천리안 해양위성의 대기보정 및 대리교정 연구 = A study on the atmospheric correction and vicarious calibration for the Geostationary Ocean Color Imager

국문 초록 (Abstract)

본 학위논문은 세계최초의 정지궤도 해색 위성인 천리안 해양 위성 (GOCI : Geostationary Ocean Color Imager)에 표준으로 사용되는 대기보정 이론에 대하여 기술하고 있다. 타 극궤도 해색위성들이 1~2일 주기로 한 장소를 방문하며 전 지구를 관측하는 것과 달리 천리안 해양위성은 한반도를 포함한 동북아해역을 0.5 km 공간해상도로 낮 시간 동안 1시간의 시간간격으로 관측하고 있으며 (하루 8회 관측) 가시광~근적외파장대 (412, 443, 490, 555, 660, 680, 745, 865 nm) 영역에서 관측한다.
대기상층 위성궤도에서 일반적인 맑은 해역을 대상으로 관측된 가시광~근적외파장대 신호 중 90%이상은 대기신호이며, 해수신호의 크기는 10% 미만을 차지한다. 대기신호의 크기가 해수신호의 크기보다 10배 이상 크기 때문에 1%의 대기신호 추정 오차는 10%이상의 해수 광 스펙트럼 추정오류를 일으킨다. 이런 이유로 위성을 통한 해색원격탐사 임무는 높은 대기보정 정밀도를 요구하고 있으며 대기보정의 개발이 해색원격탐사 알고리즘 개발 중 가장 핵심이 된다.
천리안 해양위성 표준 대기보정은 NASA가 해색원격탐사 임무를 위해 개발한 SeaWiFS 표준 대기보정에 이론적인 기반을 두고 있다. SeaWiFS 방법은 우선 두개의 근적외 파장대 관측결과와 복사전달시뮬레이션 결과(조견표)를 서로 비교하여 대기 중 에어로졸 입자의 종류 및 농도 최적값을 추정해 내며 이 추정결과를 바탕으로 모든 가시광 파장의 에어로졸 반사도 스펙트럼을 다시 조견표를 이용하여 계산한다. 천리안 해양위성의 대기보정도 유사하게 두 근적외파장대 에어로졸 반사도 상관관계를 이용하여 에어로졸 종류 및 농도를 계산하는데, 이 연구를 통하여 SeaWiFS 및 다른 유사 대기보정 방법들과 비교하여 정확도 뿐 아니라 계산 효율 또한 개선하였다. 추가적으로 SeaWiFS에 적용된 수증기 흡광 보정 모델을 천리안 해양위성의 분광특성에 맞게 수정하여 적용하였으며, 탁도가 높은 해역에서 대기보정 오차를 줄이는 방법도 천리안 해양위성 관측영역의 해수 광 특성 및 반사도 정보들을 이용하여 개발하였다.
초기버전의 천리안 해양위성 표준 대기보정의 검보정 결과 탁도가 높은 연안해역에서는 10% 내외의 만족할 만한 오차수준을 보여주었으나, 탁도가 낮은 해역에서는 50% 이상의 오차를 발생되었다. 이는 대리교정 수행의 부재가 주된 요인이며, 본 연구에서는 이를 보완하기 위해 SeaWiFS 표준 대리교정 프로세스에 기반을 두고 천리안 해양위성에 맞게 대리교정을 수행하였다. 이 대리교정 방법에서는 특정 해역의 에어로졸 광특성이 항상 해양성 에어로졸이라 가정하고 이를 바탕으로 근적외 파장대 위성 관측 조도를 시뮬레이션 하여 두 근적외 파장대를 먼저 상대교정 한다. 이후, 상대교정된 두 근적외 파장대를 이용하면 맑은 해역에서 복사전달시뮬레이션을 통하여 가시광 파장대 대기조도를 모의 할 수 있게 되고, 여기에 맑은 해역의 현장 광 측정 자료가 추가되면 가시광파장대 위성관측조도의 시뮬레이션이 가능하다. 이 가시광파장대 모의 결과와 실제 위성관측조도와 비교하면 가시광파장대 대리교정을 완료할 수 있다. 본 대리교정 결과 대리교정 상수가 최대 3.2% 바뀌었으며 (490 nm 밴드) 새 대리교정 상수 적용 시 맑은 해역 대기보정 정확도가 최대 50% 이상 상승하였다.
본 연구에서는 천리안해양위성 대기보정의 성능을 평가하기 위해서 대기보정 결과 원격반사도 (remote-sensing reflectance: Rrs)를 한국해양과학기술원 해양위성연구센터에서 2010년 이후로 한반도 주변 해역 현장조사를 통해 수집한 원격반사도 자료들과 비교검정 하였으며, 검정결과 76, 84, 88, 90, 81, 82%의 정확도를 보여주었다. 추가로 현장자료가 아닌 시뮬레이션 자료를 통해 천리안 해양위성 알고리즘 뿐 아니라 다른 해색원격탐사 임무를 위해 개발된 주요 대기보정 알고리즘들 구현하여 함께 비교검증 하였고, 본 비교검증에서도 천리안 해양위성 표준 대기보정이 다른 대기보정 방법들과 비교하여 가장 낮은 오차율을 보여주었으며, 특히 다중산란 효과가 큰 작은 입자크기의 에어로졸 모델에서 더 좋은 성능을 보여주었다.
본 연구결과는 이론적으로 SeaWiFS 등 비슷한 밴드 특성을 가진 타 해색위성의 대기보정방법으로도 적용이 가능하며, 천리안 해양위성 자료처리시스템 (GOCI data processing system: GDPS) 1.5버전에의 적용될 예정이다.

목차 (Table of Contents)

• Chapter 1. Introduction 1
• 1.1 Ocean color remote sensing 1
• 1.2 Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) 2
• 1.3 Atmospheric correction and vicarious calibration 5
• Chapter 2. Initial atmospheric correction for the GOCI data 10
• 2.1 Introduction 10
• 2.2 Method 11
• 2.2.1 Correction for gaseous absorption and whitecap radiance 13
• 2.2.2 Solar irradiance normalization 15
• 2.2.3 Correction for molecular (Rayleigh) scattering 17
• 2.2.4 Cloud mask 18
• 2.2.5 Correction for multiple scattering by aerosols 19
• 2.2.6 Correction for atmospheric transmittance 22
• 2.2.7 Correction for near-infrared water reflectance over turbid waters 22
• 2.3 Conclusion 24
• Chapter 3. Algorithm updates and vicarious calibration for the GOCI atmospheric correction 25
• 3.1 Backgrounds 25
• 3.2 Updates to the initial GOCI atmospheric correction algorithm 26
• 3.2.1 Correction for gaseous absorption and whitecap radiance 26
• 3.2.2 Sun-glint correction 28
• 3.2.3 Considering gravity effect for Rayleigh scattering 29
• 3.2.4 Correction for multiple scattering by aerosols - SRAMS 30
• 3.2.5 Correction for bidirectional effects for water reflectance 35
• 3.2.6 Correction for near-infrared water reflectance over turbid waters 39
• 3.2.7 Atmospheric transmittance with considering anisotropic angular distribution of water reflectance 40
• 3.3 Vicarious calibration of GOCI near-infrared bands 41
• 3.3.1 Method 44
• 3.3.2 Inter-calibration of GOCI near-infrared bands 45
• 3.3.3 Vicarious calibration of GOCI visible bands 49
• Chapter 4. Validation results 51
• 4.1 Data 51
• 4.1.1 Synthetic data derived by simulations 51
• 4.1.2 In situ radiometric data measured from shipboard 52
• 4.1.3 AERONET-OC radiometric data 56
• 4.2 Validation of SRAMS scheme with simulation data 58
• 4.3 Assessment of the atmospheric correction improvements with in situ radiometric data 59
• Chapter 5. Discussions 61
• 5.1 Impacts of water vapor correction on ocean color products 61
• 5.2 Stability for high solar and satellite zenith angle for diurnal observation 62
• 5.3 Cloud masking on fast-moving clouds and quality analysis 63
• 5.4 Evaluation of the GOCI aerosol correction scheme compared with other approaches 64
• 5.4.1 Aerosol correction approach for OCTS 64
• 5.4.2 Aerosol correction approach for MERIS 67
• 5.4.3 Evaluation results 69
• 5.5 Pitfalls in estimation of aerosol reflectance using 2-NIR bands 71
• 5.6 Issues in the vicarious calibration of GOCI VIS and NIR bands 72
• 5.7 Uncertainties from bidirectional effect 75
• Chapter 6. Conclusion 76
• Appendix. Glossary of symbols 82
• Acknowledgements 86
• References 88