• 한국물환경학회지
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• 제31권3호
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• pp.272-285
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• 2015

Accurate assessment of chlorophyll-a (Chl-a) concentrations in inland waters using remote sensing is challenging due to the optical complexity of case 2 waters. and the inherent optical properties (IOPs) of natural waters are the most significant factors affecting light propagation within water columns, and thus play indispensable roles on estimation of Chl-a concentrations. Despite its importance, no IOPs retrieval model was specifically developed for inland water bodies, although significant efforts were made on oceanic inversion models. So we have applied and validated a recently developed Red-NIR three-band model and an IOPs Inversion Model for estimating Chl-a concentration and deriving inland water IOPs in Lake Uiam. Three band and IOPs based Chl-a estimation model accuracy was assessed with samples collected in different seasons. The results indicate that this models can be used to accurately retrieve Chl-a concentration and absorption coefficients. For all datasets the determination coefficients of the 3-band models versus Chl-a concentration ranged 0.65 and 0.88 and IOPs based model versus Chl-a concentration varied from 0.73 to 0.83 respectively. and Comparison between 3-band and IOPs based models showed significant performance with decrease of root mean square error from 18% to 33.6%. The results of this study provides the potential of effective methods for remote monitoring and water quality management in turbid inland water bodies using hyper-spectral remote sensing.

• 한국물환경학회지
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• 제35권6호
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• pp.589-597
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• 2019

The purpose of this study was improve accuracy the IOPs inversion model(IOPs-IM) developed in 2016 for phycocyanin(PC) concentration estimation in the Nakdong River. Additionally, two optimum models were developed and evaluated with 2017 measurement field spectral data for the Geum River and the Yeongsan River. The used measurement data for IOPs-IM analyzation was randomly classified as training and verification materials at the ratio of 2:1 in all data sets. Using the training data set from 2015-2017, accuracy results of the IOPs-IM generally improved for the Nakdong River. The RMSE(Root Mean Square Error) decreased by 14 % compared to 2016. For the GeumRiver, the results of the IOPs-IM were suitable, except for some point results in 2016. Results of the IOPs-IM in the Yeongsan River followed the overall 1:1 line and MAE(Mean Absolute Error) was lower than other rivers. But the RMSE and MAE values were higher. As a result of applying the validation data to the IOPs-IM, the accuracy of the Nakdong River was reduced to RMSE 17.7 % and MRE 16.4 %, respectively compared with 2016. However, the MRE(Mean Relative Error) was estimated to be higher by 400 % in the Geum River, and the RMSE was more than 100 mg/㎥ of the Yeongsan River. Therefore, it is necessary to get the continuously data with various sections of each river for obtain objective and reliable results and the models should be improved.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제12권1호
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• pp.47-54
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• 2009

적조 종에 따라 해색이 다르다는 점에 착안해 해색 모델로부터 적조 종을 역 추정하는 기술을 개발하는데 있어 기본 입력 변수가 되는 적조 생물에 관한 고유의 광특성(흡광, 역산란 특성)을 연구하였다. 실험실 수준에서의 적조 생물의 광특성을 조사하기 위해 남해에서 채취 된 21종의 적조 생물을 배양하고 spectrophotometer를 이용해 광합성 색소에 의한 흡광계수(absorption coefficient, a)와 역산란계수(backscattering coefficient, $b_b$)를 측정하였다. 또한 spectrophotometer를 이용해 측정 된 흡광 및 역산란 계수와 클로로필 농도를 이용하여 비 흡광계수($a^*$)와 비 역산란계수(${b_b}^*$)를 계산하였으며 이들 스펙트럼의 모양과 값을 비교하였다. 적조 생물 종에 따른 $a^*$은 파장대 440nm에서 $0.005{\sim}0.06\;m^2{\cdot}mg^{-1}$의 값을 가지며, ${b_b}^*$의 범위는 $10^{-2}{\sim}10^{-4}\;m^2{\cdot}mg^{-1}$로 종 간 약 100배의 차이가 있었다. 이와 같이 적조생물 종에 따라 스펙트럼의 모양과 값에서 차이를 나타냈으며 21종의 적조 생물 중에서 해색 스펙트럼으로 종간 구분이 가능한 종은 7-8종이었다. 이 결과는 해색모델 개발의 입력변수로 활용될 수 있을 것이다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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• pp.224-227
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• 2006

For estimation of three inherent optical properties (IOPs), the absorption coefficients for phytoplankton ($a_{ph}$) and suspended solid particle ($a_{ss}$) and dissolved organic matter ($a_{dom}$), from ocean reflectance, we used inversion of remote sensing reflectance model (Ahn et al., 2001) at this study. The IOP inversion model assumes that (1) the relationship between remote sensing reflectance ($R_{rs}$) and absorption (a) and backscattering ($b_{b}$) is well known, (2) the optical coefficients for pure water ($a_{w}$, $b_{bw}$) are known, (3) the spectral shapes of the specific absorption coefficients for phytoplankton ($a^*_{ph}$) and suspended solid particle ($a^*_{ss}$) and the specific backscattering coefficients for phytoplankton ($b_b^*_{ph}$) and suspended solid particle ($b_b^*_{ss}$) are known. The input data of IOP inversion model is used in-situ ocean optical data at the seawater around the Korea Peninsula for 5 years (2001-2005). We compared the output data of the IOP inversion model and the in-situ observation for seawater around the Korea Peninsula.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권1호
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• pp.47-59
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• 2014

화산재입자의 굴절률과 산란 같은 고유 광학 특성으로 결정되는 분광학적 신호는 원격탐사 센서를 통하여 측정될 수 있지만, 화산 폭발 이후 생성된 화산재입자의 성분에 대한 굴절률에 관한 정보는 매우 제한적이었다. 따라서, 화산재입자의 원격탐사의 강건성을 개선하기 위하여 화산재입자와 복사전달 과정의 상호작용에 대한 정확한 이해가 필요하다. 본 연구에서는 화산재 주요 성분으로 알려진 화산성 안산암과 부석에 대한 입자 소산계수, 산란 위상함수, 비대칭 계수, 단산란 알베도 값을 정량화 하였다. 이러한 화산재입자의 고유 광학 특성값은 복사전달모델의 입력자료로 이용하여 다양한 에어러솔 광학두께(${\tau}$) 및 기하조건에서 원격탐사 센서(인공위성과 지상관측용)가 측정하는 이론적인 복사량과 화산재입자 특성의 관계를 분석하였다. 복사전달모델 분석결과, 대기권 최상층부에서 ${\tau}$ 에 대한 복사량의 변화율의 평균값은 안산암의 경우 부석보다 6배 정도 크게 나타났다. 지표에서 이러한 변화율은 ${\tau}$ <1인 경우 양의 상관관계를 보이지만, ${\tau}$ >1인 경우에는 음의 상관관계를 보였다. 그러나, 적외선 영역인 11 ${\mu}m$ 에서는 차이가 매우 적게 나타났으며, 여기서 발생하는 복사량의 오차범위는 광학두께가 증가할수록 커지는 양상을 보이며, 다항 회귀함수로 표현될 수 있다. 이러한 결과는 원격 탐사 관측자료를 이용한 화산재 관측에 있어서 화산재의 정량적 분석에 도움이 될 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권2호
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• pp.111-123
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• 2017

피코시아닌(phycocyanin, PC) 색소는 부영양화 된 담수역에서의 남조류를 정량하는 지표로 활용된다. 남조류의 대발생에 의한 잠재적 위험성으로인해 조기 경보 발령이 중요하지만, 혼탁한 수체 내 소량으로 추정되는 PC 농도를 정확하게 산정하는 것은 분광학적으로 매우 복잡하고 어렵다. 이를 위해 현장에서 측정 된 원격반사도로부터 PC 및 물 이외의 입자성 물질에 의한 흡수계수를 분리하여 기존 PC 농도를 추정하는 방법을 개선하여 낮은 농도에서도 향상 된 결과를 보였다. 본 연구에서 제안 된 IOPs 변환 모델 적용 결과 PC 흡수계수 $R^2$는 0.8 이상으로 $a_{pc}(620)$를 적절히 재현하였다. 또한 알고리즘은 기존 널리 사용되는 반경험적 알고리즘에 비해 $0.71{\leq}R^2{\leq}0.85$, $rRMSE{\leq}39.4%$, 그리고 $RE{\leq}78.0%$로 정확도 높은 결과를 보였다. 특히, PC 농도가 $50mg/m^3$ 이하 및 PC: Chl-a ratio가 낮은 조건에서도 잘 예측됨을 확인할 수 있었다.