[논문]분광특성을 이용한 담수역 클로로필-a 원격 추정 모형의 적용과 평가

이혁; 강태구; 남기범; 하림; 조경화

doi:10.15681/kswe.2015.31.3.272

분광특성을 이용한 담수역 클로로필-a 원격 추정 모형의 적용과 평가
Remote Estimation Models for Deriving Chlorophyll-a Concentration using Optical Properties in Turbid Inland Waters : Application and Valuation 원문보기

한국물환경학회지 = Journal of Korean Society on Water Environment, v.31 no.3, 2015년, pp.272 - 285

이혁 (국립환경과학원 물환경평가연구과) , 강태구 (국립환경과학원 물환경평가연구과) , 남기범 (국립환경과학원 물환경평가연구과) , 하림 (국립환경과학원 물환경평가연구과) , 조경화 (울산과학기술대학교 도시환경공학부)

Abstract ▼ AI-Helper

Accurate assessment of chlorophyll-a (Chl-a) concentrations in inland waters using remote sensing is challenging due to the optical complexity of case 2 waters. and the inherent optical properties (IOPs) of natural waters are the most significant factors affecting light propagation within water columns, and thus play indispensable roles on estimation of Chl-a concentrations. Despite its importance, no IOPs retrieval model was specifically developed for inland water bodies, although significant efforts were made on oceanic inversion models. So we have applied and validated a recently developed Red-NIR three-band model and an IOPs Inversion Model for estimating Chl-a concentration and deriving inland water IOPs in Lake Uiam. Three band and IOPs based Chl-a estimation model accuracy was assessed with samples collected in different seasons. The results indicate that this models can be used to accurately retrieve Chl-a concentration and absorption coefficients. For all datasets the determination coefficients of the 3-band models versus Chl-a concentration ranged 0.65 and 0.88 and IOPs based model versus Chl-a concentration varied from 0.73 to 0.83 respectively. and Comparison between 3-band and IOPs based models showed significant performance with decrease of root mean square error from 18% to 33.6%. The results of this study provides the potential of effective methods for remote monitoring and water quality management in turbid inland water bodies using hyper-spectral remote sensing.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

따라서, 본 연구에서는 북한강수계 의암호를 대상으로 담수역 Chl-a 농도 추정을 위해 개발된 Red-NIR 3-band 모형과 IOPs를 이용한 Chl-a 모형 등을 이용해 Chl-a 농도를 추정하고 실측자료와 비교함으로써 조류 원격 모니터링을 위한 모형의 적용 가능성을 검토하고자 하였다.
본 연구는 초분광센서를 이용해 넓은 수체에서 동시다발적으로 발생되는 녹조현상을 원격으로 모니터링 하기 위한 방법론을 정립하기 위해 진행되었다. 이를 위해 최근에Chl-a 추정을 위해 개발된 Red-NIR 3-band 모형들을 이용해 의암호 Chl-a 농도를 추정하고 현장 실측자료와 비교함으로써 적용성을 검토하였다.

가설 설정

일반적으로 Chl-a 추정을 위한 3-band 모형은 적색 및 근적외 파장대의 좁은 파장대 정보를 이용하기 때문에 파장이동에 따른 f와 Q의 영향을 무시하는 경우가 많다. 또한 총 흡수계수는 조류와 순수한 물, CDOM, NAP에 의한 흡수의 합이라고 가정하였다. 아래 식에서 achla는 조류에 의한 흡수, a_CDOM은 유색용존물질에 의한 흡수, a_NAP는 조류 이외의 입자성물질에 의한 흡수, a_w는 순수한 물에 의한 흡수를 의미한다.

제안 방법

따라서 본 연구에서는 1차와 2차에 측정된 자료와 전체자료에 대해 최적 파장을 선정하였다. 최적 파장 선정을 위해 초기 파장을 임의로 입력한 3-band 모형을 이용해 추정한 Chl-a 농도와 실측한 결과값을 비교하여 400 nm에서 800 nm 파장대 구간에서 반복계산을 통해 1 nm 간격으로 RMSE를 계산한 후 RMSE가 최소가 되는 파장구간의 평균값을 최적파장으로 선정하였다(그림 6).
본 연구는 초분광센서를 이용해 넓은 수체에서 동시다발적으로 발생되는 녹조현상을 원격으로 모니터링 하기 위한 방법론을 정립하기 위해 진행되었다. 이를 위해 최근에Chl-a 추정을 위해 개발된 Red-NIR 3-band 모형들을 이용해 의암호 Chl-a 농도를 추정하고 현장 실측자료와 비교함으로써 적용성을 검토하였다. 또한, 3-band에서 사용되는 파장대를 최적화하여 시기 변화에 따른 모형의 정확도 변화를 최소화하고자 하였다.
현장 채수와 병행하여 현장 분광복사계(Fieldspec4, ASDinc., USA)를 이용해 수체에서 복사되는 복사량(Ladiance, L(λ))과 복사조도(Irradiance, E(λ)), 반사율(Reflectance, R(λ))을 각각 측정하였다. 9월과 10월 측정시점의 평균 풍속은 0.

대상 데이터

연구 대상지역은 최근 연이은 녹조 발생으로 수질관리 측면에서 주요 관심지역으로 부상되고 있는 북한강 수계 의암호로 수표면적 17 km², 평균 너비와 길이는 각각 5 km, 8 km의 다목적댐이다. 유역면적은 7,709 km² 이고 총 저수용량은 80,000,000 m³이다.
17)에 걸쳐 현장 채수 및 Chl-a 농도를 분석하였다. 현장채수는 춘천댐 방류수 유입구간과 공지천이 합류되는 소양댐 방류수 유입구간 및 합류구간을 중심으로 수행되었다 (그림 2). 샘플링은 보트를 이용해 표층수를 채수하였으며, GPS (Global Positioning System) 장비를 이용해 각 채수지점에 대한 위치정보를 취득하였다.

데이터처리

Red-NIR 3-band 모형과 IOPs 기반 Chl-a 추정 모형의 결과와 비교•검증을 위해 3회(9.12, 9.18, 10.17)에 걸쳐 수질분석을 실시하였다. 전체 자료에서 Chl-a 농도는 최소 2.
또한, 3-band에서 사용되는 파장대를 최적화하여 시기 변화에 따른 모형의 정확도 변화를 최소화하고자 하였다. 끝으로 현장에서 실측된 반사율, 복사량과 같은 AOPs를 이용해 수체 내에서 발생되는흡수와 산란 등과 같은 IOPs 정보들을 유추하고 IOPs를 기반으로 하는 Chl-a 추정모형을 적용하여 3-band 모형 결과와 비교하였다.
, 2005), 대부분 연구들이 해양을 대상지역으로 하고 있어 상대적으로 내륙 호소나 하천에 적용할 수 있는 변환모형에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 다양한 수리학적 특성을 보이는 수체에 대해 여러 시기에 보다 안정적으로 Chl-a 추정이 가능하도록 하기위해 IOPs Inversion Model of Inland Waters (IIMIW, Linhai Li et al., 2013)를 이용해 현장측정된 AOPs 정보들을 이용해 IOPs를 산정하였으며, 이를 기반으로 Chl-a 농도를 추정하고 그 결과를 3-band 모형의 결과와 비교하였다.
모형을 통해 추정한 Chl-a 농도와 실측한 Chl-a 농도의 상대오차 비교를 통해 각 모형의 정확도를 평가했다. 또한 모형의 계통오차(systematic error)와 우연오차(random error) 평가를 위해 MNB (mean normalized bias)와 NRMS (normalized root mean square error)를 사용했다.
모형을 적용할 수체의 광학적 특성이 변하는 경우에는 사용되는 파장의 위치를 조정해 양자수율과 비흡수계수에 의한 영향을 최소화 할 수 있다(Dall’Olmo and Gitelson, 2006). 본 연구에서는 Chl-a 추정을 위한 최적 파장대 선정을 위해 각 모형에서 사용되었던 파장 위치를 초기값으로 입력하여 모형에서 추정된 Chl-a 농도와 실측한 농도를 비교해 각각의 파장대 구간에서 RMSE (Root Mean Square Error)를 계산함으로써 최적 파장대를 결정하였다.
본 연구에서는 이러한 과정을 거쳐 선택된 3-band 모형들 중에 MERIS (MEdium Resolution Imaging Spectrometer) 영상에 적용되었던 파장(665 nm, 708 nm, 753 nm)과 Gitelson 등이 적용했던 파장(675 nm, 695 nm, 730 nm)을 이용해 의암호 Chl-a 농도를 추정하고 모형별 결과를 비교하였다.

이론/모형

025)를 이용한 방법(A, B, C)과 Zibordi et al. (2011)이 제안한 방법(D, E, F)을 이용해 원격반사율을 산정하였다(그림 3). 1차 측정한 복사량을 반사광 보정계수를 이용해 산정한 반사율(A)은 730 nm 이후 파장대에서 높은 반사율을 보이고 있는 반면, 보정을 통해 산정된 반사율(D)은 300nm～500 nm 파장대 구간과 700 nm 이후 파장대에서 상대적으로 낮은 반사율을 보이고 있어 일반적으로 물에서 관찰되는 반사율 패턴과 유사한 것을 확인할 수 있었다.
모형을 통해 추정한 Chl-a 농도와 실측한 Chl-a 농도의 상대오차 비교를 통해 각 모형의 정확도를 평가했다. 또한 모형의 계통오차(systematic error)와 우연오차(random error) 평가를 위해 MNB (mean normalized bias)와 NRMS (normalized root mean square error)를 사용했다. 각각의 계산 방법은 아래 식과 같다.
, 2009) 등과 같이 IOPs를 추정하기 위한 반경험적 또는 준분석 모형 알고리즘들이 개발되었다. 본 연구에서는 IIMIW (IOPs Inversion Model for Inland Waters) 모형(Li et al., 2013)을 이용해 IOPs를 산정하고(표1), IOPs를 기반으로 하는 Chl-a 추정모형을 통해 의암호 Chl-a 농도를 추정하고 3-band 모형의 결과값과 비교하였다.
45μm GF/C 필터(Whatman)에 여과한 후 여지를 90% 아세톤과 10% 에탄올을 혼합한 용액을 이용해 색소를 추출하였다. 색소가 추출된 시료는 분광광도계(Spectrophotometer)를 이용해 흡광도를 측정한 후 수질오염공정시험법에 따라 측정된 흡광도를 Chl-a 농도로 환산하였다.
최종적으로 Ritchie (2008)가 제안한 식 (표 1, 6-1)과 Gilerson et al. (2010)이 제안한 식 (표 1, 6-2)으로부터 의암호의 Chl-a 농도를 추정하고, 그 결과를 3-band 모형과 비교하였다.

성능/효과

MERIS 영상에 적용되었던 3-band (665 nm, 708 nm,753 nm) 모형과 Gitelson이 제안한 3-band (675 nm, 695nm, 730 nm) 모형, 최적 파장대를 선정한 3-band 모형 등 전체 30개 방법을 이용해 의암호 Chl-a 농도를 추정한 결과, 결정계수는 0.65에서 0.88까지 변화를 보였고 RMSE는 2.25 mg/m³에서 4.34 mg/m³까지 값을 보여 전반적으로 실측된 Chl-a 농도와 비슷한 추정결과를 보였다. 또한, 1차, 2차, 3차 및 전체 측정자료에 적용된 각각의 Chl-a 추정 방법에서 최적화 과정을 거쳐 선정된 3-band를 이용한 방법이 상대적으로 RMSE가 작게 나타났다.
끝으로 현장에서 측정된 AOPs를 이용해 IOPs를 계산한 결과, 비슷한 시기의 짧은 기간 동안에 측정된 자료로 인해 큰 변화를 보이지 않았으며, 계산된 at-w(λ) 스펙트럼들에서 뚜렷한 흡수 피크가 관찰되지 않고 적층된 형태를 보여 Chl-a와 CDOM의 영향을 동시에 받고 있었던 것으로 확인됐다. 또한, IOPs를 이용한 Chl-a 추정결과는 3-band 모형을 이용한 결과와 비교할 때, 적용된 자료에 따라 RMSE가 평균 18%에서 33.
끝으로 현장에서 측정된 AOPs를 이용해 IOPs를 계산한 결과, 비슷한 시기의 짧은 기간 동안에 측정된 자료로 인해 큰 변화를 보이지 않았으며, 계산된 at-w(λ) 스펙트럼들에서 뚜렷한 흡수 피크가 관찰되지 않고 적층된 형태를 보여 Chl-a와 CDOM의 영향을 동시에 받고 있었던 것으로 확인됐다. 또한, IOPs를 이용한 Chl-a 추정결과는 3-band 모형을 이용한 결과와 비교할 때, 적용된 자료에 따라 RMSE가 평균 18%에서 33.6%까지 감소하였으며 다양한 시기에 측정된 자료를 추가해 분석할 경우 두 모형의 정확도 차이는 더 커질 것으로 예상된다. 또한 마이크로시스티스, 아나베나, 오실라토리아, 아파니조메논 등과 같이 여름철에 주로 출현하는 유해남조류의 효과적인 관리를 위해서는 남조류 세포수와 조류의 흡수특성, 피코시아닌 농도와 조류의 흡수특성 등에 대한 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.

후속연구

6%까지 감소하였으며 다양한 시기에 측정된 자료를 추가해 분석할 경우 두 모형의 정확도 차이는 더 커질 것으로 예상된다. 또한 마이크로시스티스, 아나베나, 오실라토리아, 아파니조메논 등과 같이 여름철에 주로 출현하는 유해남조류의 효과적인 관리를 위해서는 남조류 세포수와 조류의 흡수특성, 피코시아닌 농도와 조류의 흡수특성 등에 대한 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.
, 2008), 최적파장대를 이용한 3-band 모형은 Chl-a 농도가 5 mg/m³ 이하인 경우에도 실측 수질과 유사한 결과를 보이고 있어 동일 수체에 대해 연중 조류의 공간적 분포 모니터링이 가능할 것으로 판단된다. 하지만 본 연구에서 측정된 조류의 농도는 35 mg/m³ 이하로 비교적 낮은 수준을 보이고 있어 향후 보다 다양한 시기에 측정된 자료를 추가하여 높은 농도 조건에서 조류의 광학적 특성과 농도간의 상관관계 또한 규명할 필요가 있을 것으로 판단된다

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	원격탐사 기법은 어떤 요소에 기초를 두고 있는가?	수체를 구성하는 물질의 농도를 원격탐사 기법을 이용해 추정하기 위한 많은 방법들은 기본적으로 원격반사도(Rrs(λ))와 흡수(a(λ)), 산란(bb(λ))과 같은 고유광특성 (Inherent Optical Properties, IOPs － 편의를 위해 본 논문에서 사용된 기호 및 약어표를 부록에 제시하였다)의 상호관계에 기초를 두고 있다(Gordon et al., 1988).
	분광복사계는 어떤 역할을 하는가?	한편, 현장에서 사용되는 분광복사계는 수체의 광학적 특성들을 바탕으로 반사율 함수를 이용하여 광자들의 감쇠량을 측정한다. 복사량과 반사율과 같은 이러한 측정값들을 외재적 광특성(Apparent Optical Properties, AOPs)이라고하며, 빛의 흡수와 산란과 같은 IOPs의 함수로 표현된다.
	왜 내해에서 조류에 의한 흡수계수인 achla를 추정하기 어려운가?	물과 조류에 의한 흡수가 지배적인 외해에서는 전통적으로 Chl-a 농도 추정을 위해 청색과 녹색파장을 이용해왔다(Gordon and Morel, 1983; Morel and Prieur, 1997). 하지만 각종 부유물질로 인해 탁도가 상대적으로 높은 내륙 수체에서는 용존유기물(Colored Dissolved Organic Matter, CDOM)과 조류 이외의 입자성물질(Non-Algal Particles, NAP)에 의한 흡수영향과 Chl-a 농도와 스펙트럼 간의 비선형성 및 중첩성으로 인해 청색 및 녹색 파장을 이용해 Chl-a 농도를 추정하기 어려운 상황이다(Dall’Olmo et al., 2003; Gitelson, 1992; Gitelson et al.

참고문헌 (56)

Brando, V. E. and Dekker, A. G. (2003). Satellite Hyperspectral Remote Sensing for Estimating Estuarine and Coastal Water Quality, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 41, pp. 1378-1387.

상세보기
Buiteveld, H., Hakvoort, J. H. M., and Donze, M. (1994). The Optical Properties of Pure Water, SPIE Proceedings, Ocean Optics XII, 2258, pp. 174-183.
Dall'Olmo, G. and Gitelson, A. A. (2006). Effect of Bio-optical Parameter Variability and Uncertainties in Reflectance Measurements on the Remote Estimation of Chlorophyll-a Concentration in Turbid Productive Waters: Modeling Results, Applied Optics, 45(15), pp. 3577-3592.

상세보기
Dall'Olmo, G., Gitelson, A. A., and Rundquist, D. C. (2003). Towards a Unified Approach for Remote Estimation of Chlorophyll-a Inboth Terrestrial Vegetation and Turbid Productive Waters, Geophysical Research Letters, 30, pp. 1038.

상세보기
Dekker, A. (1993). Detection of the Optical Water Quality Parameters for Eutrophic Waters by High Resolution Remote Sensing, Ph.D. Thesis, Free University, Amsterdam, The Netherlands.
Garver, S. A. and Siegel, D. A. (1997). Inherent Optical Property Inversion of Ocean Color Spectra and Its Biogeochemical Interpretation 1. Time Series from the Sargasso Sea, Journal of Geophysical Research-Oceans, 102, pp. 18607-18625.

상세보기
Giardino, C., Brando, V. E., Dekker, A. G., Strombeck, N., and Candiani, G. (2007). Assessment of Water Quality in Lake Garda (Italy) using Hyperion, Remote Sensing of Environment, 109, pp. 183-195.

상세보기
Gitelson, A. A. (1992). The Peak Near 700 nm on Reflectance Spectra of Algae and Water: Relationships of Its Magnitude and Position with Chlorophyll Concentration, International Journal of Remote Sensing, 13, pp. 3367-3373.

상세보기
Gilerson, A. A., Gitelson, A. A., Gurlin, D., Moses, W., Ioannou, I., and Ahmed, S. (2010). Algorithms for Remote Estimation of Chlorophyll-a in Coastal and Inland Waters using Red and Near Infrared Bands, Optics Express, 18, pp. 24109-24125.

상세보기
Gitelson, A. A., Gritz, U., and Merzlyak, M. N. (2003). Relationships between Leaf Chlorophyll Content and Spectral Reflectance and Algorithms for Non-destructive Chlorophyll Assessment in Higher Plant Leaves, Journal of Plant Physiology, 160, pp. 271-282.

상세보기
Gitelson, A., Keydan, G., and Shishkin, V. (1985). Inland Waters Quality Assessment from Satellite Data in Visible Range of the Spectrum, Soviet Remote Sensing, 6, pp. 28-36.
Gitelson, A. A. and Kondratyev, K. Y. (1991). Optical Models of Mesotrophic and Eutrophic Water Bodies, International Journal of Remote Sensing, 12, pp. 373-385.

상세보기
Gitelson, A. A., Kondratyev, K., and Garbusov, G. (1987). New Approach to Monitoring Aquatic Ecosystem Quality, Transactions of the USSR Academy of Sciences: Earth Science Sections, 295, pp. 825-827.
Gitelson, A. A., Schalles, J. F., and Hladik, C. M. (2007). Remote Chlorophyll-a Retrieval in Turbid, Productive Estuaries: Chesapeake Bay Case Study, Remote Sensing of Environment, 109, pp. 464-472.

상세보기
Gitelson, A. A., Vina, A., Ciganda, V., Rundquist, D. C., and Arkebauer, T. J. (2005). Remote Estimation of Canopy Chlorophyll Content in Crops, Geophysical Research Letters, 32, L08403. doi:10.1029/2005GL022688

상세보기
Gons, H. J. (1999). Optical Teledetection of Chlorophyll a in Turbid Inland Waters, Environmental Science & Technology, 33, pp. 1127-1132.

상세보기
Gons, H. J., Auer, M. T., and Effler, S. W. (2008). MERIS Satellite Chlorophyll Mapping of Oligotrophic and Eutrophic Waters in the Laurentian Great Lakes, Remote Sensing of Environment, 112, pp. 4098-4106.

상세보기
Gons, H. J., Rijkeboer, M., and Ruddick, K. G. (2002). A Chlorophyll-Retrieval Algorithm for Satellite Imagery (Medium Resolution Imaging Spectrometer) of Inland and Coastal Waters, Journal of Plankton Research, 24, pp. 947-951.

상세보기
Gons, H. J., Rijkeboer, M., and Ruddick, K. G. (2005). Effect of a Waveband Shift on Chlorophyll Retrieval from MERIS Imagery of Inland and Coastal Waters, Journal of Plankton Research, 27, pp. 125-127.

상세보기
Gordon, H., Brown, O. B., Evans, R. H., Brown, J. W., Smith, R. C., Baker, K. S., and Clark, D. K. (1988). A Semianalytic Radiance Model of Ocean Color, Journal of Geophysical Research-Atmospheres, 93, pp. 10909-10924.

상세보기
Gordon, H and Morel, A. (1983). Remote Assessment of Ocean Color for Interpretation of Satellite Visible Imagery, Lecture Notes on Coastal and Estuarine Studies 4, Springer-Verlag.
Gould, R. W., Arnone, R. A., and Sydor, M. (2001). Absorption, Scattering; and Remotesensing Reflectance Relationships in Coastalwaters: Testing a Newinversion Algorithm, Journal of Coastal Research, 17, pp. 328-341.

상세보기
Gower, J. F. R., Doerffer, R., and Borstad, G. A. (1999). Interpretation of the 685 nm Peak in Water-Leaving Radiance Spectra in Terms of Fluorescence, Absorption and Scattering, and its Observation by MERIS, international Journal of Remote Sensing, 20, pp. 1771-1786.

상세보기
Han, L. and Rundquist, D. (1997). Comparison of NIR/RED Ratio and First Derivative of Reflectance in Estimating Algal-Chlorophyll Concentration: A Case Study in a Turbid Reservoir, Remote Sensing of Environment, 62, pp. 253-261.

상세보기
Hakvoort, H., de Haan, J., Jordans, R., Vos, R., Peters, S., and Rijkeboer, M. (2002). Towards Airborne Remote Sensing of Water Quality in the Netherlands - Validation and Error Analysis, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 57, pp. 171-183.

상세보기
Hirawake, T., Takao, S., Horimoto, N., Ishimaru, T., Yamaguchi, Y., and Fukuchi, M. (2011). A Phytoplankton Absorption-Based Primary Productivity Model for Remote Sensing in the Southern Ocean, Polar Biology, 34, pp. 291-302.

상세보기
Hoge, F. E. and Lyon, P. E. (1996). Satellite Retrieval of Inherent Optical Properties by Linear Matrix Inversion of Oceanic Radiance Models: An Analysis of Model and Radiance Measurement Errors, Journal of Geophysical Research-Oceans, 101, pp. 16631-16648.

상세보기
Hoge, F. E and Lyon, P. E. (1999). Spectral Parameters of Inherent Optical Property Models: Method for Satellite Retrieval by Matrix Inversion of an Oceanic Radiance Model, Applied Optics, 38, pp. 1657-1662.

상세보기
Hoge, F. E. and Lyon, P. E. (2005). New Tools for the Study of Oceanic Eddies: Satellite Derived Inherent Optical Properties, Remote Sensing of Environment, 95, pp. 444-452.

상세보기
Hoogenboom, H. J., Dekker, A. G., and de Haan, J. F. (1998). Retrieval of Chlorophyll and Suspended Matter from Imaging Spectrometry Data by Matrix Inversion, Canadian Journal of Remote Sensing, 24, pp. 144-152.

상세보기
Jupp, D. L. B., Kirk, J. T. O., and Harris, G. P. (1994). Detection, Identification and Mapping of Cyanobacteria - Using Remote-Sensing to Measure the Optical-Quality of Turbid Inland Waters, Australian Journal of Marine & Freshwater Research, 45, pp. 801-828.

상세보기
Kutser, T. (2004). Quantitative Detection of Chlorophyll in Cyanobacterial Blooms by Satellite Remote Sensing, Limnology and Oceanography, 49, pp. 2179-2189.

상세보기
Kutser, T., Hiire, M., Metsamaa, L., Vahtmae, E., Paavel, B., and Aps, R. (2009). Field Measurements of Spectral Backscattering Coefficient of the Baltic Sea and Boreal Lakes, Boreal Environment Research, 14, pp. 305-312.
Le, C. F., Li, Y. M., Zha, Y., Sun, D. Y., and Yin, B. (2009). Validation of a Quasi-Analytical Algorithm for Highly Turbid Eutrophic Water of Meiliang Bay in Taihu Lake, China, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 47, pp. 2492-2500.

상세보기
Lee, Z. P. and Carder, K. L. (2004). Absorption Spectrum of Phytoplankton Pigments Derived from Hyperspectral Remote-Sensing Reflectance, Remote Sensing of Environment, 89, pp. 361-368.

상세보기
Lee, Z. P., Carder, K. L., and Arnone, R. A. (2002). Deriving Inherent Optical Properties from Water Color: A Multiband Quasi-Analytical Algorithm for Optically Deep Waters, Applied Optics, 41, pp. 5755-5772.

상세보기
Lee, Z. P., Carder, K. L., Peacock, T. G., Davis, C. O., and Mueller, J. L. (1996). Method to Derive Ocean Absorption Coefficients from Remote-Sensing Reflectance, Applied Optics, 35, pp. 453-462.

상세보기
Lee, Z. P., Lubac, B., Werdell, J., and Arnone, R. (2009). An Update of the Quasi-Analytical Algorithm(QAA_v5), IOCCG Software Report (www.ioccg.org/groups/Software_OCA).
Li, L., Li, L., Song, K., Li, Y., Tedesco, L. P., Shi, K., Li, Z. (2013). An Inversion Model for Deriving Inherent Optical Properties of Inland Waters: Establishment, Validation and Application, Remote Sensing of Environment, 135, pp. 150-166.

상세보기
Ma, R. H., Pan, D. L., Duan, H. T., and Song, Q. J. (2009). Absorption and Scattering Properties of Water Body in Taihu Lake, China: Backscattering, International Journal of Remote Sensing, 30, pp. 2321-2335.

상세보기
Maritorena, S. and Siegel, D. A. (2005). Consistent Merging of Satellite Ocean Color Data Sets Using a Bio-Optical Model, Remote Sensing of Environment, 94, pp. 429-440.

상세보기
Maritorena, S. and Siegel, D. A. (2006). The GSM Semi-Analytical Bio-Optical Model, in Z. P. Lee (Ed.), Remote Sensing of Inherent Optical Properties, Fundamentals, Tests of Algorithms, and Applications, pp. 81-86. Canada: Dartmous.
Maritorena, S., Siegel, D. A., and Peterson, A. R. (2002). Optimization of a Semianalytical Ocean Color Model for Global-Scale Applications, Applied Optics, 41, pp. 2705-2714.

상세보기
Mittenzwey, K. H., Ullrich, S., Gitelson, A. A., and Kondratiev, K. Y. (1992). Determination of Chlorophyll a of Inland Waters on the Basis of Spectral Reflectance, Limnology and Oceanography, 37, pp. 147-149.

상세보기
Morel, A. and Prieur, L. (1997). Analysis of Variations in Ocean Color, Limnology and Oceanography, 22, pp. 709-722.
Oliver, M. J., Schofield, O., Bergmann, T., and Glenn, S. (2004). Deriving in situ Phytoplankton Absorption for Bio-Optical Productivity Models in Turbid Waters, Journal of Geophysical Research, 109, C07S04, http://dx.doi.org/10.1029/2002JC001627.

상세보기
Ritchie, R. J. (2008). Universal Chlorophyll Equations for Estimating Chlorophylls A, B, C, and D and Total Chlorophylls in Natural Assemblages of Photosynthetic Organisms Using Acetone, Methanol, or Ethanol Solvents, Photosynthetica, 46, pp. 115-126.

상세보기
Simis, S. G. H., Peters, S. W. M., and Gons, H. J. (2005). Remote Sensing of the Cyanobacterial Pigment Phycocyanin in Turbid Inland Water, Limnology and Oceanography, 50, pp. 237-245.

상세보기
Simis, S. G. H., Ruiz-Verdu, A., Dominguez-Gomez, J. A., Pena-Martinez, R., Peters, S. W. M., and Gons, H. J. (2007). Influence of Phytoplankton Pigment Composition on Remote Sensing of Cyanobacterial Biomass, Remote Sensing of Environment, 106, pp. 414-427.

상세보기
Stumpf, R. P. and Tyler, M. A. (1988). Satellite Detection of Bloom and Pigment Distributions in Estuaries, Remote Sensing of Environment, 24, pp. 385-404.

상세보기
Sun, D. Y., Li, Y. M., Wang, Q., Lv, H., Le, C. F., Huang, C. C., and Gong, S. H. (2010). Partitioning Particulate Scattering and Absorption into Contributions of Phytoplankton and Non-Algal Particles in Winter in Lake Taihu, Hydrobiologia, 644, pp. 337-349.

상세보기
Wang, P., Boss, E. S., and Roesler, C. (2005). Uncertainties of Inherent Optical Properties Obtained Fromsemianalytical Inversions of Ocean Color, Applied Optics, 44, pp. 4074-4085.

상세보기
Zhang, Y. L., Liu, M. L., Wang, X., Zhu, G. W., and Chen, W. M. (2009). Bio-Optical Properties and Estimation of the Optically Active Substances in Lake Tianmuhu in Summer, International Journal of Remote Sensing, 30, pp. 2837-2857.

상세보기
Zibordi, G., Berthon, J. F., Melin, F., and D'Alimonte, D. (2011). Cross-Site Consistent in situ Measurements for Satellite Ocean Color Applications: The Biomap Radiometric Dataset, Remote Sensensing of Environment, 115, pp. 2104-2115.

상세보기
Zibordi, G., Melin, F., Hooker, S. B., D'alimonte, D., and Holbert, B. (2004). An Autonomous Above-Water System for the Validation of Ocean Color Radiance Data, IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing, 42, pp. 401-415.

상세보기
Vasilkov, A. and Kopelevich, O. (1982). Reasons for the Appearance of the Maximum Near 700 nm in the Radiance Spectrum Emitted by the Ocean Layer, Oceanology, 22, pp. 697-701.

저자의 다른 논문 :

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].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증