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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.
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GOCI AOD를 이용한 서울 지역 지상 PM<sub>2.5</sub> 농도의 경험적 추정 및 일 변동성 분석
김상민 ( Sang-min Kim ),윤종민 ( Jongmin Yoon ),문경정 ( Kyung-jung Moon ),김덕래 ( Deok-rae Kim ),구자호 ( Ja-ho Koo ),최명제 ( Myungje Choi ),김광년 ( Kwang Nyun Kim ),이윤곤 ( Yun Gon Lee ) 대한원격탐사학회 2018 大韓遠隔探査學會誌 Vol.34 No.3
The empirical/statistical models to estimate the ground Particulate Matter (PM<sub>2.5</sub>) concentration from Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) Aerosol Optical Depth (AOD) product were developed and analyzed for the period of 2015 in Seoul, South Korea. In the model construction of AOD-PM<sub>2.5</sub>, two vertical correction methods using the planetary boundary layer height and the vertical ratio of aerosol, and humidity correction method using the hygroscopic growth factor were applied to respective models. The vertical correction for AOD and humidity correction for PM<sub>2.5</sub> concentration played an important role in improving accuracy of overall estimation. The multiple linear regression (MLR) models with additional meteorological factors (wind speed, visibility, and air temperature) affecting AOD and PM<sub>2.5</sub> relationships were constructed for the whole year and each season. As a result, determination coefficients of MLR models were significantly increased, compared to those of empirical models. In this study, we analyzed the seasonal, monthly and diurnal characteristics of AOD-PM<sub>2.5</sub>model. when the MLR model is seasonally constructed, underestimation tendency in high PM<sub>2.5</sub> cases for the whole year were improved. The monthly and diurnal patterns of observed PM<sub>2.5</sub> and estimated PM<sub>2.5</sub> were similar. The results of this study, which estimates surface PM<sub>2.5</sub> concentration using geostationary satellite AOD, are expected to be applicable to the future GK-2A and GK-2B.
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