PUKYONG

Cloud detection in the sun-glint region using the analysis of Specular reflection pattern

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Alternative Title
태양광 정반사 반사패턴 분석을 활용한 sun-glint 영역에서의 구름탐지
Abstract
Sun-glint 란 정반사(specular reflection)된 반사광이 위성 센서의 시야각 (field of view) 범위 내에 존재하여 위성영상에서 나타날 때를 의미하며, 대부분 해양에서 발생한다. 이러한 sun-glint 영향을 받은 화소에서는 구름과 청천 모두 높은 대기 상한 반사도를 보여 청천 화소에서 구름과의 오탐지가 나타나기 쉽다. 또한, 위성 영상의 정확한 구름 판별 여부는 이를 활용하여 생산되는 다른 산출물들의 정확도에 민감한 영향을 미치므로 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는Himawari-8 위성의 Advanced Himawari Imager (AHI) 센서의 관측 영역에서 태양 천정각 (Solar Zenith Angle: SZA), 위성 천정각 (Viewing Zenith Angle: VZA), 상대 방위각 (Relative Azimuth Angle: RAA) 의 변화에 따라 sun-glint 지역을 지정하고 지정된 지역에 한하여 구름탐지를 수행하였다. 구름탐지에 앞서 청천 화소의 분광 특성을 분석하기 위하여 태양 천정각 및 위성 천정각 변화에 따른 청천 해양 표면 화소의 반사도를 수집하여 분광 라이브러리를 구축하였다. 청천 해양 표면 분광 라이브러리 구축 결과, Sun-glint 영역에서 반사도는 일정한 분광 패턴을 가지고 있었으며 이를 이용하여 패턴 인식 기법인 Dynamic Wavelength Warping (DWW) 기법에 적용하여 구름탐지를 수행하였다. 본 연구의 구름탐지 결과를 Japan Meteorological Agency (JMA) 의 AHI cloud type 자료와National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) 의 Advanced Clear-Sky Processor for Ocean (ACSPO) Sea surface temperature (SST) 시스템의 AHI SST의 Quality Flag 를 RGB합성영상을 통하여 정성적 비교 및 검증을 실시하였다. 그 결과, JMA 구름 산출물은 Sun-glint 영향이 강하게 나타나 RGB 합성영상에서 밝게 빛나는 지역에서 청천 화소를 구름으로 오탐지하는 경향을 보였으며 NOAA의 AHI SST Quality Flag는 sun-glint 영역에서 구름을 전체적으로 오탐지하는 경향을 보였다. 그러나 본 연구에서는 이러한 오탐지 경향을 개선하였으며 RGB 합성영상의 구름 분포와 유사한 결과를 보였다.
Author(s)
권채영
Issued Date
2018
Awarded Date
2018.2
Type
Dissertation
Publisher
부경대학교
URI
https://repository.pknu.ac.kr:8443/handle/2021.oak/13883
http://pknu.dcollection.net/common/orgView/200000010742
Affiliation
부경대학교 대학원
Department
대학원 지구환경시스템과학부공간정보시스템공학전공
Advisor
한경수
Table Of Contents
1. Introduction 1
1.1. Background 1
1.1.1. Sun-glint phenomenon 1
1.1.2. Cloud detection 5
1.1.3. Cloud detection in sun-glint 7
2. Data and Materials 9
2.1. Himawari-8/AHI 9
2.2. Cloud mask of NOAA 12
2.3. JMA cloud type data 13
3. Methodology and Results 15
3.1. Synthetic Methodology 15
3.2. Reflectance Normalization 17
3.3. Sun-glint detection 18
3.3.1. Sun-glint detection 18
3.4. Construction of ocean spectral reflectance library 20
3.5. Dynamic Wavelength Warping (DWW) 22
3.5.1. Dynamic Time Warping (DTW) 22
3.5.2. Dynamic Wavelength Warping (DWW) 24
3.6. IST0 method 27
4. Evaluation 30
4.1. Evaluation of result of cloud detection using DWW 30
4.2. Evaluation of result of cloud detection using IST0 36
4.3. Qualitative validation with AHI cloud type of JMA and AHI SST quality flag of NOAA 38
5. Summary and Conclusions 44
6. References 45
Degree
Master
Appears in Collections:
대학원 > 지구환경시스템과학부-공간정보시스템공학전공
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