대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.441-444
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2006
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.
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.
기후변화에 따른 우리나라의 빈번한 가뭄에 따라 작물 생산량은 보존하면서 수자원 관리를 극대화하는 방법으로 작물 가뭄스트레스를 조기 탐지하여 적기에 적량이 관수되는 방식이 최근 주목받고 있다. 하지만, 대부분의 선행연구들은 가뭄스트레스가 상당히 진행되어 표징이 뚜렷한 시기에 실험되고 있어 가뭄 스트레스 초기에 원격탐지 될 수 있는 생리적 특징이 많이 알려지지 않았다. 본 연구에서는 콩을 대상으로 초기 수분 스트레스 시기에 열화상 카메라와 초분광 카메라 촬영을 수행하였다. 스트레스 우세 시기 작물 대상의 선행연구들 결과와 마찬가지로 엽온은 높아졌으며, 엽록소 함량을 대표하는 MERIS Terrestrial Chlorophyll Index (MTCI)는 감소하였다. 하지만, 오히려 광합성 능력을 나타내는 Chlorophyll/Carotenoid Index (CCI)가 증가하는 경향이 나타났다. 이는 스트레스 우세 상태와 마찬가지로 가뭄스트레스 초기에도 엽록소와 카로티노이드(carotenoid) 감소가 동시에 일어났지만, 처음의 카로티노이드 감소 속도가 엽록소에 비해 컸기 때문에 일시적으로 엽록소에 대한 카로티노이드 비율이 낮아져서 CCI가 높아진 것으로 사료된다. 이러한 스트레스 초기 반응은 조기탐지 알고리즘 개발에 유용할 것으로 기대한다.
작물의 수분 스트레스는 생육 단계와 온도 조건에 따라 달라질 수 있으며, 이는 생육에 부정적이고 생산량에 피해를 줄 수 있다. 원격탐사 기법을 이용한 보다 정확한 스트레스 탐지를 위해서는 수분 결핍의 가뭄뿐만 아니라 폭염 조건도 함께 고려할 필요가 있으며, 작물 반응을 민감히 표현할 식생지수를 선정하고 그 변화 값을 이해해야 한다. 본 연구는 콩을 대상으로 영양생장기와 생식생장기로 구분해 가뭄과 폭염 조건에서의 MERIS terrestrial chlorophyll index (MTCI)와 chlorophyll/carotenoid index (CCI)를 측정하였다. 엽록소 농도에 민감한 MTCI는 가뭄에 민감하게 감소했으며, 폭염이 동시에 발생했을 때는 그 정도가 컸다. 광합성능과 상관이 있는 CCI는 비교적 가뭄에 민감하지 않으나, 폭염을 동반하면 큰 폭으로 감소했다. 수분 결핍 회복 후 MTCI는 피해 전보다 값이 증가했으며, CCI는 열 스트레스에 민감해졌다. 이러한 결과는 원격탐사를 활용해 콩의 수분 스트레스를 평가하고 관수 일정을 조정하는 데에 기여할 것으로 기대된다.
Xing, Xiao-Gang;Zhao, Dong-Zhi;Liu, Yu-Guang;Yang, Jian-Hong;Xiu, Peng;Wang, Lin
Ocean Science Journal
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제42권1호
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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.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.90-93
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2006
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.
본 연구에서는 Moderate Imaging Spectroradiometer(MODIS), Sea-viewing Wide Field-fo-view Sensor(SeaWiFS), Medium Resolution Imaging Spectrometer(MERIS) 등의 광역관측 위성영상을 이용한 해수나 연안수의 클로로필 농도 분석을 통해 가능성이 확인되었던 밴드 비를 이용한 비교적 간단한 추정 모델을 수체의 크기와 폭이 현저히 작고 탁도가 있는 하천에 대해 클로로필-a 농도값을 추정하고자 고해상도 위성영상에 Two-band 및 Three-band reflectance 모델을 적용하여 가능성을 파악하였다. 특히 RapidEye 영상을 이용하여 일반적으로 탁도가 있는 수체에 대해 Red와 NIR 영역을 활용하는 이들 모델에 Red-edge(RE) 밴드를 적용하였다. Red와 NIR을 이용한 Two-band Reflectance 모델은 계산식의 결정계수 $R^2$ 값이 0.38로 유의성 없는 결과를 나타내었다. 그러나 RapidEye의 Red-edge (RE) 파장 대를 이용한 Red-RE Two-band 모델과 Red-RE-NIR Three-band 모델을 이용한 계산식에 대해서는, 2차함수에 의한 Three-band 모델의 결과는 Red-RE Two-band 모델의 결과와 통계적인 값이 거의 유사하였고 Two-band와 3차함수에 의한 Three-band 모델 추정식은 각각 0.66, 0.73 의 $R^2$값을 나타내어 Red-edge 밴드의 적용 가능성을 보였고, 실측치와의 Root Mean Square Error (RMSE)는 24.8, 22.4 mg $m^{-3}$, Relative Percent Difference(RPD)는 각각 1.30, 1.29로 1.5 이하의 대략적인 추정(Approximate Prediction) 수준을 나타내었다. 고해상도 위성영상에 Red-RE-NIR Three-band 모델을 적용한 계산식을 이용해 대략적인 추정이지만 가장 유의한 수준의 클로로필-a 농도를 추정할 수 있었다. 영상에서 추정된 클로로필-a 분포를 비교하였을 때 3차함수에 의한 Three-band 모델 추정식이 Two-band 모델에 비해 낮은 값의 분포를 보였다. 향후 하천의 스펙트럼을 실측하여 파장별 부유물질, 유기물과의 상관성 및 클로로필 농도와의 간섭 정도를 시뮬레이션하여 보정식을 산출 적용한다면 탁도가 다소 높은 하천에서의 클로로필-a 농도 계산식의 정확도를 더욱 높일 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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