• 한국환경과학회지
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• 제10권6호
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• pp.431-436
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• 2001

Variations in phytoplankton concentrations result from changes of the ocean color caused by phytoplankton pigments. Thus, ocean spectral reflectance for low chlorophyll waters are blue and high chlorophyll waters tend to have green reflectance. In the Korea region, clear waters and the open sea in the Kuroshio regions of the East China Sea have low chlorophyll. As one moves even closer In the northwestern part of the East China Sea, the situation becomes much more optically complicated, with contributions not only from higher concentration of phytoplankton, but also from sediments and dissolved materials from terrestrial and sea bottom sources. The color often approaches yellow-brown in the turbidity waters (Case Ⅱ waters). To verify satellite ocean color retrievals, or to develop new algorithms for complex case Ⅱ regions requires ship-based studies. In this study, we compared the chlorophyll retrievals from NASA's SeaWiFS sensor with chlorophyll values determined with standard fluorometric methods during two cruises on Korean NFRDI ships. For the SeaWiFS data, we used the standard NASA SeaWiFS algorithm to estimate the chlorophyll_a distribution around the Korean waters using Orbview/ SeaWiFS satellite data acquired by our HPRT station at NFRDl. We studied In find out the relationship between the measured chlorophyll_a from the ship and the estimated chlorophyll_a from the SeaWiFs satellite data around the northern part of the East China Sea, in February, and May, 2000. The relationship between the measured chlorophyll_a and the SeaWiFS chlorophyll_a shows following the equations (1) In the northern part of the East China Sea. Chlorophyll_a =0.121Ln(X) + 0.504, R²= 0.73 (1) We also determined total suspended sediment mass (55) and compared it with SeaWiFS spectral band ratio. A suspended solid algorithm was composed of in-.situ data and the ratio (L/sub WN/(490 ㎚)L/sub WN/(555 ㎚) of the SeaWiFS wavelength bands. The relationship between the measured suspended solid and the SeaWiFS band ratio shows following the equation (2) in the northern part of the East China Sea. SS = -0.703 Ln(X) + 2.237, R²= 0.62 (2) In the near future, NFRDI will develop algorithms for quantifying the ocean color properties around the Korean waters, with the data from regular ocean observations using its own research vessels and from three satellites, KOMPSAT/OSMl, Terra/MODIS and Orbview/SeaWiFS.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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• pp.49-52
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• 2007

This study uses empirical method to estimate absorption coefficient of colored dissolved organic matter $(a_{dom})$ from GOCI satellite data with the relationship between band ratio of remote sensing reflectance $(R_{rs})$ and $a_{dom}$. For development of $a_{dom}$ estimation algorithm, the used data is in-situ data about ocean optical properties in the around seawater area of the Korean Peninsula during 1998 - 2005. The relationship of $R_{rs}$(412)/$R_{rs}$(555), $R_{rs}$(443)/$R_{rs}$(555), $R_{rs}$(490)/$R_{rs}$(555), $R_{rs}$(510)/$R_{rs}$(555) and $a_{dom}$(412) showed $R^2$ values of 0.707, 0.707, 0.597 and 0.552, respectively. The spectrum of $a_{dom}({\lambda})$ is shape of exponential function $a_{dom}({\lambda})$ value decreases with increasing wavelength. For estimation of $a_{dom}$ from satellite data, we developed an algorithm from the relationship of $a_{dom}$(412) and $R_{rs}$(412)/$R_{rs}$(555). This algorithm was employed on SeaWiFS imagery to estimate $R_{rs}$(412) in the South Sea, East Sea, Yellow Sea and northern East China Sea areas. Also, SeaDAS-derived $a_{dg}$(412) from same SeaWiFS imagery, These $a_{dg}$(412) was then compared with in-situ and empirical-algorithm-derived $a_{dom}$(412), but these values were different. We think two points that such different values are caused by discrepancy related to failure of standard atmospheric correction scheme, the other are caused by error related to definition of $a_{dom}$(412) and $a_{dg}$(412).

• 대한원격탐사학회지
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• 제23권4호
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• pp.311-321
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• 2007

해수 속으로 입수된 하향 태양에너지 (down-welling irradiance)가 수심이 깊어짐에 따라 확산 소산되는 정도를 나타내는 하향 확산 감쇠계수 (Diffuse attenuation coefficient of down-welling irradiance, $K_d({\lambda})$)와 해수 속에서의 가시거리를 나타내는 수중시계는 수중에서의 광학적 성격을 나타내는 중요한 지수이다. 이러한 $K_d({\lambda})$ 및 수중시계에 대한 많은 연구가 세계적으로 여러 해역에 대해 수행되어 왔지만 우리나라 연안 해역을 대상으로 하는 연구는 매우 적은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 우리나라의 황해 중부해역을 대상으로 $K_d({\lambda})$ 및 수중시계를 관측하였고, 해색위성용 $K_d({\lambda})$ 및 수중시계 알고리즘을 개발하였다. $K_d({\lambda})$ 및 수중시계 관측을 위하여 2006년 9월 $19{\sim}22$일, 4일 동안 황해 중부해역에서 현장관측을 실시하였으며, 총 39개 정점에서 해양 광학적 자료와 해양 환경적 자료를 획득하였다. 획득된 자료를 이용하여 경험적 방법으로 $K_d({\lambda})$와 수중시계 알고리즘을 개발하였으며, 개발된 알고리즘들은 각각 기존의 대양의 자료를 이용하여 개발된 SeaWiFS 해색 센서용 $K_d({\lambda})$ 알고리즘과 NRL (Naval Research Laboratory)에서 개발된 SeaWiFS 센서용 수중시계 알고리즘과 비교하여 보았다. $K_d({\lambda})$ 알고리즘의 경우는 탁도가 높은 해역 값에서 약간의 차이를 보였으며, 수중시계 알고리즘의 경우 NRL의 알고리즘에 비해 약간 높은 계수 값을 얻었다.

• 천문학회보
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• 제37권2호
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• pp.218.2-218.2
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• 2012

In the remote sensing researches, the reflected bright source such as snow, cloud have effects on the image quality of wanted signal. Even though those signal from bright source are adjusted in corresponding pixel level with atmospheric correction algorithm or radiometric correction, those can be problem to the nearby signal as one of the stray light source. Especially, in the step and stare observational method which makes one mosaic image with several snap shots, one of target area can affect next to the other snap shot each other. Presented in this paper focused on the stray light analysis from unwanted reflected bright source for geostationary ocean color sensor. The stray light effect for total 16 slot images each other were performed according to 8 band filters. For the realistic simulation, we constructed system modeling with integrated ray tracing technique which realizes the same space time in the remote sensing observation among the Sun, the Earth, and the satellite. Computed stray light effect in the results of paper demonstrates the distinguishable radiance value at the specific time and space.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권1호
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• pp.137-147
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• 2014

세계 최초의 정지궤도 해양관측위성인 천리안 해양관측위성(Geostationary Ocean Color Imagers;GOCI)의 자료 품질을 유지하면서도 용량을 줄임으로써 자료 배포 서비스를 향상시키기 위한 방법을 검토하였다. 레벨-2 자료는 압축만으로도 약 92.9%의 용량 절약을 할 수 있지만, 레벨-1 자료는 압축으로 인한 용량 절약이 약 20.7%에 그치기 때문에 또 다른 접근 방식이 필요하였다. 이 연구에서는 위성 영상 자료의 양자화 비트 수(12비트)가 레벨-1 자료의 픽셀 당 비트 수(32비트)보다 작게 설정되어 있다는 점에 착안하여, 레벨-1 자료에 대해 최적화된 픽셀 당 비트 수를 찾고자 하였다. $R^2$와 변조전달함수(Modulation Transfer Function, MTF)를 이용한 실험 결과, 레벨-1 자료의 픽셀 당 비트 수를 14비트까지 줄이더라도 위성 영상자료의 품질 저하가 없다는 것을 정량적으로 확인하였다. 또한, Ns2 (Network Simulator 2)를 이용한 네트워크 평가 결과, 레벨-1 자료의 경우 픽셀 당 비트 수를 14비트까지 줄였을 때 배포시간을 약 57.7% 줄일 수 있었고, 레벨-2 자료의 경우 압축을 이용하여 92.9%까지 파일 크기를 줄였을 때 배포시간을 약 92.5% 줄일 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_2호
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• pp.1565-1576
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• 2023

천리안 해양위성 2호(Geostationary Ocean Color Imager-II, GOCI-II)에서 관측된 대기상층 복사휘도에서 해양환경 분석이 가한 원격반사도(remote-sensing reflectance, R_rs) 자료를 얻기 위해서 복사 전달 모델 기반의 대기 보정을 수행한다. 이 R_rs는 다시 엽록소, 총부유사, 용존유기물 농도 등의 다양한 해양환경변수 산출에 이용되고 있기 때문에 대기보정은 모든 해색 산출물의 정확도에 영향을 주는 중요한 알고리즘이다. 맑은 해역에서는 대기의 복사휘도가 청색 파장대의 해수 복사휘도보다 10배 이상 높다. 따라서 대기보정 과정에서 1%의 대기 복사휘도 추정 오차가 10% 이상의 R_rs 오차를 유발할 수 있으며, 이처럼 대기보정은 매우 높은 오차 민감도를 가진 알고리즘이다. 그 결과 대기보정 산출물인 R_rs의 품질 평가는 신뢰성 있는 해양 위성 기반 자료 분석을 위해 반드시 선행되어야 한다. 본 연구에서는 Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor (SeaWiFS) Bio-optical Archive and Storage System (SeaBASS)을 통해 데이터베이스화 된 현장 측정 R_rs 기반 통계적 신뢰성을 평가하는 Quality Assurance (QA) 알고리즘을 GOCI-II의 분광 특성에 맞게 수정 및 적용하였다. 이 방법은 National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA)의 해색위성 자료처리 시스템에 공식적으로 적용되어 서비스 중이며, R_rs의 품질 분석 점수(0~1점)를 제공할 뿐 아니라 해수의 유형(23 유형)도 구분해 준다. 실제로 검보정 초기 단계의 GOCI-II 자료에 QA를 적용한 결과, R_rs는 비교적 낮은 값인 0.625에서 가장 높은 빈도를 보여주었지만 추가적인 검보정을 통해 개선된 GOCI-II 대기보정 결과에 QA 알고리즘을 적용했을 시 기존보다 높은 0.875에서 가장 높은 빈도를 보여주었다. QA 알고리즘을 통한 해수 유형 분석 결과, 동해 및 남해 일부 그리고 북서태평양 해역은 주로 탁도가 낮은 case-I 해역이었으며 서해 연안 및 동중국해는 주로 탁도가 높은 case-II 해역으로 구분되었다. 이처럼 QA 알고리즘의 적용을 통해 대기보정 과정에서 오차가 크게 발생한 R_rs 자료를 객관적으로 판별하여 배제할 수 있으며 이는 배포자료 및 검보정의 신뢰도 향상으로 이어질 수 있다. 본 방법은 추후 GOCI-II의 대기보정 flag에 적용되어 사용자들이 양질의 R_rs 자료만을 적용할 수 있도록 도움을 줄 것이다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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• pp.471-474
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• 2006

Several planktonic dinoflagellates, including Cochlodinium polykrikoides (p), are known to produce red tides responsible for massive fish kills and serious economic loss in turbid Northwest Pacific (Korean and neighboring) coastal waters during summer and fall seasons. In order to mitigate the impacts of these red tides, it is therefore very essential to detect, monitor and forecast their development and movement using currently available remote sensing technology because traditional ship-based field sampling and analysis are very limited in both space and temporal frequency. Satellite ocean color sensors, such as Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor (SeaWiFS), are ideal instruments for detecting and monitoring these blooms because they provide relatively high frequency synoptic information over large areas. Thus, the present study attempts to evaluate the red tide index methods (previously developed by Ahn and Shanmugam et al., 2006) to identify potential areas of red tides from SeaWiFS imagery in Korean and neighboring waters. Findings revealed that the standard spectral ratio algorithms (OC4 and LCA) applied to SeaWiFS imagery yielded large errors in Chl retrievals for coastal areas, besides providing false information about the encountered red tides in the focused waters. On the contrary, the RI coupled with the standard spectral ratios yielded comprehensive information about various ranges of algal blooms, while RCA Chl showing a good agreement with in-situ data led to enhanced understanding of the spatial and temporal variability of the recent red tide occurrences in high scattering and absorbing waters off the Korean and Chinese coasts. The results suggest that the red tide index methods for the early detection of red tides blooms can provide state managers with accurate identification of the extent and location of blooms as a management tool.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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• pp.101-103
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• 2005

Vicarious calibration method using MODIS-derived surface reflectivity data as inputs to a radiative transfer model have been developed for the planned COMS solar channel. Pilot test was conduced over the Simpson Desert targets in Australia. Results suggested that calibration can be achieved within $5\%$ error range.

• 대한원격탐사학회지
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• 제24권6호
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• pp.559-569
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• 2008

세계 최초의 정지 궤도 해양관측 센서인 Geostationary Ocean Color Imager (COMS/GOCI)가 측정하는 가시광선 영역의 파장대 ($0.4-0.9{\mu}m$)는 대기 구성성분(기체상 또는 입자상)에 의하여 영향을 받기 때문에 이에 대한 보정이 필요하다. 특히, 대기중에 존재하는 미세입자인 에어러솔은 그 물리 화학적 특성의 다양함으로 인하여 태양광과 반응하는 과정이 상당히 복잡하게 나타나므로, 정확한 해양 관측을 위하여 대기 에어러솔과 복사 과정의 상호작용에 대한 정확한 이해가 필요하다. 본 연구에서는 알려진 대기 에어 러솔 특성 자료를 이용하여 에어 러솔의 물리 적, 광학적 특성을 분석하였다. 여기서 얻어진 에어러솔 특성 값들은 복사전달 모델을 이용하여 다양한 환경 조건하(에어러솔의 종류와 양)에서 위성센서가 측정하는 이론적인 복사량과 에어러솔의 관계를 분석하는데 사용되었다. 복사전달모델 분석결과, 위성 자료 분석에서 잘못된 에어러솔의 광학 특성값의 사용으로 인한 오차는 에어러솔 광학 두께($\tau$)가 0.2보다 작은 범위에서는 비교적 작은 값을 나타내나 0.2보다 크게 되는 경우 지속적으로 증가하였다. 추가로 위성 관측값과 복사전달 모델에 의하여 계산된 값의 차이가 최소인 에어러솔 타입의 광학 특성값을 이용하여 ($\tau$)와 ${\aa}ngstr{\ddot{o}}m$ exponent 를 도출한 결과는 기존의 표준 알고리즘보다는 지상관측자료와의 비교적 잘 일치하고 있는 것으로 나타났다. 따라서 위성 관측자료에서 에어러솔 분석함에 있어서 에어러솔 타입에 따른 광학적 특성값의 중요성은 매우 크다고 할 수 있다. 이러한 결과들은 궁극적으로 향후 발사될 COMS/GOCI의 관측 자료를 이용한 대기 에어러솔 분석이나 대기 효과 보정에 있어서 도움이 될 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제32권1호
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• pp.25-38
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• 2016

With the increasing need for high temporal resolution satellite imagery for monitoring land surfaces, this study evaluated the temporal resolution of the NDVI composites from Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) data. The GOCI is the first geostationary satellite sensor designed to provide continuous images over a $2,500{\times}2,500km^2$ area of the northeast Asian region with relatively high spatial resolution of 500 m. We used total 2,944 hourly images of the GOCI level 1B radiance data obtained during the one-year period from April 2011 to March 2012. A daily NDVI composite was produced by maximum value compositing of eight hourly images captured during day-time. Further NDVI composites were created with different compositing periods ranging from two to five days. The cloud coverage of each composite was estimated by the cloud detection method developed in study and then compared with the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) Aqua cloud product and 16-day NDVI composite. The GOCI NDVI composites showed much higher temporal resolution with less cloud coverage than the MODIS NDVI products. The average of cloud coverage for the five-day GOCI composites during the one year was only 2.5%, which is a significant improvement compared to the 8.9%~19.3% cloud coverage in the MODIS 16-day NDVI composites.