We proposed and verified the methods to maintain data qualities as well as to reduce data volume for the Geostationary Ocean Color Imager (GOCI), the world's first ocean color sensor operated in geostationary orbit. For the GOCI level-2 data, 92.9% of data volume could be saved by only the data compression. For the GOCI level-1 data, however, just 20.7% of data volume could be saved by the data compression therefore another approach was required. First, we found the optimized number of bits per a pixel for the GOCI level-1 data from an idea that the quantization bit for the GOCI (i.e. 12 bit) was less than the number of bits per a pixel for the GOCI level-1 data (i.e. 32 bit). Experiments were conducted using the $R^2$ and the Modulation Transfer Function (MTF). It was quantitatively revealed that the data qualities were maintained although the number of bits per a pixel was reduced to 14. Also, we performed network simulations using the Network Simulator 2 (Ns2). The result showed that 57.7% of the end-toend delay for a GOCI level-1 data was saved when the number of bits per a pixel was reduced to 14 and 92.5% of the end-to-end delay for a GOCI level-2 data was saved when 92.9% of the data size was reduced due to the compression.
We investigated the changes with temporal and spatial movements of cold water events in summer season around the East Sea of Korea. Several data analyses were performed based on the various environmental factors using satellite and in-situ (winds, air/sea surface temperatures) data in the summer season during 2013. For analyzing the influence of cold water life cycle we employed AVISO geostrophic current and daily Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) chlorophyll concentration (chl) data. Also, we used daily Advanced Very High Resolution Radiometer-Sea Surface Temperature (AVHRR-SST) data to trace the movements of cold water events. We found out the cold water events occurred in the early summer season and disappeared in the late summer season, and the cold water life cycle is repeated in this period. Additionally, we could show that the chl were increased in late summer season due to the inertial influence of cold water zone.
This paper introduces Geostationary Ocean Color Imager, IMage Pre-processing Subsystem (GOCI IMPS) of Communication, Ocean, and Meteorological Satellite (COMS), and describes its functions, development states, and operational concepts. The primary and backup systems of GOCI IMPS have been installed in Korea Ocean Satellite Center (KOSC) and Satellite Operation Center (SOC) and the system are the prelaunch test phase after completing all required tests. It is expected that the GOCI data observed continuously over the Korea Peninsular in the geostationary orbit will be usefully utilized in marine environment research fields such as sea surface temperature changes or marine ecosystems.
Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) is under development to provide a monitoring of oceancolor around the Korean Peninsula from geostationary platforms. It is planned to be loaded on Communication, Ocean, and Meteorological Satellite (COMS) of Korea. In this paper radiometric calibration concept of the GOCI is introduced. The GOCI radiometric response is modeled as a nonlinear system in order to reflect a nonlinear characteristic of detector. In this paper estimation approaches for radiometric parameters of GOCI model are discussed. For the GOCI, the offset signal depends on each spectral channel because dark current offset signal is a function of integration time which is different from channel to channel. The offset parameter can be estimated by using offset signal measurements for two integration time setting is described.
Park, Myung-Sook;Jung, Hahn Chul;Lee, Seonju;Ahn, Jae-Hyun;Bae, Sujung;Choi, Jong-Kuk
Korean Journal of Remote Sensing
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v.37
no.5_2
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pp.1281-1293
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2021
The recent launch of the GOCI-II enables South Korea to have the world's first capability in deriving the ocean color data at geostationary satellite orbit for about 20 years. It is necessary to develop a consistent long-term ocean color time-series spanning GOCI to GOCI-II mission and improve the accuracy through validation using in situ data. To assess the GOCI-II's early mission performance, the objective of this study is to compare the GOCI-II Chlorophyll-a concentration (Chl-a), Colored Dissolved Organic Matter (CDOM), and remote sensing reflectances (Rrs) through comparison with the GOCI data. Overall, the distribution of GOCI-II Chl-a corresponds with that of the GOCI over the Yellow Sea, Korea Strait, and the Ulleung Basin. In particular, a smaller RMSE value (0.07) between GOCI and GOCI-II over the summer Ulleung Basin confirms the GOCI-II data's reliability. However, despite the excellent correlation, the GOCI-II tends to overestimate Chl-a than the GOCI over the Yellow Sea and Korea Strait. The similar over-estimation bias of the GOCI-II is also notable in CDOM. Whereas no significant bias or error is found for Rrs at 490 nm and 550 nm (RMSE~0), the underestimation of Rrs at 443 nm contributes to the overestimation of GOCI-II Chl-a and CDOM over the Yellow Sea and the Korea Strait. Also, we show over-estimation of GOCI-II Rrs at 660 nm relative to GOCI to cause a possible bias in Total suspended sediment. In conclusion, this study confirms the initial reliability of the GOCI-II ocean color products, and upcoming update of GOCI-II radiometric calibration will lessen the inconsistency between GOCI and GOCI-II ocean color products.
Kim, Sang-Woo;Kim, Young-Seup;Yoon, Hong-Joo;Saitoh, Sei-ich
Proceedings of the KSRS Conference
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2002.10a
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pp.655-655
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2002
Spatial distribution of phytoplankton pigment concentration (PPC) and sea surface temperature (SST) around the East Korean Warm Current (EKWC) was described, using both ocean color images and advanced very high resolution radiometer (AVHRR) images. Water mass in this region can be classified into five categories in the horizontal profile of PPC and SST, nLw(normalized water-leaving radiance) images: (1) coastal cold water region associated with concentrations of dissolved organic material or yellow colored substances and suspended sediments, (2) cold water region of thermal frontal occurred by a combination of phytoplankton absorption and suspended materials, (3) warm water overlay region by the phytoplankton absorption than the suspended materials; (4) warm water region occurred by the low phytoplankton absorption, and (5) offshore region occurred by the high phytoplankton absorption. In particular, the highest PPC area appeared in the ocean color and SST images with a band shaped distribution of the thermal front and ocean color front region, which is located the coastal cold waters along western thermal front of the warm streamer of the EKWC.
Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) onboard its Communication Ocean and Meteorological Satellite (COMS) is scheduled for launch in 2008. GOCI includes the eight visible-to-near-infrared (NIR) bands, 0.5km pixel resolution, and a coverage region of 2500 ${\times}$ 2500km centered at 36N and 130E. GOCI has had the scope of its objectives broadened to understand the role of the oceans and ocean productivity in the climate system, biogeochemical variables, geological and biological response to physical dynamics and to detect and monitor toxic algal blooms of notable extension through observations of ocean color. To achieve these mission objectives, it is necessary to develop an atmospheric correction technique which is capable of delivering geophysical products, particularly for highly turbid coastal regions that are often dominated by strongly absorbing aerosols from the adjacent continental/desert areas. In this paper, we present a more realistic and cost-effective atmospheric correction method which takes into account the contribution of NIR radiances and include specialized models for strongly absorbing aerosols. This method was tested extensively on SeaWiFS ocean color imagery acquired over the Northwest Pacific waters. While the standard SeaWiFS atmospheric correction algorithm showed a pronounced overcorrection in the violet/blue or a complete failure in the presence of strongly absorbing aerosols (Asian dust or Yellow dust) over these regions, the new method was able to retrieve the water-leaving radiance and chlorophyll concentrations that were consistent with the in-situ observations. Such comparison demonstrated the efficiency of the new method in terms of removing the effects of highly absorbing aerosols and improving the accuracy of water-leaving radiance and chlorophyll retrievals with SeaWiFS imagery.
In the remote sensing researches, the reflected bright source such as snow, cloud have effects on the image quality of wanted signal. Even though those signal from bright source are adjusted in corresponding pixel level with atmospheric correction algorithm or radiometric correction, those can be problem to the nearby signal as one of the stray light source. Especially, in the step and stare observational method which makes one mosaic image with several snap shots, one of target area can affect next to the other snap shot each other. Presented in this paper focused on the stray light analysis from unwanted reflected bright source for geostationary ocean color sensor. The stray light effect for total 16 slot images each other were performed according to 8 band filters. For the realistic simulation, we constructed system modeling with integrated ray tracing technique which realizes the same space time in the remote sensing observation among the Sun, the Earth, and the satellite. Computed stray light effect in the results of paper demonstrates the distinguishable radiance value at the specific time and space.
The Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) data-processing system (GDPS), which is a software system for satellite data processing and analysis of the first geostationary ocean color observation satellite, has been developed concurrently with the development of th satellite. The GDPS has functions to generate level 2 and 3 oceanographic analytical data, from level 1B data that comprise the total radiance information, by programming a specialized atmospheric algorithm and oceanic analytical algorithms to the software module. The GDPS will be a multiversion system not only as a standard Korea Ocean Satellite Center(KOSC) operational system, but also as a basic GOCI data-processing system for researchers and other users. Additionally, the GDPS will be used to make the GOCI images available for distribution by satellite network, to calculate the lookup table for radiometric calibration coefficients, to divide/mosaic several region images, to analyze time-series satellite data. the developed GDPS system has satisfied the user requirement to complete data production within 30 minutes. This system is expected to be able to be an excellent tool for monitoring both long-term and short-term changes of ocean environmental characteristics.
The data from Geostationary Ocean Color Imager-II (GOCI-II), which observes the color of the sea to monitor marine environments, undergoes various correction processes in the ground station system, producing data from Raw to Level-2 (L2). Quality issues arising at each processing stage accumulate step by step, leading to an amplification of errors in the satellite data. To address this, improvements were made to the GOCI-II ground station system to measure potential optical quality and geolocation accuracy errors in the Level-1A/B (L1A/B) data. A newly established Radiometric and Geometric Performance Assessment Module (RGPAM) now measures five optical quality factors and four geolocation accuracy factors in near real-time. Testing with GOCI-II data has shown that RGPAM's functions, including data processing, display and download of measurement results, work well. The performance metrics obtained through RGPAM are expected to serve as foundational data for real-time radiometric correction model enhancements, assessment of L1 data quality consistency, and the development of reprocessing strategies to address identified issues related to the GOCI-II detector's sensitivity degradation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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