1. 서론

원격반사도 (R_rs, Remote Sensing Reflectance)는 외관상 광특성 (Apparent Optical Properties)으로서 해색 알고리즘 개발 및 해양 광학모델 개발 등 해색 연구의 기본이 되는 관측 자료이다. R_rs 자료는 해역에 따라 각기 다른 특성을 나타내며 같은 해역이라도 해양 구성 성분의 변화에 따라 다른 특성을 나타낸다. 따라서 특정 해역의 해색 알고리즘의 개발에 앞서 해당 해역의 해양 광학적 특성을 정확하게 분석하는 것은 매우 중요하다. 2010년 우리나라에서 세계 최초의 정지궤도 해색 위성(GOCI, Geostationary Ocean Color Imager)을 발사하면서 우리나라 주변 해역에서의 해색 연구가 활성화되었다 (Ryu et al., 2012). 이를 계기로 우리나라 주변 해역에서의 해색 알고리즘의 개발을 위한 많은 해양광학적 현장 조사가 발사 전부터 현재까지 꾸준하게 이루어지고 있다 (Ahn et al., 2012; Choi et al., 2014; Kim et al., 2016; Min et al., 2015; Moon et al., 2012) 또한, 2020년 2월 정지궤도 해색 위성 2호기 (GOCI-II) 발사에 성공하면서 기존 GOCI가 한반도 및 중국, 일본 주변 해역만을 관측하던 것에서 추가로 하루에 한 번씩 태평양 전체 해역을 관측하는 옵션이 추가되었다. 따라서 우리나라 주변 해역뿐만 아니라 태평양의 다른 해역에 대한 분석 및 알고리즘 개발이 요구된다. 이러한 필요성에 따라 우리나라와 비슷한 위도의 태평양 반대편에 위치하는 미국의 캘리포니아 연안 해역과의 광학적 특성을 비교하기 위하여 각 해역에서 얻어진 원격반사도 스펙트럼을 비교하였다.

2. 원격반사도 관측 자료 및 분석 방법

한반도 주변 해역의 원격반사도 스펙트럼 자료는 2003년부터 2013년까지 11년 동안 한국해양과학기술원에서 GOCI 위성 영상의 알고리즘 개발 및 검보정을 목적으로 획득된 자료이다. 하나의 기관에서 동일한 방법으로 오랜 기간 동안 획득된 자료이기 때문에 일관성이 있으며 미우주항공국 (NASA, National Aeronautical and Space administration)에서 제공하는 해양광학 자료 획득을 위한 프로토콜 (Mueller et al., 2003)을 따라 동일한 방법으로 보정하여 검증된 자료이다. 반면에 캘리포니아 연안 해역 원격반사도 스펙트럼 자료는 Ocean Biology Processing Group (OBPG)의 SeaWiFS Bio-optical Archive and Storage System (SeaBASS)에서 제공하는 자료에서 추출하였는데 이는 각각 다른 기관의 다른 연구자들에 의해서 획득된 자료들이기 때문에 관측 장비, 관측 방법, 자료 보정 등의 다양한 부분에서 일관되지 않는다. 하지만 SeaBASS 자료의 경우 해색 위성 자료의 검보정 및 알고리즘 개발을 위하여 동일한 프로토콜을 이용하여 관측된 높은 품질의 현장 관측 자료로서 한반도 주변 해역의 원격반사도 자료와 동일한 방법으로 검증된 자료로 판단하였다. 각각의 자료에 대한 자료 제공자 및 획득 일시는 Table 1에 각 자료의 획득 위치 정점도는 Fig. 1에 표기하였다.

한반도 주변 해역에서 얻어진 원격반사도 자료는 ASD (Analytical Spectral Devices Co.) 회사의 휴대용 분광복사기 (모델명 FieldSpec^Ⓡ3)를 사용하여 측정하였다 (이하 ASD라 함). ASD 광학장비는 350 ~ 1,050 nm 구간을 총 512개의 실리콘 광전 다이오드 배열을 이용하여 1.4 ㎚ 간격으로 측정하도록 구성되어 있다. 태양광 직접 반사 (sun glint) 영향을 최소화하기 위해서 태양으로부터의 방위각이 135° 정도가 되도록 측정하였다. 표층 해수로부터의 총 복사에너지 (L_wT, W/m²/nm/sr)는 해수면에 대한 입사각이 약 30°가 되도록 측정하였으며, 대기로부터 해수 표면에 입사되는 광량 (L_sky, W/m²/nm/sr)은 L_wT를 관측한 동일 방위각 상의 수직 연장선에서 천정으로부터의 입사각이 약 30°가 되도록 센서가 하늘을 바라보도록 측정하였다. 반구상의 총 하향 에너지양 (E_d, W/m²/nm)은 해수 표면에 대한 반구상태로 입사되는 모든 광량이 측정되도록 도와주는 광센서 보조 장비 (Remote Cosine Receptor, RCR)를 이용하여 주변에 광 유입에 영향을 미치는 물체가 없도록 주의하여 가능한 한 수평으로 설치한 후 측정하였다 (Moon et al., 2012).

해수에 의한 반사도 스펙트럼은 육상 지표의 일반적인 반사도 개념인 파장에 따른 물체의 표면 반사가 아닌 해수 유광층 수괴에서의 반사도를 의미한다. 따라서 해수 반사도 (irradiance reflectance, R(0-,λ))는 해수 표면에 입사되는 광량 (downwelling irradiance, E_d(0-,λ))과 해수 표면을 통과해서 나오는 광량 (upwelling irradiance, E_u(0-,λ))의 비 값 (단위 없음)으로서 아래의 수식 (1)과 같이 계산된다.

(1)

R0-,λ=Eu0-,λEd0-,λ

여기서, E_u(0-,λ)는 해수 표면 바로 아래(-)에서 360° 모든 방향에 대하여 아래에서 위로 올라오는 총 광량을 측정한 값이고, E_d(0-,λ)는 해수 표면 바로 아래에서 360° 모든 방향에 대하여 해수 표면에 입사되는 총 광량을 측정한 값이다. 인공위성에서는 E_u(0-,λ)을 측정하는 것이 불가능하지만, 해수 표층 위에서의 수출광량 (water-leaving radiance, L_w)과 E_d 값을 측정할 수 있다. 따라서 이 두 개의 광학적 인자의 비 값을 사용하여 해수의 반사도를 분석할 수 있으며, 이것을 원격반사도 (R_rs)라 한다. R_rs는 인공위성에서 측정하는 해수의 반사도 개념과 유사하기 때문에 해색 원격탐사에서 주로 많이 사용되며 아래의 수식 (2)와 같이 계산된다.

(2)

Rrs0+,λ=LwλEd0+,λsr-1

일반적으로 선상에서 관측되는 총수출광량 (L_wT)에는 얻고자 하는 순수한 수출광량 (L_w) 값 외에 대기에 의한 표층 반사광 (surface-reflected radiance, Lsfc)이 포함되어 있다. Lsfc를 계산하기 위하여 L_sky 값을 측정하는데 일반적으로 L_sky의 2.5% 정도가 해수 표면에서의 프레넬 반사 (Fresnel reflection, ρ)로 Lsfc에 영향을 미친다. 따라서 및 ρ 값은 0.025를 적용하였으며 아래의 수식 (3)에 의하여 L_w를 계산할 수 있으며 수식 (2)에 적용하여 R_rs 값으로 변환할 수 있다 (수식 (4)).

(3)

Lw0+,λ=LWT0+,λ-Lsfc0+,λ=LWT0+,λ-ρ×Lsky0+,λ

(4)

LWTEd=Rrs+ρ×Rsky=Rrs+0.025×Rsky+∆ρ×Rsky

여기서, ∆ρ값은 프레넬 반사로 보정되지 않고 남아있는 반사도 에러 값을 나타낸다. 이러한 남은 에러 값의 보정을 위해서 각 정점에서의 근적외선 파장 영역에서의 R_rs 스펙트럼을 전체 파장에서 제거하여 보정하였다.

3. 결과

한반도 주변의 각 해역에서 얻어진 원격반사도 스펙트럼은 Fig. 2와 같다. 해역별로 파장에 따른 강도와 스펙트럼 모양이 각각 다른 형태를 나타낸다. 서해 외해역 (Fig. 2-a)의 경우 전체 파장에서 낮은 값을 보이면서 완만한 스펙트럼 형태를 보이는 전형적인 Case-1 water 특성을 나타낸다. 동해 해역 (Fig 2-b)의 경우 전체적으로 서해 외해역의 원격반사도 스펙트럼과 비슷한 특성을 보이지만 일부 정점에서 클로로필에 의한 580 nm와 680 nm 부분의 높은 피크가 관측되었다. 두 해역의 클로로필 및 부유물질의 농도를 비교해 보면 (Table 1), 서해 외해역의 경우 최대 값이 모두 3.0 이하의 낮은 농도를 보이는 반면 동해 해역의 경우 평균 값은 서해 외해역과 비슷하지만 클로로필의 최대 값이 10 배가 넘는 높은 농도를 보였다. 동해 해역의 클로로필의 농도가 높은 일부 정점에서 580 nm와 680 nm의 피크가 나타나는 스펙트럼이 관측된 것으로 판단된다. 동중국해 해역 (Fig. 2-c)의 경우 서해 외해역 및 동해 해역에서 나타나는 매우 맑은 해수의 전형적인 스펙트럼도 있으면서 반대로 500 ~ 600 nm 부근의 높은 반사도를 보이는 Case-2 water 특성의 스펙트럼 또한 나타났다. 동중국해의 일부 정점에서 부유물질의 농도가 40 g/m³ 가까이 관측되었는데 이러한 정점에서 Case-2 water 특성의 스펙트럼이 나타난 것으로 판단된다. 남해 해역 (Fig 2-d)의 경우는 동해 해역과 비슷하게 클로로필에 의한 580 nm와 680 nm에서의 피크 값이 두드러지게 관측되었는데 남해 해역에서 관측된 클로로필 농도 값이 높은 것을 확인할 수 있었다 (Table 1). 경기만 연안 해역 (Fig. 2-e) 및 목포 연안 해역 (Fig. 2-f)의 경우 전형적인 Case-II water 스펙트럼 특성을 보이면서 전체 파장에서 높은 반사도 값을 보였다. 동중국해 해역과 비교해 용존유기물 및 부유물질의 영향을 많이 받아 400 ~ 500 nm 부분의 반사도 경사 값이 급격하게 나타났으며 부유물질의 후방 산란 값에 의해 근적외선 영역 (700 ~ 900 nm)에서도 높은 반사도 값을 보였다. 두 해역 모두 부유물질의 농도가 100 g/m³ 이상의 매우 높은 값을 보였다 (Table 1).

미국 캘리포니아 연안 해역에서 얻어진 원격반사도 스펙트럼도 해역별로 각각 다른 강도 및 스펙트럼 형태를 보였다. 몬터레이 만 연안 해역 (Fig. 3-a)의 경우 우리나라 주변 해역의 동해 및 남해에서 얻어진 스펙트럼과 유사한 패턴을 보였는데 680 nm 부분의 클로로필 형광에 의한 피크 값이 매우 높게 나타났다. 몬테레이 만 연안 해역의 경우 캘리포니아 연안 해역 중에서 적조가 자주 발생하는 대표적인 해역으로서 해당 스펙트럼은 적조가 발생했을 당시 측정했을 것으로 예상된다. 하지만 안타깝게도 해당 데이터 (2006년 몬터레이 만 측정 자료)에 적조 발생 여부 또는 클로로필 농도 값에 대한 정보가 제공되고 있지 않기 때문에 확인할 수 없었다 (Table 1). 샌프란시스코 만 안쪽 연안 해역 (Fig. 3-b)의 경우 우리나라 주변 해역의 탁도가 높은 경기만 연안 해역 및 목포 주변 연안 해역에서 얻어진 스펙트럼과 유사한 패턴을 보였다. 클로로필 및 부유물질의 농도 분포 또한 경기만 연안 해역과 목포 주변 연안 해역과 비슷하게 클로로필에 비해 부유물질의 농도가 매우 큰 특성을 보였다. 샌프란시스코 만 외해역 (Fig. 3-c)의 경우는 우리나라 서해 외해역과 비슷한 스펙트럼 패턴의 맑은 Case-I water 특성을 나타낸다. 구성 물질의 농도 값 역시 낮은 분포 값을 나타내고 있었다 (Table 1). 샌프란시스코 만의 경우 몬터레이 만이나 경기만과는 다르게 좁은 입구의 폐쇄적인 환경으로 되어 있기 때문에 20 Km 정도의 비교적 가까운 거리의 외부 및 내부 정점들의 원격반사도 스펙트럼의 특성이 Case-I water와 Case-II water로 분명하게 구분되는 것을 볼 수 있었다.

4. 결론 및 토의

한반도 주변 해역 및 캘리포니아 주변 연안 해역에서 얻어진 원격반사도 스펙트럼을 분석해볼 결과 태평양을 사이에 두고 반대편에 위치한 두 지역이 해역에 따라 비슷한 패턴을 보이는 경우가 있음을 알 수 있었다. 같은 지역에 속해 있어도 해역에 따른 차이가 컸으며 수심이 낮은 연안, 또는 폐쇄형 만 등의 지형적인 영향을 많이 받았다. 물론 원격반사도 스펙트럼을 형성하는 데에 기여하는 각각의 구성성분들에 대한 광학적 특성을 조사하는 것이 선행되어야 하겠지만 상세한 정보가 없는 상황에서의 비교에서도 전형적인 Case-I water, Case-II water 스펙트럼 등의 유사한 패턴을 볼 수 있었다. 각 해역 별 평균 R_rs 스펙트럼을 비교해 본 결과 (Fig. 4) 연안 해역인 우리나라의 목포 연안 해역, 경기만 연안 해역의 스펙트럼이 샌프란시스코 만 안쪽 해역의 스펙트럼과 매우 유사한 결과를 보인 반면 샌프란시스코 만 연안 해역의 경우 400 ~ 600 nm 영역의 용존유기물 및 부유물질의 흡광의 영향을 더 많이 받아 해당 구간 원격반사도 값의 상승 기울기 값이 더 크게 나타났다. 클로로필의 영향을 많이 받은 580 nm와 680 ~ 700 nm에서의 피크를 보이는 스펙트럼은 우리나라 남해 연안, 캘리포니아의 몬터레이 만 연안, 그리고 샌프란시스코 만 바깥 해역에서 나타났다. 우리나라의 남해 연안과 샌프란시스코 만 바깥 해역의 경우 매우 유사한 R_rs 스펙트럼 패턴을 보인 반면에 적조가 자주 발생하는 몬터레이 만 연안 해역의 경우 높은 클로로필의 영향으로 680 ~ 700 nm에서 나타나는 클로로필 흡광에 의한 피크가 크게 나타났으며 580 nm에서의 피크가 다른 두 해역에 비해 날카롭게 나타났다. 우리나라의 동해 및 서해 외해역은 대양의 전형적인 Case-I water 특징의 스펙트럼을 보였다. 반면에 동중국해 해역의 경우 Case-I water와 Case-II water 중간의 스펙트럼 특성을 보였다. 앞으로 태평양 전체 해역을 관측할 GOCI-II의 분석 알고리즘의 개발을 위하여 태평양 전체 해역에 대한 해양광학적 환경 분석 및 알고리즘 개발이 필요하다. 원격반사도 스펙트럼 비교 분석의 해역 별 유사성을 기반으로 각 해역의 환경 특성 조사 및 고유 광특성 (IOP, Inherent Optical Property) 분석 등의 추가 연구가 필요하며 이를 기반으로 공동으로 활용할 수 있는 알고리즘을 개발할 수 있을 것으로 기대한다.

Fig. 1.

Sampling station map for (a) the Korean waters and (b) west coast of California.

Fig. 2.

R_rs spectrum obtained in the (a) offshore of Yellow Sea, (b) East Sea, (c) East China Sea, (d) South Sea, (e) coast of the Gyeonggi Bay, and (f) coast of the Mokpo (Thick red line represents the average spectrum).

Fig. 3.

R_rs spectrum obtained in the (a) Monterey Bay, (b) inner part of the San Francisco Bay, and (c) out part of the San Francisco Bay (Thick red line represents the average spectrum).

Fig. 4.

Averaged R_rs spectrum obtained from various waters around the Korean Peninsula and California

참고문헌

• Ahn JH, Park YJ, Ryu JH, Lee B, Oh IS (2012) Development of atmospheric correction algorithm for Geostationary Ocean Color Imager(GOCI). Ocean Science Journal 47:247–259ArticlePDF
• Choi JK, Park YJ, Lee BR, Eom J, Moon JE, Ryu JH (2014) Application of the Geostationary Ocean Color Imager(GOCI) to mapping the temporal dynamics of coastal water turbidity. Remote Sensing of Environment 146:24–35Article
• Kim W, Moon JE, Park YJ, Ishizaka J (2016) Evaluation of chlorophyll retrievals from Geostationary Ocean Color Imager(GOCI) for the North-East Asian region. Remote Sensing of Environment 184:482–495Article
• Min JE, Ryu JH, Park YJ (2015) An analysis of the relationship between inherent optical properties and ocean color algorithms around the Korean waters. Korean Journal of Remote Sensing 31:473–490Article
• Moon JE, Park YJ, Ryu JH, Choi JK, Ahn JH, Min JE, Son YB, Lee SJ, et al (2012) Initial validation of GOCI water products against in situ data collected around Korean peninsula for 2010-2011. Ocean Science Journal 47:261–277ArticlePDF
• Mueller JL, Morel A, Frouin R, Davis C, Arnone R, Carder K, Lee ZP, Steward RG, et al (2003) Radiometric measurements and data analysis protocols. In: Mueller JL, Fargion GS, McClain CR, editors. Ocean Optics Protocols for Satellite Ocean Color Sensor Validation. NASA, Maryland, US, p 78
• Ryu JH, Han HJ, Cho S, Park YJ, Ahn YH (2012) Overview of geostationary ocean color imager (GOCI) and GOCI data processing system (GDPS). Ocean Science Journal 47:223–233ArticlePDF

Appendix

Figure & Data

References

Citations

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