본 연구는 항공 초분광영상을 사용한 수질추정 활용을 검토하고 한강일부분에 대해 가용한 측정자료를 이용하여 초분광영상 기반의 수질추정을 테스트하였다. 원격탐사에 의한 수질추정은 수체에 대한 downwelling과 수체 내에서의 산란과 반사에 대한 관측정보를 이용하는 방법과 원격탐사 센서에 도달하는 upwelling과 수질측정정보와의 선형적 회귀분석을 구하는 방법이 선호된다. 두 방법 모두 유의미한 결과를 도출하지만 수질정보나 산란정보 등 추정에 필요한 보조자료에 의한 영향이 더 클 것으로 판단되었다. 수질 추정 테스트는 팔당댐 하류에 위치한 한강의 일부분에 대해서 적용되었다. AISA eagle 초분광센서로 취득된 자료와 수질관측정보를 선형적 회귀분석을 통한 방법을 적용하였다. 기존 문헌에서 제시된 밴드조합에 대해서 회귀분석한 결과 유의미한 밴드조합으로 $-24.847+0.013L_{560}$의 회귀식을 얻었다 ($L_{560}$은 560 nm 파장에서의 radiance로 $R^2$=0.985). 다중분광영상을 이용했을 경우의 결과와 비교하기 위해서 spectral resampling을 통해 Landsat TM 영상을 생성하여 -55.932 + 33.881(TM, TM3)의 회귀식을 얻을 수 있었다(TM, TM3는 radiance로, $R^2$=0.968). 부유물질 농도는 수질측정지점에서 약 3.75 mg/l 이고, 초분광영상으로 추정된 농도는 약 3.65 mg/l, 시뮬레이션된 TM은 약 5.85 mg/l 로 다중분광영상을 이용했을 경우 과대 추정하는 경향을 보였다. 항공 초분광영상의 활용가치를 높이고 보다 정밀한 값을 추정하기 위해서 영상 전반에 걸친 sun glint 와 같은 영향을 최소화하기 위해 태양고도각을 고려하여 정교한 비행계획을 구성하고 체계적 전처리와 검 보정 체계를 갖출 필요가 있다고 사료된다. 일반적으로 적용된 방법에 따른 테스트로, 대기보정의 정밀성과 부족한 수질측정 샘플자료, 분광밴드의 검색, 적합한 선형회귀모델의 선택, 그리고 정량적 검증방법과 같은 몇 가지 문제점과 제약사항들을 발견할 수 있었다.
천리안 해양위성 2호(Geostationary Ocean Color Imager-II, GOCI-II)에서 관측된 대기상층 복사휘도에서 해양환경 분석이 가한 원격반사도(remote-sensing reflectance, Rrs) 자료를 얻기 위해서 복사 전달 모델 기반의 대기 보정을 수행한다. 이 Rrs는 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 Rrs 오차를 유발할 수 있으며, 이처럼 대기보정은 매우 높은 오차 민감도를 가진 알고리즘이다. 그 결과 대기보정 산출물인 Rrs의 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 Rrs 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, Rrs의 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, Rrs는 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 Rrs 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 Rrs 자료만을 적용할 수 있도록 도움을 줄 것이다.
To assess environmental contamination with carcinogens, carbonaceous compounds, water-soluble ionic species and trace gaseous species were identified and quantified every three hours for three days st three different atmospheric layer at the heart of chiang-Mai, bangkok and hat-Yai from December 2006 to February 2007. A DRI model 2001 Themal/Optical Carbon Analyzer with the IMPROVE thermal/optical reflectance (TOR) protocol was used to quantify the organic carbon(OC) and elemental carbon content in $PM_{10}$. Diurnal and vertical variability was also carefully investigated. In general, OC and EC contenttration shoeed the highest values at the monitoring period o 21.00-00.00 as consequences of human activities at night bazaar coupled with reduction of mixing layer, decreased wind speed and termination of photolysis nighttime. Morning peaks of carboaceous compounds were observed during the sampling period of 06:00 -09:00, emphasizing the main contribution of traffic emission in the three cities. The estimation of incremental lifetime partculate matter exposure (ILPE) raises concern of high risk of carbonaceous accumulation over workers and residents living close to the observatory sites. The average values of incremental lifrtime particulate matter exposure (ILPE) of total carbon at Baiyoke Suit Hotel and Baiyoke Sky Hotel are approsimately ten time shigher then those air sample collected at prince of songkla University Hat-Yai campus corpse incinerator and fish-can maufacturing factory but only slightly higher than those of rice straw burnig in Songkla province. This indicates a high risk of developing lung cancer and other respiratory diseases across workers and residents living in high buildings located in Pratunam area. Using knowledge of carbonaceous fractions in $PM_{10}$, one can estimate the gas-particle partitioning of polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs). Dachs-Eisenreich model highlights the crucial role of adsorption in gas-particle partitioning of low molecular weight PAHs, whereas both absorption and adsorption tend to account for gas-particle partitioning of high molecular weight PAHs in urban residential zones of Thailand. Interestingly, the absorption mode alone plays a minor role in gas-partcle partitiining of PAHs in Chiang-Mai, Bangkok and hat-Yai.
Near-infrared (NIR) spectra have bean measured for high-density (HDPE), linear low-density (LLDPE), and low-density (LDPE) polyethylene in pellet or thin films. The obtained spectra have been analyzed by conventional spectroscopic analysis methods and chemometrics. By using the second derivative, principal component analysis (PCA), and two-dimensional (2D) correlation analysis, we could separate many overlapped bands in the NIR. It was found that the intensities of some bands are sensitive to density and crystallinity of PE. This may be the first time that such bands in the NIR region have ever been discussed. Correlations of such marker bands among the NIR spectra have also been investigated. This sort of investigation is very important not only for further understanding of vibration spectra of various of PE but also for quality control of PE by vibrational spectroscopy. Figure 1 (a) and (b) shows a NIR reflectance spectrum of one of the LLDPE samples and that of PE, respectively. Figure 2 shows a PC weight loadings plot of factor 1 for a score plot of PCA for the 16 kinds of LLDPE and PE based upon their 51 NIR spectra in the 1100-1900 nm region. The PC loadings plot separates the bands due to the $CH_3$ groups and those arising form the $CH_2$ groups, allowing one to make band assignments. The 2D correlation analysis is also powerful in band enhancement, and the band assignments based upon PCA are in good agreement with those by the 2D correlation analysis.(Figure omitted). We have made a calibration model, which predicts the density of LLDPE by use of partial least square (PLS) regression. From the loadings plot of regression coefficients for the model , we suggest that the band at 1542, 1728, and 1764 nm very sensitive to the changes in density and crystalinity.
Purpose: Unmanned air vehicle (UAV) remote sensing was applied to test various vegetation indices and make prediction models of protein content of rice for monitoring grain quality and proper management practice. Methods: Image acquisition was carried out by using NIR (Green, Red, NIR), RGB and RE (Blue, Green, Red-edge) camera mounted on UAV. Sampling was done synchronously at the geo-referenced points and GPS locations were recorded. Paddy samples were air-dried to 15% moisture content, and then dehulled and milled to 92% milling yield and measured the protein content by near-infrared spectroscopy. Results: Artificial neural network showed the better performance with $R^2$ (coefficient of determination) of 0.740, NSE (Nash-Sutcliffe model efficiency coefficient) of 0.733 and RMSE (root mean square error) of 0.187% considering all 54 samples than the models developed by PR (polynomial regression), SLR (simple linear regression), and PLSR (partial least square regression). PLSR calibration models showed almost similar result with PR as 0.663 ($R^2$) and 0.169% (RMSE) for cloud-free samples and 0.491 ($R^2$) and 0.217% (RMSE) for cloud-shadowed samples. However, the validation models performed poorly. This study revealed that there is a highly significant correlation between NDVI (normalized difference vegetation index) and protein content in rice. For the cloud-free samples, the SLR models showed $R^2=0.553$ and RMSE = 0.210%, and for cloud-shadowed samples showed 0.479 as $R^2$ and 0.225% as RMSE respectively. Conclusion: There is a significant correlation between spectral bands and grain protein content. Artificial neural networks have the strong advantages to fit the nonlinear problem when a sigmoid activation function is used in the hidden layer. Quantitatively, the neural network model obtained a higher precision result with a mean absolute relative error (MARE) of 2.18% and root mean square error (RMSE) of 0.187%.
검정콩 종피에 함유된 안토시아닌의 색소별 함량을 비파괴적으로 신속하게 분석하기 위하여 NIRS(근적외선 분광분석기)를 이용한 모델을 개발하였다. 재료는 검정콩 유전자원 300 계통을 사용하였으며, HPLC에서 분석된 종피의 안토시아닌 함량치를 NIRS 스펙트럼에 적용시킨 후 검량식을 작성하였다. NIRS의 검량식을 몇 가지 방법에 의하여 비교 분석한 결과 1차미분된 스펙트럼을 MPLS(Modified Partial Least Squares)를 이용한 회귀식에 이용하는 것이 가장 적합하였다. HPLC를 이용한 유전자원들의 성분 함량과 NIRS에서 도출된 검량식과의 상관계수는 C3G, D3G 및 Pt3G가 각각 0.952, 0.936과 0.833을 나타내었다. 이들 검량식은 validation file에서도 C3G와 D3G는 0.897, 0.849의 높은 상관을 보였으며, 이는 NIRS를 이용하여 검정콩의 안토시아닌 함량을 신속하게 분석할 수 있음을 나타내는 것으로 판단되었다.
본 연구에서는 UVB-313(자외선 파장 290-315 nm) 노출 하에 smooth HDPE 지오멤브레인과 flexible PP 지오멤브레인에 대한 자외선 노출의 영향을 평가하였다. 인장특성, 용융지수, 표준 및 고압 산화유도시간 및 FTIR/ATR 결과들을 고찰하였다. 노출된 지오멤브레인 시료의 인장특성은 변하지 않았지만, HDPE 지오멤브레인보다 flexible PP 지오멤브레인의 경우 산화방지제의 감소가 더 큼을 알 수 있었다. 대표적인 현장온도 $20^{\circ}C$에서의 산화방지제의 수명을 예측하기 위하여 외삽에 의한 Arrhenius 모델을 적용하였다. 자외선 노출 전후의 HDPE 지오멤브레인 시료는 용융지수의 큰 차이는 없었지만 flexible PP 지오멤브레인은 가교발생으로 인한 용융지수 감소가 발생하였다. FTIR 스펙트럼으로부터 자외선에 노출된 시료의 경우 카르보닐기와 관련된 $1750\;cm^{-1}$ 부근에서 작은 피크가 발견되었으며, 이는 산화가 진행되었음을 예시하고 flexible PP 지오멤브레인의 경우 $3100{\sim}3500\;cm^{-1}$에서 하이드록시기 또는 하이드로퍼옥사이드기에 의한 새로운 피크를 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 초분광영상의 국내 연안 활용 범위 확대 및 정확성 향상을 위해, 국외 연안지역에 대한 항공기 및 위성 탑재 초분광영상의 다양한 처리 기법을 소개한다. 육상과 달리, 가시광선 영역에서 미세한 반사율을 보이는 해양의 경우 보다 정밀한 대기보정이 요구된다. 이와 함께, 태양-해수면-센서의 기하학적 특징으로 나타나는 태양광 정반사(sun-glint)와 같은 이상 현상을 제거하기 위한 다양한 기법도 개발되어 왔다. 대기 및 정반사 보정된 초분광영상은 연안지역의 수심추정과 산호와 같은 저서 생물 및 해저면 종류 분류, 저서 생물 상태 모니터링에 활용되는데, 주로 복사전달모델과 분광라이브러리에 기반을 둔 반분석적 기법을 사용한다. 이는 초분광영상의 많은 분광 정보를 활용하는 방법으로, 실험적 모델을 적용하는 다중분광자료에 비해 상대적으로 정확도가 높다. 광학영상의 해양활용에서 있어 수심 및 수질은 매우 중요한 제약점으로, 특히 복사전달모델에 기반을 둔 분석에 따르면 초분광영상은 최대 25m까지 수심측정이나 해저면 분류가 가능하다고 하나, 실제 많은 연구에서 항공기 및 위성 탑재 초분광영상은 수심 10m 이내의 연안지역에서 활용되고 있다. 이와 같은 연구결과를 바탕으로 국내 연안지역의 초분광영상자료의 정확하고 정량적인 연안 활용을 위해서는 최대 탐지 가능한 수심 및 수질조건 등에 대한 분석이 필요하다는 것을 확인하였다. 또한 국내 연안지역에 대해 분류 가능한 저서 생물과 해저면의 분류 및 분광라이브러리 구축의 필요성을 제시하였다.
드론 항공사진을 L∗a∗b 색공간으로 변환하고 항공사진에서 잘피가 나타난 영역을 분할 및 보정하여 드론 항공사진을 이용한 수심측량의 정확도를 향상시켰다. 드론을 이용한 수심측량은 음향측심기와 같은 보편적으로 통용되던 방식에 비해 저비용으로 빠른 시간에 수심자료를 얻을 수 있다. 그러나 수심측량 대상 해역에 잘피가 서식할 경우 해저면의 반사 특성이 일정하지 않아 드론을 이용한 수심측량시 오차가 발생한다. 우리나라에 서식하는 잘피를 비롯한 해조류는 수온이 낮아지기 시작하는 11월부터 자라기 시작하여 1~4월에 최대 밀도를 형성한다. 따라서 해당 시기의 드론 항공사진을 그대로 사용할 경우 수심측량의 정확도가 낮아지며, 이는 드론을 이용한 수심측량방식을 상용화하는데 극복해야 할 단점이다. 본 연구에서는 경북 월포해수욕장에서 드론으로 촬영한 고해상도 카메라 이미지를 분석하여 오차 발생해역을 구분하고 보정하는 알고리즘을 개발하였다. 또한, 보정한 드론 항공 사진으로 천해 수심 추정을 수행하여 알고리즘을 검증하였다. 잘피로 인한 오차 보정 알고리즘 적용 전 수심 5 m 이내의 200 m × 300 m 해역에서 발생하는 오차 표준편차의 1.5배를 넘는 오차 이상값 비율은 전체 이미지의 8.6%를 차지하였다. 오차 보정 알고리즘을 적용한 결과 오차 이상값의 92%가 제거되었으며, 평균제곱근오차(RMSE)는 33% 감소하였다.
위성 영상을 활용하여 정확한 토양 수분도를 산정하는 연구는 원격탐사 응용 분야에 포함되는 중요한 기본 연구 주제 중 하나이다. 이 연구의 목적은 KOMPSAT-3/3A 영상과 KOMPSAT-5 SAR 영상을 적용하여 시험 지역에 대하여 토양수분도를 제작하고 산정된 결과를 정확도 검증 차원에서 미국 NASA에서 제공하는 Soil Moisture Active Passive (SMAP)의 토양수분 자료와 정량 비교하는 것이다. 한편 농림 식생 지대를 중심으로 토양수분도를 산정하기 위하여 환경공간정보서비스에서 제공하는 토지피복지도를 연구에 적용하였다. 시험 연구 지역은 이 연구에 적용한 수분 구름 모델(Water Cloud Model)에 기반한 토양수분 산정 알고리즘 적용에 필요한 입력 자료가 모두 가용한 제주 서부 지역을 선정하였다. 토양수분도 제작에 사용한 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상은 KOMPSAT-5 HV와 Sentinel-1 VV 영상이며, 식생지수는 KOMPSAT-3 영상의 지표반사도를 사용하였다. 이 연구에서 산출한 토양수분도 산정 결과와 SMAP (L-3) 자료를 차분 연산으로 비교하면 차이 값이 평균 4.13±3.60p%의 높은 일치도를 보이는 것으로 나타났고, SMAP (L-4) 자료와의 차분 연산 결과는 평균 14.24±2.10p% 수준의 일치도를 보였다. 이 연구를 통하여 향후 우리나라 위성영상과 공공 제공자료를 이용하여 정확도가 높은 정밀 토양수분도를 제작할 수 있는 가능성을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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