Himawari-8/AHI 기반 True color 영상 생산을 위한 시각화 향상 기법 비교 연구

한현경 ( Hyeon-gyeong Han ),이경상 ( Kyeong-sang Lee ),최성원 ( Sungwon Choi ),서민지 ( Minji Seo ),진동현 ( Donghyun Jin ),성노훈 ( Noh-hun Seong ),정대성 ( Daeseong Jung ),김홍희 ( Honghee Kim ),한경수 ( Kyung-soo Han ) 대한원격탐사학회 2019 大韓遠隔探査學會誌 Vol.35 No.3

True color 영상은 자연색과 유사한 색상이 표출되며 이는 복잡한 지구의 대기 현상 및 지표의 변화에 빠른 모니터링이 가능하다는 장점이 있다. 현재 다양한 기관에서 true color 영상을 생산 중이며 우리나라에서도 차세대 기상위성으로 세대교체가 이루어져 true color 영상 생산의 필요성이 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 Himawari-8 위성에 탑재된 Advanced Himawari Imager(AHI) 센서의 Top of Atmosphere(TOA) 자료를 이용해 true color 영상 생산을 위한 시각화 향상을 수행하였다. 시각화 향상을 위해 본 연구는Nonlinear enhancement 과 Histogram equalization 두 가지 기법을 각각 수행하였다. 이를 비교해 본 결과, Histogram equalization는 Nonlinear enhancement 대비 Solar Zenith Angle(SZA) 70° 이상 지역과 해양 영역에서 청색 계열이 강한 영상이 나타났으며, Nonlinear enhancement 기법의 경우 Histogram equalization 기법과 비교했을 때 식생 영역이 붉은 특징이 나타났다. True color images display colors similar to natural colors. This has the advantage that it is possible to monitor rapidly the complex earth atmosphere phenomenon and the change of the surface type. Currently, various organizations are producing true color images. In Korea, it is necessary to produce true color images by replacing generations with next generation weather satellites. Therefore, in this study, visual enhancement for true color image production was performed using Top of Atmosphere (TOA) data of Advanced Himawari Imager (AHI) sensor mounted on Himawari-8 satellite. In order to improve the visualization, we performed two methods of Nonlinear enhancement and Histogram equalization. As a result, Histogram equalization showed a strong bluish image in the region over 70° Solar Zenith Angle (SZA) compared to the Nonlinear enhancement and nonlinear enhancement technique showed a reddish vegetation area.

관측 빈도에 따른 COMS 기반의 일 평균 일사량 산출의 민감도 분석

김홍희 ( Honghee Kim ),이경상 ( Kyeong-sang Lee ),서민지 ( Minji Seo ),최성원 ( Sungwon Choi ),성노훈 ( Noh-hun Sung ),이다래 ( Darae Lee ),진동현 ( Donghyun Jin ),권채영 ( Chaeyoung Kwon ),허모랑 ( Morang Huh ),한경수 ( Kyung-soo 대한원격탐사학회 2016 大韓遠隔探査學會誌 Vol.32 No.6

일사량은 지구 내 시스템의 에너지원으로 작용하는 중요한 지표변수로써, 원격탐사를 통해 모니터링 하는 것은 태양 에너지의 잠재량을 평가할 수 있어 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 한반도에서 관측 빈도에 따른 일 평균 일사량 산출의 민감도를 분석하고자 한다. COMS의 채널 자료 및 구름탐지 분석자료, 구름에 의한 일사량의 감쇠 정도를 이용하여 시간 해상도가 1시간과 3시간 간격의 자료를 이용하여 일사량을 산출하였다. 전천을 의미하는 공간적 범위만큼 Hemispherical Integration를 실시하였고, 각 일사량을 일 평균하여 지상 37곳의 일사계 자료와 검증을 실시하였다. 그 결과, 1시간 간격의 자료를 이용하여 일 평균한 일사량은 28.6401 W/㎡의 정확도를, 3시간 간격의 자료를 이용하여 일 평균한 일사량은 30.4960 W/㎡의 정확도를 보여, 일 평균 일사량은 위성의 관측 빈도에 큰 민감도를 보이지 않았다. 하지만 시간해상도가 다른 두 일사량은 공간적 분포에서 구름의 관측 빈도에 따라 큰 차이를 보였고, 구름의 관측 빈도와 두 일사량의 차이 간 민감도 분석을 실시한 결과 최대 19.4392 W/㎡의 민감도를 보였다. Insolation is an major indicator variable that can serve as an energy source in earth system. It is important to monitor insolation content using remote sensing to evaluate the potential of solar energy. In this study, we performed sensitivity analysis of observed frequency on daily composite insolation over the Korean peninsula. We estimated INS through the channel data of Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS) and Cloud Mask which have temporal resolution of 1 and 3 hours. We performed Hemispherical Integration by spatial resolution for meaning whole sky. And we performed daily composite insolation. And then we compared the accuracy of estimated COMS insolation data with pyranometer data from 37 points. As a result, there was no great sensitivity in the daily composite INS by observed frequency of satellite that accuracy of the calculated insolation at 1 hour interval was 28.6401 W/㎡ and 3 hours interval was 30.4960 W/㎡. However, there was a great difference in the space distribution of two other INS data by observed frequency of clouds. So, we performed sensitivity analysis with observed frequency of clouds and distinction between the two other INS data. Consequently, there was showed sensitivity up to 19.4392 W/㎡.

가강수량의 변화패턴과 기후인자와의 상관성 분석

이다래 ( Darae Lee ),한경수 ( Kyung Soo Han ),권채영 ( Chaeyoung Kwon ),이경상 ( Kyeong Sang Lee ),서민지 ( Minji Seo ),최성원 ( Sungwon Choi ),성노훈 ( Noh Hun Seong ),이창석 ( Chang Suk Lee ) 대한원격탐사학회 2016 大韓遠隔探査學會誌 Vol.32 No.3

수증기는 지구 장파 복사에너지의 주요 흡수인자이다. 따라서 수증기량의 변화를 모니터링하고 변화의 원인을 세밀하게 조사하는 것은 필수적이다. 본 연구에서는 위성관측에 의해 얻어지는 Total Precipitable Water (TPW)자료를 사용하여 가강수량의 변화패턴을 모니터링 하고자 한다. 또한 기후인자들 중 수증기를 통해 생성되어 수증기의 변화패턴을 분석하는데 있어 중요한 역할을 하는 강수량과 다른 기후인 자들에 비해 비교적 주기적으로 나타나는 엘니뇨를 통해 가강수량의 변화패턴과 기후인자와의 상관성분석을 실시하고자 한다. 본 연구에서는 TERRA/AQUA 위성의 Moderate-Resolution Imaging Spectroadiometer (MODIS) 센서를 통해 관측된 TPW의 장기적인 변화와 한반도 중남부지방의 강수량변화를 정량적으로 분석 하고, 이들의 관계를 엘니뇨와 함께 비교하였다. 이를 통해 엘니뇨의 발생이 한반도 중남부지방의 강수량과 TPW의 변화에 영향을 주고 있는 지에 대해 조사하고자 한다. 먼저, 시계열 분석을 통해 TPW와 중남부지방 강수량의 변화를 정량적으로 산출하고 anomaly분석을 통해 이들의 변화를 세밀하게 분석한 결과 서로 반대 의 양상을 띠는 부분이 발견되어 엘니뇨의 anomaly분석결과와 비교하였다. 그 결과 대부분 같은 양상을 띠고 있던 TPW와 강수량이 엘니뇨가 발생한 후 서로 반대의 양상을 띠는 것을 확인하였다. Water vapor is main absorption factor of outgoing longwave radiation. So, it is essential to monitoring the changes in the amount of water vapor and to understanding the causes of such changes. In this study, we monitor temporal variability of Total Precipitable Water (TPW) which observed by satellite. Among climate variables, precipitation play an important part to analyze temporal variability of water vapor because it is produced by water vapor. And El Nino is one of climate variables which appear regularly in comparison with the others. Through them, we analyze relationship between temporal variability of TPW and climate variable. In this study, we analyzed long-term change of TPW from Moderate-Resolution Imaging Spectroadiometer (MODIS) data and change of precipitation in middle area of Korea peninsula quantitatively. After these analysis, we compared relation of TPW and precipitation with El Nino. The aim of study is to research El Nino has an impact on TPW and precipitation change in middle area of Korea peninsula. First of all, we calculated TPW and precipitation from time series analysis quantitatively, and anomaly analysis is performed to analyze their correlation. As a result, TPW and precipitation has correlation mostly but the part had inverse correlation was found. This was compared with El Nino of anomaly results. As a result, TPW and precipitation had inverse correlation after El Nino occurred. It was found that El Nino have a decisive effect on change of TPW and precipitation.

MODIS 자료를 이용한 한반도에서의 가강수량 장기변화 분석

권채영 ( Chae Young Kwon ),이다래 ( Da Rae Lee ),이경상 ( Kyeong Sang Lee ),서민지 ( Min Ji Seo ),성노훈 ( Noh Hun Seong ),최성원 ( Sung Won Choi ),진동현 ( Dong Hyun Jin ),김홍희 ( Hong Hee Kim ),한경수 ( Kyung Soo Han ) 대한원격탐사학회 2016 大韓遠隔探査學會誌 Vol.32 No.2

수증기는 다양한 규모의 대기 순환을 유도하고 온실효과의 약 60%를 설명하는 중요한 기후 변수이다 (Karl and Trenberth, 2003). 본 연구의 목적은 Terra/Aqua 위성의 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 센서를 통해 생산된 총 가강수량 (Total Precipitable Water, TPW) 자료의 장기적인 변화를 분석하고 강수 및 기온 실측자료와의 비교를 통해 TPW의 변화가 한반도를 포함한 동아시아 지역의 기후에 미치는 영향을 정량적으로 파악하고자 하는 것이다. 따라서 본 연구에서는 TPW와 강수및 기온과의 상관을 알아보기 위하여 선형회귀분석을 실시하였고 TPW와 강수 및 기온의 주기 변화 양상을 분석하기 위하여 조화분석을 실시하였다. 선형회귀분석 결과 TPW와 강수 및 기온과의 상관성이 높게 나타났다(TPW-기온의 결정계수 (determination coefficient, R2): 0.94, TPW아노말리-기온 아노말리의 결정계수: 0.8, TPW-강수량의 결정계수: 0.73, TPW아노말리-강수량 아노말리의 결정계수: 0.69). 조화분석 결과 2년에서 5년 사이의 다년주기 성분 중에서 TPW와 강수량 모두 3.5년 주기성분에서 진폭의 기여도가 높게 나타났으며 TPW와 강수량의 3.5년 주기 성분의 위상이 유사한 시기에 나타났다. Water vapor leading various scale of atmospheric circulation and accounting for about 60% of the naturally occurring warming effect is important climate variables. Using the Total Precipitable Water (TPW) from Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) operating on both Terra and Aqua, we study long-term Variation of TPW and define relationship among TPW and climatic parameters such as temperature and precipitation to quantitatively demonstrate the impact on climate change over East Asia focusing on the Korea peninsula. In this study, we used linear regression analysis to detect the correlation of TPW and temperature/precipitation and harmonic analysis to analyze changeable aspects of periodic characteristics. A result of analysis using linear regression analysis between TPW and climate elements, TPW shows a high determination coefficient (R2) with temperature and precipitation (determination coefficient between TPW and temperature: 0.94, determination coefficient between TPW anomaly and temperature anomaly: 0.8, determination coefficient between TPW and precipitation: 0.73, determination coefficient between TPW anomaly and precipitation anomaly: 0.69). A result of harmonic analysis of TPW and precipitation of two-year to five-year cycle, amplitude contribution ratio of 3.5-year cycle are much higher and two phases are similar in 3.5-year cycle.

Landsat 8 위성 기반 고해상도 지표면 광대역 알베도 산출

이다래 ( Darae Lee ),서민지 ( Minji Seo ),이경상 ( Kyeong-sang Lee ),최성원 ( Sungwon Choi ),성노훈 ( Noh-hun Sung ),김홍희 ( Honghee Kim ),진동현 ( Donghyun Jin ),권채영 ( Chaeyoung Kwon ),허모랑 ( Morang Huh ),한경수 ( Kyung-soo 대한원격탐사학회 2016 大韓遠隔探査學會誌 Vol.32 No.6

알베도는 태양에너지의 흡수량을 결정하는 주요 기후 변수 중 하나로서, 이러한 알베도를 산출하는 것은 기후 변화 연구에 있어 중요한 과정이다. 이 때, 산출된 알베도 자료를 효율적으로 사용하기 위해서는 높은 공간해상도와 장기간의 일관성 있는 산출이 중요하게 고려된다. 따라서 본 연구에서는 Landsat 8을 기반으로 Landsat 7과의 일관성을 유지한 고해상도 지표면 광대역 알베도를 산출하였다. 먼저, Landsat 7과 Landsat 8의 채널 별 일관성을 분석한 결과, 상관계수(R)가 평균 0.96으로 높은 상관성을 보였다. 이러한 결과를 바탕으로 Landsat 7 알베도와 Landsat 8 반사도 채널 자료를 다중회귀분석에 적용하여 Landsat 8 광대역 알베도 전환 식을 도출하였다. 도출된 식을 통해 Landsat 8 지표면 광대역 알베도를 산출하고, Landsat 7 알베도 자료와 비교하여 검증하였다. 그 결과 R-square(R²)가 0.89, Root Mean Square Error (RMSE)가 0.003의 높은 정확도를 보였다. Albedo is one of the climate variables that modulate absorption of solar energy, and its retrieval is important process for climate change study. High spatial resolution and long-term consistent periods are important considerations in order to efficiently use the retrieved albedo data. This study retrieved surface broadband albedo based on Landsat 8 as high resolution which is consistent with Landsat 7. First of all, we analyzed consistency of Landsat 7 channel and Landsat 8 channel. As a result, correlation coefficient(R) on all channels is average 0.96. Based on this analysis, we used multiple linear regression model using Landsat 7 albedo, which is being used in many studies, and Landsat 8 reflectance channel data. The regression coefficients of each channel calculated by regression analysis were used to derive a formula for converting the Landsat 8 reflectance channel data to broadband albedo. After Landsat 8 albedo calculated using the derived formula is compared with Landsat 7 albedo data, we confirmed consistency of two satellite using Root Mean Square Error (RMSE), R-square (R²) and bias. As a result, R² is 0.89 and RMSE is 0.003 between Landsat 7 albedo and Landsat 8 albedo.