1. Title & Journal
- Evaluation of remote sensing algorithms for cyanobacterial pigment retrievals during spring bloom fomation in several lakes of East China / Remote Sensing of Environment 126(2012) 126-135page
2. Author's Background
- Hongtao Duana, Ronghua Maa*, Chuanmin Hub
a State Key Laboratory of Lake Science and Environment, Nanjing Institute of Geography and Limnology, Chinese Academy of Sciences, 73 East Beijing Road, Nanjing 210008, China
b College of Marine Science, University of South Florida, 140 Seventh Avenue, South, st. Petersburg, FL 33701, USA
3. Summary
- 이 논문은 중국 동부에 위치한 Taihu, Gehu, 그리고 Dongjiu 세 곳의 호수에서 2010년 4월부터 5월까지의 실측자료를 바탕으로 하여 chl-a와 pycocyanin의 농도를 계산 함으로서 원격탐사에 이용되고 있는 현존 하는 대표적인 세 가지 알고리즘(1.near-infrared/red band ratio empirical method, 2.NIR/red band ratio semi-analytical method, 3. a three-band empirical method 중에서 어떤 알고리즘이 이 기간에 일어나는 남조류의 번식을 측정하는데 정확한지 접근하는 한편, 이 지역에 가장 적합한 알고리즘을 확인해보는 것이 목적이다.
자료 및 방법은 위에 언급한 세 곳의 호소에서 75개의 정점을 지정하여 채수한 다음, 4시간 이내에 전처리를 거쳐 색소 흡수식과 농도를 조사하는 현장 데이터 수집 작업을 거친다. 이 데이터의 Pycocyanin을 분석하기 위해 abalde et al(1998)에서 언급한 방법을 토대로 분석하며 absortion coefficience 분석하기 위해 SPM, SPOM, CDOM을 구한다.
chl-a 와 Pycocyanin을 평가하기 위한 알고리즘 후보를 정하기 위해서 (Dekker 1993; Ruddick et al; 2001)에 따른 chl-a 와 pycocyanin의 밴드 비율을 연구한다. 기존에 연구되었던 바와 같이 pycocyanin의 파장대는 620nm로 설정하고, chl-a의 파장은 665nm로 설정하였다.
4. Conclusion
기존의 세 가지 모델의 알고리즘에 대한 평가는 chl-a농도가 1~42ug/l, pycocyanin농도가 0.1~7.7ug/l로 나타났다. Chl-a와PC의 비율과 상관분석을 조사하여 나타낸 것을 보면 RMSE(Relative Root Mean Square Error)알고리즘이 이 세 호소의 Chl-a와PC의 상관관계를 가장 잘 나타내고 있다. 클로로필의 가장 최적의 결과는 ~46%(R2=0.92 N=75)였으며 PC의 가장 최적화된 결과는 ~83%(R2=0.88 N=75)였다.
5. Originality and Creativity
각각의 연구조사 목적에 따른 최적화된 알고리즘을 연구 개발하여 사용해야 함에도 불구하고 현실적으로는 이러한 개발은 드물게 진행되고 있다. 각각의 위성들은 그 위성이 갖는 특징들에 맞게 장점과 단점을 보유하고 있으므로 이 연구를 통해서 연구에 필요하고자 하는 위성 자료를 이용할 때 좀 더 적극적으로 최적화된 알고리즘을 개발하여 사용하는 데 의의가 있다고 할 수 있다.
Reviewer : 박지환 (jhjeeh@gist.ac.kr)
Author's E-mail : mrhua2002@niglas.ac.cn (Ronghua Ma).