• 대한원격탐사학회지
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• 제15권2호
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• pp.175-181
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• 1999

동한 난류의 북상 끝부분 해역에서 재발생하는 와동류는 봄철과 가을철에 위성이 관측한 해수면 온도 영상에 나타났다. 이러한 재발생 와동류는 1997년 9월 하순 NOAA 위성에 탑재된 AVHRR의 열적외선 영상과 일본 ADEOS 위성에 탑재된 OCTS의 클로로필 영상에도 나타났다. 와동류의 중심은 주변보다 온도가 낮으며, OCTS 위성자료에서 3mg/m$^3$ 이상의 클로로필 농도가 나타났다. 반면, 와동류를 이루는 주변의 더운물에서는 클로로필 농도가 1mg/m$^3$ 이하로 나타났다. 와동류는 가을철 표면수온영상에도 나타났으며 봄에 나타난 것보다 와동류 중심핵의 찬물 온도가 높게 나타났다. 또한 와동류 중심에서 서쪽축의 더운물 온도가 봄에 나타난 것보다 가을에 더 높게 나타났다. 1998년 3월 NOAA 위성과 SeaWIFS 위성자료에서도 재발생되는 와동류와 클로로필량의 농도가 높은 물이 와동류 주변으로 포획되는 장면이 포착되었다. 동한난류의 북쪽 확장 선두와 약 1500m 수심의 대륙붕 위로 남하하는 리만한류가 만나 충돌하는 해역에서 와동류가 형성되는 것으로 사료된다. 와동류가 형성되는 이 해역은 동해 중앙부 해수면에서 우세하게 나타나는 극전선역에서 중규모 구조의 와동류가 극전선 서쪽 해역의 역학적인 해양현상과 강한 연관성이 있음을 나타내었다. ARGOS 위성 추적 표류부이와 와동류의 상호연관성 및 와동류의 지속성에 관한 증거가 토론되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.695-713
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• 2023

연안 해역에서 식물성플랑크톤, 부유입자, 용존유기물은 복합적이고 비선형적으로 해수반사도를 변화시킨다. 최근 빠르게 발전하는 신경망 기술은 복잡한 비선형 관계를 효과적으로 처리할 수 있는 장점이 있다. 기존 연구에서는 성분별 고유광특성을 도출하기 위하여 세 단계의 신경망을 구성하였으나 본 연구에서는 심층신경망을 직접 적용하는 알고리즘을 제안하였다. 본 연구에서 활용한 데이터세트는 국제해색조정그룹에서 제공하는 합성데이터를 활용하였으며, 입력데이터는 9개의 파장의 원격반사도를 입력하였다. 이를 통해 해수 고유광특성을 심층신경망을 기반으로 도출하였다. 성능을 평가하기 위해 준분석 알고리즘(quasi-analytical algorithm)과 비교하였으며, 데이터 분포에 따른 로그 변환 여부가 심층신경망 알고리즘의 성능에 영향을 미치는 정도를 비교 분석하였다. 그 결과, 준분석 알고리즘보다 심층신경망 알고리즘을 활용하면 부유입자에 대한 흡광계수를 제외한 고유광특성을 정확하게 추정할 수 있으며(R² 0.9 이상), 부유입자와 용존유기물의 흡광계수를 부유입자와 용존유기물 흡광계수로 각각 분리할 수 있었다. 그리고 심층신경망을 직접적으로 적용하는 알고리즘은 데이터의 로그 변환을 하지 않아도 성능 차이가 거의 없음을 파악할 수 있었다. 이 연구 결과를 해색 자료 처리에 실제 적용하기 위해서는 다양한 해역의 현장자료 및 추가적인 데이터 세트를 활용한 학습을 진행하여, 경험적 및 반분석적 방법과 비교 분석하고 알고리즘 간 장단점을 적절히 파악하는 연구가 필요하다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제29권2호
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• pp.173-182
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• 2013

천리안 위성 해양탑재체(Geostationary Ocean Color Imager, GOCI) 대기보정의 근간이 되는 Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor(SeaWiFS) 초기 대기보정 기법은 근적외선 파장대의 해수 반사도를 0으로 가정한다. 이러한 가정에 근거하여 근적외선 파장에서 탐지되는 모든 신호는 에어로졸 산란에 의한 반사도로 간주된다. 그러나 이러한 가정은 탁한 해역에서 해수 반사도를 과소 추정하는 문제점을 야기시킨다. 이를 해결하기 위하여 Management Unit of the North Sea Mathematical Models(MUMM) 대기보정 알고리즘이 개발되었다. 이 알고리즘은 근적외선 파장에서 탐지되는 해수 반사도 비율인 ${\alpha}$를 도입하였다. ${\alpha}$는 통계적 방법에 의하여 결정되며 영상 내의 모든 픽셀에 고정적인 값으로 사용된다. 이 알고리즘은 근적외선 해수 반사도가 0.01보다 작은 중간 탁도의 해역에서는 잘 맞는 반면 매우 탁한 해역에서는 ${\alpha}$가 탁도에 따라 변하기 때문에 오차율이 다시 증가한다. 본 연구에서는 매우 탁한 해역 해수 반사도의 정확도를 향상시키고자 ${\alpha}$를 고정하지 않고, 반복계산을 통해 탁도에 적합한 ${\alpha}$를 계산하도록 MUMM 알고리즘을 수정 보완하였다. 그 결과 MUMM 알고리즘의 모든 밴드의 평균 Root Mean Square Error(RMSE)는 0.0048인 반면 수정된 MUMM 알고리즘은 0.002로 개선된 결과를 얻었다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 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.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_2호
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• pp.1235-1243
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• 2021

해양탑재체(GOCI-II)가 주탑재체이며 정지궤도복합위성2B호 또는 천리안2B호로 명명된 정지궤도 해양관측위성은 2020년2월에 성공적으로 발사되어 한반도 주변의 해양과 연안을 주간 상시 관측과 감시 임무를 수행하고 있다. 해양탑재체는 천리안1호의 해양탑재체(GOCI)의 임무 승계와 향상된 성능으로 해양·연안의 효율적인 관리, 해양재해·재난 저감을 위한 실시간 해양환경모니터링과 어로 비용절감을 위한 어장환경 정보의 생산 등 해양환경감시를 위하여 개발되었다. 발사 후 해양탑채체는 초기 점검시험(IAC) 단계에 모든 기능이 정상적으로 동작됨을 확인하고, 궤도상시험(IOT) 단계에 성능·운영시험, 복사보정과 영상기하보정을 병행 진행하여 그 결과를 핸드오버회의 통하여 보고하고 국가해양위성센터로 운영권을 이관하였다. 주로 온보드 태양광 보정시스템으로 수행되는 복사보정은 사전에 수립된 계획에 따라 주기적으로 진행하여 최종 Gain과 offset 값을 설정, 적용하고 유효성을 확인하였다. 영상기하보정(INR)은 별영상 자료 기반의 네비게이션 필터링과 랜드마크 기반 보정 방식으로 요구규격을 모두 만족함을 확인하고 INR 프로세스를 검증하였다. 본 논문에서 정지궤도 해양위성이 발사 이후 궤도상 성능시험, 복사보정과 영상기하보정의 방법, 절차를 기술하고 결과와 현황을 분석하고 정리하였다.

• 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 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.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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• pp.191-194
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• 2007

The paper clarifies all the noise sources of a CMOS image sensor, with which the GOCI (Geostationary Ocean Color Imager) is equipped, and analyzes their contribution to a nonlinear image sensor model. In particular, the noise PDF (Probability Density Function) is derived in terms of sensor-gain coefficients: a linear and a nonlinear gains. As a result, the relation between the noise characteristic and the sensor gains is studied.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권1호
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• pp.57-81
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• 2019

Satellite images can be integrated into a crop model to strengthen the advantages of each technique for crop monitoring and to compensate for weaknesses of each other, which can be systematically applied for monitoring inaccessible croplands. The objective of this study was to outline the productivity of paddy rice based on simulation of the yield of all paddy fields in North Korea, using a grid crop model combined with optical satellite imagery. The grid GRAMI-rice model was used to simulate paddy rice yields for inaccessible North Korea based on the bidirectional reflectance distribution function-adjusted vegetation indices (VIs) and the solar insolation. VIs and solar insolation for the model simulation were obtained from the Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) and the Meteorological Imager (MI) sensors of the Communication Ocean and Meteorological Satellite (COMS). Reanalysis data of air temperature were achieved from the Korea Local Analysis and Prediction System (KLAPS). Study results showed that the yields of paddy rice were reproduced with a statistically significant range of accuracy. The regional characteristics of crops for all of the sites in North Korea were successfully defined into four clusters through a spatial analysis using the K-means clustering approach. The current study has demonstrated the potential effectiveness of characterization of crop productivity based on incorporation of a crop model with satellite images, which is a proven consistent technique for monitoring of crop productivity in inaccessible regions.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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• pp.25-28
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• 2006

We propose a new method of masking cloud-affected pixels in satellite ocean color imageries such as of GLI. Those pixels, mostly found around cloud pixels or in scattered cloud area, have anomalous features in either in chlorophyll-a estimate or in water reflectance. This artifact is most likely caused by residual error of inter-band registration correction. Our method is to check the pixel-wise 'soundness' of the spectral water reflectance Rw retrieved after the atmospheric correction. First, we define two spectral ratio between water reflectance, IRR1 and IRR2, each defined as RW(B1)/RW (B3) RW (B3) and as RW (B2)/RW(B4) respectively, where $B1{\sim}B4$ stand for 4 consecutive visible bands. We show that an almost linear relation holds over log-scaled IRR1 and IRR2 for shipmeasured RW data of SeaBAM in situ data set and for GLI cloud-free Level 2 sub-scenes. The method we propose is to utilize this nature, identifying those pixels that show significant discrepancy from that relationship. We apply this method to ADEOS-II/GLI ocean color data to evaluate the performance over Level-2 data, which includes different water types such as case 1, turbid case 2 and coccolithophore bloom waters.