대기보정기술 개선

가. 도입

해색(Ocean color)위성 원격탐사가 일반적인 고해상도 광학위성과 활용 기술적인 면에서 큰 차이점은 해색위성은 해수면에서 올라오는 절대 신호의 크기를 요한다는 것이다. Landsat,

IKONOS 등의 고해상도 광학위성 활용은 위성신호처리 측면에서 접근해도 사용에는 큰 문제

가 없다. 이러한 근본적인 차이점은 해색위성은 보이는 그대로의 정보를 원하는 것이 아니고 해수중의 물질 정보를 얻기 위하여 해수신호의 분광학적인 분석을 요구한다는 것이다. 해수신

위성에 도달하는 신호에는 순수 해수신호(water leaving radiance) 이외에도 대기 중의 공기 분자 산란(Rayleigh scattering), 에어로졸에 의한 산란(aerosol scattering), 해수면 반사 신호 (Fresnel reflection), 해수면에서 발생하는 흰색의 파도(white cap)신호 등 다양한 성분으로 구 성되어 있다.

문제는 어떻게 순수 해수신호 이외의 필요 없는 부가적인 신호들을 제거할 것인지 하는 것 이 해색위성의 핵심기술 중의 하나이다. 게다가 해수신호의 크기에 비하여 대기신호의 크기는 그 절대 값이 월등하게 크다. 이런 이유로 아주 작은 대기신호의 잘못된 추정은 해수정보를 얻는데 치명적인 결함이 되며, 이것이 대기보정이 어려운 이유 중에 하나이다.

정지궤도 해색 위성인 GOCI(Geostationary Ocean Color Imager)의 경우 대기신호의 비중이 더욱 커지며, 이를 위해서는 우선적으로 GOCI와 일반적인 극궤도 위성과의 차이를 이해하여

야 한다. GOCI의 경우 정지궤도라는 특성으로 인하여 관측 영역이 변하지 않으나 관측영역인

한반도 주변해역이 중위도 지역에 위치하고, 정지궤도 위성이라는 기하학적인 위치 특성 때문 에 위성 천정 각이 약 30˚~55˚로 극궤도 위성보다 대기투과거리 25%이상 증가하게 된다. 또 매 촬영 시각이 일정한(현지시간으로 10:00~12:00) 극궤도 위성과 달리 GOCI의 경우는 하루 8 회, 즉 오전 9시부터 오후 4시까지 영상을 얻기 때문에 하루 중 촬영하는 동안 태양 고도각 역시 크게 바뀌게 된다. 겨울의 경우 가장 높은 태양고도가 60 degree 이하로 낮아져, 태양광 이 대기를 투과하는 투과거리가 매우 길어지게 된다. 이 의미는 관측 영역에 입사되는 태양 에너지의 크기가 일정하지 않고 촬영시간에 따라 광환경이 크게 변함을 의미한다.

이러한 이유들로 GOCI의 대기보정은 기존의 대기보정보다 더욱더 정밀해야 할 필요가 있 다. 만약 대기 복사량 추정에서 2%의 오차는 해수신호에 미치는 오차는 약 15% 이상의 오차 가 발생된다. 해색 위성에서 해수신호의 관측 정밀도는 약 5%이내가 되어야 한다. 이 요구사 항을 만족하려면 대기신호 분석 정밀도는 적어도 1%이내가 되어야 한다.

또, GOCI는 기존의 line-by-line 촬영방식이 아니라 한 번에 슬롯(slot) 단위의 scene을 촬영 하는 방식이며, 실제로는 전체 촬영영역을 16개의 slot으로 촬영 후 조합하며 슬롯간의 촬영 시간차는 약 2분간의 시차가 발생된다. Slot 1에서 slot 16까지 촬영에 소요되는 시간은 약 30 분 정도이다. 문제는 그 시간차 동안 태양이 계속 움직이게 되고, 이는 태양의 downwelling irradiance(Ed; 하향방사도) 크기를 변화 시킬 뿐 아니라 산란각 변화와 BRDF(Bidirectional Reflectance Distribution Function)특성에 의한 변화 역시 발생시키게 된다. 이런 민감한 광 학적 변수들을 모두 고려해 주지 않을 경우 슬롯 간 영상의 불연속적 경계가 크게 발생하게 된다.

GOCI대기보정의 근간이 되는 고전적인 대기보정 방법의 경우, 근 적외파장 영역에서 바다 는 완전한 흑체라는 가정을 하고 대기신호의 제거 과정이 이루어지며 이는 주로 CASE-I water (Morel, 1972)를 위한 대기보정 방법이다. 하지만 turbid water의 경우에는 위의 기본가 정이 깨어지게 되며, GOCI의 경우 황해를 포함한 상당 부분이 이 turbid water(CASE-II)에 해당한다. 반면에 동해의 경우 Case-1 water이며, 남해의 경우 혼합형의 광 특성을 갖는다. 따 라서 GOCI의 target area는 광학적으로 다양한 성격을 가진 해수에 해당되므로 대기보정의 어려움이 상당히 가중되는 경우이다.

나. 이론

그림 160. Process of atmospheric correction

GOCI 대기보정을 이해하기 위해서는 일반적인 표준 대기보정 알고리즘의 흐름(그림 160)을 이해할 필요가 있다. 표준 대기보정 방법은 기본적으로 근적외 파장 영역대(NIR)에서 해수는 완전한 흑체 이며, 남아있는 신호는 오직 대기에 의한 신호 뿐 이라는 가정에 바탕을 둔다.

대기보정은 위성으로부터 얻은 대기 위에서 본 분광 복사 이미지(Top of atmosphere radiance) LTOA(λ)를 수식 3의 과정을 통해 반사도 값 ρ_TOA(λ)로 바꾸는 것으로 시작하며, 이 식에서 F0(λ)는 대기 밖에서의 파장 별 태양 방사 에너지 평균 값, σ는 지구-태양간의 거리 효 율 상수, θ_S는 태양 천정각이다. 또, TOA 복사 값에 π를 곱해서 반사도로 전환하는 것은 해 수 및 대기의 표면이 모든 방향으로 동일한 확률로 산란하는 lambertian 표면이라고 가정하였 기 때문이다.

_{ }  _cos_

_{ }

_  _ ×  (수식 3)

ρ_TOA(λ)신호는 수식 4와 같이 순수한 해색 신호 ρ_w(λ), 대기 중에 에어로졸이 없다는 가정하 에서의 분자입자들 간의 다중산란신호 ρ_r(λ), 대기 중 분자입자를 제외한 순수 에어로졸 입자

서의 파도신호 ρ_wc(λ)로 나뉜다. 또 여기서 T(λ), t´(λ), t˝(λ)는 각각 대기의 직접 투과율, 바다- 센서간의 상향 확산 투과율, 태양-바다간의 하향 확산투과율을 의미한다.

_{ }  _  _  _{ } _  ′_  ′″_ (수식 4)

수식 4의 우변에서 순수 해색신호인 ρ_w(λ)을 정확하게 추출하기 위해서 대기보정 과정을 통 해 나머지 신호들의 값을 정확하게 예측할 수 있어야 한다.

(1) Out-of-Band Correction

GOCI는 412nm, 443nm, 490nm, 555nm, 660nm, 680nm, 745nm, 865nm파장인 8개의 분광 밴드로 관측대상을 촬영한다. 각각의 밴드는 광학필터를 통해 분광되어 촬영되는데, 이 광학 필터는 해당밴드파장을 중심으로 밴드에 따라10~40nm정도의 파장으로 분광되고, 그림 161과 같이 절대값 크기는 매우 작지만 훨씬 멀리 떨어진 파장대의 영향을 받기도 한다. 이를 보정 해주는 과정이 out-of-band 보정이며 이를 위해 수식 5가 사용된다.

_{ }

  





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  





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(수식 5)

또, 태양상수, 대기분자의 광학두께, 오존농도 등, 기존의 연속된 파장의 정보는 모두 이 과 정을 거쳐줘야 한다.

그림 161. Spectral response function of SeaWiFS and GOCI

(2) 대기 중 분자산란 신호의 제거

대기 중의 분자산란에 의한 반사도 ρ_r(λ)는 대기분자의 구성성분 변화, 대기분자 밀도(기압), 산란각(태양천정각, 위성천정각, 위성과 태양의 상대방위각), 해수표면의 거칠기(바람장) 등에 의하여 주로 영향을 받으며 이를 모두 고려해주어야 한다.

대기의 분자산란 Rayleigh산란의 경우 일반적으로 대기신호 중 가장 많은 비중을 차지하지

만, 수평적으로 그 분자밀도나 구성성분의 변화가 거의 균질하기 때문에 분자산란 반사 값을 제거하는 것은 그렇게 어려운 일이 아니다.

분자산란의 반사도 값을 제거하는 방법에는 여러 가지가 있으며, 가장 대중적인 방법으로는 복사전달이론을 통한 예측방법이 있다. 매 번 대기보정 마다 모든 픽셀에 대하여 복사전달이 론을 사용한 분자산란을 예측한다는 것은 매우 많은 시간을 요구하기 때문에, 수평적으로 변 하는 인자인 태양 천정각, 위성 천정각, 태양-위성 상대방위각, 바람장을 변수로 고려하여 미 리 계산된 look-up table(LUT)을 만들고, 각 픽셀별로 LUT값들을 보간하여 반사도를 예측하 는 방법이 주로 쓰인다. 또, 대기분자산란신호를 예측하기 위한 대기분자 구성성분은 USGS-62 표준 모델을 따르고 있다.

(3) 대기 중의 에어로졸 산란신호 제거

에어로졸의 경우 그 구성성분 및 농도가 수평적으로 역동적으로 변화하기 때문에 정확한 대기신호의 제거를 위해서는 수평적인 에어로졸 구성성분의 변화와 농도변화를 함께 오차 없 이 예측하여야 한다. 본 연구를 비롯하여 일반적인 해색원격탐사의 대기보정 방법은 기본적으 로 NIR영역에서 해수는 완전한 흑체이며, 남은 신호는 대기 중의 에어로졸에 의한 신호뿐이 라고 가정하는 것에서 시작한다.

최초의 대기보정 방법은 대기 중 aerosol 입자는 단일산란(single scattering)한다는 가정을 갖고 시작하였으며, 이는 Gordon 1978에 의해 수식 6과 같이 정의되었다.

_  cos_cos_

___ __  _

cos_± ±cos_cos_ sin_sin_cos_ _ (수식 6)

이 에어로졸 모델은 대기 중 에어로졸의 농도가 변해도 에어로졸 스펙트럼 모양이 변하지 않기 때문에 쉽게 대기보정을 구현 할 수 있었지만, 대기 중의 에어로졸 농도가 높아짐에 따 라 단파장으로 갈수록 오차가 크게 발생하였다. 이는 이후에 Gordon & Wang(1994)에 의해 복수산란(multiple scattering)모델 기반의 대기보정 이론으로 보완된다. Wang(1991)에 의하면 에어로졸 종류에 따라서 에어로졸 단일산란과 중복산란에 의한 반사도의 상관관계는 거의 리 니어 하며, 대기의 중복산란은 단일산란 신호의 크기 및 태양천정각, 위성천정각, 상대방위각 에 의한 함수로 전환이 가능하다.

대기 중 에어로졸 입자의 복수산란이 고려된 일반적인 에어로졸 제거 과정은 그림 162의 흐름을 가진다. 두개의 근적외 영역(NIR) 파장대 밴드의 반사도 값을 이용하여, ρ_a(NIR1)+ρ

ra(NIR1)와 ρ_a(NIR2)+ρ_ra(NIR2)값을 알면, 이를 모든 에어로졸 모델들에 대한 ρ_as(NIR1)와 ρ

as(NIR2)로 변환하고, 모든 변환된 ρ_as(NIR1), ρ_as(NIR2) 값에 대하여 ρ_as(NIR1)/ρ_as(NIR2)의 평 균이 현재 관측대상에 해당하는 에어로졸 종류의 ρ_as(NIR1)/ρ_as(NIR2)라고 가정하면 관측대상 에 가장 가까운 두개의 에어로졸 모델을 찾을 수 있다(Gordon & Wang 1994).