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보고서 상세정보

해색 원격탐사 빅데이터를 이용한 해양 환경 변화 연구
A study on oceanic environmental change using ocean color remote sensing data

  • 주관연구기관

    한국해양과학기술원 부설 극지연구소

  • 연구책임자

    김현철

  • 참여연구자

    송철우   지준화   이대혁   박호준   현창욱   홍상훈   박정원  

  • 보고서유형

    최종보고서

  • 발행국가

    대한민국

  • 언어

    한국어

  • 발행년월

    2015-11

  • 주관부처

    미래창조과학부
    KA

  • 사업 관리 기관

    한국과학기술정보연구원
    Korea Institute of Science and Technology Information

  • 등록번호

    TRKO201600000533

  • 키워드

    인공위성원격탐사,위성자료처리,시공간변동,기후변동,영상분석Satellite remote sensing,Satellite data processing,Spatio-temporal change,Climate change,Image analysis

  • DB 구축일자

    2016-04-16

  • 초록 


    IV. Result of research and development
    ○ The quality and productivity of satellite ocean color data were largely improved by t...

    IV. Result of research and development
    ○ The quality and productivity of satellite ocean color data were largely improved by the developed high-speed distributed processing platform, KISTI-KOPRI system.
    - Developed system with distributed processing algorithms (SGE/HTCondor) demonstrated 3,568% higher performance compared to the conventional data processing system. Now data processing productivity exceeds the rate of raw data production from satellite observation.
    - A novel method for extending effective observation area by modifying spatio-temporal binning filter was proposed. Estimated spatial increments were 30.8( ±16.3)%, 15.8(±9.2)%, and 6.0(±5.6)% for daily, 8-day, monthly composite, respectively.
    ○ Non-linear relationship between ocean color, sea surface temperature, and ocean climate factors were studied.
    - Basic data for building enhanced calibration coefficient of Level-2 algorithm was produced by comparing chlorophyll-a concentrations measured by in-situ and satellite remote sensing.
    - A strong correlation between ocean color parameters (chlorophyll-a concentration and sea surface temperature) and a catch of fish, which is directly/indirectly affected by climate change, was confirmed.


    이 연구는 대용량 해색 위성 자료의 효율적 처리 기술을 개발하고, 이를 이용하여 해양 환경의 변화를 탐지하는 것을 목표로 하여 아래와 같은 내용을 수행함.
    □ 대용량 과학위성 데이터의 효율적 처리 플랫폼 개발
    ○ 해색 ...

    이 연구는 대용량 해색 위성 자료의 효율적 처리 기술을 개발하고, 이를 이용하여 해양 환경의 변화를 탐지하는 것을 목표로 하여 아래와 같은 내용을 수행함.
    □ 대용량 과학위성 데이터의 효율적 처리 플랫폼 개발
    ○ 해색 위성 데이터의 특성 조사
    - 센서별, 시기별 자료 정리, 5개 대표 센서 96.7 TB 자료 수집 및 데이터베이스화
    ○ 데이터 처리 과정 분석 및 개선
    - 자료 형식 및 처리 소프트웨어 분석, 시간적․공간적 고해상화 방법 연구
    - 시공간 합성 필터 개조를 통한 유효관측영역을 확장: Level-3 일별, 8일, 월별 프로덕트에서 각각 30.8(±16.3)%, 15.8(±9.2)%, 6.0(±5.6)%의 이득
    ○ 고속 분산 처리 시스템 개발 및 평가
    - 빅데이터 처리․분석 환경 개선을 위한 분산처리 플랫폼 설계, 개발 시스템의 처리 효율 및 성능 평가
    - 분산처리 알고리즘(SGE/HTCondor)과 DBMS를 도입하여 개발, 기존 자료 방법 대비 3,568%의 효율
    □ 해색의 시공간 변화 및 기후 요인 연구
    ○ 해색 관련 기후 요소 선정
    - 해양 기후인자 관련 현장/위성 데이터 수집
    - 해색과 해양 기후인자의 관계 분석을 위한 7개 분석 요소 제안
    ○ 고속 분산 처리 시스템 생산 자료를 이용한 중장기 시공간 변화 연구
    - 한반도 주변 연안 해역 현장관측/해색인공위성관측 상관성을 평가, 탁도가 높은 연
    안 해역에 대한 센서보정용 기초자료 생산
    - 해색 파라미터(클로로필-a 농도, 해수표층온도)간의 상관관계 분석, 기후변화와 직
    간접적인 관계가 있는 어족자원량 변화와의 상관관계 분석


  • 목차(Contents) 

    1. 표지 ... 1
    2. 제출문 ... 5
    3. 보고서 요약서 ... 6
    4. 요약문 ... 7
    5. Summary ... 10
    6. Contents ... 13
    7. 목차 ... 16
    8. 표목차 ... 19
    9. 그림목차 ... 20
    10. 제1장 연구개요 ... 24...
    1. 표지 ... 1
    2. 제출문 ... 5
    3. 보고서 요약서 ... 6
    4. 요약문 ... 7
    5. Summary ... 10
    6. Contents ... 13
    7. 목차 ... 16
    8. 표목차 ... 19
    9. 그림목차 ... 20
    10. 제1장 연구개요 ... 24
    11. 제1절 연구의 배경 및 필요성 ... 24
    12. 1. 연구의 배경 ... 24
    13. 2. 연구의 필요성 ... 31
    14. 제2절 연구의 목표 및 내용 ... 33
    15. 1. 연구 목표 ... 33
    16. 2. 연구 내용 ... 33
    17. 3. 연구 추진전략, 체계 ... 34
    18. 제2장 해색위성 자료와 기후 요소 ... 36
    19. 제1절 해색위성자료 수집 ... 36
    20. 1. SeaWiFS (Sea-Viewing Wide Field-of-View Sensor) ... 41
    21. 2. MODIS (Moderate Resolution Spectroradiometer) ... 42
    22. 3. MERIS (MEdium Resolution Imaging Spectrometer) ... 44
    23. 4. VIIRS (Visible Infrared Imager Radiometer Suite) ... 45
    24. 5. 천리안 해양관측위성 (Geostationary Ocean Color Imager, GOCI) ... 46
    25. 6. 수집 결과 ... 46
    26. 제2절 해색위성자료 기반의 기후 요소 및 분석 모델 ... 48
    27. 1. Gaussian function fitting ... 48
    28. 2. Coefficient of variation (CV) ... 49
    29. 3. Cross correlation ... 50
    30. 4. EOF (Empirical Orthogonal Function) 분석 ... 51
    31. 5. K-means clustering ... 53
    32. 6. Complex Empirical Mode Function (CEOF) ... 54
    33. 7. Ensemble Empirical Mode Decomposition (EEMD) ... 54
    34. 제3장 대용량 해색위성 자료의 고속분산처리 시스템 개발 ... 56
    35. 제1절 인공위성 해색 자료 처리 ... 56
    36. 1. 해색 위성자료의 포맷 ... 56
    37. 2. 해색 위성자료 처리 소프트웨어 (SeaDAS) ... 60
    38. 제2절 해색위성 자료처리의 고효율화 ... 65
    39. 1. 빅데이터(위성영상) 처리·분석 환경 개선을 위한 설계 ... 65
    40. 2. 분산·병렬 처리시스템 적용 및 평가 ... 70
    41. 3. 동종 해색위성자료의 비교 분석 ... 72
    42. 4. 이종 해색위성자료의 비교 분석 ... 75
    43. 제4장 해색 인공위성 데이터의 품질 향상 ... 85
    44. 제1절 개요 ... 86
    45. 제2절 자료처리 품질 향상 방법의 제안 ... 88
    46. 1. 시험 적용 지역 및 자료 ... 88
    47. 2. 연구 방법 ... 88
    48. 제3절 적용 결과 및 분석 ... 92
    49. 1. Level-2 자료 비교 ... 92
    50. 2. Level-3 자료 비교 ... 95
    51. 제5장 해양부유생물의 시공간 변화 파악을 위한 현장조사와 위성자료의 비교 ... 100
    52. 제1절 개요 ... 101
    53. 제2절 한반도 주변 연안 해역 해양부유생물의 시공간 분포 ... 102
    54. 1. 연구자료 ... 102
    55. 2. 연구방법 ... 104
    56. 제3절 적용 결과 및 분석 ... 107
    57. 1. 현장 자료 분석 ... 107
    58. 2. 위성 자료와의 비교 ... 111
    59. 제6장 위성자료 기반 해양부유생물의 시공간 변화 파악 ... 114
    60. 제1절 개요 ... 115
    61. 1. 시험 자료 ... 117
    62. 2. 시험 방법 ... 117
    63. 제2절 시공간 변화 분석 방법의 제안 ... 117
    64. 제3절 적용 결과 및 분석 ... 120
    65. 1. 클로로필-a 농도의 선형/비선형 추세 ... 120
    66. 2. 클로로필-a 농도 위상 변화 시점 결정 ... 124
    67. 3. 클로로필-a 농도 위상 변화가 어획량에 미치는 영향 ... 128
    68. 제7장 결론 ... 132
    69. 참고문헌 ... 135
    70. 끝페이지 ... 142
  • 참고문헌

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