IEG 환경지질연구정보센터

Terascan 시스템을 이용한 NOAA/AVHRR 해수면온도 산출에 있어서 구름 탐지방법에 대한 검토

Review on Cloud Mask Method for Sea Surface Temperature Using NOAA/AVHRR Data at Terascan

System

양성수^*, 양찬수, 윤석, 한희정

Sung-Soo Yang^*, Chan-Su Yang, Suk Yoon, Hee-Jeong Han 한국해양연구원 해양위성센터

경기도 안산시 상록구 사2동 1270 031-400-7773

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요 약

해양현상을 이해하는데 있어서 수치모델을 통한 현황 및 예측 분석이 진행되고 있으 며, 수치모델 운용에 필요한 기초자료로써 위성자료 및 현장관측 자료의 정형화된 입력 을 필요로 한다. 이때, 예측 자료와 현황자료의 차이를 보정하기 위해서 지속적인 기초자 료의 동화가 필요하다. 본 연구는 NOAA/AVHRR에서 생산된 SST자료의 신뢰도를 검증 하기 위한 초기 연구로 NOAA/AVHRR 구름영역 탐지방법의 연구를 수행하였다. SST 생산프로그램인 Terascan 시스템을 분석하고, 구름탐지 방법을 분석하였다. 앞으로, 한반 도 주변 해역의 특성을 감안한 자료동화용 SST 생산프로세스 정립 및 결과분석 연구가 필요하다.

1. 서 론

해수면에서는 수온에 비례하는 열적외 선 영역의 전자기파를 복사하므로, 이를 감지할 수 있는 센서를 인공위성에 탑재 하여 바다에서 복사되어오는 에너지의 양 을 관측함으로써, 바다표면의 수온정보를 획득할 수 있다. 적외선 센서를 탑재한 위 성 중 극궤도 위성인 National Oceanic

and Atmospheric Administration(NOAA) 위성의 Advanced Very High Resolution Radiometer(AVHRR)에 의해 수집된 자료 가 정지궤도 위성에 비해 지표면에 가까 워 보다 정확한 SST(Sea Surface Temperature)를 추정할 수 있어 가장 널 리 활용되고 있다. SST정보는 기후변화 연구나 수치예보에 중요한 기본 자료로 활용되고 있어 정확한 SST에 대한 요구

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Fig. 1. SST알고리즘 종류 가 증가하고 있다. 이러한 연구를 위해 기

후 모델 또는 수치모델의 SST 자료가 필 요하지만, 부이나 선박에 의한 실측자료는 그 정확성에도 불구하고 시․공간적인 제 약으로 이용가치가 제한되고 있다. 위성으 로부터 얻는 SST는 실측자료보다 시․공 간의 관측범위 측면에서 월등한 장점이 있지만 정확도가 낮은 단점이 있다. 그러 나 분광학에 대한 이해증진과 광학관측기 술의 발달로 인해 인공위성관측에 의해 보다 정확한 그리고 넓은 영역에서 SST 의 수시 관측이 가능해져, 기후 및 일기예 보 모델에서의 활용도는 과거에 비해 월 등히 증가하고 있다(Chun and Sohn, 2009).

NOAA/AVHRR과 같은 광학 센서로 탐 사한 자료는 해수면 복사 특성 값과 여러 가지 요소들(구름, 대기상태, 태양-지표- 위성 기하학 등)의 복합적 작용의 결과이 기 때문에 정확한 해수면 복사 특성 값의 추출을 위해서는 이러한 요소들의 영향을 최소화해야 한다. 이 중에서도 구름은 파 장에 관계없이 탐사 결과에 많은 영향을 주기 때문에 구름이 존재하는 화소는 반 드시 제거하여야 한다(Suh and Lee, 1999).

본 연구에서는 SST 생산프로그램인 Terascan 시스템을 분석하였고, NOAA/AVHRR에서 SST를 산출시 구름 을 탐지하는 방법을 분석하였다.

2. 연구방법 1) 연구자료

본 연구에 사용된 위성자료는 한국해양 연구원에서 2009년 5월에 수신한 NOAA/AVHRR 자료로 1.1km/pixel 해상

도의 자료이다. 데이터의 처리는 Terascan 시스템을 이용하였으며, 처리한 데이터는 HDF(Hierarchical Data Format) 포맷으로 변경하여, Matlab 프로그램를 이 용해서 확인하였다.

2) Terascan 시스템

미국의 Seaspace사에서 개발한 위성자 료 처리시스템으로 NOAA/AVHRR 자료 처리가 가능하다. NOAA/AVHRR 자료를 이용한 SST산출 과정은 HRPTIN, NAVBOX2, NAV2, NITPIX, FASTREG 등 총 5단계로 이루어져 있다.

3) SST산출 방법

Terascan 시스템을 사용한 SST 산출방 법은 선형 알고리즘과 비선형 알고리즘 두 가지 방법이 있으며(Fig. 1), 각 방법은 세 가지 세부 방법이 존재하며, 본 연구에 서는 주․야간에 관계없이 사용할 수 있 는 MCSST 알고리즘을 사용하였다. Fig.

1에서 표현되는 A, B, C, D, E는 각 위성 들이 통계적으로 사용되는 계수(Fig. 2)들 이다.

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Fig. 2. 알고리즘에 사용되는 계수 4) 구름 탐지 방법

AVHRR 채널 자료에서 SST를 산출하 기 전 우선 구름화소를 탐지, 마스킹을 한 다. 구름의 탐지 및 SST산출은 Terascan 시스템의 NITPIX 과정에서 이루어진다.

NOAA/AVHRR 자료의 시간에 따라 주간 자료와 야간자료로 분류를 하고 주간자료 는 AVHRR 채널 2, 4번을 이용해서 구름 화소를 탐지하고, 야간 자료는 AVHRR 채널 3, 4번을 이용해서 구름 화소를 탐지 한다. 주간자료와 야간자료는 각 세 가지 과정을 통해서 구름 화소를 탐지한다. 구 름 화소를 탐지하는 방법은 탐지하려는 화소를 행렬의 가운데에 위치하고 주변 화소와의 비교를 통해 판별하게 된다. 모 든 테스트는 화소별로 진행되며 해당화소 의 테스트가 끝나면 한 화소씩 이동하면 서 테스트를 진행한다.

3. 결과 및 토의

Terascan 시스템의 구름탐지 방법으로 구름화소를 탐지 시 두 가지 문제점이 발 생한다. 첫 번째 문제점은 수온전선이 발 생하는 지역에서 급격하게 변화하는 수온 의 영향으로 AVHRR 채널의 데이터 값

또한 급격하게 변화하면서 수온전선 지역 이 구름으로 판별되는 모습을 보였다(Fig.

3). 이 문제는 임계치를 높게 설정하여 해 결 할 수 있지만 임계치가 높아짐에 따른 수온전선 이외의 지역에 영향을 평가하여 적절한 임계치를 적용할 필요성을 확인할 수 있었다.

두 번째 문제점은 구름화소 판별 과정에 서 발생하는 불일치의 문제이다(Fig. 4).

AVHRR 채널 데이터를 이용해서 수동으 로 구름화소를 판별한 결과와 실제로 Terascan 시스템에서 SST를 산출시 판별 된 구름화소가 일치 하지 않는 모습을 보 였다.

4. 결 론

본 연구에서는 SST 생산프로그램인 Terascan 시스템을 분석하고, 구름탐지 방법을 분석하였다. 분석 과정에서 문제점 으로 도출된 수온전선 지역의 구름탐지 오류를 감안한 적절한 임계치 결정의 필 요성을 확인 할 수 있었으며, 구름탐지 결 과의 불일치 문제는 Terascan 시스템 제 조사와 협의를 통한 신뢰할 수 있는 구름 탐지 방법 연구가 필요하다. 또한, 한반도 주변 해역의 특성을 감안한 자료동화용 SST 생산프로세스 정립 및 결과분석 연 구가 필요하다.

사 사

본 연구는 “운용해양(해양예보) 시스템 연구”의 일환으로 수행되었습니다.

참 고 문 헌 Chun. H. W., Shon. B. J., 2009.

Examining Influences of Asian dust on SST Retrievals over the East Asian Sea Waters Using NOAA AVHRR Data.

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Fig. 4. (좌)ch4_delta 수동계산 SST산출예측 (우)Terascan 시스템을 이용한 SST산출 Fig. 3. ch4_delta 임계치에 따른 구름탐지 비교 (좌)임계치:0.3 (우)임계치:3.9

Korean Journal of Remote Sensing

Development of Cloud Detection Algorithm for Extracting the Cloud-free Land Surface from Daytime NOAA/AVHRR Data..

J . Korean Soc. Remote Sens

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