 실행하는 창을 캡쳐한 사진이며, 도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 구름을 통한 통신해양기상위성의 복사 보정 방법에서 SBDART의 실행결과를 캡쳐한 사진이다.
도 1 내지 도 3을 참조하면, 가시채널의 대리검정 수행 시 구름 표적을 이용하게 되면, 태양 빛이 대기 상부에서 거의 반사되기 때문에 지표와 대기의 효과를 최소화할 수 있다.
민감도 조사로부터 구름의 광학 두께가 큰 경우에는 위성에 도달하는 복사 휘도는 대기와 지표의 영향보다는 구름 자체의 광학특성에 가장 민감함을 알 수 있다.
이로부터 복사전달모델에서 대기와 지표의 특성은 기후값으로 대체할 수 있으며 구름의 광학특성은 실시간으로 정확하게 입력하기 위하여 검정대상위성인 COMS와 시공간이 일치하는 기준위성의 구름 자료를 이용하게 된다.
본 발명에서는 기준위성을 모디스(MODerate Resolution Imaging Spectrometer; 이하, MODIS라 함)로 선정하였고, 기준위성인 MODIS의 구름자료를 이용하였다.
그러나, 이 위성 이외에도 정확도가 검증된 다른 위성의 구름 자료들로 대체할 수 있음은 물론이다.
구름 표적을 선택할 시에도 기준위성인 MODIS의 구름 자료를 이용하게 되는 데, 수평적으로 균질하게 넓게 확장된 구름만을 선택하여 navigation 오차를 줄이고, 3D 효과를 최소화한다.
복사전달모델로는 SBDART (Santa Barbara Disort Atmospheric Transfer)가 이용되는데, 구름입자에 의해 일어나는 다중산란을 빠르게 계산할 수 있는 모델로 선택하는 것이 바람직하다.
여기서, SBDART란, UC Santa Barbara 대학에서 만든 복사전달모델이다. 지표, 대기, 구름, 에어로솔의 특성과 관련된 입력변수를 넣으면, 정해진 높이에서 빛의 세기, 즉, 복사 휘도(Radiance) 혹은 플럭스(Flux)를 계산해낸다.
SBDART는 구름 입자에 의해 일어나는 빛의 다중 산란 현상을 보다 빠른 시간 내에 계산할 수 있다는 장점이 있고, 또한 도 2에 도시된 바와 같이, SBDART는 리눅스 시스템 혹은 웹 상에서 실행가능하며, 검정대상위성인 COMS의 보기각(101)이 "Radiation Zenith"라고 기재된 부분에 입력된다.
그리고, 태양 천정각(102)은 "Solar zenith angle"라고 기재된 부분에 입력되고, 파장역(103)은 "when checked, use flat filter funchion from (0.25 th 4. um)"라고 기재된 부분에 체크를 한 후 파장을 입력한다.
그리고, 지표 반사도(104)는 "Surface albedo model"라고 기재된 부분에 입력하고, 구름의 광학두께(105)는 "TAU"라고 기재된 부분에 입력하고, 입자의 유효반경(106)은 "Re (um)"이라고 기재된 부분에 입력하고, 운정기압(107)은 km로 환산하여 "Ait (km)"라고 기재된 부분에 입력하고, 또한 운정온도를 기재하는 부분은 도 2에 표시되어 있지 않았지만 상기와 같은 방법으로 운정온도를 입력하는데, 이 는 당업자들에게는 자명하다.
여기서, 파장역(103)은 COMS에 설치된 센서의 파장 범위를 말한다.
도 2에 도시되어 있는 입력값들 중, 위에서 설명한 COMS의 보기각(101), 태양 천정각(102), 파장역(103), 지표반사도(104), 그리고 구름 표적의 광학 두께(105), 입자의 유효반경(106), 운정기압(107) 및 운정온도 외에 다른 입력값들은 기후값인데, 복사휘도는 이러한 기후값에 별로 영향을 받지 않으므로 기후값들에는 정확한 값이 입력되지 않아도 된다.
이렇게 SBDART에 MODIS의 구름의 광학 두께와 입자의 유효반경, 운정기압 및 운정온도 등의 상술한 입력 자료가 입력되면 제1 복사 휘도가 산출되는데, 이는 당업자에게 자명하다.
SBDART에 상기와 같은 입력 변수를 입력한 후 실행시키면, 도 3에 도시된 바와 같이 플럭스(Flux)와 복사 휘도(Radiance)가 산출되며, 복사 휘도의 단위는 W/m2/sr가 되는데, 이를 파장 폭(um)으로 나누어 주면 단위는 W m-2 um-1 sr-1가 된다.
이렇게, 구름 표적을 이용한 방법은 복사전달모델인 SBDART에 입력되는 기준위성의 구름 자료의 정확도와, 복사전달모델의 특성의 영향을 크게 받으며, 또한 기준위성과 검정대상위성간 navigation 오차도 복사검정의 정확도에 영향을 미치게 된다.
따라서, 검정대상위성인 COMS와 시공간적으로 일치하는 기준위성인 MODIS의 구름 자료를 이용하여 광학적으로 두껍고, 수평적으로 균질 한 구름 화소를 찾아낸다.
즉, 주변 3x3 혹은 5x5 화소에 대하여 구름 광학두께와 운정기압의 변화의 경계값 조건을 적용하여 수평적으로 균질 한 구름의 구름 화소를 찾아낸다.
여기서, 경계값이란, 특정 변수의 임계치를 나타내는데, 즉 특정 변수의 값이 경계값보다 큰 경우와 작은 경우의 두 가지로 나누어 알고리즘에서 처리하게 된다.
또한, COMS의 복사 휘도가 주변 3x3 화소에서 작게 변화하는 경우를 선택하게 되면 navigation 오차에 의한 효과를 줄일 수 있다.
운정기압의 변화의 경계값을 적용하여 선택한 구름 화소의 제1 복사 휘도를 SBDART를 이용하여 계산할 수 있다.
SBDART에서 대기와 지표면의 특성은 기후값으로 설정하였다.
대기의 연직구조는 Mc'clatchey의 열대지방 프로파일을 이용하였으며, 지표면의 반사도는 land mask 자료를 이용하여 해양과 육지의 반사도를 기후값을 설정하였다.
여기서, land mask 자료란, 지표면의 형태를 몇 개의 카테고리로 분류하여 표시한 자료를 의미하는데, 크게 해양과 육지로 나뉘며, 육지에서는 사막, 초원, 툰드라 등으로 분류된다.
그리고, 구름의 특성은 MODIS의 구름자료 중에서 구름의 광학두께와 입자의 유효반경, 운정기압과 운정온도를 이용하였다. 운정온도는 구름상을 판별할 때 이용하였으며, 운정기압은 구름의 고도를 입력할 때 이용하였다.
얼음과 물입자의 광학특성은 각각 Baum(Baum et al, 2005a and 2005b; Yang et al ., 2003a and 2003b)과 Mie 데이터베이스를 이용하여 기술하였다.
이 데이터베이스는 주어진 파장과 입자의 유효반경에 대해 감쇄효율, 단산란 알베도, 산란 위상함수를 제공하고 있다. 이는 구름입자의 광학특성을 나타낸 것으로, 이로부터 구름입자에서 반사되어 나오는 빛을 보다 정확하게 계산할 수 있다.
한편, 이렇게 SBDART를 이용하여 계산한 제1 복사 휘도를 COMS의 디지털 카운트와의 비교하면 검정계수를 얻을 수 있는데, 이 검정계수를 산출하는 것에 대한 설명은 하기의 도 4와 함께 더욱 상세하게 설명하기로 한다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 구름 표적을 이용한 검정계수를 산출하는 과정을 나타내는 플로우차트이다.
도 4를 참조하여 SBDART를 이용하여 계산한 제1 복사 휘도를 COMS의 디지털 카운트와 비교를 통하여 검정계수를 산출하는 것에 대해 상세하게 설명하기로 한다.
구름 표적을 이용한 검정계수를 산출하기 위해서, 먼저 MODIS의 관측지점과 COMS의 관측지점이 다르므로 두 위성자료를 같은 간격으로 격자 자료로 만든다.
이때, 격자의 크기는 위성의 특성에 따라 조정가능하다. 만약 MODIS와 COMS의 네비게이션(navigation) 오차가 큰 경우에는 격자 간격을 증가시켜야 한다(단계 S110).
그 다음, 두 자료의 격자가 동일하게 되면, 시간과 장소가 일치하는 자료를 용이하게 선택할 수 있는데, 이때 두 위성자료의 픽셀의 관측시간의 차이가 5분 이하인 자료를 선택한다.
MODIS의 구름 자료는 COMS가 관측할 구름의 구름 화소를 선택할 때의 기준으로 사용될 뿐 아니라, 선택된 화소의 복사 휘도 값을 계산할 때 입력자료로도 쓰이게 된다(단계S120).
그 다음, MODIS의 운정기압과 광학두께가 주어진 수평 구간에서 일정하게 되면 수평적으로 균질 한 구름 화소를 선택할 수 있다.
즉, 격자 주변의 3×3 혹은 5×5 화소에서 운정기압과 광학두께 변화의 경계값을 설정하여 균질 한 구름 화소를 선택할 수 있다.
여기서, 구름 상을 운정온도를 이용하여 판별하였는데, 273K 보다 운정온도가 크면 물 구름을, 227K보다 작으면 얼음 구름으로 가정하였는데, 그 사이의 온도를 나타내는 구름은 고려하지 않는 것이 바람직하다.
그리고, 대기의 영향을 최소화하기 위하여 대류권 계면까지 확장한 얼음 구름을 선택하는 것이 정확도를 높일 수 있겠으나, 얼음 구름의 화소 개수가 적은 경우는 물 구름을 포함시켜 계산하여 COMS가 관측할 구름 표적을 선정한다(단계S130).
그 다음, 상기 단계S130을 통해 선택된 구름 표적의 구름 화소에서의 제1 복사 휘도를 SBDART를 이용하여 계산하게 되는데, 이 모델의 입력자료는 앞서 자료 처리한 MODIS의 구름 자료를 이용하게 된다.
여기서, 구름의 선택기준에 사용된 모수들이 SBDART에 입력되는 자료와 거의 일치하는데, 도 2에 도시된 바와 같이, COMS의 보기각(101), 태양 천정각(102), 파장역(103), 지표반사도(104), 그리고 상기 단계S130을 통해 선정된 구름 표적의 광학 두께(105), 입자의 유효반경(106), 운정기압(107) 및 운정온도가 SBDART에 입력된다.
그러면, 아래와 같은 명령문이 SBDART 프로그램에 입력된다.
$INPUT
SZA = 40 # solar zenith angle 40 degs
WLINF = 0.25 # lower wavelength limit (0.250 um min)
WLSUP = 4.0 # upper wavelength limit (100. um max)
ISALB = 6 # albedo model 6
IDATM = 2 # atmospheric profile type 2
XCO2 = 360 # carbon dioxide concentration (ppm)
XCH4 = 1.74 # methane concentration (ppm)
XN20 = 0.32 # nitrous oxide conentration (ppm)
WLINC = -.02 # spectral step size is product of 02 and each wavelength
IAER = 1 # aerosol model 1
VIS = 23.0 # visibility 23.0 km
ZCLOUD = 10 # cloud layer altitudes in km
TCLOUD = 10 # cloud optical thicnesses
NRE = -1 # cloud particle size in um (ice =-1)
zout(2) = 6 # primary observation at 6 km
IOUT = 20 # compute radiance and flux at ZOUT(2)
$ END
$DINPUT
PHIO = 0.0 # solar azimuth angle
PHI = 0 # azimuth look angle
UZEN = 0 # zenith look angle
$END
그 다음, SBDART로부터 COMS의 제1 복사 휘도가 산출된다.
이때, 산출되는 제1 복사 휘도는 도 3에 도시된 바와 같은 실행결과가 산출된다(단계S140).
그 다음, 시간에 따라 관측한 COMS의 디지털 카운트 값인 DC(t)와 상기 제1 복사 휘도인 Lc를 아래와 같은 수학식 1에 의해 회귀분석(regression analysis)하여 검정계수 cg를 산출한다.
Figure 112008063037494-PAT00002
(여기서, DC0는 검정대상위성이 우주공간을 바라보았을 때의 복사 휘도이다.)
즉, 상기 수학식 1을 통해 산출된 검정계수에 실시간으로 관측한 COMS의 디지털 카운트를 수학식 1에 대입하여 실시간으로 정확한 제2 복사 휘도를 산출할 수 있는 것이다.
이러한 검정계수란, 위성의 센서에 도달하는 빛의 세기는 광자(photon)의 개수에 비례하게 나타나는데, 센서는 이러한 빛의 세기를 감지하여 디지털 카운트의 형태로 기록한다.
이때, 대기과학에서 사용하는 빛의 세기인 복사 휘도와 디지털 카운트는 정비례하므로, 비례상수로서 검정계수를 정의할 수 있다(단계S150).
이때, 비례상수인 검정계수를 정확하게 산출하기 위해서는 복사전달모델로부터 복사 휘도가 정확하게 계산되어야 한다. 복사전달모델의 정확도를 검증하기 위해서 MODIS의 자료를 이용하였다.
이러한 근거로, MODIS는 내부 검정시스템을 구축하고 있어 복사검정이 매우 정확하게 수행된 센서임을 생각해볼 수 있다. 즉, MODIS에서는 검정계수가 매우 정확하게 산출되고 있으며, 이로부터 정의된 복사 휘도의 값(제3 복사 휘도) 또한 정확하다고 할 수 있다.
때문에 복사전달모델로부터 MODIS의 복사 휘도(제4 복사 휘도)를 계산하고, 이를 MODIS에서 산출하고 있는 제3 복사 휘도와 비교하여, 모델링이 정확하게 수행되고 있는지 살펴볼 수 있다.
보다 상세하게 설명하자면, MODIS의 보기각, 태양 천정각, 파장역, 지표반사도를 SBDART에 입력하여 제3 복사 휘도를 계산한 뒤, 이를 실제 관측으로부터 획득한 MODIS의 제4 복사 휘도를 비교하여 모델링이 정확하게 수행되고 알 수 있는 것이다.
도 5는 모델링의 정확도를 검증하기위하여, MODIS의 제 3복사휘도와 제 4복사휘도를 비교한 것이다.
지표면 상태(해양/육지)와 구름상(물/구름과 얼음구름)에 관계없이 MODIS에서 산출하고 있는 제 4복사휘도와 복사전달모델로부터 계산한 제 3복사휘도가 잘 일치하고 있음을 확인할 수 있다.
지표면 상태(해양/육지)와 구름상(물/구름과 얼음구름)에 관계없이 MODIS에서 실제 관측한 디지털 카운트와 MODIS의 구름 자료를 이용하여 산출한 제3 복사 휘도가 잘 일치하고 있는 것을 알 수 있다.
따라서, MODIS의 구름 자료를 이용하여 MODIS의 제4 복사 휘도를 본 발명에 따른 구름을 통한 통신해양기상위성의 복사 보정 방법을 통해 5% 오차 이내로 정확하게 계산할 수 있음을 알 수 있다.
그러나, MODIS의 구름 자료를 이용하여 다른 위성의 다른 복사 휘도를 계산하는 경우에는 파장역의 차이에 따른 효과와 navigation 오차가 포함되므로 이보다 오차가 증가할 수도 있을 수 있다.
도 6은 본 발명에 따른 구름을 통한 통신해양기상위성의 복사 보정 방법을 SEVIRI(Spinning Enhanced Visible and Infrared Imager)의 2004년 7월 한 달간의 구름 자료에 적용하여 계산한 결과를 예시한 도면이다.
도 6을 참조하면, 본 발명에 따른 구름을 통한 통신해양기상위성의 복사 보정 방법을 SEVIRI의 2004년 7월 한 달간의 구름 자료에 적용하여 계산한 결과이다.
격자 간격을 0.05°와 0.5°두 경우로 나누어 결과를 나타내었는데, 격자 크기가 증가하면서 구름 화소의 개수가 줄어드나, 두 위성 간 navigation 오차의 영향을 감소시켜 산포가 줄어드는 것을 알 수 있다.
두 경우 모두 실제 관측한 복사 휘도 값에 비해 SBDART를 이용하여 계산한 복사 휘도 값이 크게 나타나고 있으며, 이는 MODIS와 SEVIRI의 센서 파장역에 따른 효과와 SEVIRI 자체의 검정 오차 등을 생각해볼 수 있다.
도 7은 본 발명에 따른 구름을 통한 통신해양기상위성의 복사 보정 방법을 MTSAT(Multi-functional Transport Satellite)-1R HRIT의 2006년 12월 한 달간의 구름 자료에 적용하여 계산한 결과를 예시한 도면이다.
도 7을 참조하면, 본 발명에 따른 구름을 통한 통신해양기상위성의 복사 보 정 방법을 MTSAT-1R HRIT 2006년 12월 한 달간의 구름 자료에 적용하여 계산한 결과이다.
X축은 MTSAT-1R에서 실제 관측한 복사 휘도를, Y축은 SBDART에서 계산한 결과를 나타낸다.
이때 X축에 복사 휘도도 대신 디지털 카운트를 고려하게 되면 기울기는 검정계수가 된다.
붉은 색 원으로 표시된 점들은 디지털 카운트에 비해 SBDART를 통해 산출된 복사 휘도 값이 매우 크게 나타나고 있음을 알 수 있다.
이는 MTSAT-1R의 영상과 MODIS의 영상 분포가 정확하게 일치하지 않아 MODIS에서 구름이라고 판별한 화소가 실제로 MTSAT-1R에서 맑은 화소로 나타나고 있기 때문이다.
SBDART와 같은 복사전달모델에서 고려한 화소들은 MODIS의 구름 자료를 이용하여 선택된 것이기 때문에 MODIS에서는 두꺼운 구름 화소이나, navigation 오차로 인하여 MTSAT-1R에서 맑은 화소로 나타나고 있지만, 이러한 오차는 MTSAT-1R의 navigation 오차가 보정되면 당연히 감소하는 것이다.
본 발명은 상술한 바람직한 실시예에 한정되지 아니하며 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 용이하게 변형 실시 가능한 것은 물론이고, 이와 같은 변경은 청구항의 청구범위 기재범위 내에 있게 된다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 구름을 통한 통신해양기상위성의 복사 보정 방법을 개략적으로 설명하기 위한 전체 개념도
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 구름을 통한 통신해양기상위성의 복사 보정 방법에서 SBDART를 웹 상에서 실행하는 창을 캡쳐한 사진
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 구름을 통한 통신해양기상위성의 복사 보정 방법에서 SBDART의 실행결과를 캡쳐한 사진
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 구름 표적을 이용한 검정계수를 산출하는 과정을 나타내는 플로우차트
도 5는 본 발명에 따른 구름을 통한 통신해양기상위성의 복사 보정 방법을 MODIS의 구름 자료에 적용하여 계산한 결과를 예시한 도면
도 6은 본 발명에 따른 구름을 통한 통신해양기상위성의 복사 보정 방법을 SEVIRI(Spinning Enhanced Visible and Infrared Imager)의 2004년 7월 한 달간의 구름 자료에 적용하여 계산한 결과를 예시한 도면
도 7은 본 발명에 따른 구름을 통한 통신해양기상위성의 복사 보정 방법을 MTSAT(Multi-functional Transport Satellite)-1R HRIT의 2006년 12월 한 달간의 구름 자료에 적용하여 계산한 결과를 예시한 도면이다.

Claims (3)

  1. (A) 검정대상위성의 보기각, 태양 천정각, 파장역 및 지표반사도와, 기준위성으로부터 관측된 구름 표적의 광학 두께, 입자의 유효반경, 운정기압 및 운정온도가 복사전달모델에 입력된 후 제1 복사 휘도가 복사전달모델로부터 산출되는 단계; 및
    (B) 상기 (A)단계를 통해 산출된 제1 복사 휘도와 구름 표적을 검정대상위성이 관측하여 획득한 빛의 세기인 디지털 카운트와 비교하여 검정계수를 구하는 검정계수 산출단계; 를 포함하는 구름을 통한 통신해양기상위성의 복사 보정 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 (B) 단계는,
    시간에 따라 관측한 상기 디지털 카운트 값인 DC(t)와 상기 제1 복사 휘도인 Lc를 아래와 같은 수학식 1에 의해 회귀분석하여 검정계수 cg를 산출하는 것을 특징으로 하는 구름을 통한 통신해양기상위성의 복사 보정 방법.
    [수학식 1]
    Figure 112008063037494-PAT00003
    (여기서, DC0는 검정대상위성이 우주공간을 바라보았을 때의 복사 휘도이다.)
  3. 제1항에 있어서, 상기 구름 표적은,
    운정온도가 227K보다 작은 구름이 구름 표적으로 선정되는 것을 특징으로 하는 구름을 통한 통신해양기상위성의 복사 보정 방법.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20160073845A (ko) * 2014-12-17 2016-06-27 한국항공우주연구원 고해상도 광학위성의 대리복사 보정장치 및 대리복사 보정방법
CN106066170A (zh) * 2016-05-24 2016-11-02 西安电子科技大学 一种基于光电转换器的太阳敏感器及其测量方法
KR102068913B1 (ko) * 2018-12-19 2020-02-11 이화여자대학교 산학협력단 정지궤도 환경위성 탑재체의 원시자료 정확도 향상을 위한 편광 보정 방법 및 장치
CN115468503A (zh) * 2022-09-15 2022-12-13 中国科学院大气物理研究所 一种同时反演薄冰云光学厚度和有效半径的遥感方法

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