천리안위성 2A/2B호, 수치모델 자료와 기계학습 방법을 이용한 주간 안개탐지 알고리즘 개발
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발행연도
2021
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Korean
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학술저널
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244-244(1쪽)
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본 연구에서는 기상청에서 2019년 7월부터 정규 서비스 중인 천리안위성 2A호의 안개 탐지 산출물(500 m)의 고해상도화(250 m)를 위해 천리안위성 2A/2B호 및 수치모델 자료를 이용하여 주간 안개탐지 알고리즘을 개선하였다. 천리안위성 2A호는 전구를 10분 주기로 관측하여 시간해상도가 우수하며 가시, 근적외, 수증기 및 적외채널 등 16개의 채널로 관측한다. 천리안위성 2B호는 가시채널로만 관측하고 주기가 1시간 이지만 공간 해상도(250 m)가 우수하다. 따라서 두 위성자료의 장점을 이용하여 시공간 해상도가 우수한 안개탐지를 수행하는 것에 목적이 있다. 10분주기 250m 해상도의 안개 탐지는 3단계로 수행된다. 1단계에서는 해상도가 2km와 10km 인 GK2A 2km 자료와 수치모델 자료는 거리와 고도차를 동시에 반영하여 500m로 고해상도화 하였다. 또한 수치모델 예측 온도의 오차를 구름 탐지자료와 휘도온도를 이용하여 보정하였다. 이렇게 보정된 자료들을 이용하여 10분주기 500m 해상도의 안개를 산출한다. 2단계에서는 관측주기가 매시간인 GK2B 자료를 GK2A의 시간변화량을 이용하여 10분주기로 외삽한다. 3단계에서는 1)단계에서 탐지한 안개산출물과 2)단계에서 외삽한 10분주기 250m GK2B 자료를 융합하여 10분주기 250m 안개 탐지자료를 산출한다. 이 때 안개 탐지를 위한 훈련방법으로 기계학습 방법(결정나무 기법)을 사용하였다. 안개탐지 결과 검증 및 탐지 알고리즘의 초기 훈련에는 기상청 제공 시정자료를 이용하였다. 본 발표에서는 개선된 주간 안개 탐지 알고리즘의 안개탐지 수준에 대해 지리적 위치, 계절 및 안개 발생 특성별로 상세히 제시할 것이다.
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