As an example of many possible applications of OSMI data, we present a method to detect red tides. In Korean waters, red tides usually occur in the South Sea where the turbidity is usually high due to strong tidal mixing in the shallow sea. The conventional case 1 chlorophyll algorithm cannot be applied since it cannot distinguish chlorophyll from SS (suspended sediments). In October 1998, a red tide outbreak occurred off the coast of KunSan. We analyzed the SeaWiFS data of the outbreak. The standard SeaWiFS chlorophyll algorithm OC-2 was poor in identifying the red tides. However, comparison of spectra of normalized water-leaving radiance indicates that red tide pixels can be distinguished from sediment-laden pixels. Channel 443 and 555 were effective in showing the spectral characteristics. We suggest K490 algorithm as an example in summarizing the information of the spectra and thereby in distinguishing the red tide pixels. Further development is desirable.
Spectral attenuation of light and upwelling radiance were measured in the western coast of Korea on board the R/V Inchon 888 of the Korean National Fisheries Research and Development Institute(NFRDI) during four seasons. The goal of these efforts was to determine the spatial and temporal distribution of the inherent and apparent optical properties of the water, and the factors that control their distribution. Our data indicate that while stratification of the water column, phytoplankton, and wind stress determined the vertical distribution of the optical parameters offshore, it was the tidal current and sediment type that controlled both the vertical and horizontal distribution in the coastal areas. These findings led to the development of a model that estimates the spectral attenuation of light with respect to depth and time for the Yellow Sea. The model integrates water leaving radiance from satellites, sediment types, current vectors, sigma-t, bathymetry, and in situ optical measurements in a learning algorithm capable of extracting optical properties with only knowledge of the environmental conditions of the Yellow Sea. The performance of the model decreases with increase in depth. The mean absolute percentage error (MAPE) of the model is 2% for the upper five meters, 8-10% between 6 and 50 meters, and 15% below 51 meters.
Kim, Sang-Woo;Kim, Young-Seup;Yoon, Hong-Joo;Saitoh, Sei-ich
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.655-655
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2002
Spatial distribution of phytoplankton pigment concentration (PPC) and sea surface temperature (SST) around the East Korean Warm Current (EKWC) was described, using both ocean color images and advanced very high resolution radiometer (AVHRR) images. Water mass in this region can be classified into five categories in the horizontal profile of PPC and SST, nLw(normalized water-leaving radiance) images: (1) coastal cold water region associated with concentrations of dissolved organic material or yellow colored substances and suspended sediments, (2) cold water region of thermal frontal occurred by a combination of phytoplankton absorption and suspended materials, (3) warm water overlay region by the phytoplankton absorption than the suspended materials; (4) warm water region occurred by the low phytoplankton absorption, and (5) offshore region occurred by the high phytoplankton absorption. In particular, the highest PPC area appeared in the ocean color and SST images with a band shaped distribution of the thermal front and ocean color front region, which is located the coastal cold waters along western thermal front of the warm streamer of the EKWC.
In the summer of 1998-2001, a huge flood occurred in the Yangtze River in the eastern China. Low salinity water less than 28 psu from the river was detected around the southwestern part of the Jeju Island, which is located in the southern part of the Korean Peninsula. We studied how to detect low salinity water from the Yangtze River, that cause a terrible damage to the Korean fisheries. We established a relationships between low salinity at surface, turbid water from the Yangtze River and digital ocean color remotely sensed data of SeaWiFS sensor in the northern East China Sea, in the summer of 1998, 1999, 2000 and 2001. The salinity charts of the northern East China Sea were created by regeneration of the satellite ocean color data using the empirical formula from the relationships between in situ low salinity, in situ measured turbid water with transparency and SeaWiFS ocean color data (normalized water leaving radiance of 490 nm/555 nm).
'천리안 해양위성 2호(2nd Geostationary Ocean Color Imager: GOCI-II)는 천리안 해양위성 1호(GOCI)의 후속위성으로 1개의 근자외 채널(380 nm), 8개의 가시광 채널(412, 443, 490, 510, 555, 620, 660, 680 nm), 3개의 근적외 채널(709, 745, 865 nm)의 총 12개 파장대에서 다분광 관측을 하며, 1시간 간격의 시간 해상도로 한반도 주변 동북아 해양, 1일 간격으로 반구(full disk)영역의 해양 환경 자료를 생산한다. 해색 자료처리의 첫 단계로 대기 상층 복사휘도에서 해수표면 반사도를 계산하는 대기보정을 수행하며, GOCI-II의 표준 대기보정은 GOCI 대기보정 방법에 이론적인 기반을 두고 있으며, GOCI-II에 새로 추가된 밴드 중 620, 709 nm를 이용하여 탁도가 높은 해역에서의 대기보정 성능을 향상시켰다. 본 연구에서는 GOCI-II 지상국 시스템에 구현 되어있는 대기보정 알고리즘을 우선 소개하고, 현장 측정 원격반사도 자료를 이용하여 초기단계 검증을 수행하였다. 검증은 1차적으로 대양에서 수집된 현장 자료와의 비교를 통해 수행하였으며 여기서의 대기보정 정확도는 대양 대기보정 정확도 요구범위인 청색 파장대 오차율 5% 이내의 범위를 만족시켰다. 그러나 연안의 해양관측타워에 설치된 무인 관측장비인 AERONET-OC로 수집된 원격반사도 자료를 이용한 추가적인 검증결과에서는 대양과 달리 높은 오차율을 보여주었다. 연안에서의 대기보정 정확도는 추후 추가적인 근적외 파장대 대리교정을 통해 보완이 가능할 것으로 보이며, 지속적인 검보정 활동을 통해 수집된 현장자료들을 이용할 경우 연안뿐 아니라 전체적인 대기보정 성능 향상이 가능할 것으로 기대된다. 이후 검보정 활동을 통해 개선된 대기보정은 주기적으로 GOCI-II 지상국 시스템에 반영하여 재처리 및 재 배포를 수행할 예정이다.
대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.381-385
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1999
As an example of many possible applications of OSMI data, we present a method to detect red tides. In Korean waters, red tides usually occur in the South Sea where the turbidity is usually high due to strong tidal mixing in the shallow sea. The conventional case 1 chlorophyll algorithm cannot be applied since it cannot distinguish chlorophyll from SS (suspended sediments). In October 1998, a red tide outbreak occurred off the coast of Kunsan. We analyzed the SeaWiFS data of the outbreak. The standard SeaWiFS chlorophyll algorithm OC2 was poor in identifying the red tides. However, comparison of spectra of normalized water-leaving radiance indicates that red tide pixels can be distinguished from sediment-laden pixels. Channel 443 and 555 were effective in showing the spectral characteristics. We suggest K490 algorithm as an example in summarizing the information of the spectra and thereby in distinguishing the red tide pixels. Further development is desirable.
Kang Gumsil;Kim Jongah;Myung Hwan-Chun;Yeon Jeong-Heum;Kang Song-Doug;Youn Heong-Sik
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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pp.108-111
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2005
The Communication Ocean, Meteorological Satellite (COMS) as the one of the national space program has been developed by Korea Aerospace Research Institute (KARl). The Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) is one of the main payloads ofCOMS which will provide consistent monitoring of ocean-colour around the Korean Peninsula from geostationary platforms. The ocean color observation from geostationary platform is required to remedy the coverage constraints imposed by polar orbiting platforms. In this paper the main characteristics of GOCI are described and compared with the current ocean color sensors. The GOCI will provide the measurement data of 6 visible channels and 2 nearinfrared channels (40Onm - 900nm). The high radiometric sensitivity is essential of ocean color sensor because of the weak water leaving radiance.
이어도 종합해양과학기지의 스펙트로미터로 측정된 해색 스펙트럼 자료들과 SeaWiFS 해색센서로부터 측정된 스펙트럼 자료들을 계절별로 비교 분석하여 해색영상 자료를 처리하는데 사용된 대기보정 알고리즘이 제주도 남쪽 해역과 동중국해 해역에서 어느 정도의 오차를 가지고 있는지 연구하였다. 또한 분석된 자료들을 이용하여 SeaWiFS에서 측정한 스펙트럼 자료들을 보정하고자 하였으며, 이것은 인공위성에서 측정한 클로로필 농도값이 현장관측자료와 비교했을 때 갖는 오차의 범위를 줄여줄 수 있을 것으로 생각된다. 이와 같은 연구결과들은 차후 운용될 COMS 위성의 GOCI 해색센서에 사용될 대기보정 알고리즘과 해양환경 분석 알고리즘을 개발하는데 많은 도움이 될 것으로 생각한다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.118-121
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2006
Variations in the extent and dispersal of river plume are important in the study of coastal environment. The objectives of this study are to examine relationship between satellite detected plume area and river discharge and to clarify the temporal and spatial dynamic of plume from Tokachi River, Hokaido, Japan. We used 1.1 km spatial resolution of SeaWiFS normalized water-leaving radiance (nLw) images from 1998 to 2002. Supervised maximum likelihood classification was implemented to define classes of surface water optical properties. Satellite observed plume area was correlated to the amount of river discharge from April to October. First mode (44% of variance) of EOF analysis shows the turbid plume distribution resulting from re-suspension by strong wind mixing along the coast during winter. This mode also shows plume distribution along-shelf direction in spring and late summer. Second mode (17% of variance) shows spring pattern across-shelf direction due to strong discharge of snow melting water.
해색위성 원격탐사에서 광학센서에서 측정된 전자기 시그날을 태양광 복사휘도로 산출하는 것은 해양 환경 모니터링의 시작이 되는 중요 단계이다. 일반적으로 광학센서가 임무 기간 수많은 촬영을 하면서 감쇄가 일반적이며 이로 인해 발생하는 복사 보정의 불확도는 해수원격반사도, 엽록소-a 농도, 유색용존유기물 등 최종 산출물에 영향을 미치기 때문에, 국제적으로 해색위성의 임무기간 중 자료 연속성을 위한 복사보정의 중요성을 강조해 왔다. 본 연구는 Geostationary Ocean Color Imager-II (GOCI-II) 위성의 지속적인 품질과 정확성을 확보하기 위해 GOCI-II의 복사 보정 알고리즘을 개선 방법을 제시한다. GOCI-II는 궤도상 복사 보정 장치인 태양광 확산기(Solar Diffuser, SD)를 사용하여 gain을 지속적으로 측정하였다. 시계열 분석 결과 gain이 방위각에 따라 계절적 변동을 보임과 동시에 센서의 노후화 가능성을 고려해야 함을 확인하였다. 본 연구에서는 방위각 보정 모델을 도입하여 계절 주기성을 제거하였고, 센서 감쇄 보정 모델을 통해 복사 이득의 비선형적 추세를 산출하였다. 본 연구에서 개선된 복사 보정 알고리즘을 적용하여 대기 최상층(Top of Atmosphere, TOA) 복사휘도의 스펙트럼에 미치는 영향을 확인하였고, 이는 GOCI-II 데이터의 장기적인 안정성 확보를 통해 신뢰성 있는 위성 산출물을 제공함으로써 장기간 트렌드 분석 및 해양 환경 모니터링에 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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