이 단보에서는 차세대 중형위성 4호(농림위성)의 활용에 앞서, 농림위성과 분광밴드가 유사한 Sentinel-2 위성영상에 대하여 대기보정을 모의하였다. second simulation of the satellite signal in the solar spectrum – vector(6SV)2.1 복사전달모델과 기계학습의 일종인 랜덤 포레스트(random forest, RF)를 활용하여 6SV2.1을 모사한RF 기반의 대기보정 모델을 개발한 결과, 6SV2.1로 산출된 반사도와 RF 모델로 예측된 반사도 간의 유사도가매우 높게 나타났다.
In this letter, we simulated an atmospheric correction for Sentinel-2 images, of which spectralbands are similar to Compact Advanced Satellite 500-4 (CAS500-4). Using the second simulation ofthe satellite signal in the solar spectrum – vector (6SV)2.1 radiation transfer model and random forest(RF), a type of machine learning, we developed an RF-based atmospheric correction model to simulate6SV2.1. As a result, the similarity between the reflectance calculated by 6SV2.1 and the reflectancepredicted by the RF model was very high.