Fukushima, H.;Hagihara, Y.;Hoshikuma, Y.;Ohta, S.;Uno, I.
Proceedings of the KSRS Conference
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2003.11a
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pp.1203-1205
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2003
To detect dust-loaded air-mass over land and ocean, we propose an index, which is essentially the difference in Rayleigh-corrected reflectance between 412 and 443 nm bands of SeaWiFS. Radiative transfer simulations are conducted to show that the index is linearly related to the optical thickness of modeled dust-contaminated aerosol while showing insensitivity against non-absorbing model aerosols. Asian SeaWiFS data set of 2001 spring is used to produce daily composite imagery of the index, which compares well with TOMS Aerosol Index and with predicted aerosol optical thickness predicted by CFORS chemical weather forecast.
Kim, Jung-Gun;Sohn, Byung-Ju;Chung, Eui-Seok;Chun, Hyoung-Wook;Suh, Ae-Sook;Kim, Kum-Lan;Oh, Mi-Lim
Korean Journal of Remote Sensing
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v.24
no.6
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pp.535-549
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2008
Vicarious calibration for the satellite sensor relies on simulated TOA (Top-of-Atmosphere) radiances over various targets. In this study, TOA visible radiance was calculated over ocean targets which are located in five different regions over the Indian and Pacific ocean, and its possible use for the satellite sensor calibration was examined. TOA radiances are simulated with the 6S radiative transfer model for the comparison with MODIS/Terra and SeaWiFS measurements. Geometric angles and sensor characteristics of the reference satellites were taken into account for the simulation. AOT (Aerosol Optical Thickness) from MODIS/Terra, pigment concentrations from Sea WiFS, and ozone amount from OMI measurements were used as inputs to the model. Other atmospheric input parameters such as surface wind and total column water vapor were taken from NCEP/NCAR reanalysis data. The 5-day averaged radiances over all targets show that the percent differences between simulated and observed radiances are within about ${\pm}5%$ in year 2005, indicating that the calculated radiances are in good agreement with satellite measurements. It has also been shown that the algorithm can produce the SeaWiFS radiances within about ${\pm}5%$ uncertainty range. It has been suggested that the algorithm can be used as a tool for calibrating the VIS bands within about 5% uncertainty range.
A comparison between the estimated chlorophyll a from OSMI, the SeaWiFS and the chlorophyll a measured from the research cruises of National Fisheries Research and Development Institute was made. The updated empirical algorithm for calibrating and validating of the estimated chlorophyll a in the East China Sea was formulated by relationship between the estimated chlorophyll a and the field one. The relationship between the chlorophyll a and the band ratio(nLw490/555) was still highest in the OSMI data after launching of KOMPSAT satellite. The distributions of OSMI chlorophyll a were compared with those of sea surface temperature, zooplankton biomass, and catch amounts of the Pacific mackerel in the East China Sea. In case of the relationships in specially winter seasons of 2002 and 2004, the zooplankton and the fish were totally depended on the distributions of SST than those of chlorophyll a.
This study uses empirical method to estimate absorption coefficient of colored dissolved organic matter $(a_{dom})$ from GOCI satellite data with the relationship between band ratio of remote sensing reflectance $(R_{rs})$ and $a_{dom}$. For development of $a_{dom}$ estimation algorithm, the used data is in-situ data about ocean optical properties in the around seawater area of the Korean Peninsula during 1998 - 2005. The relationship of $R_{rs}$(412)/$R_{rs}$(555), $R_{rs}$(443)/$R_{rs}$(555), $R_{rs}$(490)/$R_{rs}$(555), $R_{rs}$(510)/$R_{rs}$(555) and $a_{dom}$(412) showed $R^2$ values of 0.707, 0.707, 0.597 and 0.552, respectively. The spectrum of $a_{dom}({\lambda})$ is shape of exponential function $a_{dom}({\lambda})$ value decreases with increasing wavelength. For estimation of $a_{dom}$ from satellite data, we developed an algorithm from the relationship of $a_{dom}$(412) and $R_{rs}$(412)/$R_{rs}$(555). This algorithm was employed on SeaWiFS imagery to estimate $R_{rs}$(412) in the South Sea, East Sea, Yellow Sea and northern East China Sea areas. Also, SeaDAS-derived $a_{dg}$(412) from same SeaWiFS imagery, These $a_{dg}$(412) was then compared with in-situ and empirical-algorithm-derived $a_{dom}$(412), but these values were different. We think two points that such different values are caused by discrepancy related to failure of standard atmospheric correction scheme, the other are caused by error related to definition of $a_{dom}$(412) and $a_{dg}$(412).
The purpose of this study is to describe the change of the spring bloom and oceanographic condition. The variation of pigment concentration derived from the satellite ocean color data has been analyzed. According to the movement of blooming area, blooming was very concerned with a rising trend of sea surface temperature and a supply of nutrients. A nutrient rich water carried by the Oyashio encounters with the warm Core ring, where mixings and blooms are observed. We examined the correlation by using the satellite observations of the temperature and chlorophyll-a for the spring seasons (May, June, July) of 1998 the off Sanriku area (38-43N, 141- l50E). Using the SeaWiFS data, we process the data into the level-3, which contains the geophysical value of chlorophyll-a. And chlorophyll-a data is mapped for the water between 110E and 160E, and 15N and 52N with a 0.08 * 0.05 degree grid for each image. And Sea Surface Temperature (SST) data is produced using the AVHRR onboard the NOAA. The SST is derived by the MCSST. Then, the data is mapped for the water as much as chi-a data. And these gridded image was made by detection of each water masses, which are Kuroshio Extension, the warm-core ring and the Oyashlo Intrusion, etc., using those satellite images to determine short term change. Off Sanriku is a place where warm-water pool and the Oyashio at-e mixed. When warm streamer has intruded in cold water, the volume of phytoplankton increases at the tip of warm streamer. Warm water streamer was trigger of occurring blooming. And also, SeaWiFS images provided as much information for the studies of chlorophyll-a concentrations in the surface.
As an example of many possible applications of OSMI data, we present a method to detect red tides. In Korean waters, red tides usually occur in the South Sea where the turbidity is usually high due to strong tidal mixing in the shallow sea. The conventional case 1 chlorophyll algorithm cannot be applied since it cannot distinguish chlorophyll from SS (suspended sediments). In October 1998, a red tide outbreak occurred off the coast of Kunsan. We analyzed the SeaWiFS data of the outbreak. The standard SeaWiFS chlorophyll algorithm OC2 was poor in identifying the red tides. However, comparison of spectra of normalized water-leaving radiance indicates that red tide pixels can be distinguished from sediment-laden pixels. Channel 443 and 555 were effective in showing the spectral characteristics. We suggest K490 algorithm as an example in summarizing the information of the spectra and thereby in distinguishing the red tide pixels. Further development is desirable.
As an example of many possible applications of OSMI data, we present a method to detect red tides. In Korean waters, red tides usually occur in the South Sea where the turbidity is usually high due to strong tidal mixing in the shallow sea. The conventional case 1 chlorophyll algorithm cannot be applied since it cannot distinguish chlorophyll from SS (suspended sediments). In October 1998, a red tide outbreak occurred off the coast of KunSan. We analyzed the SeaWiFS data of the outbreak. The standard SeaWiFS chlorophyll algorithm OC-2 was poor in identifying the red tides. However, comparison of spectra of normalized water-leaving radiance indicates that red tide pixels can be distinguished from sediment-laden pixels. Channel 443 and 555 were effective in showing the spectral characteristics. We suggest K490 algorithm as an example in summarizing the information of the spectra and thereby in distinguishing the red tide pixels. Further development is desirable.
Several planktonic dinoflagellates, including Cochlodinium polykrikoides (p), are known to produce red tides responsible for massive fish kills and serious economic loss in turbid Northwest Pacific (Korean and neighboring) coastal waters during summer and fall seasons. In order to mitigate the impacts of these red tides, it is therefore very essential to detect, monitor and forecast their development and movement using currently available remote sensing technology because traditional ship-based field sampling and analysis are very limited in both space and temporal frequency. Satellite ocean color sensors, such as Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor (SeaWiFS), are ideal instruments for detecting and monitoring these blooms because they provide relatively high frequency synoptic information over large areas. Thus, the present study attempts to evaluate the red tide index methods (previously developed by Ahn and Shanmugam et al., 2006) to identify potential areas of red tides from SeaWiFS imagery in Korean and neighboring waters. Findings revealed that the standard spectral ratio algorithms (OC4 and LCA) applied to SeaWiFS imagery yielded large errors in Chl retrievals for coastal areas, besides providing false information about the encountered red tides in the focused waters. On the contrary, the RI coupled with the standard spectral ratios yielded comprehensive information about various ranges of algal blooms, while RCA Chl showing a good agreement with in-situ data led to enhanced understanding of the spatial and temporal variability of the recent red tide occurrences in high scattering and absorbing waters off the Korean and Chinese coasts. The results suggest that the red tide index methods for the early detection of red tides blooms can provide state managers with accurate identification of the extent and location of blooms as a management tool.
OSMI(Ocean Scanning Multi-Spectral Imager) raw image data(Level 0) were acquired and radiometrically corrected. We have applied two methods, using solar & dark calibration data from OSMI sensor and comparing with the SeaWiFS data, to the radiometric correction of OSMI raw image data. First, we could get the values of the gain and the offset for each pixel and each band from comparing the solar & dark calibration data with the solar input radiance values, calculated from the transmittance, BRDF (Bidirectional Reflectance Distribution Function) and the solar incidence angle($\beta$, $\theta$) of OSMI sensor. Applying this calibration data to OSMI raw image data, we got the two odd results, the lower value of the radiometric corrected image data than the expected value, and the Venetian Blind Effect in the radiometric corrected image data. Second, we could get the reasonable results from comparing OSMI raw image data with the SeaWiFS data, and get a new problem of OSMI sensor.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.9
no.3
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pp.36-45
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2006
By analyzing the sea surface temperature (SST), chlorophyll ${\alpha}$, zooplankton and Orview/SeaWiFS satellite data in the Korean Waters from 1999 to 2001, we studied the seasonal and annual variation of chlorophyll ${\alpha}$ concentration and zooplankton biomass. Sea surface temperature was fluctuated with the typical seasonal variation in the waters of temperate zone. Chlorophyll ${\alpha}$ concentration and zooplankton biomass were high in spring and autumn. Year to year fluctuations on annual averaged chlorophyll ${\alpha}$ concentrations in Korean Waters in the spring from 1999 to 2001 were decreased continuously. On the other hand, the estimated chlorophyll ${\alpha}$ concentrations derived from SeaWiFS ocean color data were lower than the measured sea surface chlorophyll a in the Korean Waters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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