気象衛星ひまわりデータ解析のための地上観測データを用いた大気補正アルゴリズム構築

昨年度に引き続き、ひまわり8号搭載AHIセンサ向けの大気補正アルゴリズムの入力パラメータの整備を中心に行った。特に入力するエアロゾルパラメータについての検討を中心に行った。今年度も宇宙航空研究開発機構(JAXA)の分野横断型プロダクト提供システム(P-Tree)から配布されているエアロゾルプロダク トL3ARP AOT Daily と Angstrom Exponent Dailyについての地上観測データとの検証を行った。ひまわり８号エアロゾルプロダク トの空間分解能は5kmであるため、太陽の天頂角、土地被覆タイプの均一性、地形の傾斜の影響を考慮する必要があることがわかった。しかし、現在大気補正アルゴリズムに広く使用されている MODIS エアロゾルプロダクトMOD04/MYD04 および MOD08D3/MYD08D3よりも空間分解能が高く、また時間分解能にも優れ、同じ衛星センサから生成されているという点で、本研究においてはひまわり８号エアロゾルプロダク トL3ARP AOT Daily と Angstrom Exponent Dailyを用いることが望ましいことがわかった。来年度はエアロゾルプロダクトQAフラグの魚眼天空写真による検証、MODISエアロゾルプロダクトとの相互検証、地上観測から求められるエアロゾル粒径分布と複素屈折率を用いた大気補正アルゴリズムとの比較検証を進める予定である。また、来年度は実際に大気補正アルゴリズムを構築し、実際にひまわり8号AHIのデータ処理を行う予定であるが、ひまわり8号AHIセンサから算出される地表面反射率はセンサ-地表面-太陽の位置関係によるBRDFの影響を大きく受けていることが知られており、出力される地表面反射率の検証方法についても吟味する。

昨年度に引き続き、ひまわり8号搭載AHIセンサ向けの大気補正アルゴリズムの入力パラメータの整備を中心に行った。特に入力するエアロゾルパラメータについての検討を中心に行った。今年度も宇宙航空研究開発機構(JAXA)の分野横断型プロダクト提供システム(P-Tree)から配布されているエアロゾルプロダク トL3ARP AOT Daily と Angstrom Exponent Dailyについての地上観測データとの検証を行った。ひまわり８号エアロゾルプロダク トの空間分解能は5kmであるため、太陽の天頂角、土地被覆タイプの均一性、地形の傾斜の影響を考慮する必要があることがわかった。しかし、現在大気補正アルゴリズムに広く使用されている MODIS エアロゾルプロダクトMOD04/MYD04 および MOD08D3/MYD08D3よりも空間分解能が高く、また時間分解能にも優れ、同じ衛星センサから生成されているという点で、本研究においてはひまわり８号エアロゾルプロダク トL3ARP AOT Daily と Angstrom Exponent Dailyを用いることが望ましいことがわかった。来年度はエアロゾルプロダクトQAフラグの魚眼天空写真による検証、MODISエアロゾルプロダクトとの相互検証、地上観測から求められるエアロゾル粒径分布と複素屈折率を用いた大気補正アルゴリズムとの比較検証を進める予定である。また、来年度は実際に大気補正アルゴリズムを構築し、実際にひまわり8号AHIのデータ処理を行う予定であるが、ひまわり8号AHIセンサから算出される地表面反射率はセンサ-地表面-太陽の位置関係によるBRDFの影響を大きく受けていることが知られており、出力される地表面反射率の検証方法についても吟味する。