천리안 해양위성의 대기보정 및 대리교정 연구

본 학위논문은 세계최초의 정지궤도 해색 위성인 천리안 해양 위성 (GOCI : Geostationary Ocean Color Imager)에 표준으로 사용되는 대기보정 이론에 대하여 기술하고 있다. 타 극궤도 해색위성들이 1~2일 주기로 한 장소를 방문하며 전 지구를 관측하는 것과 달리 천리안 해양위성은 한반도를 포함한 동북아해역을 0.5 km 공간해상도로 낮 시간 동안 1시간의 시간간격으로 관측하고 있으며 (하루 8회 관측) 가시광~근적외파장대 (412, 443, 490, 555, 660, 680, 745, 865 nm) 영역에서 관측한다. 대기상층 위성궤도에서 일반적인 맑은 해역을 대상으로 관측된 가시광~근적외파장대 신호 중 90%이상은 대기신호이며, 해수신호의 크기는 10% 미만을 차지한다. 대기신호의 크기가 해수신호의 크기보다 10배 이상 크기 때문에 1%의 대기신호 추정 오차는 10%이상의 해수 광 스펙트럼 추정오류를 일으킨다. 이런 이유로 위성을 통한 해색원격탐사 임무는 높은 대기보정 정밀도를 요구하고 있으며 대기보정의 개발이 해색원격탐사 알고리즘 개발 중 가장 핵심이 된다. 천리안 해양위성 표준 대기보정은 NASA가 해색원격탐사 임무를 위해 개발한 SeaWiFS 표준 대기보정에 이론적인 기반을 두고 있다. SeaWiFS 방법은 우선 두개의 근적외 파장대 관측결과와 복사전달시뮬레이션 결과(조견표)를 서로 비교하여 대기 중 에어로졸 입자의 종류 및 농도 최적값을 추정해 내며 이 추정결과를 바탕으로 모든 가시광 파장의 에어로졸 반사도 스펙트럼을 다시 조견표를 이용하여 계산한다. 천리안 해양위성의 대기보정도 유사하게 두 근적외파장대 에어로졸 반사도 상관관계를 이용하여 에어로졸 종류 및 농도를 계산하는데, 이 연구를 통하여 SeaWiFS 및 다른 유사 대기보정 방법들과 비교하여 정확도 뿐 아니라 계산 효율 또한 개선하였다. 추가적으로 SeaWiFS에 적용된 수증기 흡광 보정 모델을 천리안 해양위성의 분광특성에 맞게 수정하여 적용하였으며, 탁도가 높은 해역에서 대기보정 오차를 줄이는 방법도 천리안 해양위성 관측영역의 해수 광 특성 및 반사도 정보들을 이용하여 개발하였다. 초기버전의 천리안 해양위성 표준 대기보정의 검보정 결과 탁도가 높은 연안해역에서는 10% 내외의 만족할 만한 오차수준을 보여주었으나, 탁도가 낮은 해역에서는 50% 이상의 오차를 발생되었다. 이는 대리교정 수행의 부재가 주된 요인이며, 본 연구에서는 이를 보완하기 위해 SeaWiFS 표준 대리교정 프로세스에 기반을 두고 천리안 해양위성에 맞게 대리교정을 수행하였다. 이 대리교정 방법에서는 특정 해역의 에어로졸 광특성이 항상 해양성 에어로졸이라 가정하고 이를 바탕으로 근적외 파장대 위성 관측 조도를 시뮬레이션 하여 두 근적외 파장대를 먼저 상대교정 한다. 이후, 상대교정된 두 근적외 파장대를 이용하면 맑은 해역에서 복사전달시뮬레이션을 통하여 가시광 파장대 대기조도를 모의 할 수 있게 되고, 여기에 맑은 해역의 현장 광 측정 자료가 추가되면 가시광파장대 위성관측조도의 시뮬레이션이 가능하다. 이 가시광파장대 모의 결과와 실제 위성관측조도와 비교하면 가시광파장대 대리교정을 완료할 수 있다. 본 대리교정 결과 대리교정 상수가 최대 3.2% 바뀌었으며 (490 nm 밴드) 새 대리교정 상수 적용 시 맑은 해역 대기보정 정확도가 최대 50% 이상 상승하였다. 본 연구에서는 천리안해양위성 대기보정의 성능을 평가하기 위해서 대기보정 결과 원격반사도 (remote-sensing reflectance: Rrs)를 한국해양과학기술원 해양위성연구센터에서 2010년 이후로 한반도 주변 해역 현장조사를 통해 수집한 원격반사도 자료들과 비교검정 하였으며, 검정결과 76, 84, 88, 90, 81, 82%의 정확도를 보여주었다. 추가로 현장자료가 아닌 시뮬레이션 자료를 통해 천리안 해양위성 알고리즘 뿐 아니라 다른 해색원격탐사 임무를 위해 개발된 주요 대기보정 알고리즘들 구현하여 함께 비교검증 하였고, 본 비교검증에서도 천리안 해양위성 표준 대기보정이 다른 대기보정 방법들과 비교하여 가장 낮은 오차율을 보여주었으며, 특히 다중산란 효과가 큰 작은 입자크기의 에어로졸 모델에서 더 좋은 성능을 보여주었다. 본 연구결과는 이론적으로 SeaWiFS 등 비슷한 밴드 특성을 가진 타 해색위성의 대기보정방법으로도 적용이 가능하며, 천리안 해양위성 자료처리시스템 (GOCI data processing system: GDPS) 1.5버전에의 적용될 예정이다.Chapter 1. Introduction 1 1.1 Ocean color remote sensing 1 1.2 Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) 2 1.3 Atmospheric correction and vicarious calibration 5 Chapter 2. Initial atmospheric correction for the GOCI data 10 2.1 Introduction 10 2.2 Method 11 2.2.1 Correction for gaseous absorption and whitecap radiance 13 2.2.2 Solar irradiance normalization 15 2.2.3 Correction for molecular (Rayleigh) scattering 17 2.2.4 Cloud mask 18 2.2.5 Correction for multiple scattering by aerosols 19 2.2.6 Correction for atmospheric transmittance 22 2.2.7 Correction for near-infrared water reflectance over turbid waters 22 2.3 Conclusion 24 Chapter 3. Algorithm updates and vicarious calibration for the GOCI atmospheric correction 25 3.1 Backgrounds 25 3.2 Updates to the initial GOCI atmospheric correction algorithm 26 3.2.1 Correction for gaseous absorption and whitecap radiance 26 3.2.2 Sun-glint correction 28 3.2.3 Considering gravity effect for Rayleigh scattering 29 3.2.4 Correction for multiple scattering by aerosols - SRAMS 30 3.2.5 Correction for bidirectional effects for water reflectance 35 3.2.6 Correction for near-infrared water reflectance over turbid waters 39 3.2.7 Atmospheric transmittance with considering anisotropic angular distribution of water reflectance 40 3.3 Vicarious calibration of GOCI near-infrared bands 41 3.3.1 Method 44 3.3.2 Inter-calibration of GOCI near-infrared bands 45 3.3.3 Vicarious calibration of GOCI visible bands 49 Chapter 4. Validation results 51 4.1 Data 51 4.1.1 Synthetic data derived by simulations 51 4.1.2 In situ radiometric data measured from shipboard 52 4.1.3 AERONET-OC radiometric data 56 4.2 Validation of SRAMS scheme with simulation data 58 4.3 Assessment of the atmospheric correction improvements with in situ radiometric data 59 Chapter 5. Discussions 61 5.1 Impacts of water vapor correction on ocean color products 61 5.2 Stability for high solar and satellite zenith angle for diurnal observation 62 5.3 Cloud masking on fast-moving clouds and quality analysis 63 5.4 Evaluation of the GOCI aerosol correction scheme compared with other approaches 64 5.4.1 Aerosol correction approach for OCTS 64 5.4.2 Aerosol correction approach for MERIS 67 5.4.3 Evaluation results 69 5.5 Pitfalls in estimation of aerosol reflectance using 2-NIR bands 71 5.6 Issues in the vicarious calibration of GOCI VIS and NIR bands 72 5.7 Uncertainties from bidirectional effect 75 Chapter 6. Conclusion 76 Appendix. Glossary of symbols 82 Acknowledgements 86 References 88Docto

Sensor capability and atmospheric correction in ocean colour remote sensing

© 2015 by the authors; licensee MDPI, Basel, Switzerland. Accurate correction of the corrupting effects of the atmosphere and the water's surface are essential in order to obtain the optical, biological and biogeochemical properties of the water from satellite-based multi-and hyper-spectral sensors. The major challenges now for atmospheric correction are the conditions of turbid coastal and inland waters and areas in which there are strongly-absorbing aerosols. Here, we outline how these issues can be addressed, with a focus on the potential of new sensor technologies and the opportunities for the development of novel algorithms and aerosol models. We review hardware developments, which will provide qualitative and quantitative increases in spectral, spatial, radiometric and temporal data of the Earth, as well as measurements from other sources, such as the Aerosol Robotic Network for Ocean Color (AERONET-OC) stations, bio-optical sensors on Argo (Bio-Argo) floats and polarimeters. We provide an overview of the state of the art in atmospheric correction algorithms, highlight recent advances and discuss the possible potential for hyperspectral data to address the current challenges

Exploring Himawari-8 geostationary observations for the advanced coastal monitoring of the Great Barrier Reef

Larissa developed an algorithm to enable water-quality assessment within the Great Barrier Reef (GBR) using weather satellite observations collected every 10 minutes. This unprecedented temporal resolution records the dynamic nature of water quality fluctuations for the entire GBR, with applications for improved monitoring and management

Remote Sensing

This dual conception of remote sensing brought us to the idea of preparing two different books; in addition to the first book which displays recent advances in remote sensing applications, this book is devoted to new techniques for data processing, sensors and platforms. We do not intend this book to cover all aspects of remote sensing techniques and platforms, since it would be an impossible task for a single volume. Instead, we have collected a number of high-quality, original and representative contributions in those areas

Estimation of ground-level particulate matter concentrations through the synergistic use of satellite observations and process-based models over South Korea

Long-term exposure to particulate matter (PM) with aerodynamic diameters < 10 (PM10) and 2.5 mu m (PM2.5) has negative effects on human health. Although station-based PM monitoring has been conducted around the world, it is still challenging to provide spatially continuous PM information for vast areas at high spatial resolution. Satellite-derived aerosol information such as aerosol optical depth (AOD) has been frequently used to investigate ground-level PM concentrations. In this study, we combined multiple satellite-derived products including AOD with model-based meteorological parameters (i. e., dew-point temperature, wind speed, surface pressure, planetary boundary layer height, and relative humidity) and emission parameters (i. e., NO, NH3, SO2, primary organic aerosol (POA), and HCHO) to estimate surface PM concentrations over South Korea. Random forest (RF) machine learning was used to estimate both PM10 and PM2.5 concentrations with a total of 32 parameters for 2015-2016. The results show that the RF-based models produced good performance resulting in R-2 values of 0.78 and 0.73 and root mean square errors (RMSEs) of 17.08 and 8.25 mu gm(-3) for PM10 and PM2.5, respectively. In particular, the proposed models successfully estimated high PM concentrations. AOD was identified as the most significant for esti-mating ground-level PM concentrations, followed by wind speed, solar radiation, and dew-point temperature. The use of aerosol information derived from a geostationary satellite sensor (i. e., Geostationary Ocean Color Imager, GOCI) resulted in slightly higher accuracy for estimating PM concentrations than that from a polar-orbiting sensor system (i. e., the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer, MODIS). The proposed RF models yielded better performance than the process-based approaches, particularly in improving on the underestimation of the process-based models (i. e., GEOS-Chem and the Community Multiscale Air Quality Modeling System, CMAQ)

정지궤도해색위성(GOCI)를 위한 대기보정 기술의 개발

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 지구환경과학부, 2012. 8. 오임상.본 논문은 세계최초의 정지궤도 해색 위성인 천리안 해색 위성 (GOCI : Geostationary Ocean Color Imager)의 데이터처리 소프트웨어 (GDPS : GOCI Data Processing System) 1.1버전에 적용될 GOCI의 표준 대기보정 알고리즘에 대해 기술하고 있다. 본 대기보정 이론은 대기입자간의 복수산란을 고려한 SeaWiFS 표준대기보정 방법에 이론적인 기반을 두고 있으며, case-2탁수 보정, 에어로졸 모델 변경, 슬롯편차 개선 등 부분적인 보완이 추가적으로 이루어졌다. 본 연구는 특히 탁수 해역에서의 대기보정 개선에 초점을 맞추고 있는데, 근적외 파장대(NIR)에서 탁수해수반사도 추정을 위해 적색파장부터 근적외 파장영역까지의 해수 반사도 경험적 상관관계 모델을 4차 다항식으로 구축하여 반복적인 계산을 통해 오차를 줄이는 방법을 적용하였다. 상관관계 모델링을 위한 해수 반사도 데이터는 탁수에 해당하는 픽셀에서 가장 인접한 맑은 해역의 대기보정 결과에서 얻어진 에어로졸 종류 및 광학두께 정보를 수평적으로 확장하여 다시 대기보정하고 여기에서 얻어진 해수 반사도 데이터들을 수집하였다. 이렇게 위성을 통해 수집된 NIR 파장대 해수 반사도 자료의 상관관계는 현장수집을 통해 얻어진 자료보다 더 좋은 상관관계를 보여주었다. 대기보정의 성능을 평가하기 위해서 본 연구에서는 2011년 한 해 한반도 주변 해역 현장조사를 통해 수집한 정규수출광량 (nLw) 스펙트럼 자료와 비교검정 하였다. 대기보정의 검정결과, 탁도가 높은 해역에서 특히 좋은 성능을 보여주지만, 맑은 해역에서는 해수면 위 광측정 방법을 통해 발생하는 오차를 감안하더라도 아직 어느 정도 개선이 필요해 보인다. 이런 맑은 해역에서의 오차는 대기보정의 오차 뿐 아니라, 센서의 지상테스트 과정에서 발생하는 불확실성에 의해서도 발생한다. 추후 장기간 수집한 현장데이터 및 위성데이터를 통한 대리보정 (vicarious calibration) 등의 방법을 적용한다면 이 과정에서 발생하는 오차는 어느 정도 보완 될 수 있을 것으로 보인다.This thesis describes an atmospheric correction algorithm of Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) which is to be implemented in GOCI Data Processing System (GDPS) –developed by the Korea Ocean Satellite Center of the Korea Ocean Research and Development Institute. The algorithm is based on the standard atmospheric algorithm of the Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor (SeaWiFS) data which accounts for multiple scattering effectsand is partially updated in terms of turbid case-2 water correction, aerosol models and slot correction. For turbid water correction, we used a regional empirical relationship between normalized water reflectance at the red and near infrared bands. The relationship was derived from normalized water-leaving reflectances in turbid pixels in satellite images after atmospheric correction that processed using aerosol properties (such as aerosol optical thickness and aerosol type) derived from nearest neighboring non-turbid waters. This satellite derived data based empirical model showed a less scattered relationship than the in situ measurements. In order to validate the GOCI atmospheric correction, we compared our results with in situ measurements of normalized water leaving radiance (nLw) spectra, which had been obtained during several cruises in 2011 around in the Korean seas. The validation results are encouraging especially for turbid waters. The validation in clear waters implies that the atmospheric correction should be improved in the future. Vicarious calibration would improve the results for the clear waters, although a part of the deviation arose from uncertainties in the above water nLw measurements.Abstract Table of Contents List of Figures List of Tables 1. Introduction 1.1 Atmospheric correction 1.2 Previous studies 2. SeaWiFS atmospheric correction algorithm and its extension for GOCI 2.1 A Classical atmospheric correction algorithm for SeaWiFS 2.2 Extension of the SeaWiFS Standard Atmospheric Correction Algorithm to the GOCI 3. Results 4. Discussion and conclusions References Abstract (in Korean) Acknowledgements (in Korean)Maste

Monitoring multi-temporal and spatial variations of water transparency in the Jiaozhou Bay using GOCI data

Water transparency, commonly measured as Secchi disk depth (SDD), is essential for describing the optical properties of coastal waters. We proposed a regional linear corrected SDD estimation model based on the North Sea Mathematical Models for GOCI and the mechanical model developed by Lee et al. (2015) in the Jiaozhou Bay. Combined with the multiple variable linear regression analysis, the diurnal SDD variations of the bay inside and the bay mouth are controlled by the solar zenith angle (SZA) and tides. The bay outside mainly varies with SZA. From GOCI observations between 2011 and 2021, wind force influenced the entire area on the inner-annual SDD variations. It exhibits an increasing trend in the inter-annual dynamics, which was more stable inside the bay with an annual increase of 0.035 m, and air temperature was the most significant contribution. However, human activities cannot be ignored in causing water environment changes

Challenges and New Advances in Ocean Color Remote Sensing of Coastal Waters

Knowing that coastal areas concentrate about 60% of the world's population (within 100 km from the coast), that 75-90% of the global sink of suspended river load takes place in coastal waters in which about 15% of the primary production occurs, the ecological, societal and economical value of these areas are obvious (fish resources, aquaculture, water quality information, recreation areas management, global carbon budget, etc). In that context, precise assessment of suspended particulate matter (SPM) concentrations and of the phenomena controlling its temporal variability is a key objective for many research fields in coastal areas. SPM which encompasses organic (living and non-living) and inorganic matter controls the penetration of light into the water and brings new nutrients into the system, both key parameters influencing phytoplankton primary production. Concentrations and availability of SPM are also known to control rates of food intake, growth and reproduction for various filter feeder organisms. Phytoplankton is highly sensitive to environmental perturbations (such as nutrient inputs, light, and turbulence). The abundance, biomass and dynamics of phytoplankton in coastal areas therefore reflect the prevailing environmental conditions and represent key parameters for assessing information on the ecological conditions, as well as on the coastal water quality. Because phytoplankton is highly sensitive to environmental perturbations [1], its distribution patterns and temporal variability represent good indicators of the ecological conditions of a defined region [2, 3]. Coastal waters also host complex ecosystems and represent important fishery areas that support industry and provide livelihood to coastal settlements. The food chain in the coastal ocean is generally short (especially in upwelling systems, having as low as three trophic levels) whereas the open ocean food web presents up to six trophic levels [4]. As a result, when compared to the open ocean, a relative lower fraction of the primary production gets respired in the coastal ocean while a higher fraction reaches the uppermost trophic level (fish) [5] or is exported to adjacent areas (coastal or open sea)..