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연세에어로졸 알고리즘을 이용하여 정지궤도위성 센서(AHI, GOCI, MI)로부터 산출된 에어로졸 광학두께 비교 연구
임현광,최명제,김미진,김준,고수정,이서영 한국지구과학회 2018 한국지구과학회지 Vol.39 No.2
Aerosol Optical Properties (AOPs) are retrieved using the geostationary satellite instruments such as Geostationary Ocean Color Imager (GOCI), Meteorological Imager (MI), and Advanced Himawari Imager (AHI) through Yonsei AErosol Retrieval algorithm (YAER). In this study, the retrieved aerosol optical depths (AOD)s from each instrument were intercompared and validated with the ground-based sunphotometer AErosol Robotic NETwork (AERONET) data. As a result, the four AOD products derived from different instruments showed consistent results over land and ocean. However, AODs from MI and GOCI tend to be overestimated due to cloud contamination. According to the comparison results with AERONET, the percentage within expected errors (EE) are 36.3, 48.4, 56.6, and 68.2% for MI, GOCI, AHI-minimum reflectivity method (MRM), and AHI-estimated surface reflectance from shortwave Infrared (ESR) product, respectively. Since MI AOD is retrieved from a single visible channel, and adopts only one aerosol type by season, EE is relatively lower than other products. On the other hand, the AHI ESR is more accurate than the minimum reflectance method as used by GOCI, MI, and AHI MRM method in May and June when the vegetation is relatively abundant. These results are explained by the RMSE and the EE for each AERONET site. The ESR method result show to be better than the other satellite product in terms of EE for 15 out of 22 sites used for validation, and they are better than the other product for 13 sites in terms of RMSE. In addition, the error in observation time in each product is found by using characteristics of geostationary satellites. The absolute median biases at 00 to 06 Universal Time Coordinated (UTC) are 0.05, 0.09, 0.18, 0.18, 0.14, 0.09, and 0.10. The absolute median bias by observation time has appeared in MI and the only 00 UTC appeared in GOCI. 동아시아 지역의 에어로졸 광학정보에 대하여 천리안 위성에 탑재된 GOCI, MI, 그리고 Himawari 8 위성에 탑 재된 AHI 센서들의 측정자료를 연세 에어로졸 알고리즘(YAER)을 이용하여 산출하였다. 본 연구에서는 각 센서에서 산 출되는 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 이용 한 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 비교검증 결과는 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 산출하 고 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 방법 보다 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 사이 트에서 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.
일본 정지궤도 기상위성 Himawari-8을 이용한 에어로졸 광학정보 산출 및 검증
임현광 ( Hyunkwang Lim ),최명제 ( Myungje Choi ),김미진 ( Mijin Kim ),김준 ( Jhoon Kim ),( P. W. Chan ) 대한원격탐사학회 2016 大韓遠隔探査學會誌 Vol.32 No.6
자외선, 가시광, 적외선 파장대역의 채널을 갖는 위성 관측에 기반한 다양한 에어로졸 정보산출 알고리즘에 대해 많은 연구가 이루어져 왔다. 본 연구에서는 최근 발사된 일본 기상위성 히마와리 8의 가시광-적외선 채널정보를 이용하여, 어두운 지표 위에서 에어로졸 광학정보를 산출하였다. 가시영역을 이용한 에어로졸 광학정보 산출은 지표신호의 정확한 제거가 매우 중요한데, 이는 최소반사도법을 사용하여 산출하였다. 본 알고리즘은 어두운 지표에서 에어로졸 광학정보를 산출을 하기에 구름, 사막 등과 같은 밝은 지표 위에서는 산출하지 않는다. AHI는 가시광채널 외에도, 다양한 적외 채널을 갖고 있어 공간 비균질성, 밝기온도차이(Brightness Temperature Difference, BTD) 등을 이용하여 구름제거가 가능하다. 밝기온도(Brightness Temperature, BT)를 이용해 하층운, 상층운 제거에 유리한 채널을 사용하여 구름을 제거하게 된다. Aerosol Optical Depth (AOD) 산출 결과로는 상관계수가 0.7, 기대오차(Expected Error, EE) 안에 있는 비율이 49%를 나타내고 있으며, 낮은 AOD에서도 정확한 산출이 이뤄지고 있음을 보이고 있다. 다만 베이징 허베이 지역에서는 에어로졸 광학두께를 과소모의하는 경향이 있는데, 이는 최소반사도법을 이용한 지표정보 산출이 실제 지표반사도보다 높게 지표면 정보를 추정하게 되기 때문으로 추정된다. Using various satellite measurements in UV, visible and IR, diverse algorithms to retrieve aerosol information have been developed and operated to date. Advanced Himawari Imager (AHI) onboard the Himawari 8 weather satellite was launched in 2014 and has 16 channels from visible to Thermal InfRared (TIR) in high temporal and spatial resolution. Using AHI, it is very valuable to retrieve aerosol optical properties over dark surface to demonstrate its capability. To retrieve aerosol optical properties using visible and Near InfRared (NIR) region, surface signal is very important to be removed which can be estimated using minimum reflectivity method. The estimated surface reflectance is then used to retrieve the aerosol optical properties through the inversion process. In this study, we retrieve the aerosol optical properties over dark surface, but not over bright surface such as clouds, desert and so on. Therefore, the bright surface was detected and masked using various infrared channels of AHI and spatial heterogeneity, Brightness Temperature Difference (BTD), etc. The retrieval result shows the correlation coefficient of 0.7 against AERONET, and the within the Expected Error (EE) of 49%. It is accurately retrieved even for low Aerosol Optical Depth (AOD). However, AOD tends to be underestimated over the Beijing Hefei area, where the surface reflectance using the minimum reflectance method is overestimated than the actual surface reflectance.