Abstract
This study improves the feature tracking method (FTM) in estimating the ocean current vectors from the sequential AVHRR satellite imageries by adding the objective algorithm in defining the edges and boundaries of the oceanic eddies and fronts. It was implemented by using the Sobel operator. The Sobel operator has been proved to be in effective filter in detecting the edges of any object on the image. In estimating the current vectors on the edges defined by the Sobel operator, center coordinates of the Pattern and Search tiles need to be determined by the investigator. The objective feature tracking method combined with maximum cross correlation method (MCC) is turned out to be very efficient and fast, since it uses only parts of the image containing the objects instead of searching the entire image. In the validation with the in situ ADCP measurements of currents in the East Sea, the estimated current speed values are around 35% lower than and current directions are deviated by $34^{\circ}$ from ADCP current vectors. The results are regarded as improved ones compared to the previous investigators'.
본 연구에서는 기존의 형태추적법을 이용한 해양의 연속 AVHRR 위성화상자료 상의 유속추정 방법을 해양의 전선이나 소용돌이의 경계부를 정의하는데 있어 객관적 알고리즘을 이용하여 개선하였다. 그것을 위하여 Sobel 필터를 사용하였다. 이 Sobel 필터는 화상상의 객체의 가장자리를 추정하는데 대단히 효과적인 필터로서 판명되었다. Sobel 방법을 이용하여 가장자리를 정의한 후 그 가장자리 상에서 유속 백터를 추정하기 위하여 Pattem tile 과 Search tile 의 중심좌표를 선정할 필요가 있다. 본 연구에서 개발한 최대상관법을 이용한 형태추적법은 화상 전체를 이용할 필요 없이 객체가 정의된 부분화상을 이용하여 유속 벡터를 추정하기 때문에 훨씬 빠르고 효과적이었다. 동해에서 ADCP를 이용한 현장 관측자료와 비교하여 본 연구에서 개발한 방법의 타당성을 분석한 바로는 유속치에서 약 35% 이하 감소, 해류방향에서 약 $34^{\circ}$ 이하의 오차가 발생한 결과를 얻었다. 이는 기존의 결과와 비교할 때 향상된 결과로 평가된다.
