원격탐사를 이용한 연안 해역의 클로로필 농도 추정은 대부분 다분광 위성 영상 분석을 통해 수행되어 오고 있다. 최근에는 초분광 영상을 활용한 다양한 연구가 시도되고 있으며, 특히 항공기 기반 초분광 영상은 높은 공간 해상도로 좁은 밴드 폭을 가진 수백 개의 밴드로 구성되어 기존의 다분광 위성 영상을 통한 클로로필 추정보다 연안 해역에서 매우 효과적일 수 있다. 본 연구에서는 연안 해역의 클로로필 농도 추정을 위해 초분광 및 위성 기반 클로로필 영상을 비교 검증을 수행하였다. 한반도 남해안에서 수행된 현장조사로 획득된 클로로필 농도 자료와 해수 스펙트럼 자료를 분석한 결과, 높은 클로로필 농도를 갖는 해수 스펙트럼은 570 nm와 680 nm 파장대역 부근에서 peak를 보였다. 이러한 스펙트럼 특징을 활용하여 클로로필 농도 추정을 위한 새로운 밴드비(570 / 490 nm)가 제시되었고, 밴드비와 현장 클로로필 농도 간의 회귀 분석을 통해 새로운 클로로필 경험식이 생성되었다. 현장 클로로필 농도와의 검증 결과, R2의 0.70, RMSE와 mean bias가 각각 2.43와 3.46 mg m-3으로 유효한 결과를 보였다. 새로운 경험식을 초분광 영상과 위성 영상에 적용한 결과, 초분광 클로로필 영상과 현장 클로로필 간의 평균 RMSE는 0.12 mg m-3로 위성 클로로필 영상에서 보다 더 높은 정확도로 클로로필 농도 추정 가능하였다. 이 결과를 통하여 초분광 영상을 활용하여 보다 높은 정확도로 연안 해역 클로로필 농도의 고해상도 공간 분포 정보 제공이 가능할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 금강수계의 저수지들의 공간적 계절적 영양상태를 분류하였으며, Chl-$a$와 전기전도도와 총인 등의 수질 변수들간의 상관관계를 분석하였다. 금강수계의 각 저수지들은 총인 값에 따라 2개의 빈영양상태와 15개의 중영양상태, 14개의 부영양상태로 분류되었으며, 각각의 총인 값은 9.3~9.4 ${\mu}g\;L^{-1}$, 10.3~19.2 ${\mu}g\;L^{-1}$, 38.9~117.1 ${\mu}g\;L^{-1}$로 나타났다. 전기전도도, 총인, Chl-$a$는 강우특성을 반영하였으며, 연평균 총인 값은 연평균 Chl-$a$ 값과 유사한 변이 패턴을 보였다. 한편, 총인에 의한 Chl-$a$의 회귀식은 몇 개의 계절과 영양상태에서 유의성을 나타내었으며, 이는 계절적 강우에 의한 희석효과로 인한 결과로 사료되었다.
인삼엽소병(leaf-burning disease) 원인과 light-harvesting chlorophyll-protein(LHCP) complex의 solar energy 분배능력과의 상호 연관성을 조사하기 위한 기초 연구로써 인삼 thylakoid의 chlorophyll-protein(CP) complex의 조성 및 특징을 조사하였다. 인삼의 CP-complex는 non-denaturing SDS-PAGE 방법에 의해 4개 bands로 분리되었으며 각 band는 Bassi와 Dunahay의 결과에 따라 CPI(PSI의 reaction center와 LHCP I antennae), CP I(PSI reaction center), LHCP II(LHCP II)의 oligoform), 그리고 LHCP II(PS II antennae; CP29, CP26)로 확인되었다. 인삼의 LHCP II 는 양지식물인 spinach, soybean과 비교해 볼 때 오히려 인삼의 band intensity가 더 높았으며, CP I band는 인삼에서만 분리되었다. 인삼 CP-complex band의 absorption 및 fluorescence spectra, chlorophyll a.b ratio 에서도 비교식물과 차이를 나타내었다. Thylakoid membrane의 polypeptide 함량은 인삼에서 비교식물에 비해 현저히 낮은 polypeptide 함량은을 나타내었다. SDS-PAGE에 의한 polypeptide pattern은 band의 수나 band intensity에서 비교식물과 차이를 나타내었으며, 특히 29-35 kD, 55 kD과 60 kD 근치에서 현저한 band intensity 차이를 확인하였다. Specific $^1O_2$에 의해 chl. a가 60%, chl.b는 90%, 그리고 carotenoid는 70%가 파괴되는 것으로 확인되었다.
The Yeongsan River, one of the four largest rivers in South Korea, has been facing difficulties with water quality management with respect to algal bloom. The algal bloom menace has become bigger, especially after the construction of two weirs in the mainstream of the Yeongsan River. Therefore, the prediction and factor analysis of Chlorophyll-a (Chl-a) concentration is needed for effective water quality management. In this study, Chl-a prediction model was developed, and the performance evaluated using machine and deep learning methods, such as Deep Neural Network (DNN), Random Forest (RF), and eXtreme Gradient Boosting (XGBoost). Moreover, the correlation analysis and the feature importance results were compared to identify the major factors affecting the concentration of Chl-a. All models showed high prediction performance with an R2 value of 0.9 or higher. In particular, XGBoost showed the highest prediction accuracy of 0.95 in the test data.The results of feature importance suggested that Ammonia (NH3-N) and Phosphate (PO4-P) were common major factors for the three models to manage Chl-a concentration. From the results, it was confirmed that three machine learning methods, DNN, RF, and XGBoost are powerful methods for predicting water quality parameters. Also, the comparison between feature importance and correlation analysis would present a more accurate assessment of the important major factors.
기존의 녹조 모니터링은 현장 채수에 의한 국지적인 조사로 인해 녹조 발생 및 확산 규모 등에 대한 공간적 분포 파악에 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 무인항공기 및 다중분광센서를 이용하여 녹조 모니터링을 수행하고, 녹조 분포 현황 자료를 산출하고자 하였다. 조류 우심구간인 낙동강 하류에 위치한 물금·매리 구간을 대상으로 현장조사 및 다중분광영상 촬영을 수행하였다. 현장 채수 시료의 Chlorophyll-a(Chl-a) 값과 분광지수(Spectral Index)들의 상관관계로 도출한 Chl-a 추정식을 비교 분석하였다. 그 결과 분광지수 중 Maximum Chlorophyll Index(MCI)가 가장 높은 통계적 유의성(R2=0.91, RMSE=8.1mg/m3)을 나타냈다. Chl-a 농도가 가장 높은 2021년 08월 05일 영상에 MCI를 적용하여 녹조 분포 지도를 작성하였고, 이로부터 산출한 수계 면적은 1.7km2이며, 조류경보제 발령 단계 중 경계(Warning) 면적은 1.03km2(60.56%), 대발생(Algal Bloom) 면적은 0.67km2(39.43%)를 나타내었다. 또한 연구기간 동안(2021년 07월 01일~2021년 11월 01일) 취득된 영상 내 "경계" 이상에 해당하는 영역에 대한 발생 일수를 계산한 결과, 하천 전 구간에서 최소 12회에서 최대 19회까지 "경계" 이상의 Chl-a 농도가 관측되었다. 본 연구에서 산출한 다중분광영상의 Chl-a 농도와 녹조발생지수는 녹조에 대한 공간적 분석이 용이하므로 조류경보제와 같은 현장 채수 위주의 지점 단위 자료를 보완할 수 있을 것으로 기대된다.
오염부하량이 높은 경안천과 오염부하량이 낮은 철원북방 비무장지대내 토교저수지에서 식물플랑크톤의 크기별 현존량과 chlorophyll a농도에 대한 계절적 변화 및 환경요인과의 상호관계를 조사하였다. 또한 식물 플랑크톤의 크기를 고려하여 > $8\mu{m},\;3-8\mu{m},\;<3\mu{m}$ 세포 크기별로 분획하여 현존량과 chl. a 농도를 관찰하였다. 물리.화학적 환경요인은 경안천이 토교저수지보다 높게 나타났다. 식물플랑크톤 현존량은 경안천에서 10배 정도 높았으나 크기별 chl. a의 농도는 두 지점 모두 소형 플랑크톤에서 높은 농도를 보였다. 경안천 식물플랑크톤의 현존량은 대부분 미세형이었지만 chl. a는 부분적으로 극소형 이 우위를 차지하였다. 반면, 토교저수지에서는 현존량은 소형과 미세형이, chl. a는 소형에서 높이 분포하였다. 따라서 영양염 및 물리적 조건이 서로 상이한 수계에서의 식물플랑크톤의 분포는 출현종의 크기를 결정하기도하고 출현종의 특성에 따라 현존량과 chl. a의 불균형적 특성을 유도한다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.122-125
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2006
The distribution of phytoplankton pigments were studied bimonthly at four stations from the mouth of Mahanadi River at Paradip to the 36.7km off coast in Bay of Bengal during April 2001 to December 2002. Bottom depth was shallower than 40m in all stations. The pigment concentration of Chl-a was measured. It increased from surface to bottom in the water column. The water column integrated chlorophyll-a concentration (Chl-a) varied between 6.1 and $48.5mg{\cdot}m-^2$ with peaks during monsoon period (Aug & Oct). Spatial distribution of salinity depended strongly on freshwater runoff. The salinity was 5psu at river mouth and 25.15psu at offshore in monsoon period; however it was 30psu at the river mouth in summer. We found a linear relationship between the amount of river discharge and integrated Chl-a in coastal region from 2 years observations. Extending this result, we analyzed rainfall and coastal Chl-a using satellite data. The relationship between the river discharge and monthly accumulated rainfall estimated from TRMM and others data sources was analyzed in 2001 and 2002 using Giovanni infrastructure provided by NASA. The result depended on the specified area on TRMM images; the river delta area had sharper relationship than wider rain catchments area. Moreover, the relationship between monthly averaged Chl-a derived from SeaWiFS and monthly accumulated rainfall estimated from TRMM was analyzed from 1998 to 2005. It was clear that the broom in monsoon period was strongly controlled by rainfall on river delta.
The objectives of this study were to evaluate spatial and temporal variability of water quality in 10 reservoirs and identify the key nutrients (N, P) influencing chlorophyll-a (CHL) along with analysis of empirical models and zonal patterns of total phosphorus (TP) and CHL. We analyzed total nitrogen (TN), TP, CHL, water clarity (Secchi depth, SD), and evaluated potential limiting nutrient using ambient N:P ratios and previous criteria of ambient nutrients. Water clarity and CHL varied largely depending on the seasonal monsoon and type of reservoir, but trophic state was diagnosed as eutrophy, base on mean CHL in most reservoirs. The peak of TP did not match the contents of CHL due to rapid flushing during the high run-off period. In the reservoir of DR, regression coefficient in the $P_r$ was 0.510 but was 0.159 in the $M_o$, while the TP-CHL relation in the YR increased during the monsoon compared to the premonsoon. The regression coefficient in the $P_r$ was not statistically significant but the value of $M_o$ was 0.250. TP showed similar longitudinal zonal gradients among the reservoirs of DR, YR and JR. Empirical models of TP-CHL, based on overall data, showed that CHL was determined by phosphorus($R^2=0.244$, p=0.0019). Regression analysis of CHL-SD showed a stronger linear fit ($R^2=0.638$, p<0.001) than the TP-CHL model.
Park, Ji-Eun;Park, Kyung-Ae;Park, Young-Je;Han, Hee-Jeong
한국지구과학회지
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제40권4호
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pp.315-328
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2019
Since the Coastal Zone Color Scanner (CZCS)/Nimbus-7 was launched in 1978, a variety of studies have been conducted to retrieve ocean color variables from multi-satellites. Several algorithms and formulations have been suggested for estimating ocean color variables based on multi band data at different wavelengths. Chlorophyll-a (chl-a) concentration is one of the most important variables to understand low-level ecosystem in the ocean. To retrieve chl-a concentrations from the satellite observations, an appropriate algorithm depending on water properties is required for each satellite sensor. Most operational empirical algorithms in the global ocean have been developed based on the band-ratio approach, which has the disadvantage of being more adapted to the open ocean than to coastal areas. Alternative algorithms, including the semi-analytical approach, may complement the limits of band-ratio algorithms. As more sensors are planned by various space agencies to monitor the ocean surface, it is expected that continuous monitoring of oceanic ecosystems and environments should be conducted to contribute to the understanding of the oceanic biosphere and the impact of climate change. This study presents an overview of the past and present algorithms for the estimation of chl-a concentration based on multi-satellite data and also presents the prospects for ongoing and upcoming ocean color satellites.
This study was conducted to investigate the changes of chlorophyll contents and chlorophyll fluorescence in barley(Hordeum vulgare L.) 7 day old seedling treated with 0.2M, 0.4M, 0.6M, 0.8M, and 1.0M NaCI concentration containing Hepes buffer(pH 7.5). Barley was affected by NaCI treatment. The chlorophyll a, b and carotenoid of barley decreased with an increase in NaCI concentration. However, chlorophyll a, b and carotenoid of barley were not greatly influenced by o.8M and 1.0M NaCl. Fv, Fv/Fm and qP were gradually decreased by higher concentration of NaCI. qP, qNP, qR and qE were gradually decreased by 6hr. During barley chloroplast was development NaCI affected chlorophyll synthesis than photosynthetic activity. Whereas barley seedling leaves were more influenced photosynthetic activity than chlorophyll contents by NaCI.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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