MUMM 알고리즘을 이용한 GOCI 영상의 탁한 해역에서의 해수 반사도 추출

Abstract

일반적인 해색위성의 대기보정 알고리즘은 근적외선 파장대의 반사도를 0으로 간주한다. 그러나 실제로 매우 탁한 Case-2 해역에서는 근적외선 파장대의 반사도가 비교적 높게 나타나며, 두 개의 근적외선 밴드간의 에어로졸의 기울기보다 해수의 기울기가 더 큰 경향을 보인다. 이러한 요인들에 의해, 일반적인 대기보정 알고리즘을 매우 탁한 Case-2 해역에 적용하였을 때 오차를 불러일으키게 된다. 이에 따라 Case-1 해역뿐만 아니라 매우 탁한 Case-2 해역에 최적화 된 대기보정 기술 개발의 필요성이 제기되고 있다.SeaWiFS 영상을 기반으로 개발된 MUMM 대기보정 알고리즘은 두 개의 근적외선 밴드를 사용하였다. 또한 이 알고리즘은 연구 지역 내에서 두 근적외선 밴드에서의 에어로졸 반사도 값의 비율(ε)과 해수의 반사도 값의 비율(α)이 일정하다는 가정을 세웠다. 이러한 가정이 성립되기 위해서 연구 영역을 좁은 지역으로 국한시켜야 하며, 대상 영역 안에 Case-1 해역과 탁한 Case-2 해역이 공존해야 한다.본 연구에서는 MUMM의 기본 가정에 따라, 제주 인근 해역(Case-1 해역)과 목포 해역(탁한 Case-2)을 모두 포함하는 영역을 대상 지역으로 선정하였으며 Ruddick et al 2006의 연구 결과와 같이 해수의 반사도 값의 비율(α)을 1.936으로 고정하여 연구를 수행하였다. 또한 이를 통해 산출된 결과를 현장자료와 비교 분석하였다.가 더 큰 경향을 보인다. 이러한 요인들에 의해, 일반적인 대기보정 알고리즘을 매우 탁한 Case-2 해역에 적용하였을 때 오차를 불러일으키게 된다. 이에 따라 Case-1 해역뿐만 아니라 매우 탁한 Case-2 해역에 최적화 된 대기보정 기술 개발의 필요성이 제기되고 있다.SeaWiFS 영상을 기반으로 개발된 MUMM 대기보정 알고리즘은 두 개의 근적외선 밴드를 사용하였다. 또한 이 알고리즘은 연구 지역 내에서 두 근적외선 밴드에서의 에어로졸 반사도 값의 비율(ε)과 해수의 반사도 값의 비율(α)이 일정하다는 가정을 세웠다. 이러한 가정이 성립되기 위해서 연구 영역을 좁은 지역으로 국한시켜야 하며, 대상 영역 안에 Case-1 해역과 탁한 Case-2 해역이 공존해야 한다.본 연구에서는 MUMM의 기본 가정에 따라, 제주 인근 해역(Case-1 해역)과 목포 해역(탁한 Case-2)을 모두 포함하는 영역을 대상 지역으로 선정하였으며 Ruddick et al 2006의 연구 결과와