천리안 정지궤도 해양관측위성(GOCI)을 이용한 적설지역 관측 기법 연구

Abstract

GOCI을 이용하여 한반도 및 인근 지역의 적설지역을 관측하는 방안에 대해 연구 하였다. GOCI는 높은 관측주기를 가지고 있어 국내지역을 상시 관측할 수 있으므로 재해재난 관측에 있어 효과적이다. 적설지역맵핑을 하기 위해서는 NIR과 SWIR채널간의 약 60% 반사도 차이를 이용하지만 GOCI는 해색관측위성으로 눈 관측에 유용한 SWIR채널이 없어 Linear spectral unmixing기법을 적용하였다. 대기보정은 MODTRAN, 지형효과 보정은 SRTM DEM을 이용하였다. Linear spectral unmixing을 수행 시 영상기반의 end-member를 추출하고 spectral library의 spectrum과 비교하였다. 연구지역의 평균 에러 는 0.46±0.73% 이고, snow fraction영상을 이용하여 snow cover map을 생성할 수 있었다. 검증을 위해 NASA의 MODIS영상이 제공하는 NDSI로 부터 계산된 Global MB3U model의 snow fraction값을 이용하였다. 사용된 영상의 경우 독립된 관측을 하는 두 영상으로부터 유도된 snow fraction의 상관계수는 R2=0.65로 나타났다. 이는 GOCI영상을 이용하여 실시간으로 snow cover mapping 가능성이 있으며 향후 폭설로 인한 실시간 적설지역 산출 및 재해지역을 평가하는데 이용 될 수 있을 것이다. 60% 반사도 차이를 이용하지만 GOCI는 해색관측위성으로 눈 관측에 유용한 SWIR채널이 없어 Linear spectral unmixing기법을 적용하였다. 대기보정은 MODTRAN, 지형효과 보정은 SRTM DEM을 이용하였다. Linear spectral unmixing을 수행 시 영상기반의 end-member를 추출하고 spectral library의 spectrum과 비교하였다. 연구지역의 평균 에러 는 0.46±0.73% 이고, snow fraction영상을 이용하여 snow cover map을 생성할 수 있었다. 검증을 위해 NASA의 MODIS영상이 제공하는 NDSI로 부터 계산된 Global MB3U model의 snow fraction값을 이용하였다. 사용된 영상의 경우 독립된 관측을 하는 두 영상으로부터 유도된 snow fraction의 상관계수는 R2=0.65로 나타났다. 이는 GOCI영상을 이용하여 실시간으로 snow cover mapping 가능성이 있으며 향후 폭설로 인한 실시간 적설지역 산출 및 재해지역을 평가하는데 이용 될 수 있을 것이다.