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(1)Landsat 영상을 이용한 대기보정 알고리즘 (A direct algorithm for atmospheric correction of Landsat images) 1. 2. 2. 3. 이권호 , 김영준 , 김관철 , 장세진 1. Earth System Science Interdisciplinary Center/University of Maryland, 2. 광주과학기술원 환경공학과/환경모니터링 신기술 연구센터 3. 중앙항업 주식회사. 1. 서 론 위성이 측정하는 복사량은 대기 의 기체 성분 및 에어러솔의 광학 효과 때문에 지표 영상 분석에 있 어 영상의 분해능과 선명도에 영향 을 받게 된다. 가시광 및 근 적외 영역의 파장대 (약 0.3 - 2.0 ㎛)에 서의 복사에너지는 대기에 의한 광 산란과 흡수 효과가 높아 위성영상 의 해상도가 높아질수록 영상분석 의 오차가 커지게 된다. 따라서 고 해 상도 위 성 영상에 서 보다 정확 한 지 표 환 경 물 리량 과 가 시 적 으 로 효과 적 인 영상을 제작 하 기 위 하여 대기보정은 필 수 적이다 . 위성영상의 대기보정을 위한 알 고리즘은 1) 지상에서 썬포토미터 (sun photometer)를 이용한 관측값 을 이용한 이론적인 위성 센서 관 측값과 실제 관측값과의 차이를 이 용한 방법 (Kaufman, 1988), 2) 선 별된 대기조건에 대한 준(quasi) 보 정 기법 (Richter, 1990), 3)상대적 으로 깨끗한 영상을 비교하는 방법 등이 있다. 그러나 위성에 도달하는 복사량 은 시·공간적으로 불균질한 대기의. 산란, 지표 반사도 조건, 태양/위성 의 위치에 따른 광 경로에 따라 반 사도가 결정되는 복잡함으로 인하 여 대기 보정 과정에 있어 시·공간 적으로 균일한 값을 적용하는 것은 무리가 있다 (Moran, et al., 1992). 본G 㡆ῂ㦮G ⳿㩗㦖G ἶ䟊㌗☚G 㥚㎇㡗㌗㠦㍲G ╖₆䣾ὒ⯒G ⽊┺G 䣾ὒ㩗㦒⪲G 㩲Ệ䞶G 㑮G 㧞⓪G ╖₆⽊㩫G 㞢 ἶⰂ㯮㦚G 㩲㔲䞮⓪G ộ㧊┺UG ㌂⪖㡆 ῂ⪲㍲G sG 㡗㌗㠦㍲G 㑮䂮G 䟊㍳㩗㧎G ⹿⻫㦚G 㧊㣿䞮㡂G ╖₆㭧㦮G ⿚㧦G ㌆⧖G 䣾ὒ⯒G 㩲Ệ䞮㡖┺UG ╖₆ 㭧㦮G 㠦㠊⩂㏪㦖G ov{G Oo¡G ¡G bG G G USG YWWYP㦚G 㧊㣿䞮㡂G 㡗㌗㦮G 㠦㠊 ⩂㏪㠦G 㦮䞲G ₆㡂☚⯒G ⿚Ⰲ䞲G 䤚G 㠦㠊⩂㏪㠦G 㦮䞲G ㌆⧖䣾ὒ㢖G ὖ䁷㫆Ị㠦G ➆⯎G ⹮㌂G Ṩ㦚G Ἒ㌆䞮ἶG 㧊⯒G ἓ䠮㩗G ⹿⻫㦒⪲G ╖₆⽊㩫G ὒ 㩫㠦G 㩗㣿䞮㡖┺UG 2. 자료 및 방법 연구 대상 지역은 서울을 포함하 는 수도권 지역, 약3318 km2 (37°46´～37°20´N, 126°33´～ 127°22´E) 이다. 사용된 위성영상은 YWWX⎚G `㤪G YZ㧒ὒG 2002⎚G `㤪G.

(2) XW㧒㠦G. 䞲⹮☚⯒G. ὖ䁷䞲G. Landsat-7 ETM+ 㡗㌗㧊┺UG YWWX ⎚㦮G ἓ㤆G ⰺ㤆G Ⱗ㦖G ⋶㧊㠞㦒ⳆG YWWY⎚㦮G ἓ㤆G ゚ᾦ㩗G 㡆ⶊ㦮G 㡗䟻㧊G ⽊㧊⓪G ἓ㤆㧊┺UG G sT^G l{tRG sTXG nG 㧦⬢⓪G ₆⽎㩗㧎G ⽋㌂G ⽊㩫G ⹥G ₆䞮G ⽊㩫㦚G Ⱎ䂲G 䡫䌲⪲G Ṗ㔲㡗㡃㠦㍲G ZWSG 㡊㩗㣎G 㡗㡃㠦㍲G ]W㦮G ὋṚ䟊㌗☚⯒G Ṗ 㰚┺UG 㡗㌗㠦㍲G 㠑㠊㰖⓪G kuG OkG uPG Ṩ㦖G |znz㠦㍲G 㩲㔲♲G ⹿⻫㠦G ➆⧒G ⽋사량(Radiance, ¥ ÞŁ ß ) 으로 변환되며 다음식을 이. 용하여 반사도값(Ň ÞŁ ß ) 으로 변환 할 수 있다. ņ _ ¥ ÞŁ ß _ ƂÏ Ň ÞŁ ß á ć × ÞŁ ß _ ¶ÂÆ ľ Ƒ. (1). 여기서 d는 지구와 태양과의 거리, × 는 태양상수, ľ Ƒ 는 태양 천정각 이다. 한편, 위성이 관측하는 복사 량은 다음과 같은 복사 전달 방정 식에 의하여 반사도로서 표현된다. ŇƑſƒ á ŇƐ ſƗ â ŇſƃƐ â Ƅ ÞŇƑƓ Ɛ Ƅ ß. (2). 여기서 ŇƑſƒ , ŇƐ ſƗ , ŇſƃƐ , ŇƑƓƐ Ƅ 는 각 각 위성에서 관측된, 대기 분자 산 란에 의한, 에어러솔 산란에 의한, 지표에 의한 반사도이다. 위성에서 관측된 반사도는 식(1)에서 구할 수 있으며, 대기 분자 산란에 의한 반 사도는 Bucholz (1995)가 제시한 대기분자의 산란계수 계산법과. DEM을 이용하여 수치해석적으로 비교적 정확하게 계산이 가능하다. 지표반사도의 경우 위성영상의 해 상도가 증가할수록 지표 구성물에 의하여 매우 다양한 값을 가지게 되므로 이에 대한 정확한 계산이 어렵게 된다. 일반적으로 분광 혼합 법이나 피복 분류에 의한 반사도 적용법을 통해 간접적으로 지표 반 사도를 구하지만 이 방법을 적용하 기 위하여는 대기보정이 우선적으 로 적용이 되어 있어야 한다. 따라 서 본 연구에서는 지표의 영향을 배제하고 대기 효과의 우선적인 추 출을 위하여 영상 자체 정보를 이 용한 대기 보정법인 HOT을 이용 하였다. HOT은 청색 계열 파장 (～0.4㎛)과 적색 계열 파장(～0.6 ㎛)대 에서의 반사도가 에어러솔에 의하여 다르게 나타나는 특성을 이 용한 방법으로 다음과 같은 벡터 식으로 정의 된다.. ¡¨ á Ň ÞƀÎ ßÆ ¼ÁĦ à Ň ÞƀÐ ßĦ. (3). 여기서 Ň ÞƀÎ ß 과 Ň ÞƀÐ ß 는 ETM+ 밴드 1과 3의 반사도, Ħ 는 청천 벡터의 각도로서 위성영상에서 가 장 깨끗한 지역의 픽셀값으로부터 구할 수 있다. 3. 결과 Fig.1 은 위성영상에서 비교적 대 기 영향이 적을 것으로 예상되는.

(3) 증 가된 반사 도 는 미 리 계 산 된 LUT (Lookup Table)을 이용하 여 에 어 러솔 효과 를 제 거할 수 있 다. 최 종적 으 로 대기에 의 한 영향이 제거 된 위 성 영상은 원 시 자료에 비 하여 가 시적 으 로 깨 끗 한 영상을 제 공함 과 동 시 에 에 어러 솔 의 상대적 인 양 을 유 추 할 수 있 었 다. 또 한 식생 지 수 (NDVI)의 경우 가 시광 선 영역 의 파 장대에 서 에 어 러솔 의 영향 을 많 이 받게 되는 데 . 본 연 구에 서 제 시 된 방 법 은 대기효 과 가 제 거된 식생 지 수를 계 산할 수 있 다. Fig.. 1.. scatter. plots. of. Landsat. ETM+ band 1 vs. band 3 reflectances for 2001 (top) and 2002 (bottom).. 산간지역을 대상으로 밴드 1 과 3 의 반사도의 산점도를 그린 결과이 다. 두 경우의 회귀분석결과는 모두 0.9이상의 높은 상관 계수값을 나타 내며 각 영상에서 얻어진 청천 벡 터각을 이용하여 HOT를 구한 결 과는 Fig. 2와 같다. 맑은 날(2001 년)의 경우 비교적 HOT값이 낮게 나타나지만 연무일(2002년)의 경우 일부 산간지역을 제외하고 높은 HOT 값을 보이고 있다. ov{㦮G ἆὒ⯒G 㧊㣿䞮㡂G ╖₆G 㠦㠊⩂㏪⪲G 㧎䞮㡂G 㯳Ṗ♲G ⹮㌂☚ ⯒G ῂ䞶G 㑮G 㧞┺UG ➆⧒㍲G 㔳G OYP㠦㍲G ╖₆ 분자 산란과 에어러솔에 의한 반사도를 위성 영상에서 제거 할 수 있다. 에 어러 솔 에 의 하 여. Fig. 2. HOT distribution map for 2001 (top) and 2002 (bottom)..

(4) 이를 이용한 Landsat 자료의 식 생지 수 는 비교 적 에 어러 솔 의 영향이 적다 고 알려 진 AFRI(Aerosol free vegetation index; Karnielei)와 비교 했 을 때 , 상관관 계 가 0.89정도 로 고해 상도 위성 영상에 대한 적 용 가 능 성을 보여 주 었다 . 또 한 대기보 정전과 후 의 식 생 지수 는 약 0.11 정도의 차 이를 보였다 .. 과 가 제거 된 식생 지 수를 계 산 할 수 있어 유 용하 였 다. 감사의 글 이 연구는 한국항공우주연구원의 위탁 연구과제 지원으로 수행되었습니다.. 참고문헌 Kauth, R. J., & Thomas, G. S. (1976). The Tasselled Cap-a graphic description of the spectral-temporal development. 4. 결 론 제 시된 대기 보정 알고리즘은. of the agricultural crops as. 우 선, 각 각의 구 성요 소 들이 가 지. seen by Landsat. Proceedings of the Symposium on. 는 반 사 도 값 을 제거 하 는 방 식. Machine. 의 접 근 법을 통하 여 그 가 능 성 을 시험 하 고자 하 였다 . 대기 분. Remotely Sensed Purdue University,. 자의 영향 을 제거 한 위 성영상은. -4B51.. 대기중 에. 존 재하 는. 에 어러 솔 의. 신 호를 분리하 기 위 하 여 HOT을 이용하 여 정량적 으 로 솔에 미리. 에 어러 솔 의. 기여 도 를. 추출 하 였다 . 에 어 러. 의 하여 계 산된. Processing. West. of. Data, 4B41– Lafayette,. Indiana, USA: University.. Purdue. Karnieli, A., Kaufman, Y. J., Remer, L. A. and Ward, A., (2001), AFRI Aerosol Free. 증 가된. 반사 도 는. Vegetation. LUT. (Lookup. Sensing of Environment, 77, pp. 10–-21.. Table)을 이용하여 에 어러 솔 효 과 를 제 거 할 수 있 다. 최종 적 으. Index.. Remote. Zhang, Y., Guindon, B. and Cihlar, J.,. 로 대기에 의 한 영향 이 제 거 된. (2002), An image transform to characterize and. 위 성 영상은 원시 자료에 비 하 여. compensate. 가 시적 으 로 깨끗 한 영상을 제 공. variations in contamination. 함 과 동시 에 에어 러 솔의 상대적 인 양 을 유추 할 수 있었 다 . 또한 식 생지 수 (NDVI)의 경우 가 시 광 선 영역의 파 장대에 서 에어 러 솔 의 영향 을 많 이 받 게 되 는 데. 본 연 구에 서 제 시된 방 법은 대기효. for. spatial. thin cloud of Landsat. images. Remote Sensing of Environment, -187.. 82, pp. 173–.

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