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1 CA 알고리즘기술분석서 (Algorithm Theoretical Basis Document) NMSC/SCI/ATBD/CA, Issue 1, rev 국가기상위성센터

2 REPORT SIGNATURE TABLE 국가기상위성센터

3 DOCUMENT CHANGE RECORD 국가기상위성센터

4 차 례 1. 개요 2. 배경및목적 3. 알고리즘 3.1 이론적인배경및근거 3.2 산출방법 3.3 산출과정 3.4 검증 검증방법 검증자료 시공간일치방법 검증결과분석 4. 산출결과해석방법 5. 문제점및개선가능성 6. 참고문헌 국가기상위성센터

5 List of Tables Table 1 : Cloud top pressure and cloud bottom height corresponding to cloud type. Table 2 : Detailed Output data for the CA algorithm. Table 3 : QC flag. Table 4 : Validation results of CF and CA Table 5 : Detailed output data for the CA algorithm. Table 6 : Quality test result for the CA algorithm. 국가기상위성센터

6 List of Figures Figure 1 : Images of (a), (b)nadir-view cloud fraction and (c), (d)fractional sky cover. Figure 2 : Illustration of the parameters. Figure 3 : Flowchart of CF and CA algorithm. Figure 4 : Validation results of cloud fraction(a) and sky cover(b) for SGP site. Larger circles in b represent improver N hemisph values compared with N nadir in the site. Figure : monthly mean bias between ground measured cloud fraction and MODIS retrieved cloud fraction (algorithm-retrieved sky cover). 국가기상위성센터

7 List of Acronyms COMS ARM SGP TSI MODIS SEVIRI CF CA Communication, Ocean, and Meteorological Satellite Atmospheric Radiation Measurement (ARM) Southern Great Plains Total Sky Imager Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer Spinning Enhanced Visible and Infrared Imager Cloud Fraction Cloud Amount 국가기상위성센터

8 1. 개요 운량은항해, 항공, 농업, 야외활동등의일상생활에깊이영향을미치는기상요소이다. 대기에서운량은우선전지구기후시스템을조절하는태양에너지의강도를조절한다. 또한지구로부터방출되는장파복사가우주밖으로나가는정도를조절하기도한다. 운량은일기예보의핵심이되는대상으로서지금껏규칙적으로지상관측을통해얻어져왔다. 국내에서는운량의중요성이일반인에게날로더해져, 한반도에이웃한해양또는주변국들의운량까지도그관심의대상이되었다. 이러한양질의광범위한자료는지상관측으로는한계가있기때문에, 위성을통해디지털화된지상관측운량산출이요구된다. 본장에서는운량알고리즘이어떻게구성되어있고어떤단계를거쳐위성관측운량과목측운량이어떤과정을거쳐서산출되는지에대하여설명하고자한다. 2. 배경및목적 본알고리즘은장면분석에서산출되는구름존재유 무의화소정보를이용하여, 위성에서본운량을산출한다. 다른위성들과비교해볼때, MODIS는 5 5, SEVIRI는 3 3 그리고 IPCC의경우는 1 1 평균화과정을거쳐서위성관측운량은산출한다. 이런위성관측운량의경우, 구름의위치나크기에큰영향을받지않지만실제지상관측운량에서는이러한요소들이중요하게작용하다. 그러므로 CMDPS 운량에서는위성관측운량과지상관측자입장에서본운량 ( 목측운량 ) 을모두산출한다는것이가장큰특징이다. 목측운량은구름탐지결과로부터구름존재의유 무를결정하고위성관측운량과운정압력정보를이용하여지상에서관측한구름의양을 % 로산출한다. 현재운량은일기예보에서최고 최저기온, 일사량등을예측하는데필수적인자료임에도불구하고목측에의존하는실정으로, 측정하는데에있어시간적인제약과더불어객관적신뢰도가떨어진다는한계점을가지고있다. 그러나 Communication, Ocean, and Meteorological Satellite (COMS) 의위성관측운량과더불어관측자입장에서본운량산출은보다정량적인일기예보에기여할것으로예상된다. 그리고시 공간적으로구체적인숫자와그래픽형태로정보를제공하는디지털예보등에활용될수있다. 또한본산출물은구름의유효입자반경과더불어서에어로졸의간접적인영향의연구에활용할수있다. 3. 알고리즘 국가기상위성센터 - 1 -

3.1. 이론적인배경및근거 (Theoretical Background) 목측운량은 Kassianov et al. (2005) 에의한방법을역으로이용하여산출하도록되어있다. Fig. 1은목측운량과위성관측운량사이에발생하는차이를볼수있다. Fig. 1(a) 와 (b) 는실제구름의분포를보여주고있고 Fig.

9 3.1. 이론적인배경및근거 (Theoretical Background) 목측운량은 Kassianov et al. (2005) 에의한방법을역으로이용하여산출하도록되어있다. Fig. 1은목측운량과위성관측운량사이에발생하는차이를볼수있다. Fig. 1(a) 와 (b) 는실제구름의분포를보여주고있고 Fig. 1(c) 와 (d) 는지상에서관측했을경우의관측될수있는것을보여주고있다. 즉지상관측자의천정에구름이많고그주위에구름이없을경우, 목측운량은과대평가될수있는반면천정에구름이없고주위에구름이많을경우는목측운량이상대적으로과소평가될수있다는것을보여주고있다. Fig. 1. Images of (a), (b)nadir-view cloud fraction and (c), (d)fractional sky cover (Kassianov et al., 2005) 이처럼위성에서관측하는운량과지상에서관측하는목측운량사이에차이는다음의이유에기인한다. 첫째, 관측상태의차이가있다. 위성관측은지구밖에서구름위를탐지하는반면목측운량관측은지표에서상향의구름을탐지한다. 또한위성자료는격자형태로값을가지지만지상관측은지구곡률을고려해야한다. 두번째차이는목측운량은구름의수평 수직구조에영향을받지만, 위성관측은이를고려하지않는다. 위성관측자료로부터목측운량을산출하기위해서는이러한차이를보정해야한다. 그러므로위성에서관측한결과를목측운량으로의변환이필요하고그물리적법칙은 Kassianov et al. 등의방법을변환하여사용할수있다 (Kassianov et al., 2005; Oh et al., 2006). 국가기상위성센터 - 2 -

10 3.2. 산출방법 (Methodology) 조견표산출방법 관측자를중심으로봤을때구름의위치에따라가중치를주는조견표를만들었다. 가중치는관측자가볼수있는최대천정각에대한구름이위치한곳과관측자사이의각 도 ( α α ) 로정의하였다. 천정으로부터 α=α* 인경우까지각화소별로다른가중치를 적용해야한다. 예를들어, 구름이천정위에있을경우에는구름위치에따른가중치를고려할필요가없으므로구름가중치는 0이된다. 그러나구름이가장자리 (i.e., α=α*= 80 ) 에있을경우, 동일한구름이천정에있을때보다과소평가되는경향이있으므로가중치를증가시키면서최대각도인 α* 에서는가중치가 1이되도록조견표를만들었다. 몇개의화소군을취했을경우지상관측운량과가장일관성있는결과를보이는지보기위하여 MODIS 운량과 ARM의 SGP 지역의지상관측운량을가지고민감도조사를하였다. 이과정에서지상관측자는운저를본다는가정하에하층운의구름높이인 2 km를구름의운저로이용하였다. 지상관측자의천정으로부터구름의한쪽가장자리까지의거리는약12 km가되고관측자를중심으로양쪽방향으로는약24 km가된다. MODIS의경우한화소의크기가 5 km이므로관측자가볼수있는가장자리까지는양방향으로각각 2개씩모두 5개의화소가필요하다. 이는어떤지점에위치한관측자가볼수있는면적은 5 5의화소가된다. 관측자의최대시정거리를 50 km로하였을때이를충분히만족시킬수있는 15 15의화소까지화소별크기를증가시켜가며지상관측자료와의상관계수및 RMSE 값을계산하였다 (Table 1). 목측운량을산출하는데걸리는시간과, 지상관측자료와의일관성을모두고려하였을때 5 5의경우가가장적합한것으로나타났다. Table 1. Correlation coefficients and RMSE of sensitivity test to the cloud weight part. R 5 5 R 7 7 R 9 9 R R R SGP Correlation RMSE 구름가중치에대한민감도결과에따라 COMS의경우에는한화소의크기가 3 km이므로목측운량 7 7의화소단위군별로구름위치에따른가중치를적용하도록조견표를 국가기상위성센터 - 3 -

11 만들었고산출방법은다음과같다. program makelut! !!description :! This subroutine is matrix to give cloud weight,! == > Calculate matrix! from formula of EVGUENI KASSIANOV et. al.! IF fof Maximum degree(80)=distance (D) and a degree=d! tan a = d/h! # according to resolution, H is changed! because tan80 = D/H, D is related to resolution! Thus, a=tan-1(d/h)! cloud weight= a/80! implicit none integer, parameter :: grid=3, pi=3.1452, res=3 real, parameter :: H=1.6 integer :: m, n real, dimension(7,7) :: mata, matrix open (1, file='lut_matrix.txt', status='unknown') DO n= 1, grid*2+1 ; DO m= 1, grid*2+1 mata(m, n)= (grid+1-m)**2 + (grid+1-n)**2 mata(m,n)= ((mata(m,n))*(res))**(0.5)/h matrix(m,n)= ATAN(mata(m,n)) matrix(m,n)= ((matrix(m,n)) * 180.) / pi matrix(m,n)= matrix(m,n)/80. IF (matrix(m,n)>=1.) THEN matrix(m,n) = 1. ELSEIF (matrix(m,n)<1.) THEN matrix(m,n) = matrix(m,n) END IF END DO ; END DO write (1,*) matrix end program makelut 국가기상위성센터 - 4 -

3.2.2. 산출방법 (Methodology) 본알고리즘은구름탐지결과로부터구름화소가차지하는비율을 % 단위로전환하여중간산출물인위성관측운량을산출한다. 즉, 어떤청천신뢰수준하에서구름화소를 1, 청천화소를 0으로전환하여합을취한다음총화소군수로나눈것이다.

예를들어구름이천정위에있을경우에는구름위치에따른가중치를고려할필요가없으므로구름가중치는 0이된다. 그러나구름이가장자리 (i.e., α=α*= 80 ) 에있을경우, 동일한구름이천정에있을때보다과소평가되는경향이있으므로가중치는 1이된다. 그러므로천정과가장자리에구름이있을경우그가중치는 0 1 사이의값을갖게된다.

12 산출방법 (Methodology) 본알고리즘은구름탐지결과로부터구름화소가차지하는비율을 % 단위로전환하여중간산출물인위성관측운량을산출한다. 즉, 어떤청천신뢰수준하에서구름화소를 1, 청천화소를 0으로전환하여합을취한다음총화소군수로나눈것이다. 목측운량은구름탐지결과로부터구름의위치정보에대한가중치와구름의기하학적구조로인해발생하는차이를보정하여목측운량을산출한다 (Oh et al. 2006, JKMS). R(α) θ H b α Fig. 2. Illustration of the parameters. 첫째로, 구름위치정보에대한보정은다음의과정을거쳐서이루어진다. 예를들어구름이천정위에있을경우에는구름위치에따른가중치를고려할필요가없으므로구름가중치는 0이된다. 그러나구름이가장자리 (i.e., α=α*= 80 ) 에있을경우, 동일한구름이천정에있을때보다과소평가되는경향이있으므로가중치는 1이된다. 그러므로천정과가장자리에구름이있을경우그가중치는 0 1 사이의값을갖게된다. 즉, 알고리즘의기본입력자료인구름탐지정보를토대로구름의유 무를판단한후구름이탐지된화소에대하여지상관측자와구름의위치를고려하여가중치를부여한다. 구름의기하학적정보에따른가중치를주기위해서는다음과같은과정을통하여구름의수평면적과연직높이를고려해준다. 위성에서관측된운량 (Nnadir(α)) 은반경이 R (α) 인원의면적에대한구름이차지하는수평면적으로식 (1) 로정의된다 (Fig. 2). 목측운량 (Nhemisph(α)) 은입체각에대한구름이차지하는면적으로천정각 (α) 에좌우된다 ( 식 2). α α α (%) (1) 국가기상위성센터 - 5 -

13 α α α (%) (2) 여기서 S cld,nadir (α) = horizontal cloud area (km), S nadir (α) = total area of the circle (km), S cld,hemisph (α) = fraction of the solid angle filled by clouds (sr), S hemisph (α) = observed solid angle with cone zenith angle 2α(sr) 로정의된다. 운량과목측운량사이의관계는식 (3) 로표현될수있다. α α γ α α (3) α 여기서 = cloud weight, γ = 구름외관비, 그리고 α 는관측자가관측할수있는 α 최대천정각으로본알고리즘에서는 80 로가정하였다. 구름외관비 (γ) 를산출하기위해서는구름의수평 수직크기를고려해야한다. 먼저구름의수평면적 (D) 은화소단위로산출된 N nadir 와화소의면적을고려하여계산한다. 그리고구름의수직높이 (H) 의경우, 운정압력을이용하여상 중 하층운으로나눈후측고공식을이용하여구름의기하학적두께를산출한다. 즉, 운정압력에따라 ISCCP운형개념을바탕으로상층 중층 하층운으로구분한다. 그에대한기준을아래 Table 2에제시하였다. Table 2에제시된기준에따라구름밑면의높이를결정하고, 측고공식으로구름상부의높이를산출한후그차이를가지고구름의기하학적두께를계산한다. 이때운정압력의경우상 중 하층운에서중간압력에해당하는대한 300, 500, 850 hpa를각각적용하도록하였다. 이렇게산출된구름의수평면적에대한기하학적두께를구름외관비로정의한다. 구름가중치, 위성관측운량, 구름외관비의 3개부분으로구성된알고리즘은 Kassianov의방법을변환하여평균된주변 7 7의구름 / 청천화소의목측운량을산출한다 (Kassianov et al. 2005). 그외에좀더상세한내용은 appendix (Oh et al. 2006, APJS) 의 2 3페이지에설명되어있다. 국가기상위성센터 - 6 -

14 Table 2. Cloud top pressure and cloud bottom height corresponding to cloud type. Level High Middle Low Genera Cirrus, cirrocumulus, cirrostratus Altocumulus, altostratus, nimbostratus Cumulus, stratocumulus, stratus cumulonimbus Cloud top pressure (hpa) Cloud bottom height (km) 산출과정 운량산출 본알고리즘산출과정을 Fig. 3에흐름도로나타냈다. 위성관측운량과목측운량을산출을위해필요한입력자료는기본입력자료와구름분석자료로구분할수있다. 기본입력자료는구름탐지자료와장면분석자료, 그리고관측자의위치에따른구름에대한가중치정보이다. 구름분석자료는운정압력자료가필요하다. 먼저구름탐지정보를토대로구름의유 무를판단한후구름이탐지된화소에대하여지상관측자와구름의위치를고려하여가중치를부여한다. 그리고주변 7 7의구름 / 청천화소를평균하여위성운량 (N nadir ) 을산출한다. 구름의수평 수직크기를고려하여구름외관비 (γ) 를산출한다. 구름가중치, 위성관측운량, 구름외관비의 3개부분으로구성된알고리즘은 Kassianov의방법을변환하여평균된주변 7 7의구름 / 청천화소의최종산출물인목측운량을백분율단위 (%) 로산출한다. 위성관측운량결정을위해서는장면분석에포함된청천신뢰수준을정하는검사가선행되어야한다. 청천신뢰수준이너무높으면청천화소로분류되는화소수가줄어들게되어운량이많아진다. 반대로청천신뢰수준이너무낮으면청천화소로분류되는화소수는늘어나운량은적게산출된다. 따라서적절한청천신뢰수준을결정하기위해 COMS 알고리즘의시험단계에서가시영상자료와비교한사례분석이필요하다. 신뢰수준은약 95% 내외에서결정될것이다 QC Flag 국가기상위성센터 - 7 -

Fig. 3. Flowchart of Cloud Fraction (CF) and Cloud Amount (CA) algorithm 목측운량을산출하기위해구름의위치정보와구름의수평 수직크기가가장큰영향을끼치게된다. 그러므로이두과정에대하여각각 QC flag를주도록하였고, table 3에나타내었다.

15 Fig. 3. Flowchart of Cloud Fraction (CF) and Cloud Amount (CA) algorithm 목측운량을산출하기위해구름의위치정보와구름의수평 수직크기가가장큰영향을끼치게된다. 그러므로이두과정에대하여각각 QC flag를주도록하였고, table 3에나타내었다. 첫번째는구름의위치정보에대한 flag로써 7 7에서전체가중치값에대한구름화소가가지는가중치의비 (i.e., weight_rate = sum of cloudy pixel weight / total weight in 7 7) 에대하여 까지의 flag를준다. 그리고구름외관비 (H/D) 에대하여 1-10까지의 QC를주도록설계하였다. 국가기상위성센터 - 8 -

16 Table 3. QC Flag. CLA - CA bit Bit Interpretation Field Description 8~5 (Pixel weights in terms of the cone zenith angle.) unavail => 0 4~1 (Estimated Cloud aspect ratio) unavail => ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~1 0~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ 검증 검증방법 COMS로부터산출된위성관측운량은목측운량은두가지방법에의하여이루어졌다. 첫번째는 CMDPS에의한실시간검증이다. 두번째는알고리즘의유효성을알아보기위한자체검증이다. 이방법은방법공간해상도를맞추기위해 30km 30km (6 6pixel) 평균화과정이필요하다. 목측운량의경우먼저목측운량의측정이이루어지위치정보와위성관측운량의위치정보와시간정보를맞춘후두산출물간에상관계수 (R) 와 bias 그리고 RMSE를통해서본산출물의유효성을검증하였다 검증자료 (1) CMDPS 검증 (COLL/VAM) CMDPS 위성관측운량을검증하기위해서사용된자료는 MODIS Terra 와 Aqua 의 국가기상위성센터 - 9 -

17 자료를사용하였고목측운량은 Ground와 GTS 자료를사용하여각각 11월 1일부터 5 일까지검증을하였다. 알고리즘의취약성을판단하기위해각위도별로분리하여 ( 적도 : 위도 30도미만, 중위도 : 남북30-60도 ) 통계값 (Correlation, BIAS, RMSE) 을계산하도록하였다. 또한다른산출물들과는달리운량에서는 clear sky를포함하여검증을수행하였다. (2) 개발자자체검증 위성관측운량을검증하기위해서는 5 5 km의공간해상도 ( 화소 ) 를가진 MOD06은운량이필요하다. 그리고목측운량의경우, 지상관측자료인 Atmospheric Radiation Measurement (ARM) 프로그램의 southern Great Plains (SGP: N and W) 지역의자료를사용하였다 (available online at ARM 자료의경우목측이아닌 total sky imager (TSI) 관측기구를사용하고있으므로보다객관성있는지상관측운량을얻을수있고, 우리나라의위치와유사한중위도에위치한 SGP 지역의 2002년 8월부터 12월까지의자료를토대로유효성을검증하였다. 한반도영역에서의목측운량검증을위해 2007년 11월한달동안의기상청의목측운량을사용하였다 시공간일치방법 (1) CMDPS 검증 (COLL/VAM) 위성관측운량알고리즘의검증을위해서는먼저고위도 ( 남북60 이상 ) 는검증에서제외하였다. 시공간의일치를위해서는 homogeneous한경우에대해서만검증을하기위해 MODIS의 5 5화소에서 1-표준편차 (1-standard deviation) 이상의차이가나는부분은검증에서제외하였다. Ground 자료는기상청목측운량을의미하고 GTS는지상관측자료로매시정시에관측한자료를 ±0.1 내에들어오는운량과비교하도록하였다. 또한목측운량의경우, 20 % 이상차이가나는것은네비게이션오류및구름탐지오류로가정하고 1:1 대응라인에서 20 % 내에들어오는화소만비교하도록하였다. (2) 개발자자체검증 본알고리즘을통해산출된목측운량과 SGP 지역에서의지상관측운량의검증을위해시공간을일치시킨다. 지상관측위치로부터 ±30분, ±0.1 내에들어오는위성관측운량과알고리즘을통해서산출된목측운량을평균하여비교하였다. 국가기상위성센터

18 검증결과분석 (1) CMDPS 검증 (COLL/VAM) Table 4. Validation results of CF and CA CF CA Reference Time Region R Bias RMSE MOD Global MYD MOD /1~11/5 Low MYD MOD Mid MYD GTS Global GROUND GTS /1~11/5 Low GROUND GTS Mid GROUND Table 4는 MODIS의위성관측운량과 Ground와 GTS로부터얻은지상관측운량및목측운량과비교한결과를보여주고있다. 먼저위성관측운량의결과를살펴보면모든지역에서 0.8 이상의높은상관계수를보여주고있다. 위도별검증결과를통해살펴볼때위도의차이가검증결과에크게영향을끼치지않는다는것을알수있고, 이는목측운량에서도알수있다. 목측운량은 ground 보다 GTS 관측결과와더좋은상관계수를보이고있는데, ground의경우목측에의해관측된결과이므로객관적신뢰도가 GTS보다떨어질수있다는것에유의해야한다. (2) 개발자자체검증 Fig. 4는 SGP지역의지상관측운량과 The Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 로부터얻은위성관측운량 (a), 그리고알고리즘을통해변환된운량 (b) 사이의관계를각각보여주고있다. Berendes et al. (2004) 에따르면지상관측운량과위성관측운량이 ±20 % 내에들어오는경우는 good agreement 라고설명하고있다. Fig. 4에서보여주고있는것과같이 ±20 % 내에서지상관측운량과위성관측운량의상관계수 0.96, 지상관측운량과알고리즘을통해변환된목측운량과의상관계수는 0.98을나타내고있다. Fig. 4(b) 에서겹쳐진큰원들은지상관측운량과비교했을때, 알고리즘을통해산출된운량이위성관측운량과비교하여향상된값을보이는것으로약 53 % 의향상도를보이고있다. Fig. 5 는지상관측운량과위성관측운량그리고지상관측운량과알고리즘을통해변 국가기상위성센터

19 Fig. 4. Validation results of cloud fraction(a) and sky cover(b) for SGP site. Larger circles in b represent improver N hemisph values compared with N nadir in the site. 환된운량사이에차이를보여주고있다. 이결과는지상관측운량이상대적으로적게측정되는것을알수있다. 그원인은중위도지역에는얇은권운이넓게많이분포하고있는데, 지상에서관측하는목측운량은얇은권운을정확하게측정하지못하는데서기인한것으로보인다. Fig. 4와 Fig. 5의결과로부터알고리즘을통해서목측운량으로변환을했을경우, 지상관측운량과의상관계수가높고, 실제지상관측운량과의차이가줄어든다는것을알수있다. 본알고리즘을통해서산출된목측운량과기상청의 11월한달동안의목측운량과의비교결과상관계수는 0.61이었고, bias는 0.57 그리고 RMSE는 3.17로나타났다. 이결과는 SGP 지역에서의 RMSE (8.04) 보다작은것을통해한반도영역에서본알고리즘이유효하다는것을보여주고있다. 4. 산출결과해석방법 운량은백분율로표시하며 Prec. 과 Acc. 는 10 을가진다. 국가기상위성센터

$Fig. 5. monthly mean bias between ground measured cloud fraction and MODIS retrieved cloud fraction (algorithm-retrieved sky cover). Table 5. Detailed Output data for the CA algorithm.$

20 Fig. 5. monthly mean bias between ground measured cloud fraction and MODIS retrieved cloud fraction (algorithm-retrieved sky cover). Table 5. Detailed Output data for the CA algorithm. OUTPUT DATA Parameter Mnemonic Units Min Max Prec Acc Res To Ratio of cone zenith angles Cloud Fraction Sky cover Prec: Precision, Acc: Accuracy, Res: Resolution 5. 문제점및개선가능성 본알고리즘은구름탐지결과와운정압력결과가입력자료로사용되기때문에이러한입력자료의정확도에따라본알고리즘의정확도가좌우될수있다. 그리고또한일반적으로지상관측운량의경우높은고도에있는얇은권운은잘측정을하지못하는데서실제목측운량과의차이가발생할수있다. 국가기상위성센터

21 Table 6. Quality test result for the CA algorithm. Quality flag Parameter bit Value Meaning sky cover 7 from 0 up to100 ; step: 1 undefined define illumination and viewing conditions describe the quality of the processing itself undefined 1 night 2 twilight 3 day 4 sunglint 0 non processed 1 good quality 2 poor quality 3 bad quality 6. 참고문헌 Berenders, T. A., Berendes, D. A., Welch, R. M., IEEE, Member, Dutton, E. G., Uttal, T. and Clothiaux, E. E., 2004: Cloud cover comparisons of the MODIS Daytime cloud mask with surface instruments at the north slope of Alaska ARM site, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 42, Kassianov, E. I., Long, C. N. and Ovtchinnikov, M. 2005: Cloud sky cover versus cloud fraction: whole-sky simulations and observations, Journal of Applied Meteorology, 44, Oh, H. R., Choi, Y. S., Ho, C. H. and Ahn, M. H., 2006: Developement of sky cover retrieval algorithm for the Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS) imagery, Journal of Korean Meteorology Society, 42, 국가기상위성센터

22 7. Appendix 국가기상위성센터

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24 국가기상위성센터

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05서찬양(521~529)ok

05서찬양(521~529)ok Korean Journal of Remote Sensing, Vol.28, No.5, 2012, pp.521~529 http://dx.doi.org/10.7780/kjrs.2012.28.5.5 Spatial Estimation of Priestley-Taylor Based Potential Evapotranspiration Using MODIS Imageries: