KCI등재
SCOPUS
심층신경망 기반의 해수 고유광특성 도출 = Derivation of Inherent Optical Properties Based on Deep Neural Network
저자
이형탁 (한국해양과학기술원) ; 최혜민 (부산테크노파크) ; 김민규 (한국해양과학기술원) ; 윤석 (한국해양과학기술원) ; 김광석 (한국해양과학기술원) ; 문정언 (한국해양과학기술원) ; 한희정 (한국해양과학기술원) ; 박영제 (한국해양과학기술원) ; Hyeong-Tak Lee ; Hey-Min Choi ; Min-Kyu Kim ; Suk Yoon ; Kwang-Seok Kim ; Jeong-Eon Moon ; Hee-Jeong Han ; Young-Je Park
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2023
작성언어
Korean
등재정보
KCI등재,SCOPUS,ESCI
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학술저널
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695-713(19쪽)
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In coastal waters, phytoplankton,suspended particulate matter, and dissolved organic matter intricately and nonlinearly alter the reflectivity of seawater. Neural network technology, which has been rapidly advancing recently, offers the advantage of effectively representing complex nonlinear relationships. In previous studies, a three-stage neural network was constructed to extract the inherent optical properties of each component. However, this study proposes an algorithm that directly employs a deep neural network. The dataset used in this study consists of synthetic data provided by the International Ocean Color Coordination Group, with the input data comprising above-surface remote-sensing reflectance at nine different wavelengths. We derived inherent optical properties using this dataset based on a deep neural network. To evaluate performance, we compared it with a quasi-analytical algorithm and analyzed the impact of log transformation on the performance of the deep neural network algorithm in relation to data distribution. As a result, we found that the deep neural network algorithm accurately estimated the inherent optical properties except for the absorption coefficient of suspended particulate matter (R<sup>2</sup> greater than or equal to 0.9) and successfully separated the sum of the absorption coefficient of suspended particulate matter and dissolved organic matter into the absorption coefficient of suspended particulate matter and dissolved organic matter, respectively. We also observed that the algorithm, when directly applied without log transformation of the data, showed little difference in performance. To effectively apply the findings of this study to ocean color data processing, further research is needed to perform learning using field data and additional datasets from various marine regions, compare and analyze empirical and semi-analytical methods, and appropriately assess the strengths and weaknesses of each algorithm.
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