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      황해 부유 녹조 면적 산출을 위한 멀티 위성센서 활용 = Application of Multi-satellite Sensors to Estimate the Green-tide Area

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      https://www.riss.kr/link?id=A105311177

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      국문 초록 (Abstract)

      황해 녹조 대발생은 2008년 이후 매년 여름 대규모로 발생하고 있으며, 인공위성 분석을 통해 녹조 규모를 추정하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 정확한 녹조 면적 산출을 위...

      황해 녹조 대발생은 2008년 이후 매년 여름 대규모로 발생하고 있으며, 인공위성 분석을 통해 녹조 규모를 추정하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 정확한 녹조 면적 산출을 위한 위성영상 선택 기준이 마련되어 있지 않은 실정이다. 따라서 이 연구에서는 위성영상의 공간해상도에 따른 녹조 면적 산출 결과의 차이를 알아보고, 녹조 면적 산출에 적합한 위성영상을 제시하고자 한다. 이 연구에서 이용한 위성영상은 Landsat ETM+, MODIS, GOCI로 영상의 공간해상도는 각각 30, 250, 500 m 이다. NDVI 알고리즘을 적용하여 녹조 픽셀을 분류하였고, 임계값에 따른 녹조 면적 산출 결과를 비교하였다. 또한, Linear Spectral Unmixing(LSU) 기법을 이용하여 한 픽셀 내에 녹조가 차지하는 비율을 추정하였고, 녹조 비율의 차이가 면적 계산에 미치는 영향을 평가하였다. NDVI 알고리즘을 이용한 녹조 면적 산출 결과, 공간해상도가 낮을수록 녹조 면적이 과대추정되는 경향을 보였고, 최대 1.5배 차이를 보였다. 또한, LSU 분석 결과에서 픽셀 내의 녹조 비율이 0.1(10%) 미만인 픽셀이 대부분이었고, 0.5(50%) 이상 녹조 비중을 차지하는 픽셀은 세 타입의 영상 모두에서 약 2% 수준으로 극히 적었다. 즉, NDVI 분석 결과에서 녹조로 분류된 픽셀의 경우 한 픽셀의 공간을 녹조가 100% 채우고 있지 않더라도 모두 동일 면적으로 간주되기 때문에 실제보다 과대추정되는 것으로 생각되고, 이러한 현상은 공간해상도 차이에 의해 심화되는 것으로 나타났다.

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      The massive green tide occurred every summer in the Yellow Sea since 2008, and many studies are being actively conducted to estimate the coverage of green tide through analysis of satellite imagery. However, there is no satellite images selection crit...

      The massive green tide occurred every summer in the Yellow Sea since 2008, and many studies are being actively conducted to estimate the coverage of green tide through analysis of satellite imagery. However, there is no satellite images selection criterion for accurate coverage calculation of green tide. Therefore, this study aimed to find a suitable satellite image from for the comparison of the green tide coverage according to the spatial resolution of satellite image. In this study, Landsat ETM+, MODIS and GOCI images were used to coverage estimation and its spatial resolution is 30, 250 and 500 m, respectively. Green tide pixels were classified based on the NDVI algorithm, the difference of the green tide coverage was compared with threshold value. In addition, we estimate the proportion of the green tide in one pixel through the Linear Spectral Unmixing (LSU) method, and the effect of the difference of green tide ratio on the coverage calculation were evaluated. The result of green tide coverage from the calculation of the NDVI value, coverage of green tide usually overestimate with decreasing spatial resolution, maximum difference shows 1.5 times. In addition, most of the pixels were included in the group with less than 0.1 (10%) LSU value, and above 0.5 (50%) LSU value accounted for about 2% in all of three images. Even though classified as green tide from the NDVI result, it is considered to be overestimated because it is regarded as the same coverage even if green tide is not 100% filled in one pixel. Mixed-pixel problem seems to be more severe with spatial resolution decreases.

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      참고문헌 (Reference)

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      9 Xu, Q., "Monitoring and tracking the green tide in the Yellow Sea with satellite imagery and trajectory model" 9 (9): 5172-5181, 2016

      10 Huete, A., "MODIS vegetation index (MOD 13) algorithm theoretical basis document, Greenbelt: NASA Goddard Space Flight Centre"

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      11 Qi, L., "Long-term trend of Ulva prolifera blooms in the western Yellow Sea" 58 : 35-44, 2016

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      2007-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2006-07-24 학술지등록 한글명 : 대한원격탐사학회지
      외국어명 : Korean Journal of Remote Sensing
      KCI등재
      2005-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2002-07-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      2000-01-01 평가 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
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      학술지 인용정보

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      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 0.52 0.52 0.54
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      0.53 0.44 0.725 0.12
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