[이력서] 학위 논문 중간 발표 : 대기상단에서 상향단파복사 산출 알고리즘 개발

6. Channel Wavelength [μm] Spatial Resolution
1 (Blue) 0.47 (0.43 - 0.48) 1.0 km → 2 km
2 (Green) 0.51 (0.50 – 0.52) 1.0 km → 2 km
3 (Red) 0.64 (0.63 – 0.66) 0.5 km → 2 km
4 (NIR) 0.86 (0.85 – 0.87) 1.0 km → 2 km
5 (NIR) 1.61 (1.60 – 1.62) 2 km
6 (NIR) 2.26 (2.25 – 2.27) 2 km
SpectralResponseFunction
SW (0.2~5.0 μm)
(Mohan et al., 2009)

7. +−−+−−+= 222
AR1SRAR1SRSRSR )()( 
)
)(
(
R1
AR1
RS
2


−
−−
+≒
)()cos( AlbedoTOAS0 ≒
✓ 단층 태양복사모델에서 상향단파복사 도식도.
RSR : 상향단파복사
TOA Albedo : 광대역 알베도
S0 : 태양상수
θ : 태양 천정각
α : 지표면 알베도
A : 대기에 의한 흡수 및 산란
R : 대기에 의한 반사

8. ✓ 청천 영역과 구름 영역 및 지표면 특성에 따른 파장별 반사율과 광대역 알베도 (SBDART model)
(MLS:중위도 여름, VIS:시정, COT:구름광학두께, CH:구름높이).
➢ 위의 그림에 근거하여 구름의 유무, 지표면 특성들을 적절하게 고려하고
또한 태양 천정각, 위성 천정각, 상대 방위각도 상세분석하였음. (Loeb et al., 1999; Kato et al., 2009)
➢ TOA Albedo = 𝑐1 𝝆 𝟎.𝟒𝟕 𝒖𝒎 + 𝑐2 𝝆 𝟎.𝟓𝟏 𝒖𝒎 + 𝑐3 𝝆 𝟎.𝟔𝟒 𝒖𝒎
+𝑐4 𝝆 𝟎.𝟖𝟔 𝒖𝒎 + 𝑐5 𝝆 𝟏.𝟔𝟎 𝒖𝒎 + 𝑐6 𝝆 𝟐.𝟐𝟔 𝒖𝒎

9. ✓ 대기상단에서 상향단파복사 산출 알고리즘 흐름도.

10. =
m
i
i00i typeLandcAlbedoTOA  ),,,(
654321chi
d
d
S
L
2
2
0
i0
s0s0i
i ,,,,,.,
)cos(
),,,(
,
==



𝜃𝑠 : Solar Azimuth Angle𝜃0 : Solar Zenith Angle
𝜑0 : Viewing Zenith Angle 𝜑𝑠 : Viewing Azimuth Angle
𝐿𝑖(𝜃0, 𝜃𝑠, 𝜑0, 𝜑𝑠) : Narrowband Radiance [Wm-2sr-1]
𝜌𝑖 : Narrowband Reflectance
𝑐𝑖 : Coefficient regression (𝑎𝑖:clear, 𝑏𝑖:cloudy)
m2626m6015m8604m6403m5102m4701 cccccc   ...... +++++=
✓ SBDART에 의한 수치실험 및 회귀계수 산출 흐름도.

11. ✓ SBDART에 의한 각 채널별 협대역 반사율과
광대역 알베도의 상관계수행렬.
654321chi
R1
1
VIF 2
i
i ,,,,,., =
−
=
m2626m6015m8604m6403m5102m4701 ccccccAlbedoTOA   ...... +++++=
𝑥 =
𝜌0.47 𝜌0.51 𝜌0.64 𝜌0.86 𝜌1.60 𝜌2.26
⋮ 𝑦 =
𝑇𝑂𝐴 𝐴𝑙𝑏𝑒𝑑𝑜
⋮
𝑥 ෠𝛽 𝑂𝐿𝑆 = 𝑦
𝑥 𝑇
× 𝑥𝛽 = 𝑦 → 𝑥 𝑇
𝑥 ෠𝛽 𝑂𝐿𝑆 = 𝑥 𝑇
𝑦
(𝑥 𝑇
𝑥)−1
× (𝑥 𝑇
𝑥 ෠𝛽 𝑂𝐿𝑆 = 𝑥 𝑇
𝑦) → ෡𝜷 𝑶𝑳𝑺 = (𝒙 𝑻
𝒙)−𝟏
𝒙 𝑻
𝒚
෠𝛽 𝑂𝐿𝑆 =
𝑐1
𝑐2
𝑐3
𝑐4
𝑐5
𝑐6
iR : 상관계수

12. a5a4
a1 a2 a3
a6
b1
b4
b2 b3
b5 b6
✓ 지표면 특성(식생)와 0° ≤ 상대방위각 ≤ 60° 일때 능형회귀모형에 의한 각 채널별 회귀계수와 Fitting 결과
෡𝜷 𝒓𝒊𝒅𝒈𝒆 = (𝑥 𝑇
𝑥 + 𝜆𝐼)−1
𝑥 𝑇
𝑦 =
෡𝜷 𝑶𝑳𝑺
𝝀 + 𝟏
λ
(조절 모수)
λ → 0 : 최소제곱 추정치를 이용
λ → ∞ : 평균제곱오차(능형 회귀계수에 의한 결과와
종속변수)가 최소가 되는 λ 결정
a : 청천 영역 b : 구름 영역

13. Himawari-8/AHI RGB 합성영상Terra/CERES TOA Albedo (20 km)
GK-2A/AMI 다중선형회귀모형 GK-2A/AMI 능형회귀모형

15. 𝑅 =
𝑐𝑜𝑣(𝐹𝑜𝑟𝑒𝑐𝑎𝑠𝑡, Actual)
𝜎 𝐹𝑜𝑟𝑒𝑐𝑎𝑠𝑡 𝜎𝐴𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙
𝐵𝑖𝑎𝑠 = 𝑚𝑒𝑎𝑛 𝐹𝑜𝑟𝑒𝑐𝑎𝑠𝑡 − Actual
% 𝐵𝑖𝑎𝑠 =
𝐵𝑖𝑎𝑠
𝑚𝑒𝑎𝑛(𝐴𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙)
× 100 %
𝑅𝑀𝑆𝐸 = 𝑚𝑒𝑎𝑛 𝐹𝑜𝑟𝑒𝑐𝑎𝑠𝑡 − Actual 2
% 𝑅𝑀𝑆𝐸 =
𝑅𝑀𝑆𝐸
𝑚𝑒𝑎𝑛(𝐴𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙)
× 100 %
AHI을 기준으로
±5분 이내의 CERES 자료를 이용.

16. 구름 영역 : 육지〮해양(AMI >> CERES)
태양과 위성 천정각에 따라 오차 증가, 구름 가장자리에서 오차 발생.
청천 영역 : 육지(AMI >>> CERES), 해양(AMI < CERES)
육지(0.12-0.36)가 해양(0.06-0.09)에 비해 지표 특성의 변동성이 큼 →
지표면와 대기에 의한 다중 산란효과가 광대역 알베도에 영향을 미치기 때문에
GK-2A/AMI RSR [Wm-2]
CERES 大 AMI 大
%Diff=(AMI-CERES)/CERES×100 [%]
2015/09/012015/08/01 2015/10/01 2015/11/01 2015/12/01 2016/01/01
Sun-glint

17. 2016/03/012016/02/01 2016/04/01 2016/05/01 2016/06/01 2016/07/01
GK-2A/AMI RSR [Wm-2]
CERES 大 AMI 大
%Diff=(AMI-CERES)/CERES×100 [%]
Sun -glint
앞서 사례와 동일하게 청천 영역과 구름 영역에서 차이가 발생됨.
특히 태양과 위성 천장각에 따른 오차와 구름 가장자리에서 발생된 오차에 대해서 상세 분석을 함.

18. ))()cos(( AlbedoTOASRSR 0 ≒
전체 사례 중 구름 영역에 대해서
0 ≤ CERES Clear Fraction < 95 %

19. Bin size=1
R = 0.94-0.96
Bias = 1.18-19.31 Wm-2
RMSE = 44.14-58.15 Wm-2
RSR 20 km