The ocean signal that reaches the detector of an imaging system after multiple interactions with the atmospheric molecules and aerosols was retrieved from the total signal recorded at the top of the atmosphere (TOA). A simple method referred to as 'Path Extraction' applied to the Landsat-TM ocean imagery of turbid coastal water was compared with the conventional dark-pixel subtraction technique. The shape of the path-extracted water-leaving radiance spectrum resembled the radiance spectrum measured in-situ. The path-extraction was also extended to the SeaWiFS ocean color imagery and compared with the standard SeaWiFS atmospheric correction algorithm, which relays on the assumption of zero water leaving radiance at the two NIR wavebands (765 and 865nm). The path-extracted water-leaving radiance was good agreement with the measured radiance spectrum. In contrast, the standard SeaWiFS atmospheric correction algorithm led to essential underestimation of the water-leaving radiance in the blue-green part of the spectrum. The reason is that the assumption of zero water-leaving radiance at 755 and 865nm fails due to backscattering by suspended mineral particles. Therefore, the near infrared channels 765 and 865nm used fur deriving the aerosol information are no longer valid for turbid coastal waters. The path-extraction is identified as a simple and efficient method of extracting the path radiance largely introduced due to light interaction through the complex atmosphere carried several aerosol and gaseous components and at the air-sea interface.interface.
Min Jee-Eun;Ryu Joo-Hyung;Shanmugam P.;Ahn Yu-Hwan;Lee Kyu-Sung
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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pp.671-674
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2005
Atmospheric correction over the ocean part is more important than that over the land because the signal from the ocean is very small about one tenth of that reflected from land. In this study, the Spectral Shape Matching Method (SSMM) developed by Ahn and Shanmugam (2004) is evaluated using Landsat imagery acquired over the highly turbid Saemangeum Coastal Area. The result of SSMM is compared with COST model developed by Chavez (1991 and 1997). In principle, SSMM is simple and easy to implement on any satellite imagery, relying on both field and image properties. To assess the potential use of these methods, several field campaigns were conducted in the Saemangeum coastal area corresponding with Landsat-7 satellite's overpass on 29 May 2005. In-situ data collected from the coastal waters of Saemangeum using optical instruments (ASD field spectroradiometer) consists of ChI, Ap, SS, aooM, F(d). In order to perform SSMM, we use the in-situ water-leaving radiance spectra from clear oceanic waters to estimate the the path radiance from total signal recorded at the top of the atmosphere (TOA), due to the reason that the shape of clear water-leaving radiance spectra is nearly stable than turbid water-leaving radiance spectra. The retrieved water-leaving radiance after subtraction of path signal from TOA signal in this way is compared with that estimated by COST model. The result shows that SSMM enabled retrieval of water-leaving radiance spectra that are consistent with in-situ data obtained from Saemangeum coastal waters. The COST model yielded significantly high errors in these areas.
가시광 영역에서 해수의 원격반사($R_{rs}$)도 및 수출광(water leaving radiance: Lw) 스펙트럼 크기를 해수의 광 특성(흡광도; a, 역산란; $b_b$)에 영향을 가장 크게 미치는 3개 물질 즉, 클로로필, 무기성 부유입자, 용해유기물의 량으로 모델링 하였다. 모델은 간략하게 $R_{rs}$=0.046 $b_b$/(a+$b_b$)로 주어졌으며, 모델의 대상 해역은 광특성이 전혀 다른 적조 발생해역, 맑은 해수, 탁수해역으로 나우어 연구하였다. 모델로 얻어진 원격반사도는 형장 관측치와 스펙트럼의 모양, 값의 분포 및 기존의 해색 클로로필 알고리즘 등으로 비교하여 모델의 타당성을 검증하였다. 결과는 아주 다양한 광 특성을 같은 해양이라 하여도 본 연구의 모델은 거의 완벽하게 해색 스펙트럼, 원격반사도 혹은 water leaving radiance(Lw)를 재현할 수 있는 것으로 나타났다. 본 모델은 앞으로 OSMI와 같은 해색위성 알고리즘 개발, CASE-II water 알고리즘, neural network 알고리즘 개발에 크게 기여할 것으로 사료되며 그 외에도 해색 대기보정 모델 개발에서 대기 신호의 정밀 보정에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
A vicarious calibration method was developed for the OSMI sensor calibration. Employing measured aerosol optical thickness by a sunphotometer and a sky radiometer and water leaving radiance by ship measurements as inputs, TOA (top of the atmosphere) radiance at each OSMI band was simulated in conjunction with a radiative transfer model (Rstar5b) by Nakajima and Tanaka (1988). As a case of examining the accuracy of this method, we simulated TOA radiance based on water leaving radiance measured at NASA/MOBY site and aerosol optical thickness estimated nearby at Lanai, and compared simulated results with SeaWiFS-estimated TOA radiances. The difference falls within about $\pm$5%, suggesting that OMSI sensor can be calibrated with the suggested accuracy. In order to apply this method for the OSMI sensor calibration, ground-based sun photometry and ship measurements were carried out off the east coast of Korean peninsula on May 31, 2000. Simulations of TOA radiance by using these measured data as input to the radiative transfer model show that there are substantial differences between simulated and OSMI-estimated radiances. Such a discrepancy appears to be mainly due to the cloud contamination because satellite image indicates optically thin clouds over the experimental area. Nevertheless results suggest that sensor calibration can be achieved within 5% uncertainty range if there are ground-based measurements of aerosol optical thickness, and water leaving radiances under clear-sky and optically thin atmospheric conditions.
Atmospheric correction of Landsat Visible and Near Infrared imagery (VIS/NIR) over aquatic environment is more demanding than over land because the signal from the water column is small and it carries immense information about biogeochemical variables in the ocean. This paper introduces two methods, a modified dark-pixel substraction technique (path--extraction) and our spectral shape matching method (SSMM), for the correction of the atmospheric effects in the Landsat VIS/NIR imagery in relation to the retrieval of meaningful information about the ocean color, especially from Case-2 waters (Morel and Prieur, 1977) around Korean peninsula. The results of these methods are compared with the classical atmospheric correction approaches based on the 6S radiative transfer model and standard SeaWiFS atmospheric algorithm. The atmospheric correction scheme using 6S radiative transfer code assumes a standard atmosphere with constant aerosol loading and a uniform, Lambertian surface, while the path-extraction assumes that the total radiance (L/sub TOA/) of a pixel of the black ocean (referred by Antoine and Morel, 1999) in a given image is considered as the path signal, which remains constant over, at least, the sub scene of Landsat VIS/NIR imagery. The assumption of SSMM is nearly similar, but it extracts the path signal from the L/sub TOA/ by matching-up the in-situ data of water-leaving radiance, for typical clear and turbid waters, and extrapolate it to be the spatially homogeneous contribution of the scattered signal after complex interaction of light with atmospheric aerosols and Raleigh particles, and direct reflection of light on the sea surface. The overall shape and magnitude of radiance or reflectance spectra of the atmospherically corrected Landsat VIS/NIR imagery by SSMM appears to have good agreement with the in-situ spectra collected for clear and turbid waters, while path-extraction over turbid waters though often reproduces in-situ spectra, but yields significant errors for clear waters due to the invalid assumption of zero water-leaving radiance for the black ocean pixels. Because of the standard atmosphere with constant aerosols and models adopted in 6S radiative transfer code, a large error is possible between the retrieved and in-situ spectra. The efficiency of spectral shape matching has also been explored, using SeaWiFS imagery for turbid waters and compared with that of the standard SeaWiFS atmospheric correction algorithm, which falls in highly turbid waters, due to the assumption that values of water-leaving radiance in the two NIR bands are negligible to enable retrieval of aerosol reflectance in the correction of ocean color imagery. Validation suggests that accurate the retrieval of water-leaving radiance is not feasible with the invalid assumption of the classical algorithms, but is feasible with SSMM.
Observations were made to validate ocean color algorithms in the Ulleung Basin, East Sea in May 2000. Small scale and meso-scale surveys were conducted for the validation of ocean color products (nLw: normalized water-leaving radiance and chlorophyll concentration). There were discrepancies between SeaWiFS and in situ nLw showing the current aerosol models of standard SeaWiFS processing software are less than adequate (Gordon and Wang, 1994). Applying the standard SeaWiFS in-water algorithm resulted in an overestimation of chlorophyll concentration. This is because that CDOM absorption was higher than the estimated chlorophyll absorption. TSS concentration was also high. Therefore, the study region deviated from Case 1 waters. The source of these materials seems to be the entrainment of coastal water by the Tsushima Warm Current. Study of the bio-optical properties in other season is desirable.
정지궤도위성은 태양 궤도위성과는 달리 넓은 지역의 매시간 측정이 가능하다. 정지 위성은 관측영역은 항상 고정되어 있으나 태양의 위치가 항상 변하므로 한 주어진 지점의 해수 신호의 크기는 기간에 따라 변하게 된다. 반면에 태양 궤도 위성은 하루 통일한 시간대에서 동일한 영역을 촬영하기 때문에 신호의 크기의 변화가 없다. 즉, 정지해양 위성에서 관측된 신호의 크기는 태양과 위성이 항상 수직 방향에 위치한다고 가정할 때 얻어지는 신호의 크기로 변경되어야한다. 이와 같은 신호의 보정은 지속적으로 변화하는 태양, 위성과 관측점의 기하학적인 위치변화에 따라 나타나게 되는데 이를 양방향 계수 (Bidirectional Factor) 라고 한다. 본 연구에서는 태양의 위치와 기하학적인 요인을 계산, 대기권 밖의 총 방사휘도와 반사율을 계산하였다. 그리고 양방향계수, 즉 관측점과 관측지점 사이의 규격화된 해면방사휘도$([L_W]_N)$의 비를 모의실험을 통해 확인하였다. 1년간의 값을 영상화 하였고 보다 정확한 양방향 계수 (Bidirectional Factor)를 얻기 위해 다양한 조건의 모의실험의 필요성을 제시하였다.
본 연구에서는 Geostationary Ocean Color Imager (GOCI)의 수출광량(Water-leaving radiance) 자료와 흡광계수(Absorption Coefficients) 자료를 이용하여 한국 남해에 발생한 Cochlodinium polykrikoides 적조를 탐지하는 방법을 제안한다. C. polykrikoides의 분광스펙트럼을 분석하여, 412 nm에서 555 nm구간 파장대의 수출광 및 흡광 특성을 확인하였고 이를 이용하여 적조지수를 개발하였다. 본 연구에서 제안한 탐지기법은 광학적으로 복잡한 남해에서 발생한 적조를 탐지하였으며, 이러한 결과를 바탕으로 향후 적조 방재에 활용될 수 있을 것이라 판단된다.
The current spectral shape matching method (SSMM), developed by Ahn and Shanmugam (2004), relies on the assumption that the path radiance resulting from scattered photons due to air molecules and aerosols and possibly direct-reflected light from the air-sea interface is spatially homogeneous over the sub-scene of interest, enabling the retrieval of water-leaving radiances ($L_w$) from the satellite ocean color image data. This assumption remains valid for the clear atmospheric conditions, but when the distribution of aerosol loadings varies dramatically the above postulation of spatial homogeneity will be violated. In this study, we present the second version of SSMM which will take into account the horizontal variations of aerosol loading in the correction of atmospheric effects in SeaWiFS ocean color image data. The new version includes models for the correction of the effects of aerosols and Raleigh particles and a method fur computation of diffuse transmittance ($t_{os}$) as similar to SeaWiFS. We tested this method over the different optical environments and compared its effectiveness with the results of standard atmospheric correction (SAC) algorithm (Gordon and Wang, 1994) and those from in-situ observations. Findings revealed that the SAC algorithm appeared to distort the spectral shape of water-leaving radiance spectra in suspended sediments (SS) and algal bloom dominated-areas and frequently yielded underestimated or often negative values in the lower green and blue part of the electromagnetic spectrum. Retrieval of water-leaving radiances in coastal waters with very high sediments, for instance = > 8g $m^{-3}$, was not possible with the SAC algorithm. As the current SAC algorithm does not include models for the Asian aerosols, the water-leaving radiances over the aerosol-dominated areas could not be retrieved from the image and large errors often resulted from an inappropriate extrapolation of the estimated aerosol radiance from two IR bands to visible spectrum. In contrast to the above results, the new SSMM enabled accurate retrieval of water-leaving radiances in a various range of turbid waters with SS concentrations from 1 to 100 g $m^{-3}$ that closely matched with those from the in-situ observations. Regardless of the spectral band, the RMS error deviation was minimum of 0.003 and maximum of 0.46, in contrast with those of 0.26 and 0.81, respectively, for SAC algorithm. The new SSMM also remove all aerosol effects excluding areas for which the signal-to-noise ratio is much lower than the water signal.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.495-498
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2006
Optical profile and spectral absorption of suspended solids in waters of Sanya bay was measured on August 8-14, 2003. Optical profile was taken by using MicroPro optical profile. Apparent optical indexes, vertical diffuse attenuation coefficient ($K_d$) and water leaving radiance (Lw), were calculated. $K_d$ at the blue end of the spectrum was greater than that at the red end of the spectrum in waters near Sanya River mouth, however, in waters near open sea, $K_d$ at the blue end of the spectrum was smaller than that at the red end of the spectrum. Distribution of water leaving radiance was relatively higher in waters near Sanya River mouth, but relatively weaker in near open sea water. Spectral absorption of suspended particulates was also measured. Results showed that the spectral absorption of chlorophyll a was greater in waters near Sanya river mouth, but relatively weaker in waters near open sea, which indicated higher concentration of phytoplankton in waters near Sanya river mouth. Except for water at the 5th sampling station, the ratio of spectral absorption of chlorophyll a to total suspended particulates in surface waters was greater than that in bottom waters at all stations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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