태풍이 해양을 이동할 때 해양환경은 물리 생물학적으로 한반도 주변해역에 영향을 미친다. 태풍이동의 결과로써 해양의 수직적 혼합과 용승작용은 해양 표층수 냉각을 유도하고 태풍의 경로에 따라 식물플랑크톤의 증가를 초래하며, 태풍 전과 후의 해양환경은 해양표층의 생물학적 변화에 중요한 역할을 했다. 비록 태풍 이동의 원인으로 해양 표층수의 냉각이 확대되지만, 엽록소, K490, SST와 같은 다른 물리-생물리적 반응은 서로 다른 경향을 나타낸다. 본 연구의 목적은 한반도 주변해역에 영향을 미치는 태풍 이동경로와 해색센서에 의해 관측된 해양환경변수를 비교하는데 있다. 부유물질, 흡광계수(K490), 엽록소와 같은 해양환경변수는 2002년부터 2005년 MODIS 자료가 적용되었다. 태풍이동 후 동해에서는 평균 엽록소 농도가 1-4배 증가하였고, 태풍 이동경로를 따라 태풍 이후 MODIS 엽록소의 평균 농도가 증가하였다. 그러나 제주도 해역은 동해역과 반대의 경향을 나타내었다.
본 연구는 MODIS에서 제공하는 클로로필 정보를 기반으로 하여 2단계 필터링을 통해 우리나라 동해, 남해 연안에 대규모로 발생했던 Cochlodinium polykrikoides 적조를 탐지하는 알고리즘을 제시한다. 일반적으로 적조 탐지 연구들은 클로로필과 적조 발생의 상관성을 이용하여 클로로필의 농도가 높은 해역을 적조 발생 해역으로 탐지한다. 하지만 이 방법의 문제점은 적조가 발생하지 않은 해역을 적조 발생 해역으로 탐지함으로써 포함오차(Commission error)를 발생시킨다는 것이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 MODIS에서 제공하는 클로로필 정보를 바탕으로 적조 발생 해역을 추출하고, 2단계 필터 링 과정을 적용함으로써 진해, 여수, 남해도 부근 해역에서 발생한 포함오차를 제거하였으며, 그 결과를 국립수산과학원의 적조속보자료와 함께 시각적 정량적으로 평가하여 본 연구에서 제안한 알고리즘의 효용성을 검증하였다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.475-478
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2006
Total primary production resulting from the photosynthetic process can be defined as the amount of organic matter produced in a given period of time. It is proportional to the chlorophyll-a (chl-a) values in the surface layer of the ocean. The MODIS board on Aqua satellite measures visible and infrared radiation in 36 wavebands, providing simultaneous images of chl-a concentration and sea surface temperature (SST) in the upper layer of the sea. The seasonal distribution of chl-a concentration during one year from April 2005 to March 2006 was examined. Light has a role of starting the seasonal cycle. The Kuroshio Current in this area induces many oceanographical features affecting to the change of seasonal control. The chl-a concentration is also seasonal, which is low in summer and high in winter. In summer, the meandering of Kuroshio Current induces strong eddies and increases the chl-a concentration. In autumn, the delayed small autumn bloom occurred until last December due to the Kuroshio Current. When the Kuroshio axis moves far from the coast, the coastal water dominates and increases the concentration even in the winter. The spring bloom starts early at the beginning of March and decreases during the spring.
This study detected red tide areas using the existing Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) and Geostationary Ocean Color Imager(GOCI), and then compared the results between results of two sensors. The coasts of Jeollanam-do in the South Sea of Korea were set as the study area based on the red tide data which occurred on Aug. 26th, 2012. This study compared the results of sensors to detect red tides by using a satellite. In the results of analyzing MODIS by limiting it as chlorophyll concentration and the sea surface temperature which is considered to have red tides by the existing researches, it was possible to delete considerable amount of errors compared to the case of detecting red tides by using only chlorophyll while still there were differences from the range of red tides actually observed. In the results of GOCI by using empirical algorithm for detecting red tides, currently used by Korea Institute of Ocean Science & Technology(KIOST), it was possible to obtain more detailed results than MODIS. However, there was an area misjudged as red tides due to the influence of clouds. Also both MODIS and GOCI extracted red tides were not actually occurring, which might be because they were not able to perfectly distinguish red tides from turbid water in coastal areas with high turbidity.
해색 원격탐사 자료의 처리과정에서는 일반적으로 관측 영역의 확보를 위해 시공간적 합성을 수행하며, 이 때 Level-2 flag를 참조하여 합성 재료가 되는 영상의 유효성을 판단한다. NASA OBPG의 표준 알고리즘은 stray light에 의한 관측 오차를 최소화하기 위해서 필터링 윈도우를 채택하고 있으나, 이로 인한 관측 영역의 손실이 많다. 이 연구는 유효 관측 영역의 복원/확장을 통한 해색 원격탐사 자료의 품질 향상에 목적을 둔다. 이를 위해서 MODIS/Aqua의 필터링 윈도우의 크기 변화에 따른 관측 영역과 클로로필a 농도 측정값의 변화를 분석하였다. 그 결과 유효 관측 영역에 있어 Level-2 swath 자료, Level-3 일별 합성자료, 8일 합성자료, 월별 합성자료에서 각각 $13.2({\pm}5.2)%$, $30.8({\pm}16.3)%$, $15.8({\pm}9.2)%$, $6.0({\pm}5.6)%$의 복원 효과가 발생하였으며, 표준 자료와의 측정값 차이는 공통 관측 영역에서 평균 0.012% 이하로 매우 유의하였다. 또한 공간 영역 확장으로 인해 시계열 자료에서의 관측 밀도도 상승하였으며 그 이득은 8일 합성자료에서 가장 크게 나타났다. 제안 방법을 통한 유효 영역의 확장은 자료 생산의 효율성뿐만 아니라 자료 분석의 통계적 신뢰성 확보의 측면에서도 해색 원격탐사 자료의 품질 향상에 기여할 수 있다.
해수 중 광학적 특성 때문에 유색 용존유기물은 위성자료에 기반한 해양의 엽록소와 일차생산력의 정확한 측정에 영향을 미칠 수 있다. 따라서 본 연구에서는 2009과 2011년 여름철을 대상으로 서로 특이하게 다른 결과를 보고하고자 하였다. 이 두 시기의 여름철 차이는 것은 용존유기물에 영향을 주는 주요 공급원이 다른 것으로 나타났다. 그리고 현장 측정치와 위성자료로 부터 얻어진 엽록소 농도를 비교하여 위성자료로부터 구한 엽록소 농도 측정에 대한 용존유기물의 영향을 보았다. 그 결과, 2009년 MODIS를 이용한 엽록소 농도와 현장 측정된 엽록소 a 농도는 서로 유사하였으나, 2011년과 같이 유색용존유기물의 농도가 높았던 시기에는 이 두 농도 간에 유의한 차이가 나타났다. 2011년 여름 MODIS 자료와 비교하였을 때, GOCI 자료는 엽록소와 유색용존유기물 모두 현장 측정치 자료와 잘 일치하였다. 수직 혼합에 의해 공급된 표층 해수 중 높은 유색용존유기물의 존재는 위성자료에 의한 엽록소 농도의 과대평가에 영향을 주는 것으로 보인다.
본 연구는 MODIS에서 제공하는 클로로필 정보를 기반으로 하여 2단계 필터링을 통해 우리나라 동해, 남해 연안에 대규모로 발생했던 Cochlodinium polykrikoides 적조를 탐지하는 알고리즘을 제시한다. 일반적인 적조 탐지 연구들은 클로로필과 적조 발생의 상관성을 이용하여 클로로필의 농도가 높은 해역을 적조 발생 해역으로 탐지한다. 하지만 이 방법의 문제점은 적조가 발생하지 않은 해역을 적조 발생 해역으로 탐지함으로써 commission error를 발생시킨다는 것이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 MODIS에서 제공하는 클로로필 정보를 바탕으로 적조 발생 해역을 추출하고, 2단계 필터링 과정을 적용함으로써 진해, 여수, 남해도 부근 해역에서 발생한 commission error를 제거할 수 있었으며, 그 결과를 국립수산과학원의 적조속보자료와 함께 시각적 평가하여 본 연구에서 제안한 알고리즘의 효용성을 검증하였다. 향후 정량적인 평가를 위해 F-measure, JC(Jaccard coefficient), YC(Yule coefficient), 전체정확도를 탐지정확도 측정치로써 도입하여 정확도평가를 수행할 예정이다.
동해 표층 해수에서 측정한 이산화탄소 분압($pCO_2$)에 대해 기 확보된 자료는 해양-대기간 $CO_2$ 교환율을 정량화하고자 통계 기법을 적용하기에는 부족한 편이다. 이를 보완하기 위해 위성자료를 이용하여 관측이 이루어지지 않은 해역의 $pCO_2$를 신경망모델을 이용하여 채워 넣는(mapping) 연구를 시도하였다. 본 연구는 동해에서 현장관측자료가 가장 많이 축적된 울릉분지를 대상으로 2003년부터 2012년까지의 표층$pCO_2$자료와, Aqua 위성의 MODIS 센서로 관측한 해표면 온도(SST)와 엽록소(chlorophyll) 자료, 경위도 자료로 신경망모델을 구축하여 $pCO_2$ 분포도 작성과 변동성을 추정하고자 하였다. 신경망모델의 학습은 $pCO_2$ 관측자료와 모델결과값의 상관도가 95% 이상을 달성하도록 하였다. 모델 결과의 평균제곱근오차(RMSE)는 $19.2{\mu}atm$으로 관측자료의 변동 크기와 비교해서 훨씬 작은 수준이었다. SST와 chlorophyll에 연관된 $pCO_2$의 변동성을 살펴보면 chlorophyll 보다는 SST에 대해 더욱 강한 음의 상관 관계를 보였다. 모델이 출력한 $pCO_2$의 변동성은 SST가 내려감에 따라 커지는 경향을 보였다. $15^{\circ}C$ 이하에서는 $pCO_2$ 변동성에 대한 SST와 chlorophyll의 기여도가 뚜렷하게 나타났다. 반면 SST가 $15^{\circ}C$ 이상일 경우에는 $pCO_2$ 변동성은 SST와 chlorophyll의 변화에 대해 그리 민감하게 반응하지 않았다. 신경망모델 출력값으로 추정한 2003-2014년 사이의 울릉분지 표층수의 연평균 $pCO_2$ 증가율은 $0.8{\mu}atm$이었다. 신경망 모델이 울릉분지의 $pCO_2$에 대해 이전 연구보다 해상력과 오차가 향상된 $pCO_2$ 채워넣기를 가능케 해 준 점에 비추어 볼 때 국제정세에 따라 전역 관측이 수월하지 않은 동해의 탄소순환을 이해하는데 유용한 도구로 쓰일 수 있을 것으로 판단된다.
위성 영상의 정확한 구름 판별 여부는 이를 활용하여 생산되는 다른 산출물들의 정확도에 민감한 영향을 미치므로 매우 중요하다. 특히 해양에서 구름에 오염된 화소는 해수면 온도(Sea Surface Temperature: SST), 해색(ocean color), 클로로필-a(chlorophyll-a) 등 다양한 해양 기반산출물의 주된 오차 요인으로써 해양에서의 정확한 구름 탐지는 필수적이며 이는 해양 순환을 이해하는데 기여한다. 그러나 현재 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), Advanced Himawari Imager (AHI) 등 대부분 실시간 운영을 위한 알고리즘에서 사용되고 있는 고정 경계값 검사 방법은 태양-해양-센서의 상대적인 위치에 따라 변화하는 해양의 분광 특성을 고려하지 못하는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 NOAA의 Himawari-8 구름 산출물을 이용하여 Himawari-8/AHI 반사도 채널에서의 태양 천정각(Solar Zenith Angle: SZA), 위성 천정각(Viewing Zenith Angle: VZA) 변화에 따른 청천 해양 표면 화소의 반사도를 수집하여 분광 라이브러리를 구축하였고 이를 이용하여 동적 경계값 방법인 Dynamic Time Warping (DTW)기법에 적용하여 구름탐지를 수행하였다. 본 연구의 구름탐지 결과를 Japan Meteorological Agency (JMA)의 구름 산출물과 정성적 비교한 결과 JMA 구름 산출물은 청천 화소를 불확실(unknown)으로 오탐지 및 과대탐지 하는 경향을 보였다. 이에 반해 본 연구에서는 태양 천정각이 고각인 지역에서 과대 탐지 및 오탐지되는 문제점을 개선하였다.
최근 해양에서 부유성 녹조류(Floating Green Algae)의 확산이 보고되고 있으나, 기존의 현지 관측이나 실험실에서의 화학적 분석으로는 정확하고 주기적인 광역 감시에 한계가 있다. 이에 반해 녹조에 포함된 엽록소의 광학특성에 기인한 분광 반사도 측정은 부유성 녹조에 대한 정보를 비교적 빠르고 정확하게 획득하는 것이 가능하다. 본 연구의 목적은 최근 서해에서 발생한 부유성 녹조류의 분광 반사도 특성을 알아보고, 인공위성 영상으로부터 부유성 녹조를 탐지하기 위한 방법으로서 비교적 간단한 파장별 반사도 비율을 이용한 부유성 녹조 지수(Floating Green Alage Index; FGAI)를 개발하는 것이다. 500m 공간 해상도를 가지는 MODIS와 천리안 GOCI 영상자료를 이용하여 서해안의 녹조 현상이 발생하였던 기간을 대상으로 적색 밴드(660nm)와 근적외 밴드(860nm)의 비를 이용한 부유성 녹조지수를 분석한 결과는 녹조 현상에 대한 조류의 탐지 가능성을 증명하였다. 특히, 매 시간별 GOCI 관측 자료는 저궤도 위성보다 상세한 녹조의 감시가 가능함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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