32

「The Sea」 Journal of the Korean Society of OceanographyVol. 18, No. 1, pp. 32 ─ 39, February 2013http://dx.doi.org/10.7850/jkso.2013.18.1.32

Free Access [Note]

연안 해양기상(해상풍, 수온) 관측을 위한 항공기 원격탐사 시스템

김덕진*·조양기·강기묵·김진우·김승희

서울대학교 지구환경과학부

Development of Airborne Remote Sensing System for Monitoring Marine

Meteorology (Sea Surface Wind and Temperature)

DUK-JIN KIM*, YANG-KI CHO, KI-MOOK KANG, JIN-WOO KIM, AND SEUNG-HEE KIM

School of Earth and Environmental Sciences, Seoul National University

인공위성은 넓은 지역에 대한 전 세계의 정보를 획득하는데 유용하지만, 좁은 지역에 대한 적시적소에 촬영하는

데는 한계가 있다. 이러한 단점을 극복하기 위하여 본 연구에서는 항공기 원격탐사 시스템을 구축하였다. 항공기 원

격탐사시스템은 SAR센서와 열적외선 센서로 구성되어 있으며, 획득된 자료의 방사 및 기사보정을 위하여 GPS,

IMU, 온도/습도계 등도 설치하였다. SAR영상은 표면 거칠기에 따라 민감하게 반응하여 밝기 값이 달라지게 되며,

해양에서는 바람에 의해 쉽게 생성 되는 표면 장력파의 진폭이 이러한 표면 거칠기를 야기한다. 따라서 정량화된

SAR의 후방산란과 해상풍 사이의 관계식을 통해 해상풍 추출이 가능하다. 한편, 열적외선 센서는 물체의 온도를 측

정하는데 유용하며, 물체와 센서 사이의 대기에 의한 효과를 보정한 후 수온 추출이 이루어진다. 이 두 센서를 탑재

한 항공기로 서해안 일대를 4차례 시험비행을 수행하였으며, 이로부터 획득된 SAR 및 열적외선 영상의 품질이 연

안환경 모니터링 및 해양기상 자료 추출에 충분함을 보여주었다.

Although space-borne satellites are useful in obtaining information all around the world, they cannot observe

at a suitable time and place. In order to overcome these limitations, an airborne remote sensing system was

developed in this study. It is composed of a SAR sensor and a thermal infrared sensor. Additionally GPS, IMU,

and thermometer/hygrometer were attached to the plane for radiometric and geometric calibration. The bright-

ness of SAR image varies depending on surface roughness, and capillary waves on the sea surface, which are

easily generated by sea winds, induce the surface roughness. Thus, sea surface wind can be estimated using the

relationship between quantified SAR backscattering coefficient and the sea surface wind. On the other hand,

thermal infrared sensor is sensitive to measure object’s temperature. Sea surface temperature is obtained from

the thermal infrared sensor after correcting the atmospheric effects which are located between sea surface and

the sensor. Using these two remote sensing sensors mounted on airplane, four test flights were carried out along

the west coast of Korea. The obtained SAR and thermal infrared images have shown that these images were

useful enough to monitor coastal environment and estimate marine meteorology data.

Key words: Airborne remote sensing, synthetic aperture radar, thermal infrared, sea surface temperature, sea

surface temperature

서 론

해양은 시시각각으로 변화하고 있으며 좁은 지역에 대한 세밀

한 조사만으로는 해양환경에 대한 체계적인 이해가 어려울 수 있

다. 현재 한반도 주변 해역에 설치된 부이나 등표 등을 이용하여

실시간으로 관측이 이루어지는 몇몇 지점을 제외하고는 해양에 대

한 전반적인 기상정보를 획득하는 것은 거의 불가능하다. 특히 섬

들이 많고 해안선이 복잡한 한반도 연안에 대한 고해상도 2차원

해양기상정보는 아직까지도 거의 제공되지 않고 있다. 물론 먼 바

다의 경우(해안선으로부터 최소한 25 km 이상 떨어진 해역)는 산

란계(scatterometer)를 장착한 인공위성들(QuikScat, NSCAT 등)을

통해 풍향/풍속 정보의 획득이 가능하고, MODIS, NOAA등의 위

성을 이용하여 표층 수온을 산출하기도 한다. 하지만 이러한 인공

위성들은 공간해상력이 25 km (수온의 경우는 약 1 km 이상) 정Received January 18, 2013; Revised January 23, 2013; Accepted January 23, 2013

*Corresponding author: djkim@snu.ac.kr

연안 해양기상(해상풍, 수온) 관측을 위한 항공기 원격탐사 시스템 33

도이기 때문에 연안해역에 대한 정확한 정보를 제공해 주지 못한다.

Synthetic Aperture Radar(SAR) 센서는 고해상도 영상(<100 m)을

획득할 수 있을 뿐만 아니라 광학센서와는 달리 밤낮·기상상태

에 관계없이 전천후로 관측이 가능하여, 구름이 낀 날씨가 계속되

더라도 지속적인 자료제공이 가능하다. 특히 유류오염과 같은 심

각한 연안재해가 발생하였을 때 기상상태에 관계없이 즉각적인 자

료제공이 가능하여 피해를 최소화하는데 유용한 도구가 될 수 있

다(Kim et al., 2010). 한편, 적외선(infrared) 센서는 사람의 눈으

로 볼 수 있는 가시광(visible) 영역, 그 이상의 정보를 제공해 줄

수 있다. 특히 물체의 온도측정에 유용한 파장이 약 10 µm 정도

되는 열적외선(thermal infrared) 센서는 태양빛이 없는 밤에도 관

측이 가능하고 물체에 대한 특징을 분석하는데 유리하다. 하지만

이 열적외선 센서가 인공위성에 탑재될 경우 그 부피가 상당히 커

지거나 또는 고해상도 영상을 획득하는데 한계가 있을 수 있다.

또한 인공위성에 탑재된 SAR 및 열적외선 센서의 경우 정해진 궤

도와 시각에만 촬영이 가능하여 수많은 인공위성이 궤도를 따라

서 순차적으로 돌고 있지 않으면 적시적소의 원하는 정보를 효율

적으로 획득하는데 어려움이 있을 수 있다. 하지만 이러한 센서들

을 항공기에 탑재할 경우 원하는 시기 및 지역의 선택이 용이하

고 보다 더 효율적으로 고해상도 자료획득이 가능하게 된다.

연안 수온은 양식장의 관리 및 육지의 영향을 판단하는데 중요

하고 연안 해상풍은 선박의 항해 및 레저생활을 위한 유용한 정

보들이다. 하지만 인공위성을 이용한 수온은 중·저해상도로 인해

섬이 많은 연안에서 정확한 수온정보를 제공해 주지 못하고 있으

며, 또한 연안의 많은 부유물로 인해 잘못된 수온정보를 도출되기

도 하였다 (Kara et al., 2005). 해상풍의 경우도 섬들이 많은 복잡

한 해안에서 고해상도로 2차원 정보를 거의 획득할 수 없었다. 따

라서 이 연구에서는 인간생활에 밀접한 영향을 미치는 연안에 수

온 및 해상풍에 대한 고해상도 정보를 획득할 수 있는 항공기 원

격탐사 시스템을 구축하는 것을 목표로 한다.

항공기 원격탐사 센서

Synthetic Aperture Radar(SAR) 센서

SAR는 마이크로 전자기파를 자체적으로 생성하여 측면(side

looking) 안테나를 통해 방사한 후 물체에서 산란되어 되돌아오는

신호를 수신하여 2차원 영상을 생성할 수 있는 센서이다. 고해상

도 영상생성을 위해 거리방향(range direction; 날아가는 방향과 수

직)으로는 되돌아 오는 신호의 시간적 선후관계 및 chirp pulse 압

축을 통해서, 방위방향(azimuth direction; 날아가는 방향)으로는

센서의 움직임으로 인해 발생되는 위치변화 및 도플러 정보를 이

용한 신호처리를 통해 2차원의 영상이 생성된다. 안테나로부터 방

사되는 전자기파의 주파수(파장)에 따라 L-밴드(~1.2 GHz), C-밴

드(~5.3 GHz), X-밴드(~9.5 GHz) 등이 지구원격탐사를 위해 주로

사용되었으며, 이 중 상대적으로 짧은 파장인 X-밴드는 해양의 표

면 장력파(capillary wave)에 민감하게 반응하여 이러한 표면 장력

파에 영향을 끼치는 해상풍(sea surface wind), 파랑(surface wave),

내부파(internal wave), 전선(front) 등 물리 해양학적 현상을 파악

하는데 많이 활용되었다 (Fu and Holt, 1982). 따라서 이 연구에

서도 X-밴드 파장을 사용하는 SAR시스템을 구축하고자 하였으며,

이를 위해 미국 ImSAR LLC사로부터 NanoSAR라는 RF장비를 도

입하였다 (Fig. 1, Table 1). 이 장비의 크기는 가로 16 cm, 세로 19 cm,

높이 11.5 cm로서 총 무게는 약 1.6 kg 이내로서 쉽게 항공기에 장

착할 수 있는 장점이 있다. 패치형 안테나로부터 방사되는 총 전

력은 1 W이며 10.25 GHz의 중심주파수와 500 MHz의 밴드 폭을

가진 chirp 신호가 방출된다. 항공기의 고도에 따라 수신되는 신

호를 3 dB 간격으로 조절할 수 있으며, 고도가 낮을수록 되돌아오

는 강한 신호를 감쇠시키기 위해 사용된다. 고정된 거리방향의 샘

플링으로 인해 관측 폭 및 해상도는 서로 반비례하게 된다. 0.3 m

에서 2 m까지 해상도를 조절할 수 있으나 0.3 m 해상도로 촬영할 경

우 약 600 m의 관측 폭을 가지고, 2 m의 해상도로 관측될 경우 약

4 km의 관측범위를 가질 수 있다. 촬영된 SAR영상의 기하보정에

필요한 위치 및 자세정보 획득을 위해 이중주파수 수신 GPS안테

나 및 IMU장치에 연결되도록 하였다. 이 연구에서는 추가적으로 선

박 및 해류와 같은 움직이는 물체의 속도를 구할 수 있는 along-track

interferometry (ATI)가 가능하도록 시스템을 구성하였다. 이를 위

해 두 개의 안테나를 항공기가 날아가는 방향의 앞뒤로 장착하였

으며, 탐지하고자 하는 물체의 속도범위에 따라 두 안테나 사이의 거

리(기선거리)가 조절되도록 하였다. 이러한 모든 장치들은 항공기

의 동체 아래쪽에 원형의 구멍을 뚫어 내부와 연결되도록 부착을

시켰으며, 이착륙시 강한 충격으로부터 보호하기 위하여 충격감쇠

스프링도 부착되었다.

열적외선(thermal infrared) 센서

절도온도 0도 이상의 온도를 가진 물체는 에너지를 방출하는데,

만약 이 물체가 흑체인 경우 플랑크의 법칙(Planck’s law)을 따른

에너지 분포를 가진다. 하지만 자연계에 존재하는 대부분의 물체는

완전 흑체가 아니므로 물체에 따른 방사율(emissivity)이 곱해진

형태의 에너지 분포를 가진다. 빈의 변위법칙(Wein’s displacement

Fig. 1. NanoSAR RF sensor used for airborne SAR system.

Table 1. Specification of SAR sensor (NanoSAR)

Parameter Value

Transmitted power 1 W

Frequency X-band (10.25 GHz)

Range resolution 0.3, 0.5, 1, 2 m

Swath width 600-4 km

Communication RS-232 Ethernet and F-cable

Supply voltage 12-18 V

34 김덕진·조양기·강기묵·김진우·김승희

law)에 의하면 지구의 평균온도에서는 약 10 µm 부근에서 가장

높은 에너지 방출을 나타내게 되며, 이 파장대역에서 해수의 방사

율은 약 0.98로서(Wu and Smith, 1997) 거의 흑체에 가까운 물체

이므로 플랑크 법칙과 방사율을 이용하여 해수로부터 방출되는 에

너지 양을 측정하면 그 해수의 온도(수온)를 측정할 수 있다. 다

음은 이를 위한 슈테판-볼츠만의 법칙을 나타낸다.

(W/m2) (1)

여기서 σ는 슈테판-볼츠만 상수이며(5.67×10-8 W/m2K4), ε는 물체

의 방사율, T는 절대온도를 나타낸다. 해수표면에 대한 방사율은

풍향/풍속 및 해상상태에 따라 달라질 수 있지만, 이에 대한 모델

은 어느 정도 성립이 되어 있으며 구현 가능하다. 따라서 해수로

부터 방출되는 에너지(M)를 정확히 측정하게 된다면 바로 수온으

로 변환할 수 있다. 하지만 실제로는 해수표면과 방출되는 에너지

를 측정하는 센서 사이에는 대기가 존재하여, 이 대기 중에 있는

입자(수증기 등)에 의해 방사된 에너지는 감쇠가 일어나게 되므로

이것에 대한 보정이 필요하다.

이 연구에서는 이러한 에너지를 측정할 수 있는 항공기 센서의

구축을 위해 미국 FLIR사의 A615 모델을 도입하였다. 이 모델에

대한 구체적인 사양을 Table 2에 정리하였다. 이 장치는 원래 근

거리에서 물체의 온도를 측정하고자 개발되었으나, 정밀한 보정이

이루어진다면 항공기 원격탐사용으로 충분히 활용 가능하다. 우선

관측되는 열적외선 자료의 기하보정을 위해 GPS 및 자이로 센서

(Xsens사의 MTi-G)를 A615장치에 부착하였으며, 방사보정을 위

해 온도/습도 측정장치(SE-342)가 장착되었다. 항공기의 촬영고도

에 따른 초점거리 조절을 위해 지상에서 미리 거리에 대한 초점

거리 look-up table을 만들 후 GPS로부터 입력 받은 고도에 따라

자동적으로 초점거리가 조절되도록 하였다.

원격탐사 센서 검보정

SAR 후방산란계수

SAR 영상으로부터 정량적인 정보(후방산란계수)를 획득하기 위

해서는 SAR센서에 대한 방사보정(radiometric calibration)이 수행

되어야 한다. 일반적인 SAR센서의 방사보정은 패치형 안테나의

거리 및 방위방향에 대한 패턴을 정확히 알아야 하며, 시스템 전

체에 대한 보정계수를 파악하여야 한다. 인공위성 SAR시스템은

일반적으로 안테나 모델을 통해 안테나패턴을 구성하고, 검증을

위해 지표면의 산란특성이 상대적으로 균질 한 아마존 열대 우림

지역을 촬영하여, 밝기 값의 변화가 안테나 모델과 유사한지 비교를

통해 수행이 된다. 한편, 시스템 전체에 대한 보정계수는 레이다

반사계수를 알 수 있는 능동 보정기(active transponder)나 수동 보

정기(corner reflector) 등을 균질 한 지역에 설치하여 SAR영상에

서 관측된 값과의 비교를 통해 구한다. 이 연구에서도 항공기 SAR

센서의 보정을 위해 실험실에서 안테나 패턴측정을 수행하였으며

(Fig. 2), 이러한 패턴의 유사도 평가를 위해 경기도 화성 시화호

일대에 수동 보정기를 거리방향으로 일렬로 배열하여 비교하였다

(Fig. 3). 또한 능동 및 수동 보정기를 촬영한 SAR영상들로부터

Radar Cross Section (RCS)을 구해 이론적 계산 값과 비교를 하

였으며 이를 통해 시스템 전체의 보정계수를 도출하였다 (Fig. 4).

열적외선 센서 방사보정

열적외선 센서를 이용한 정확한 수온측정을 위해 해수표면과 항

공기 센서 사이의 대기에 의한 효과를 보정해주어야 한다. 대기

중에 포함되어 있는 수증기는 열적외선 영역의 에너지를 흡수 및

방출을 하게 되므로, 아래 Fig. 5와 같이 해수표면으로부터 바로

방출되는 에너지뿐만 아니라 대기를 통과하는 동안 대기 수증기

에 흡수되는 에너지와 또 대기 자체에서 방출되는 에너지에 대한

효과를 고려한 radiative transfer 모델을 이용하여 보정이 가능하

며, 그 식은 다음과 같다 (Price, 1983; Chandrasekhar, 1950).

M εσT4

=

Table 2. Specification of thermal infrared sensor (FLIR A615)

Parameter Value

Field of view (FOV) 45°×34° (55° diagonal)

Spatial resolution (IFOV) 1.23 mrad

Spectral range 7.5-13 µm

Focal length 13.1 mm

Thermal sensitivity <0.05 °C@30 °C

IR resolution 640×480 pixels

Fig. 2. Antenna patterns (left: range profile, right: azimuth profile) measured in laboratory.

연안 해양기상(해상풍, 수온) 관측을 위한 항공기 원격탐사 시스템 35

(2)

(3)

여기서 θ는 입사각으로서 항공기의 직하점(nadir)을 향하도록 센

서를 설치한 경우 0의 값을 가진다. TW와 Tair는 각각 물과 대기의

온도이며, R은 해양의 파랑, 풍향/풍속 및 해수면 상태에 따라 달

라지는 bidirectional reflectivity로서 1-ε에 해당한다. α와 τ는 각

각 대기의 흡수율과 광학두께(optical thickness)이다.

이 식을 이용하여 방사보정을 수행하기 위해서는 고도에 따른

대기 온도, 습도, 압력 등을 알 수 있어야 하는데, 이를 위해 항공

기동체 아래에 설치되어 있는 온도/습도센서(SE-342)에 기록된 값

을 이용하였다. 관측하고자 하는 범위 및 수온의 정밀도에 따라

비행고도를 500 m에서 3000 m까지 조절할 수 있으나, 고도가 높

아질수록 대기에 의한 영향이 심해져 정밀한 대기보정이 반드시

수행되어야 한다. 고도가 낮은 경우는 고도에 따른 기온 및 습도

변화는 거이 일정하다고 가정할 수 있으나, 고도가 높아지면 고도

에 따른 기온 및 습도분포가 달라지므로, 이를 위해 Weather

Research and Forecasting (WRF) 모델을 이용하여 항공기 촬영이

있는 시각에 해당하는 대기조건 프로파일을 생성한 후 온도/습도

센서에서 기록된 값과의 일치를 통해 사용하였다.

원격탐사 센서 기하보정

대부분 원격탐사 센서의 관측자료는 지상 기준점(Ground Control

Point; GCP)을 이용하여 정밀 기하보정(geometric correction)을 할

수 있다. 하지만, 항공기 원격탐사 센서로부터 획득되는 수많은 자

TB θ( ) 1 R–( )TW R Tinc+[ ] θsec– α z( ) zd

0

h

∫=

θsec Tair z( )

0

h

∫ dz α z( )

0

h

∫ θsec– α z′( ) z′d

0

x

∫ dzexp+

R Tinc R Text τ 0 ∞,( )– secθ[ ]exp=

+R secθ Tair z( )α z( )

0

∞

∫ exp τ 0 ∞,( )– secθ[ ]dz

Fig. 3. SAR image capturing the calibration site (left). The rightphotos show the active transponder and corner reflectors installed onthe calibration site (Shiwha, Hwasung-Si).

Fig. 4. Range and azimuthal profiles of active transponder obtained from airborne SAR sensor.

Fig. 5. Contributions to the thermal infrared sensor. (a) The signalemitted by the sea surface. (b) The downward atmosphere emission,reflected at the sea surface. (c) Sun radiation (if exist), reflected atthe sea surface. (d) Direct upward atmospheric emission.

36 김덕진·조양기·강기묵·김진우·김승희

료들을 모두 GCP를 이용하여 기하보정하기에는 힘들고 오랜 시

간이 걸릴 수 있기 때문에, 위치오차를 다소 포함하더라도 자동화

된 기하보정을 수행할 필요가 있다. 이를 위해 항공기 원격탐사센

서에 GPS 및 IMU 등을 설치하여 위치정보 및 자세정보(yaw,

pitch, roll)를 획득하였다. Xsens사의 MTi-G모델의 경우 GPS수신

기와 자이로 센서가 동시에 탑재되어 있어 위치와 자세 및 시각

정보까지 제공해줄 수 있다. 열적외선 센서에서 측정되는 자료의

시각과 동기화하여 동일 시각에 해당하는 영상을 기하보정 하였

다. 먼저 영상의 가장자리 4점의 위도, 경도, 고도를 알고 그에 따

른 Affine변환을 통해 기하보정이 수행된다. Table 2에 나타낸

FLIR A615 열적외선 센서의 초점거리(f) 및 IFOV 등을 이용하여

영상 가장자리 4점의 좌표는 다음 식들을 통해 계산 가능하다

(Wolf, 1983).

x = [320×f×IFOV1; -320×f×IFOV1; 320×f×IFOV1; -320×f×IFOV1]

y = [240×f×IFOV2; 240×f×IFOV2; -240×f×IFOV2; -240×f×IFOV2]

z = [-f; -f; -f; -f] (4)

이는 센서의 자세변화가 없다고 가정했을 때에 해당하는 좌표로

서, 만약 비행자세의 변화가 있을 경우 다음 식을 통해 자세보정

을 수행할 수 있다.

m11=cos(phi)×cos(omega)

m12=-sin(omega)×sin(phi)×cos(kappa)+cos(omega)×sin(kappa)

m13=-cos(omega)×sin(phi)×cos(kappa)+sin(kappa)×sin(kappa)

m21=-cos(phi)×sin(kappa)

m22=-sin(omega)×sin(phi)×sin(kappa)+cos(omega)×cos(kappa)

m23=cos(omega)×sin(phi)×sin(kappa)+sin(omega)×cos(kappa)

m31=sin(phi)

m32=-sin(omega)×cos(phi)

m33=cos(omega)×cos(phi) (5)

여기에서 phi, omega, kappa는 각각 pitch, roll, yaw를 나타낸다.

비행자세가 보정된 회전행렬 성분을 이용하여 영상 좌표(x, y, z)

에서 지상좌표(X, Y, Z)로의 변환 식은 다음과 같다.

(6)

여기에서 s는 비행고도에 따라 달라지는 scale factor이며, 영상이

촬영되는 위치에 해당하는 GPS 좌표(Tx, Ty, Tz)를 추가적으로

더해주면 최종적으로 영상의 가장자리 4점에 해당하는 지상좌표

가 구해진다.

이런 변환과정을 통한 기하보정은 GPS/IMU센서의 정확도에 의

해 위치오차가 결정될 수 있지만, 기상 기준점을 찾기 힘든 바다

에서는 유용한 기하보정 기법이 될 수 있다. Fig. 6은 앞서 설명

한 기법을 이용하여 기하 보정된 열적외선 영상들을 구글어스 위

에 오버레이한 그림이다. 이 그림에서 색깔로 표현된 온도는 물체

자체의 일반적인 온도(kinetic temperature)가 아닌 지표의 겉보기

복사온도(apparent radiant temperature)를 나타낸다.

SAR센서에서 획득된 자료는 외부에서 입력되는 GPS정보와

IMU정보를 이용하여 자체적으로 기하보정을 수행하나 그 정밀도

가 좋지 않을 수 있다. 따라서 MTi-G센서로부터 획득된 위치 및

자세정보와 비교를 통해 offset을 적용하여 추가적인 보정을 수행

하였다.

시험비행 및 자료획득 결과

항공기에 탑재된 SAR센서 및 열적외선 센서를 이용하여 4차례

(2012년 5월 23일, 9월 14일, 12월 13일, 12월 28일)에 걸친 항공

기 시험비행관측을 수행하였다. 항공기는 쎄스나 경비행기로서 김

포공항에서 이륙 하여 검보정 지역인 화성 시화호를 거쳐 제부도

조간대 지역, 서해대교를 지나 군산까지 내려가는 연안관측 경로

(Course A)와 서해대교를 지나자마자 서해상으로 나가 해수면 온

도를 측정하고 안면도를 걸쳐 올라오는 해양관측 경로(Course B)

로 정하여 촬영을 수행하였다 (Fig. 7).

획득된 자료는 일차적인 자료처리 및 검보정 과정을 거친 후 원

격탐사 자료로 바로 활용될 수 있다. 이 연구에서는 획득된 자료

들 중 그 품질 및 항공기 원격탐사자료로서의 유용성을 판단할 수

있는 일부 영상들을 선별하였다. Fig. 8은 육지와 바다가 만나는

연안갯벌 부분을 촬영한 열적외선 영상들로서, 가로림만 일대 갯

벌 모습과(왼쪽) 황도 남쪽 연안의 모습(오른쪽)을 잘 보여주고

X

Y

Z

s

m11 m21 m31

m12 m22 m32

m13 m23 m33

x

y

z

=

Fig. 6. Geo-coded thermal infrared images overlaid on Google Earthimage. The color scale represents apparent radiant temperature.

연안 해양기상(해상풍, 수온) 관측을 위한 항공기 원격탐사 시스템 37

있다. 열적외선 영상은 갯벌과 바다의 경계를 뚜렷이 잘 구분할

수 있는 것으로 여겨지며, 특히 작은 조류로들의 모습과 그 조류

로에 물의 존재 유무를 잘 파악할 수 있게 한다. 이는 비슷한 온

도를 가진 물체라고 하더라도 서로 다른 방사율의 차이로 인해 나

타난 것으로 보인다. 또한 황도 남쪽으로 나타난 특이한 모습은

분명한 원인은 알지 못하나 데워진 갯벌 위로 해수가 들어왔다 빠

져나가면서 수온의 변화를 보여주는 모습으로 짐작이 된다. 열적

외선 센서는 방사율의 변화폭이 큰 육지보다 상대적으로 일정한

방사율을 가진 해양에서 수온을 측정하는데 유용하다. Fig. 9는 군

산 앞 해역(왼쪽) 및 안면도 서쪽 해양(오른쪽) 의 수온을 보여주

는 그림으로서, 선박이 지나가고 난 후 선박 뒤쪽의 반류(wake)부

분이 주변 해수의 수온보다 더 낮게 나타나고 있는 모습과(이는

배의 추진을 위해 회전하는 스크루가 표층과 깊은 곳의 물이 섞

이게 하여 생성된 결과로 보임), 2012년 9월 14일에 항공기를 이

용하여 서해의 수온을 관측한 영상들을 모두 구글어스에 표현한

그림을 나타낸다.

항공기에 탑재된 SAR센서는 열적외선 센서와는 달리 측면관측

(side-looking)을 수행한다. 따라서 지표면의 표면 거칠기에 따라

밝기 값이 크게 달라질 수 있다. Fig. 10은 제부도 주변의 갯벌의

모습을 보여주는 항공기 SAR영상으로서 물과 육지의 경계 및 갯

벌 위에 설치한 어망의 모습을 잘 보여주고 있다. 또한 바다에서

는 연안 쪽으로 굽어서 진행하는 파랑의 모습과 해상풍의 공간적

인 차이로 인한 밝기 값의 변화도 관측 가능하다. Fig. 11은 항공

기 SAR센서와 현장관측용 카메라(GoPRO)로 촬영한 동일지역에

대한 영상들이다. 두 영상을 비교해보면 갯벌에서 토양종류의 변

화로 인한 차이를 SAR영상에서 극명히 잘 보여주고 있음을 알 수

Fig. 7. Two flight courses (left: Course A, right: Course B) selected for airborne remote sensing survey.

Fig. 8. Sample images taken in Karorim-man (left) and Hwangdo (right) using airborne thermal infrared sensor. The color scale representsapparent radiant temperature.

38 김덕진·조양기·강기묵·김진우·김승희

있다. 또한 카메라 영상에서는 거의 보이지 않는 작은 채널의 모

습을 SAR영상에서는 잘 포착하고 있다. 한편, 해상에서는 파랑의

모습과 선박이 지나간 후 생성된 반류의 모습도 두 영상에서 유

사하게 확인 가능하다.

지금까지 살펴본 SAR영상들로부터 이 연구에서 구축된 항공기

SAR시스템이 충분한 품질의 SAR영상을 제공해 줄 수 있음을 알

수 있었다. SAR센서는 보내는 전자기파의 파장과 공명이 일어나

는 해양 표면파가 존재할 경우 강한 후방산란을 나타내게 된다.

즉, X-밴드 주파수의 경우 약 3 cm 내외의 해양 표면파가 존재할

경우 밝은 SAR영상을 만들게 되는데, 이러한 파들은 대부분 표면

장력파(capillary wave)로서 바람이 불 경우 바로 발생하게 된다.

따라서 정량화된 SAR의 후방산란과 바람의 속도 사이의 관계가

만들어진다면 SAR로부터 해상풍 정보를 추출하는데 사용될 수

있다.

결 론

이 연구에서는 인간생활에 밀접한 영향을 미치는 연안수온 및

해상풍에 대한 고해상도 정보를 획득할 수 있는 항공기 원격탐사

시스템을 구축하였다. 연안수온의 경우는 10 µm 대역의 파장을

사용하는 FLIR A615 열적외선 센서로 획득된 자료를 방사 및 기

하보정을 수행한 후 계산이 되며, 연안 해상풍의 경우는 SAR센서

로 측정된 밝기 값을 후방산란계수로 변환하여 해상풍 모델 관계

식을 통해 추출될 수 있다. 해상풍 모델 관계식은 풍향/풍속에 대

한 후방산란계수와의 관계 DB를 통해 만들어 진다. 본 항공기 원

격탐사 시스템으로부터 획득된 자료들의 품질은 엄밀한 검보정을

통해 더욱더 향상될 수 있으며, 앞으로 이를 위해 추가적인 연구

를 지속적으로 수행할 예정이다. 비록 향후 연구가 더 필요하지만

지금 현재의 항공기 원격탐사 센서로도 연안환경 모니터링 및 해

양기상정보를 획득하는데 충분히 유용하게 활용될 수 있을 것으

로 보인다.

사 사

이 연구는 기상청 기상기술개발사업(CATER 2012-2081)의 지

원으로 수행되었습니다.

참고문헌(References)

Chandrasekhar, S., 1950, Radiative Transfer, Clarendon Press.

Fu, L.L. and B. Holt, 1982, Seasat views oceans and sea ice with

synthetic aperture radar, NASA-JPL publication, 81−120.

Kara, A.B., A.J. Wallcraft, and H.E. Hurlburt, 2005, Sea surface

Fig. 9. Sea surface temperatures obtained from airborne thermal infrared sensor. The color scale represents apparent radiant temperature.

Fig. 10. SAR image of Jebu tidal flat obtained from airborne SARsensor.

Fig. 11. SAR and visible images over the same area.

연안 해양기상(해상풍, 수온) 관측을 위한 항공기 원격탐사 시스템 39

temperature sensitivity to water turbidity from simulations of

turbid black sea using HYCOM, J. Phys. Oceanogr., 35: 33−

54.

Kim, D.J., W.M. Moon, and Y.S. Kim, 2010, Application of Ter-

raSAR-X data for emergent oil-spill monitoring, IEEE Trans.

Geosci. Remote Sens., 48: 852−863.

Price, J.C., 1983, Estimating surface temperatures from satellite ther-

mal infrared data - A simple formulation for the atmospheric effect,

Remote sensing of environment, 13: 353−361.

Wolf, P.R. 1983, Elements of photogrammetry, McGraw Hill.

Wu, X. and W.L. Smith, 1997, Emissivity of rough sea surface for 8-

13 mm: modeling and verification, Applied optics, 36: 2609−2619.

2013년 1월 18일 원고접수

2013년 1월 23일 수정본 접수

2013년 1월 23일 수정본 채택

담당편집위원: 이충일