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제 출 문

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Academic year: 2023

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위성 원격탐사 데이터 교정 및 교정 연구. 연구개발 결과 활용방안 - Kompsat 2호 위성자료의 방사선 보정.

Figure  1.2  Korea
Figure 1.2 Korea's satellite launch plan

섹션 3 해수 분광계 데이터 추출 방법. 해수 바닥에서 모든 방향으로 나오는 빛의 총량을 측정한 값입니다. 본 연구에서는 이어도 기지에 설치된 HyperSAS로 측정한 d 값이 해수면 바로 위의 선박에서 측정한 값이므로 다음 식으로 를 계산하였다.

여기서 r는 원격탐사 반사율이라 하며, 위성에서 측정하는 해수 반사율의 개념과 유사하여 바다색 원격탐사에 주로 사용되는 요소이다. 스펙트럼 모양이 복사 반사()와 같은 모양인지 여부에 대한 질문은  스펙트럼 모양이 용승 복사()와 같은 모양인지 여부와 관련이 있습니다.

이름에서 알 수 있듯이 MODIS Aqua는 해상 관측용으로 개발되었으며, 동일한 사양의 MODIS Terra는 육상 관측용으로 개발되었습니다.

Table  3.2  Orbit  and  band  characteristics  of  MODIS  Aqua Orbit  Characteristics
Table 3.2 Orbit and band characteristics of MODIS Aqua Orbit Characteristics

SeaWiFS와 MODIS Aqua의 Cross Calibration

서론

산란된 빛의 투과율에서 공기 분자를 통한 레일리. 센서의 시야각을 조절하여 제거할 수 있으므로 정확한 Lw를 얻기 위해서는 대기 분자와 에어로졸의 산란 효과, 즉 대기의 간섭 효과를 정확하게 계산해야 합니다. 대기 분자의 영향은 대기의 수직 분포가 알려져 있고 크게 변하지 않기 때문에 비교적 정확하게 계산할 수 있습니다.

그러나 에어로졸에 의한 산란은 레일리 산란과 달리 에어로졸의 양상이 시간과 공간에 따라 많은 변화를 보여 그 효과를 미리 고려할 수는 없다. Ligo OCTS 등 해양 색상 센서용 대기 보정 알고리즘을 개발하는 중입니다. 따라서 해색위성 데이터의 대기보정에 관한 연구가 해색위성 개발 이후 활발히 연구되어 왔으며, CZCS 위성의 경우 Gordon(1978)이 단일 산란 알고리즘을 사용하였고, SeaWiFS와 MERIS는 복합 다중 산란 알고리즘을 사용하였다. 산란 알고리즘 채택 및 사용(Gordon and Wang, 1994; Antoine and Morel, 1999).

CZCS, SeaWiFS, OCTS의 대기보정 알고리즘

따라서 CZCS 대기 보정 알고리즘은 몇 가지 가정을 통해 이 문제를 해결합니다. CZCS 대기보정 알고리즘은 위와 동일한 방식으로 위성 데이터로부터 정량적인 솔루션을 제공합니다. SeaWiFS 대기 보정 알고리즘(NASA 표준 대기 보정 알고리즘).

SeaWiFS 대기보정 알고리즘은 다음과 같이 개략적으로 표현될 수 있다. 여기서 N은 사용된 에어로졸 모델의 개수이며, 표준 NASA 대기보정 알고리즘에는 12개의 모델이 사용된다. SeaWiFS 알고리즘은 앞으로 많은 연구를 통해 검증이 필요하지만 현재는 보류된 상태이다.

GOCI 대기보정 알고리즘

이러한 계산 착오를 방지하기 위해 SSMM은 GOCI 이미지의 대기 보정에서 Lwc 값을 무시합니다. Las(λi)는 공기 중의 에어로졸 입자에 의한 단일 산란 및 다중 산란으로 인한 에어로졸의 광도입니다. 단순화를 위해 분자 산란과 에어로졸 산란 사이의 복잡한 용어는 이 대기 보정 체계에서 무시됩니다.

Λ(SS)(λNIR2)는 가시광선 대역에서 외삽하기 전에 가스(λNIR2)에서 추정하고 빼야 합니다. 이는 Eq.에서 C를 결정함으로써 얻어집니다. 레일리 인자 gra(λi)는 레일리 방사선에 비례하며 λi에서 관찰된 신호의 크기에 따라 픽셀마다 다릅니다.

Figure  3.3  Flowchat  of  the  SSMM  atmospheric  correction  scheme  to  retrieve  water-leaving  radiance  and  chlorophyll  concentration  from  GOCI  data  in  coastal  waters  (from  Shanmugam  and  Ahn,  2007).
Figure 3.3 Flowchat of the SSMM atmospheric correction scheme to retrieve water-leaving radiance and chlorophyll concentration from GOCI data in coastal waters (from Shanmugam and Ahn, 2007).

따라서 400nm 대역에서는 파장이 짧아질수록, 모든 대역 영역에서 HyperSAS 데이터가 SeaWiFS보다 높은 값을 나타냈으며, 두 데이터가 대체적으로 잘 일치하는 것을 확인할 수 있습니다. 이어도해양과학원에서 측정한 신호도 불안정해 두 데이터 사이에 매우 큰 차이가 있음을 알 수 있다.

SeaWiFS 위성 데이터 처리에 사용되는 대기 보정 알고리즘으로 인해 Rrs 값이 과도합니다. 이러한 위성 데이터의 과잉 수정을 위성 데이터라고 합니다. 따라서 현장 관찰 등을 통한 위성 데이터의 보정이 필요하며, 해군연구소에 설치된 HyperSAS가 이 작업에 매우 유용할 것으로 생각됩니다.

Figure  3.5  Comparison  of  HyperSAS
Figure 3.5 Comparison of HyperSAS's L w and SeaWiFS's L w

GOCI용으로 개발된 새로운 대기보정 알고리즘을 SeaWiFS 위성 데이터에 적용해 방출되는 빛의 양을 계산하고 이어도 해양과학기지의 해수 분광 측정 데이터와 비교했다. 게다가 NOAA. 이는 AVHRR 데이터의 정확성을 확인하기 위한 것입니다.

GOCI BRDF 교정 50 Iodo 시계열 데이터를 사용하여 GOCI BRDF가 교정되었습니까? GOCI 대기보정 보정 50 이어도 시계열 데이터를 이용하여 GOCI 대기보정 방법이 보정되었는가? 스킬 테스트 60 이어도 시계열 데이터를 활용하여 GOCI 해수 환경 분석 기술을 테스트했는가?

해외 해양색상위성 이어도 데이터를 해양수환경 시계열로 활용한 해외 해양색상위성. 이어도해수분광계를 이용한 위성자료의 대기보정에 관한 연구.

Table  3.5  Results  of  statistical  analysis  for  water-leaving  radiance  of  HyperSAS  and  MODIS  Aqua.
Table 3.5 Results of statistical analysis for water-leaving radiance of HyperSAS and MODIS Aqua.

수치

Figure  1.2  Korea's  satellite  launch  plan
Figure  2.1  Standard  MOBY  specification  structure  and  mooring  image  of  the  MOBY
Figure  2.3  SeaWiFS  Photometer  Revision  for  Incident  Surface  Measurements  (SeaPRISM)  of  the  Aerosol  Robotic  Network  (AERONET)
Figure  2.2  Martha's  Vineryard  Coastal  Observatory  (MVCO)  system
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참조

관련 문서

이 글에서는 독일 「접근성강화법」의 주요 규정들을 살펴보고 이에 대한 비판적 논의들을 파악한 후, 이러한 논의가 우리나라의 장애인