• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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• pp.162-165
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• 2007

Chlorophyll concentration is an important factor for physical oceanography as well as biological oceanography. For these necessity many oceanographic researchers have been investigated it for a long time. But investigation using vessel is very inefficient, on the other hands, ocean color remote sensing is a powerful means to get fine-scale (spatial and temporal scale) measurements of chlorophyll concentration. Geostationary Ocean Color Imager (GOCI), for ocean color sensor, loaded on COMS (Communication, Ocean and Meteorological Satellite), will be launched on late 2008 in Korea. According to the necessity of algorithm for GOCI, we developed chlorophyll algorithm for GOCI in this study. There are two types of chlorophyll algorithms. One is an empirical algorithm using band ratio, and the other one is a fluorescence-based algorithms. To develop GOCI chlorophyll algorithm empirically we used bands centered at 412 nm, 443 nm and 555 nm for the DOM absorption, chlorophyll maximum absorption and for absorption of suspended solid material respectively. For the fluorescence-based algorithm we analyzed in-situ remote sensing reflectance $(R_{rs})$ data using baseline method. Fluorescence Line Height $({\Delta}Flu)$ calculated from $R_{rs}$ at bands centered on 681 nm and 688 nm, and ${\Delta}Flu_{(area)}$ are used for development of algorithm. As a result ${\Delta}Flu_{(area)}$ method leads the best fitting for squared correlation coefficient $(R^2)$.

• 대한원격탐사학회지
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• 제16권3호
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• pp.261-279
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• 2000

오늘날 저궤도 및 정지궤도 인공위성에 탑재하여 운용되고있는 원격탐사 장비는 관련기술의 급속한 발전에 힘입어 현재 그 수요가 계속 증가하고있는 추세이다. 2000년까지 약 15개 국가에서 위성탑재 원격탐사 시스템 보유계획을 갖고있으며 운용되는 인공위성이 수십개에 이를것으로 예상된다. 국내에서도 우주개발 계획에따라 탐사위성이 계속 발사될 예정이며 응용분야또한 광범위하여 파급효과 또한 클것이다. 원격탐사 정보를 사회 제반 분야에 효과적으로 응용한다는 것은 잠정적 수요자가 지구 원격탐사시스템의 정보, 임무 및 동작특성과 접한다는 것을 의미하나 현재 국내상황으로볼 때 이와관련된 내용들이 더 보충되어야할 필요성이 있는 것이 사실이다. 이를위하여 본 총설에서는 현재 운용되고있거나 계획도어있는 미국, 러시아 및 기타국가의 지구원격탐사 시스템의 정보 활용에 대하여 살펴보려하며 내용의 범위는 대중적 정보수요가 있는 응용분야, 임무 및 시스템으로 국한하였다. 아울러 본 총설의 많은 부분은 참고문헌을 편술한 내용을 참고로 하였음을 밝혀둔다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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• pp.290-293
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• 2006

COMS (Communication, Ocean and Meteorological Satellite) shall be operated with two remote sensing payloads, MI (Meteorological Imager) and GOCI (Geostationary Ocean Color Imager). Since both payloads have rotating mechanisms, the dynamic coupling between two payloads is very important considering the pointing stability during GOCI operation. In addition, COMS adopts a single solar wing to improve the image quality, which leads to the unbalanced solar pressure torque in COMS. As a result, the off-loading of the wheel momentum needs to be performed regularly (2 times per day). Since the frequent off-loading could affect MI/GOCI imaging performance, another suboptimal off-loading time needs to be considered to meet the AOCS design requirements of COMS while having margin enough in the number of thruster actuations. In this paper, preliminary analysis results on the pointing stability and the wheel off-loading time selection with respect to MI/GOCI operations are presented.

• 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.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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• pp.257-259
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• 2006

The Communication Ocean Meteorological Satellite (COMS) is a geostationary satellite being developed by Korea Aerospace Research Institute. Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) is one of the payloads embarked on the COMS satellite. It acquires ocean images around Korea in 8 visible spectral bands with a spatial resolution of about 500 m. The acquired data are used to provide forecasting and now casting of the ocean state. The GOCI operations are controlled by the satellite embedded software, i.e. on-board software. This paper introduces the GOCI payload of the COMS satellite and describes the control software for the GOCI.

• 대한원격탐사학회지
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• 제26권2호
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• pp.175-188
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• 2010

세계 최초로 정지 상태로 해색을 관측하는 정지궤도해색탑재체(GOCI, Geostationary Ocean Color Imager) 값의 보정을 위해서는 기존의 방법이 아닌 새로운 방법이 요구된다. 본 연구에서는 GOCI의 특별한 특성에 맞는 새로운 대기보정 방법과 양방향성 광반사 분포함수(BRDF, Bidirectional Reflectance Distribution Function) 보정 방법을 소개하고자 한다. GOCI의 대기보정을 위해서 스펙트럼 형태 조화기법(SSMM, Spectral Shape Matching Method)과 Sun Glint Correction Algorithm(SGCA)을 개발하였고, BRDF 보정을 위하여 해수의 고유광특성(IOP, Inherent Optical Property) 값을 이용하는 새로운 방법을 개발하였다. 각 방법은 한반도 주변 해역을 관측한 Sea Viewing Wide Field-of-view Sensor(SeaWiFS) 위성영상을 이용하여 적용하였다. 클로로필 농도 분포 영상을 만들어 본 결과 기존의 방법으로 얻기 어려웠던 탁도높은 해역과 에어로졸의 영향을 많이 받는 지역에서 보다 정확한 자료를 얻을 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제26권2호
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• pp.167-173
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• 2010

본 논문은 통신해양기상위성에 탑재된 해양탑재체의 관측자료를 지상에서 처리하는 영상전처리 시스템을 소개하는 것으로, 주요 기능, 개발 과정, 운영 계획으로 나누어 기술한다. 해양탑재체 영상전처리시스템은 주 시스템과 백업 시스템이 해양위성센터 (한국해양연구원)와 위성운영센터 (한국항공우주연구원)에 각각 설치되어 있으며, 현재 모든 시험을 완료하고 위성 발사 전의 최종 시험 운영 중에 있다. 해양탑재체 영상전처리시스템이 제공할 통신해양기상위성의 해양데이터는 정지궤도에서 연속적으로 한반도 주변을 관측한 것으로서, 해수 온도 변화나 해양 생태계 등의 해양환경연구에 중요한 자료로 활용 가능할 것으로 기대되고 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_2호
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• pp.1577-1589
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• 2023

해양의 모니터링을 위해서는 변화를 예측하는 과정이 필요하다는 것은 널리 인정되고 있다. 이 연구에서는 Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) 자료를 이용하여 해양의 변화를 지시할 수 있는 반사도의 시계열 예측을 수행하였다. 이를 위해 다중 규모 Convolutional Long-Short-Term-Memory (ConvLSTM) 모델을 제안하였으며, GOCI-I 자료를 이용하여 모델을 학습하였다. 취득 기간이 다른 GOCI-II 자료를 이용하여 모델의 성능을 검증하였으며, 기존의 ConvLSTM 모델과 성능을 비교하였다. 비교 결과, 제안한 모델은 시공간적 특성을 모두 고려하여 반사도의 변화 경향성을 파악하는데 있어 가장 우수한 결과를 보였다. 장기 예측 결과를 통해 모델이 학습한 반사도의 시간적 변화 경향을 확인하였으며, 이를 이용한 주기적 변화 탐지가 가능할 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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• pp.232-235
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• 2006

Using 30 days of hourly visible channel data and DIScrete Ordinate Radiative Transfer (DISORT) model (6S), Aerosol optical depth (AOD) at $0.55{\mu}m$ was retrieved over the East Asia. In contrast with the AOD retrieval using low-earth-orbit satellites such as MODIS (Moderate-Res olution Spectroradiometer) or MISR (Multiangle Imaging SpectroRadiometer), this algorithm with geostationary satellite can improve the monitoring of AOD without the limitation of temporal resolution. Due to the limited number of channels in the conventional meteorological imager onboard the geostationary satellite, an AOD retrieval algorithm utilizing a single visible channel has been introduced. This single channel algorithm has larger retrieval error of AOD than other multiple-channel algorithm due to errors in surface reflectance and atmospheric property. In this study, the effects of manifold atmospheric and surface properties on the retrieval of AOD from the geostationary satellite, are investigated and compared with the AODs from AERONET and MODIS. To improve the accuracy of retrieved AOD, efforts were put together to minimize uncertainties through extensive sensitivity tests. This algorithm can be utilized to retrieve aerosol information from previous geostationary satellite for long-term climate studies.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권1호
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• pp.83-92
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• 2019

Land cover (LC) is an important factor in socioeconomic and environmental studies. According to various studies, a number of LC maps, including global land cover (GLC) datasets, are made using polar orbit satellite data. Due to the insufficiencies of reference datasets in Northeast Asia, several LC maps display discrepancies in that region. In this paper, we performed a feasibility assessment of LC mapping using Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) data over Northeast Asia. To produce the LC map, the GOCI normalized difference vegetation index (NDVI) was used as an input dataset and a level-2 LC map of South Korea was used as a reference dataset to evaluate the LC map. In this paper, 7 LC types(urban, croplands, forest, grasslands, wetlands, barren, and water) were defined to reflect Northeast Asian LC. The LC map was produced via principal component analysis (PCA) with K-means clustering, and a sensitivity analysis was performed. The overall accuracy was calculated to be 77.94%. Furthermore, to assess the accuracy of the LC map not only in South Korea but also in Northeast Asia, 6 GLC datasets (IGBP, UMD, GLC2000, GlobCover2009, MCD12Q1, GlobeLand30) were used as comparison datasets. The accuracy scores for the 6 GLC datasets were calculated to be 59.41%, 56.82%, 60.97%, 51.71%, 70.24%, and 72.80%, respectively. Therefore, the first attempt to produce the LC map using geostationary satellite data is considered to be acceptable.