DAILY PAPER REVIEW

1116_Estimating chlorophyll concentration in Lake Malawi from MODIS satellite imagery

 

 

1. Title & Journal

- Estimating chlorophyll concentration in Lake Malawi from MODIS satellite imagery / Physics and Chemistry of the Earth, Vol. 34, 755-760 (2009)

2. Author's Background

- Geoffrey Chavulaa,*, Patrick Brezonikb, Prasad Thenkabailc, Thomas Johnsond, Marvin Bauere

a) University of Malawi ? The Polytechnic, P/B 303, Blantyre 3, Malawi

b) University of Minnesota, Civil Engineering, 500 Pillsbury Dr. SE, Minneapolis, MN 55455, USA

c) International Water Management Institute (IWMI), P.O. Box 2075, Colombo, Sri Lanka

d) University of Minnesota (Duluth) ? Large Lakes Observatory (LLO), 10 University Dr., Duluth, MN 55812, USA

e) University of Minnesota ? Forestry Resources, 1530 N Cleveland Ave., St. Paul, MN 55108, USA

 

3. Summary.

- 본 논문은 말라위호수 (동아프리카에 위치해 있으며 말라위, 모잠비크, 탄지니아에 걸쳐 있으며 아프리카에서 3번째, 세계에서 9번째로 큰 호수이다.)의 클로로필 농도를 추정하기 위한 알고리즘을 개발하는 논문이며, 사용위성으로는 MODIS-aqua를 이용하였다. 말라위 호수에서 클로로필 농도를 추정하기 위해서 대기 보정은 MODIS-aqua의 밴드비를 이용하였으며 이 때 사용한 밴드는 9번밴드와 12번 밴드이며 (443/551nm)의 특징을 갖는다. SeaWiFS 위성 데이터 처리 프로그램인seadas를 이용하였다. 본 연구의 결과는 잠재적으로 부영양 상태에서의 모니터링을 적용하는 것이 가능할 것으로 예상하였다. 본 연구에서MODIS-terra 이미지는 대기보정의 어려움과 한계점 때문에 반사도를 추출해 내기가 사실 상 어려운 점을 기술하였다. 이는, 대기의 영향이 복사에너지에 큰 영향을 미치며, 그러므로 대기보정이 꼭 필요하다는 사실을 알게 해주는 대목이다. 즉 이는 원격탐사로 얻어진 반사도의 대기보정은 대기와 지구 표면, 그리고 위성과의 관계에서 끼어들 수 있음을 설명 할 수 있다. 그러므로 본 결과는 분광 반사율의 추정치는 지상에서 관측되었다.

 

4. method

- 본 논문에서도 다른 논문들과 마찬가지로, 실측 클로로필 농도와의 비교를 위해 실측 실험을 설계하였다. 말라위 호수 전체를 커버하기 힘든 한계점이 잇지만, 샘플링 지역은 인접한 3곳으로  말라위 호수 아래 쪽에 위치하고 있다. 그리고 MODIS -TERRA 영상을 이용하여 데이터를 모아 SEADAS프로그램을 이용해 클로로필 농도를 계산하였다 (OReilly et al., 1998; and Hooker and Firestone, 2000)

샘플링 지역 설정 및 위치는 위 경도를 통한 정보와 GPS를 이용하여 샘플링 지역의 위 경도를 일치시켜 설정하였다. 샘플링 시간은 일치시켜 오전 11시와 낮12 30분에 실시하였다. 이는 위성이 지나가는 시간을 계산하여 샘플링을 일치시킨 점이다. 그리고 본 논문에서는 샘플링 이후, 클로로필 농도를 측정하기 위한 실험등에 대해 기술하였다. 이는 공정시험법을 이용하면 되므로 생략하도록 하겠다.

- 본 논문을 통해 얻고자 했던 정보인, MODIS 데이터 처리에 관한 내용인데, METHOD를 통해서 MODIS - TERRA MODIS Swath tool 을 알 수 있었고, view-HDF 소프트 웨어를 알 수 있었다. Scaled Integer (S-I) values ERDAS이미지를 이용해서 얻을 수 있다.

- 본 논문 역시 클로로필 농도를 계산하기 위해 반사도 값을 이용하여 계산하는 방법을 이용했는데 이용가능한 Equation을 개발하는 것이고, 두 번째는 내륙이 호소이기 때문에 탁도가 심한 지역인 case-2를 적용하여 탁도가 심한 곳의 클로로필 농도를 계산할 수 있는 equation을 이용하는 방법이다.

- 첫 번째 방법이 밴드비를 이용하여 계산하는 것이었으며, 요약에서 말한대로 441551nm의 반사도를 이용하여 계산하였다. 두 번째는 13, 14 그리고 15번 밴드를 이용하여 클로로필 농도를 계산하였다.

 

 5. Result

- 클로로필 농도를 추정하기 위한 첫 번째 방법인 밴드비를 이용한 계산에서, 443 551nm의 밴드비와 실체 측정한 클로로필 농도와의 상관관계는 다음과 같은 결과를 보였다.

또한 두 개의 밴드에서 각각 추출한 이미지를 가지고 계산한 클로로필 농도의 분포 이미지는 다음과 같다.

 

- 본 논문에서 결과로 언급하고 있는 내용은 사실 구체적인 결과는 아니다. 다만, 대기보정의 중요성을 인식하고 있다는 것이고 top of the atmosphere라는 TOA의 신호의 전환이 필요하다는 점이다. 이 논문에서 사용하고 있는 top of the atmosphere 이라는 의미는 전체 반사도 값과 순수 반사도 값의 차이를 인식하고 이

- 인공위성에서 얻어진 반사도를 가지고 NASA에서 추천하는 CASE2에 맞추어 경험식을 이용하여 계산하였을 때 1.14~1.83ug/L, 그리고 Seadas를 이용할 때, 0.35~1.10ug/L로 나타났다. 이에 반해서 실측값은 0.08~0.17ug/L로 나타나 상대적으로 실측된 데이터의 클로로필 농도가 더 낮게 반영되었다.

 

6. Creativity

- 아프리카 지역에 위치하여 지리적으로, 그리고 인프라적인 측면으로 볼 때, 열악한 연구환경이었음을 감안하면 위성영상을 이용하여 원격탐사를 하는 시도와, 60회 정도의 샘플링 횟수가 논문에 출간에 크게 작용한 것 같다. 이러한 접근방법과 MODIS AQUA,TERRA 를 이용할 수 있는 방법을 중점적으로 볼 수 있게 되는 계기였다. 참고로 제시된 논문들을 통해서 MODIS 위성에 대해 공부해야겠다. 

 

Reviewer : 박지환 (jhjeeh@gist.ac.kr)

첨부 (1)
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