Geostationary Ocean Color Imager (GOCI), the world-first ocean remote sensing instrument on geostationary Communication, Ocean, Meteorological Satellite (COMS), will be able to take a picture of a large region several times a day (almost with every one hour interval). We, KORDI, are in charge for developing the GOCI data processing system (GDPS) which is the basic software for processing the data from GOCI. The GDPS will be based on windows operating system to produce the GOCI level 2 data products (useful for oceanographic environmental analysis) automatically in real-time mode. Also, the GDPS will be a user-interactive program by well-organized graphical user interfaces for data processing and visualization. Its products will be the chlorophyll concentration, amount of total suspended sediments (TSS), colored dissolved organic matters (CDOM) and red tide from water leaving radiance or remote sensing reflectance. In addition, the GDPS will be able to produce daily products such as water current vector, primary productivity, water quality categorization, vegetation index, using individual observation data composed from several subscenes provided by GOCI for each slit within the target area. The resulting GOCI level 2 data will be disseminated through LRIT using satellite dissemination system and through online request and download systems. This software is carefully designed and implemented, and will be tested by sub-contractual company until the end of this year. It will need to be updated in effect with respect to new/improved algorithms and the calibration/validation activities.
We developed a CASE-II water model that will enable the simulation of remote sensing reflectance($R_{rs}$) at the coastal waters for the retrieval of suspended sediments (SS) concentrations from satellite imagery. The model has six components which are: water, chlorophyll, dissolved organic matter (DOM), non-chlorophyllous particles (NC), heterotrophic microorganisms and an unknown component, possibly represented by bubbles or other particulates unrelated to the five first components. We measured $R_{rs}$, concentration of SS and chlorophyll, and absorption of DOM during our field campaigns in Korea. In addition, we generated $R_{rs}$ from different concentrations of SS and chlorophyll, and various absorptions of DOM by random number functions to create a large database to test the model. We assimilated both the computer generated parameters as well as the in-situ measurements in order to reconstruct the reflectance spectra. We validated the model by comparing model-reconstructed spectra with observed spectra. The estimated $R_{rs}$ spectra were used to (1) evaluate the performance of four wavelengths and wavelengths ratios for accurate retrieval of SS. 2) identify the optimum band for SS retrieval, and 3) assess the influence of the SS on the chlorophyll algorithm. The results indicate that single bands at longer wavelengths in visible better results than commonly used channel ratios. The wavelength of 625nm is suggested as a new and optimal wavelength for SS retrieval. Because this wavelength is not available from SeaWiFS, 555nm is offered as an alternative. The presence of SS in coastal areas can lead to overestimation chlorophyll concentrations greater than 20-500%.
대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.399-403
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1998
Absorption coefficient per mass unit of particles, specific absorption coefficient, is one of main parameters in developing algorithms for ocean color remote sensing. Specific absorption coefficient of chlorophyll (a$^*_{ph}$) and suspended sediment (SS) were analyzed by "wet filter technique" and "Kishino method" for data sets observed in the Yellow and Mediterranean Seas. A new data-recovering method for the filter technique was also developed using spectrum slopes. This method recovered the baseline of spectrum that was often missed in the Kishino method. High a$^*_{ph}$($\lambda$) values in the oligotrophic Mediterranean Sea and low values in the Yellow Sea were observed, spanning over the range of 0.02 to 0.12 $m^2$/mg, at the chlorophyll maximum absorption wavelength 440nm. The empirical relationship between a$^*_{ph}$ and chlorophyll concentration was found to fit a power function, which was slightly different from that proposed by Bricaud et ai. (1995). Absorption specific coefficients for suspended sediment (a$^*_{SS}$) didn't show any relationship with concentrations of suspended sediment. However, the average value of a$^*_{SS}$ at 440nm was close to the specific absorption coefficient of soil (loess) measured by Ahn (1990). The more-pronounced variability of a$^*_{SS}$ than a$^*_{ph}$ perhaps can explain more wide range of size-distribution for SS, which were determined by their specific gravity and agitation of water mass in the sea surface.
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.
북극해 및 남극해는 접근이 어려운 지역으로 해양환경 모니터링을 위해 원격탐사 기술을 이용한 관측이 효과적이다. 원격탐사 플랫폼인 인공위성, 무인기와 선박 등에 관측센서를 장착하여 연구지역의 환경변화를 모니터링하고 있지만 극지역의 다양한 환경에서는 시계열자료 및 광범위한 데이터가 필요하다. 특히 고위도 지역에서는 낮은 태양고도의 영향으로 광학원격탐사를 적용하기는 쉽지않다. 본 논문에서는 2010년도 부터 극지연구소 쇄빙연구선 아라온호에 초분광계 HyperSAS(Satlantic inc.)를 설치하여 연구항해 및 이동항해 동안 해수의 분광학적 정보를 연속적으로 획득하고, 극지 해색 원격탐사자료 성능개선을 위해 현장에서 해수샘플을 채수하며 수행하고 있는 연구를 소개한다. 해수 상부의 반사도와 현장 해수샘플링은 2010년부터 연속적으로 획득하고 있어 동일 지역에 대한 반사도의 시계열 변화를 모니터링할 수 있다. 또한 고위도에서부터 저위도까지 연속적으로 관측하여 위도별 반사도 값의 연속 변화를 파악할 수 있다. 본 논문에서 취득한 자료는 극지역에서 남극해, 북극해 해수의 반사도가 어떻게 변화하는지 이해하고, 반사도를 통한 엽록소, 부유물질 등의 다양한 인자를 추정하는 알고리즘 개발에 활용될 것이다.
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.
In this study, spectroradiometer data were coupled with fluorometer data to find out the best suited bands ratio to monitor the chlorophyll a concentration for inland water. Remote sensing reflectance measurements were used to evaluate the performance of several default ocean color chlorophyll algorithms for SeaWiFS data. This study shows that the chlorophyll a concentration from fluorometer and reflectance from spectroradiometer lies in exploiting the signal provided by the chlorophyll a red absorption peak near 670nm. Two-band ratio based on a ratio of reflectance 670 and 700nm provided a good correlation for a linear model, compare with blue-green two band ratio.
해양의 일차생산 측정에 있어 인공위성자료의 활용은 연구선 등을 활용한 기존 조사방법이 갖고 있는 시 공간상의 제한을 많이 개선할 수 있다. 하지만, 황해와 같이 탁한 해역에서의 일차생산 추정은 해수의 광학특성에 의해 여전히 많은 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 현재 수준에서 가용한 황해의 일차 생산 추정방법들을 비교 평가하였다. 즉, 네 가지의 엽록소-a 추정 알고리듬과 두 가지의 일차생산 추정 알고리듬을 사용하여 각기 다른 조합들이 일차생산 추정에 있어 어떤 차이를 보이는지 알아보았다. 여덟가지 조합에 의해 추정된 황해 중부의 일차생산력은 96.5 에서 $610.2\;gC\;m^{-2}\;yr^{-1}$의 범위값을 가졌다. 최근 한 중 일 연구자들에 의해 공동으로 개발 중인 새로운 엽록소 알고리듬은 탁한 해역에서 표준알고리듬이 잘 맞지 않는 문제를 일부 해결했으나 여전히 해결해야 할 문제를 남겼다. 실측 광합성 매개변수를 새로 적용한 일차생산 추정 알고리듬 또한 개선이 필요하다.
동해에서 입자성 유기탄소(Particulate Organic Carbon, POC) 함량을 위성 관측으로 추정하기 위해 MODIS AQUA 위성 자료와 2006~2010 년 춘계와 하계에, 동해 서남부 해역의 30 개 정점에서 화학 분석을 통하여 측정한 POC 함량 자료를 원격 반사도, 확산광소산계수 등 MODIS Aqua 해색 위성 관측 자료와 비교하여 현장 값에 가장 근접하고 통계적으로 유의한 해수 중 POC 함량을 추정하는 알고리즘을 개발하였다. 위성 자료가 현장 값에 가장 근접하는 경우는 $R_{rs}$(488)와 $R_{rs}$(555) 비율을 이용하는 경우로서 거듭 제곱형태로 $POC=266.85^*[R_{rs}(488)/R_{rs}(555)]^{-1.447}$ ($R^2=0.924$)이고, 평균 제곱근 오차는 20.9 mg $m^{-3}$로 양호하였다. 부유 입자 중 POC 이외 물질의 함량은 상기 알고리즘에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 그러므로 동해 서남부 해역의 춘계와 하계에 대해서는 이 해역의 광학특성을 반영한 알고리즘을 사용하여 MODIS Aqua 해색 위성 관측 자료로부터 표층 해수의 POC 함량을 추정할 수 있을 것으로 사료된다.
남해안에서 발생한 Cochlodinium polykrikoides 적조를 적조인 경우와 아닌 경우(satellite high chlorophyll water)로 부터 분류하기 위해서, 본 연구는 Son et al.(2011)의 spectral classification 방법을 세계 최초 해색위성인 GOCI 파장에 맞도록 개선했다. C. polykrikoides 적조인 경우와 아닌 경우는 네 가지 단계를 거쳐서 분리했다. 첫 번째 단계는 적조 발생 가능지역으로 555nm와 680nm (fluorescence peak)에서 피크를 보이는 지역을 선택했다. 두 번째 단계는 적조 발생 가능 지역 중에서 용존유기물/부유물질 함량이 높은 지역과 낮은 지역을 구분했다. 세 번째와 네 번째 단계는 blue-to-green 밴드비를 이용하여 적조 발생 지역과 아닌 지역을 구분했다. 네 가지 단계를 적용한 결과 적조의 스펙트럼은 증가된 식물성 플랑크톤과 용존유기물(부유물질)의 흡광 때문에 짧은 파장에서는 낮은 기울기를 보이고, 증가된 부유물질 때문에 긴 파장에서는 상대적으로 증가된 기울기를 나타냈다. GOCI를 위해 개선된 spectral classification 방법은 C. polykrikoides 적조인 경우와 적조가 아닌 경우에 대해서 높은 user accuracy를 보이고, 다양한 해양환경에서 신뢰성 있는 적조 탐지 가능성을 보이고 클로로필 농도를 이용한 방법이나 기존의 다른 적조 탐지 방법보다 좋은 결과를 보였다. 남해안 C. polykrikoides 적조는 2012년 7월 말에서 8월 초까지 나로도와 통영 부근 해상에서 탐지 되었고, 2012년 8월 중순에는 완도에서 거제도까지 남해안 전체에 걸쳐 발생했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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