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1 CIMO Guide, Part IV - Satellite Observation - 국가기상위성센터

2 차 례 1 INTRODUCTION HISTORICAL PERSPECTIVE SPATIAL AND TEMPORAL SCALE COMPLEMENTARITY OF SPACE-BASED AND SURFACE-BASED MEASUREMENTS 5 2. PRINCIPLES OF EARTH OBSERVATION FROM SPACE ORBITS AND EARTH VIEWING FROM SPACE PRINCIPLES OF REMOTE SENSING SPACE AND GROUND SEGMENTS REMOTE SENSING INSTRUMENTS INSTRUMENTS BASIC CHARACTERISTICS INSTRUMENT CLASSIFICATION SATELLITE PROGRAMMES OPERATIONAL METEOROLOGICAL SATELLITES SPECIALISED ATMOSPHERIC MISSIONS MISSIONS TO OCEAN AND SEA-ICE LAND OBSERVATION MISSIONS MISSIONS TO SOLID EARTH MISSIONS TO SPACE WEATHER SPACE-BASED OBSERVATION OF GEOPHYSICAL VARIABLES INTRODUCTION BASIC ATMOSPHERIC 3D AND 2D VARIABLES CLOUD AND PRECIPITATION VARIABLES AEROSOLS AND RADIATION OCEAN AND SEA-ICE LAND SURFACE (INCLUDING SNOW) SOLID EARTH ATMOSPHERIC CHEMISTRY SPACE WEATHER 153 Annex

3 6. CALIBRATION AND VALIDATION INSTRUMENT CALIBRATION PRODUCT VALIDATION CROSS-CUTTING ISSUEs FREQUENCY PROTECTION ISSUES INTERNTIONAL COORDINATION SATELLITE MISSION PLANNING 199 REFERENCES 202 ACRONYMS

4 1. INTRODUCTION 1.1 HISTORICAL PERSPECTIVE 1960년 4월 1일에 TIROS-1 발사에 따른 기상학의 새로운 시대가 열렸다. 기상 시스템은, 종관 및 항공 관측에 의해서만 기술되었던, 하나의 영상으로 시각화가 가능하게 되었다. 기상 시스템의 급격히 발달하는 현상은 1966년 12월 6일 ATS-1의 정지궤도 영상으로 확고하게 드러났다. 기상위성의 첫 번째 응용이라는 관점에서, 실황예보 라는 용어가 등장하게 되었다. 실황예보를 위한 초기위성자료 활용은 거의 독점적으로 Nimbus-3 (1969년 4월 13일)에 의해 시작되 었지만, 수치예보에는 대기온도와 습도의 연직프로파일을 얻기 위한 실험적 탑재체 자료 및 정지궤도 위성의 연속영상으로 얻어진 구름운동바람 자료가 처음으로 적용되었다. 첫 번째 전지구 대기 연구 프로그램 (GARP, Global Atmospheric Research Programme) 전지구 실험 (FGGE, First GARP Global Experiment, )은 처음으로 4개의 정지궤도 위성과 2개의 준-극궤도 위성 (near-polar satellites)을 통합 활용하였으며, 이는 하루에 4번 전지구 탐측 및 영상을 관측하고, 30분마다 중 저위도 영상을 촬영하였다. 기상위성은 초창기 현업활용 이외에 대기역학과 기 후의 이해의 진일보가 가능하게 했다. 식생주기 감시와 지구자원탐사의 고경제적 가치에 의해, 지표면 관측을 목적으로 하는 새로운 위성프로 그램들이 나타났다. 1972년 7월 23일에 발사된 Landsat-1은 고해상도 지표면 관측위성의 첫 번째 시리즈를 이끌었으며 SPOT 시리즈는 공간해상도 10~20m의 영상을 제공하는 1986년 2월 22일에 발사된 SPOT-1으로 시작되었다. 해양탐사는 1978년 6월 27일 SeaSat으로 시작되었다. 이 위성은 수동 능동을 모두 포함하는 전천후의 마이크로파 관측 시대가 도래한 것으로 기록되었다. 이와 거의 동시에, 수동형 마이크로파 센서와 해색센서를 탑재한 Nimbus-7이 발사되었다. 선구자였던 SeaSat의 고도계, 산란계, SAR 영상관측 임무 이후부터 ERS-1이 1991년 7월 17일에 발사 및 운영될 때까지 능동형 관측임무가 없었다. 대기 복사 및 화학 정보 도출은 초기의 여러 Nimbus 위성들에 의해 수행되었다. 지구복사 연구에 대한 하나의 마일스톤은 ERBS (1984년 10월 5일) 이었다. 대기화학에 관한 주요 마일스톤은 UARS (1991년 9월 12일) 이었다. 1.2 SPATIAL AND TEMPORAL SCALES 전지구 관측시스템(GOS)의 개념은 위성 시대의 도래로 인해 완전히 수정되었는데, 이는 지상 및 우주 기반 관측의 상호보완성을 이용하는 것이었다. 우주기반의 관측은 제한이 없는 전지구적 관측범위와 빈번한 관측 주기를 제공하였다. 가장 두드러진 장점으로 전지구 수치예보의 관측영역 제한을 크게 완화시킬 수 있는 해양상 대기 연직탐측능력이다. 대륙에서의 관측네트워크가 인구밀집지역으로 편중 되는 경향이 있지만 지표면의 대다수는 무인지역으로 관측자료의 수가 적다. 게다가, 지상에서의 몇 가지 지역적인 관측 (예, 운형)은 공간적으로 통합하기 어려운 단점도 있다

5 지상 및 위성 관측의 중요한 차이점 하나는 시공간 평균에 대한 것이다. 위성관측은 신호대잡음비인 SNR (Signal-to-Noise Ratio)의 요구조건을 만족시키도록 결정된 IFOV (Instantaneous Field Of View)로부터의 신호를 공간 평균한다. 지상관측은 관측 변수에 의존하기도 하지만 일반적으로 관측 지점값(공간 평균값이 아님)으로 이 관측 지점값은 더 크거나 혹은 더 작은 지역의 대표값이 된다. 시 간적 차원에서 본다면, 상황은 반대로 된다: 위성관측은 위성의 움직임 혹은 한 영상요소(pixel)별 관측 시간 때문에 거의 순간적인 관측값인데 반해, 지상 관측은 동시다발적인 변동을 평균하기 위해 특정한 시간 범위 안에서 통합한 값을 이용한다. 이러한 차이점은 위성과 지상 관측자료를 결합하고 비교 하는데 복잡한 영향을 준다. 1.3 COMPLEMENTARY NATURE OF SPACE-BASED AND SURFACE-BASED MEASUREMENTS 위성은 요구되는 품질을 만족하는 모든 필요한 관측을 수행할 수 없다. 특정 지구물리학적 변수의 경우 원격탐사 원리가 존재하지 않는다. 다른 변수의 경우, 요구된 관측 품질을 만족시키기 위해서는 정확한 지상 기반의 관측시스템 정보를 보조자료로 이용할 때만 확보할 수 있다. 더불어, 위성관측은 종종 간접적인 성질(주된 관측 물리량은 복사량임)을 가지며, 지상 기반의 관측은 위성으로부터 생산된 산 출물을 검증하는 데 있어 핵심적인 역할을 한다. 지상 관측시스템만이 독점적으로 적합한 품질의 관측자료를 제공할 수 있는 영역들이 여전히 존재한다. 하지만 이러한 경우에도, 위성은 지역적이고 성긴 지상 관측의 공간적 확장에 있어 유용할 수 있다. 특히, 자료동화는 서로 다른 기법에 의해 관측한 지구물리학적 변수들간의 정보교환을 가능하게 한다: 만약 변수들간의 강한 물리학적 관계가 있다면, 위성관측은 위성에서 직접적으로 관측하지 않는다고 하더라도 지구물리학적 변수들의 정보 제공에 기여할 수 있음을 의미한다. 위성기반 및 지상기반 관측의 공동 활용은 WMO 전지구통합시스템(WIGOS 1) )의 핵심이다. 주: 위성 프로그램 및 탑재체 관련 상세한 설명은 위성기반 관측 능력에 관한 WMO 온라인 데이터 베이스 (웹사이트: 확인 가능하다. 1) WMO Integrated Global Observing Systems - 5 -

6 2. PRINCIPLES OF EARTH OBSERVATION FROM SPACE 2.1 ORBITS AND EARTH VIEWING FROM SPACE 지구는 다양한 관측 조건하의 다른 궤도에서 우주로부터의 관측이 가능하다. 이 장에서는 다음과 같은 항목들에 대해 설명한다. - 위성 관측기기 관측폭(swath) - 궤도 주기, 관측 주기, 재방문 주기 - 궤도 세차 운동, 태양 동주기 궤도, 표류궤도(drifting orbits) - 타원궤도 - 발사체와 궤도 진입 플랫폼 서비스 Satellite instrument field of view 지상 또는 풍선과 달리 위성 기반 관측의 가장 큰 장점은 시야(FOV 2) )이 넓다는 것이다. 위성관측은 일반적으로 최소 400km 고도의 궤도이며, 이 보다 더 높거나 정지궤도(35,786km)까지 확장된다. FOV는 궤도의 높이, 관측기기의 구조 그리고 적용 분야에 의해 결정되며, 천정각 (ζ)의 범위를 제한하게 된다. 즉, 주어진 천정각으로부터 위성 고도에서 바라보는 지상의 거리를 최대로 하는 위성 FOV는 다음으로 표현할 수 있다 (그림 2.1). sin (2.1) 여기서, R: 지구 평균 반경(6371km), H: 궤도 높이, δ: 지구중심 각 (, degree)이다. 표 2.1은 천정각(ζ)에 따른 궤도 높이의 함수로써 위성 FOV의 값과, 이에 상응하는 지구중심각(δ)을 보여준다. Figure 2.1 Field Of View versus zenith angle ζ Table 2.1. Potential satellite field of view and corresponding geocentric angle as functions of satellite height and of zenith angle under which the Earth s spot is viewed Zenith angle for various applications H = 400 km H = 600 km H = 800 km H = 35,786 km FOV δ FOV δ FOV δ FOV δ ζ= 90 (horizon-to-horizon) 4,401 km ,326 km ,076 km ,082 km ζ= 85 (telecommunications) 3,423 km ,322 km ,057 km ,978 km ζ= 70 (qualitative use) 1,746 km ,405 km ,980 km ,752 km ζ= 60 (quantitative use) 1,207 km ,707 km ,157 km ,671 km ) Field of View - 6 -

7 표 2.1의 잠재적인 위성 FOV가 관측기기에 의해 완전히 관측할 수 있는 범위는 아니며, 관측 원리 또는 관측기기의 기술적 구조에 따라 FOV가 결정된다. 예를 들어, 레이더 고도계(radar altimeters)는 직하점에서만 운영 가능하며, 회절에 의한 beam의 퍼짐을 제외하고 FOV가 존재하지 않으며, 합성 개구레이더(SAR 3) )와 같은 초고분해능 영상기는 수십km 범위의 FOV를 갖는다. 궤도에 따른 위성의 운동은 궤도를 따라 기기의 연속적인 FOV를 유지되며, 이들은 지표면을 띠 (strip) 모양으로 관측하게 되는데, 이를 관측폭(swath)이라고 한다. 관측폭은 위성궤도를 따라서 중심에 위치하거나 SAR와 같이 측면보기 (side-looking) 기기의 경우 중심에 대해서 평행하게 된다. 다양한 목적 [응급상황에 대한 전략적 관측, 연속적 궤도와 관련된 입체영상(stereoscopy) 등]에 따라 좁은 관측폭을 갖는 관측기기는 위성 궤도로부터 떨어진 영역으로 관측폭을, FOR 4) (관측가능역) 내에서, 기울여 관측할 수 있다. 관측폭(swath width)는 관측기기의 실제 FOV에 따른 교차방향성분 (cross-track component)이다. 정지궤도 관측기기에서는 swath는 의미가 없다 Orbital period, geostationary orbit, observing cycle, repeat cycle 궤도 높이 H는 궤도 주기 T를 결정하며, 그 관계는 다음과 같다. 여기서 a=84.47 분 (T는 시간(분)으로 계산됨) (2.2) 1 항성일(23 h ) 주기를 갖는 고도는 35,786 km이다. 이 고도에서의 위성 궤도를 지구동기 궤도(geosynchronous)라 부른다. 만약 궤도가 적도면에 위치하고 위성의 동쪽으로 진행되면, 적도 상의 지표상위성위치(SSP 5) )의 직하점인 지표면과 항상 일정하게 놓이게 되는데, 이를 정지궤도 (geostationary)라고 부른다. 적도면에 대해 기울어진 궤도()의 경우, 위성은 특정 경도에서 적도와 교차하게 된다. T 분 후, 이 시간동안의 지구 자전으로 서쪽으로 몇도 정도 이동한 경도에서 다시 적도와 교차를 하게 된다. 동일 위상 (phase, 상승 혹은 하강)에서 연속되는 두 개의 적도상 교 차 지점 사이의 경도 차(우주상 거리, space distance)를 경도차(decalage)라고 부르며, 관측기기의 관측폭과 더불 어 전체 지구표면 관측(관측 영역, observing coverage) 에 필요한 시간을 결정한다 (그림 2.2). 관측기기의 관측폭이 연속한 두 궤도의 경도차(decalage) 만큼 크다면, 두 개의 연속된 궤도에 의한 관측 커버리지 는 연속되며, 이때 전구 관측에 필요한 시간(observing cycle, 관측 주기)은 관측기기의 관측폭과 경도차 (decalage) 사이의 비(ratio)에 의해 결정된다. 3) Synthetic Aperture Radar 4) Field of Regard 5) sub-satellite-point Figure 2.2 Decalage between two successive orbits and instrument swath - 7 -

8 표 2.2는 표2.1에 제시된 궤도 고도에 대한 주기와 그에 따른 경도차(decalage)를 보여주는 것이며, 다양한 기기의 관측폭(qualitative, quantitative use에 관련된, 즉 천정각 70 와 60 인 경우)과 관련된 관측주기(observing cycle)도 보여주고 있다. 이 경우 낮과 밤 모두 관측이 가능한 관측기기의 경우 관측 시간은 둘로 나뉘게 된다. 경도차(decalage)와 관측 주기는 정지궤도 고도 H=35,786km에서는 무시된다. Table 2.2. Period, decalage and observing cycle for the orbits indicated in Table 2.1. Orbital parameter H=400 km H=600 km H=800 km H=35,786 km Period T 92.6 min 96.7 min min 23 h Decalage 2,570 km 2,690 km 2,800 km 0 km Observing cycle for=70 (day only) 35 h 27 h 23 h From instrument Observing cycle for=60 (day only) 51 h 38 h 31 h From instrument Observing cycle for=70 (day and night) 18 h 13 h 11 h From instrument Observing cycle for=60 (day and night) 26 h 19 h 16 h From instrument 정지궤도는 지표면의 동일 지역을 지속적으로 보게 되며, 관측 주기는 기기의 특성에 의해 결정되며, 관측되는 영역에 따라 수분 또는 그 이하가 될 것이다. 관측 커버리지 내에서는 정지궤도 관측은 번개, 급발성 대류의 짧은 시간간격 관측 등 연속적인 감시에 적합하다. 그러나 관측영역은 표 2.1의 최대 지구중심각이 로 SSP로부터 너무 먼 고위도 또는 특정 지역은 제외된다. 비-정지궤도 위성의 경우, 주어진 공전 횟수 후 정확히 동일한 궤적(track)을 통과할 때, 재방문 주기 (repeat cycle)를 갖는다고 말한다. 재방문 주기의 시간 간격 동안 위성 궤적은 부-주기(sub-cycle)의 특정 주기를 나타내는 정해진 패턴에 따라 매일 조금씩 이동하게 된다. 일부 부-주기(sub-cycle)은 매우 짧은 시간 간격 내에 비교적 근접한 서로 다른 지역들을 방문하게 된다. 다른 부-주기도 관측 지역이 공간적으로 근접하게 된다. 태양동기궤도 (section 2.1.3)의 경우, 재방문 주기가 있다는 것은 총 공전수(number of revolutions)를 총 일수(number of days)로 정확하게 나타낼 수 있음을 의미한다. 궤도 주기는 24시간 동안 위성이 지나는 궤도 수 N (일반적으로 정수는 아님)을 결정한다. m 일(days, 정수)의 재방문 주기를 갖기 위해서 궤도주기(period)는 N m이 정수가 되도록 조정된다. N (표2.3의 No. of orbits/day 참조)은 식(2.3)과 같이 나타날 수 있으며, n과 l은 각각 N m 을 m으로 나눈 몫(정수)과 나머지(정수)이다. N = n + l /m with n, l and m integers (l < m) (2.3) 식(2.3)은 비태양동기궤도에도 적용 가능하다. 하지만 이 경우 재방문 주기 m을 더 이상 태양일 (24 시간)로 표현할 수 없기 때문에, 궤도의 drift에 의한 약간의 보정을 고려해야 한다. 표2.3은 몇 가지 궤도에 대한 재방문 주기와 몇 개의 부-주기의 예를 보여준다

9 Table 2.3. Repeat cycle and main sub-cycle of a few orbits Sun-synchronous orbits Non sun-synchronous orbit Orbital height 909 km (e.g., Landsat 1-3) 705 km (e.g., Landsat 4-8) 832 km (e.g., SPOT) 791 km (e.g., Envisat) 820 km (e.g., MetOp) 1336 km (e.g. Jason) Period min 98.9 min min min min min No. of orbits/day 13+17/ / / / / /10 (*) Cycle 18 days 16 days 26 days 35 days 29 days 10 days (*) Revolutions/cycle Main sub-cycle(s) 1 day 7 days, 2 days 5 days 16 days, 3 days 5 days 3 days (*) (*) In the case of Jason, which is not sun-synchronous, the figures refer to a duration of the day of 23h 48 min, i.e of the duration of a solar day. 재방문 주기를 갖는 궤도는 한 지역을 정확하게 동일한 조건에서 고정된 간격으로 관측하고자 할 때 필요한 특징이다. 예를 들면, 일반 기하학 적용에서 고도 측정, 또는 지역적인 변동성 감시를 위한 고 분해능 지상관측 영상기가 있다 반복 주기는 탑재체 관측폭이 경도차 (decalage)에 비해 매우 좁을 때, 그래 서 하루 이내에 전구 영역 관측(global coverage)이 불가능한 경우에 유용하 다. 연속되는 날에서 관측하는 영역의 순서는 요청이 있는 경우에 특정한 논 리(예를들면, 규칙적인 관측을 제공하거 나 혹은 부적합한 관측 샘플링에 의한 편차를 제거하기 위함)에 따라 조정이 가능하다. 그림 2.3은 1일의 부-주기(sub-cycle) 을 갖는 궤도 경로의 패턴 진행상황을 보여준다 (예: 초기의 Landsat). 1일 부-주기는 각 일자에 관측되는 영역이 Figure 2.3 Schematic evolution of the orbital track of early Landsat over a repeat cycle (N=13+17/18, repeat cycle : 18 days, 251 revolutions/cycle) 전날 관측한 영역에 인접하는 것을 확인할 수 있다. 관측 영역폭은 연속하는 일자 사이에 관측공백을 없애기 위해서 관측기기의 관측폭으로 조정할 수 있다. 이 관측의 단점은 처음 2~3일간은 목표지점 혹 은 목표지점에 인접한 지점 관측을 수행했다면, 그 다음 동일한 목표지점을 관측하려면 재방문 주기 가 완전히 끝난 후에나 가능하다는 것이다. 현재 Landsat(4-8)의 경우, 재방문 주기(16일) 동안의 궤도 트랙의 시간적 진행은 그림 2.4에 나타난 것처럼 두 개의 주 부-주기(sub-cycle)를 갖는다. 2일 부-주기는 시간 공백을 더 짧게 만들었며, 7일 부-주기는 더 근접한 지리적 일치를 제공한다

10 재방문 주기 및 부-주기의 개념이 관측폭이 좁 은 관측기기 (직하점 보기만 가능한 관측기기 포 함) 개발 요구사항에서 출발했지만, 부-주기를 갖는 궤도는 상대적으로 넓은 관측폭을 가진 관 측기기에도 유용하다. 예를 들어, 탐측기 (sounding instruments)는 수천 km 이상의 관 측폭을 갖는다 (예, AMSU 또는 IASI는 2200km 이상임). 하지만 생산된 산출물의 품질은 직하점 관측에 근접할 만큼 높다. 따라서, 관측 가능 영 역에서 고품질 및 저품질 자료를 동시에 제공한 다. 그림 2.5는 NOAA와 MetOp 위성 궤도는 5 일 부-주기를 가짐을 보인다. 재방문 주기와 부-주기는 여러 가지 면에서 편리 하나 아래와 같은 몇 가지 단점이 있다. 그림 2.4 Schematic evolution of the orbital track of current Landsat over a repeat cycle (N=14+9/16) - 관측기기의 관측폭이 decalage에 비해 너무 좁거나 재방문 주기 동안 궤적(orbital pass)의 수가 너무 적다면, 관측 공백 지역이 나타나 게 된다. 고도계와 같은 직하점 관측 기기가 이런 경우이다. - 재방문 주기 궤도로부터 매일 순차적인 관측 은 샘플링 오차를 만들어 낼 수 있다 - 재방문 주기/부-주기의 유지하기 위해서는 고가의 위성궤도운영시스템이 필요하다. 결과적으로, 탑재된 모든 관측기기가 충분히 넓 은 관측폭을 갖는다면, 재방문 주기/부-주기는 일반적으로 신경쓸 필요가 없다. 그림 2.5 Schematic evolution of the orbital track of MetOp (N=14+6/29, repeat cycle=29 days, 412 revolutions/cycle). Two sub-cycle are shown : 5 days(eastbound), the main one, providing the closest observation in space; 4 days(westound), for marginally closer observation in time Orbital precession, Sun-synchronous orbits, drifting orbits 궤도면은 지구 적도면이거나 또는 ε 각도만큼 기울어지게 된다(그림 2.6 참조). ε = 90 인 위성은 자오선(meridian line)을 따라 돌며, 이 궤도는 극궤 도(polar)이다. 이 궤도는 극지역에서 극지역으로의 지표면 관측에 매우 유용하다. 위성이 운영되는 중력장은 위성 고도에서 지오퍼텐셜면(geopotential surface)에 수직이며, 지오이드와 같이 약간의 타원체이다. ε 90 인 경 우, 이 힘으로 인해 극궤도면의 세차운동(precession)이 나타난다. 세차 Figure 2.6 Definition of Inclined orbit

11 속도(precession rate) α는 다음과 같이 계산된다. cos (degree/day) (2.4) 완전한 극궤도(ε=90 )의 세차속도는 0이다. 궤도면은 고정된 별에 대해 변하지 않는 위치를 갖게 된 다. 그러나 1년동안 태양 주위를 지구가 공전을 하기 때문에 위성이 바라보는 지표의 조도 (illumination) 조건은 매일 약 (360/365 [ /일], 59 [ /일]) 씩 변하게 된다. 특정한 날 12:00 일광지 역은 3개월이 지나면 (t =t0 +3) 동일한 지역을 새벽에 바라보게 된다(그림 2.7 왼쪽 패널). 낮시간의 관측의 경우, 계절 변화를 포함해서 매일 관측 조건이 달라지는 것을 의미한다. 특히 지구-태양 방향 이 궤도면과 수직이 되면(그림 2.7의 여름과 겨울), 이른아침궤도(dawn-dusk) 조건의 태양 조도는 많 은 경우 지표면 관측을 불가능 하게 만든다. 세차속도를 태양주위를 도는 지구공전과 정확히 일치하도록 궤도 경사각 ε를 설정할 수 있다. 식 (2.4)에서 세차속도 α=360/365 [degree/day]가 되도록 하는 경사각 ε0는 아래를 만족하여야 한다. cos (2.5) 이런 조건을 만족하는 궤도를 태양동기궤도라고 부른다. ε0가 음수인 것은 궤도가 지구 자전에 대해 역행하는 것을 의미한다. 주어진 위도에서 위성이 지나가는 지역의 지역태양시(Local Solar Time, LSR)는 연중 일정하다 (그림2.7 참조). 표 2.4는 궤도고도에 따른 태양동기궤도의 경사각 ε0를 보여 준다. Figure 2.7 (Left) Pure polar orbit with changing LST cross the year, (Right) Sun-synchronous orbit with fixed LST cross the year. Table 2.5 Inclination values of Sun-synchronous orbits function of the orbital height 400 km 600 km 800 km 1000 km 1200 km 1400 km

12 극축으로부터 벗어난 정도는 궤도 고도에 따라 증가하며, 이는 높은 고도의 태양동기궤도의 단점으로 나타난다: 즉, 관측기기의 관측폭이 그다지 넓지 않으면 양 극지역을 관측하지 못하게 된다. 하지만 상대적으로 낮은 궤도의 궤도면은 준-극궤도이다. 태양동기궤도의 가장 중요한 특징은 고정된 LST로, 특정 형태의 관측에서는 단점으로 작용한다. 일주 기를 가지는 현상(예, 대류운, 강우, 복사 수지, 조석에 의한 해수면 고도 변화 등)은 태양동기 위성 (고정된 지역태양시)으로 관측할 경우 샘플링 오차가 나타난다. 일반적으로 현업용 기상, 지표 관측, 해양 관측 위성(측지를 위한 고도계 제외)은 태양동기궤도를 사 용한다. 일주기 변화 과정(샘플링 오차가 없어야 함)을 강조하는 과학 임무 위성은 비태양동기궤도(혹 은 표류궤도)를 선호한다 Elliptical orbits 위에서, 태양동주기궤도와 정지궤도 등 대부분 지구관측에서 가장 많이 사용하는 것은 원궤도이다. 그 러나 준-극궤도()와 정지궤도(GEO)는 모두 몇 가지 제한사항을 가지고 있다. 준-극궤도 위성은 전구관측을 제공하나 관측주기는 크지 않다. 관측기기의 관측폭이 경도차 (decalage)만큼 커서 연속되는 궤도에서 공백 없이 연속되는 관측 영역을 제공한다고 하더라도, 하나 의 위성을 통해 기껏해야 두 번 전구관측영역을 제공한다(혹은 관측기기가 주간 혹은 야간에서만 운 영한다면, 하루에 한번 전구관측영역을 제공한다). 더 많은 횟수의 전구 영역 관측이 필요하다면, 궤 도면에 추가적인 위성이 필요하다(표 2.5). Table 2.5. Number of satellites needed to achieve a required observing cycle (assumed height: H = 800 km) Instrument swath Observing capability Required observing cycle 24 hours 12 hours 8 hours 6 hours 3 hours 2 hours 1 hour 2800 km 1400 km Only in daylight 1 sat 2 sat 3 sat 4 sat 8 sat 12 sat 24 sat Night and day 0.5 sat 1 sat 1.5 sat 2 sat 4 sat 6 sat 12 sat Only in daylight 2 sat 4 sat 6 sat 8 sat 16 sat 24 sat 48 sat Night and day 1 sat 2 sat 3 sat 4 sat 8 sat 12 sat 24 sat 표 2.5는 3시간보다 짧은 전지구관측주기(observing cycle)를 확보하기 위해서는 동일한 궤도상에 위성의 배열을 필요로 하게 됨을 보여준다. 관측 영역이 고위도영역을 충분히 포함하며(그림 2.2), 고위도에서는 저위도에 비해 관측 커버리지가 향상된다 (예, 위도 60 에서 적도에 비해 2배 이 상임). 극 지역 관측 커버리지 주기는 궤도주기 T (예, ~100분) 또는 1시간 이내로 근접하게 된다. 짧은 전지구관측주기(observing cycle)는 태양동기궤도가 아닌, 보다 낮은 궤도 기울기를 채택하여 얻어지나 관측 영역은 더 이상 전구가 아니다. 낮은 경사 궤도는 열대 지역 감시를 위해 사용된다

13 GEO 궤도에서는 관측기기의 성능에 따른 주기로 관측을 제공한다. 그러나 모든 경도 영역을 관측하 기 위해서는 대략 6개의 위성 배열이 필요하며, 위도 55도 이상 고위도 지역은 관측할 수 없다. 이런 제약은 타원궤도(elliptical orbit)를 채택함으로써 해결할 수 있다. 타원궤도에서 위성의 속도는 궤도에 따라 변하게 된다 (원지점 근처에서 위성 속력이 최소가 되며, 이 지점을 지나면서 가장 긴 시 간동안 관측을 수행하게 된다). 타원 궤도는 우주과학(매우 높은 고도에서 이온층과 플라즈마층을 직 접 통과하여 현장(in-situ) 관측 자료를 수집)과 같은 특정 목적에 매우 유용하다. 타원궤도의 한 가지 문제점은, 근지점을 결정하는 인수가 섭동(secular perturbation)에 의해 영향을 받기 때문에, 원지점의 위치가 변하는 것이다(즉, 시간에 따라 변화되는 위도에서 원지점이 발생함). 섭동(secular perturbation)은 궤도 경사각이 ε = sin -1 (4/5) 1/ 인 경우 상쇄될 수 있고, 이 경우 원지점에서 위성은 오랜 시간동안 안정적으로 머물게 된다. 따라서 이 위치에서는 준-정지궤도 와 같이 자주 관측을 수행할 수 있다. 두 개의 이러한 궤도 위성은 주로 통신위성에서 사용되며 지구관측을 위해 계획이 진행되고 있다. 그림 2.8의 Molniya는 12시간 주기로 원 지점이 39,800km이며, Tundra는 24시간 주기로 원지점이 48,300km 이다. Molniya 궤도 위성은 8~12시간 주기를 갖는 준-정지궤도이며, Tundra 궤도는 약 16~24시간 주기를 갖는다. 주의할 점은 Molniya 또는 Tundra 궤도는 한쪽 반구만 관측이 가능 하다는 것이다. 8시간 혹은 12시간의 준-정지궤도 관측 영역은 특정 LST에서 관측이 가능하다. 만약 60 이상의 위도에 대해 하루 24시간 동안 관측을 수행하기 위해서는 3개의 Molniya 위성 또는 2개의 Tundra위성이 필요하다. 다소 흥미로운 변형은 16시간의 주기와 43,500km을 갖는 3개의 원지점을 갖는 궤도이다. 표 2.6은 Molniya 와 Tundra 궤도의 주요 특징을 보여준다. 동일 지점의 빈번한 관측에 유용한 원지점 위치와 정지궤도 고도를 넘어선 위성의 고도를 주목하 라. Figure 2.8 orbit The Molniya Table 2.6. Main features of Molniya and Tundra orbits (apogee and perigee heights can be somewhat adapted to need) Orbit type Inclination Period Apogee Perigee Molnya h 39,800 km 1,000 km Tundra h 48,300 km 24,000 km Coverage (from one satellite) Visible over two positions for 8 h Visible over one position for 16 h Sats for hemispheric coverage Launchers and injection into orbit 위성은 발사체 (launcher)에 의해 궤도에 진입을 하게 되며 발사체는 다음과 같은 기능을 수행한다

14 - 페어링(fairing) 내에 위성을 탑재하며, 위성의 생명유지 기 능을 담당해야 한다. 페어링 내에서 위성은 최소화된 크기 와 가속에 대해 보호되도록 간소한 구조로 실리게 된다. - 위성을 궤도로 보내야 한다. 높은 고도까지 가져가기 위해 발사체 총 무게를 최소화 해야 하므로, 일반적으로 단계 (stages) 구조를 갖는다. 1단은 가장 무겁고 수직 이륙 (lift-off)을 위해 최대 추력을 제공하고 초기에 분리된다. 페어링은 적절한 고도에서 전개가 된다. 다음 단계(1단 또 는 2단)에서 차례로 점화되고 분리되어야 한다. - 위성을 분리시켜야한다. 저궤도 위성은 발사체가 최종 궤도 에 직접 위성을 올리게 된다. 타원궤도의 경우 발사체는 근 지점에 위성을 올리게 되며, 위성이 의도하는 궤도에 진입 할 수 있는 에너지를 확보하기 위한 가속을 제공한다. Figure 2.9 Achievement of GEO 궤도에 도달하며, 위성은 태양전지판을 전개하고 자동운영을 시작한다. 운영 중 하나가 위성체 자체의 추력시스템을 이용하여 최종 궤도에 도달하는 것이다. 정지궤도의 경우, 위성은 타원궤도의 근지점(원 지점인 35,786km)에서 분리되며, 원지점 부스터 모터(apogee boost motor, ABM)가 장착된다. ABM (주로 고체, 하이브리드 또는 액체 추진제[Liquid Apogee Motor, LBM]를 이용함)은 원지점에 서 점화되어 궤도를 원형으로 만들기 위해 필요한 가속을 제공한다(그림 2.9 참조). 위성발사는 복잡하고 비용이 많이 소요된다. 비용효율을 최적화하기 위해 발사체는 여러 개의 위성들 을 싣게 된다. 이 경우 마지막 단(state)의 임무는 여러 위성들을 서로 다른 시간에 위성 궤도에 분리 시켜야 한다. 각 위성의 추력계는 최종 궤도에 도달하기 위해 사용된다. 소형-위성(mini-satellites)의 배열(constellations)은 개별 발사가 매우 비경제적이므로 다중 발사를 하는 것이 좋다. 효율적 발사 전략 중 하나는 Walker Delta Patten이다. 모든 위성의 궤도 경사각 ε 은 동일해야 한다. 발사체는 다른 고도에서 위성을 분리시키거나 혹은 위성체의 추력계(propulsion system)로 각각의 위성을 서로 다른 고도로 올리게 된다. 따라서 각 궤도는 서로 다른 세차속도 (precession rate)을 가지게 되며 (식 (2.4) 참조), 궤도 상(orbital phase)은 시간이 경과함에 따라 차이가 나게 된다. 모든 위성의 궤도가 적절히 공간적으로 분포하게 되면, 위성체 추력계를 이용하여 최종고도 H로 이동시킨다. 식(2.4)는 상대적으로 낮은 경사각과 상대적으로 낮은 고도에 대해 발사 전 략이 잘 맞는 것을 보여준다. 반면에 그렇지 않는 경우는 위성의 공간 배치에 너무 긴 기간이 필요하 게 된다. 예를 들어 COSMIC 배열 (6개의 위성, H=800km, ε = 71 )은 전개 완료까지 1년이 소요되 었다. 2.2 PRINCIPLES OF REMOTE SENSING 우주로부터의 지구 관측은 주로 전자기복사 관측에 의해 수행된다. 몇 가지 예외 사항들은 위성체 고 도에서 현장(in-situ) 측정(중력장, 자기장, 전기장, 태양풍에 의한 대전입자밀도)을 하게 된다. 이번

15 장은 지구의 원격탐사에 대해 다룰 것이며 아래의 사항들을 포함한다. - 전자기 스펙트럼과 원격탐사에 사용되는 범위 - 전자기장(e.m.) 복사와 물질 간 상호작용 기본 법칙 - 대기창(atmospheric windows) 관측 - 흡수대(absorption bands) 관측 - Limb 탐측과 전파 엄폐 - 능동 탐사 The electromagnetic spectrum utilised for remote sensing 우주에서 관측 (직하점 보기)하는 전자기복사의 스펙트럼은 그림 2.10과 같다. 그림 2.10은 우주에서 원격탐사에 이용되는 0.2 µm 에서 3 cm (또는 10 GHz) 파장 범위를 모두 보여준다. 파장의 변화에 따른 대기의 투과율 범위를 1(대기창)에서 0(전체 대기 흡수에 의한 완전 불투명)로 표시하였다. Figure 2.10 Spectrum (transmissivity) of the electromagnetic radiation as observed from space with nadir viewing. Ranging: 0.2μm to 3cm 표 2.7은 일반적으로 해석되는 스펙트럼의 세분화된 정의를 나타내는 것으로 표준화된 것은 아니다. 추가로 파장 λ(wavelength) 그리고 주파수 ν(frequency), 주로 분광학(spectroscopy)에 사용되는 파 수 ν*(wave number)로 표기하였다. Table 2.7. Bands of the electromagnetic spectrum exploited for Remote Sensing Wavelength λ Wave number ν*=1/λ Frequency ν=c/λ UV Ultra -Violet µm 26,320-1,000,000 cm -1 B Blue µm 22,935 cm -1 G Green µm 18,315 cm -1 R Red µm 14,285 cm -1 VIS Visible µm 12,820-26,320 cm -1 NIR Near Infra-Red µm 7,690-12,820 cm -1 VNIR Visible and Near Infra-Red (VIS + NIR) µm 7,690-26,320 cm -1 SWIR Short-Wave Infra-Red µm 3,330-7,690 cm -1 SW Short Wave µm 2,500-50,000 cm -1 LW Long Wave µm 100-2,500 cm-1 MWIR Medium- Wave Infra-Red µm 1,665-3,330 cm- 1 TIR Thermal Infra-Red µm 665-1,665 cm -1 IR Infra-Red (MWIR + TIR) 3-15 µm 665-3,330 cm -1 FIR Far Infra-Red 15μmm-1mm cm ,000 GHz Sub-mm Submillimetre wave (part of FIR) 0.1-1mm cm ,000 GHz Mm Millimetre wave (part of MW) 1-10 mm 1-10 cm GHz MW Microwave cm cm GHz

16 표 2.8은 레이더에 사용되는 MW(마이크로파)와 FIR(원적외영역)에 세부 분류뿐 아니라 확장하여 수동 형 복사 측정 밴드도 제공하고 있다. Table 2.8. Bands used in radar technology (according to ASPRS, American Society for Photogrammetry and Remote Sensing) Band Frequency range Wavelength range P MHz cm UHF MHz cm L 1-2 GHz cm S 2-4 GHz cm C 4-8 GHz cm X GHz cm Ku GHz cm K GHz cm Ka GHz cm V GHz mm W GHz mm 그림 2.10의 전체 스펙트럼은 서로 다른 특징을 보이는 5개의 구분되는 영역(UV, VIS NIR SWIR, MWIR TIR, FIR, 및 MW 영역) 을 보여준다. UV 영역: 대기 흡수는 주요 대기 성분(N2, O2)과 미량기체(오존이 가장 중요함)에 의해 강하게 나타 난다. 지구 표면에서는 이 스펙트럼 영역을 관측할 수 없다. 원격탐사의 복사원은 반사된 태양복사이다. VIS, NIR, 및 SWIR 영역(0.4부터 3 µm 혹은 4 µm까지) : 반사된 태양복사를 관측한다. 이 영역은 몇 개의 투과 영역(windows)와 많은 흡수밴드(absorption band)를 포함하고 있다 (그림 2.11). Figure 2.11 Atmospheric spectrum in the range 0.4 to 4.0 μm. It includes several windows as well as absorption bands from Carbon monoxide (CO, around 2.3 μm), Carbon dioxide (CO 2, around 1.6, 2.1 and 2.8 μm, Methane (CH 4, around 2.3 and 3.4 μm), several Oxygen bands (main: around 0.77 μm), some nitrogen (N 2 ) and ozone (O 3 ) bands and many important bands of water vapour (main : 0.94, 1.13, 1.37, 1.8 and 2.7 μm. MWIR 및 TIR 영역 (4~15µm 범위) : 복사원은 지구 표면과 대기로부터의 열 방출을 포함하며, 이는 수증기와 이산화탄소의 흡수/방출에 기인한 것이다. 이는 온실효과의 중요한 요인이다. 주요 대기창과 결합하여 지구의 열평형을 가능하게 하며 적절한 값을 유지시킨다

17 Figure 2.12 Atmospheric spectrum in the range 3.33 to μm. The main atmospheric windows are in the ranges 3.7 to 4.0 and 10 to 12 μm. There are large absorption bands from H 2 O and CO 2. Other species are: ozone (around 9.7 μm), CH 4 (around 7.7 μm), CO (around 4.6 μm) and N 2 O (around 4.5 and 7.7 μm). FIR 영역 (15 µm ~ 1 mm or 300 GHz) : 수증기 연속체(WV continuum)에 의해 전체적으로 불투 명하다. 이 영역에서 효율적인 관측 기술의 부족으로 관측이 어렵다. 이 영역에는 중요한 특성을 갖는 대기의 청소부(cleaner) 인 Hydroxil radical (OH), 그리고 Hydrogen chloride (HCl) 흡수선이 나 타난다. OH와 HCl는 FIR에서 관측이 가능하다 (예, 대략 120 µm 2,500 GHz, 480 µm 625 GHz). MW 영역 (1~300GHz) : 복사원은 지구표면과 대기의 열방출이다. 대기 스펙트럼은 2GHz에서 시작하 여 1000GHz 이상의 mm 급까지 확장된다(그림 2.13 참조). 대기가 잘 투과하는 MW 영역 (주파수 100GHz 이하, 파장 3mm 이상)은 구름 입자 크기 (강수입자 를 제외하고) 보다 훨씬 크다. 따라서 MW 범위는 거의 모든 날씨 조건에서도 지구 표면 또는 대기의 특성 관측에 유용하다. MW 능동형 탐사는 기술 및 무선-주파수 스펙트럼 규제(radio-frequency spectrum regulations)에 의해 좌우된다. 레이더는 MW를 이용하고, 라이다(lidar)는 광학 파장(수정발진자 등 에너지원)을 이용 한다. 표 2.9는 일반적으로 이용되는 레이더 주파수(표 2.8 참고)와 라이다 파장을 보여준다. 비교 목 적으로 표 2.9에는 GNSS 및 대기의 전파 엄폐(radio-occultation) 탐사와 관련된 주파수를 함께 표 기하였다

18 Figure 2.13 Atmospheric spectrum in the range of 2 to 1000 GHz. The dominant feature is the water vapour continuum that grows in opacity as frequency increases into the FIR range. This prevents viewing the Earth surface at high frequencies from Space. Invasive lines of ozone also dominate the spectrum. The most useful features are the oxygen bands (around 57, 118, 388, 424, 487 GHz and above), used to infer atmospheric temperature, and the water vapour bands (around 22, 183, 325, 380, 448 GH and above). (from Klein and Gasiewski, 2000). Table 2.9. Spectrum utilisation from active instruments (radar and lidar) and radio-occultation Observation Instrument Frequency or wavelength Sea surface wind Scatterometer C-band ( 5.3GHz) or Ku-band ( 13.4 GHz) Radar Lidar R.O. Ocean topography Cloud and precipitation Imagery Altimeter Rain radar, Cloud radar Synthetic Aperture Radar Clear-air wind Doppler lidar UV-lidar (355 nm) Aerosol, cloud top Ice sheet topography Atmospheric refraction Backscatter lidar Altimeter GNSS + Receiver in C-band ( 5.3GHz) + Ku-band ( 13.6 GHz) Ku-band ( 13.6 GHz) and/or Ka-band ( 35.5 GHz) or W-band ( 94 GHz) L-band ( 1.3 GHz) or C-band ( 5.4 GHz) or X-band ( 9.6 GHz) UV-lidar (355 nm), VNIR-lidar ( nm) VNIR-lidar ( nm) L-band: GHz (GPS, GLONASS and Galileo) The basic laws of the interaction between e.m. radiation and matter 열역학 평형에서 응결된 물체 (이때 화학적 또는 핵의 상호작용의 영향을 받지는 않음)의 거시적 특성 은 전자기 복사 측면에서 아래 3가지 계수로 요약된다

19 ρ(λ,t,ζ,φ) + τ(λ,t,ζ,φ) + ε(λ,t,ζ,φ) = 1 (2.6) ρ(λ,t,ζ,φ)는 반사율(reflectivity)이다. 즉, 입사된 복사량 I(λ)와 후방산란 복사량 I(λ,T,ζ,φ)의 비율이 다. τ(λ,t,ζ,φ)는 투과율(transmissivity)이다. 즉 물체를 투과하는 I(λ)의 양이다. ε(λ,t,ζ,φ)는 물체 가 흡수하는 I(λ)의 양으로, 방출율(emissivity)(이유는 다음에 설명한다)이라고 한다. 세 가지 계수는 복사 파장 λ, 물체온도 T 그리고 관측 지점위치 ζ, φ(각각 천정각과 방위각)에 의해 결정된다. 한 물체가 어떤 파장에서 복사에 대해 반사가 일어나지 않고 완전히 불투명하다면, 즉 ρ=τ=0 이고, ε = 1 이면, 흑체(blackbody)라고 한다. 플랑크 범칙에 따라 어떤 온도 T와 λ 또는 ν 전체 범위에서 에너지를 방출한다. or (2.7) 여기서 h = J s 는 플랑크 상수, c= m s -1 는 진공에서의 빛의 속도, k= J K -1 는 볼츠만 상수이다. B(λ,T) [또는 B(ν,T)]는 단위 파장(주파수) 당 단위 면적 당 복사량(radiative power)을 의미한다. 단위 입체각(solid angle) 당 방출되는 복사량은 B/π이다 K와 K의 온도에서 플랑크 함수는 각각 태양과 지구표면을 대표하며, 그림 2.14에서 보 여주고 있다. Figure 2.14 The Planck function for T = 6000 K, representative of Sun (higher curve), and T = K, representative of Earth (lower curve). X-values in ordinate are power of 10. 전체 스펙트럼에서 방출되는 에너지(power)는 식(2.8)로 나타낼 수 있으며,

20 Stefan-Boltzmann law (2.8) σ = W m -2 K -4 이다. 그림 2.14에서 두 개의 곡선은 태양과 지구 표면이 매우 다른 복사량을 가지는 것을 보여준다. 그러나 태양-지구 거리의 제곱으로 태양 곡선의 규모를 낮추면, 두 적분한 영역의 총 에너지량은 비슷하다 (이는 지구 복사 균형을 반영하는 것이다). 만약 그림의 위쪽 곡선을 규모 조정하면, 지구에서 태양복사가 λ > 4µm에서 매우 작은 반면 지구 복사는 λ < 3µm에서는 실제적으로 무시할만 하다. 태양과 지구 복사는 3과 4 µm 사이의 매우 좁은 간격에서 매우 적은 양이 존재한다. 규모 조정 후 그림 2.14에서 두 곡선의 가장 주된 차이는 최대 방출이 일어나는 파장 λ max 이다. 다 음과 같이 주어진다. max with b= m K Wien lax (2.9) 이중 로그 스케일로 인해 λ max 근처에서 플랑크 함수가 얼마나 급격히 변하는지 그림 2.14에 판단하 기 어렵다. 태양 복사(T=6000K)의 경우 최대 방출 λ max =0.5µm 이고 대부분의 에너지는 µm 범위이다. 지구 복사(T=273.16K, 즉 T = 0 C)의 경우 극대는 λ max = 10 µm 근처이며 대부분의 에너 지는 3~50 µm 범위에 놓인다. 플랑크 함수의 또다른 흥미로운 점은 λ max 에서 더 짧은 파장으로 이동하면, 복사량이 매무 급격하게 감소하는 반면에 더 긴 파장으로 움직이면, 보다 점진적으로 감소한다는 것이다 (사실, 에너지의 2/3 가 λ max 보다 더 긴 파장에서 발생한다). 매우 MW 영역에서 긴 파장 (또는 짧은 주파수), 플랑크 함수 의 지수 부분의 hν/kt << 1이 되고, e hν/kt 화 된다. 1 + hν/kt이 되어 플랑크 함수는 다음과 같이 간소 Rayleigh-Jeans lax (2.10) 위 관계식으로 MW 범위에서의 복사관측은 온도관측으로 간주할 수 있고, 온도 단위인 휘도온도 (brightness temperature T B )로 표현된다. 식 (2.8)에서 총 복사에너지(total radiative power)는 Stefan- Boltzmann 법칙에 따라 T 4 에 비례하며, MW 영역에서 복사에너지는 이에 선형적으로 변한 다. 반면에 더 짧은 파장으로 이동하면, 플랑크 함수의 온도 의존성이 증가한다. 지구복사인 11 µm 근처의 TIR 대기창영역에서는 T 5 으로, 그리고 3.7 µm 근처의 대기창에서는 T 12 으로 변화한다. 이 는 원격탐사에 있어 흥미로운 특성인데, 3.7 µm가 고온에 더 민감하다는 것을 의미하며, 반면에 이 파장(3.7 µm)은 낮은 온도에 덜 민감하다는 것이다. 예를 들어 - 220K의 물체 (대류권 상층의 구름 최상부)의 복사는 11 µm 에서 3.7 µm 보다 1200배 크게 나 타나지만, 300K (지표면)의 경우 단지 130배 정도만 차이가 난다. - 온도변화에 대한 민감도 ( B/ T)/B는 3.7 µm가 11 µm보다 3배 더 크게 나타난다

21 결론적으로 3.7 µm는 지표면 관측, 산불 감시에 적합하며, 낮은 온도인 높은 구름에는 덜 유용하다. 식 (2.7), (2.8), (2.9)와 (2.10)의 관계는 오직 흑체(ε=1)일 경우 유효하다. 흑체가 아닌 일반적인 물체 의 경우, 이 관계는 다음의 개념적 실험을 통해 성립될 수 있다. 다수의 격리된 시스템들이 있고, 이 들 간에는 오직 복사 교환만 가능하다고 할 때, 얼마간의 시간이 지난 후 각 시스템은 열역학 평형 상태에 도달할 것이라고 가정할 수 있다 [흡수계수 ε(λ,t)에 따라 흡수하는 복사와 방출하는 에너지 P(λ, T)가 동일하게 된다]. 따라서 P(λ, T)/ε(λ,T)=상수가 된다. 물체들 중 하나가 완전한 흑체라면, 다음과 같이 표현된다. P(λ, T) = ε(λ, T) B(λ, T) Kirchhoff principle (2.11) 이는 식(2.6)의 흡수계수가 물체의 방출 특성(방출율 emissivity)도 마찬가지로 조절한다는 것을 보여 준다. (2.11)은 두개의 중요한 결론을 나타낸다. - 어떤 파장과 온도에서, 어떤 물체는 흑체(그 물체와 동일한 파장과 온도에서의 흑체)보다 더 많은 복사에너지를 방출하지 않는다. - 어떤 물체는 흡수가 가능한 파장들에서만 방출할 수 있다. 방출율 ε는 파장과 온도(파장보다 작은 영향을 준다)의 함수이다. 특정 물체의 방출율 ε는 대부분 파 장대에서 일정한 값을 가질 것이다. 만약 전체 파장대에 대해 일정하다면 그 물체는 회체 (grey)라고 한다. 그렇다고 한다면 회체의 방출 에너지 P(λ, T)의 모양은 플랑크함수 B(λ, T)와 정확히 같을 것 이고, 다만 ε배 만큼 값이 감소할 것이다. Wien law (2.9)는 변화없이 적용가능하며, Stefan-Boltzmann law는 W(T) = ε σ T 4 이 된다. Kirchhoff principle은 기체 물질에도 적용이 가능한 것에 주목해야한다. 따라서 대기중의 기체 스펙 트럼 선은 일반적으로(항상은 아님) 흡수와 방출 둘다 관련이 있다 Observations in the atmospheric windows Emerging radiation 대기창(Atmospheric window)은 대기가 거의(nearly) 투명한 파장 영역이다. 대기에서 완전히(fully) 투명한 영역은 없음에 주의하라. 어떤 영역에서는 연속성[continuum, 가장 일반적으로 IR, MW, 및 SW의 일부 영역에서의 수증기임]을 갖는 기체 종으로부터 약간의 교란이 있다. 또 다른 요인로서는 SW 영역에서 건조 공기 분자(대부분 N 2, O 2 ) 및 에어로솔에 의한 산란이다. 결론적으로 가장 투명한 대기는 다음과 같다. -SW (그림 2.11): µm, µm, µm -IR (그림 2.12): µm, µm -MW (그림 2.13): GHz, GHz, < 20 GHz. 식(2.6)은 ρ(반사율), τ(투과율) and ε(방출율)계수를 나타내며, 복사 파장 λ과 물체 온도 T에 의존하 며, 물체에 대한 위성체의 관측 위치 ζ (천정각), φ (방위각)에 의해 결정된다

22 논의를 간단하게 하기 위해 위성으로부터 연직보기(그림 2.15), 편평한 표면 및 천정방향의 복사(즉, 복사조도, irradiance) 만을 고려한다. 하나의 구성성분, ε(λ,t) I τ (λ,θ)는 물체를 통과하여 투과된 복사이다. 이때, 물체는 완전히 불투명이 아니고 물체 아래에 복사원이 있으며 위성의 관점에서 볼 때 반대편 반구에 있다. ε(λ,t) B(λ,T)는 방출된 복사 (Kirchhoff principle(식 2.11))이다. 복사 방출은 물체의 절대온도가 0 K가 아닐 때 항상 나타난다. 하지만 물체가 흡수하지 않는 파장에서는 나타나지 않는다. ρ(λ,t) I ρ (λ,θ)는 반사되는 복사로, 위성과 같이 같은 반구에서의 복사원으로 표현된다. 그림(2.15)에서 는 태양을 표현하고 있으나, MW 영역에서 태양복사는 사실상 0이고, 전 반구 하늘(sky)은 흑체 (T=2.725K)로서 복사 에너지를 방출한다, 이때 최대 에너지 방출 파장은 λ max = 1.9 mm (160 GHz) 이다. I ρ (λ,θ)는 입사하는 복사 에너지를 나타내며 입사각 θ에 의존한다. 태양의 경우 일반적으로 I ρ (λ,θ) = S(λ) cos ζ 이며, S(λ)는 천정에서의 태양 입사 에너지를 나타낸다. 모든 요소를 더하면 위성의 관측기기에 도달하는 복사는 식(2.12)와 같다. (2.12) 이는 스펙트럼에 따라 크게 변하기 때문에, 관측의 유의성은 특정 파장(채널) 주위의 좁은 대역폭에서 만 안정적으로 나타난다. 그러나 일반적인 정보는 다소 넓은 범위의 파장(VIS+NIR+SWIR; MWIR+TIR; MW) 내에도 포함되어 있다 VIS+NIR+SWIR 관측 (Measurements in VIS_NIR+SWIR) 이 영역에서는 지구로부터 열 방출이 없다(B=0). 지표면(육상과 해상)에 초점을 맞추면, 지구 표면 하 부에 어떠한 에너지원도 없기 때문에 투과되는 복사는 0이다. 또한, 반사가 물체의 온도와는 거의 독립적인 관계임을 고려한다면, 식(2.12)는 다음과 같이 된다. I SW (λ) = ρ(λ) S(λ) cos ζ (2.13) 태양 스텍트럼과 관측 지점위치는 알려져 있으므로, SW 채널에서의 관측 정보는 오직 표면 반사율과 관련 된 것이다. 많은 지구물리 변수들(식생, 해색, 지표 특 성 등)은 몇몇 파장에서 관측한 반사도로부터 추정한 다. 그러나 SW에서 가장 분명히 관측 가능한 것은 구 Figure 2.15 The three components of 름이다. 복사가 구름을 투과할 수 있기 때문에, 식 irradiance to Space. (2.13)이 구름 표면에 대해서는 정밀할 정도로 정확하 지는 않는다. 그러나, 이 효과는 제한적인 영향을 주게 되는데:

23 대기와 구름을 통과(상향으로 및 하향으로)하는 총 투과율은 낮다. 복사원인 태양은 구름 아래의 어떤 표면보다 더 강한 에너지원이다. 대부분의 표면 반사율(모래사막, 눈, 얼음 제외)은 낮다. 구름의 반사율 ρ는 일반적으로 다른 어떤 지표면보다 더 높다. 그러므로, 식(2.13)은 대부분의 구름 [제외: 권운과 같은 얇은 구름, 특별히 밝은 배경 (모래사막, 얼음 및 눈)]에 대해 적용이 가능하다. 반사율이 일반적으로 비등방성(anisotropic)을 가지기 때문에 반사된 SW의 정량적으로 측정하여 활 용하는 것은 쉽지 않다. 가장 간단한 경우는 어떤 물체가 입사한 복사를 등방적으로 재분배하는 경우 이다. 이때 입사하는 복사의 방향은 어떤 방향이라도 상관없으며, 천정으로부터 코사인법칙에 의해 반 사되어 재분배되는 복사는 전방위각에 대해서 균질할 때 램버트 (lambertain) 반사라고 한다. 다행스 럽게도, 우주에서 관측하는 대부분의 대규모 지구표면은 평평하고 거칠기 때문에 램버트 (Lambertian) 반사(diffusion)은 좋은 근사이다. 하지만, 많은 경우, 물체는 양방향 반사 분포 (BRD F 6) )를 가지는 데, 이는 여러 방향으로 입사하는 복사에 대해 서로 다른 보기각 하에서 사전에 (a-priori) 관측되어야 추정이 가능한 값이다. 최종적으로 우주방향으로의 복사조도(irradiance)를 계 산하기 위해서는 반구에서의 적분이 필요하다. SW에서 대기창 영역에서 지구 관측을 위해서는 몇몇 파장(채널)에서 파장별 샘플 관측이 필요하다. 이는, 한 파장에서 다양한 물체가 신호(signatures)를 나타내거나 하나의 물체가 다양한 파장에서 신 호(signatures)를 나타낼 수 있기 때문이다. 따라서 다중 채널을 이용하여 서로 다른 물체의 다른 특 징들을 구분함과 동시에 추출할 수 있다. 예를 들어, 구름과 눈은 0.65µm에서 동일한 반사율을 갖지 만, 1.6µm에서는 매우 다른 특징을 나타낸다. 채널 밴드폭(channel bandwidths)은 목적에 적합해야 한다. 가장 좁은 것이 해색 (Δλ 10 nm)과 식생 (Δλ 20 nm)이며, 반면에 다른 표면들의 특징 및 구름의 경우 수십 nm의 밴드폭으로도 충분하다. VIS+NIS+SWIR의 정량적 이용에 영향을 주는 또 다른 특징은 편광(polarisation)이다. 거울 반사 (Specular reflection)는 전기장의 수직 요소를 감쇠시키는 경향을 나타낸다. 스톡스 벡터 [Stokes vector, SW에서 3개의 요소(120 간격으로 분리된 편광)로 구성됨]는 전기장을 완전하게 기술하며, 물체의 특성에 대한 주요 정보를 운반한다. 다중 편광 (Multi-ploarisaton)은 위에서 설명한 다중 채 널 신호(multi-spectral signatures)가 강하지 않는 물체의 관측에 있어 매우 중요하다. 대표적인 예 로 에어로솔과 권운 (길쭉한 얼음 결정)이다 Measurements in MWIR and TIR 4-15 µm 범위의 태양 복사는 사실상 0이다. 지구 표면 (육상과 해상)에서 투과되는 복사 또한 0이 다. 방출율이 물체의 온도에 의존하지 않음을 고려하면, 식 (2.12)는 다음과 같이 줄어든다. I IR (λ, T) = ε(λ) B(λ, T) (2.14) 6) Bidirectional Reflectance Distribution Function

24 IR에서 구름의 투과율이 매우 낮기때문에(thin cirrus 제외) 식(2.14)는 구름에 대해 근사적으로 적용 가능하다. 대부분의 지표면과 거의 모든 해양은 방출율이 1에 가까우며 그 변화량이 작다. 따라서 IR 채널에서 관측 정보는 플랑크 함수(Planck function), 또는 주어진 파장에서 물체의 온도와 밀접한 관련성을 가진다. 특정 파장 또는 λ주위의 좁은 채널 Δλ에서 플랑크 함수. 식(2.7)은 온도 T를 산출하기 위해 쉽게 변 환된다. (2.15) 그러나 ε = 1가 아니기 때문에, T는 실제 물체 온도가 아니다. 만약 물체의 방출율이 알려져 있고, 채널 밴드폭 (Δλ)이 충분히 작아서 ε를 일정하다고 고려할 수 있다면, 방출율 보정을 관측 값에 적용 시킬 수 있다. 즉, B(λ, T) = I IR (λ, T) / ε(λ)를 도치시켜 물체의 온도를 구한다. 그렇지 않은 경우, 관측값 B(λ, T) = I IR (λ, T)을 도치시켜 온도 T BB (상당 흑체온도 7) )를 구할 수 있으며, 이는 실제 물체 온도보다 더 낮다. 1에 가까운 방출율 (ε)을 갖는 물체가 매우 많아, TIR 대기 창 영역에서의 복사 관측으로 보다 정확 한 온도 측정이 가능하게 된다. 특히 바다의 반사율은 0.98에 근접해서 온도 측정은 매우 정확하다. 그러나 방출율만이 조정을 필요로 하는 효과는 아니다. 앞서 언급한 것처럼, 대기창은 완벽하게 투명 하지 않다. 예를 들어 TIR의 주요 창인 10~12 µm에서는(특히 장파쪽에서) 수증기 연속체(water vapour continuum)에 의해 오염된다(흡수가 일어난다). 이런 교란을 줄이는 방법은 대기창을 두 개 의 채널로 분할하는 것(일반적으로 과 µm)으로, 차등 흡수(differential absorption)를 이용하여 보정값(부산물로서 총수증기량이 있다)을 추정하는데 이용된다. 이런 영향들 때문에, 식(2.15)는 산출한 온도가 파장(식에서 파장은 드러나지 않는데, 이유는 하나의 파장에 대해 산출한 온도만 있기 때문이다)에 의존함을 나타낸다. 파장에 따라서 서로 다르게 나타나 는 온도값들로부터 특정한 정보를 파악할 수 있다. 예를 들어 3.7 µm과 11 µm에서 측정된 T BB 를 비 교함으로써, 다른 방출율 차이로서 또는 구름으로부터 오염정도(온도 산출시 미치는 구름의 영향 정 도)의 차이로서 설명하는 것이 가능하다. 또한 중요한 것은 3.7 µm 대기창은 주간과 야간이 매우 다르게 나타난다는 것이다. 낮시간에는 반사 된 태양복사에 의해서 강한 오염이 발생하므로, 정량적 열방출량을 산출하기 위해서는 이 오염원을 제거할 필요가 있다. 또다른 특징은 이전에 지적한 것처럼, 3.7 µm 대기창은 높은 온도에 대해 11 µm보다 매우 민감하다. 반면에 상층 대류권의 운정과 같은 낮은 온도 측정에는 거의 이용하지 않는 다. 3.7과 11 µm의 온도에 대한 차등 반응(differential response)은 야간 안개를 탐지하는데 이용한 다. 7) equivalent blackbody temperature

25 구름에 대해서도 식(2.14)는 근사적으로 유효하나, 매우 두꺼운 구름(적운, 난층운)을 제외하고 방출율 은 1보다 매우 작다. 상당 흑체 온도는 실제온도를 매우 낮게 산출하게 되므로, 낮은 방출율을 보정 해주어야 한다. 일반적인 방법으로 대기창 채널과 수증기에 매우 민감한 채널을 서로 결합하는 것이 다. 이들 두 T BB 값의 차이는 구름의 방출율을 나타내는 데, 차이가 클수록 더 낮은 방출율을 의미한 다. 적외 복사의 구름내부로의 침투 정도는 매우 낮음을 주목해야한다. 따라서 측정된 온도는 운정 표면 온도를 의미하며, 특히 두꺼운 구름의 경우 구름 내부의 정보는 매우 빈약하다. 운정 온도 (동일한 고 도에서의 외부 기온과 평형을 이룬다)는 대류권에서 구름의 고도 (운형)를 나타내기 때문에 매우 중요 하다. 흑체 온도로부터 구한 구름 최상부 층의 정보는 꽤나 부정확하다. 만약 구름이 매우 얇다면(예. 얇은 권운), 지표면 온도가 구름층에서의 공기보다 훨씬 따뜻하기 때문에, 구름을 투과한 지표 복사가 구름 방출에 더해지게 되고, 구름은 실제보다 더 따뜻하게 나타나고 따라서 구름으로 할당된 고도는 실제 보다 낮게 추정된다. 반대로, 높은 방출율을 갖는 두꺼운 권운(cirrus)은 매우 차갑게 관측되어, 적란 운과 혼동될 수 있다. 불확실성을 해결하기 위해서 VIS 휘도와 IR 온도의 2차원 히스토그램(그림 2.16)이 유용하다. 하나의 밴드(하나의 축에 2D 패턴을 투영)만 이용하면 여러 개의 클러스터들이 불분명한 반면, 다중 밴드 분 석을 수행하면 여기서의 예와 같이 10개의 서로 다른 물체를 구분해 낼 수 있다. 그림 2.16은 오래 된 관측기기(VHRR)로부터 단 두 개의 채널(하나의 VIS와 하나의 IR 채널)만을 이용한 간단한 예이다. 현재의 다중밴드 분석 기술은 더 많은 채널을 이용하여 수행된다 Measurements in MW MW 영역에서 태양 복사는 사실상 0(zero) 이지만, 입사 하는 복사 중에서 확산에 의한 에너지원(하늘, the sky)은 있다. 지표면(육지 및 해양)에서 투과되는 복사는 0이며, 두 종류의 기여(열 방출 및 반사되는 복사)만 존재한다. 따라서 이들은 방출율(ε)과 반사율(ρ) 계수에 의해 결정된 다(τ = 0 이므로 ε+ρ=1, 즉, ρ=1 ε). Rayleigh-Jeans 식 (2.10)에 따라 온도 단위로 복사 파워(radiative power)을 표현하면, 관측된 휘도온도 T B 에 대해 구할 수 있다. T B (ν ) = ε(ν) T + [1- ε(ν)] T sky (ν) (2.16) T sky (ν), 대기휘도온도 8) 는 우주배경복사와 강우구름의 기 여로 구성된다. 이는 주파수에 따라 변한다. 비강우 조건 에서 대기창 파장, ν~40ghz에서 T sky (ν)는 대략 140 K이 Figure 2.16 Scatterplot VIS(0.65μm) v/s IR(11.5μm_ enabling to classify 10 bodies. if projected on one of either two axes, several clusters would be unresolved (from Bizzarri and Tomassini, 1976) 8) sky brightness temperature

26 다. 강한 강우 조건에서 T sky 는 250 K 만큼 큰 값을 갖는다. T sky (ν)의 영향은 방출율 ε값에 크게 의존한다. 해상 과 육상은 근본적으로 다른 ε값을 갖는다. MW 영역 에서 해양의 방출율은 매우 낮다 (ε 0.5). 따라서 식(2.16)의 두 요소 (방출율 및 반사율)는 동일한 비 중을 갖는다. 강우 구름이 없을 경우 T sky 는 낮고 알 려진 값이다. 따라서 관측은 해수면 온도와 관련된 다. 해수면 온도 측정에 적합한 주파수는 대략 5GHz (그림 2.17)로, 이 주파수에서의 T sky 는 40GHz보다 매우 작다. 관측은 보다 정확하고 또한 파장(λ=6cm) 이 빗방울보다 보다 더 길기 때문에 모든 기상에 적 용이 가능하다. 5GHz에서 측정한 해수면 신호 세기 Figure 2.17 Sensitivity (defined as ΔTB/ΔP) 는 수 mm 깊이의 심수층(deep water layer) 온도 of MW frequencies to several geophysical 를 대표하며, IR(표면온도, skin temperature)의 경 variables(p). 우 수십 µm 깊이의 해수온도를 대표한다. 더 높은 주파수에서 T sky 는 급격히 증가(특히, 강한 강우가 존재할 때)하고, 큰 반사율(1-ε)은 관측을 통해 강 우(precipitation)를 측정할 수 있도록 한다. 육상의 방출율은 1에 근접하여, 식(2.16)에서 두 번째 항은 무시할 수 있고, 강우는 거의 탐지되지 않 는다. 높은 주파수(예, 90GHz (=3mm))의 경우, 지표면으로부터의 상향복사는 큰 강수입자, 구름의 빙 정 등에 의해 산란되어 위성에 도달하는 복사는 감소한다. 편광(Polarization) 역시 강우 측정에 이용 가능하다. 바다에서 반사되는 복사는 강하게 편광된다(강우 구름을 통과할 때, 편광을 상실하게(de-polarisation) 되고 이는 강수 산출을 위해 측정 가능하다). 이러한 차등 편광은 육지에서도 사용가능한데, 이는 수적과 빙정으로부터 산란된 복사가 편광되기 때 문이다. 다양한 편광을 이용한 관측은 강우 측정 목적과 관계없이도 유용하다. 차등편광은 지표면 거칠기 및 해수면온도 측정시 필요한 요소에 민감하고 해양의 풍속 추정에 사용된다 (그림 2.17). 그림 2.17은 MW [매우 낮은 주파수, 전형적으로 대략 1.4GHz(L-band)] 복사가 해양 염분에 민감하 다는 것을 보여준다. 그림에 나타난 것처럼 염분 측정을 위해서는 해수면 온도와 풍속(또는 거칠기)에 대한 정보가 필요하다. 유사하게, 수증기 흡수 밴드는 온도, 바람 그리고 수적(강우) 관측에서는 오염 요소지만, 해상의 총수증기량(가강수량, precipitable water) 측정에 이용된다. 이는 광학 영역으로서 MW에서 다양한 채널에서 서로 다른 변수에 대해서 다른 신호를 갖기 때문에, 다중채널 분석이 필요 하다. 해양과 육지 표면의 완전히 다른 방출율 값으로 인해, MW 영상에서 가장 두드러진 특징은 육지/해양 경계이다. 얼음의 방출율이 1에 근접하고, 해빙(sea ice) 또한 모든 기상 조건에서 명확히 관측할 수 있어, 특히 구름으로 덮힌 지역에서 매우 유용하다. 육상에서, 방출율이 1에 가까운 장면에서 방출율 이 감소하는 것은 표면에 물이 존재한다는 것을 의미한다. 이는 물체의 방출율이 유전상수(dielectric

27 constant)에 의해 조절되기 때문이다. 즉, 땅위의 물은 염 용액(salt solution)으로, 이는 전도성을 증 가시켜서 방출율을 감소시킨다. 이 결과는 지표의 토양수분 및 눈 특성을 관측하는 데 유용하다. 토양수분 측정은 맨 흙(bare soil)에서 더 정확하며, 식생이 증가함에 따라 정확도가 감소한다. 식생 을 투과해서 뿌리 부분에서의 토양 수분을 측정하기 위해는 L-band 또는 더 낮은 P-band와 같이 매우 낮은 주파수를 이용하여야 한다. 높은 주파수(10GHz 이상)에서의 토양 수분 산출은 식생에 의한 영향도가 알려져 있을 때로 국한한다. MW에서 탐지 가능한 눈 특성(snow properties)은 지표 해빙 조건과 물당량 [(the water equivalent), 얇은 스노우팩인 경우임]이 있다. 후자의 경우 상대적으로 높은 주파수가 선호되지만 (눈은 낮은 주파수에서는 투과되는 성질이 있음), 매우 높은 주파수 신호는 스노우팩의 상층에서 포화 가 된다. 따라서 다른 투과 깊이를 갖는 다양한 주파수가 필요하다 Observations in absorption bands The radiative transfer equation 대기 흡수 밴드에서 두께 dz를 갖는 각 층은 아래로부터 오는 복사를 흡수하고 재방출한다. IR에서 대기의 반사도가 0이라 가정하면, 높이 z에서 위성 고도 H까지 대기의 투과율은 다음과 같이 주어진 다. where N(z) is the concentration of the absorbing gas (2.17) 고도 z에서 두께 dz의 대기층(투과율 변화 dτ (l,z))의 복사 기여는 di(λ,z) = B[λ,T(z)] dτ(λ,z)이다. 전체 대기부터 위성에 도달하는 복사량은 다음과 같다. where z s is the height of the Earth surface (2.18) 여기서 전체 대기를 투과하여 위성으로 도달한 지표면 기여를 추가하여야 한다. 이때 아래와 같이 가 중함수(Weighting function)를 정의한다. (2.19) 더불어, 위성에 도달하는 복사는 복사전달 방정식(radiative transfer equation)에 의해 주어진다. (2.20)

28 Figure 2.18 Transmissivity and corresponding weighting functions for 7 channels in the CO2 14 μm band. 그림 2.18은 식(2.17)의 투과율이 방출율 (ε)의 감소, 흡수 기체의 농도 (N) 감소 및 높이 (z)의 증가 (즉, 높이 z와 위성 고도 H사이의 대기층의 두께 감소)에 따라 1에 근접하는 것을 보여준다. 가중함수 (Weighting function)는 투과율 함수(transmittance function)의 변곡점에서 극값을 갖는다. 식 (2.20)을 간단히 이해하면, 두께 dz를 갖는 각 대기층이 위성에 도달하는 복사에 기여를 한다는 것이 다. 이때 각 대기층의 온도 (플랑크 함수를 통해)와 가중함수에 의해 정량화된 양만큼 기여한다. 가중 함수는 흡수 기체의 농도와 흡수/방출의 세기에 의존한다. 가중함수의 모양은 낮은 대기층의 경우 상 층의 흡수에 의해 불리하게 되고, 높은 대기층의 경우 흡수기체 농도가 낮아서 불리하게 되는 것을 보여준다. 투과율의 변화가 가장 크게 나타나는 대기층이 일반적으로 가장 크게 기여를 하는 층이다 Profiles retrieval 식(2.20)의 변환은 간단한 문제가 아니다. 이는 제2종 Fredholm 방정식 (Fredholm equation of 2 nd kind)이며, 수학적으로 해의 존재 또는 유일한 해 (uniqueness of the solution)를 보장해 주지 않는 다. 우리의 경우 해의 존재는 자연에 의해 주어진다. 유일한 해를 확인하기 위해서는 해에 제약을 가 하는 게 필요한데 이는 문제가 불완전한 조건이기 때문이다. 우주로부터의 탐측 역사에 있어서 다양 한 방법들이 개발되어 왔으며, 일부는 통계적이고 선형적으로, 다른 방법은 물리적이고 비선형적으로, 또다른 방법으로는 양쪽의 접근 방법을 조합한 것이다. 식(2.20) 변환하는 가장 중요한 목적은 대기 온도 프로파일을 산출하기 위한 것이다. 이는 투과율 함 수를 사전에 안다면 가능하다. 이는 알려진 안정적인 농도를 가진 기체의 흡수 밴드 내에서 적용 가 능함을 의미하는 것이다. IR에서 이 방법은 4.3과 15 µm (그림 2.11 참조) 밴드의 CO 2 의 경우에 해 당한다. 위에서 언급한 것처럼 4.3 µm는 고온에 민감하기 때문에 하층 대류권을 대표할 수 있다. 그 러나, 다른 기체 종에 의해 복사가 오염될 수 있고, 낮시간동안 태양 흑체 곡선 (>4 µm) 상의 가장자 리 복사를 무시할 수 없다. 15 µm 밴드는 스펙트럼적으로 보다 더 순수하나 수증기 연속체

29 (continuum)에 의해 오염될 수 있다. 따라서 투과율의 보정이 필요한데, 보정은 외부 정보를 이용한 사전적인 방법(a-priori) 혹은 수증기 프로파일을 산출한 후 반복 방법을 이용하는 사후적인 방법 (a-posteriori)이 있다 수증기 프로파일 산출이 다음 단계이다. 온도 프로파일을 CO 2 흡수 밴드 채널을 이용하여 산출하고 나면, H 2 O 흡수 밴드 내의 다른 채널들을 이용한다. 주 밴드는 약 6.3 µm를 중심으로 높은 온도 (즉 하층 대류권과 중층 대류권)에 잘 반응한다. 기후 감시에 있어 상층 대류권 내의 수증기 측정은 매우 중요하다. 그러나 이를 위해서는 18 µm 밴드가 필요하며, FIR 영역에서 효율적 검출기 (detectors)의 부족으로 제작하는 데 기술적인 어려움이 있다. 수증기 프로파일 또는 일반적으로 흡수 기체의 농도 산출은 쉬운 작업이 아니다. 흡수 기체의 가중 함수는 다양한 고도에서 극값을 나타내는데, 이는 기체의 농도와 원격탐사 주파수에 의존한다. 게다가 산출은 본질적으로 부정확한데, 이는 변환될 투과율 함수인 식(2.17)은 고도 z의 얇은 층에서의 값은 두 개의 두꺼운 층 (H에서 z 사이의 층, H에서 (z- Δz) 사이의 층)에서 구한 값의 차이 (즉, 작은 수 는 두 큰 수 간의 차이로 계산)로 정의되기 때문이다. 구름이 존재할 때는 문제를 더욱 어렵게 한다. 만약 IFOV(Instantaneous Field Of View)에 균질한 특성을 가진 구름이 전체적으로 채워져 있다면, 여전히 동일한 방법으로 프로파일을 산출할 수 있다. 하지만 이 경우 구름 고도보다 높은 대기의 프로파일만 제한적으로 산출할 수 있다. 만약 IFOV에 방 출율 ε cloud 인 구름이 η의 비율로 부분적으로 채워져 있다면, 전달 방정식은 다음과 같이 된다. I(λ) = (1-ε cloud η ) I clear (λ)+ε cloud η I cloud (λ) where ε cloud η is the effective cover (2.21) 구름의 영향을 다루기 위해 다양한 방법이 이용된다. 한 방법으로는 운정고도 이상에서 가중함수 극 값을 가지는 채널을 이용하는 산출 방법으로 이를 통해 초기 프로파일을 얻고 구름 비율을 조정하면 서 다른 모든 채널에서의 관측값과 가장 잘 일치할 때까지 반복하는 것이다. 다른 방법은 인근의 여 러 IFOVs에서의 신호 차이는 오직 구름의 비율 (η, fractional covers) 차이에서 비롯된다는 가정하 에서 값들을 비교하고 이후에 η가 0이 될 때까지 외삽하는 것이다. 어떤 경우에서든 IFOV내에 구름이 20% 이상 초과한다고 확인되면, IR 영역에서는 프로파일을 산출하 려는 시도는 하지 않는다. 다행히도, 과거 수십 km이었던, 탐측기의 IFOV는 최근 10km 정도로 줄어 들고 있다. 따라서, 주어진 영역에서 구름이 없는 IFOV를 찾을 확률은 높아진다. 구름 문제는 강한 강우 조건을 제외한 모든 날씨에서 탐측이 가능한 MW 영역에서 크게 완화된다. 온 도 프로파일 산출을 위해서는 잘 알려져 있고 농도가 일정한 기체는 GHz 범위와 약 118 GHz (아직까지 위성에서의 활용은 안됨)의 흡수 밴드를 가지는 O 2 이다. 수증기에 대해 183GHz 밴드가 효 과적으로 이용된다; 22GHz 밴드는 해상에서 총 연직 적분된 양을 제공한다. 더 높은 주파수에서 온 도와 수증기 흡수밴드가 있지만, 수증기 연속체의 복사 효과로 인해서 이들 스펙트럼 밴드를 이용한 대류권 관측이 불가능하게 된다. MW의 전달방정식은 본질적으로 IR (식 2.20)과 동일하지만, 식(2.7)의 Planck 함수 대신 식(2.10)의 Rayleigh-Jeans 근사 (온도와 선형적인 관계)를 이용하기 때문에 더욱 간단해진다

30 거의 모든 날씨 조건에서 성능을 보이는 데도 불구하고, MW가 온도와 습도 탐측을 위한 독점적인 밴 드로 사용되지 않는 이유를 물어볼 것이다. 이유는 연직 분해능(vertical resolution) 때문이다. 연직 분해능은 온도 변화(고도 z에 따라)에 따라 높은 민감도를 요구한다. 연직 분해능은 4.3 µm에서 최고 로 좋은데, 이 파장에서 플랑크 함수(B)는 대략적으로 T 12 에 따라 변한다. 15 µm 밴드에서는 플랑크 함수가 T 5 에 따라 변하기 때문에 민감도가 줄어든다. MW 영역에서 B는 온도 T(식 2.10)의 선형 함수 로 민감도 [( B/ T)/B]는 T -1 로 변한다. 즉, 온도가 증가하면 B는 감소한다. 여러 밴드의 흥미로운 점 하나는 4.3 µm 밴드는 하층 대류권에 적합하고, 15 µm는 중층 및 상층 대류권, 57GHz의 MW는 성층권에 더 적합하다는 것이다. 연직 분해능의 문제는 온도와 습도 탐측에 있어 매우 중요하다. 그림 2.18은 가중함수가 조금 넓은 예를 보여주고 있는데, 이는 자유도(degrees-of-freedom) (즉, 독립된 정보의 수)가 제한됨을 의미한 다. 가중함수는 관측기기의 스펙트럼 분해능이 향상되면 좁아지게 된다. 그림 2.18은 7 채널과 낮은 분해능(resolving power) λ/δλ 100을 갖는 복사기와 관련된 것이다. 이에 대응하는 연직 분해능은 중간 대류권에서 1.5~2km이다. 현재 탐측기, 분광기 (spectrometers)는 수천 개의 채널과 더 높은 분해능 λ/δλ 1000을 갖는다. 이에 대응하는 연직 분해능은 중층 대류권에서 1km보다 작다. 만약 분해능이 λ/δλ 10000으로 증가하더라도 온도와 습도 프로파일의 연직 분해능이 향상되지는 않는 다. 하지만, 대기 화학 화학 목적으로서 미량기체의 단일 선(single lines of trace gases)을 관측 가 능하게 한다. 주목해야할 것은 현재 MW 관측기는 이미 연직 분해능에 대해 최대 성능에 도달해 있으며, 중층 대류 권에서 1.5km보다 더 향상되지는 않을 것이다. 오히려, 지면으로부터의 강한 오염으로 인해 하층 대 류권에서는 더 나빠질 것이다. 단파 영역(UV, VIS, NIR, SWIR)에서의 흡수 밴드 관측은 스펙트럼 분석 방법을 통해 대기 화학에 주 로 이용된다. 복사전달 방정식은 식 (2.20)보다 더 복잡하다. 이는 플랑크 법칙에 의해 기술되는 열복 사 대신에 산란 등 보다 복잡한 과정이 있기 때문이다. 지구 물리학 변수의 산출은 양함수식(explicit equation)보다는 모델링에 더 의존한다. 대기화학과 더불어 흡수 밴드의 분석은 아래와 같이 다른 목 적을 위해 사용된다(그림 2.11의 스펙트럼 참고). - (대기압) 지구 표면에서 대기압(Atmospheric pressure)은 0.77 µm 주위의 밴드 및 대기창 영역 에서의 산소(O 2 ) 총 연직량을 각각 추정하고 이를 비교하여 산출한다. 이는 우주에서 지표 압력 측정을 위해 가능한 몇 안되는 접근방법 중 하나이다. 정확도는 에어로솔의 산란 효과에 의해 제 한되는 데, 이는 이 관측이 에어로솔 정보 또한 제공할 수 있음을 의미하는 것이다. - (운정고도) 운정고도(Cloud top height)는 산소(O 2 ) 총연직량에서 하부의 구름에 의해 차폐되어 부족분을 관측함으로서 산출한다. 이는 원론적으로 IR에서 상당 흑체온도로부터 계산하는 운정고 도(구름의 방출률 보정 및 온도 프로파일에 의한 고도로의 전환)보다 정확하다. - (번개) 번개(Lightning)은 µm의 매우 좁은 밴드폭 채널을 이용하며, 이 밴드에서 산소의 강한 흡수가 발생하며, 낮시간에도 섬광을 감지 가능하다. 주어진 지역에서 주어진 시간에 번개의 강도와 수는 대류를 대표하며, 강수에 대한 지표이다. 뿐만아니라 번개는 대기 중에 NO x 생성을 야기시키며, 지구 전기장을 반영한다. -(총 연직 수증기량) 총 연직 수증기량(Total column water vapour)은 대기창 근처의 수증기 밴

31 드(대략 0.94 혹은 1.37 µm)에서 하나 또는 그 이상의 신호를 비교하여 산출한다. 이는 IR이나 MW 프로파일 보다 더 정확할 것이다 Limb sounding 그림 2.18은 고도에 따라서 가중함수(weighting function)가 확장(broadening)하는 것을 보여주 는 데, 이는 고도가 증가함에 따라 수동 IR 또는 MW 복사기의 온도와 습도 프로파일의 연직 분 해능이 나빠지는 것을 나타낸다. 현재 분광기 (spectrometer)를 이용하면, 중층 대류권에서의 분해능은 적절하지만(~1km), 대류권계면에서 최 저(~2km)가 되어 더 높은 분해능이 요구된다. Figure 2.19 Geometry of limb scanning 성층권에서 연직 분해능은 더욱 감소되어 결국 사용할 수 없게 된다. 여기서 두 기술이 도움을 제공한다: limb 탐측(limb sounding)(태양, 달, 그리 고 별의 엄폐를 포함)과 전파 엄폐(radio occultation) 교차 직하(Cross-nadir) 탐사 모드에서는, 연직 분해능은 스펙트럼 분해능에 의해 조절되는 가중함수 모양이 좁고 뾰족한 정도에 의해 결정된다. Limb 모드에서 연직 분해능은 기계적인 스캐닝 (mechanical scanning)에 의해 결정된다, 즉 지구 limb 영역에서, 대기를 연직으로 횡단하여 볼 때 관측기기의 IFOV에 의해 결정된다(그림 2.19). 연직 분해능은 단계 변화율(step changing rate, 관측 기기의 관측 구경과 복사 강도로 조정됨)에 의존한다. 일반적으로 1~3 km로 정해진다. 수평 분해능은 그림 2.19에 보여주는 것처럼 관측이 매우 큰 광학 경로를 적분해야 하기때문에 성기게 된다. 총 광 학 경로는 수천 km가 되긴 하지만, 이는 효과적인 경로이며, 대기 밀도에 의해 가중되기만 하면 (weighted), 접점(tangent point) 주위로 약 300~500km로 확장된다. 복사원은 대기로부터 반사되는 태양복사 및 IR 또는 MW에서 대기 열복사이다. 일반적으로 limb 관 측은 온도와 습도 프로파일 뿐만 아니라, 대기 화학 조성을 위한 미량 기체 산출에 이용된다. 단파 (UV, VIS, NIR, SWIR)영역에서 태양이 지거나 또는 뜰 때(엄폐), 태양을 직접적으로 목표로 하 여 대기를 스캔할 수 있다. 관측은 태양 스펙트럼에서 스펙트럼 선의 감폭(damping)을 측정하는 것 이다. 태양 엄폐(Sun occultation) 방법은 관측기기의 경통의 기계적인 움직임이나 검정(calibration) 을 필요로 하지 않는 큰 장점이 있으며, 이는 엄폐 동안 측정된 스펙트럼을 동일한 조건에서 엄폐 직 전 (또는 직후)에 관측된 태양 스펙트럼과 비교하여 이용한다. 하나의 단점은 적어도 극궤도위성의 경 우 관측 범위가 높은 위도로 제한된다는 것이다. 이는 위성이 궤도상의 밤 지역에 들어오게 (떠나게) 될 때, 일출(일몰)을 경험하기 때문이다. 보다 확장하자면, 모든 위도 범위의 관측을 위해서는, 별의 엄폐를 이용하면 가능하다. 그러나 이 경우 낮은 복사만 사용가능하다 Active sensing 위에서 기술한 탐측 방법은 원격탐사에 대한 대상이 태양 복사 반사와 지구의 열복사 방출(추가로 다

32 른 작은 에너지원들, 예를 들어 MW에서의 배경 하늘 복사, 달과 별의 엄폐 관측)이다. 이런 자연 에 너지원은 수동탐사(passive sensing)를 가능하게 하며, 관측 파장은 자연 표적(natural targets)에 의 해 대부분 결정된다. 능동탐사(Active sensing)에서 에너지원은 인위적이며, 탐사 파장은 표적의 물리 적 특성에 의해 전적으로 결정되는 것이 아니라 신호의 생성과 전파 세기에 의해 선택된다. 다음의 능동탐사(active sensing) 원리가 고려되어야 한다. - 전파 엄폐(radio occultation) (온도와 습도의 높은 연직 분해능 프로파일) - 레이더(radar) (고도계, 산란관측기, 구름과 강우, 영상) - 라이다(lidar) (구름과 에어로솔, 공기 운동, 고도계, 대기 화학조성) Radio occultation 전파엄폐는 limb-sounding 기술 중 하나로, 수동적 복사기 기술과는 완전히 다른 접근법을 활용한 다. 이 경우 항법위성(GPS, GLONASS, Galileo 또는 Compass)의 신호인 인위적 에너지원은 저궤도 의 위성 수신기에 의해 추적된다 (그림 2.20) 대기의 굴절에 의한 전파 방향의 변화(bending angle α)는 정확하게 측정이 가능한 위상변위(phase shift)로 변환되고, 또한 약 90초 정도 지속되는 엄폐 과정 동안 시간의 경과에 따른 굴절률 프로파일 로 변환된다. Figure 2.20 Principle of radio-occultation sounding. During setting or rising of the GPS satellite over the horizon of the satellite, the refraction induced by the crossed atmosphere changes the direction of propagation by a bending angle α. 굴절율은 다음 식과 같이 대기 변수들과 관련된다. N = (n-1) 106 = 77.6 p / T p w / T 2 (2.22) 여기서 N은 굴절도, n은 굴절 지수, p는 건조 대기압, pw는 수증기 분압, T는 온도이다. 계수는 p 와 p w (hpa) 그리고 T(K)으로 주어진다. 위상변위는 기본적으로 시간 측정이며, 이는 물리적으로 가장 정확한 측정 중 하나이다. 다른 관측은 위성간의 거리이다. 시간과 거리는 기본적인 미터법의 양으로, 전파 엄폐는 절대(absolute) 측정을 제공한다(검정(calibration)이 필요하지 않다): 이는 기후 감시 응용에 있어 매우 매력적인 특성이다. 사실, 전파 엄폐의 장기간 관측은 기후 변화 감지를 위한 척도로 간주된다

33 전파 엄폐 자료는 처리가 어렵다. 첫 번째는 프로파일을 측정하는 동안 접점(tangent point) (그림 (2.20)의 오른쪽 그림)의 위치가 이동하며, 두 번째는 기압, 온도 그리고 습도가 독립적으로 측정되지 않기 때문이다. 따라서 수치예보모델(NWP) 내에서 4-D 동화가 필요하다. 자료처리 과정에서 온도 산 출은 그리 문제가 되지 않는데, 이유는 상층 대류권 및 성층권에서는 수증기량이 매우 낮고, 그리고 하층 대류권에서는 수증기가 변동성에 있어 가장 큰 원인이기 때문이다. 상층 대류권과 성층권에서 전파 엄폐 프로파일의 연직 분해능은 대략 0.5~1 km로서, IR 또는 MW의 교차직하 관측 (1.5~2.0km)으로는 가능하지 않는 분해능이다. 더욱이 사용되는 주파수 (L 밴드, 표 1.9)가 구름과 강우에 덜 민감하고, 심지어 강우가 있을 때라도 관측이 가능하다, 따라서 기본적으로 limb 모드에서 수행되더라도, 관측은 지구 표면까지 확장이 가능하다. 예를들어 행성경계 층(Planetary Boundary Layer) 높이와 같이 대기 불연속 관측이 가능하다. 더욱이 대류권계면의 높 이와 지표면 대기압 사이의 상관관계를 통해 전파 엄폐는 표면 기압을 유도하는 몇 안되는 방법 중 하나이다. 전리층에 의해 야기된 회전신호(signal rotation)를 고려할 목적으로 항법 위성으로부터의 전송은 적 어도 두 개의 근접한 주파수를 이용한다. 교정 (correction) 과정에서 부산물로써, 다음과 같은 우주 기상과 관련된 정보를 제공한다. - 총 전하량(Total Electron Content, TEC) - 전자 밀도 프로파일 (electron density profile) Radar 레이더(RAdio Detection And Ranging)는 관측하고자 하는 물체에 펄스 신호를 전송하고, 후방산란 된 신호를 수집한다. 본질적으로 레이더는 거리(또는 범위)와 후방산란 파워를 측정한다. 이는 레이더 반사도 또는 레이더 반사 단면적(cross-section)으로 결정된다. 레이더 식은 다른 형식으로 쓰여지며, 이해를 위해 간단히 다음과 같다. (2.23) 여기서 P s 는 안테나의 후방산란 정도, P t 는 안테나의 전송 파워, G는 안테나 게인(gain), A eff 는 레이 더 수신 안테나의 유효면적, r은 거리 그리고 σ는 레이더 단면적이다. P t G/4πr 2 는 거리 r에서 목표를 때리는 파워, P t G/4πr 2 σ는 목표에서 반사되는 파워, P t G/4πr 2 σ / 4πr 2 는 안테나에 되돌아오 는 반사(등방성으로)된 파워이다. 흥미로운 것은 안테나 게인(gain)은 G = 4π A eff /λ 2 (회절 법칙으로부터 직접 유도된 관계)로 표현되 고, 식 (2.23)의 A eff 을 바꿔 다음과 같이 쓸 수 있다. (2.24)

34 다른 형태의 레이더는 범위(range; 예, 고도계) 또는 반사도 (reflectivity) / 단면적 (corss-section; 예, 산란관측기)의 측정 정확도를 선호한다. 구름과 강우 레이더는 범위(연직 프로파일에 대한) 및 반 사도 모두에 중점을 준다. 다른 형태는 합성개구레이더 (SAR)와 같은 영상 분해능을 강조한다. Radar altimetry 고도계의 주요 목적은 해수면 고도(sea level) 측정과 해양 역학적 고저도 (ocean dynamic topography) 측량을 통해 지도를 제작하기 위한 것이다. 레이더 특성은 범위 (range) 측정이 가능한 만큼 최적화되었다. 해수면 고도는 레이더 신호가 해수면에 도달하여 위성으로 되돌아오는 시간을 측 정하게 된다. 해수면 고도는 위성으로부터의 거리를 계산하는 것이므로 극단적으로 높은 위성 위치 정확도를 요구한다. 정밀한 궤도는 아래의 하나 또는 그 이상의 시스템을 통해서 산출된다. - 지상국에 의한 위성 레이저 추적과 위성의 레이더 반사경 - 지상 전송-수신국과 위성의 송수신기에 기반한 전파위치측정 (radio positioning) - 위성의 GPS 수신기 레이더 고도계의 단점은 직하점 보기로 제한되며, 그렇지 않으면 탐측 지역으로부터의 반사파가 시간 분석에 방해가 된다. 그 결과 전구관측주기는 매우 길다. 이온층 회전 (두개의 파장이 필요, 주 파장: 13.6GHz, 보조파장: 5.3GHz)과 수증기(주채널: 23GHz와 보조채널: 35 and/or 19GHz를 갖는 나란히 위치한 MW 복사기 이용)를 설명하기 위해서 신호 보정을 필요로 한다. 범위 측정이외에, 고도계는 범위 (range)의 변동을 기록하고 분석한다. 그리고 반사파 (echo)의 세기 를 측정한다. 관측은 다음을 제공한다. - 유의파고(significant wave height): 수집된 반사파의 시간 분석으로 계산 - 해수면 고도(sea level): 파도에 의한 변동을 제거 및 지오이드(geoid)에 대한 순간적인 위성 고 도를 고려하여 산출 - 풍속(wind speed): 반사파 세기(echoes intensity)의 변동성 분석 - 지오이드의 정보 향상: 관측된 해수면 고도의 장기간 통계로부터 산출 - 총전자량(total electron content, TEC): 두개의 주파수를 이용한 이온층 회전에 대한 보정의 부산물 Radar scatterometry 레이더 고도계의 주 목적이 범위 측정이라면, 레이더 산란측정기는 측정된 레이더 반사 단면적(radar cross section; 식(2.24) 참조; 종종 정규화되고 σ 0 (sigma-naught)로 명명)의 정확도를 최적화하는 것이다. 레인징 서브시스템 (Ranging subsystem)은 관측기기에서 빠져있을 수 있지만 검정 (calibration)은 매우 정확하게 이루어져야 한다. 레이더 반사단면적(radar cross section)은 표적의 절연 특성, 기하학 관측과 입사 복사(파장, 편광) 의 함수이다. 산란관측기의 경우, 주요 응용분야는 해수면 바람(sea surface wind)이다. 표적은 표면 장력파(capillary waves)들로 구성되어 있는데 이는 바람응력 (wind stress)과 매우 밀접한 관계가

35 있다. σ 0 는 풍속 그리고 바람과 시선의 상대적인 방향에 따라 변한다. 다양한 방위각(azimuth angles) 하에서 σ 0 를 측정하면, 속도와 방향이 산출된다. σ 0 과 바람의 관계는 다소 복잡하고, 실제 해는 경험 또는 준-경험적이다. 게다가 방향 측면에서는 유 일하지 않은데: 두 개의 시야각이 있는 경우 다수의 모호함 (ambiguities; 3개보다는 작다)이 남게 된다. σ 0 값이 직접적으로 NWP 모델에 동화될 때 (파도-대기 상호작용을 설명하기 위해서), 모호함 은 모델에 의해 해결된다. 산란관측기와 수동형 MW 복사기를 이용한 바람 관측의 차이는 다음과 같다. - 수동형 MW는 일반적으로 단지 풍속에 대한 정보만 제공한다. 방향에 대한 정보는 몇 개의 채널 이 편광(full-polarisation) 능력을 갖는다면 측정이 가능하다. - 산란관측기로부터의 정보는 일반적으로 더 좋은 품질(특히 낮은 풍속, 3m/s 이하)을 갖는다. 반 면에 높은 풍속(20m/s)에 대해서는 수동형 MW가 더 좋은 성능을 갖는다. 해수면 바람을 위해 설계된 산란관측기는 아래의 다양한 종류의 관측을 제공한다. - 해수면 바람(sea surface wind): 모든 기상 조건(C-band)과 거의-모든 기상조건(Ku-band) - 해수면 대기압(air pressure of the sea surface): 지균 (geostrophic) 관계의 바람 지도에의 적용 - 토양수분(soil moisture): 식생이 거의 없는 지역 (C-band, Ku-band 일부) - 빙하 유형(ice type) (년대, 거칠기): 극지역 관측 - snow water equivalent (Ku-band 선호) Cloud and Precipitation radar 레이더 고도계는 범위 측정을 그리고 레이더 산란측정기(scatterometer)는 레이더 반사단면적(radar cross-section) 측정에 중점을 두는 반면, 구름과 강우 레이더는 양쪽 모두를 강점으로 가진다. 범위 (ranging)는 구름 입자의 연직 프로파일(vertical profile) 측정에 필요하고, 반사되는 입자의 농도와 크기를 추정한다. 그러나 강우 프로파일 산출을 위한 범위(ranging) 정확도 요구사항은 100m급 규모 로 고도계의 1cm와는 차이가 있다. 빗방울의 경우, 직경D가 λ/10보다 적다면(즉, 레일리 산란 조건에서), 레이더 반사단면적은 다음과 같다. where K is the dielectric constant (2.25) 레이더가 받는 총 후방산란 복사는 IFOV의 전체 직경의 전체 반사기의 합이다. 입자 직경에 대해 Marshall-Palmer 분포 (N 0 e -ΛD )를 가정하면, 다음의 총반사도를 얻게 된다. m ax (valid for D <<λ) (2.26)

36 식(2.25)와 (2.26)은 일반적으로 지상기반 기상레이더에 적용가능하며, S-band (~10 cm) 또는 C-band (~5 cm)를 활용하여, D~0.5cm(전형적인 강우 구름)와 비교를 하게 된다. 이 주파수는 우주 에서는 사용되지 않는데, 이는 적절한 크기의 안테나라 할지라도 지상에서의 IFOV가 너무 성기기 (coarse) 때문이다. 주파수 규정 때문에 우주기반 레이더에 활용되는 주파수는 ~14 GHz (~ 2 cm), ~ 35 GHz (~0.9cm) 및 ~94 GHz (~0.3 cm)이다. 따라서, 식(2.25)와 (2.26)은 완전하게 적용되는 것이 아니라 미 (Mie) 산란 조건을 설명하기 위해 복잡한 방법으로 교정되어야 한다. 반사율 Z가 측정되고 나면, 몇 가지 관계식을 통해 Z를 강수율 (precipitation rate) R로 변환한다. 다음 단계는 지표에서의 강수율을 추정하는 데, 이는 우주에서 직접적으로 관측할 수 있는 것이 아니 기 때문에 강우 프로파일과 관련한 연직 기둥내에서 관측한 특성들로부터 유도한다. 구름과 강우 레이더는 구름 밑면(cloud base) 관측 (항공 기상과 기후에 중요한 변수임)을 제공하는 유일한 기술이다. 측정의 정확도와 신뢰성은 레이더의 주파수에 의존하며, 전체 구름 두께를 투과해야 한다. 현업 운영 관점에서 구름과 강우 레이더는 몇 가지 제한을 가지고 있는데, 특히 제한된 관측폭 (swath)은 관측 주기(observing cycles)를 높이지 못하게 하는 원인이다. 그 결과 수동형 MW 영상 은 빠른 강우 관측을 위한 기초로 머무르고 있다. 그러나 수동형 MW 복사기의 강우 자료의 정확도는 향상이 필요하다. 적어도 하나의 우주기반 레이더의 지속적인 운영은 GPM 임무 개념에 따라 수동형 MW 복사기 시스템의 검정(calibrating) 을 위해서 필수적이다. Synthetic Aperture Radar (SAR) MW 영역에서 공간 분해능은 회절(diffraction)에 의해 제한된다. 궤도 고도 H와 안테나 직경 L을 가 지고, 직하점에서 θ 만큼 기울어진 측면보기(side-looking) 레이더 관측에서 평평한 표면을 가정할 때, IFOV는 다음과 같다. cos (2.27) 표2.10은 몇 개의 밴드에서 IFOV와 L의 관계를 보여준다. 이 때 θ=23 및 H=700 km (SeaSat에 탑 재된 SAR의 매개변수, 그림 2.21)로 가정한다. IFOV=1km의 요구사항을 만족하기는 매우 어려우며, IFOVS=100m 또는 그 이하의 요구사항은 실-개구(real-aperture) 안테나 개념으로는 불가능하다는 것을 설명한다. Table Examples of corresponding resolutions and antenna sizes for typical frequencies used in SAR L-band ( 1.3GHz) C-band ( 5.4GHz) X-band ( 9.6 GHz) IFOV for L=1 m 220 km 60 km 30 km Required L for IFOV = 1 km 220 m 52 m 30 m Required L for IFOV = 100 m 2,200 m 520 m 300 m Required L for IFOV = 10 m 22,000 m 5,200 m 3,000 m

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