KOSC(Korea Ocean Satellite Center), the primary operational organization for GOCI(Geostationary Ocean Color Imager), was established in KORDI(Korea Ocean Research & Development Institute). For a stable distribution service of GOCI data, various systems were installed at KOSC as follows: GOCI Data Acquisition System, Image Pre-processing System, GOCI Data Processing System, GOCI Data Distribution System, Data Management System, Total Management & Control System and External Data Exchange System. KOSC distributes the GOCI data 8 times to user at 1-hour intervals during the daytime in near-real time according to the distribution policy. Finally, we introduce the KOSC website for users to search, request and download GOCI data.
If chlorophyll-a is estimated through ocean color remote sensing, it is able to understand the global distribution of phytoplankton and primary production. However, there are missing data in the ocean color observed from the satellites due to the clouds or weather conditions. In thisstudy, the missing data of the GOCI (Geostationary Ocean Color Imager) chlorophyll-a product wasreconstructed by using DINEOF (Data INterpolation Empirical Orthogonal Functions). DINEOF reconstructs the missing data based on spatio-temporal data, and the accuracy was cross-verified by removing a part of the GOCI chlorophyll-a image and comparing it with the reconstructed image. In the study area, the optimal EOF (Empirical Orthogonal Functions) mode for DINEOF wasin 10-13. The temporal and spatialreconstructed data reflected the increasing chlorophyll-a concentration in the afternoon, and the noise of outliers was filtered. Therefore, it is expected that DINEOF is useful to reconstruct the missing images, also it is considered that it is able to use as basic data for monitoring the ocean environment.
It is backscattering of solar radiation by water body that makes ocean color observable from above, either by airplanes or satellites. Given the very low direct contribution to backscattering by phytoplankton cells, it is curious why the retrieval of phytoplankton concentration from remotely observed ocean color is evidently successful. From semianalytical bio-optical models, a dataset is created of spectral absorption, scattering and backscattering coefficients as a function of chlorophyll concentration. Four scenarios are considered, 1) only molecular and no particle scattering, 2) random particle backscattering uncorrelated with chlorophyll concentration, 3) constrained random particle scattering with known backscattering ratio, and 4) constrained random scattering with random backscattering ratio. Scenario 1 only introduces moderate errors of -20% - 90%. And for scenarios 3 and 4, the errors are largely within 30% and 100%. Scenario 2 introduces the largest errors, with the retrieved chlorophyll concentration virtually uncorrelated with the true values, implying the backscattering must somehow be related to the trophic state. The results of the study suggested These 3 cases confirmed that while it is the absorption by phytoplankton that in large part decides the accuracy of chlorophyll concentration retrieval, for the success of monitoring of global ocean primary productivity we have to improve our knowledge on particle backscattering.
Through a taxonomic study on solitary corals collected from subtidal zones of South and East Seas from 2019 to 2022, Paracyathus rotundatus, an unrecorded species belonging to family Caryophylliidae, is newly added to the anthozoan fauna of Korea. In addition, comparing partial 16S rRNA sequences with a length of 269 bp according to color variation clarified that there were no sequence differences among specimens with color variation, indicating that the color variation is due to intraspecific variation. As a result of this study, a total of 7 genera and 8 species belonging to the Caryophylliidae family have been reported in Korean waters so far.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2020.11a
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pp.64-65
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2020
With the modernization fund of the government, construction of new passenger ships make the level of interior design is improved, but the space where the crew is working is still inadequate. This study is to investigate the color environment of the Bridge Deck and Engine Room among working spaces of passenger ships. It aims to improve the mental health of crews and set up a safe working environment by presenting color design, and suggest the specificity of ship's working space and color value with matching the color environment.
Geostationary Ocean Color Imager(GOCI-I), the world's first space-borne ocean color observation geostationary satellite, will be launched on June 2010. Development of GOCI-I took about 6 years, and its expected lifetime is about 7 years. The mission and user requirements of GOCI-II are required to be defined at this moment. Because baseline of the main mission of GOCI-II must be defined during the development time and early operational period of GOCI-I. The main difference between these missions is the global-monitoring capability of GOCI-II, which will meet the necessity of the monitoring and research on climate change in the long-term. The user requirements of GOCI-II will have higher spatial resolution, $250m{\times}250m$, and 12 spectral bands to fulfill GOCI-I's user request, which could not be implemented on GOCI-I for technical reasons. A dedicated panchromatic band will be added for the nighttime observation to obtain fishery information. GOCI-II will have a new capability, supporting user-definable observation requests such as clear sky area without clouds and special-event areas, etc. This will enable higher applicability of GOCI-II products. GOCI-II will perform observations 8 times daily, the same as GOCI-I's. Additionally, daily global observation once or twice daily is planned for GOCI-II. In this paper, we present an improved development and organization structure to solve the problems that have emerged so far. The hardware design of the GOCI-II will proceed in conjunction with domestic or foreign space agencies.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.22
no.4
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pp.215-228
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2019
HDF5 data format is used to effectively store and distribute large volume of Geostationary Ocean Color Imager(GOCI) satellite data. The Korea Ocean Satellite Center has developed and provided a GOCI Data Processing System(GDPS) for general users who are not familiar with HDF5 format. Nevertheless, it is not easy to merge and process Hierarchical Data Format version5(HDF5) data that requires an understanding of satellite data characteristics, needs to learn how to use GDPS, and stores location and attribute information separately. Therefore, the open source R and rhdf5, data.table, and matrixStats packages were used to develop algorithm that could easily utilize satellite data in HDF5 format without the need for the process of using GDPS.
To date the KOMPSAT OSMI(Ocean Scanning Multi-spectral Imager) data have been widely used in natural disaster monitoring such as Typhoon, Asian Dust, Red Tide, and Forest Fire. Quantitative analyses related to the marine ecosystem have been delayed because they require good quality of data through Cal/Val activities. To resolve such problem, KARI performed the OSMI crosscalibration study with SeaWiFS team. In this study, we will demonstrate the OSMI ocean color products with updated cross-calibration coefficients and compare them to the previous cross-calibration results.
Argo drifters provide information of the vertical structure in the water column and have a potential for the improvement of understanding phytoplankton primary production and biogeochemical cycles in combination with ocean color satellite data, which can obtain the horizontal distribution of phytoplankton biomass in the surface layer. Our examples show that using Argo drifters with satellite-measured horizontal distribution of phytoplankton biomass at the sea surface allow an improved understanding of the development of the spring bloom. The other possible uses of Argo drifter are discussed.
This paper describes the development, operations, and applications of ROCSAT-l and its Ocean Color Imager (OCI) remote-sensing payload. It is the first satellite program of NSPO. The satellite was successfully launched by Lockheed Martin's Athena on January 26, 1999 from Cape Canaveral, Florida. ROCSAT-l is a Low Earth Orbit (LEO) experimental satellite. Its circular orbit has an altitude of 600km and an inclination angle of 35 degrees. The satellite is designed to carry out scientific research missions, including ocean color imaging, experiments on ionospheric plasma and electrodynamics, and experiments using Ka-band (20∼30GHz) communication payloads. The OCI payload is utilized to observe the ocean color in 7 bands (including one redundant band) of Visible and Near-Infrared (434nm∼889nm) range with the resolution of 800m at nadir and the swath of 702km. It employs high performance telecentric optics, push-broom scanning method using Charge Coupled Devices (CCD) and large-scale integrated circuit chips. The water leaving radiance is estimated from the total inputs to the OCI, including the atmospheric scattering. The post-process estimates the water leaving radiance and generates different end products. The OCI has taken images since February 1999 after completing the early orbit checkout. Analyses have been performed to evaluate the performances of the instrument in orbit and to compare them with the pre-launch test results. This paper also briefly describes the ROCSAT-l mission operations. The spacecraft operating modes and ROCSAT Ground Segment operations are delineated, and the overall initial operations of ROCSAT-l are summarized.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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