11 μm 휘도온도와 11-12 μm 휘도온도차의 상관성 분석을 활용한 해빙탐지 동적임계치 결정

진동현 ( Donghyun Jin ),이경상 ( Kyeong-sang Lee ),최성원 ( Sungwon Choi ),서민지 ( Minji Seo ),이다래 ( Darae Lee ),권채영 ( Chaeyoung Kwon ),김홍희 ( Honghee Kim ),이은경 ( Eunkyung Lee ),한경수 ( Kyung-soo Han ) 대한원격탐사학회 2017 大韓遠隔探査學會誌 Vol.33 No.2

지구 기후시스템의 중요구성인자인 해빙은 극지방과 고위도에 분포하는 특성상 위성을 통한 탐지가 활발히 수행되고 있다. 위성자료를 이용한 해빙탐지기법은 반사도와 휘도온도자료를 이용하며, 많은 연구에서 휘도온도자료를 통해 산출된 Ice Surface Temperature (IST)를 활용한 기법인 Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)의 해빙탐지기법을 활용하고 있다. 본 연구에서는 IST산출과정이 생략된 단순하고 효율적인 동적임계값 기법을 활용한 해빙탐지기법을 제시하고자 한다. 동적임계값을 지정하기 위하여 해수의 어는점 이하의 화소를 대상으로 MODIS IST와 MODIS 11μm 채널의 휘도 온도, Brightness Temperature Difference (BTD: T_11μm-T_12μm)의 상호관계를 분석하였다. 분석 결과, 세수치의 관계가 선형의 특징을 나타내었으며 이를 활용하여 임계값을 지정하였다. 청천역에서 지정한 임계값을 MODIS 11 μm 채널에 적용하여 해빙을 탐지하였다. 또한, 본 연구의 해빙탐지기법의 성능을 검증하기 위해 MODIS Sea ice extent를 이용하여 정확도를 분석하였으며 그 결과, Producer Accuracy (PA) 99%이상의 높은 정확도를 보였다. Sea ice which is an important component of the global climate system is being actively detected by satellite because it have been distributed to polar and high-latitude region. and the sea ice detection method using satellite uses reflectance and temperature data. the sea ice detection method of Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), which is a technique utilizing Ice Surface Temperature (IST) have been utilized by many studies. In this study, we propose a simple and effective method of sea ice detection using the dynamic threshold technique with no IST calculation process. In order to specify the dynamic threshold, pixels with freezing point of MODIS IST of 273.0 K or less were extracted. For the extracted pixels, we analyzed the relationship between MODIS IST, MODIS 11μm channel brightness temperature(T_11μm) and Brightness Temperature Difference (BTD: _T11μm-T_12μm). As a result of the analysis, the relationship between the three values showed a linear characteristic and the threshold value was designated by using this. In the case of sea ice detection, if T₁₁ μm is below the specified threshold value, it is detected as sea ice on clear sky. And in order to estimate the performance of the proposed sea ice detection method, the accuracy was analyzed using MODIS Sea ice extent and then validation accuracy was higher than 99% in Producer Accuracy (PA).

11 µm 휘도온도와 11-12 µm 휘도온도차의 상관성 분석을 활용한 해빙탐지 동적임계치 결정

진동현,이경상,최성원,서민지,이다래,권채영,김홍희,이은경,한경수,Jin, Donghyun,Lee, Kyeong-Sang,Choi, Sungwon,Seo, Minji,Lee, Darae,Kwon, Chaeyoung,Kim, Honghee,Lee, Eunkyung,Han, Kyung-Soo 대한원격탐사학회 2017 大韓遠隔探査學會誌 Vol.33 No.2

지구 기후시스템의 중요구성인자인 해빙은 극지방과 고위도에 분포하는 특성상 위성을 통한 탐지가 활발히 수행되고 있다. 위성자료를 이용한 해빙탐지기법은 반사도와 휘도온도자료를 이용하며, 많은 연구에서 휘도온도자료를 통해 산출된 Ice Surface Temperature (IST)를 활용한 기법인 Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)의 해빙탐지기법을 활용하고 있다. 본 연구에서는 IST 산출과정이 생략된 단순하고 효율적인 동적임계값 기법을 활용한 해빙탐지기법을 제시하고자 한다. 동적임계값을 지정하기 위하여 해수의 어는점 이하의 화소를 대상으로 MODIS IST와 MODIS $11{\mu}m$ 채널의 휘도온도, Brightness Temperature Difference ($BTD:T_{11{\mu}m}-T_{12{\mu}m}$)의 상호관계를 분석하였다. 분석 결과, 세수치의 관계가 선형의 특징을 나타내었으며 이를 활용하여 임계값을 지정하였다. 청천역에서 지정한 임계값을 MODIS $11{\mu}m$ 채널에 적용하여 해빙을 탐지하였다. 또한, 본 연구의 해빙탐지기법의 성능을 검증하기 위해 MODIS Sea ice extent를 이용하여 정확도를 분석하였으며 그 결과, Producer Accuracy (PA) 99% 이상의 높은 정확도를 보였다. Sea ice which is an important component of the global climate system is being actively detected by satellite because it have been distributed to polar and high-latitude region. and the sea ice detection method using satellite uses reflectance and temperature data. the sea ice detection method of Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), which is a technique utilizing Ice Surface Temperature (IST) have been utilized by many studies. In this study, we propose a simple and effective method of sea ice detection using the dynamic threshold technique with no IST calculation process. In order to specify the dynamic threshold, pixels with freezing point of MODIS IST of 273.0 K or less were extracted. For the extracted pixels, we analyzed the relationship between MODIS IST, MODIS $11{\mu}m$ channel brightness temperature($T_{11{\mu}m}$) and Brightness Temperature Difference ($BTD:T_{11{\mu}m}-T_{12{\mu}m}$). As a result of the analysis, the relationship between the three values showed a linear characteristic and the threshold value was designated by using this. In the case ofsea ice detection, if $T_{11{\mu}m}$ is below the specified threshold value, it is detected as sea ice on clear sky. And in order to estimate the performance of the proposed sea ice detection method, the accuracy was analyzed using MODIS Sea ice extent and then validation accuracy was higher than 99% in Producer Accuracy (PA).

기계학습을 통한 주간 반투명 구름탐지 연구: GK-2A/AMI를 이용하여

변유경,진동현,성노훈,우종호,전우진,한경수,Byeon, Yugyeong,Jin, Donghyun,Seong, Noh-hun,Woo, Jongho,Jeon, Uujin,Han, Kyung-Soo 대한원격탐사학회 2022 大韓遠隔探査學會誌 Vol.38 No.6

Clouds are composed of tiny water droplets, ice crystals, or mixtures suspended in the atmosphere and cover about two-thirds of the Earth's surface. Cloud detection in satellite images is a very difficult task to separate clouds and non-cloud areas because of similar reflectance characteristics to some other ground objects or the ground surface. In contrast to thick clouds, which have distinct characteristics, thin transparent clouds have weak contrast between clouds and background in satellite images and appear mixed with the ground surface. In order to overcome the limitations of transparent clouds in cloud detection, this study conducted cloud detection focusing on transparent clouds using machine learning techniques (Random Forest [RF], Convolutional Neural Networks [CNN]). As reference data, Cloud Mask and Cirrus Mask were used in MOD35 data provided by MOderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), and the pixel ratio of training data was configured to be about 1:1:1 for clouds, transparent clouds, and clear sky for model training considering transparent cloud pixels. As a result of the qualitative comparison of the study, bothRF and CNN successfully detected various types of clouds, including transparent clouds, and in the case of RF+CNN, which mixed the results of the RF model and the CNN model, the cloud detection was well performed, and was confirmed that the limitations of the model were improved. As a quantitative result of the study, the overall accuracy (OA) value of RF was 92%, CNN showed 94.11%, and RF+CNN showed 94.29% accuracy.

천리안위성 1·2A호 지표면 알베도 상호 오차 분석 및 비교검증

우종호 ( Jongho Woo ),최성원 ( Sungwon Choi ),진동현 ( Donghyun Jin ),성노훈 ( Noh-hun Seong ),정대성 ( Daeseong Jung ),심수영 ( Suyoung Sim ),변유경 ( Yugyeong Byeon ),전우진 ( Uujin Jeon ),손은하 ( Eunha Sohn ),한경수 ( Kyung-so 대한원격탐사학회 2021 大韓遠隔探査學會誌 Vol.37 No.6

장기간에 걸친 전 지구적인 위성관측 지표면 알베도 자료는 전 지구 기후 및 환경의 변화 감시에 활발히 이용되고 있으며 그 활용도와 중요성이 크다. 우리나라의 경우 정지궤도위성 천리안위성 1호(Communication, Ocean and Meteorological Satellite, COMS) MI(Meteorological Imager) 센서와 천리안위성 2A호(GEO-KOMPSAT-2A, GK-2A) AMI (Advanced Meteorological Imager) 센서의 세대교체를 통해 지속적인 지표면 알베도 산출물의 확보가 가능하다. 그러나 COMS/MI 및 GK-2A/AMI의 지표면 알베도 산출물은 센서 및 알고리즘의 차이로 인해 산출물 간의 차이가 존재한다. 따라서 COMS/MI와 GK-2A/AMI 지표면 알베도 산출 기간을 확장하고 지속적인 기후변화 감시 연계성 확보를 위해 두 위성 산출물 간의 오차 분석이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 COMS/MI 및 GK-2A/AMI 지표면 알베도 자료의 중복기간을 대상으로 지상관측자료 AERONET (Aerosol Robotic Network)와 타 위성자료 GLASS (Global Land Surface Satellite)와 함께 비교 분석하였다. 오차 분석 결과 AERONET과의 검증에서 COMS/MI의 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)가 0.043로 GK-2A/AMI의 RMSE인 0.015보다 높게 나타났다. 또한GLASS와 비교하였을 때 COMS/MI의 RMSE는 0.029로GK-2A/AMI의 0.038보다 낮게 나타났다. 이러한 오차특성을 이해하고 COMS/MI 및 GK-2A/AMI의 지표면 알베도 자료를 사용할 때 장기간 기후변화 감시에 적극적으로 활용할 수 있을 것이다. Global satellite observation surface albedo data over a long period of time are actively used to monitor changes in the global climate and environment, and their utilization and importance are great. Through the generational shift of geostationary satellites COMS (Communication, Ocean and Meteorological Satellite)/MI (Meteorological Imager sensor) and GK-2A (GEO-KOMPSAT-2A)/AMI (Advanced Meteorological Imager sensor), it is possible to continuously secure surface albedo outputs. However, the surface albedo outputs of COMS/MI and GK-2A/AMI differ between outputs due to differences in retrieval algorithms. Therefore, in order to expand the retrieval period of the surface albedo of COMS/MI and GK-2A/AMI to secure continuous climate change monitoring linkage, the analysis of the two satellite outputs and errors should be preceded. In this study, error characteristics were analyzed by performing comparative analysis with ground observation data AERONET (Aerosol Robotic Network) and other satellite data GLASS (Global Land Surface Satellite) for the overlapping period of COMS/MI and GK-2A/AMI surface albedo data. As a result of error analysis, it was confirmed that the RMSE of COMS/MI was 0.043, higher than the RMSE of GK-2A/AMI, 0.015. In addition, compared to other satellite (GLASS) data, the RMSE of COMS/MI was 0.029, slightly lower than that of GK-2A/AMI 0.038. When understanding these error characteristics and using COMS/MI and GK-2A/AMI’s surface albedo data, it will be possible to actively utilize them for long-term climate change monitoring.

동아시아 지역의 위성 구름탐지 산출물 상호 비교를 통한 품질 평가

변유경 ( Yugyeong Byeon ),최성원 ( Sungwon Choi ),진동현 ( Donghyun Jin ),성노훈 ( Noh-hun Seong ),정대성 ( Daeseong Jung ),심수영 ( Suyoung Sim ),우종호 ( Jongho Woo ),전우진 ( Uujin Jeon ),한경수 ( Kyung-soo Han ) 대한원격탐사학회 2021 大韓遠隔探査學會誌 Vol.37 No.6

구름탐지란 위성영상내의 픽셀 혹은 화소에서의 구름 유무를 결정하는 것을 의미하며 해당 위성영상의 활용성과 정확도에 영향을 미치는 중요한 요소로 작용한다. 본 연구에서는 구름탐지 자료를 제공해주는 여러 선진기관들의 위성 중에서, GK-2A(GeoKompsat-2A)/AMI(Advanced Meteorological Imager)와 Terra(Earth Observation System-Terra)/MODIS(Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer), Suomi-NPP(The Suomi National Polar-orbiting Partnership)/VIIRS(Visible Infrared Imaging Radiometer Suite)의 구름탐지 자료의 차이에 대해서 정량적 및 정성적으로 비교 분석을 수행하고자 한다. 정량적으로 비교한 결과 1월의 Proportion Correct (PC)지수 값이 GK-2A & MODIS가 74.16%, GK-2A & VIIRS가 75.39%를 나타냈으며 4월의 GK-2A & MODIS는 87.35%, GK-2A & VIIRS는 87.71%로 4월이 1월보다 위성별로 큰 차이 없이 구름을 탐지한 것으로 나타났다. 정성적 비교 결과는 RGB영상과 비교하였을 때, 앞선 정량적 결과들의 경향과 동일하게 1월보다 4월에 해당하는 결과들이 구름을 잘 탐지한 것을 확인할 수 있었으나 얇은 구름이나 적설이 존재하는 경우에는 위성별로 구름탐지 결과에 다소 차이가 존재하였다. Cloud detection means determining the presence or absence of clouds in a pixel in a satellite image, and acts as an important factor affecting the utility and accuracy of the satellite image. In this study, among the satellites of various advanced organizations that provide cloud detection data, we intend to perform quantitative and qualitative comparative analysis on the difference between the cloud detection data of GK-2A/AMI, Terra/MODIS, and Suomi-NPP/VIIRS. As a result of quantitative comparison, the Proportion Correct (PC) index values in January were 74.16% for GK-2A & MODIS, 75.39% for GK-2A & VIIRS, and 87.35% for GK-2A & MODIS in April, and GK- 2A & VIIRS showed that 87.71% of clouds were detected in April compared to January without much difference by satellite. As for the qualitative comparison results, when compared with RGB images, it was confirmed that the results corresponding to April rather than January detected clouds better than the previous quantitative results. However, if thin clouds or snow cover exist, each satellite were some differences in the cloud detection results.

고해상도 위성영상을 활용한 낙동강 녹조탐지기법 비교 및 분석

변유경 ( Yugyeong Byeon ),서민지 ( Minji Seo ),진동현 ( Donghyun Jin ),정대성 ( Daeseong Jung ),우종호 ( Jongho Woo ),전우진 ( Uujin Jeon ),한경수 ( Kyung-soo Han ) 대한원격탐사학회 2021 大韓遠隔探査學會誌 Vol.37 No.3

최근 기온변화 및 오염원 증가에 따른 수온 상승으로 수계 내에 부영양화가 진행되어 녹조가 다수 발생하고 있으며, 이러한 녹조의 발생과 감시를 위하여 위성영상을 이용한 연구가 많이 이루어지고 있다. 하지만 선행연구에서는 단일 지수만을 활용한 녹조탐지로 지역 수계의 광학적 특성을 고려하기 어려운 문제점 및 중·저해상도 위성영상을 활용하여 대규모의 녹조탐지를 수행함에 따라, 좁은 폭인 강에서의 녹조탐지에는 정확도가 떨어진다는 한계점이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 Sentinel-2 위성의 고해상도 영상을 활용하여 NDVI, SEI, FGAI 단일지수 및 본 연구에서 개발한 두 개의 혼합지수들을 녹조탐지에 활용하였다. 본 연구에서는 녹조탐지 알고리즘의 정확도 평가를 위해 POD, FAR, PC 값을 활용하였으며, FGAI와 SEI를 혼합한 지수가 전체 정확도 PC에서 98.29%로 제일 높은 정확도를 보였다. Recently, because of changes in temperature and rising water temperatures due to increased pollution sources, many algae have been produced in the water system. Therefore, there has been a lot of research using satellite images for the generation and monitoring of green algae. However, in prior studies, it is difficult to consider the optical properties of the local water system by using only a single index, and by using medium and low-resolution satellite images to conduct large-scale algae detection, there is a problem of accuracy in narrow, broad rivers. Therefore, in this work, we utilize high-resolution images of Sentinel-2 satellites to perform green algae detection on a single index (NDVI, SEI, FGAI) and development index (NDVI & SEI, FGAI & SEI) that mixes single indices. In this study, POD, FAR, and PC values were utilized to evaluate the accuracy of green algae detection algorithms, and the FGAI & SEI index showed the highest accuracy with 98.29% overall accuracy PC.

남극에서의 위성기반 순복사 장기변화와 알베도 사이의 상관성 분석

서민지 ( Minji Seo ),이경상 ( Kyeong-sang Lee ),최성원 ( Sungwon Choi ),이다래 ( Darae Lee ),김홍희 ( Honghee Kim ),권채영 ( Chaeyoung Kwon ),진동현 ( Donghyun Jin ),이은경 ( Eunkyung Lee ),한경수 ( Kyung-soo Han ) 대한원격탐사학회 2017 大韓遠隔探査學會誌 Vol.33 No.2

남극은 기후변화를 이해하는데 있어 중요한 지역 중 하나이며, 선행연구에 따르면 온난화뿐만 아니라 냉각화도 일어나는 복합적인 지역이다. 그렇기 때문에 남극 에너지 수지의 장기간 변화에 대한 파악이 필요하다. 에너지 수지 요소 중 하나인 순복사는 알베도의 영향을 받으며, 이때 알베도는 negative radiative forcing을 일으키는 요소로 작용한다. 남극의 기후 변화 및 얼음-알베도 피드백에서 두 요소 사이의 관계를 면밀하게 분석하기 위해서는 두 요소 사이의 상관관계를 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 위성 자료를 활용하여 남극에서의 순복사량을 계산하고, 장기간 변화를 분석하였다. 순복사는 연구기간 동안 내륙에서 음의 분포를 보였으며, 해양에서는 양의 분포를 보였다. 순복사의 연간 변화의 경우 해양에서 알베도와 반대되는 변화가 관측되었다. 시계열 패턴은 알베도와 순복사가 서로 대칭되어 나타났으며, 두 요소 사이의 상관관계는 남극 내륙에서 -0.73의 높은 음의 상관관계를 보였으며 해양에서는 -0.32의 음의 상관관계를 보였다. Antarctica is important area in order to understand climate change. In addition, this area is complex region where indicate warming and cooling trend according to previous studies. Therefore, it is necessary to understand the long-term variability of Antarctic energy budget. Net radiation, one of energy budget factor, is affected by albedo, and albedo cause negative radiative forcing. It is necessary to analyze a relationship between albedo and net radiation in order to analyze relationship between two factors in Antarctic climate changes and ice-albedo feedback. In this study, we calculated net radiation using satellite data and performed an analysis of long-term variability of net radiation over Antarctica. In addition we analyzed correlation between albedo. As a results, net radiation indicates a negative value in land and positive value in ocean during study periods. As an annual changes, oceanic trend indicates an opposed to albedo. Time series pattern of net radiation is symmetrical with albedo. Correlation between the two factors indicate a negative correlation of -0.73 in the land and -0.32 in the ocean.

위성기반 해빙 농도 산출물들의 품질 일관성 분석

이은경 ( Eunkyung Lee ),서민지 ( Minji Seo ),이경상 ( Kyeong-sang Lee ),최성원 ( Sungwon Choi ),이다래 ( Darae Lee ),진동현 ( Donghyun Jin ),권채영 ( Chaeyoung Kwon ),김홍희 ( Honghee Kim ),허모랑 ( Morang Huh ),한경수 ( Kyung-soo 대한원격탐사학회 2017 大韓遠隔探査學會誌 Vol.33 No.3

본 연구에서는 산출 방법에 따른 해빙 자료 간의 차이를 조사하기 위하여 1980-2010년 북극 지역의 EUMETSAT OSI SAF, NASA Team(NT)의 해빙 농도와 해빙 면적의 차이를 비교하였다. 그 결과 두 자료의 해빙 농도와 해빙 면적이 계절별, 해역별로 다른 일관성을 보였다. 계절별로는 OSI SAF의 해빙 농도가 전체적으로 0.85 %, 봄 0.48 %, 여름 0.97 %, 가을 1.38 %, 겨울 0.66 % 높게 나타났다. 해역별로는 북극해에서 OSI SAF의 해빙 농도가 2.7 %, 해빙 면적이 19.8만 ㎢ 높았으나 링컨해 일부에서는 해빙 농도가 2.3 %, 해빙 면적이 2만 ㎢ 낮게 나타났다. We compared sea ice concentration(SIC) and sea ice extent(SIE) using EUMETSAT Ocean and Sea Ice Satellite Application Facilities(OSI SAF) and NASA Team(NT) sea ice algorithm in the Arctic during 1980-2010 to investigate the difference between sea ice data applied different algorithms. SIC and SIE of the two data showed different consistency by season and by sea area. Seasonally, SIC of OSI SAF was 0.85 % overall, 0.48 % in spring, 0.97 % in summer, 1.38 % in autumn and 0.66 % in winter higher than NT SIC. By sea area, OSI SAF SIC was 2.7 %, SIE was 198,000 ㎢ higher than NT in Arctic Ocean, but in Lincoln Sea, OSI SAF SIC was 2.3 %, SIE was 20,000 ㎢ lower than NT.

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.

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.