[강릉원주대 대기환경과학과] 2015년 2학기 전선 지구물리 원격탐사 소개 및 과제물

 정보

• 업무명     : 2015년 2학기 전선 지구물리 원격탐사 소개 및 과제물

• 작성자     : 이상호

• 작성일     : 2019-12-20

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 내용

[특징]

• 지구물리 원격탐사 수업에 대한 이해를 돕기위해 작성

 

[기능]

• 소개

• 주차별 과제물

• 최종 보고서

 

[사용 OS]

• Window 10

 

[사용 언어]

• Power Point 2018

 

 소개

• 안녕하세요? 기상 연구 및 웹 개발을 담당하고 있는 해솔입니다.

• 오늘은 대학원 석사 1학기에 배운 지구물리원격탐사에 대한 내용을 다루고자 합니다.

• 이 교과목은 주로 원격탐사의 관측기기 설명뿐만 아니라 기상위성 자료를 활용한 이론적 배경 및 산출 방법을 내포하고 있습니다.

• 특히 배운 지식를 활용하여 각 주차별 과제물 발표 및 최종 과제물을 제출했습니다.

• 주차별 과제물은 원격감사 관측기기 및 논문 리뷰에 대한 발표로서 총 4회에 걸쳐 진행하였습니다.

• 그에 따른 주제는 "원격탐사 관측기기 조사, 2건 논문 (Sea Ice Surface Temperature Product From MODIS, MODIS 구름 영상의 표면 특성을 이용한 해무와 하층운의 구별), 가강수량 산출 방법"로서 다음과 같이 소개해드리고자 합니다.

• 추가로 대기과학 전공자를 위한 IDL 및 극궤도 기상 위성 자료를 이용한 산출물 가시화를 소개한 링크를 보내드립니다.

[IDL] 아이디엘 대기과학 전공자를 위한 IDL (Interactive Data Language) 소개

 

[IDL] 아이디엘 지구물리 원격탐사 실습 자료 : HDF 형식인 Terra MODIS 극궤도 기상 위성 자료를 이용한 지표면 온도 및 해발 고도 가시화

 

[IDL] 아이디엘 지구물리 원격탐사 실습 자료 : HDF 형식인 Aqua·Terra/MODIS 극궤도 기상 위성 자료를 이용한 에어로졸 광학두께 가시화

 

 과제물

[원격탐사 관측기기 조사]

• 다중분광 원격탐사인 Landsat 4호에 대한 관측 방법 및 센서를 조사하였습니다.

• 우선 다중분광 원격탐사는 전자기파 파장대를 이용하여 대상체나 지역으로부터 반사/산란/복사 에너지를 수집를 의미합니다. 이러한 에너지는 센서에 의해 아날로그에서 디지털로 변환 과정을 수행합니다.

• Landsat 4/5호 위성은 705 km 고도에서 태양 동주기 궤도로 관측을 수행합니다. 이러한 위성에서 아래 그림과 같이 센서 및 통신 시스템을 탑재합니다. 특히 이 발표에서는 주로 센서 위주로 설명합니다.

 

그림. Landsat 4/5호 위성에 대한 센서 위치 (적색) 및 통신 시스템 (황색) 정보.

 

• TM 센서는 아래 그림에서와 같이 7개 밴드로 구성된다. 각 밴드 1-5, 7의 공간 해상도는 30 m이고 6번의 경우 120 m를 지닙니다.

 

그림. landsat 4호 위성에서 TM 센서 특징.

 

그림. landsat 4호 위성에서 TM 센서의 파장대 및 분광 특성.

 

• 센서의 관측 원리는 아래 그림과 같습니다.

• 즉 주사 거울로부터 복사 에너지는 망원경을 통해 가시광, 근적외선 초점면과 중/열적외선 냉각 초점면으로 전달한 후에 감지합니다.

• 여기서 밴드 1-3 (가시광), 4 (근적외선) 감지기는 4개의 선혀 배열로 구성되어 각각 엇갈린 16개의 실리콘으로 구성됩니다. 반면에 밴드 5-7 (중적외선)은 엇갈린 선형 배열로서 16개의 인듐과 안티모나이드 셀을 가지고 있습니다. 특히 밴드 6 (열적외선은)은 다른 밴드에 비해 적은 4개의 수은-카드뮴-텔루르 셀로 구성됩니다.

 

 

• Landsat 7호 위성의 ETM+ 센서는 landsat 4/5호의 TM 센서에서 파생되어 안정된 삼축으로 구성되어 있습니다 (아래 그림 참조). 

• 특히 센서의 경우 TM 센서보다는 밴드 6에서 120에서 60 m로 공간 해상도 향상되었고 밴드 8번 (15 m 공간 해상도) 추가되었습니다.

• 이러한 Landsat/ETM+는 주간 동안 전세계 구름이 없는 자료 획득과 주기적인 갱신을 목표로 운영되고 있습니다. 그 결과 미국을 통과하는 모든 궤도에 대한 자료를 획득하며 매일 250개 영상 처리를 수행합니다. 그 밖에 각 자료 처리에 대한 정보는 다음과 같습니다.

• Level 0R, 1R, 1G는 각각 원시 자료, 복사 보정, 복사 보정/기하보정 자료를 의미합니다.

 

그림. Landsat 7호 위성에 대한 센서 위치 (적색) 및 통신 시스템 (황색) 정보.

 

• ETM+ 센서는 아래 그림에서와 같이 7개 밴드로 구성된다. 각 밴드 1-5, 7의 공간 해상도는 30 m이고 6번의 경우 120 m를 지닙니다.

 

그림. landsat 4호 위성에서 ETM+ 센서 특징.

 

• ETM+ 센서는 아래 그림에서와 같이 7개 밴드로 구성된다. 각 밴드 1-5, 7의 공간 해상도는 30 m이고 6번의 경우 120 m를 지닙니다.

 

그림. landsat 7호 위성에서 AVHRR 센서 특징.

 

 

[논문 리뷰]

• Sea Ice Surface Temperature Product From MODIS (Dorothy K. Hall., 2004)

  • MODIS 산출한 IST와 AMSR 밝기 온도의 관계를 통하여 해빙 기록 (초년빙, 다년빙, 두께, 강도)를 예측합니다.

  • 청천 영역에서 남극과 북대양 차이에 대한 연구와 일치합니다. 즉 Bias, 불확실성, RMSE은 각각 -1.2/0.9 K, 1.7/1.6 K, 1.2/1.3 K로 측정되었습니다.

  • 자세한 내용은 논문을 참고하시기 바랍니다.

 

• MODIS 구름 영상의 표면 특성을 이용한 해무와 하층운의 구별 (허기영, 민세영, 하경자, 김재환., 2008)

  • 이 연구에서 MODIS 위성 자료를 이용한 해무/하층운 탐지 및 구별 방법 제시합니다.

  • BTD 방법과 해무/하층운 생성 특성을 이용한 분포도, 표준편차, 경계값을 통해 구별합니다.

  • 해무는 좁은 범위로 분포하나 하층운은 넓게 나타났습니다.

  • 자세한 내용은 논문을 참고하시기 바랍니다.

 

[총 가강수량 산출 방법]

• 중요성

  • 총 가강수량 (Total Precipitable Water)은 대기 연직 기둥 내에 모든 수증기를 액체 상태로 바꾸었을 때의 양입니다.

  • 정확한 강수량의 관측은 대기의 물 순환과 에너지 수지를 이해하는데 필수 요소입니다.

  • 또한 지역 또는 전지구 기후 현상을 규명하는데 효과적으로 이용될 뿐만 아니라 수치예보 모델의 입력자료로 사용됩니다.

 

• 관측 방법

  • 이러한 가강수량은 라디오존데, 마이크로파 및 적외선 위성관측을 통해 수행됩니다.

  • 즉 라디오존데의 경우 임의의 지역에 대한 정확한 대기 상태를 제공하나 육지 관측소로 인해 시공간 한계를 가지나 위성자료에서는 광범위한 영역에서 연속적인 자료를 제공합니다.

  • 더 나아가 마이크로파 위성 관측은 구름을 투과하는 성질을 지니나 시시각각 변화하는 지표면 방출률을 처리하는데 어려움이 있습니다.

  • 반면에 적외선 위성 관측의 경우 청천 영역 (맑은 날)에서 구름의 상/하층 정보를 얻을 수 있습니다.

 

그림. 총 가강수량의 관측 방법 도식도.

 

• 이론적 배경

  • 대기창 영역 (\(10-12.5 \; \mu \mathrm{m}\))에서도 수증기의 회전 에너지 변위에 따른 연속적인 흡수선이 보입니다.

  • IR 1의 투과율은 IR 2보다 높고 흡수선의 경우 정반대입니다.

  • 이는 IR 2에서 수증기 및 이산화탄소의 흡수 효과를 포함하기 때문입니다.

  • 따라서 공기가 습윤할 경우 위성에서 관측된 두 영역 (IR 1, IR 2)의 복사휘도 차이가 커지나 건조하면 차이가 감소합니다.

 

그림 1. 복사전달모델 (MODTRAN v3.7)을 이용한 대기상단에서의 대기 투과율.

 

그림 2. 복사전달모델의 결과를 이용한 가강수량의 변화에 따른 표면온도와 휘도온도와의 차이.

 

• 알고리즘

  • 주로 채널차 (BTD) 방법으로서 선행 논문 제시 (Chesters et al., 1987, Kleespies and McMillin, 1990)

  • 즉 적외창 영역에서 대기의 기여는 수증기에 의해서 발생하고 관측되는 복사 휘도는 지표면 온도, 투과율, 대기의 평균온도에 결정됩니다.

  • 이 경우 수증기의 기여는 대부분 존재하는 대류권 하부의 평균대기온도에 의해 결정된다고 가정합니다.

  • 선행 논문 (Chesters et al., 1987, Kleespies and McMillin, 1990)을 통해 수식 전개

 

 

그림. 선행 논문에서 수식 전개 (1).

 

그림. 선행 논문에서 수식 전개 (2).

 

그림. 선행 논문에서 수식 전개 (3).

 

그림. 선행 논문에서 수식 전개 (4).

 

[최종 과제물]

• 극궤도 위성자료를 이용한 지표면 온도 산출 및 분석 결과를 제시합니다.

• 즉 Terra/MODIS 위성 자료 (에어로졸, 가강수량) 및 복사전달모델 (\(10 \; 및 \;12.5 \; \mu \mathrm{m}의 \; 밝기온도\)를 이용하여 지표면 온도를 산출하였습니다. 그 결과를 3개 지역 (포항, 대구, 부산)에 대한 종관기상관측장비 (ASOS)의 지표면 온도와 상관 분석 및 주성분 분석을 수행하였습니다.

• 상관 분석

  • 계절 (여름, 겨울) 및 지역별 (부산, 대구, 포항)에 따라 이 연구 결과 및 Terra/MODIS에서 관측된 지표면 온도 (MOD11_L2) 그리고 종관기상관측장비의 지표면 온도를 상관 분석하였습니다. 이 과정에서 상관성을 분석하기에 자료 수가 부족하여 Monte Carlo Simulation을 통하여 상관계수의 유의성을 판단하였다. 이 과정에서 통계적으로 유의하지 못한 사례 (> 0.05)를 제외하였습니다.

  • 특히 계절의 경우 여름보다 겨울에 이 연구 결과의 상관성 (0.67-0.80)이 Terra/MODIS (0.78-0.94)보다 대체로 낮았습니다. 도시적에서는 포항, 대구, 부산 순으로 낮은 상관성을 보였습니다.

  • 아래 그림에서 각각 0.78, 0.67의 상관성이 1,000,000번 반복했을 때, 빈도분포에 유의수준 및 신뢰도를 볼 수 있다. 유의수준이 0.10 이하이면 *, 0.05 이하이면 **, 0.01 이하 이면 *** 으로 표현하였습니다.

 

그림. 겨울철 부산에서 이 연구 결과와 ASOS의 지표면 온도의 상관 분석 결과.

 

그림. 위의 상관계수에 대한 유의성 검증 결과.

 

• 주성분 분석

  • 계절 (여름, 겨울) 및 3개 지역 (포항, 대구, 부산)에 대한 종관기상관측장비의 지표면 온도를 주성분 분석을 수행하였습니다.

  • 특히 여름에는 관측 수가 10개로 부족하나 종관기상관측장비의 지표면 온도를 표준화시켜 상관계수 행렬 및 고유근/고유벡터를 나타내었습니다.

  • 즉 PC1 (제 1성분)에서 각 지점이 모두 + 값으로 보여 전반적으로 지표면 온도가 모두 상승한 것으로 확인할 수 있습니다. 즉 종관적인 특성으로 전체 중에서 74 %을 설명할 수 있습니다.

  • 반면 PC2의 경우 부산 (- 큰 값), 대구 (+ 작은 값), 포항 (+ 작은 값)을 확인할 수 있고 전체 중에서 22 %을 설명할 수 있습니다. 그 외 PC3에서 대구 (- 큰 값), 포항 (+ 큰 값)을 볼 수 있고 전체 중에서 6 %을 설명합니다. 이와 같이 PC2, PC3은 종관적인 특성보다는 지역적인 특성을 반영한 결과로 판단됩니다.

 

그림. 여름 (좌) 및 겨울 (우)에 따른 종관기상관측장비의 지표면 온도 사례.

 

표. 여름에 종관기상관측장비의 상관행렬.

Correlation Matrix	Busan	Pohang	Daegu
Busan	1.00	0.46	0.43
Pohang	0.46	1.00	0.82
Daegu	0.43	0.82	1.00

 

표. 여름에 종관기상관측장비의 주성분 결과.

	PC1	PC2	PC3
Eigen Value	2.16	0.66	0.18
Standard dviation	1.47	0.81	0.42
Proprtion of Variance	0.72	0.22	0.06
Cumulative Proportion	0.72	0.94	1.00

 

표. 여름에 종관기상관측장비의 고유벡터.

Eigen Vector	PC1	PC2	PC3
Busan	0.48	-0.88	-0.03
Pohang	0.62	0.31	0.72
Daegu	0.62	0.36	-0.70

 

그림. 여름에 종관기상관측장비의 상관행렬 및 고유근 가시화.

 

그림. 여름에 종관기상관측장비의 고유벡터 3성분 가시화.

 

제 1-3 성분에 대한 주성분 점수

 

 관련 자료

• 원격탐사 관측기기 조사

[강릉원주대 대기환경과학과] 지구물리원격탐사 원격탐사 관측기기조사 from Lee Sang-Ho

 

• 논문 리뷰

[강릉원주대 대기환경과학과] 지구물리원격탐사 논문 리뷰 from Lee Sang-Ho

 

• 논문 리뷰

[강릉원주대 대기환경과학과] 지구물리원격탐사 논문 리뷰 from Lee Sang-Ho

 

• 가강수량 산출 방법

[강릉원주대 대기환경과학과] 지구물리원격탐사 가강수량 산출 방법 from Lee Sang-Ho

 

• 최종 과제물

[강릉원주대 대기환경과학과] 지구물리원격탐사 최종 과제물 from Lee Sang-Ho

 

 참고 문헌

[논문]

• 없음

[보고서]

• 없음

[URL]

• 없음

 

 문의사항

[기상학/프로그래밍 언어]

• sangho.lee.1990@gmail.com

[해양학/천문학/빅데이터]

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