mecㆍviewer v1.4 :: 17. 김용승_적외선 원격탐사데이터를 이용한 지표온도 산출 v3.pdf

항공우주산업기술동향 15권 2호 (2017) pp. 182~196

http://library.kari.re.kr

에서 보실 수 있습니다.

기술동향

적외선 원격탐사데이터를 이용한 지표온도 산출

김용승*

Surface Temperature Retrieval Using Infrared Remote

Sensing Data

Kim, Yongseung*

ABSTRACT

초 록

본 보고서에서는 적외선 원격탐사데이터를 이용하여 지표온도를 산출하는 방법들에 대한 기술 현황과 동향에 대

해 기술하고자 한다 이를 통해 운영 중이거나 개발예정인 다목적실용위성 적외선 데이터로부터 지표온도를 산출할

수 있는 가능한 방법을 모색하고자 한다 육지와 바다 모두에 해당하는 지표온도는 지표상의 에너지와 물 순환에 관

한 물리적 프로세스를 이해하는데 필요한 중요변수중의 하나이다 지표온도는 지구온난화와 같은 기후변화 물순환

환경연구 산불탐지 도시열섬효과 등 광범위한 분야에 활용되어왔다 이는 과거 수십여 년 간 원격탐사데이터로부터

지표온도를 생산 제공하려는 노력의 결과이며 앞으로도 그 활용이 예상되기 때문에 관련 위성을 개발 운영 중인 우

리로서는 당연히 이러한 노력에 동참해야 할 것이다

적외선 원격탐사데이터

중적외선

지표온도

지표복사율

다목적실용

위성

* 김용승 한국항공우주연구원 국가위성정보활용지원센터

김용승 / 항공우주산업기술동향 15/2 (2017) pp. 182~196

183

1. 서 론

지표온도는 지구표면에서 이루어지는 에너지와 물

순환에 관한 물리적 프로세스와 생태계에 대한 영향을

이해하는데 필요한 중요한 변수이다

또한 기후변

화 현상인 지구온난화를 이해하기 위해서도 매우 필요

하며

의

기후프로그램에서 채택한

중의 한 변수이기도하다 지표온도의 상승이 지구의

기상과 기후에 영향을 미치기 때문에 과학자들은 더

나아가 대기 안에 온실가스의 증가가 어떻게 지표온도

를 상승시키며 그 상승된 지표온도가 극지방의 빙하

만년설과 지구생태계에 어떻게 영향을 주는지 알고 싶

어 한다 이와 같은 요구를 충족시키려면 일정한 주기

로 지속적인 관측이 필요한데 지상관측을 통해 이룩하

기에는 거의 불가능하고 위성을 이용한 원격탐사가 이

를 가능하게 한다

위성원격탐사를 이용한 지표온도 모니터링은

년대 최초의 기상위성이 발사된 이후

와

위

성에 탑재된

데이터를 분석함으로써 시작되

었다 이후에 여러 가지 위성에 탑재된

데이터를 이용해 지표온도를 산출하기

위한 다양한 연구가 진행되었으며 본 보고서에서는 이

들 연구방법들을 분류하여 정리하고자 한다 본문에서

다룰 위성기반 지표온도는

혹은

라고

불리며 지표복사율이 반영된 것으로써 실제 물체의 온

도인

와는 구별된다

지표온도뿐만 아니라 지표복사율과 대기 프로파일

을 산출하기 위한 다양한 방법들이 본 내용에 소개되

지만 여러 방법들 중에서 어떤 한 방법이 특별히 우수

하다고 말할 수는 없다 이는 최적의 방법을 결정할 때

탑재센서의 특성 대기 프로파일 및 지표복사율의 가

용도와 정확도 그리고 방법의 복잡성이나 계산의 효

율성 등을 고려해야 하기 때문이다

다목적실용위성 호에 탑재된 적외선센서는 단일

분광채널을 가진

센서이

다

중적외선 분광대역의 특성은

열적외

선 과 달리 주간에 위성에서 관측한 신호에 태양광 성

분이 포함되어 있다는 점이다 따라서 지표온도를 구

하기 위해 복사전달방정식을 풀 때 열적외선 경우보다

복잡도가 더해지고 산출물 정확도에도 불확실성이 증

가하게 된다

2. 이론적 배경

지구 대기시스템으로부터 지표온도를 산출하려면

우선 복사전달방정식

과

플랑크 법칙

을 이해할 필요가 있다 지

구대기와 같은 매질에서 복사전달을 지배하는 기본 방

정식은 일찍이

에 의해 정의되었으

며 이는 매질 내에서 전자기파의 흡수

방

출

산란

간의 수학 물리적 관계

를 다음과 같이 기술한다

 







   





여기서

κ ρ

는 각각 복사량

원천함수

계수 질량흡수계수 매질밀도 경로거리

를 나타낸다 위 방정식의 해석적 해법은 제한적이어

서 실용적 적용을 위해

혹

은

와 같은 수치해법이 사용되어

왔다

이와 같은 수치해법과 밴드모델이나

계산을 이용해 복사전달모델에서 지표와

대기상단의 복사량을 계산하게 된다 한편 절대온도

영도를 초과하는 모든 물체는 복사에너지를 방출하며

그 물체를 흑체로 가정할 때 방출되는 복사량은 다음

의 플랑크 법칙으로 표현된다

   



 









 



여기서

는

파장

는

온도

이며

184

김용승 / 항공우주산업기술동향

15/2 (2017) pp. 182~196

이다 위 두 식에서 지표온도를 구하려면 우선 대기상

단의 복사량을 구하고 이후 대기보정을 하여 지표에서

흑체복사량을 계산하고 식 을 역변환 하여 얻게 된

다 이때 지표 물체에 따라 해당 복사율을 적용하며 또

한 관심 파장대역이 중적외선

인지 열적외선

인지에 따라 태양성분의 유무로 복잡도가

달라진다 다목적실용위성의 경우에 중적외선을 이용

하므로 복잡도가 추가된다

3. 지표온도 산출

위성관측데이터로부터 지표온도를 산출하기위해

지난 수십여 년 간 여러가지 알고리즘들이 개발되었

다 이들 결과를 정리한 대표적 문헌으로 과 가

있다 본 보고서에서는 이들 문헌을 요약하고

스펙트럼에서 단일채널로 관측이 이루어지는 다목적

실용위성탑재체에 가능한 지표온도 산출방안을 모색

하고자 한다 기존의 다양한 알고리즘을 크게 몇 가지

분류로 나눠볼 수 있는데 여기서는

의 두

가지 분류방법을 따르고자 한다 두 가지 방법은 지표

복사율을 알 때와 모를 때로 나뉘는데 저자에 따라

로 불

리기도 한다

위 두 가지방법에서 지표복사율을 아

는 경우에 대해 다시 단일 채널 방법 복수 채널 방법

및 다각도 방법의 세 가지로 분류한다 지표복사율을

모르는 경우는 분류기반 복사율 방범

기반 복사

율 방법 주야온도에 무관한 분광지표기반 방법 개

온도 방법 물리기반 주야운영 방법 회색체

복사율 방법 온도 복사율 분리법 인공신경망

방법 등으로 분류한다 이들 방법들의 가정 장점 및 제

한사항들이 표 에 요약 정리되어 있으며 개별 방법에

대해 다음 절에 약술하고자 한다

3.1 지표복사율을 알 때 지표온도 산출 방법

3.1.1 단일 채널(Single-channel) 방법

복사전달방정식 식 을 이용해 지표상태 및 대기

프로파일 등을 넣어서 대기상단부에서 투과율과 복사

량을 계산해주는 복사전달모델들이 있으며 대표적으

로

을 들 수 있다 단일채널 방법은 이

복사전달모델을 이용해 관측한 단일채널 데이터를 대

기보정하여 지표의 복사량을 구하고 알고 있는 복사율

을 이용해 식 를 통해 지표온도를 얻는다 산출물의

정확도는 복사전달모델의 정확도 채널 복사율의 품

질 대기 프로파일의 정확도 지형효과의 올바른 구현

에 의존한다 수많은 픽셀에 대해 대기보정을 위한 복

사전달모델 계산을 하려면 많은 시간이 소요되므로 흔

히 여러 조건에 대해 미리 계산한

이 이

용되기도 한다

복사전달모델의 정확도는 대기창

와

에 대해

에서

이며 산출 지표온도로는

에서

에 해당한다 지표복사율 의 오류는

덥고 습한 대기의 경우

에서 춥고 건조한 대기의

경우

까지 지표온도의 오류가 생길 수 있음이 보

고되었다

대기 프로파일은

혹은 기상예보자료에서 구할 수 있

다 그러나

데이터의 불충분한 공간분

포밀도와

데이터의 정확도 문제 등으

로 사용에 어려움이 있다 이에 비해

과

와 같은 수치기상예보센터에서 제

공하는 대기 프로파일은 대안이 될 수 있다 다만 해상

도가 위성관측치보다 떨어지기 때문에 관측 각도 지

형 표고 시공간에 대해 보간해서 사용할 필요가 있다

3.1.2 복수 채널(Multi-channel) 방법

위에서 기술한 단수 채널 방법은 이론적으로 정확

한 지표온도를 제공하지만 위성통과 시점의 지표복사

율과 대기 프로파일을 얻기가 어려워 실제로 적용하기

에는 어려움이 있다 이 때문에 대기 프로파일없이 해

수면 온도를 구하기 위한 대안으로 μ 와 μ

채

널의 서로 다른 대기흡수를 이용하는 소위

알고리즘이 제안되었으며

많은 유

사한 방법들이 개발되었다

년대에 들어

알고리즘을 지표온도 산출에 적용하기

위한 많은 연구들이 진행되었는데 물론

채널의 지표복사율은 알고 있는 것으로 전제한 것이다

김용승 / 항공우주산업기술동향 15/2 (2017) pp. 182~196

185

본 보고서에서는 여러 가지 방법의 기본이 되는 선

형

알고리즘을 소개한다 이 알고리즘에

서 지표온도

는 두 개의 인접한

채널의

과 의 선형조합으로 표현

된다

여기서

는 두 채널의

채널 복사율

및 관측각도의 함수이다 이 방법으로 계산된 지표온

도의 정확도는 의 결정에 의존하게 되며 이 계수는

몇 가지 대기들과 지표 파라미터로 모의위성자료를 회

귀처리하거나 위성데이터를 현장관측 지표온도와 비

교하여 사전에 결정된다 광범위한 지표 형태와 대기

조건들을 포함하는 위성데이터 특성과 그 공간규모에

부합하는 대표적 현장관측 지표온도를 구하는 것이 매

우 어렵기 때문에

과 같은 복사전달모델

을 이용해 대기상단부의

를 모

사하는 것이 계수를 결정하는 가장 효율적인 방법이

될 수 있다

3.1.3 다각도(Multi-angle) 방법

방법의 원리와 유사하게 다각도 방법

은 주어진 채널로 서로 다른 관측 각도에서 측정할 때

경로거리 차이로 인한 대기흡수의 차이에 근거한다

이 방법은 최초의 유럽 원격탐사위성인

의 탑재

체

의

운영모드를 지원하기 위해 개발되었다 지

표온도와 해수면온도는

에 무관하며 대기는 수평적으로 균일하고 안정하다는

가정 하에 방법이 개발되고 이후

의존성을 줄이는

개선안이 나왔다 이 방법의 단점은 관측각도에 따른

복사율 데이터의 부재와 지표온도가 관측각도에 의존

하는데 있다 또한 다른 각도에서 측정된 관측치가 경

로거리의 차이로 의미 있는 차이를 보이지 않으면 잡

음에 의해 알고리즘이 불안정해진다 픽셀들이 다른

각도에서 측정되기 때문에 기하등록

에도

주의가 필요하다

3.2 지표복사율을 모를 때 지표온도 산출

방법

지표가 불균일하고 지표복사율이 관측각과 파장에

따라 변하는 특성 때문에 위성의 공간해상도에 부합하

는 지표복사율을 정확히 구하기는 어렵다 해양에서와

달리 육지의 복사율은 과 차이가 많이 나고 식생 지

표 수분 조도 관측각에 따라 변할 수 있어서 실험실에

서 측정한 지표복사율을 그대로 사용할 수는 없다 지

표복사율

의 불확실성이 지표온도 산출에서

오류를 낼 수 있음을 상기할 때 우주공간에서 지표복

사율을 추산할 수 있는 방법이 반드시 필요하다 지표

복사율을 모를 때 우주공간으로부터 지표온도를 추산

하는 방법으로 다음의 세 가지로 분류할 수 있다 첫째

는 단계별 산출방법으로 지표복사율을 먼저 추산하고

그 다음에 지표온도를 산츨한다

절

절 둘

째 방법은 지표복사율과 지표온도를 미지수로 간주하

고 대기보정된 복사량으로부터 동시에 두 변수를 계산

해낸다

절

절 셋째 방법은 지표복사율 지

표온도와 함께 대기 프로파일 혹은 대기변수 를 동시

에 산출하는 것이다

절

3.2.1 분류기반 복사율 방법

이 방법은 유사하게 분류된 토지피복이 지표복사율

도 유사하다는 가정에서 출발하며 종래의 토지피복 정

보에 근거한

로부터 지표복사율을 결정

한다 이론적으로 이 방법을 사용하면

의 토지피

복에 대한 지표복사율을

즉

정확도까지 맞

출 수 있다고 보고되었다 프로세싱 측면에서 이 방법

은 가장 단순하며 지표면이 정확히 분류되고 개별 등

급이 잘 알려진 지표복사율을 가진다면 정확한 지표복

사율을 제공할 수 있다

위와 같이해서 지표복사율을 결정하고 나면 지표온

도는 절에 기술한 방법들로부터 산출할 수 있다 지

표온도의 정확도는 주로 지표복사율 정확도에 따르며

토양수분 식생의 생물리학적 계절변동 눈과 얼음의

존재에 따라 떨어질 수 있다 이와 함께 가시 근적외

선

데이터를 이용한 분류는 일반적으로 열적외

선

채널의 지표복사율과 상관관계가 없으며 분류

186

김용승 / 항공우주산업기술동향

15/2 (2017) pp. 182~196

에서 발생한 불연속성은 지표복사율 지도에서 불연속

선으로 나타날 수 있음을 인식할 필요가 있다 그리고

이 방법은 지표복사율의 파장변화가 작은 영역 예를

들어 약 μ 과 μ 사이 에 적합함을 알아야 한다

3.2.2 NDVI기반 복사율 방법

이 방법은 근적외선에서 산출한

와 열적외선

의 지표복사율간의 통계적 관계에 근거한다 최초 방

법은

대역 열적외선 지표복사율과 로그

간의 높은 상관관계를 발견하여 시작했고 복잡

성을 개선하여 운영성을 높였다 그럼에도 불구하고

이 방법의 적용에는 다음의 가정이 필요하다

지표

는 토양과 식생만으로 구성된다

토양의 복사율은

적색 채널의 지표 반사율에 선형 비례한다

지표복

사율은 픽셀내의 식생분율에 선형 비례한다

방법이 단순해서

데이터가 가용한 여러 가지

센서에 이제까지 적용되어왔지만 이 방법을 사용하려

면 토양과 식생에 대한

한계치 및 지표복사율

식생분율

효과를 미리 알고 있어야 한다 토양

의 복사율이 파장에 따라 복잡하므로 이를 미리 정해

야 하는 일이 정확도에서 큰 문제가 될 수 있다 또한

토양에 대한

지표복사율 관계식이

대

역에만 좋은 결과를 낸다는 점과 물 얼음 눈 암석과

같은 지표물에는 적용할 수 없다는 것이 단점으로 지

적된다

3.2.3 주야 온도에 무관한 분광지표 방법

알

고리즘으로 알려져 있으며 지표복사율이 주야간 관측

사이에 변하지 않는다고 가정하고 개발되었다

채널에서 양방향 반사율

을

먼저 구하고 나서 그

채널의 방향 복사율

을 추출한다 그 후에

개념

에 근거해

채널의 지표복사율을 두 채널

와

채널의 복사율을 이용해 계산한다

이 방법은 지표면에 대한 사전 정보가 필요하지 않

아 어떤 지표면에도 적용할 수 있는 장점이 있지만

가 분광밴드에 의존적인 점과 실제 복사율이 아닌

분광형태만을 구할 수 있어서 실제 복사율을 구하려면

추가 정보와 가정이 필요하다는 단점이 있다 이외에

도 이 방법을 사용하려면 대기보정이 필요하고 정확이

같은 지점으로 기하등록이 된

채널과

채널

데이터가 요구된다

3.2.4 두 온도 방법

이 방법은 복수의 관측치를 이용해 미지수를 줄이

는데 있다 대기보정이 된

채널과 지표복사율이

시간에 따라 변하지 않는다고 가정할 때 채널로 두

시간대에 지표면을 관측하면 개의 관측치와

개

개의 지표복사율과 개의 지표온도 의 미지수가 존

재하게 된다 만일

인 경우에 즉

이면

지표복사율과 지표온도를 동시에 결정할 수 있다 이

때 물론 지표면이 균일하고 토양수분의 변화가 작다는

가정이 필요하다 이 방법의 주 장점은 지표복사율의

분광형태에 대한 가정이 필요없다는 점이다 그러나

이 방법은

개의 방정식이 상관관계가 높아서 해들

이 불안정하고 센서 노이즈와 대기보정 오류에 매우

민감해서 산출 정확도를 늘 보장할 수는 없다

알

고리즘과 마찬가지로 두 시간대에 관측한 영상데이터

에 대해 정확한 기하등록이 요구된다

3.2.5 물리기반 주야 운영 방법

알고리즘과 두 온도 방법에 근거해 이 방법이

개발되었으며 주야간에 지표복사율이 크게 변하지 않

으며

채널의

도 매우 낮은 변

화

율을 갖는다는 가정이 필요하다 이 방법으로

해를 구하려면 주야로 관측하는 채널의 관측치에

의 미지수 채널 지표복사율

지표온도

와

가 있으므로 관측채널은

개 이상이어야 한다

이 방법의 장점으로 우선 낮 동안의

채널 복

사량에서 태양성분이 방정식들 간의 상관도를 상당히

떨어뜨려서 해가 정확해진다는 점과 지표복사율과 지

표온도를 동시에 산출할 수 있다는 것을 들 수 있다 그

리고

지표면 수준의 대기온도 와

를 도입함으

로써

알고리즘이나 두 온도 방법처럼 높은 정확

김용승 / 항공우주산업기술동향 15/2 (2017) pp. 182~196

187

도의 대기보정이 필요없고 주야간 관측 시간의 차이가

며칠이 되어도 가능하다 그러나 이 방법도 서로 다른

시간대의 관측치를 이용하기 때문에 기하등록 문제나

변화 문제를 피할 수 없다

3.2.6 회색체 복사율 방법

이 방법은 미지수 개수를 줄이기 위해

이상

의

파장대역에 대해 지표복사율이 평탄함 즉 파

장에 독립적임을 가정한다 이 점이 장점이기도 하지

만 또한 제한사항이 된다 적어도 동일한 지표복사율

을 갖는 두 개의

채널이 필요하고 대기보정도 정

확해야한다 두 온도 방법과 유사하게 이 방법도

관측치들 간에 상관도가 높아 센서 노이즈와 대기보정

오류에 매우 민감하다 다중 채널

데이터에서 지

표복사율이 동일한 두 채널을 찾기가 어려워 오히려

초다중분광데이터에 이 방법을 적용하는 것이 적합한

것으로 알려져 있다

3.2.7 온도․복사율 분리법

로 알려진

이 방법은 미지수 개수만큼 방정식 수를 늘이기 위해

분광대비율과 최소복사율 간의 경험적 관계식을 이용

한다

알고리즘은 세 가지 모듈로 구성된다

모듈은

대기보정된 지표면 수준의 복사량으로부터 초기치 지

표온도와 정규화된 복사율을 계산하며

모듈은

정규화된 복사율과 그 평균값의 비율을 산출한다 이

어서

모듈은 분광대비율을 계산하고 최소복사

율과 이 분광대비율간의 경험식을 이용하여 최소 지표

복사율을 추정하며 최종적으로 다른 채널의 지표복사

율과 지표온도를 결정한다

알고리즘의 주요 장점은 효과적인 위 세 모듈

을 합쳐서 지표복사율과 지표온도를 산출하며 지표복

사율의 분광변화와 상관없이 어떤 종류의 자연 지표

물 특별히 분광대비율이 높은 암석과 토양에도 적용

할 수 있다는 점이다 그러나 이 방법도 분광대비율이

낮은 지표물 예 물 눈 식생 과 고온 다습한 대기환경

에 대해서 심각한 오류가 있음이 보고되었다 대기보

정 오류를 줄이기 위해

을 이용한

개선안도 제안된바 있다

3.2.8 반복적 TES 방법

이 방법은 전형적인 지표복사율 스펙트럼이 대기에

의한 분광특성에 비해 좀 더 매끄럽다는 사실에 근거

해 개발되었다 복사전달방정식에 따라서 만일 지표온

도가 정확히 계산되지 않으면 이에 대응하는 지표복사

율 스펙트럼은 대기의 분광특성 즉 대기흡수로 인한

톱니패턴을 보이게 될 것이다 그러므로 최상의 지표

온도와 지표복사율은 추출한 지표복사율의 매끄러움

정도가 최고일 때 얻게 된다 이 방법은 이러한 특징을

이용해 초분광

데이터로부터 반복적으로 지표복

사율과 지표온도를 추출하는 것으로 개발되었고 이후

지표복사율의 매끄러움을 판단하기 위한 여러 가지 기

준이 제시되었다

이 방법에 대한 매끄러움과 관측잡음의 민감도 연

구결과 산출 정확도는 전형적 지표물에 대해 매끄러움

정도에 대한 가정이 무시할만하며

에 의존적임을

알아냈다 마찬가지로 이 방법도 대기보정이 산출정확

도에 크게 영향을 미치는 것으로 알려져 있다

3.2.9 구간 선형 복사율 TES 방법

이 방법은 회색체 복사율 방법에 착안하여 초분광

데이터로부터 지표온도와 지표복사율을 동시에

산출한다 지표복사율 스펙트럼을 개의 구간으로 나

눠서 각 구간의 복사율이 파장에 선형 비례한다는 가

정이 사용된다 선형 비례 지표복사율 가정은 구간거리

를 잘 선택 예

함으로써 오류를 줄 일수 있다

반복적

방법에 비해 이 방법은 특이점

이 덜 발생하고 잡음과 하향대기복사량의 불확실

성에 덜 민감하다 고온 다습 대기에 적합하나 초분광

데이터가 필요하고 정확한 대기보정이 요구된다

3.2.10 인공신경망 방법

인공신경망은 매우 복잡하고 비선형의 병렬계산이

가능해서 원격탐사분야에서도 점진적으로 사용이 늘

188

김용승 / 항공우주산업기술동향

15/2 (2017) pp. 182~196

고 있다 기존 산출방법에 비해 인공신경망 방법은 복

잡한 패턴을 학습하거나 잡음 환경을 일반화 시키고

지식과 물리적 제한을 통합할 수 있는 능력이 있다 이

러한 기능을 이용하여 지표와 대기의 생물리학적 변수

들을 산출할 수 있는 인공신경망 개발이 시도되고 이

로부터 지표온도 및 지표복사율을 산출하거나 대기 프

로파일을 추출하였다 나아가 초분광

데이터를 이

용해 수용할만한 정확도의 대기온도 지표복사율 및

대기 프로파일을 동시에 산출하는 시도가 있었다

그럼에도 불구하고 인공신경망이 마치 블랙박스 같

아서 어떠한 입력에도 결과를 내기 때문에 산출과정이

잘 조정될 수 없고 개별 입력에 대한 가중치를 해석하

기 어려워 결과를 개선시키기 어렵다 인공신경망의

구현에서 구조

와 훈련 데이터

가 중요하다 이제까지 어떤 특정문제에 보편타

당한 인공신경망 구조가 없었다 더불어 훈련 데이터

의 크기와 대표성이 산출결과물의 정확도와 연결되어

있으므로 이의 결정도 신중해야한다

3.2.11 2단계 물리적 산출 방법

이 방법은 대기 프로파일 산출 개념에서 유래되었

다 첫 단계에서는 대기 복사전달방정식을 대기 온 습

도

프로파일

지표온도

지표복사율로

화 한다 이렇게 처리된 복사전달방

정식에 근거해 대기 및 지표 변수들에 대한 초기 추정

치를 가정하고 원격탐사데이터를 이용해 일련의 방정

식을 세운다 이와 동시에 주성분 분석 기법과

방법을 사용하여 미지수 수

를 줄여서

해를 구할 수 있도록 해준다

둘째 단계에서는 초기 추정 프로파일로

해와 뉴톤식 반복 알고리즘을 사용해 대기 온 습도 프

로파일 지표온도 지표복사율에 대한 최대우도해

를 얻는다

이 방법은 초기 추정치에 매우 의존적이어서 이를

개선하는 것이 좋은 접근법이 될 수 있기 때문에 앞서

기술한 인공신경망 결과를 사용할 수도 있다 충분한

수의 채널이 필요하고 알고리즘이 복잡한 특성 때문에

계산이 오래 걸려 실제로 적용하기에는 어려운 점이

있다

4. 요약 및 결론

본 보고서에서는 적외선 원격탐사데이터를 이용해

지표온도를 산출하기 위한 방법을 조사 기술하였다

위성관측 원격탐사데이터로부터 지표온도를 산출하

려면 이론적으로 복사전달방정식을 풀어야 하는데 방

정식은 지표온도와 지표복사율 두 개의 미지수를 포함

하고 있어 기본적으로 지표온도에 대한 해를 구할 수

없게 되어있다 따라서 해를 구하려면 지표복사율을

알거나 모르는 경우에는 방정식 개수를 늘이기 위해

관측채널 수를 증가시키고 상응하는 합당한 가정을

해서 풀어야 한다 본 보고서에서는 이들 방법들을 크

게 지표복사율을 알 때와 모를 때의 경우로 분류하였

다 지표복사율을 아는 경우는 단일채널 방법 복수채

널 방법 다각도 방법으로 세분하여 기술하였다 지표

복사율을 모르는 경우는 첫째 단계별 산출방법으로

지표복사율을 먼저 추산하고 그 다음에 지표온도를 산

츨하는 방법 둘째 지표복사율과 지표온도를 미지수

로 간주하고 대기보정된 복사량으로부터 동시에 두 변

수를 계산하는 방법 셋째 지표복사율 지표온도와 함

께 대기 프로파일 혹은 대기변수 를 동시에 산출하는

방법으로 나눠서 해당 알고리즘들을 요약하였다

현실적으로 이들 방법 중에서 다목적실용위성의 관

측데이터에 적용할 수 있는 방법은 아마도 지표복사율

을 제공하여 지표온도를 산출하는 단일채널 방법이 될

것이다 지표복사율 데이터가 마땅치 않은 경우에 분

류기반 방법이나 다목적실용위성의 가시 근적외선 데

이터를 이용한

방법으로 지표복사율을 계산해

주는 것도 생각해 볼 수 있겠다 대기 복사전달모델을

이용한다면

데이터

등의 입력데이터가 필요하다 아무튼 기존의

단일채널을 이용하는 방법이

데이터를 사용했기

때문에

데이터를 이용한 사례가 없어 이 시도

는 매우 도전적이며 의미있는 연구가 될 것이다

데이터인 경우 태양성분을 대기보정 과정에서

추가로 제거해야 하므로 이 과정이 또한 지표온도 산

출 정확도에 영향을 줄 것이다 또한 기존 단일 채널 방

법이 대기보정을 위해 복사전달모델과 대기 프로파일

김용승 / 항공우주산업기술동향 15/2 (2017) pp. 182~196

189

이 필요하므로 이를 사용하지 않고 대기보정을 할 수

있는 방안을 모색하는 것도 좋은 시도가 될 것이다

참고문헌

ό

ὸ

190

김용승 / 항공우주산업기술동향

15/2 (2017) pp. 182~196

김용승 / 항공우주산업기술동향 15/2 (2017) pp. 182~196

191

192

김용승 / 항공우주산업기술동향

15/2 (2017) pp. 182~196

표

지표온도 산출방법 비교

방 법

가 정

장 점

제약 및 단점

참고문헌

복사율을

알 때

단일

채널

방법

특이 가정

없음

-단순성

-단일 TIR채

널 센서에

적용 가능

-픽셀 복사율 필요

-정확한 대기프로파일 및

복사전달모델 필요

-대기프로파일이 지표온

도 산출 정확도에 영향

-대기보정계산에 많은 시

간 소요

-대기수분이 많은 곳에서

경험식을 사용할 때 결

과가 나쁨

Cristobal et

al. (2009)

Jimenez-Mu

noz

and

S o b r i n o

(2003)

Jimenez-Mu

noz et al.

(2009)

Qin et al.

(2001)

복수

채널

방법

인접 TIR

채 널 간 에

서로 다른

대기흡수

-단순성 및

고효율

-정확한 대기

프 로 파 일

불필요

-대기창에 적

어도 2개의

TIR 채널이

있는 센서

에 적합

-각 채널 픽셀 복사율 필요

-다양한 모수화계수 가능

하여 성능에 차이있는

split-window 알고리즘

유발

-대기수분이 많은 곳 혹은

VZA가 큰 경우에 정확

도가 떨어짐

Becker and

Li (1990)

M c M i l l i n

(1975)

Sobrino

al. (1994)

Wan

and

D o z i e r

(1996)

다각도

방법

-지표온도

와 VZA

는 상호

독립적

-대기는 수

평적으로

균일하고

안정적

-단순성 및

고효율

-정확한 대기

프 로 파 일

불필요

- 지 표 온 도

산출 정확

도는 대기

흡수가스의

광학특성에

둔감

-픽셀규모의 복사율 각

변동 필요

-경사 경로거리 차이가

커야함

-정확한 기하등록 필요

-균일한 표면에만 적용

P r a t a

(1993)

Sobrino

al. (1996)

Soria

and

S o b r i n o

(2007)

김용승 / 항공우주산업기술동향 15/2 (2017) pp. 182~196

193

복사율을

모를 때

분류기반

복사율

방법

동일 클래

스의 지표

물은 동일

한 복사율

을 가짐

-단순성

-정확한 대

기 복 사 보

정 불필요

-분류지도 및 등급별

복사율 필요

-지표의 계절 및 동적

상태가 정확도에 영향

-저해상도인 경우에 정

확도 떨어지고 대비되

는 복사율들이 혼재하

는 등급에 대해 신뢰

도 감소

Peres

and

D a C a m a r a

(2005)

Snyder

al. (1998)

NDVI기반

복사율

방법

-지표가 토

양과 식생

으로 구성

-복사율 변

동은 픽셀

내 식생분

율에 선형

비례

-단순성

- T I R ,

r e d / N I R

채널이 있

는 센서에

적합

-정확한 대

기 복 사 보

정 불필요

-토양과 식생의 복사율

과 NDVI 한계치, 식생

분율, cavity 효과에

대한 불확실성이 정확

도에 영향

-토양만의 피복에 대해

정확도 떨어짐

Valor

and

C a s e l l e s

(1996)

Van

Griend and

Owe (1993)

Sobrino and

R a i s s o u n i

(2000)

주야온도에

무관한

분광지표

방법

복사율 비

율이 동일

하거나 주

야간 변화

가 없음

-근사한 대

기 보 정 으

로 충분

-물리적 기

반을 가지

며 다양한

지표에 적합

-근사치 대기보정 필요

-MWIR 1채널, TIR 대

기창 1채널의 최소 2

채널 필요

-정확한 기하등록 필요

-주야관측은 유사한 관측

각에서 이루어져야 함

Jiang et al.

(2006)

and

B e c k e r

(1993)

al.

(2000)

두 온도

방법

복 사 율 은

두시간대에

동일

- 정 지 궤 도

위 성 데 이

터에 보다

적합

- 지 표 온 도

와 지표복

사율을 동

시에 산출

-정확한 대기보정 필요

-다른 시간대의 큰 온

도차가 있는 다수의

TIR데이터

-정확한 기하등록 필요

-센서 노이즈와 대기보

정 오류에 민감

-관측은 유사한 관측각

에서 이루어져야 함

Peres et al.

(2010)

Peres

and

D a C a m a r a

(2004)

W a t s o n

(1992)

194

김용승 / 항공우주산업기술동향

15/2 (2017) pp. 182~196

물리

기반

주야

운영

방법

-주야간 지

표 복 사 율

의

변화

가

크지

않음

- M W I R 채

널 에 서

A n g u l a r

f o r m

f a c t o r 의

변 화 가

작음

-정확한 대

기 프로파

일 불필요

-MWIR채널

들을 이용

하면 보다

안 정 적 이

며 정확함

-산출시 대

기 프로파

일을 수정

해주면 지

표 온 도 와

복 사 율 의

정 확 도 가

향상됨

-물리적 기

반에서 지

표온도와 복

사율을 정확

히 산출

-MWIR과 TIR 대기창

의 여러채널에서 다수

시간대의 데이터 필요

-정확한 기하등록 필요

-근사치 대기 프로파일

필요

-산출과정이

복잡하고

초기 추정치 필요

-유사한

관측각도에서

관측이 이루어져야 함

Wan (1999)

Wan and Li

(1997)

회색체

(grey

body)

복사율

방법

복사율 스

펙 트 럼 에

평탄한 영

역 존재

-다수 시간

대 데이터

일 필요는

없음

- 지 표 온 도

와 지표복

사율을 동

시에 산출

-정확한 대기보정 필요

-동일한 복사율의 최소

2채널 필요

-대부분의 경우 가정이

맞지 않음

-다중스펙트럼 TIR 채

널에서 복사율이 동일

한

2채널을 찾기 어려움

-센서 노이즈와 대기보

정 오류에 민감

B a r d u c c i

and

Pippi

(1996)

김용승 / 항공우주산업기술동향 15/2 (2017) pp. 182~196

195

온도

․

복사율

분리법

(TES)

최소복사율

과 분광대

비율간 관

계식은 지

표 전반에

적용

- 최 대 복 사

율의 개선

-복사율 형태

에 대한 가

정 불필요

-어떤 종류

의 지표에

대 해 서 도

지 표 온 도

와 지표복

사율을 동

시에 산출

-정확한 대기보정 필요

-대기창내에서 최소 3

개의 TIR 채널 필요

-정확도는 대기보정 및

최소복사율과

분광대

비율간 관계식에 의존

-회색체에

불확실성이

보다 심각

-내재하는 부정확한 스

케일링 거동으로 인해

회색체

가장자리에서

불연속성 발생

Gillespie et

al.

(1998,

1999, 2011)

반복적

TES

방법

복사율 스

펙 트 럼 은

대기의 분

광흡수보다

매끄러움

-성능은 매

끄러움 정

도에 둔감

-높은 SNR

이

높은

정확도 제

공

- 지 표 온 도

와 지표복

사율을 동

시에 산출

-정확한 대기보정 필요

-초분광 TIR 데이터에

적합

-분광이동과 FWHM의

변동에 민감

-특이점 발생이 해를

산출하기 어렵게 함

B o r e l

( 1 9 9 7 ,

1998, 2008)

구간

선형

복사율

TES

방법

-복사율 스

펙 트 럼 을

M구간으로

나눔

-각 구간에

서 복사율

은 파장에

선형 비례

-특이점 발

생

감소,

백색 잡음

에 강함

- 고 온· 다습

대기에 적합

- 지 표 온 도

와 지표복

사율을 동

시에 산출

-정확한 대기보정 필요

-하향 대기복사량 필요

-초분광 TIR 데이터에

적합

-TIR 채널의 중심파장

이동에 민감

Wang et al.

(2011)

196

김용승 / 항공우주산업기술동향

15/2 (2017) pp. 182~196

인공신경

망 방법

특이 가정

없음

-복잡한 형

태 로 부 터

학습 가능

- 잡 음 환 경

의 일반화

-지식과 다

양한 물리

적 제한을

통합

- 지 표 온 도 ,

지 표 복 사

율 및 대

기 프로파

일을 동시

에 산출

-인공신경망 구조와 훈

련데이터에 크게 의존

-적합한 구조, 훈련방안

및 대표적 훈련데이터

결정이 어려움

-산출과정을 잘 조정할

수 없음

-각 입력에 대한 가중

치를 해석해서 결과를

개선하기 어려움

Aires et al.

( 2 0 0 1 ,

2002)

Wang et al.

(2013)

2단계

물리적

산출

방법

- 복 사 전 달

방 정 식 의

단 순 화 를

위해

거

울 표 면 반

사와

일

정한

- a n g u l a r

f o r m

factor 사

용

-미지수 개

수를

줄

이기

위

해

PCA

사용

- 대 기 복 사

보정 불필

요

- 산 출 물 을

안 정 적 이

고 정확히

하 기 위 해

PCA

와

Tikhonov

regulariz

ation

사

용

-복잡성

-낮은 컴퓨터 효율로

적용에 제한

-충분한 개수의 채널

필요

-복사율, 지표온도 및

대기 온․습도에 대한

초기 추정치 필요

-산출물은 초기 추정치

에 매우 의존적임

al.

(2007)

Ma et al.

(2000,

2002)