• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.58-63
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• 1998

The aim of the present study is to define and tentatively to interpret the distribution of polluted water released from Lake Sihwa into Yellow Sea using Landsat TM. Since the region is an extreme case 2 water, empirical algorithms for chlorophyll-a and suspended sediments have limitations. This work focuses on the use of multi-temporal Landsat TM. We applied PCA to detect evolution of spatial feature of polluted water after release from the lake. The PCA results were compared with in situ data, such as chlorophyll-a, suspended sediments, Secchi disk depth (SDD), surface temperature, radiance reflectance at six bands. The in situ remote sensing reflectance was analysed with PCA. On the basis of these In situ data we found good correlation between first Principal Component and Secchi disk depth ($R^2$=0.7631), although other variables did not result in such a good correlation. The problems in applying PCA techniques to multi-spectral remote sensed data are also discussed.

• 한국지리정보학회지
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• 제2권3호
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• pp.71-80
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• 1999

본 연구의 목적은 Landsat TM 자료를 이용하여 시화호로부터 황해로 방류되는 오염된 시화호물의 방류범위를 해석하는 것이다. 본 연구지역은 Case 2 water에 속하는 지역이기 때문에 엽록소와 부유사의 정량적인 해석을 위한 알고리듬을 적용하는데는 한계가 있다. 본 연구의 초점은 다중시기의 Landsat TM 자료를 이용하는데 있다. 즉, 시화호로부터 방류되는 방류수의 공간적인 확산범위를 관측하기 위해 주성분분석을 적용하였다. 주성분분석의 결과는 엽록소, 부유사, 투명도, 표층수온, SeaWiFS 채널의 수중광학 측정결과인 반사치와 비교하였다. 그리고, PRR-600에 의해 얻어진 수중 광학 반사치는 Landsat TM 자료에서 얻어진 주성분분석 결과와 함께 분석되었다. 이러한 현장관측자료를 바탕으로 비록 다른 현장관측 측정변수가 낮은 상관관계를 나타냈음에도 불구하고 투명도(Secchi Disk Depth)와 주성분분석의 제 1 성분이 $R^2$=0.7631의 좋은 상관관계를 나타내었다. 또한 본 연구에서는 다중시기의 원격탐사자료를 사용하여 주성분분석을 할 때 나타나는 여러 문제를 토의하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제4권1호
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• pp.27-33
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• 2001

본 연구에서는 시화호, 경기만, 천수만, 진해만에서 SeaWiFS 밴드영역을 가진 수중광학측정장비에 의해 얻어진 자료를 바탕으로 투명도 알고리듬이 구성되었다. 이를 현장관측치와 비교하여 가장 높은 상관계수를 나타내는 밴드를 찾았다. 수중광 반사도 밴드비율은 $R_{rs}$(490/665)의 밴드비율이 실측치와 가장 좋은 상관관계($R^2$=0.8188)를 나타냈다. 현장조사에 의해 얻어진 수중 광학 알고리듬을 위성자료에 적용하기 위해 SeaWiFS 보다 비교적 연안해역을 모니터링하기에 용이한 공간해상력을 가진 Landsat TM의 반사도 자료를 계산하고, 이를 동일시점의 현장관측자료와 비교하였다. 하지만, Landsat TM을 적용한 결과는 실측치와 낮은 상관관계를 나타냈고, 이에 대한 문제점을 제시하였다.

• 생태와환경
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• 제39권3호통권117호
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• pp.296-309
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• 2006

조사 시기 동안 (2000~2004년) 주암호와 동복호에서는 겨울을 제외한 시기에 표층과 저층의 수온차이로 인해성층화가 발생하였지만 영산호에서는 나타나지 않았다. 투명도는 주암호>동복호>영산호 순으로 영산호에서 낮은 투명도를 보였으며 주암호와 동복호에서는 식물플랑크톤의 생물량이 높게 나타나는 가을 저층에는 저산소상태로 수질 악화를 나타내었다. 암모니아, 질산염, 인산염 TN, TP는 주암호와 동복호에 비해 영산호에서 높게 나타났으나 클로로필 a는 평균적으로 동복호에서 높았으며 영산호에서 낮았다. 3개호소의 여름, 가을 연평균 영양상태는 평균적으로 영산호>동복호>주암호 순으로 영산호에서 높았다. 주암호와 동복호에서는 TSI (CHL)>TSI (SD)>TSI (TP) 순으로 나타나 조류성장에 있어 인산염이 제한영양염으로 작용할 가능성을 나타내었으며 영산호에서는 TSI (TP)>TSI (SD)>TSI (CHL) 순으로 나타났다. 영산호에서는 인산염에 의한 제한보다는 탁도 즉 광량에 의한 제한이 식물플랑크톤의 성장에 영향을 미치는 것으로 판단된다. 주암호는 빈, 중영양을 보였으며, 동복호에서는 중, 부영양을 영산호에서는 부, 과영양을 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제32권3호
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• pp.221-234
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• 2016

우리나라는 대규모 산업단지와 대도시들이 연안에 집중되면서 연안의 오염이 날로 심각해지고 있다. 이러한 연안 오염을 모니터링하기 위해서 위성 영상을 이용한 연안 수질평가지수 모니터링 연구가 수행될 필요가 있다. 수질평가지수란 저층 산소포화도, 엽록소 농도, 투명도, 용존무기질소 및 용존무기인 농도를 수질평가 항목으로 구성하여 해양환경관리법에 따른 해양환경기준을 통해 해역별로 기준을 설정하여 산출하는 지수이다. 이 연구는 한반도 주변의 연안지역을 대상으로 2011년부터 2013년까지의 현장관측 자료 및 Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) 위성 영상을 이용하여 연안 표층 해수에 대한 기계학습 기반의 두 가지 수질평가지수 추정 기법을 개발하였다. 첫 번째 방법으로는 GOCI 반사도를 이용하여 추정된 수질평가 항목들로 수질평가지수를 계산하였고, 두 번째 방법은 GOCI 반사도 및 산출물(엽록소 농도, 총 부유물질, 용존유기물)을 이용하여 수질평가지수를 추정하였다. 기계학습으로는 Random Forest(RF), Support Vector Regression (SVR), Cubist를 사용하였다. 수질평가 항목 추정에서 투명도의 정확도가 가장 높게 나타났으며, 모든 수질평가 항목 추정에서 세 가지 기계학습 중 RF의 정확도가 가장 높았다. 하지만 추정된 수질평가 항목들로 계산한 수질평가지수는 추정된 수질평가 항목들의 오차와 저층 산소포화도의 불확실성으로 인해 정확도가 높지는 않았다. 반면 GOCI 반사도와 산출물을 이용하여 추정한 수질평가지수는 현장 관측 기반 수질평가지수와 비교했을 때 첫 번째 방법보다 정확도가 높게 나타났다. 또한 엽록소 농도가 수질평가지수 추정에 가장 중요한 변수로 나타났다.

• 해양환경안전학회지
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• 제21권5호
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• pp.474-483
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• 2015

동해 연안 식물플랑크톤의 계절별 분포 특성과 해양환경 요인과의 상호관계를 파악하기 위하여 2009년 2월, 5월, 8월 및 11월에 연안 18개 정점에 대해 조사하였다. 조사기간 중 출현한 식물플랑크톤은 규조강 37종, 와편모조강 22종, 유글레나조강 1종, 규질편모조강 3종 및 은편모조강 1종으로 나뉘었다. 현존량은 $1.2{\times}10^3-246.6{\times}10^3cells/L$(평균 $24.8{\times}10^3cells/L$)의 분포 범위를 보였으며 5월에 가장 높았다. 주요 우점종은 Leptocylindrus danicus, Chaetoceros affinis, Pseudo-nitzschia pungens 및 Thalassionema nitzschioides 등이 출현하였다. 해양환경 요인과의 상관분석 결과 식물플랑크톤 현존량은 pH, 용존산소, 클로로필-a 및 부유물질과 양의 상관관계를 보였으며, 규산규소와는 음의 상관관계를 보였다. 식물플랑크톤 우점종의 계절 변동은 등밀도선 상의 수온(T)-염분(S)도로 구분한 수괴 특성에 영향을 받는 것으로 나타났으며, 특히 5월은 수온, 8월은 염분 분포와 관계가 있었다. 현존량과 종조성을 바탕으로 다원척도 분석을 한 식물플랑크톤의 공간적인 분포는 경북 죽변과 울진을 기점으로 강원연안 그룹(Group A)과 경북연안 그룹(Group B)으로 나뉘어졌다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_1호
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• pp.959-974
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• 2021

Forel-Ule Index (FUI)는 자연에 존재하는 담수 및 해수의 색을 남색부터 고동색까지 21 가지의 등급으로 구분하는 지표이다. FUI는 여러 선행연구에서 수계의 부영양화 지수, 수질인자, 광 특성 등과 연관 지어 분석되었으며, 여러 수질인자의 광학적 정보를 동시에 가지고 있는 새로운 수질 지표로써의 가능성이 제시되었다. 본 연구에서는 500 m의 높은 공간해상도를 가지는 정지궤도 해양위성해색탑재체(Geostationary Ocean Color Imager; GOCI) 관측 자료와 Random Forest (RF) 기계학습 기법을 활용하여 Ocean Colour-Climate Change Initiative(OC-CCI) 기반의 4 km FUI 자료를 공간 상세화 시켰다. 이를 활용하여 우리나라 연안 해역에 대한 수질인자와의 상관관계와 주요 해역에 대한 FUI의 공간적 분포 및 계절별 특성 변화를 분석하였다. 검증 결과 RF 기법으로 추정한 RF FUI는 결정계수(R²)=0.81, 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error; RMSE)=0.7784로, Pitarch의 OC-CCI FUI 알고리즘을 적용하여 계산한 GOCI FUI 추정 정확도(R²=0.72, RMSE=0.9708) 대비 향상된 결과를 보였다. RF FUI는 총 질소(Total Nitrogen), 총 인(Total Phosphorus), 클로로필-a(Chlorophyll-a), 총 부유물질(Total Suspended Solids), 투명도(Secchi Disk Depth)를 포함하는 5가지 수질인자와 각각 0.87, 0.88, 0.97, 0.65, -0.98의 상관계수로 강한 상관성을 보였다. 산출된 FUI의 시간적 패턴 역시 여러 수질인자와의 물리적 관계를 반영하며 유의미한 계절적 패턴의 변화를 보였다. 본 연구의 결과로 한반도 연안 수질 관리에서 고해상도 FUI의 활용 가능성을 제시하였다.