인공위성 광학 스펙트럼 기반 이어도 해양과학기지주변 해수의 수형 분류 = Sea Water Type Classification Around the Ieodo Ocean Research Station Based On Satellite Optical Spectrum

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The color and optical properties of seawater are determined by the interaction between dissolved organic andinorganic substances and plankton contained in it. The Ieodo - Ocean Research Institute (I-ORS), located in the East ChinaSea, is affected by the low salinity of the Yangtze River in the west and the Tsushima Warm Current in the south. Thus,it is a suitable site for analyzing the fluctuations in circulation and optical properties around the Korean Peninsula. In thisstudy, seawater surrounding the I-ORS was classified according to its optical characteristics using the satellite remotereflectance observed with Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)/Aqua and National Aeronautics andSpace Administration (NASA) bio-Optical Marine Algorithm Dataset (NOMAD) from January 2016 to December 2020.
Additionally, the variation characteristics of optical water types (OWTs) from different seasons were presented. A total of59,532 satellite match-up data (d ≤ 10 km) collected from seawater surrounding the I-ORS were classified into 23 typesusing the spectral angle mapper. The OWTs appearing in relatively clear waters surrounding the I-ORS were observed tobe greater than 50% of the total. The maximum OWTs frequency in summer and winter was opposite according toseason. In particular, the OWTs corresponding to optically clear seawater were primarily present in the summer. However,the same OWTs were lower than overall 1% rate in winter. Considering the OWTs fluctuations in the East China Sea, theI-ORS is inferred to be located in the transition zone of seawater. This study contributes in understanding the opticalcharacteristics of seawater and improving the accuracy of satellite ocean color variables.

국문 초록 (Abstract)

해수 속의 용존 유기·무기물과 플랑크톤 등의 상호 작용은 해수의 색과 광학적 특성을 결정한다. 동중국해에위치한 이어도 해양과학기지(I-ORS) 주변의 해역은 서쪽으로 양자강 저염수, 남쪽으로 대마 난류에 영향을 받아 한반도주변의 해수 순환과 광특성 변동 연구에 적합하다. 본 연구에서는 MODIS/Aqua로 관측한 위성 원격 반사도와NOMAD 실측 원격 반사도를 이용하여 2016년 1월부터 2020년 12월까지 I-ORS 주변의 해수의 원격반사도를 스펙트럼 특성에 따라 23가지의 유형으로 분류하였으며, 이어도 해양 과학기지 주변 해역(d ≤ 10 km)의 위성 일치점 자료59,532개를 이용하여 연구 해역 수형의 계절 변동 특성을 제시하였다. 각 관측 지점에서의 원격 반사도 스펙트럼은 분광 각도법을 이용하여 기준 스펙트럼과의 유사도를 비교함으로써 가장 근접한 기준 수형으로 분류 하였으며 분광 유사도가 10o 이내일 때만 유의미하다고 판단하였다. 연구 기간내 I-ORS 주변 해역에서는 상대적으로 맑은 해역에서 잘 나타나는 수형이 50% 이상으로 가장 빈번하게 관측되었다. 계절별 수형의 도수분포에서 여름과 겨울의 분포 양상이 다르게 나타났고, 특히 여름에는 맑은 해수에서 주로 나타나는 7 이하의 수형이 주로 출현한 반면에 겨울에는 전체 4% 미만으로 존재하였다. I-ORS 주변을 비롯한 동중국해의 수형의 공간 분포 특성을 고려할 때 I-ORS는 해수 수형의 전이대에 위치한 것으로 판단된다. 본 연구는 한반도 연안에서의 수형 변동을 분석함으로써 해수의 광학 특성 이해을 이해하고 인공위성 해색 변수의 정확도 향상을 위한 토대 마련에 기여할 것으로 기대된다.

참고문헌 (Reference)

• 1 민지은 ; 유주형 ; 박영제, "한반도 주변의 해수 고유광특성과 해색 알고리즘의 관계 분석" 대한원격탐사학회 31 (31): 473-490, 2015
• 2 박재진 ; 오상우 ; Pierre-Yves Foucher ; 장재철 ; 이문진 ; 박경애 ; 김태성 ; 강원수, "초분광 원격탐사 기반 항공관측 및 현장자료를 활용한 선박탐지" 한국지구과학회 38 (38): 535-545, 2017
• 3 문정언 ; 안유환 ; 유주형 ; P. Shanmugam, "정지궤도 해색탑재체(GOCI) 해수환경분석 알고리즘 개발" 대한원격탐사학회 26 (26): 189-207, 2010
• 4 최도영 ; 우혜진 ; 박경애 ; 변도성 ; 이은일, "인공위성 고도계 해상풍 검증과 해상상태편차와의 관련성- 이어도, 마라도, 외연도 해상풍 관측치를 중심으로 -" 한국지구과학회 39 (39): 139-153, 2018
• 5 박재진 ; 박경애 ; 김희영 ; 이은일 ; 변도성 ; 정광영, "이어도 해양과학기지 자료를 활용한 SMAP 인공위성 염분 검증" 한국지구과학회 41 (41): 469-477, 2020
• 6 우혜진 ; 박경애 ; 변도성 ; 이주영 ; 이은일, "이어도 해양과학기지 관측 파고와 인공위성 관측 유의파고 차이의 특성 연구 (2004~2016)" 한국해양학회 23 (23): 1-19, 2018
• 7 우혜진 ; 박경애 ; 최도영 ; 변도성 ; 정광영 ; 이은일, "이어도 해양과학기지 관측 수온과 위성 해수면온도 합성장 자료와의 비교" 한국지구과학회 40 (40): 613-623, 2019
• 8 Højerslev, N. K., "Water color and its relation to primary production" 18 (18): 203-220, 1980
• 9 Hattab, T., "Validation of chlorophyll-α concentration maps from Aqua MODIS over the Gulf of Gabes(Tunisia) : Comparison between MedOC3 and OC3M bio-optical algorithms" 34 (34): 7163-7177, 2013
• 10 Kruse, F. A., "The spectral image processing system (SIPS)-interactive visualization and analysis of imaging spectrometer data" 44 (44): 145-163, 1993
• 11 Tedford, E., "Temporal variations in turbidity in an oil sands pit lake" 19 (19): 457-473, 2019
• 12 Saldías, G. S., "Seasonal variability of turbid river plumes offcentral Chile based on high-resolution MODIS imagery" 123 : 220-233, 2012
• 13 Froidefond, J. M., "SeaWiFS Data Interpretation in a Coastal Area in the Bay of Biscay" 23 (23): 881-904, 2002
• 14 Delcroix, T., "Sea surface salinity changes in the East China Sea during 1997-2001:Influence of the Yangtze River" 107 (107): SRF-9-, 2002
• 15 Cui, T. W., "Remote sensing of chlorophyll a concentration in turbid coastal waters based on a global optical water classification system" 163 : 187-201, 2020
• 16 Gordon, H., "Remote assessment of ocean color for interpretation of satellite visible imagery: A review Vol. 4" Springer-Verlag 114-, 1983
• 17 IOCCG, "Remote Sensing of Ocean Colour in Coastal, and Other Optically-Complex, Waters" 140-, 2000
• 18 Ruddick, K. G., "Optical remote sensing of chlorophyll a in case 2 waters by use of an adaptive two-band algorithm with optimal error properties" 40 (40): 3575-3585, 2001
• 19 Bukata, R. P., "Optical properties and remote sensing of inland and coastal waters" CRC Press 384-, 2018
• 20 Mobley, C. D., "Optical modeling of ocean waters : Is the case 1-case 2 classification still useful?" 17 (17): 60-67, 2004
• 21 Xiong, X., "NASA EOS Terra and Aqua MODIS on-orbit performance" 43 (43): 413-422, 2009
• 22 NASA Goddard Space Flight Center, "Moderateresolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) Aqua Ocean Color Data; 2018 Reprocessing"
• 23 Tassan, S., "Local algorithms using SeaWiFS data for the retrieval of phytoplankton, pigments, suspended sediment, and yellow substance in coastal waters" 33 (33): 2369-2378, 1994
• 24 Roesler, C. S., "In situ phytoplankton absorption, fluorescence emission, and particulate backscattering spectra determined from reflectance" 100 (100): 13279-13294, 1995
• 25 Pradhan, Y., "Improved regional algorithm to retrieve total suspended particulate matter using IRS-P4ocean colour monitor data" 7 (7): 343-, 2005
• 26 Hansen, M. C., "Global percent tree cover at a spatial resolution of 500meters : First results of the MODIS vegetation continuous fields algorithm" 7 (7): 1-15, 2003
• 27 Kim, W., "Evaluation of chlorophyll retrievals from Geostationary Ocean Color Imager(GOCI)for the North-East Asian region" 184 : 482-495, 2016
• 28 Park, K. A., "Characteristics of satellite chlorophyll-a concentration speckles and a removal method in a composite process in the East/Japan Sea" 34 (34): 4610-4635, 2013
• 29 Tilstone, G. H., "Assessment of MODIS-Aqua chlorophyll-a algorithms in coastal and shelf waters of the eastern Arabian Sea" 65 : 14-26, 2013
• 30 Morel, A., "Analysis of variations in ocean color 1" 22 (22): 709-722, 1977
• 31 Wei, J., "A system to measure the data quality of spectral remote-sensing reflectance of aquatic environments" 121 (121): 8189-8207, 2016
• 32 Moore, T. S., "A class-based approach to characterizing and mapping the uncertainty of the MODIS ocean chlorophyll product" 113 (113): 2424-2430, 2009
• 33 Gohin, F., "A Five Channel Chlorophyll Concentration Algorithm Applied to SeaWiFS Data Processed by SeaDAS in Coastal Waters" 23 (23): 1639-1661, 2002