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GOCI-II 대기보정 알고리즘의 소개 및 초기단계 검증 결과
안재현 ( Jae-hyun Ahn ),김광석 ( Kwang-Seok Kim ),이은경 ( Eun-kyung Lee ),배수정 ( Su-Jung Bae ),이경상 ( Kyeong-sang Lee ),문정언 ( Jeong-eon Moon ),한태현 ( Tai-Hyun Han ),박영제 ( Young-je Park ) 대한원격탐사학회 2021 大韓遠隔探査學會誌 Vol.37 No.5
천리안 해양위성 2호(2nd Geostationary Ocean Color Imager: GOCI-II)는 천리안 해양위성 1호(GOCI)의 후속위성으로 1개의 근자외 채널(380 nm), 8개의 가시광 채널(412, 443, 490, 510, 555, 620, 660, 680 nm), 3개의 근적외 채널(709, 745, 865 nm)의 총 12개 파장대에서 다분광 관측을 하며, 1시간 간격의 시간 해상도로 한반도 주변 동북아 해양, 1일 간격으로 반구(full disk)영역의 해양 환경 자료를 생산한다. 해색 자료처리의 첫 단계로 대기 상층 복사휘도에서 해수표면 반사도를 계산하는 대기보정을 수행하며, GOCI-II의 표준 대기보정은 GOCI 대기보정 방법에 이론적인 기반을 두고 있으며, GOCI-II에 새로 추가된 밴드 중 620, 709 nm를 이용하여 탁도가 높은 해역에서의 대기보정 성능을 향상시켰다. 본 연구에서는 GOCI-II 지상국 시스템에 구현 되어있는 대기보정 알고리즘을 우선 소개하고, 현장 측정 원격반사도 자료를 이용하여 초기단계 검증을 수행하였다. 검증은 1차적으로 대양에서 수집된 현장 자료와의 비교를 통해 수행하였으며 여기서의 대기보정 정확도는 대양 대기보정 정확도 요구범위인 청색 파장대 오차율 5% 이내의 범위를 만족시켰다. 그러나 연안의 해양관측타워에 설치된 무인 관측장비인 AERONET-OC로 수집된 원격반사도 자료를 이용한 추가적인 검증결과에서는 대양과 달리 높은 오차율을 보여주었다. 연안에서의 대기보정 정확도는 추후 추가적인 근적외 파장대 대리교정을 통해 보완이 가능할 것으로 보이며, 지속적인 검보정 활동을 통해 수집된 현장자료들을 이용할 경우 연안뿐 아니라 전체적인 대기보정 성능 향상이 가능할 것으로 기대된다. 이후 검보정 활동을 통해 개선된 대기보정은 주기적으로 GOCI-II 지상국 시스템에 반영하여 재처리 및 재 배포를 수행할 예정이다. The 2nd Geostationary Ocean Color Imager (GOCI-II) is the successor to the Geostationary Ocean Color Imager (GOCI), which employs one near-ultraviolet wavelength (380 nm) and eight visible wavelengths (412, 443, 490, 510, 555, 620, 660, 680 nm) and three near-infrared wavelengths (709, 745, 865 nm) to observe the marine environment in Northeast Asia, including the Korean Peninsula. However, the multispectral radiance image observed at satellite altitude includes both the water-leaving radiance and the atmospheric path radiance. Therefore, the atmospheric correction process to estimate the water-leaving radiance without the path radiance is essential for analyzing the ocean environment. This manuscript describes the GOCI-II standard atmospheric correction algorithm and its initial phase validation. The GOCI-II atmospheric correction method is theoretically based on the previous GOCI atmospheric correction, then partially improved for turbid water with the GOCI-II’s two additional bands, i.e., 620 and 709 nm. The match-up showed an acceptable result, with the mean absolute percentage errors are fall within 5% in blue bands. It is supposed that part of the deviation over case-II waters arose from a lack of near-infrared vicarious calibration. We expect the GOCI-II atmospheric correction algorithm to be improved and updated regularly to the GOCI-II data processing system through continuous calibration and validation activities.
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GOCI영상의 탁한 해역 대기보정: MUMM 알고리즘 개선
이보람 ( Bo Ram Lee ),안재현 ( Jae Hyun Ahn ),박영제 ( Young Je Park ),김상완 ( Sang Wan Kim ) 大韓遠隔探査學會 2013 大韓遠隔探査學會誌 Vol.29 No.2
The early Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor(SeaWiFS) atmospheric correction algorithm which is the basis of the atmospheric correction algorithm for Geostationary Ocean Color Imager(GOCI) assumes that water-leaving radiances is negligible at near-infrared(NIR) wavelengths. For this reason, all of the satellite measured radiances at the NIR wavelengths are assigned to aerosol radiances. However that assumption would cause underestimation of water-leaving radiances if it were applied to turbid Case-2 waters. To overcome this problem, Management Unit of the North Sea Mathematical Models(MUMM) atmospheric correction algorithm has been developed for turbid waters. This MUMM algorithm introduces new parameter α, representing the ratio of water-leaving reflectance at the NIR wavelengths. α is calculated by statistical method and is assumed to be constant throughout the study area. Using this algorithm, we can obtain comparatively accurate water-leaving radiances in the moderately turbid waters where the NIR water-leaving reflectance is less than approximately 0.01. However, this algorithm still underestimates the water-leaving radiances at the extremely turbid water since the ratio of water-leaving radiance at two NIR wavelengths, α is changed with concentration of suspended particles. In this study, we modified the MUMM algorithm to calculate appropriate value for α using an iterative technique. As a result, the accuracy of water-leaving reflectance has been significantly improved. Specifically, the results show that the Root Mean Square Error(RMSE) of the modified MUMM algorithm was 0.002 while that of the MUMM algorithm was 0.0048. 천리안 위성 해양탑재체(Geostationary Ocean Color Imager, GOCI) 대기보정의 근간이 되는 Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor(SeaWiFS) 초기 대기보정 기법은 근적외선 파장대의 해수 반사도를 0으로 가정한다. 이러한 가정에 근거하여 근적외선 파장에서 탐지되는 모든 신호는 에어로졸산란에 의한 반사도로 간주된다. 그러나 이러한 가정은 탁한 해역에서 해수 반사도를 과소 추정하는 문제점을 야기시킨다. 이를 해결하기 위하여 Management Unit of the North Sea Mathematical Models(MUMM) 대기보정 알고리즘이 개발되었다. 이 알고리즘은 근적외선 파장에서 탐지되는 해수 반사도 비율인 α를 도입하였다. α는 통계적 방법에 의하여 결정되며 영상 내의 모든 픽셀에 고정적인 값으로 사용된다. 이 알고리즘은 근적외선 해수 반사도가 0.01보다 작은 중간 탁도의 해역에서는 잘 맞는 반면 매우 탁한 해역에서는 α가 탁도에 따라 변하기 때문에 오차율이 다시 증가한다. 본 연구에서는 매우 탁한 해역 해수 반사도의 정확도를 향상시키고자 α를 고정하지 않고, 반복계산을 통해 탁도에 적합한 α를 계산하도록 MUMM 알고리즘을 수정 보완하였다. 그 결과 MUMM 알고리즘의 모든 밴드의 평균 Root Mean Square Error(RMSE)는 0.0048인 반면 수정된 MUMM 알고리즘은 0.002로 개선된 결과를 얻었다.
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