MODIS를 위한 해색관측 빈도 분석기법
정종철*
남서울대학교 지리정보공학과
The Analysis Technique of the Ocean Color Observation Frequency for MODIS
Jong-chul Jeong*
Dep. Geoinformatics Eng. Namseoul University
요 약
극궤도 해양 관측위성들은 전 지구적인 관측을 위해 지구를 공전하여 해양을 관측하 며, MODIS, SeaWiFS, MERIS 등 다양한 센서는 시-공간적인 해상력에 의해 해양환경 관측의 범위가 제한되어 왔다. 그러나 최근에는 다양한 궤도주기와 해양관측센서를 탑재 한 해양위성 숫자가 많아지므로 한반도 주변해역을 비롯한 전 지구의 관찰 빈도 수가 증 가하였다. 또한 정지궤도 해양관측센서인 GOCI는 동일한 공간범위를 하루 8회 관측하여 관측빈도의 시간해상력을 높임으로써 적조와 기름유출에 의한 해양환경관측 등을 보다 정밀하게 해석하고 분석하게 되었다.
본 연구에서는 해색자료의 시간해상력을 고려한 해양관측기술을 적용하기 위해 Aqua 에 탑재된 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 센서에서 관측된 Level-2 자료를 이용하였다. MODIS에서 관측된 자료는 해수면온도(Sea Surface Temp erature), 클로로필의 농도분포(Chlorophyll), 흡광계수(Diffuse attenuation coefficient a t 490)을 분석에 적용하였고, 특히 기후변화와 해양의 이산화탄소 흡수에 영향을 미치는 클로로필(Chlorophyll)의 공간 빈도분석을 수행하였다. 클로로필의 농도분포는 관측된 일 별 데이터를 월별로 통계 처리하여 GOCI 관측영역에서 클로로필 농도 분포 빈도수를 분 석하였다. 본 연구에서 사용된 자료는 한반도의 2007년과 2009년 1월부터 12월까지 M ODIS의 Level-2 자료를 사용하였다.
Key words: 통신해양기상위성, 관측빈도, MODIS
Ⅰ. 서 론
지표의 70% 이상을 차지하고 있는 해 양은 지구의 기후변화에 매우 중요한 영 향을 미치고 있다. 또한 지구온난화와 기 후변화에 의한 다양한 환경재해 요인이
증가하고 있고 이에 대한 기초 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 그러나 해양환경 을 관측하기 위해서는 광범위한 전 지구 영역을 관측할 수 있는 해양위성의 활용 이 필수적이다(정종철,2009).
우리나라 역시 해양을 관측하기 위한
* Corresponding Author: [email protected]
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해양위성연구가 활발히 진행되고 있으며, 1999년 아리랑 1호에 탑재된 OSMI가 우 리나라 최초의 해양관측위성으로 운행된 바 있다. NASA를 비롯한 많은 나라의 우 주개발기관은 해양관측위성을 발사하여 자료를 분석하고 있으며, CZCS, OCTS, SeaWiFS, MODIS, MERIS 등 그 종류와 관측 특성이 다양한 해양관측위성과 센서 가 운행되었다. 그러나 정지궤도에서 해양 을 관측하는 위성은 아직 발사되지 않았 는데 우리나라는 세계 최초의 정지궤도 해양관측위성을 발사할 예정이다.
통신해양기상위성에 탑재된
GOCI(Geostationary Ocen Color Imager) 는 동일한 관측지역을 지속적으로 관측 할 수 있는 장점으로 해양환경관측에서 혁신적인 연구자료를 생산할 것으로 판단 된다. 그러나 극궤도 위성에 의한 해양관 측과 달리 정지궤도에서 해양을 관측하는 특성으로 이에 대한 기반 연구가 필요한 실정이다.
극궤도 해색센서는 관측지역의 시-공 간적 해상력에서 많은 제한을 받는데 특 히 적조와 해양 기름유출과 같은 해양의 단기변화를 관측하는 데는 관측자료의 활 용이 어려운 실정이었다. 하지만 GOCI는 정지궤도에서 관측된 해색자료의 해양관 측에 적합한 Level-2와 Level-3 자료를 생산하는데 있어서 시간적인 해상력이 크 게 향상된 결과를 제공할 것으로 판단된 다.
세계 최초의 정지궤도 해색센서인 GOCI의 이러한 관측 특성은 특히 해양에 서 시-공간적으로 발생하는 해양환경을 공간적 특성을 분석하는데 많은 장점이 있다. GOCI는 하루 8회 관측을 수행하는 데 이를 통해 8회의 일 관측 자료를 날짜 끼리 비교하는 등의 연구는 GOCI 센서의 해색자료 Level-2와 Level-3 자료를 한
반도 주변 해역의 규모에서 자료 처리하 여 해양환경을 분석하는 과정에서 중요한 평가 요소가 된다.
본 연구에서는 통신해양기상위성에 탑 재된 해양센서 GOCI가 시-공간적인 관측 장애 요소인 구름과 위성의 관측위치에 따라 나타나는 관측빈도를 해석하고 이를 통해 하루 8회 관측되는 자료의 활용을 위한 자료 처리 방안을 제시하는데 연구 의 목적이 있다.
Ⅱ. 자료분석 및 방법
본 연구에서는 GOCI가 아직 발사 이 전인 시점에서 극궤도 해색센서인 MODIS 자료를 바탕으로 구름과 대기보정에 의해 제거된 공간영역과 엽록소와 K490과 같 은 최종 생산물의 공간적인 관측 범위를 1 km의 공간해상력으로 분석하였다.
극궤도 해양 관측 위성인 MODIS, SeaWiFS, MERIS 등 다양한 해양센서를 탑재한 해양위성 숫자가 많아지므로 관심 지역을 관찰하는 빈도 수가 증가하였으나, 이에 대한 연구는 부족한 실정이다.
본 연구에서는 아직 발사되지 않은 GOCI의 관측빈도를 해석하고 이를 해양 관측에 적용하기 위해 Aqua에 탑재된 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 센서에서 관측된 Level-2 자료를 이용하였다. MODIS에서 관측된 자료는 Level-2 자료로 해수면온 도(Sea Surface Temperature), 클로로필 의 농도분포(Chlorophyll), 흡광계수 (Diffuse attenuation coefficient at 490) 을 분석에 적용하였고 특히 기후변화와 해양의 이산화탄소 흡수에 영향을 미치는 클로로필(Chlorophyll)의 공간분석을 수행
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하였다. 클로로필의 농도분포는 관측된 일 별 데이터를 월별로 통계 처리하여 GOCI 관측영역에서 클로로필 농도 분포 빈도수 를 분석하였다.
Ⅲ. 분석결과 및 고찰
기후변화에 영향을 해양의 관점에서 탄소 흡수와 연계하여 평가하기 위해서는 클로로필(Chlorophyll)의 공간분석이 중요 하다. 해양에서 관측된 클로로필의 농도분 포는 관측된 일별 데이터를 월별로 통계 처리하여 GOCI 관측범위에서 평가할 수 있다.
2007년과 2008년, 2009년의 월별 MODIS 관측 데이터의 수를 비교해보면 4 월부터 7월까지의 데이터를 제외한 부분 은 비슷한 관측데이터를 얻을 수 있었지 만, 위성의 촬영 좌표가 한반도가 아닌 경 우와 구름의 양이 많았던 6월, 7월 구름 의 분포가 가을과 겨울보다 넓어서 관측 자료의 영역이 좁고 분석 가능한 해색픽 셀의 수도 제한되고 있다. 이러한 이유로 하루의 데이터를 분석하기에 적합한 자료 의 생산이 어렵다.
2007년부터 2009년의 1월부터 12월까지의 공간특성 분포를 분석하기 위하여 날짜별 클 로로필의 농도분포 값이 조금이라도 있는 지 역은 월별로 모두 합(sum)하여 총 12개월의 데이터를 추출하였다.
월별로 추출한 데이터를 관측빈도로 구분 하기 위하여 관측빈도 지역별로 그림 1과 같 은 데이터를 생성하였다. 그림 1은 2008년 전체 데이터의 빈도수를 나타낸 그림이다. 그 림 2와 같은 방법으로 2008년 1월부터 12월
까지 클로로필 농도 분포 빈도수를 산출하여 적용하였고, 이를 한반도 전 해역에 대해 영 상처리하여 분석을 수행하였다.
그림 2, 그림 3, 그림 4는 2008년 8월의 엽록소, K490, 표층수온의 평균치에 대한 공 간적 분포를 비교한 결과이다. 해양의 다양 한 현상을 해석하기 위한 관측자료의 공간적 변화는 구름의 마스킹 지역에 대한 자료에서 관측빈도의 차이가 크게 나타나고 이 때문에 관측점의 통계적 해석을 수행한다. 하지만 그 림 1과 같이 관측 빈도에는 차이가 있어서 위 성에서 관측된 값의 평균은 구름의 영향에대 한 관측빈도와 관측값의 통계적 차이를 반영 하게 된다.
그림 1. 2008년 전체의 엽록소 관측 빈도
본 연구에서는 MODIS 센서에서 관측된 해 색자료의 공간분석을 위해 엽록소, K490, 표 층수온의 공간적 분포를 통계처리하고 이를 비교하였다. 그림 3, 그림 4는 해양의 다양 한 0번의 관측이 대부분인 것을 확인할 수 있 다. 클로로필, 흡광계수, 부유사 이동, 적조 등을 분석하는 경우 가장 중요한 것은 관측데
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이터의 관측 횟수 있다. 관측 횟수가 적으므 로 데이터를 일일분석을 할 수 없고, 월평균 과 연평균의 통계 처리하는 방식으로 분석하 여도 공간적인 관측 빈도의 영향이 클 수 밖 에 없는 것으로 이에 대해 가중치의 분석적 요소를 적용하는 방안이 제시된다.
