연안지역에서의 Landsat ETM+/OLI 대기보정 방법 비교 분석

Abstract

연안지역은 인위적 또는 자연적인 요인에 의해 빠르게 변화하고 있으며 이러한 변화를 모니터링하기 위해서는 원격탐사를 사용하는 것이 효과적이다. 그러나 원격탐사를 통해 수집된 방사도(Radiance)는 대기의 영향으로 인해 클로로필 농도 및 부유퇴적물 등의 연안 반사도를 추출하기 어렵다. 따라서 이를 위해서 정밀한 대기보정이 이루어져야 한다. 대기보정 방법은 크게 물리 기반의 모델, 상대보정 방법, 이미지 기반 모델로 나눌 수 있다. 물리 기반 모델은 정확도 높은 해수 반사도를 생산하지만 과정이 복잡하며 대기 정보를 포함하는 현장관측 자료가 필요하다. 연구 방법으로는 6S (Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum)와 MODTRAN (Moderate Resolution Atmospheric Radiance and Transmittance Model) 등이 있다. 상대보정 방법은 영상의 히스토그램을 조정하는 방법, 근적외선 파장대의 해수반사도를 0으로 가정하는 방법(Black pixel assumption), NIR(Near InfaRed)과 SWIR(Short Wave InfraRed) 밴드를 영역에 맞게 스위치하는 방법(NIR-SWIR method) 등이 있다. 마지막으로 이미지 기반 모델은 이미지 자체를 기반으로 수행된다. 이 방법은 현장관측 자료가 필요하지 않지만 적절한 haze 값 선택에 어려움이 존재한다. 대표적으로 DOS(Dark-Object Subtraction) model과 COST(Cosine function of solar zenith angle correction) 모델 등이 있다. 이번 연구에서는 다양한 대기보정 방법을 Landsat 7/8 영상에 적용하여 비교&#8729 분석하고자 한다. 연구지역은 서해 연안 지역으로서 COST, NIR-SWIR 방법과 MODTRAN 기반 알고리즘을 적용하였다. 각 방법으로부터 수행된 연안 반사도 값을등의 연안 반사도를 추출하기 어렵다. 따라서 이를 위해서 정밀한 대기보정이 이루어져야 한다. 대기보정 방법은 크게 물리 기반의 모델, 상대보정 방법, 이미지 기반 모델로 나눌 수 있다. 물리 기반 모델은 정확도 높은 해수 반사도를 생산하지만 과정이 복잡하며 대기 정보를 포함하는 현장관측 자료가 필요하다. 연구 방법으로는 6S (Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum)와 MODTRAN (Moderate Resolution Atmospheric Radiance and Transmittance Model) 등이 있다. 상대보정 방법은 영상의 히스토그램을 조정하는 방법, 근적외선 파장대의 해수반사도를 0으로 가정하는 방법(Black pixel assumption), NIR(Near InfaRed)과 SWIR(Short Wave InfraRed) 밴드를 영역에 맞게 스위치하는 방법(NIR-SWIR method) 등이 있다. 마지막으로 이미지 기반 모델은 이미지 자체를 기반으로 수행된다. 이 방법은 현장관측 자료가 필요하지 않지만 적절한 haze 값 선택에 어려움이 존재한다. 대표적으로 DOS(Dark-Object Subtraction) model과 COST(Cosine function of solar zenith angle correction) 모델 등이 있다. 이번 연구에서는 다양한 대기보정 방법을 Landsat 7/8 영상에 적용하여 비교&#8729 분석하고자 한다. 연구지역은 서해 연안 지역으로서 COST, NIR-SWIR 방법과 MODTRAN 기반 알고리즘을 적용하였다. 각 방법으로부터 수행된 연안 반사도 값을