[Data] Sentinel-2 위성영상 데이터

Sentinel-2는 산림감시, 토지피복 변화 탐지 및 자연재해 관리와 같은 서비스를 지원하기 위해 지상관측을 수행하는 코페르니쿠스 프로그램의 일환으로 ESA(유럽우주국)에서 개발된 지구관측임무 위성이다. 최대 10m급 해상도, Push-broom 형식으로 290㎢의 넓은 관측 폭, 적 도에서 5일의 재방문주기 (구름이 없는 조건하에서)와 중위도에서 2~3일의 짧은 재방문 주기, 전처리가 완료된 위성영상의 제공 등을 통해 그 활 용성을 인정받고 있다. 동일 궤도의 2개 위성인 Sentinel-2A와 Sentinel-2B로 구 성되며 최적의 적용 범위와 데이터 획득을 위해 2개의 위성체는 180°떨 어져 있다. Sentinel-2는 13개 밴드의 다중분광 위성으로 10m 해상도의 가시근적외밴드 4개, 20m 해상도의 식생적색경계밴드 3개, 단파적외선밴 드 2개, 협대역근적외밴드 1개, 60m 해상도의 수증기, 대기단파적외선, 연안 에어로졸 각각 1개씩의 밴드를 포함하고 있다. 는 Sentinel-2A의 밴드, 파장, 해상도와 대역폭을 나타낸다.

Sentinel-2 Bands 중심파장과 해상도

Sentinel-2 Bands	Central Wavelength (µm)	Resolution (m)
Band 1 – Coastal aerosol	0.443	60
Band 2 – Blue	0.490	10
Band 3 – Green	0.560	10
Band 4 – Red	0.665	10
Band 5 – Vegetation Red Edge	0.705	20
Band 6 – Vegetation Red Edge	0.740	20
Band 7 – Vegetation Red Edge	0.783	20
Band 8 – Near Infrared (NIR)	0.842	10
Band 8A – Vegetation Red Edge	0.865	20
Band 9 – Water vapour	0.945	60
Band 10 – Shortwave Infrared (SWIR) – Cirrus	1.375	60
Band 11 – Shortwave Infrared (SWIR)	1.610	20
Band 12 – Shortwave Infrared (SWIR)	2.190	20

Sentinel-2는 미국 지질조사국(USGS)를 통해 각 단계별 영상의 전처리 완료 여부와 포함 면적 대기반사율의 정도에 따라 영상을 구분하여 제공하고 있는데 1B, 1C, 2A 세 레벨로 구분된다.

먼저 1B레벨은 25㎢의 분할된 영상으로 제공되며, 각 분리된 영상은 12개의 센서 중 하나의 하위 이미지를 나타내고 약 23㎞의 트랙을 따라 주어진 수의 선을 포함한다.
1C레벨은 각각 100㎢ 면적을 포함하며 방사 보정 및 기하보정이 적용되어있는 단계로서 WGS84 타원체 기반 UTM 좌표계로 제공된다.
2A레벨은 ESA의 Sentinel-2 Toolbox에서 실행중인 프로세서를 사용하여 사용자가 직접 처리할 수 있다.

또한 Sentinel-2는 주로 농업 및 식량자원 관리에 필요한 정보를 제공하며 영상을 통해 입면적지수, 엽록소 농도, 수분함량과 같은 높은 수준의 식생관련 정보를 제공한다. 식물의 성장을 감시하는 것뿐만 아니라, 토지피복도 제작을 가능하게 하고 세계의 산림을 감시하는 데 사용될 수 있다. 또한 호수 및 연안 해역의 오염에 대한 정보도 제공하며 홍수, 화 산 분출 및 산사태와 같은 자연재해 발생 시 취득된 영상은 재난 대응과 인도주의 구호 노력에 도움을 주고 있다. 특히, 식생상태에 대한 중요한 정보를 제공하는 3개의 적색경계밴드를 포함하고 있는 최초의 위성영상으로 식생모니터링 관련 원격탐사에 있어 서 매우 중요한 역할을 하고 있다. 적색경계밴드는 적색과 근적외선 파장 사이에서 식생 반사도 스펙트럼의 최대 경사도 지점을 의미한다. 680~800nm영역에 있어서 잎의 반사도 스펙트럼의 급격한 변화는 강한 엽록소 흡수 및 적색경계라 불리는 잎 내부 산란으로 결합된 영향에 의하 여 발생되는데 Collins(1978)에 의하여 처음 소개되었으며, 식생 분광 곡 선에서 가장 많은 연구가 진행되었다. 적색경계밴드는 나뭇잎의 엽록소 함유와 매우 상관도가 높으며, 식생스트레스에 민감한 지표이기 때문에 매우 유용하다. 원격탐사 자료를 이용하여 적색경계를 결정하는 것은 대 체적으로 초분광 영상을 통해 취득되어지고 있다.

공간 데이터 분석을 위해 Sentinel-2 위성 영상은 Normalized difference vegetation index (NDVI), Normalized difference built-up index (NDBI), surface albedo를 산출하는데 사용할 수 있다.

NDVI는 녹색식물이 광합성을 위해 흡수하는 파장대를 적게 반사하고 근적외 영역의 파장대는 반사하는 특성을 이용하여 측정한다. 두 밴드의 반사도는 태양복사 대비 반사되는 복사값의 비율을 나타내므로 모두 0에서 1사이의 값을 가지므로 NDVI는 -1에서 1사이로 나타난다. 1에 가까울수록 식생 활력이 높음을 의미하며, 토양은 0에 가까운 값을 가진다.
NDVI 계산 방법
NDBI는 NDVI와는 반대로 건조된 지역의 특성을 나타내는 값을 의미한다.