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자료유형
학술저널
저자정보
성태준 (울산과학기술원) 김영준 (울산과학기술원) 최현영 (울산과학기술원) 임정호 (울산과학기술원)
저널정보
대한원격탐사학회 대한원격탐사학회지 대한원격탐사학회지 제37권 제5호
발행연도
2021.10
수록면
959 - 974 (16page)
DOI
https://doi.org/10.7780/kjrs.2021.37.5.1.11

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2022

다종 위성자료와 기계학습을 이용한 고해상도 표층 염분 추정
성태준 ,  심성문 ,  장은나 외 1명 대한원격탐사학회지 2022.10 학술저널

2021

GOCI 위성영상과 기계학습 기법을 이용한 고해상도 Forel-Ule Index 산출 알고리즘 개발
성태준 ,  김영준 ,  최현영 외 1명 한국측량학회 학술대회자료집 2021.11 학술대회자료
GOCI 위성영상과 기계학습 기법을 이용한 Ocean Colour-Climate Change Initiative (OC-CCI) Forel-Ule Index의 공간 상세화
성태준 ,  김영준 ,  최현영 외 1명 대한원격탐사학회지 2021.10 학술저널

초록· 키워드

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Forel-Ule Index (FUI)는 자연에 존재하는 담수 및 해수의 색을 남색부터 고동색까지 21 가지의 등급으로구분하는 지표이다. FUI는 여러 선행연구에서 수계의 부영양화 지수, 수질인자, 광 특성 등과 연관 지어 분석되었으며, 여러 수질인자의 광학적 정보를 동시에 가지고 있는 새로운 수질 지표로써의 가능성이 제시되었다. 본 연구에서는 500 m의 높은 공간해상도를 가지는 정지궤도 해양위성해색탑재체(Geostationary Ocean Color Imager; GOCI) 관측 자료와 Random Forest (RF) 기계학습 기법을 활용하여Ocean Colour-Climate Change Initiative (OC-CCI) 기반의 4 km FUI 자료를 공간 상세화 시켰다. 이를 활용하여 우리나라 연안 해역에 대한 수질인자와의 상관관계와 주요 해역에 대한 FUI의 공간적 분포 및 계절별 특성 변화를 분석하였다. 검증 결과 RF 기법으로 추정한 RF FUI는 결정계수(R2)=0.81, 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error; RMSE)=0.7784로, Pitarch의OC-CCI FUI 알고리즘을 적용하여 계산한 GOCI FUI 추정 정확도(R2=0.72, RMSE=0.9708) 대비 향상된 결과를 보였다. RF FUI는 총 질소(Total Nitrogen), 총 인(Total Phosphorus), 클로로필-a(Chlorophyll-a), 총 부유물질(Total Suspended Solids), 투명도(Secchi Disk Depth)를 포함하는 5가지 수질인자와 각각 0.87, 0.88, 0.97, 0.65, -0.98 의 상관계수로 강한 상관성을 보였다. 산출된 FUI의 시간적 패턴 역시 여러 수질인자와의 물리적 관계를 반영하며 유의미한 계절적 패턴의 변화를 보였다. 본 연구의 결과로 한반도 연안 수질 관리에서 고해상도 FUI의 활용 가능성을 제시하였다.
#Forel-Ule Index #Ocean Colour #Marine Water Quality #GOCI #OC-CCI

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