Abstract
To establish a monthly data collection planning for the Ocean Scanning Multispectral Imager (OSMI), we have examined the global patterns of three impacting factors: pigment concentration, cloud cover, and sun glint. Other than satellite mission constraints (e.g., duty cycle), these three factors are considered critical for the OSMI data collection. The Nimbus-7 Coastal Zone Color Scanner (CZCS) monthly mean products and the International Satellite Cloud Climatology Project (ISCCP) monthly mean products (C2) were used for the analysis of pigment concentration and cloud cover distributions, respectively. And the monthly-simulated patterns of sun glint were produced by performing the OSMI orbit prediction and the calculation of sun glint radiances at the top-of-atmosphere (TOA). Using monthly statistics (mean and/or standard deviation) of each factor in the above for a given 10$^{\circ}$ latitude by 10$^{\circ}$ longitude grid, we generated the priority map for each month. The priority maps of three factors for each month were subsequently superimposed to visualize the impact of three factors in all. The initial results illustrated that a large part of oceans in the summer hemisphere was classified into the low priority regions because of seasonal changes of clouds and sun illumination. Sensitivity tests for different sets of classifications were performed and demonstrated the seasonal effects of clouds and sun glint to be robust.
해색관측센서 (OSMI)의 월별 자료수집계획을 수립하기 위해 색소농도, 운량 및 태양반사의 세가지 영향요소에 대한 전구분포가 검토되었다. 위성의 임무 제한조건 (예, 임무주기)을 제외한 이들 세 요소들은 OSMI 자료수집에 매우 중요한 것으로 간주된다. Nimbus-7 CZCS 월평균 자료 및 ISCCP 월평균 자료가 색소농도 및 운량 분포 분석에 각각 사용되었다. 그리고 태양반사의 월별 모사분포는 OSMI 궤도예측 및 대기 상층부 태양반사 레이디언스 계산을 수행함으로 얻어졌다. 주어진 경위도 $10^{\circ}$격자에 대한 상기 각 요소의 월별 통계자료 (월평균 혹은 표준편차)를 이용해 월별 우선순위 도를 생성시켰다. 이어서 세 요소의 중복효과를 보기위해 각 달의 세 요소에 대한 우선순위 도를 중첩 시켰다. 초기결과는 하반구의 대부분이 구름과 태양반사의 계절변화로 인해 우선순위가 낮은 지역으로 분류됨을 보였다. 서로 다른 분류세트에 대한 민감도 시험을 하여 구름과 태양반사의 계절변화가 강건함을 보였다.