MODIS 센서 자료에 의한 지표면 광대역 방출률 산출 :Estimation of surface broadband emissivity by MODIS sensor data

조은수

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자료유형: 학위논문

저자정보: 조은수 (강릉원주대학교, 강릉원주대학교 일반대학원)

지도교수: 이규태

발행연도: 2015

저작권: 강릉원주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2017

다중선형회귀모형에 의한 지표면 광대역 방출율 산출

조은수 , 이규태 , 정현석 외 2명 한국지구과학회지 2017.01 학술저널

2015

MODIS 센서 자료에 의한 지표면 광대역 방출률 산출

조은수 대기환경 2015.01 학위논문

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지구의 복사 수지를 정량적으로 계산하기 위해서는 지표면에서 방출되는 상향장파복사 에너지를 추정해야 한다. 이를 위하여 지표면에서 대기 상향으로 방출되는 에너지와 대기에서 하향으로 방출되는 에너지가 지표면을 통해 반사되어 다시 상향하는 에너지를 산출할 수 있어야 한다. 지표면에서 방출되는 에너지는 지표면의 온도와 광대역 방출률의 정보가 필요하고, 대기에서 하향으로 방출되는 에너지가 지표면을 통해 반사되어 다시 상향하는 에너지는 대기에서 지표면으로의 하향장파복사 에너지와 지표면 반사율 정보가 필요하다. 여기서 지표면 반사율은 Kirchoff 복사 법칙을 이용하여 방출률로 변환이 가능하다. 따라서 지표면 온도와 광대역 방출률, 하향장파복사 에너지 정보를 알 수 있다면 지표면에서의 상향장파복사 에너지를 산출할 수 있다. 본 연구에서는 상향장파복사 에너지 추정에 사용되는 핵심이 되는 세 개의 변수 중 지표면 광대역 방출률을 계산하고자 한다.
EOS(NASA’s Earth Observing System) MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)는 협대역 채널에 대하여 방출률을 제공해 준다. 본 연구에서는 열적외선 채널인 29(8.4-8.7μm), 31(10.78-11.28μm), 32(11.77-12.27μm) 협대역 밴드에 해당하는 다중의 센서 정보를 이용하여 광대역에 해당하는 방출률을 추정하기 위해 다중선형회귀모형을 도출하였다. 이때 모형의 도출 및 검증을 위한 방출률 자료는 MODIS UCSB(University of California, Santa Barbara)와 ASTER(Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer) spectral library Ver. 2.0를 이용하였으며 토양, 식생, 물, 인위적 재료 및 바위에 대하여 307개 재료를 선정하여 사용하였다.
광대역 방출률 계산을 위한 다중선형회귀모형은 유상수(有常數;y절편이 0이 아닌) 회귀모형과 무상수(無常數;y절편이 0인) 회귀모형으로 두 가지 경험식을 도출하였으며, 선정된 307개의 재료에 대하여 RMSE(Root Mean Square Error)는 각각 0.0067과 0.0070의 정확도를 보였다.
두 회귀모형에 MOD11C3(CGM Monthly Land-Surface Temperature/Emissivity ? 0.05Deg) 월평균 자료 중 채널 29, 31, 32의 협대역 방출률을 입력자료로 사용하였으며, 아시아와 아프리카 영역에 대하여 2014년 1월과 8월 월평균 지표면 광대역 방출률을 산출하였다. 유상수 회귀모형과 무상수 회귀모형 모두 지표 특성에 따른 공간적인 광대역 방츌률 변동을 보여주었다. 유상수 회귀모형의 경우 시간 변동에 따른 식생변화와 적설에 의한 눈 덮임 등에서 광대역 방출률의 변화가 작은 반면, 무상수 회귀모형의 경우 뚜렷한 변화를 보여주었다. 뿐만 아니라 선행 연구(Wang et al., 2005, Tang et al., 2011) 회귀모형들과 비교 분석을 통해 무상수 회귀모형이 유상수 회귀모형보다 더 작은 RMSE(Root Mean Square Error)와 차이값을 보였으며, 시·공간적 차이 변동이 현저히 줄어드는 것을 확인할 수 있었다.

In order to quantify the earth radiation budget, the upward longwave radiation energy from surface needs to be estimated. In order to do so, it should be able to calculate the energy emitted upward to the atmosphere from the surface, and the energy that is reflected off the surface and is emitted upward again after the energy emitted downward from the atmosphere. Estimate the energy that is emitted from the surface requires information regarding the surface temperature and the surface broadband emissivity. And for the estimation of the energy that is reflected off the surface and is emitted upward again after the energy emitted downward from the atmosphere, it is necessary to know the downward longwave radiation energy emitted from the atmosphere to the surface and the surface reflectivity. The surface reflectivity could be converted to the emissivity by using the Kirchhoff’s Radiation Law. Therefore, the upward longwave radiation energy from the surface can be calculated given the following information: the surface temperature, the broadband emissivity, and downward longwave radiation energy. This study intends to calculate the surface broadband emissivity, one of the key three variable used to estimate the upward longwave radiation energy from the surface as listed above. EOS(NASA’s Earth Observing System) MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) provide the surface emissivity of the narrowband. This study generated a multiple linear regression model in order to estimate the broadband emissivity using thermal infrared channels of 29(8.4-8.7μm), 31(10.78-11.28μm), and 32(11.77-12.27μm) corresponding to multi sensor information of the narrowband. MODIS UCSB(University of California, Santa Barbara) and ASTER(Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer) Spectral Library Ver. 2.0. were used to generate the model and to verify the model. The emissivity data were collected from 307 different materials including soil, Vegetation, water, manmade materials, and rock.
The study generated two multi linear regression models including a model with constant(when y-int.≠0) and another model without constant(when y-int.=0) in order to estimate the broadband emissivity, and RMSE(Root mean Square Error) for the 307 materials showed the accuracy of 0.0067 and 0.0070, respectively.
The monthly average emissivity of the narrowband 29, 31, and 32 from MOD11C3(CGM Monthly Land-Surface Temperature/Emissivity ? 0.05Deg) were used as input data for the two regression models, and the monthly average surface broadband emissivity was estimated for Asia and Africa between January 2014 and August 2014. Both models showed changes in the spatial broadband emissivity according to the characteristics of the surface. While the model with constant(when y-int.≠0) showed a little change in the broadband emissivity with changes in vegetation and snow cover with time, the model without constant(when y-int.=0) showed distinct changes. In addition, a comparison with the linear regression models from previous studies(Wang et al., 2005, Tang et al., 2011) showed a smaller difference with the model with constant, and the spatial and temporal difference decreased distinctly.

#지표면 광대역 방출률 #인공위성 #MODIS #상향장파복사 #지구복사

감사의 글 ⅰ
차례 ⅲ
그림 차례 ⅴ
표 차례 ⅶ
국문 요약 ⅷ
제 1 장 서론 1
제 2 장 자료 및 방법 3
2.1 기본 이론 3
2.2 자료 8
2.2.1 MODIS UCSB(University of California, Santa Barbara) Emissivity Library 9
2.2.2 The ASTER spectral library version 2.0 11
2.3 방법 15
2.3.1 밴드별 분석 16
2.3.2 다중선형회귀모형 18
제 3 장 결과 및 비교분석 21
3.1 유상수(有常數)와 무상수(無常數) 회귀모형 비교 21
3.2 지표면 광대역 방출률 산출 21
3.3 비교 분석 27
제 4 장 요약 및 결론 37
참고 문헌 39
부록 40
영문 요약 42

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