In this study, the spatial maps of the BRDF (Bidirectional Reflectance Distribution Function) adjusted surface reflectance (SR) were estimated by using the Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) mounted on the Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS) over the Korean Peninsula. The BRDF-Adjusted surface Reflectance (BAR) is a more effective indicator that not only quantitatively identifies the growth characteristics of vegetation, but also corrects the bidirectional error in the time series observation characteristics, because the surface reflectance is changed according to the solar altitude during the daytime period. Therefore, this BAR products have high data utilization in various fields such as agriculture, environment, land surface information, and atmosphere. In this study, BRDF-adjusted surface reflectance maps were calculated for the Korean peninsula from April 2011 to December 2012 with hourly temporal resolution from 9 a.m. to 4 p.m. For the BAR surface reflectance, the spatial observation range is from latitude 34° N to 39 °N and longitude 125 ° E to 130 ° E, and the spatial resolution is 500 m. The semi-empirical BRDF model was used to calculate the BRDF-adjusted surface reflectance, and the radiometric characteristics of surface reflectance were decomposed into isotropic scattering, geometric scattering, and volumetric scattering. For this model simulation, at least 7 clear pixels are required to fit BRDF model. In this study, unlike the Nadir BRDF-Adjusted surface Reflectance (NBAR) calculation method which was calculated from the existing polar orbiting satellites, semi-empirical BRDF modeling was performed with a value fixed to the satellite viewing angle for each pixel since geostationary satellites of GOCI are difficult to observe in the nadir direction unlike polar satellites. It is more effective to perform BRDF correction by fixing them at the viewing angle in the case of GOCI geostationary satellite.
본 연구는 천리안 정지궤도위성(COMS: Communication, Ocean and Meteorological Satellite)에 탑재되어 있는 해색센서(GOCI: Geostationary Ocean Color Imager)를 이용하여 한반도 BRDF (Bidirectional Reflectance Distribution Function) 보정 지표반사도(SR: Surface Reflectance) 공간지도를 산출하였다. BRDF 보정된 지표반사도(BAR)는 주간동안 태양광 고도에 따른 지표반사도 변화특성을 보정하였기 때문에, 식생의 생육 특성을 정량적으로 파악할 수 있을 뿐만 아니라 시계열 관측특성에서 발생하는 방향성 오차가 보정된 고유의 지표변화특성 값을 산출할 수 있다. 따라서 본 산출 자료는 농업, 환경, 지면정보, 및 대기 등 다양한 분야에서 자료 활용도가 높다. 본 연구에서는 2011년 4월부터 2012년 12월까지 우리나라 한반도 지역에 대한 BRDF 보정 지표반사도 지도를 산출하였다. BAR 지표반사도의 경우, 공간적인 관측 범위는 위도 34° N to 39 °N 와 경도 125 °E to 130 °E 범위이며, 공간해상도는 500 m이다. 본 연구에서는 BRDF 보정 지표반사도 산출을 위해서 Semi-empirical BRDF model 모델을 이용하여 지표반사도 특성을 Isotropic scattering, Geometric scattering, 그리고 Volumetric scattering으로 분해하였다. 이를 위해 최소 7개의 청천 화소가 필요하다. 본 연구에서는 기존의 극궤도위성에서 산출한 NBAR (Nadir BRDF-Adjusted surface Reflectance) 지표반사도 산출 방법과 다르게, 각 화소에 대해서 위성보기각에 고정시킨 값으로 BRDF 모델링을 수행했다. 이는 정지궤도위성은 극궤도위성과 달리 직하방향에 대한 관측이 어렵기 때문에 보기각에 고정시켜서 BRDF 보정을 수행하는 것이 더 효과적이다.
The Korea Aerospace Research Institute (KARI) estimated paddy rice classification maps over Northeast Asia using the Cheonian geostationary orbiting satellite (COMS: Communication, Ocean and Meteorological Satellite) data. In the case of classification map of rice paddy, it is not only used as input data for estimating rice yield, but also for various fields such as agriculture, weather, climate change, bio energy, and ecology. The spatial resolution of the classified rice map is 500 m, and the classification map was estimated yearly temporal resolution from 2011 to 2017. The spatial coverage of the classification map was the Northeast Asia with the latitude 25 ° N ~ 47 ° N and the longitude 115 ° E ~ 145 ° E as shown in Fig. 1 including Heilongjiang Sheng, Jilin Sheng, and Liaoning Sheng. In this classification map of paddy rice, it was calculated by applying geostationary orbiting satellites based on value-added products from Geostationary Ocean Color Imager (GOCI). In this study, we additionally used MODIS Land Surface Water Indices (LSWI) to support rice classification by considering the physical characteristics of rice cultivation area in the transplanting season. Basically, the radiance value of the top of atmosphere (TOP) observed in GOCI satellite was corrected to the surface reflectance at the top of the canopy through radiative transfer model. After that, NDVI, which can reflect the time series growth characteristics of rice, was estimated first. In addition, the MODIS LSWI index was used to determine the rice cultivation area with the NDVI in Northeast Asia by reflecting the water characteristics of the rice cultivation area during the transplanting period. More details of validation results for this algorithm can be found in previous studies.
한국항공우주연구원은 정지궤도 위성인 천리안(COMS: Communication, Ocean and Meteorological Satellite)을 기반으로 동북아시아 지역에 대한 논(paddy field) 분류를 수행했다. 논 분류 지도는 농업뿐만 아니라, 기후, 환경, 바이오 에너지, 그리고 생태 분야에서도 활용도가 높다. 본 연구에서 제작한 동북아시아에 대한 논 지도의 공간 해상도는 500 m이고 제공되는 자료 시기는 2011년부터 2017년까지 연도별 자료이다. 공간적인 관측 범위는 위도 25 ° N ~ 47 ° N와 경도 115 ° E ~ 145 ° E 범위로 우리나라, 일본, 북한, 중국 동북 3성(헤이룽장성, 지린성, 랴오닝성)을 포함한다. 논 분류 지도를 제작하기 위해 천리안 정지궤도 위성에 탑재된 해색센서(Geostationary Ocean Color Imager, GOCI)로부터 산출된 Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)와 보조 자료로 MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)로부터 산출된 Land Surface Water Index (LSWI)를 이용했다. 먼저 GOCI 위성에서 관측되는 대기 상단의 복사값을 대기보정을 통해 캐노피 상단의 지표반사도로 보정했고, 지표반사도로부터 벼의 시계열 생육 특성을 반영할 수 있는 NDVI를 산출했다. 그리고 벼 이앙 시기에 논에서 나타나는 GOCI NDVI와 MODIS LSWI의 시계열 특성을 반영하여 최종적으로 동북아시아 지역에 대한 논 분류 지도를 산출했다. 산출된 논 분류 지도는 고해상도 위성 기반의 참조 지도를 이용해 검증했다(Accuracy: 78%, Kappa coefficient: 51.2%). 알고리즘에 대한 보다 자세한 내용은 선행 연구에 기술되어 있다.
This study estimated rice yield maps for Northeast Asia by using the Communication, Ocean and Meteorological satellite (COMS), Terra satellite, and Regional Data Assimilation and Prediction System (RDAPS) of the numerical model. The rice yield is highly useful in the study for crop information monitoring according to climate change as well as agriculture information, industry, and economy. This study produced rice yield maps for Northeast Asia including Korea, North Korea, Japan, and three northeastern provinces of China (Heilongjiang, Jilin, and Liaoning) from 2011 to 2017. The estimated spatial resolution of the rice yield maps in Northeast Asia is 500 m. The spatial observation range is 25 ° N ~ 47 ° N and 115 ° E ~ 145 ° E. In order to estimate rice yield, Remote Sensing-integrated Crop Model was employed in this study. The inputs of the RSCM are vegetation indices from Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) of the COMS, solar radiation from Meteorological Imager of the COMS, Land Surface Water Index from the MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer, and the temperature from the RDAPS were considered as input data. In particular, this study applied the Bidirectional Reflectance Distribution Function to the GOCI time-series images to calculate more improved vegetation indices by minimizing the directional error generated in the satellite observation location. These indices were very effective in the simulation of the rice yield.
본 연구는 천리안 정지궤도위성(COMS: Communication, Ocean and Meteorological Satellite)과 NASA Terra위성 영상, 수치모델 중 Regional Data Assimilation and Prediction System (RDAPS)를 이용하여 동북아시아지역에 대한 벼 생산량 산출 지도를 산출하였다. 벼 생산량은 농업, 산업, 경제뿐만 아니라, 기후변화에 따른 농업작황 변화 및 특성에 관한 연구에도 활용도가 높다. 본 연구에서는 2011년부터 2017년까지 우리나라, 북한, 일본, 중국 동북 3성(헤이룽장성, 지린성, 랴오닝성)를 포함하는 동북아시아 지역에 대한 벼 생산량 지도를 산출 하였다. 산출된 벼 생산량 지도의 공간 해상도는 500 m이며 공간적인 관측 범위는 위도 25 ° N ~ 47 ° N와 경도 115 ° E ~ 145 ° E 범위이다. 벼 생산량 산출을 위해서, 본 연구에서는 Remote Sensing-integrated Crop Model을 적용하였다. 그리고 작물 모형의 입력자료로써 천리안 정지궤도 위성에 탑재된 해색센서(Geostationary Ocean Color Imager, GOCI)로부터 식생지수, 기상 센서(Meteorological Imager, MI)로부터 일사량, Terra위성의 MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer로부터 지표 수분 지수, RDAPS 수치모델로부터 기온을 입력자료로 사용하여 작물 생산량을 모의하였다. 특히, 본 연구는 GOCI 시계열 영상에 양방향성 반사도 분포 함수 모델(BRDF: Bidirectional Reflectance Distribution Function) 적용하여, 위성 관측위치에서 발생하는 방향성 오차를 최소화하여 보다 정확한 식생지수를 산출하였다. 방향성 오차가 제거된 식생지수의 경우에는 벼 생산량 산출에 매우 효과적이었다.
The Korea Aerospace Research Institute (KARI) estimated solar renewable energy maps for the Korean Peninsula using the Cheonian geostationary orbiting satellite (COMS: Communication, Ocean and Meteorological Satellite). In the case of photovoltaic renewable energy, it is not only used as input data for installation of solar thermal plants and solar panel power plants to acquire renewable energy, but also for various fields such as agriculture, weather, climate change, energy and ecology. The spatial resolution of the solar renewable energy map is 4 km, and there are two temporal resolutions each month and yearly. The spatial range of the observation area was performed for the latitude 33 ° N ~ 42 ° N and the longitude 122 ° E ~ 131 ° E as shown in Fig. 1. In this solar renewable energy map, it was calculated by applying geostationary orbiting satellites based on the physical model. The physical model uses spectral information from COMS satellite to reflect the effects of aerosols, water vapor, and ozone on the scattering and absorption of atmospheric gases when solar radiation passing the atmosphere. Therefore, the amount of incident solar radiation attenuation for each gas was simulated by parameterization of physical model. In addition, in order to consider the biggest factor in cloud attenuation effect, our algorithm applies cloud attenuation factor for cloud top reflectance and cloud penetration according pass length. Finally, the photovoltaic renewable energy map was analyzed by comparing with the ground pyranometer data of the weather stations located in South Korea.
한국항공우주연구원은 천리안(COMS: Communication, Ocean and Meteorological Satellite)을 이용하여 한반도 지역에 대한 태양광 에너지 자원 지도는 산출하였다. 신재생에너지 발전뿐만 아니라, 농업, 기상, 기후, 에 너지, 그리고 생태분야에서도 필수적으로 필요하다. 태양광 지도의 공간 해상도는 4 km이며, 제공되는 자료는 월 별과 년별 자료가 있다. 공간적인 관측 범위는 그림 1에서 보여지는 것과 같이 위도 33 ° N ~ 42 ° N와 경도 122 ° E ~ 131 ° E 범위를 가진다. 태양광 에너지 자원 지도는 정지궤도 위성을 물리모델의 입력자료로 활용하여 산출 하였다. 이는 물리모델의 정지궤도 위성 자료를 이용하여 에어러솔, 수증기, 그리고 오존에 대한 산란 및 흡수를 추정하는데 사용하였다. 결국, 각각의 대기 성분에 의한 태양광의 감쇄정보를 파악하여 최종적으로 지면에 도달 하는 에너지를 산출한다. 또한 태양광 에너지의 가장 큰 감쇄 요인인 구름에 대한 영향을 정량적으로 파악하였다. 최종적으로 산출된 태양광 에너지 자도 지도는 남한에 설치된 지상 일사계를 이용하여 비교 분석하였다
Two geostationary satellites developed by the Korea Aerospace Research Institute and currently in operation are the GEO-KOMPSAT-2A (GK-2A) and the GEO-KOMPSAT-2B (GK-2B). The main instruments mounted on these satellites are the Advanced Meteorological Imager (AMI), the Geostationary Ocean Color Imager (GOCI-II) and the Geostationary Environment Monitoring Spectrometer (GEMS). This paper briefly introduced the GK-2A and GK-2B programs including measurement principles and elements of the instruments. Moreover, the data formats, operational products, and applications are summarized.
한국항공우주연구원이 개발하여 현재 운용 중인 정지궤도위성은 천리안위성-2A호와 천리안위성-2B호이며, 두 위성에 장착된 주 탑재체는 기상, 해양 및 환경탑재체이다. 본 논문에서는 천리안위성-2A호 및 천리안위성-2B호와 각 위성의 탑재체에 대해서 간단히 소개하였으며, 탑재체의 관측 원리와 탑재체 관측 요소에 대해 기술하였다. 또한, 탑재체 데이터 포맷과 탑재체 산출물, 그리고 데이터 활용에 대하여 요약 정리하였다.