[논문]COMS/GOCI 및 Landsat ETM+ 영상을 활용한 경기만 지역의 부유퇴적물 농 도 변화 모니터링

엄진아; 이윤경; 최종국; 문정언; 유주형; 원중선

doi:10.9719/eeg.2014.47.1.39

COMS/GOCI 및 Landsat ETM+ 영상을 활용한 경기만 지역의 부유퇴적물 농 도 변화 모니터링
Monitoring of the Suspended Sediments Concentration in Gyeonggi-bay Using COMS/GOCI and Landsat ETM+ Images 원문보기

자원환경지질 = Economic and environmental geology, v.47 no.1, 2014년, pp.39 - 48

엄진아 (한국해양과학기술원 해양위성센터) , 이윤경 (한국해양과학기술원 해양위성센터) , 최종국 (한국해양과학기술원 해양위성센터) , 문정언 (한국해양과학기술원 해양위성센터) , 유주형 (한국해양과학기술원 해양위성센터) , 원중선 (연세대학교 지구시스템과학과)

초록
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연안환경은 해수의 유기물질 및 미립자들과 육상의 입자들이 섞여있는 매우 복잡한 환경을 가진다. 특히 연안에서의 부유퇴적물 (suspended sediment, SS) 이동은 침식 및 퇴적 과정, 기초 생물량, 영양분의 이동, 미세 오염 등에 중요한 역할을 한다. 따라서 이 연구에서는 천리안 해양관측 위성 (Geostationary Ocean Color Imager, GOCI) 및 Landsat Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) 영상을 활용하여 경기만 지역에서의 부유퇴적물 농도 변화를 관측하였다. GOCI 영상을 활용하여 부유퇴적물 농도의 일변화를 관측한 결과 만조 이후에 부유퇴적물 농도가 낮게 나타났다. 부유퇴적물 농도와 유속 및 수위 자료와의 비교 결과, 만조 이전의 9시와 10시의 유속 세기는 각각 37.6, 28.65 $cm{\cdot}s^{-1}$이며, 수위는 각각 -1.23, -0.61 m이지만 만조 때 수위는 1.18 m로 점차 높아진다. 즉 수위 상승과 유속이 강하게 나타나면서 만조 이전에 높은 부유퇴적물 농도를 가지는 반면에 만조 이후에는 지속적으로 부유퇴적물 농도가 감소한다. 또한 Landsat ETM+ 영상으로부터 계절별 부유퇴적물 농도를 분석한 결과 겨울에 외해에서 높은 부유퇴적물 농도 값을 가지며 여름에는 한강 연안에서 높은 부유퇴적물 농도 값을 가진다. 이러한 이유는 겨울에는 북서계절풍의 영향으로 외해 부근에서 부유퇴적물 농도가 높게 나타났으며 여름에는 풍속보다는 유량의 영향이 크기 때문에 한강 연안에서 높은 부유퇴적물 농도 값을 가지는 것으로 판단된다.

Abstract ▼ AI-Helper

In coastal region, estuaries have complex environments where dissolved and particulate matters are mixed with marine water and substances. Suspended sediment (SS) dynamics in coastal water, in particular, plays a major role in erosion/deposition processes, biomass primary production and the transport of nutrients, micropollutants, heavy metals, etc. Temporal variation in suspended sediment concentration (SSC) can be used to explain erosion/sedimentation patterns within coastal zones. Remotely sensed data can be an efficient tool for mapping SS in coastal waters. In this study, we analyzed the variation in SSC in coastal water using the Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) and Landsat Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) in Gyeonggi-bay. Daily variations in GOCI-derived SSC showed low values during ebb time. Current velocity and water level at 9 and 10 am is 37.6, 28.65 $cm{\cdot}s^{-1}$ and -1.23, -0.61 m respectively. Water level has increased to 1.18 m at flood time. In other words, strong current velocity and increased water level affected high SSC value before flood time but SSC decreased after flood time. Also, we compared seasonal SSC with the river discharge from the Han River and the Imjin River. In summer season, river discharge showed high amount, when SSC had high value near the inland. At this time SSC in open sea had low value. In contrast, river discharge amount from inland showed low value in winter season and, consequently, SSC in the open sea had high value because of northwest monsoon.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

하지만 위 방법도 풍속이 증가하게 되면 ρ 값이 변하게 된다. 따라서 이 연구에서는 품질 관리를 위하여 측정된 R_rs와 모델 스펙트럼 사이의 일관성을 이용하여 보정하였다. 모델 스펙트럼을 위한 입력 값으로는 식 (4)와 같이 실험실에서 측정된 흡수 계수를 사용하였다.
이 연구에서는 부유퇴적물 농도의 단기간 및 장기적인 변화를 GOCI 및 Landsat ETM+ 영상을 활용하여 관측하고자 한다. 단기 변화는 해양관측 정지궤도 위성인 GOCI를 활용하여 시간별 부유퇴적물 농도 변화를 관측하며 장기 변화는 Landsat ETM+ 영상을 활용한다.

가설 설정

Landsat ETM+ 영상의 경우 Chavez (1996)에 의해 개발된 COST 모델을 사용하여 대기보정을 실시하였다. 이 모델은 대기의 하향복사량은 미미하다고 가정하고 이 값을 무시하고 태양에서 지표까지의 대기투과율을 코사인 (cosine) 값으로 근사화 하였다. 특히 이 방법은 현실적으로 반사율이 0인 지역은 존재하지 않기 때문에 완전 흑체의 반사율을 1%로 결정하고 이를 활용하여 대기의 상향복사량을 구한다.
2) 하지만 이 보정은 ∆ρ 값에 의한 에러를 가지고 있기 때문에 이를 다시 식 (2)에서 마지막 부분에서의 표면반사 보정계수 (residual surface reflection)로 보정한다. 표면반사 보정계수는 해수표면장력파에 의하여 해수 표면 변동에 의해 발생하는 오차 보정 계수로서 이 값을 모든 파장에서 일정하다고 가정을 한다. 그리고 근적외선 파장대에서의 변하지 않는 해수 원격반사도 (R_rs)스펙트럼 특징을 사용하여 보정한다.

제안 방법

관측된 부유퇴적물 농도 변화는 연구지역의 환경 요인 (유량, 조석, 풍속, 수위, 유속)과 비교·분석을 실시한다.
표면반사 보정계수는 해수표면장력파에 의하여 해수 표면 변동에 의해 발생하는 오차 보정 계수로서 이 값을 모든 파장에서 일정하다고 가정을 한다. 그리고 근적외선 파장대에서의 변하지 않는 해수 원격반사도 (R_rs)스펙트럼 특징을 사용하여 보정한다. 일반적으로 해수 원격반사도는 물의 흡수와 반비례한다 (Ruddick et al.
하지만 경기만 지역은 부유퇴적물 농도가 매우 탁한 지역으로 영상의 반사도가 높게 나타나기 때문에 이 값을 바로 적용할 수 없다. 따라서 연구 지역에 적합한 임계값을 설정하여 영상의 구름을 제거하였다. 이렇게 제거된 영상은 경험적 알고리즘을 적용하여 부유퇴적물 농도를 계산하였다.
, 2013). 따라서 이러한 단점을 보완한 개선된 MUMM 알고리즘을 사용하여 GOCI 영상의 대기보정을 실시하였다. Landsat ETM+ 영상의 경우 Chavez (1996)에 의해 개발된 COST 모델을 사용하여 대기보정을 실시하였다.
시간별 부유퇴적물 농도 변화를 모니터링하기 위하여 2012년 10월 23일에 획득된 GOCI 영상을 사용하였으며, 계절별 변화를 모니터링하기 위하여 2012년 1월 25일과 2012년 8월 4일에 획득된 Landsat EMT+ 영상을 사용하였다. 또한 영상으로부터 획득된 부유퇴적물 농도 변화와 조위 변화, 유량 및 바람 세기와 비교 분석을 실시하였다. 조위는 인천 조위 검측소에서 측정한 자료를 사용하였으며, 바람의 세기는 기상청에서 제공하는 덕적도 부이에서 측정한 자료를 사용하였다.
측정된 무게로부터 부유퇴적물 농도를 계산하였으며 각 정점 당 3개의 자료를 평균하여 사용하였다. 또한, 해수 원격반사도 (Remote Sensing reflectance, R_rs)는 해수를 채취한 동일 정점에서 spectroradiometer (FieldSpec3, Analytical Spectral Devices) 장비를 사용하여 측정하였다. 태양광반사 (sun glinting) 효과를 제거하기 위해 태양 위치로부터 시계 방향으로 135° 방향으로 회전하여 수출 복사휘도 (total water-leaving radiance : L_wT, W/m²/nm/sr), 대기 복사휘도 (sky radiance : L_sky, W/m²/nm/sr), 하향 복사조도 (downwelling irradiance : E_d) 를 측정하였다.
부유퇴적물 농도는, 각 현장조사 정점에서 플라스틱 통을 이용하여 표층 해수를 채취하여 60 오븐에 4시간 건조한 후 무게를 측정한 25 mm Glass Fiber Filter (GF/F)를 사용하여 각 정점에서 3회씩 필터링을 실시하였다. 해수가 필터된 필터지는 실험실로 옮겨 60 오븐에서 4시간 건조 한 후, A&D 사의 Semi microbalance GH-202 전자 저울을 사용하여 각 무게를 측정하였다.
수출 복사휘도와 대기 복사휘도는 입사각을 30°로 하여 측정하였으며, 하향 복사조도는 Remote Cosine Receptor (RCR)를 사용하여 반구에 해당하는 총 복사 휘도를 측정하였다.
위의 두 방법을 이용하여 영상의 대기 보정을 실시한 후, 구름의 영향을 제거하기 위하여 근적외선 (Near Infrared : NIR) 밴드를 사용하였다. Wang and Shi (2006)는 근적외선 밴드를 사용하여 MODIS 영상에서의 구름을 제거하는 연구를 진행하였다.
이 연구에서는 COMS/GOCI와 Landsat ETM+ 영상을 활용하여 경기만 지역의 부유퇴적물 농도 변화에 대하여 모니터링하였으며 작성된 부유퇴적물 농도 변화와 환경 요소 (조석, 수위, 유속, 풍속 및 유량)와의 상관성을 분석하였다. 이 연구를 통하여 얻은 결론은 다음과 같다.
09시에 획득한 영상에서 부유퇴적물 농도 값이 가장 높은 값을 가지는 반면에 점차 시간이 지나면서 부유퇴적물 농도값이 낮아지는 경향을 보였다. 이러한 부유퇴적물 농도 변화와 조석 주기와의 관련성을 분석하였다. 만조가 되기 전에는 부유퇴적물 농도가 높은 값을 가지지만 (Fig.
따라서 연구 지역에 적합한 임계값을 설정하여 영상의 구름을 제거하였다. 이렇게 제거된 영상은 경험적 알고리즘을 적용하여 부유퇴적물 농도를 계산하였다. 경험적 알고리즘 개발을 위하여 2011년 3월과 10월, 2011년 6월과 2012년 6월에 목포와 경기만에서 획득된 총 96개의 부유퇴적물 농도와 해수 원격반사도 자료를 사용하였다 (Choi et al.
이렇게 측정된 자료는 GOCI response function을 적용하여 GOCI의 8개 밴드에 적합한 해수 원격반사도로 변환하여 사용하였다.
수출 복사휘도와 대기 복사휘도는 입사각을 30°로 하여 측정하였으며, 하향 복사조도는 Remote Cosine Receptor (RCR)를 사용하여 반구에 해당하는 총 복사 휘도를 측정하였다. 측정된 해수 원격반사도 자료는 자료 품질평가를 거친 후 현장조사를 통해 획득된 부유퇴적물 농도 자료와 상관성을 통해 부유퇴적물 농도 작성을 위한 경험적 알고리즘을 작성하였다.
태양광반사 (sun glinting) 효과를 제거하기 위해 태양 위치로부터 시계 방향으로 135° 방향으로 회전하여 수출 복사휘도 (total water-leaving radiance : LwT, W/m2/nm/sr), 대기 복사휘도 (sky radiance : Lsky, W/m2/nm/sr), 하향 복사조도 (downwelling irradiance : Ed) 를 측정하였다.
단기 변화는 해양관측 정지궤도 위성인 GOCI를 활용하여 시간별 부유퇴적물 농도 변화를 관측하며 장기 변화는 Landsat ETM+ 영상을 활용한다. 특히 Landsat ETM+ 영상을 활용하여 GOCI 영상으로 분석이 불가능한 내측 하구의 해수 부유퇴적물 농도 변화도 관측한다. 관측된 부유퇴적물 농도 변화는 연구지역의 환경 요인 (유량, 조석, 풍속, 수위, 유속)과 비교·분석을 실시한다.
해수가 필터된 필터지는 실험실로 옮겨 60 오븐에서 4시간 건조 한 후, A&D 사의 Semi microbalance GH-202 전자 저울을 사용하여 각 무게를 측정하였다.
현장조사 통하여 획득한 스펙트럼 자료는 위성 자료와의 비교 분석 및 해수원격반사도 변환을 위하여 스펙트럼 자료의 품질 평가 (Quality Control)를 실시하였다 (Moon et al., 2012). 일반적으로 총 복사휘도(L_t)는 식 (1)과 같이 수출복사휘도(L_wT)와 대기 복사휘도가 해수 표면의 Fresnel reflection에 의해 반사된 표면 복사휘도(L_sfc)로 구성되어 있다.

대상 데이터

Doxaran et al. (2009)은 프랑스의 Gironde 연안에서 최대 탁도 지역의 변화를 관측하기 위하여 현장 조사와 해색 위성 영상인 MODerateresolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 자료를 사용하였다.
이렇게 제거된 영상은 경험적 알고리즘을 적용하여 부유퇴적물 농도를 계산하였다. 경험적 알고리즘 개발을 위하여 2011년 3월과 10월, 2011년 6월과 2012년 6월에 목포와 경기만에서 획득된 총 96개의 부유퇴적물 농도와 해수 원격반사도 자료를 사용하였다 (Choi et al., 2014).
5b는 2012년 8월 4일 11시 6분에 획득된 영상의 결과이다. 두 영상은 모두 밀물 때 획득된 영상이며 1월 25일에 획득된 영상의 조위는 97 cm, 8월 4일에 획득된 영상의 조위는 243 cm이다. 두 영상 획득 시조차는 각각 839 cm, 900 cm로 유사하다 (Table 2).
, 2008). 따라서 이 연구에서는 중심파장이 660 nm인 밴드를 사용하였다. 획득된 부유퇴적물 농도와 660 nm에 해당하는 해수 원격반사도 자료로부터 개발된 경험적 알고리즘은 식 (6)과 같다.
조위는 인천 조위 검측소에서 측정한 자료를 사용하였으며, 바람의 세기는 기상청에서 제공하는 덕적도 부이에서 측정한 자료를 사용하였다. 수위 및 유량 자료는 한강홍수통제소에서 제공하는 자료를 사용하였다.
이번 연구에서 사용한 영상 리스트는 Table 2와 같다. 시간별 부유퇴적물 농도 변화를 모니터링하기 위하여 2012년 10월 23일에 획득된 GOCI 영상을 사용하였으며, 계절별 변화를 모니터링하기 위하여 2012년 1월 25일과 2012년 8월 4일에 획득된 Landsat EMT+ 영상을 사용하였다. 또한 영상으로부터 획득된 부유퇴적물 농도 변화와 조위 변화, 유량 및 바람 세기와 비교 분석을 실시하였다.
연구지역은 한반도 서해 경기만 지역으로, 북위 37° - 38°, 동경 126° - 127° 사이에 위치하고 있다 (Fig. 1).
연구지역의 부유퇴적물 농도 및 이동 변화 모니터링 관측을 위하여 세계최초 정지궤도 해색 위성인 GOCI 영상과 태양동주기 궤도의 Landsat ETM+ 영상을 사용하였다. GOCI는 한반도를 중심으로 2,500 × 2,500 km 영역의 해양환경을 관측하는 세계 최초의 정지궤도위성 해색탑재체이다.
또한 영상으로부터 획득된 부유퇴적물 농도 변화와 조위 변화, 유량 및 바람 세기와 비교 분석을 실시하였다. 조위는 인천 조위 검측소에서 측정한 자료를 사용하였으며, 바람의 세기는 기상청에서 제공하는 덕적도 부이에서 측정한 자료를 사용하였다. 수위 및 유량 자료는 한강홍수통제소에서 제공하는 자료를 사용하였다.
해수가 필터된 필터지는 실험실로 옮겨 60 오븐에서 4시간 건조 한 후, A&D 사의 Semi microbalance GH-202 전자 저울을 사용하여 각 무게를 측정하였다. 측정된 무게로부터 부유퇴적물 농도를 계산하였으며 각 정점 당 3개의 자료를 평균하여 사용하였다. 또한, 해수 원격반사도 (Remote Sensing reflectance, R_rs)는 해수를 채취한 동일 정점에서 spectroradiometer (FieldSpec3, Analytical Spectral Devices) 장비를 사용하여 측정하였다.
특히 경험적 알고리즘을 위하여 중심 파장이 660 nm 밴드 (GOCI의 5번 밴드)에 해당하는 원격 반사도 값을 사용하였다. 일반적으로 부유퇴적물 농도 작성을 위하여 555 nm 파장을 가지는 밴드를 사용한다.

이론/모형

위성 영상으로부터 부유퇴적물 농도 분포도 작성을 위하여 획득된 영상은 대기 보정을 실시하였다. GOCI 영상은 개선된 Management Unit of the North Sea Mathematical Models (MUMM) 알고리즘 (Lee et al., 2013)을 이용하여 대기보정을 실시하였다. 개선된 MUMM 알고리즘은 근적외선 파장에서의 해수 반사도 값 (ρ_w(745 nm))과 해수 반사도 비율 (a)의 관계식을 산정하여 해당 화소의 탁도에 적합한 해수 반사도 비율을 계산하는 방법이다.
따라서 이러한 단점을 보완한 개선된 MUMM 알고리즘을 사용하여 GOCI 영상의 대기보정을 실시하였다. Landsat ETM+ 영상의 경우 Chavez (1996)에 의해 개발된 COST 모델을 사용하여 대기보정을 실시하였다. 이 모델은 대기의 하향복사량은 미미하다고 가정하고 이 값을 무시하고 태양에서 지표까지의 대기투과율을 코사인 (cosine) 값으로 근사화 하였다.

성능/효과

1) GOCI 및 Landsat ETM+ 영상을 활용하여 작성된 부유퇴적물 농도 변화를 관측한 결과, 전체적으로 조석 사주가 분포하는 지역에서 높은 부유퇴적물 농도 값을 가진다. 이 연구를 통하여 GOCI 영상의 공간해상도 한계로 인하여 분석이 어려운 한강 하구 연안지역의 경우에는 고해상도의 Landsat ETM+ 영상으로 분석이 가능하였다.
2) GOCI 영상을 통한 시간별 부유퇴적물 농도 변화와 환경요소 (조석, 수위 및 유속)와의 상관성을 비교한 결과, 만조 직전에는 유속이 강하기 때문에 높은 부유퇴적물 농도 값을 가지지만 만조 이후에는 유속이 약해지면서 부유입자가 가라 앉아 부유퇴적물 농도 값이 낮아진다.
3) Landsat ETM+ 영상을 통한 계절별 변화 및 환경 요소 (풍속 및 유량)와의 상관성을 비교한 결과, 겨울에는 북서 계절풍의 영향으로 인하여 외해에서 높은 부유퇴적물 농도 값을 가지는 반면에 한강 연안 하구지역에서는 유량의 영향으로 여름철에 높은 부유퇴적물 농도 값을 가진다. 즉 외해의 경우 겨울에는 풍속으로 인하여 입자의 재부유로 인해 부유퇴적물 농도가 높게 나타나며, 내륙의 경우에는 바람보다는 유량으로 인한 부유퇴적물의 영향으로 부유퇴적물 농도가 더 높게 나타난다.
전체적으로 부유퇴적물 농도는, 두 영상 모두에서 외해 지역의 조석 사주가 분포하는 지역에서 높게 나타났다. Landsat ETM+ 영상의 부유퇴적물 농도 분포도에서 한강 연안에서의 부유퇴적물 농도를 관측한 결과 (Fig. 2b), 강화도 남단 갯벌, 연안 조석 사주 및 퇴적물이 쌓여 있는 부근에서 값이 높게 나타나는 것을 알 수 있다. 이 지역은 해수가 아닌 노출된 갯벌 및 퇴적물이 쌓여 있는 지역이지만, 해수에서의 부유퇴적물 농도가 높은 것처럼 값이 높게 나타났다.
(2009)은 프랑스의 Gironde 연안에서 최대 탁도 지역의 변화를 관측하기 위하여 현장 조사와 해색 위성 영상인 MODerateresolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 자료를 사용하였다. 그 결과 강으로부터의 유입량이 증가하면 최대 탁도를 가지는 지역은 연안 중앙부로 이동하는 것을 확인하였다. Petus et al.
이 값이 커질수록 다양하고 세분화된 색상을 나타낼 수 있으므로 지형지물 등을 좀 더 세밀하게 표현할 수 있다 (Aronoff, 2005; Wilkie and Finn, 1996). 외해 부근에서 부유퇴적물 농도를 살펴보면, GOCI 영상의 경우 부유퇴적물 농도 변화 경계가 점진적으로 변화하는 것이 관측되지만 (Fig. 2a), Landsat ETM+ 영상의 경우에는 부유퇴적물 농도 변화가 급격하게 나타났다 (Fig. 2b). 따라서 GOCI 영상이 Landsat ETM+ 영상에 비하여 정밀한 부유퇴적물 농도 변화 관측이 가능함을 알 수 있다.
유속과 수위자료를 분석한 결과, 만조 (11시) 전인 9시와 10시의 유속 세기는 각각 37.6, 28.65 cm·s-1이며 11시에 52.55 cm·s-1이다.
1) GOCI 및 Landsat ETM+ 영상을 활용하여 작성된 부유퇴적물 농도 변화를 관측한 결과, 전체적으로 조석 사주가 분포하는 지역에서 높은 부유퇴적물 농도 값을 가진다. 이 연구를 통하여 GOCI 영상의 공간해상도 한계로 인하여 분석이 어려운 한강 하구 연안지역의 경우에는 고해상도의 Landsat ETM+ 영상으로 분석이 가능하였다.
2a와 b는 각각 2012년 10월 23일 11시 16분에 획득된 GOCI 영상과 11시 06분에 획득된 Landsat ETM+ 영상으로부터 작성된 부유퇴적물 농도 분포도이다. 전체적으로 부유퇴적물 농도는, 두 영상 모두에서 외해 지역의 조석 사주가 분포하는 지역에서 높게 나타났다. Landsat ETM+ 영상의 부유퇴적물 농도 분포도에서 한강 연안에서의 부유퇴적물 농도를 관측한 결과 (Fig.
전체적으로 외해의 경우 부유퇴적물 농도 값이 0 - 10 g·m-3이하의 값을 가지는 반면에, 조석 사주가 분포하는 지역에서는 부유퇴적물 농도 값이 20 g·m-3이상의 값을 보였다.

후속연구

이 연구에서는 정량적인 입자의 재부유 상태에 대한 연구가 진행되지 못하였다. 입자의 정량적인 재부유를 측정 하려면 연구지역의 bed shear stress를 측정해야 하지만 현재 이를 위한 연구가 진행되지 못하였다.
뿐만 아니라 연구지역 bed의 퇴적물 입자 크기에 관한 연구도 동시에 진행되어야 한다. 추후에는 입자의 재부유에 대한 정량적인 연구와 퇴적물 입자의 이동 및 방향에 대한 퇴적학적 연구, 수치 모델링 자료를 결합한 연구가 진행 된다면 연안의 효율적인 관리에 유용하게 사용될 수 있다. 특히 부유퇴적물 농도 변화 원인이 입자의 재부유에 의한 것인지 또는 다른 곳으로부터 유입된 것인지에 대한 연구를 통하여 연안의 침식 및 퇴적량을 산출 할 수 있으며, 이를 통하여 효과적인 연안 모니터링이 가능하다.
추후에는 입자의 재부유에 대한 정량적인 연구와 퇴적물 입자의 이동 및 방향에 대한 퇴적학적 연구, 수치 모델링 자료를 결합한 연구가 진행 된다면 연안의 효율적인 관리에 유용하게 사용될 수 있다. 특히 부유퇴적물 농도 변화 원인이 입자의 재부유에 의한 것인지 또는 다른 곳으로부터 유입된 것인지에 대한 연구를 통하여 연안의 침식 및 퇴적량을 산출 할 수 있으며, 이를 통하여 효과적인 연안 모니터링이 가능하다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	연안 환경에서 부유퇴적물의 의의는?	연안 환경에서 부유퇴적물은 물의 수질을 평가할 수 있는 좋은 지시자이다 (Mao et al., 2012).
	부유퇴적물 농도의 공간적 분포 및 이동 경로에 대한 연구를 진행하는 이유는 무엇인가?	, 2012). 부유퇴적물 농도 및 분포 패턴은 해양의 환경, 특히 연안의 환경변화를 모니터링하는데 중요한 지표 역할을 하며, 식물성 플랑크톤의 생산성, 영양분의 농도 및 오염 등에 영향을 미친다 (Doxaran et al., 2009). 뿐만 아니라 연안 하구에서 담수 유입에 의한 부유사 퇴적현상 및 퇴적물의 이동 경로를 규명하는데도 중요한 인자가 된다. 이러한 부유 퇴적물은 강의 유량, 연안 침식, 입자의 재부유, 바람의 이동 등과 같은 다양한 요소에 의하여 기원 된다 (Lorthiois et al., 2012).
	개선된 MUMM 알고리즘은 어떤 방법인가?	, 2013)을 이용하여 대기보정을 실시하였다. 개선된 MUMM 알고리즘은 근적외선 파장에서의 해수 반사도 값 (ρw(745 nm))과 해수 반사도 비율 (a)의 관계식을 산정하여 해당 화소의 탁도에 적합한 해수 반사도 비율을 계산하는 방법이다. 기존의 MUMM 알고리즘은 매우 탁한 해역에서 해수 반사도 값이 과소 추정되어 해수 반사도 비율이 작아지는 경향을 나타내기 때문에 매우 탁한 해역에서는 오차를 가진다 (Lee et al.

참고문헌 (25)

Aronoff, S. (2005) Remote Sensing for GIS Managers. ESRI Press, Redlands, CA.
Chavez, P.S. (1996) Image-based atmospheric corrections revisited and improved. American Society for Photogrammetry and Remote Sensing, v.62, p.1025-1036.
Cho, S., Ahn, Y.H., Ryu, J.H, Kang, G.S. and Youn, H.S. (2010) Development of Geostationary Ocean Color Imager (GOCI), Korean J. Remote Sens., v.26(2), p.157-165.
Choi, J.K., Park, Y.J., Ahn, J.H., Lim, H.S., Eom, J. and Ryu, J.H. (2012) GOCI, the world's first geostationary ocean color observation satellite, for the monitoring of temporal variability in coastal water turbidity, J. Geophys. Res., v.117, p.C09004.
Choi, J.K., Park, Y.J., Lee, B.R., Eom, J., Moon J.E. and Ryu, J.H. (2014) Application of the Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) to understanding the temporal dynamics of coastal water turbidity, Remote Sens. Environ. (in press).
Choi, J.Y., Kwon,, Y.K. and Chung, G.S. (2012) Late Quaternary Stratigraphy and Depositional Environment of Tidal Sand Ridge Deposits in Gyeonggi Bay, West Coast of Korea, Jour. Korean Earth Science Society, v.33(1), p.1-10.

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Doxaran, D., Castaing, P. and Lavender, S.J. (2006) Monitoring the maximum turbidity zone and detecting fine-scale turbidity features in the Gironde estuary using high spatial resolution satellite sensor (SPOT HRV, Landsat ETM+) data, Int. J. Remote Sens., v.27(11), p.2303-2321.

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Doxaran, D., Froidefond, J.M., Castaing, P. and Babin, M. (2009) Dynamics of the turbidity maximum zone in a macrotidal estuary (the Gironde, France): Observations from field and MODIS satellite data, Est. Coast. Shelf Sci., v.81, p.321-332.

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Doxaran, D., Froidefond, J.M., Lavender, S. and Castaing, P. (2002) Spectral signature of highly turbid waters Application with SPOT data to quantify suspended particulate matter concentrations, Remote Sens. Environ., v.81, p.149-161.

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Jensen, J.R. (2005) Introductory digital image processing a remote sensing perspective (second edition), Prentice hall, New jersey, p.2-61.
Korean Ocean Research & Development Institute (1998) Tidal Flat Studies for Conservation and Sustainable Use.
Lee, B., Ahn, J.H., Park, Y.J. and Kim, S.W. (2013) Turbid water atmospheric correction for GOCI: Modification of MUMM algorithm, Korean J. Remote Sens., v.29(2), p.173-182.

원문보기 상세보기
Lee, M.S., Park, K.Y., Chung, J.Y., Ahn, Y.H. and Moon, J.E. (2011) Estimation of coastal suspended sediment concentration using satellite data and oceanic in-situ measurements, Korean J. Remote Sens., v.27(6), p.677-692.

원문보기 상세보기
Lorthiois, T., Doxaran, D. and Chami, M. (2012) Daily and seasonal dynamics of suspended particles in the Thone River plume based on remote sensing and field optical measurements, Geo-Mar. Lett., v.32(2), p.89-101.
Mobley, C.D. (1999) Estimation of the remote-sensing reflectance from above-surface measurements, Appl. Opt., v.38(36), p.7442-7455.

상세보기
Moon, J.E., Park, Y.J., Ryu, J.H., Choi, J.K., Ahn, J.H., Min, J.E., Son, Y.B., Lee, S.J., Han, H.J. and Ahn, Y.H. (2012) Initial validation of GOCI water products against in situ data collected around Korean Peninsula for 2010-2011, Ocean Sci., v.47(3), p.261-277.

원문보기 상세보기
Paphitis, D. and Collins, M.B. (2005) Sediment resuspension envents within the (microtidal) coastal waters of Thermaikos Gulf, morthern Greece, Cont. Shelf Res., v.25, p.2350-2365.

상세보기
Petus, C., Chust, G., Gohin, F., Doxaran, D., Froidefond, J.M. and Sagarminaga, Y. (2010) Estimating turbidity and total suspended matter in the Adour River plume (south bay of Biscay) using MODIS-250m imagery, Cont. Shelf Res., v.30, p.379-392.

상세보기
Ruddick, K., Nechad, B., Neukermans, G., Park, Y. J., Doxara, D., Sirjacobs, D. and Beckers, J.M. (2008) Remote sensing of suspended particulate matter in turbid waters: state of the art and future perspectives, Proceedings of the Ocean Optics XIX conference, Barga, 6-10 October, 2008.
Ruddick, K.G., De Cauwer, V., Park, Y.J. and Moore, G. (2006) Seaborne measurements of near infrared water-leaving reflectance: The similarity spectrum for turbid waters, Limnol Oceanogra, v.51(2), p.1167-1179.

상세보기
Ryu, J.H., Han, H.J., Cho. S., Park, Y.J. and Ahn, Y.H. (2012) Overview of Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) and GOCI Data Processing System( GDPS), Ocean Sci., v.47(3), p.223-233.

원문보기 상세보기
Suk, B.C. (1989) Sedimentology and history of sea level changes in the East China Sea and adjacent seas, Sedimentary facies in the active plate margin, p.215-231.
Wang, M. and Shi, W. (2006) Cloud Masking for Ocean Color Data Processing in the Coastal Regions, IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., v.44(11), p.3196-3205.

상세보기
Wilkie, D.S. and Finn, J.T. (1996) Remote Sensing Imagery for Natural Resources Monitoring: A Guide for First Time Users, Columbia University Press, New York.
Zibordi, G., Holben, B., Slutsker, I., Giles D., D'Almonte, D., Melin, F., Berthon, J.-F., Vandemark, D., Feng, H., Schuster, G. Fabbri, B.E., Kaitala, S. and Seppala, J. (2009) AERONET-OC: A network for the validation of ocean color primary products, J. Atmos. Oceanic, v.26(8), p.1634-1651.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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