An atmospheric correction algorithm based on the radiative transfer model is required to obtain remote-sensing reflectance (Rrs) from the Geostationary Ocean Color Imager-II (GOCI-II) observed at the top-of-atmosphere. This Rrs derived from the atmospheric correction is utilized to estimate various marine environmental parameters such as chlorophyll-a concentration, total suspended materials concentration, and absorption of dissolved organic matter. Therefore, an atmospheric correction is a fundamental algorithm as it significantly impacts the reliability of all other color products. However, in clear waters, for example, atmospheric path radiance exceeds more than ten times higher than the water-leaving radiance in the blue wavelengths. This implies atmospheric correction is a highly error-sensitive process with a 1% error in estimating atmospheric radiance in the atmospheric correction process can cause more than 10% errors. Therefore, the quality assessment of Rrs after the atmospheric correction is essential for ensuring reliable ocean environment analysis using ocean color satellite data. In this study, a Quality Assurance (QA) algorithm based on in-situ Rrs data, which has been archived into a database using Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor (SeaWiFS) Bio-optical Archive and Storage System (SeaBASS), was applied and modified to consider the different spectral characteristics of GOCI-II. This method is officially employed in the National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA)'s ocean color satellite data processing system. It provides quality analysis scores for Rrs ranging from 0 to 1 and classifies the water types into 23 categories. When the QA algorithm is applied to the initial phase of GOCI-II data with less calibration, it shows the highest frequency at a relatively low score of 0.625. However, when the algorithm is applied to the improved GOCI-II atmospheric correction results with updated calibrations, it shows the highest frequency at a higher score of 0.875 compared to the previous results. The water types analysis using the QA algorithm indicated that parts of the East Sea, South Sea, and the Northwest Pacific Ocean are primarily characterized as relatively clear case-I waters, while the coastal areas of the Yellow Sea and the East China Sea are mainly classified as highly turbid case-II waters. We expect that the QA algorithm will support GOCI-II users in terms of not only statistically identifying Rrs resulted with significant errors but also more reliable calibration with quality assured data. The algorithm will be included in the level-2 flag data provided with GOCI-II atmospheric correction.
We propose a new method of masking cloud-affected pixels in satellite ocean color imageries such as of GLI. Those pixels, mostly found around cloud pixels or in scattered cloud area, have anomalous features in either in chlorophyll-a estimate or in water reflectance. This artifact is most likely caused by residual error of inter-band registration correction. Our method is to check the pixel-wise 'soundness' of the spectral water reflectance Rw retrieved after the atmospheric correction. First, we define two spectral ratio between water reflectance, IRR1 and IRR2, each defined as RW(B1)/RW (B3) RW (B3) and as RW (B2)/RW(B4) respectively, where $B1{\sim}B4$ stand for 4 consecutive visible bands. We show that an almost linear relation holds over log-scaled IRR1 and IRR2 for shipmeasured RW data of SeaBAM in situ data set and for GLI cloud-free Level 2 sub-scenes. The method we propose is to utilize this nature, identifying those pixels that show significant discrepancy from that relationship. We apply this method to ADEOS-II/GLI ocean color data to evaluate the performance over Level-2 data, which includes different water types such as case 1, turbid case 2 and coccolithophore bloom waters.
A chromo/fluorogenic $NO_2S_2$-macrocycle L functionalized with nitrobenzofurazan unit as a dual-signaling probe was synthesized and structurally characterized by single crystal X-ray analysis. In a cation-induced color change experiment, L exhibited excellent $Hg^{2+}$ ion selectivity by showing the color change from orange-red to yellow. However, this hypochromic shift by $Hg^{2+}$ was observed for the weaker coordinating anion system such as ${NO_3}^-$ and ${ClO_4}^-$ ions. The observed anion effect is due to the strong coordination of anions inhibits the bond formation between $Hg^{2+}$ and the macrocyclic tert-N atom, which is sensitive to induce the color change. In the fluorometric experiment, L showed chelate-enhanced fluorescence change effect only with $Hg^{2+}$ ion, together with a change from yellow to green emission. The sensing ability for $Hg^{2+}$ with the proposed chemosensor L is due to the stable complexation with 1:1 stoichiometry (metal-to-ligand).
The modulation transfer function (MTF) is a widely used indicator in assessments of remote-sensing image quality. This MTF method is also used to restore information to a standard value to compensate for image degradation caused by atmospheric or satellite jitter effects. In this study, we evaluated MTF values as an image quality indicator for the Geostationary Ocean Color Imager (GOCI). GOCI was launched in 2010 to monitor the ocean and coastal areas of the Korean peninsula. We evaluated in-orbit MTF value based on the GOCI image having a 500-m spatial resolution in the first time. The pulse method was selected to estimate a point spread function (PSF) with an optimal natural target such as a Seamangeum Seawall. Finally, image restoration was performed with a Wiener filter (WF) to calculate the PSF value required for the optimal regularization parameter. After application of the WF to the target image, MTF value is improved 35.06%, and the compensated image shows more sharpness comparing with the original image.
Kim, Sang-Woo;Kim, Young-Seup;Yoon, Hong-Joo;Saitoh, Sei-ich
Proceedings of the KSRS Conference
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2002.10a
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pp.655-655
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2002
Spatial distribution of phytoplankton pigment concentration (PPC) and sea surface temperature (SST) around the East Korean Warm Current (EKWC) was described, using both ocean color images and advanced very high resolution radiometer (AVHRR) images. Water mass in this region can be classified into five categories in the horizontal profile of PPC and SST, nLw(normalized water-leaving radiance) images: (1) coastal cold water region associated with concentrations of dissolved organic material or yellow colored substances and suspended sediments, (2) cold water region of thermal frontal occurred by a combination of phytoplankton absorption and suspended materials, (3) warm water overlay region by the phytoplankton absorption than the suspended materials; (4) warm water region occurred by the low phytoplankton absorption, and (5) offshore region occurred by the high phytoplankton absorption. In particular, the highest PPC area appeared in the ocean color and SST images with a band shaped distribution of the thermal front and ocean color front region, which is located the coastal cold waters along western thermal front of the warm streamer of the EKWC.
Lertpokanont, B.;Chitwong, S.;Cheevasuvit, F.;Dejhan, K.
Proceedings of the KSRS Conference
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2003.11a
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pp.192-194
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2003
Since the details in quasi-homogeneous region will be destroyed from the conventional global image enhancement method such as histogram equalization. This defect is caused by the saturation of gray level in equalization process. So the local histogram equalization for each quasi-homogeneous region will be used in order to improve the details in the region itself. To obtain the quasi- homogeneous regions, the original image must be segmented. Here we applied the watershed transform to the interesting image. Since the watershed transform is based on mathematical morphology, therefore, the regions touch can be effectively separated. Hence two adjacent regions which have the similar gray pixels will be split off. The process will be independently applied to three different spectral images. Then three different colors are assigned to each processed image in order to produce a color composite image. By the proposed algorithm, the result image shows the better perception on image details. Therefore, the high efficiency of image classification can be obtained by using this color image.
Purpose: Phosphorus is an essential element for water quality control. Excessive amounts of phosphorus causes algal bloom in water, which leads to eutrophication and a decline in water quality. It is necessary to maintain the optimum amount of phosphorus present. During the last decades, various studies have been conducted to determine phosphorus content in water. In this study, we present a comprehensive overview of colorimetric, electrochemical, fluorescence, microfluidic, and remote sensing technologies for the measurement of phosphorus in water, along with their working principles and limitations. Results: The colorimetric techniques determine the concentration of phosphorus through the use of color-generating reagents. This is specific to a single chemical species and inexpensive to use. The electrochemical techniques operate by using a reaction of the analyte of interest to generate an electrical signal that is proportional to the sample analyte concentration. They show a good linear output, good repeatability, and a high detection capacity. The fluorescence technique is a kind of spectroscopic analysis method. The particles in the sample are excited by irradiation at a specific wavelength, emitting radiation of a different wavelength. It is possible to use this for quantitative and qualitative analysis of the target analyte. The microfluidic techniques incorporate several features to control chemical reactions in a micro device of low sample volume and reagent consumption. They are cheap and rapid methods for the detection of phosphorus in water. The remote sensing technique analyzes the sample for the target analyte using an optical technique, but without direct contact. It can cover a wider area than the other techniques mentioned in this review. Conclusion: It is concluded that the sensing technologies reviewed in this study are promising for rapid detection of phosphorus in water. The measurement range and sensitivity of the sensors have been greatly improved recently.
Es-Sabbar, Brahim;Essalhi, Mourad;Essalhi, Abdelhafid;Mhamdi, Hicham Si
Economic and Environmental Geology
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v.53
no.4
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pp.425-440
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2020
The study area is located in the southern part of the M'aider Paleozoic basin in the Moroccan Eastern Anti-Atlas. It is an arid region, characterized by minimal vegetation cover, which can provide an ideal environment to apply remote sensing. In this study, remote sensing and field investigations were integrated for lithological and structural lineaments mapping. The Landsat 8 OLI data were processed in order to understand the role of lithology and geological structures in the distribution of mineral deposits in the study area. To achieve this purpose, the Color Composite (CC), the Principal Component Analysis (PCA) and Band Rationing transformation (BR) tests were performed. The results of remote sensing techniques coupled with field investigations have shown that the zones of high lineaments densities are highly correlated with the occurrences of barite mineralization. These findings depict a spatial relationship between structural lineaments and the mineralization distribution zones. Therefore, the barite and Iron oxides mineralization veins, which occur mainly in the Ras Kammouna district, seem to have a structural control. The methodological approach used in this study examining lithological mapping and lineament extractions can be used to explore mineral deposits in arid regions to a high degree of efficiency.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.10
no.3
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pp.13-17
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2024
A color sensor is an optical sensor used to take pictures of objects, including the human body, and reproduce them on a monitor. A color sensor quantifies the red, green, and blue light coming from an object and expresses it as a digital number, and can judge the state of the object by comparing the values or the ratio.In this study, the standard colors displayed on the monitor were measured using a color sensor, and the magnitudes of the red, green, and blue components, or RGB values, were compared with the values indicated by the computer. When measured with the TCS 34725 color sensor, even when the light generated by the computer consists of only one or two of red, green, and blue light, the color sensor detected all three components. Additionally, when the colors of two monitors with the same RGB values were measured using a color sensor, different RGB values were measured. These results can be attributed to the imperfection of the color filters used to express colors on the monitor and the imperfect optical characteristics of the photodiodes used in the color sensor. When photographing an object and judging its condition based on its color, you must use the same type of camera or smartphone.
Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) onboard its Communication Ocean and Meteorological Satellite (COMS) is scheduled for launch in 2008. GOCI includes the eight visible-to-near-infrared (NIR) bands, 0.5km pixel resolution, and a coverage region of 2500 ${\times}$ 2500km centered at 36N and 130E. GOCI has had the scope of its objectives broadened to understand the role of the oceans and ocean productivity in the climate system, biogeochemical variables, geological and biological response to physical dynamics and to detect and monitor toxic algal blooms of notable extension through observations of ocean color. To achieve these mission objectives, it is necessary to develop an atmospheric correction technique which is capable of delivering geophysical products, particularly for highly turbid coastal regions that are often dominated by strongly absorbing aerosols from the adjacent continental/desert areas. In this paper, we present a more realistic and cost-effective atmospheric correction method which takes into account the contribution of NIR radiances and include specialized models for strongly absorbing aerosols. This method was tested extensively on SeaWiFS ocean color imagery acquired over the Northwest Pacific waters. While the standard SeaWiFS atmospheric correction algorithm showed a pronounced overcorrection in the violet/blue or a complete failure in the presence of strongly absorbing aerosols (Asian dust or Yellow dust) over these regions, the new method was able to retrieve the water-leaving radiance and chlorophyll concentrations that were consistent with the in-situ observations. Such comparison demonstrated the efficiency of the new method in terms of removing the effects of highly absorbing aerosols and improving the accuracy of water-leaving radiance and chlorophyll retrievals with SeaWiFS imagery.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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