• 제목/요약/키워드: 해색

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적외선 및 해색위성자료를 이용한 동중국해 중규모 와동류 변동 양상 연구 (Study on Temporal and Spatial Variation of the Mesoscale Cold Core Eddy in the East China Sea Using IR and Ocean Color Remote Sensing)

  • 서영상;장이현;이나경;오현주;김상우;윤홍주;안유환
    • 한국GIS학회:학술대회논문집
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    • 한국GIS학회 2004년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회 논문집
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    • pp.507-510
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    • 2004
  • 동중국해 북부에서 쿠로시오의 경계역으로 확장된 중국대륙 연안수가 주변의 북상 난류역에 의해 포획된 후 고립되는 현상이 1999년 및 2003년 NOAA 위성영상에 포착되었다. 1999년의 경우 cold core eddy는 약 2개월간 존재(5월초~6월 하순)하였고, cold core의 중심 수온은 15~20℃로 주변해역의 17~23℃보다 2~3℃ 낮게 나타났다. 1999년 5월 7일 획득된 SeaWiFS 위성자료로부터 추정된 클로로필 α 분포는 1999년 5월 6일부터 획득된 NOAA 위성수온 영상에 나타난 cold core eddy의 주변 가장자리 해역에서 비교적 높게 나타났다. 2003년 경우 2월 중순에 cold core의 수온은 9~10℃c였으며 직경 150km 정도였다. cold core의 수평규모는 50m 등수심 분포와 유사하게 나타났다. 이어도를 중심으로 동계 및 춘계에 나타나는 cold core eddy의 형성 메카니즘은 중국대륙 연안수와 쿠로시오 난류가 만나는 경계역에서의 힘의 균형과 계절풍 조건, 해저 지형 분포와 밀접한 관계성이 있는 것으로 사료된다.

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동해 SeaWiFS 클로로필-$\alpha$ 농도의 스펙클 오차 특성 (Characteristics of Speckle Errors of SeaWiFS Chlorophyll-$\alpha$ in the East Sea)

  • 채화정;박경애
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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    • 대한원격탐사학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.337-343
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    • 2009
  • 1997년 9월부터 2007년 12월까지 인공위성 해색센서 SeaWiFS의 클로로필-$\alpha$ 농도가 가지는 오차 특성을 분석하고 그 원인을 조사하였다. 동해의 클로로필-$\alpha$ 월별 분포에는 비정상적으로 높은 농도값이 스펙클(speckle) 형태로 출현하였다. 스펙클들은 시공간적으로 연계성이 없이 산발적으로 분포하였으며 주변 평균에 대해 $10mg/m^3$ 이상의 편차를 보였다. 스펙클들은 주로 겨울철에 나타났으며 구름 분포와 관련이 있었다. 10년간 월별 운량 분석 결과 겨울철 운량은 다른 계절과 달리 남동해상에 집중적으로 분포하였으며, 운량이 클수록 스펙클의 농도가 크게 나타나는 통계적 특성을 보였다. 특히 스펙클이 나타나는 화소의 각 밴드별 정규화된 수출광량을 분석해 본 결과 짧은 파장 영역(443, 490, 510 nm)은 전체적으로 수출광량이 낮게 나타난 반면 550 nm 밴드는 정상 화소와 유사한 분포를 보였다. 짧은 파장 영역의 낮은 수출광량은 555 nm 밴드에 대한 비율로 구해지는 클로로필-$\alpha$ 농도값을 비정상적으로 증폭시켰으며 SeaWiFS 자료에 스펙클을 유발하였다. 본 연구는 동해의 SeaWiFS 클로로필-$\alpha$ 농도자료가 지니는 스펙클 오차에 대한 문제점을 제기하고 오차 특성 분석을 통해 좀 더 신뢰도 있는 자료를 해양 응용 연구에 사용해야 함을 제시한다.

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해양위성센터 구축 현황 및 GOCI 자료배포시스템 소개 (Establishment Status of the Korea Ocean Satellite Center and GOCI-Data Distribution System)

  • 양찬수;배상수;한희정;조성익;안유환
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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    • 대한원격탐사학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.367-370
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    • 2009
  • 한국해양연구원에서는 2009년 발사 예정인 통신해양기상위성(COMS: Communication, Ocean and Meteorological Satellite)의 해색센서인 정지궤도 해양위성(GOCI: Geostationary Ocean Color Imager) 데이터의 수신, 처리, 배포를 위한 해양위성센터(KOSC: Korea Ocean Satellite Center)를 구축하고 있다. 2005년 "해양위성센터 구축사업"의 시작으로, 전파 수신 환경 등의 조건을 고려하여, 안산에 위치한 한국해양연구원 본원으로 해양위성센터의 위치를 최종 확정하여 구축을 진행하고 있다. 2009년 3월 현재 수신시스템(GDAS: GOCI Data Aquisition System), 자료전처리시스템(IMPS: Image Pre-processing System), 자료처리시스템(GDPS: GOCI Data Processing System), 자료관리 시스템(DMS: Data Management System), 통합감시제어시스템(TMC: Total Management & Controlling System), 기관간 자료교환시스템(EDES: External Data Exchange System) 등이 구축 완료되었고, 위성자료 배포시스템(DDS: Data Distribution System)을 구축하고 있다. 고용량 데이터의 원활한 전송을 위한 데이터센터를 비롯하여 사용자관점에서의 시스템 구축을 추진하고 있으며, 위성 발사 후 사용자 등록을 시작할 계획이다.

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위성해색자료의 대기보정 알고리즘 : OCTS-type과 CZCS-type 알고리즘의 성능비교 (Atmospheric correction algorithms for satellite ocean color data: performance comparison of "CTS-type" and "CZCS-type" algorithms)

  • Hajime Fukushima;Yasushi Mitomi;Takashi Otake;Mitsuhiro Toratani
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제14권3호
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    • pp.262-276
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    • 1998
  • The paper first describes the atmospheric correction algorithm for the Ocean Color and Temperature Scanner (OCTS) visible band data used at Earth Observation Center (EOC) of National Space Development Agenrr of japan (NASDA). It uses 10 candidate aerosol models including "Asian dust model" introduced in consideration of the unique feature of aerosols over the east Asian waters. Based on the observations at 670 and 865 nm bands where the reflectance of the water body can be discarded, the algorithm selects a pair of aerosol models that accounts best for the observed spectral reflectances to synthesize the aerosol reflectance in other bands. The paper also evaluates the performance of the algorithm by comparing the satellite estimates of water-leaving radiance and chlorophyll-a concentration with selected buoy- and ship-measured data. In comparison with the old CZCS-type atmospheric correction algorithm where the aerosol reflectance is assumed to be spectrally independent, the OCTS algorithm records factor 2-3 less error in estimating the normalized water-leaving radiances. In terms of chlorophyll-a concentration estimation, however, the accuracy stays very similar compared to that of the CZCS-type algorithm. This is considered to be due to the nature of in-water algorithm which relies on spectral ratio of water-leaving radiances.

천리안해양위성 2호(GOCI-II) 원격반사도 품질 검증 시스템 적용 및 결과 (Application and Analysis of Ocean Remote-Sensing Reflectance Quality Assurance Algorithm for GOCI-II)

  • 배수정;이은경;;이경상;김민상;최종국;안재현
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권6_2호
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    • pp.1565-1576
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    • 2023
  • 천리안 해양위성 2호(Geostationary Ocean Color Imager-II, GOCI-II)에서 관측된 대기상층 복사휘도에서 해양환경 분석이 가한 원격반사도(remote-sensing reflectance, Rrs) 자료를 얻기 위해서 복사 전달 모델 기반의 대기 보정을 수행한다. 이 Rrs는 다시 엽록소, 총부유사, 용존유기물 농도 등의 다양한 해양환경변수 산출에 이용되고 있기 때문에 대기보정은 모든 해색 산출물의 정확도에 영향을 주는 중요한 알고리즘이다. 맑은 해역에서는 대기의 복사휘도가 청색 파장대의 해수 복사휘도보다 10배 이상 높다. 따라서 대기보정 과정에서 1%의 대기 복사휘도 추정 오차가 10% 이상의 Rrs 오차를 유발할 수 있으며, 이처럼 대기보정은 매우 높은 오차 민감도를 가진 알고리즘이다. 그 결과 대기보정 산출물인 Rrs의 품질 평가는 신뢰성 있는 해양 위성 기반 자료 분석을 위해 반드시 선행되어야 한다. 본 연구에서는 Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor (SeaWiFS) Bio-optical Archive and Storage System (SeaBASS)을 통해 데이터베이스화 된 현장 측정 Rrs 기반 통계적 신뢰성을 평가하는 Quality Assurance (QA) 알고리즘을 GOCI-II의 분광 특성에 맞게 수정 및 적용하였다. 이 방법은 National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA)의 해색위성 자료처리 시스템에 공식적으로 적용되어 서비스 중이며, Rrs의 품질 분석 점수(0~1점)를 제공할 뿐 아니라 해수의 유형(23 유형)도 구분해 준다. 실제로 검보정 초기 단계의 GOCI-II 자료에 QA를 적용한 결과, Rrs는 비교적 낮은 값인 0.625에서 가장 높은 빈도를 보여주었지만 추가적인 검보정을 통해 개선된 GOCI-II 대기보정 결과에 QA 알고리즘을 적용했을 시 기존보다 높은 0.875에서 가장 높은 빈도를 보여주었다. QA 알고리즘을 통한 해수 유형 분석 결과, 동해 및 남해 일부 그리고 북서태평양 해역은 주로 탁도가 낮은 case-I 해역이었으며 서해 연안 및 동중국해는 주로 탁도가 높은 case-II 해역으로 구분되었다. 이처럼 QA 알고리즘의 적용을 통해 대기보정 과정에서 오차가 크게 발생한 Rrs 자료를 객관적으로 판별하여 배제할 수 있으며 이는 배포자료 및 검보정의 신뢰도 향상으로 이어질 수 있다. 본 방법은 추후 GOCI-II의 대기보정 flag에 적용되어 사용자들이 양질의 Rrs 자료만을 적용할 수 있도록 도움을 줄 것이다.

해색영상을 이용한 동중국해 북부해역 하계 클로로필 a의 시공간 분포 (Temporal and Spatial Variability of Chlorophyll a in the Northern East China Sea using Ocean Color Images in Summer)

  • 김상우;임진욱;장이현
    • 한국환경과학회지
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    • 제17권1호
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    • pp.85-95
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    • 2008
  • Temporal and spatial variabilities of chlorophyll a (Chl-a) in the northern East China Sea (ECS) are described, using both 8-day composite images of the SeaWiFS (Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor) and in-situ data investigated in August and September during 2000-2005. Ocean color imagery showed that Chl-a concentrations on the continental shelf within the 50 m depth in the ECS were above 10 times higher than those of the Kuroshio area throughout the year. Higher concentrations (above $5mg/m^3$) of yearly mean Chl-a were observed along the western part of the shelf near the coast of China. The standard deviation also showed the characteristics of the spatial variability near $122-124^{\circ}E$, where the western region of the East China Sea was grater than that of the eastern region. Particularly the significant concentration of Chl-a, up to $9mg/m^3$, was found at the western part of $125^{\circ}E$ in the in-situ data of 2002. The higher Chl-a concentrations of in-situ data were consistent with low salinity waters of below 30 psu. It means that there were the close relationship between the horizontal distribution of Chl-a and low salinity water.

가시 밴드와 근적외 밴드를 이용한 해무 탐지 알고리즘 (Sea Fog Detection Algorithm Using Visible and Near Infrared Bands)

  • 이경훈;권병혁;윤홍주
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제13권3호
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    • pp.669-676
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    • 2018
  • GOCI(: Geostationary Ocean Color Imager)는 8개 밴드의 레일리 보정 반사도를 이용하여 수평 $500m{\times}500m$의 높은 공간 해상도로 해무를 탐지한다. 가시광선과 근적외선은 지표면의 특성을 강하게 반영하여 구름과 안개 판별에 오차를 유발한다. Band7 반사도의 임계값을 설정하여 육지로 유입되는 해무를 탐지할 수 있었다. Band4 반사도가 Band8보다 크게 나타나는 영역이 구름으로 판별되는 경우는 주변 영역과 평균 반사도의 비교를 통해 해무로 탐지되는 오류를 보정하였다. 개선된 알고리즘은 천리안위성(COMS: Communication, Ocean, Meteorological Satellite)의 안개 영상 및 기상청 시정계 자료와 비교하여 검증되었다.

위성 해색자료에서 추정한 동중국해 클로로필 선형경향의 계절별 차이 (Seasonal Difference in Linear Trends of Satellite-derived Chlorophyll-a in the East China Sea)

  • 손영백;장찬주;김상현
    • Ocean and Polar Research
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    • 제35권2호
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    • pp.147-155
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    • 2013
  • The purpose of this study is to investigate seasonal difference in linear trends in satellite-derived chlorophyll-a concentration (Chl-a) and their related environmental changes in the South Sea of Korea (SSK) and East China Sea (ECS) for recent 15 years (Jan. 1998~Dec. 2012) by analyzing climatological data of Chl-a, Rrs(555), sea surface wind (SSW) and nutrient. A linear trend analysis of Chl-a data reveals that, during recent 15 years, the spring bloom was enhanced in most of the ECS, while summer and fall blooms were weakened. The increased spring (Mar. - May) Chl-a was associated with strengthened winter (Dec. - Feb.) wind that probably provided more nutrient into the upper ocean from the deep. The causes of decreased summer (Jun. - Aug.) Chl-a in the northern ECS were uncertain, but seemed to be related with the nutrient limitation. Recently (after 2006), low-salinity Changjiang diluted water in the south of Jeju and the SSK had lower phosphate that caused increase in N/P ratio with Chl-a decrease. The decreased fall (Sep. - Nov.) Chl-a was associated with weakened wind that tends to entrain less nutrient into the upper ocean from the deep. This study suggests that phytoplankton in the ECS differently changes in response to environmental changes depending on season and region.

인공위성자료를 이용한 황해의 해황 변동: 2004년 이상 수온 상승을 중심으로 (Oceanographic Variability in Yellow Sea using Satellite Data: from the Viewpoint of Abnormal Rise in Seawater Temperature in 2004)

  • 양찬수;문정언;안유환
    • 해양환경안전학회:학술대회논문집
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    • 해양환경안전학회 2006년도 춘계학술발표회
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    • pp.137-140
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    • 2006
  • 황해와 동중국해의 해황 변동에 관한 연구는 현장관측을 중심으로 체계적으로 많이 수행되어 왔지만, 인공위성자료를 이용한 황해와 동중국해의 해황 변동 연구는 미비한 실정이다. 이것은 인공위성자료를 통해 얻을 수 있는 관측항목이 표층수온자료에 국한되어 있었기 때문이다. 그러나 SeaWiFS 해색위성과 같은 인공위성자료들을 이용하여 부유물 농도, 엽록소 농도 등이 원활하게 생산되고 있으며 최근 연구결과에 의해 염분과 유향성분 등도 추정 및 추출이 가능케 되었으므로 이들 인공위성자료를 이용한 황해와 동 중국해의 해황 변동에 관한 연구를 수행하게 되었다. 특히 2004 년도는 계절변동에 있어서 이상기후의 해라고 점철되고 있다. 2004년 봄철의 폭설과 일시적인 고온현상, 여름철에는 10 년만의 무더위, 겨울철에는 36년만에 가장 포근한 날씨가 지속되었다. 이러한 이상기후의 발생은 해양과 대기의 상호작용에 의해서 기인했을 것이라고 생각되어 한반도 주변 해역에서 황해와 동중국해의 해황변동이 연안 해역의 해황변동과 어떠한 연관성이 존재하고, 이러한 요인들은 2004년도에 발생한 이상기후와 어떤 상관관계를 갖는지 연구하기 위한 기초연구를 진행하였다. 2003년 12월 - 2004년 2월과 2004년 12월 - 2005년 2월에 동일한 시기에 관측된 NOAA 표층수온 분포 영상 자료들을 황해와 동중국해 해역을 중심으로 월별로 비교해보면 2003년 12월 2004년 1월에 관측된 표층수온 분포값보다 2004녀 12월 - 2005년 1월에 관측된 표층수온 분포값이 상대적으로 높은 분포 특성을 나타내고 있었다. 이와 같은 현상은 국립수산과학원의 2004년 10월과 12월의 정선관측자료에서도 나타나고 있었다. 그러나 이와는 반대로 2004년 2월에 관측된 표층수온 분포값보다 2005년 2월에 관측된 표층수온 분포값이 상대적으로 낮은 분포 특성을 나타내고 있었다. 따라서 인공위성자료를 이용한 황해의 2004년 해황 분석 결과는 이상수온 상승의 원인이 쿠로시오 해류의 변동과 관련성이 높다고 판단되며 이에 대한 지속적인 연구가 현재 진행중에 있다.

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정지궤도 해양관측위성 지상시스템 개발 (Systemic Ground-Segment Development for the Geostationary Ocean Color Imager II, GOCI-II)

  • 한희정;양현;허재무;박영제
    • 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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    • 제23권3호
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    • pp.171-176
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    • 2017
  • 최근, 효율적인 위성자료처리시스템의 개발을 위해 고성능 컴퓨팅, 클라우스 서비스, 데브옵스 방법론 등의 정보기술(information technology; IT)을 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 해양의 장단기 변화를 관측하여 해양재해 재난 예측 및 어장환경 관리를 지원하기 위해 정지궤도해양관측위성-II(Geostationary Ocean Color Imager II; GOCI-II)이 2019년 3월 발사될 예정이며, 자료 수신/처리/저장/배포를 위한 지상시스템(GOCI-II Ground Segment; G2GS)이 해양위성센터에서 설계되고 있다. G2GS는 자료수신(data acquisition subsystem; DAS), 자료보정(data correction subsystem; DCS), 정밀보정(precision correction subsystem; PCS), 자료처리(ocean data processing subsystem; ODPS), 자료관리(data management subsystem; DMS), 운영및품질관리(operation & quality management subsystem ; OQMS) 등 6개의 서브시스템으로 구성되어 있다. G2GS를 이용하여 GOCI-II로부터 생산된 해양 분석 자료를 유관기관 및 일반 사용자에게 실시간으로 제공할 수 있을 것이라 기대하고 있다.