Kompsat-1 EOC 영상을 이용한 남극의 SSM/I와 AMSR-E 해빙 면적비 비교 분석

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1 Kompsat-1 EOC 영상을 이용한 남극의 SSM/I와 AMSR-E 해빙 면적비 비교 분석
한향선, 이훈열 강원대학교 지구물리학과

2 주요 연구 내용 2005년 9-11월 남극 해빙의 Kompsat-1 EOC 영상 촬영
강원대학교 지구물리학과 주요 연구 내용 2005년 9-11월 남극 해빙의 Kompsat-1 EOC 영상 촬영 감독분류 방법을 이용한 EOC 해빙 면적비 (Sea Ice Concentration) 산출 EOC와 SSM/I, AMSR-E 해빙 면적비의 비교 SSM/I와 AMSR-E 해빙 면적비가 반영하는 해빙 유형 확인 SSM/I와 AMSR-E 해빙 면적비 차이의 원인 분석

3 Introduction - 극지 연구의 중요성
강원대학교 지구물리학과 Introduction - 극지 연구의 중요성 극지 환경은 전지구적 환경변화에 민감 극빙의 증가 및 감소는 지구온난화 진행의 지표로 작용 현재 전세계적인 기상이변의 발생과 더불어 극지 환경에 대한 관심 증가WMO 2007년 TOPIC - “극지방 기상” 지역적, 환경적 특성상 인공위성 원격탐사가 효과적 1970년대부터 수동 마이크로파 (Passive Microwave) 센서를 이용한 극빙 관찰 시작

4 Introduction - 극빙 원격탐사 수동 마이크로파 센서(SSM/I, AMSR-E) SAR 영상 및 중저해상도 광학영상
강원대학교 지구물리학과 Introduction - 극빙 원격탐사 수동 마이크로파 센서(SSM/I, AMSR-E) 극지 표면의 전체적이고 연속적인 데이터 제공 취약한 공간 해상도 (수십 km) 해빙 면적비의 검증 및 보정 필요 SAR 영상 및 중저해상도 광학영상 SAR: New ice와 Young ice의 구별 모호 Landsat: 극지방 촬영계획 제한 MODIS, AVHRR: 저해상도 Kompsat-1 EOC 6.6m 고해상도 Panchromatic 영상 활용성 증대 특수한 촬영 목적에 따른 위성 운용 원활 우리나라 인공위성 2005년 SSM/I와 비교연구 수행 (2006년 춘계원격탐사학회 발표)

5 해빙 면적비 (Sea Ice Concentration)
강원대학교 지구물리학과 해빙 면적비 (Sea Ice Concentration) Sea Ice Concentration 일정 면적 내에서 해빙이 분포하는 면적의 비율 두께 및 표면 성질 포함 Sea Ice Ocean or Land 전체 면적: 100km2 Sea Ice 면적: 30km2 Ocean 또는 Land 면적: 70km2 Sea Ice Concentration: 30% Threshold: 15%

6 Ice Types Multi-year ice: 여름에 녹지 않은 해빙 (3m 이상)
강원대학교 지구물리학과 Ice Types 연령, 형태, 두께에 따라 분류 (WMO, 1970) Multi-year ice: 여름에 녹지 않은 해빙 (3m 이상) First-year ice: 겨울에 얼었으나 여름에 녹는 해빙 (30cm-2m) Young ice: White nilas, Grey-white ice 등 (10-30cm) New ice: Nilas, Grease ice, Pancake ice 등 (10cm 이하) 남극의 경우 Ice type A: Multi-year ice와 유사 Ice type B: First-year ice와 유사

7 Kompsat-1 EOC 영상 2005년 9-11월 남극대륙 가장자리 해빙 촬영
강원대학교 지구물리학과 Kompsat-1 EOC 영상 2005년 9-11월 남극대륙 가장자리 해빙 촬영 해빙이 절정을 이루었다가 서서히 감소하는 봄철에 해당 총 11개 궤도 676 영상 획득 4개 궤도 68개 영상 사용 A: 9월 25일, 11월 4일 B: 10월 5일, 10월 8일 MODIS 영상을 이용하여 기하보정 A B C 남극 ( ) 7900kmⅹ8300km

8 Kompsat-1 EOC 영상 2005년 10월 5일 EOC 해빙 면적비: 99% SSM/I 해빙 면적비: 98%
강원대학교 지구물리학과 Kompsat-1 EOC 영상 2005년 10월 5일 EOC 해빙 면적비: 99% SSM/I 해빙 면적비: 98% AMSR-E 해빙 면적비: 100% 대부분의 해빙 표면에 눈이 쌓인 것이 관찰 폭이 좁은 crack과 lead 관찰 Crack과 lead 사이에 얇은 해빙 존재 17.4kmⅹ18.7km

9 EOC 해빙 면적비 산출 감독분류 방법을 이용한 해빙 유형 분류 W D G O W: White ice G: Grey ice
강원대학교 지구물리학과 EOC 해빙 면적비 산출 W D G O 감독분류 방법을 이용한 해빙 유형 분류 W: White ice G: Grey ice D: Dark-grey ice O: Ocean (Open water) W ≈ Ice Type A and B G ≈ Young ice D ≈ New ice 2.2 kmⅹ2.2 km

10 Passive Microwave Sensors
강원대학교 지구물리학과 Passive Microwave Sensors SSM/I (Special Sensor Microwave/Imager) 1987 to present 4개 주파수(19.35, , 37.0, 85.0GHz) 7개 채널(19.35H/V, V, 37.0H/V, 85.0H/V) AMSR-E (Advanced Microwave Scanning Radiometer-Earth Observing System) 2002 to present 6개 주파수(6.9, 10.7, 18.7, 23.8, 36.5, 89.0GHz) 12개 채널(6.9H/V, 10.7H/V, 18.7H/V, 23.8H/V, 36.5H/V, 89.0H/V) 해빙의 복사세기를 측정하여 해빙 면적비 계산 SSM/I: NASA Team Algorithm (NT) AMSR-E: NASA Team2 Algorithm (NT2)

11 SSM/I NASA Team Algorithm
강원대학교 지구물리학과 SSM/I NASA Team Algorithm ( 19.35H/V, 37.0V 채널 이용 PR (Polarization Ratio)과 GR (Spectral Gradient Ratio) 계산을 통해 해빙 면적비 산출 표면 유형의 분류 북극: Multi-year ice, First-year ice, Open water 남극: Ice type A, Ice type B, Open water 장점 및 단점 PR, GR을 사용하여 해빙 표면온도 변화에 따른 영향을 최소화 Ice type A와 B (M과 F) 이외의 해빙 유형 구분 불가능 계절적이고 지역적인 해빙 방사율 변화에 따른 오차 Ice edge에서의 오차 발생

12 AMSR-E NASA Team2 Algorithm
강원대학교 지구물리학과 AMSR-E NASA Team2 Algorithm (Markus and Cavalieri, 2000) 18.7H/V, 36.5V, 89.0H/V 채널 사용 PRR (Rotated PR), GR, △GR을 계산하여 해빙 면적비 산출 표면 유형의 분류 북극: Multi-year ice, First-year ice, Ice type C, Open water 남극: Ice type A, Ice type B, Ice type C, Open water 89.0H 채널을 통해 18.7H 채널의 민감도 문제 해결 △GR을 통해 표면 영향이 심하여 (물이 고이거나 불균질한 상태) 면적비가 과소측정 되었던 해빙 유형 고려 → Ice type C

13 Passive Microwave cubic pixel
강원대학교 지구물리학과 SSM/I와 AMSR-E 해빙 면적비 산출 SSM/I NT 해빙 면적비 (25km)와 AMSR-E NT2 해빙 면적비 (12.5km) EOC 영상의 촬영일자 및 위치에 해당하는 해빙 면적비 추출 EOC 영상 촬영 날짜 및 전후 날짜의 cubic pixel에 대한 해빙 면적비 추출 및 표준편차 산출 해빙의 시공간적 불안정성의 지표 시간 공간 Passive Microwave cubic pixel

14 강원대학교 지구물리학과 EOC와 SSM/I NT 해빙 면적비 비교 Black data points: 수동 마이크로파 cubic pixel의 표준편차≤2.5% White data points: 수동 마이크로파 cubic pixel의 표준편차≥2.5% NASA Team Algorithm으로 계산된 SSM/I 해빙 면적비는 White ice와 Grey ice를 반영하며, Dark-grey ice는 포함하지 않음

15 강원대학교 지구물리학과 EOC와 AMSR-E NT2 해빙 면적비 비교 Black data points: 수동 마이크로파 cubic pixel의 표준편차≤2.5% White data points: 수동 마이크로파 cubic pixel의 표준편차≥2.5% NASA Team2 Algorithm으로 계산된 AMSR-E 해빙 면적비는 White ice와 Grey ice, Dark-grey ice를 모두 반영

16 AMSR-E와 SSM/I 해빙 면적비의 차이
강원대학교 지구물리학과 AMSR-E와 SSM/I 해빙 면적비의 차이 AMSR-E NT2 해빙 면적비가 SSM/I NT 해빙 면적비보다 대체로 높음 서로 다른 해빙 면적비 알고리즘 사용에 기인 AMSR-E NT2는 Ice type C를 추가로 고려 (AMSR-E – SSM/I) 해빙 면적비와 EOC G, G+D, D 면적비 비교

17 강원대학교 지구물리학과 Dark-grey ice의 영향 Dark-grey ice의 면적비가 증가할수록 AMSR-E와 SSM/I 해빙 면적비 차이가 증가 대부분의 EOC 영상에서 Dark-grey ice의 면적비가 클수록 AMSR-E와 SSM/I 해빙 면적비의 차이가 커짐을 확인

18 Dark-grey ice의 영향 W: 51.8%, G: 29.0%, D: 13.0% Total: 93.8%
강원대학교 지구물리학과 Dark-grey ice의 영향 W: 51.8%, G: 29.0%, D: 13.0% Total: 93.8% AMSR-E: 89%, SSM/I: 80% AMSR-E – SSM/I: 9% W: 97.4%, G: 1.0%, D: 0.5% Total: 98.9% AMSR-E: 98%, SSM/I: 96% AMSR-E – SSM/I: 2%

19 Dark-grey ice와 Ice type C
강원대학교 지구물리학과 Dark-grey ice와 Ice type C Ice type C 균질하지 않고 복잡한 산란 특성을 가지는 표면 실제보다 면적비가 작게 계산 얇은 해빙과 유사한 특성 Dark-grey ice 얇은 두께를 가질 것으로 추정 수분과 얼음 결정이 혼합된 표면 Dark-grey ice ≈ Ice type C

20 Conclusion 남극의 봄철 EOC 해빙 면적비를 SSM/I NT, AMSR-E NT2 해빙 면적비와 각각 비교
강원대학교 지구물리학과 Conclusion 남극의 봄철 EOC 해빙 면적비를 SSM/I NT, AMSR-E NT2 해빙 면적비와 각각 비교 SSM/I NT 해빙 면적비는 White ice와 Grey ice만을 반영하며, AMSR-E NT2 해빙 면적비는 Dark-grey ice도 반영 Dark-grey ice가 많이 존재할수록 AMSR-E와 SSM/I 해빙 면적비의 차이가 증가 Dark-grey ice와 Ice type C가 서로 유사함을 추정 현장자료의 부재로 인해 정확한 해빙 유형의 분류가 어려웠으나 고해상도의 EOC 영상으로부터 SSM/I와 AMSR-E 해빙 면적비의 서로 다른 특성 평가 향후 보다 정밀한 수동 마이크로파 해빙 면적비의 분석 및 보정을 위해 다양한 계절 및 지역에 대한 현장관측과 고해상도 광학영상 및 SAR 영상의 촬영 요구

21 감사합니다.