A deep learning-based super-resolution framework for GEMS hyperspectral data and its implications for air quality retrievals
이공학학술연구기반구축(R&D) · 기본연구B(포용형)
2026년
2340063838
교육부
한국연구재단
울산과학기술원
최현영
1명
2026.09.01 ~ 2027.02.28
2026.09.01 ~ 2029.08.31
3,000만원
3,000만원
기초연구
대학
울산광역시 울주군
지구과학(지구/대기/해양/천문) > 대기과학 > 대기질감시
[연구개발과제의 최종 목표] 딥러닝 기반 고해상도화된 정지궤도 환경위성 초분광 관측을 활용하여, 공간·분광 해상도 변화에 따른 대기질 산출 결과의 민감도를 정량적으로 분석1. 정지궤도 환경위성 초분광 L1C 복사휘도 (radiance)를 대상으로 딥러닝 기반 고해상도화 프레임워크를 개발·적용하고, 공간 해상도 향상 과정에서의 분광 정보 보존 특성을 정량적으...
[1차년도] 위성 자료 구축 및 딥러닝 기반 고해상도화 모델 개발1. 데이터 수집 및 특성 분석: 정지궤도 환경위성 (GEMS) 초분광 L1C 복사휘도 자료와 고해상도 다중분광 위성 자료 (e.g., GOCI-II)를 수집하고, 공간·분광·시간 해상도 측면에서의 관측 특성을 분석함.2. 딥러닝 기반 초분광 L1C 고해상도화 프레임워크 개발: 다종 센서 융합...
... 공간·분광 해상도 선택에 대한 과학적 근거를 제공함.2. 특히 관측 조건에 따른 고해상도화 효과를 제시함으로써, 향후 고해상도 대기질 산출 알고리즘 개발 및 운영 전략 수립에 활용될 수 있음.● 인공지능 기반 대기질 산출 결과 해석 및 활용 고도화1. 관측 해상도 변화에 따른 민감도 분석 결과는 인공지능 (AI; Artificial Intelligence) 기반 대기질 산출 결과를 해석하는 ...