The MERIS MCI (Maximum Chlorophyll Index), measuring the radiance peak at 709 nm in water-leaving radiance, indicates the presence of a high surface concentration of chlorophyll ${\underline{a}}$ against a scattering background. The index is high in 'red tide' conditions (intense, visible, surface, plankton blooms), and is also raised when aquatic vegetation is present. A bloom search based on MCI has resulted in detection of a variety of events in Canadian, Antarctic and other waters round the world, as well as detection of extensive areas of pelagic vegetation (Sargassum spp.), previously unreported in the scientific literature. Since June 1 2006, global MCI composite images, at a spatial resolution of 5 km, are being produced daily from all MERIS (daylight) passes of Reduced Resolution (RR) data. The global composites significantly increase the area now being searched for events, though the reduced spatial resolution may cause smaller events to be missed. This paper describes the composites and gives examples of plankton bloom events that they have detected. It also shows how the composites show the effect of the South Atlantic Anomaly, where cosmic rays affect the MERIS instrument.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.43
no.3
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pp.363-371
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1994
This thesis investigates an expert system(ES) to propose fault restoration plan by utilizing tree search strategies. In order to cope with an extensive amount of data and frequent breaker switching operations in distribution systems, the database of system configuration is constructed by using binary trees. This remarkably enhances the efficiency of search algorithm and makes the proposed ES easily adaptable to system changes due to switching operations. The rule-base is established to fully utilize the meris of tree-structured database. The inferring strategy is developed mainly based on the best-first search algorithm to increase computation efficiency. The proposed ES has been implemented to efficiently deal with large distribution systems by reducing computational burden remarkably compared with the conventional ES's.
MODIS Aqua에 의한 한반도 주변 해역의 관측은 엽록소의 변동을 관측하여 해양환경변화를 관측하는데 주로 연구되었다. 그러나 황해는 Case II 해역으로 해양의 엽록소 관측에 오차가 크기 때문에 동해와 남해, 동중국해역을 관측한 연구가 발표되어 왔다. 특히 적조와 같은 이상변동을 관측하는데 해색자료의 활용은 매우 활발한 연구가 이루어졌다. 하지만 K490(Diffuse attenuation coefficient for downwelling irradiance at 490nm)은 OCTS, SeaWiFS, MODIS, MERIS 등의 해색자료에 의해 많은 자료가 생산되고 있으나 이를 이용한 한반도 주변 해역의 해양환경변동에 관한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 2008년 한반도 주변해역에서 관측된 MODIS 자료를 처리하여 K490에 의한 시-공간적 변화를 분석하였다. 특히 K490에 의한 월 변화(monthly)와 통계처리 결과를 분석하여 기후변화의 주요 분석인자인 해양의 일차생산력을 판단하는데 중요한 영향을 미치는 K490의 공간 특성을 제시하였다. 한반도 주변 해역의 K490에 의한 시-공간적 특성은 육상의 주요 하천에서 기인하는 부유사와 서남해역의 재부유 물질에 의한 영향이 시-공간적으로 뚜렷하게 나타나는 것을 파악할 수 있었다.
The irrigation schedule system using early detection of crop water stress is required to maintain crop production and save water resource. However, because previous studies focused on the crop under stress dominant condition, the crop physiological properties, which can be measured by remote sensing technique, on early crop water stress condition are not well known. In this study, the canopy temperature, MERIS Terrestrial Chlorophyll Index (MTCI), and Chlorophyll/Carotenoid Index (CCI) are observed on the soybeans given the early water stress using thermal imaging camera and hyperspectral camera. The increased canopy temperature and decreased MTCI are consist with the previous studies which are for the crop of stress dominant-sign. However, the CCI was increased contrary to expectation because it may faster the reduction of carotenoid than chlorophyll in early stage. These behaviors will be useful to not only develop the irrigation system but also using the early detection of crop stress.
The intensity of crop water stress caused by moisture deficit is affected by growth and heat conditions. For more accurate detection of crop water stress state using remote sensing techniques, it is necessary to select vegetation indices sensitive to crop response and to understand their changes considering not only soil moisture deficit but also heat conditions. In this study, we measured the MERIS terrestrial chlorophyll index (MTCI) and chlorophyll/carotenoid index (CCI) under drought and heat wave conditions. The MTCI, sensitive to chlorophyll concentration, sensitively decreased on non-irrigation conditions and the degree was larger with heat waves. On the other hand, the CCI, correlated with photosynthesis efficiency, showed less sensitivity to water deficit but had decreased significantly with heat waves. After re-irrigation, the MTCI was increased than before damage and CCI became more sensitive to heat stress. These results are expected to contribute to evaluating the intensity of crop water stress through remote sensing techniques.
Xing, Xiao-Gang;Zhao, Dong-Zhi;Liu, Yu-Guang;Yang, Jian-Hong;Xiu, Peng;Wang, Lin
Ocean Science Journal
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v.42
no.1
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pp.49-59
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2007
Besides empirical algorithms with the blue-green ratio, the algorithms based on fluorescence are also important and valid methods for retrieving chlorophyll-a concentration in the ocean waters, especially for Case II waters and the sea with algal blooming. This study reviews the history of initial cognitions, investigations and detailed approaches towards chlorophyll fluorescence, and then introduces the biological mechanism of fluorescence remote sensing and main spectral characteristics such as the positive correlation between fluorescence and chlorophyll concentration, the red shift phenomena. Meanwhile, there exist many influence factors that increase complexity of fluorescence remote sensing, such as fluorescence quantum yield, physiological status of various algae, substances with related optical property in the ocean, atmospheric absorption etc. Based on these cognitions, scientists have found two ways to calculate the amount of fluorescence detected by ocean color sensors: fluorescence line height and reflectance ratio. These two ways are currently the foundation for retrieval of chlorophyll-a concentration in the ocean. As the in-situ measurements and synchronous satellite data are continuously being accumulated, the fluorescence remote sensing of chlorophyll-a concentration in Case II waters should be recognized more thoroughly and new algorithms could be expected.
The first 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. The special feature with GOCI is that like MODIS, MERIS and GLI, it will include the band triplets 660-680-745 for the measurements of sun-induced chlorophyll-a fluorescence signal from the ocean. The GOCI will provide SeaWiFS quality observations with frequencies of image acquisition 8 times during daytime and 2 times during nighttime. With all the above features, GOCI is considered to be a remote sensing tool with great potential to contribute to better understanding of coastal oceanic ecosystem dynamics and processes by addressing environmental features in a multidisciplinary way. To achieve the objectives of the GOCI mission, we develop the GOCI Data Processing System (GDPS) which integrates all necessary basic and advanced techniques to process the GOCI data and deliver the desired biological and geophysical products to its user community. Several useful ocean parameters estimated by in-water and other optical algorithms included in the GDPS will be used for monitoring the ocean environment of Korea and neighbouring countries and input into the models for climate change prediction.
This study assessed the feasibility to apply Two-band and Three-band reflectance models for chlorophyll-a estimation in turbid productive waters whose scale is smaller and narrower than ocean using a high spatial resolution image. Those band ratio models were successfully applied to analyzing chlorophyll-a concentrations of ocean or coastal water using Moderate Imaging Spectroradiometer(MODIS), Sea-viewing Wide Field-fo-view Sensor(SeaWiFS), Medium Resolution Imaging Spectrometer(MERIS), etc. Two-band and Three-band models based on band ratio such as Red and NIR band were generally used for the Chl-a in turbid waters. Two-band modes using Red and NIR bands of RapidEye image showed no significant results with $R^2$ 0.38. To enhance a band ratio between absorption and reflection peak, We used red-edge band(710 nm) of RapidEye image for Twoband and Three-band models. Red-RE Two-band and Red-RE-NIR Three-band reflectance model (with cubic equation) for the RapidEye image provided significance performances with $R^2$ 0.66 and 0.73, respectively. Their performance showed the 'Approximate Prediction' with RPD, 1.39 and 1.29 and RMSE, 24.8, 22.4, respectively. Another three-band model with quadratic equation showed similar performances to Red-RE two-band model. The findings in this study demonstrated that Two-band and Three-band reflectance models using a red-edge band can approximately estimate chlorophyll-a concentrations in a turbid river water using high-resolution satellite image. In the distribution map of estimated Chl-a concentrations, three-band model with cubic equation showed lower values than twoband model. In the further works, quantification and correction of spectral interferences caused by suspended sediments and colored dissolved organic matters will improve the accuracy of chlorophyll-a estimation in turbid waters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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