19HB1700, 직독식 수질복합센서 및 초분광영상 기반 시공간 복합 인공지능 녹조 예측 기술,
권용환
초록
The remote sensing of algal pigments is essential for understanding the temporal and spatial distribution of harmful algal blooms (HABs). In particular, the vertical distribution of cyanobacterial pigment (e.g., phycocyanin (PC)) is critical factor in remote sensing because the diel vertical migration of cyanobacteria may affect the spectral signals according to observational time. Although numerous studies have been conducted on the remote sensing of algal bloom using pigments, few studies considered the vertical distribution of the pigments for the remote sensing of cyanobacteria in inland waters. In this regard, the objective of this study was to develop an improved bio-optical remote-sensing method using in-situ remote-sensing reflectance (Rrs) at different water depths and cumulative PC and Chlorophyll-a (Chl-a) concentrations, which was cumulated from the surface to a 5-m water depth. The results showed that the bio-optical algorithm using surface Rrs and surface pigment concentration was more accurate than that using the subsurface Rrs and surface pigments. The bio-optical algorithm using subsurface Rrs showed the highest R-squared (R2) values (0.87??0.94) in each regression with the cumulative PC concentration from surface to each depth. The regressions between drone-based surface reflectance and cumulative PC concentration for each depth indicated a better performance than those between the reflectance and surface PC concentration; the highest R2 value of 0.82 was obtained from a bio-optical algorithm using drone-based reflectance and a 1.0-m cumulative PC concentration, which was the best-performing algorithm. The PC maps developed using the best bio-optical algorithm accurately described the spatial and temporal distributions of the PC concentrations in the reservoir. This study demonstrates that the application of vertical cumulative pigment concentration and subsurface Rrs measurement in bio-optical algorithms can improve their performance in estimating pigments, and that drone-based hyperspectral imagery is an efficient tool for the remote sensing of cyanobacterial pigments over a wide area.
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<출처표시방법 안내> 작성자, 저작물명, 출처, 권호, 출판년도, 이용조건 [예시1] 김진미 외, "매니코어 기반 고성능 컴퓨팅을 지원하는 경량커널 동향", 전자통신동향분석, 32권 4호, 2017, 공공누리 제4유형 [예시2] 심진보 외, "제4차 산업 혁명과 ICT - 제4차 산업 혁명 선도를 위한 IDX 추진 전략", ETRI Insight, 2017, 공공누리 제 4유형
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