워터 리모트 센싱

Water remote sensing

워터 리모트 센싱은 호수, 바다, 강과 같은 수역의 색깔, 생태계 건강 상태, 생산성을 설명하기 위해 멀리서 관찰하는 것이다. 워터 리모컨 센싱은 광채를 남기는 물의 스펙트럼의 관찰을 통해 물의 색상을 연구한다. 물에서 나오는 색의 스펙트럼으로부터, 수역의 상층부의 광학 활성 성분의 농도는 특정 알고리즘을 통해 추정할 수 있다.[1] 원격 감지 및 근거리 계측기에 의한 수질 모니터링은 EU Water Framework Directive가 제정된 이후 상당한 주목을 받았다.[1]

태양에서 수체를 거쳐 원격 감지 센서로 가는 빛으로 덮인 경로

개요

물 원격 감지 기구(센서)는 과학자들이 물체의 색을 기록할 수 있게 해 광학적으로 활성하는 천연물 성분(플랑크톤, 퇴적물, 디트리투스 또는 용해 물질)의 존재와 풍부함에 대한 정보를 제공한다. 위성 센서가 보는 물색 스펙트럼은 물의 겉보기 광학 특성(AOP)으로 정의된다. 즉, 물의 색은 광장의 각 분포에 의해 영향을 받고, 매질의 물질, 즉 이 경우 물의 성질과 양에 의해 영향을 받는다는 것을 의미한다.[2] 따라서 원격 감지 반사율(AOP)의 값은 광학적 특성 및 물 속 광학 활성 물질의 농도의 변화에 따라 변경된다. 물 속 물질 특성과 농도는 고유의 광학 특성 또는 IOP로 알려져 있다.[1] IOPS는 빛의 각도 분포("빛장")와는 독립적이지만 물 속에 존재하는 물질의 종류와 양에 따라 달라진다.[2] 예를 들어 하향조도조도의 확산감쇠계수d K(흔히 물 맑음 또는 해양 탁도 지수로 사용됨)는 AOP(또는 준 AOP)로 정의되며, 물의 흡수계수와 산란계수는 IOP로 정의된다.[2] 스펙트럼 연구, 다양한 파장 또는 색상에 걸친 빛 에너지의 분포에 의해 광학적으로 활성화된 물 성분의 농도를 결정하는 두 가지 접근법이 있다. 첫 번째 접근법은 통계적 관계에 기초한 경험적 알고리즘으로 구성된다. 두 번째 접근방식은 보정된 바이오 광학 모델의 역전에 기초한 분석 알고리즘으로 구성된다.[1][2] 사용된 관계 및/또는 모델의 정확한 보정은 관측된 스펙트럼 원격 감지 데이터에서 수질 매개변수 농도의 결정과 물 원격 감지 기법에 대한 성공적인 뒤집기를 위한 중요한 조건이다.[1] 따라서 이러한 기법은 물 표면에서 역점화된 빛의 스펙트럼 시그니처에서의 이러한 변화를 기록하고, 이러한 기록된 변화를 경험적 또는 분석적 접근방식을 통해 수질 매개변수와 연관시키는 능력에 의존한다. 관심 있는 물 성분과 사용되는 센서에 따라 스펙트럼의 다른 부분이 분석된다.[3]

역사

자연수의 투명성에 대한 이해의 점진적 발전, 그리고 그 명확성의 변동성과 색채화의 이유에 대한 이해가 헨리 허드슨 시대(1600년)부터 찬드라세크하라 라만 시대(1930년)까지 스케치되었다.[4] 그러나 (위성 영상, 항공기 또는 근거리 광학 장치를 사용하여) 워터 원격 감지 기술의 개발은 1970년대 초반에야 시작되었다. 이러한 첫 번째 기법은 물 표면에서 방출되는 에너지의 스펙트럼과 열 차이를 측정했다. 일반적으로 수역의 스펙트럼 특성과 수질 매개변수 사이에 경험적 관계가 정착되었다.[3] 1974년 리치 외 연구진(1974)은 부유 퇴적물을 결정하기 위한 경험적 접근법을 개발했다. 이러한 종류의 경험적 모델은 유사한 조건을 가진 수역의 수질 파라미터를 결정하는 데만 사용할 수 있다. 1992년에 Schiebe 외 연구진(1992)에 의해 분석적 접근법이 사용되었다.[6] 이 접근방식은 연구된 지표수의 스펙트럼과 물리적 특성 사이의 관계에 대한 물리적인 기반 모델을 구체화하기 위해 물과 수질 매개변수의 광학적 특성에 기초하였다. 이 물리 기반 모델은 부유 침전물 농도를 추정하기 위해 성공적으로 적용되었다.[3][6][7][8]

적용들

특정 식물성 플랑크톤 흡수 스펙트럼의 예 이 그래프에서 특징적인 파란색과 빨간색 차아 피크는 438nm와 676nm로 확인할 수 있다. 또 다른 가시적인 피크는 시아노피시아닌 흡수 최대치가 624 nm이다.[1]

광학 근접 거리 장치(예: 분광계, 방사선계), 항공기 또는 헬리콥터(공중 원격 감지), 위성(우주 기반 원격 감지)을 사용하여 수역에서 방출되는 광 에너지를 측정한다. 예를 들어 엽록소-a(Chl-a) 및 부유 입자 물질(SPM) 농도, 440nm(aCDOM)에서 착색된 용해 유기 물질에 의한 흡수, 세치 깊이 등의 파라미터를 검색하는 데 알고리즘이 사용된다.[1] 이 값들의 측정은 연구되고 있는 수역의 수질에 대한 아이디어를 줄 것이다. 예를 들어 엽록소와 같은 매우 높은 농도의 녹색 색소는 녹조의 존재를 나타낼 수 있다. 따라서 엽록소 농도는 수역의 영양 상태를 나타내는 대용물 또는 지표로 사용될 수 있다. 같은 방식으로 부유입자 또는 부유입자(SPM), 착색 용존 유기물질(CDOM), 투명성(Kd), 엽록소-a(Chl-a)와 같은 기타 광학적 품질 파라미터를 사용하여 수질 상태를 감시할 수 있다.[1]

참고 항목

참조

  1. ^ a b c d e f g h i Laanen, M.L. (2007)"노란 물질-내륙 신선로에서 유색 용해 유기 물질의 원격 감지 향상" 박사. 논문. 암스테르담의 Vrije Universitite: NL.
  2. ^ a b c d IOCCG(2000년) 해안 및 기타 복잡한 해양의 해양 색 원격 감지. S. S. S. (ed.), 캐나다 다트머스 IOCCG 3번 국제해양-컬러 조정단 보고서.
  3. ^ a b c 리치, JC; Zimba, P.V.; Everitt, J.H. (2003) "수질 평가를 위한 원격 감지 기술", 미국사진측정공학 및 원격감지학회 69:695-704
  4. ^ 마르셀, R, 웨난드 & 윈프리드 W.C.프랑스 파리의 Gieskes(2012), "1600(Hudson)에서 1930(Raman)으로 자연수 착색에 대한 해석 전환": 프랑스 연합 해양학 연구회 (2012년 1월 1일 발행)
  5. ^ 리치, J.C.; 맥헨리, J.R.; 시베, FC, 윌슨, R.B. (1974년)"반사 태양 복사 및 저수지 지표수 침전물 농도와의 관계", 지구자원 원격 감지 Vol. III(F. Shahrokhi, 편집자)테네시 주 툴라마에 있는 테네시 대학교 우주 연구소, 3:57–72
  6. ^ a b 시베, F.R., 해링턴 주니어, J.A. 리치, J.C. (1992) "정지된 퇴적물의 원격 감지: 국제원격감지학회지 '아칸소주 치코트 호수 프로젝트' 13:1487–1509
  7. ^ 해링턴, J.A. 주니어, 쉬베, F.R.; 닉스, J.F.(1992) "아칸소 주 치코트 호수의 원격 감지: 랜드샛 MSS," 원격 환경 감지, 39(1):15–27로 부유 퇴적물, 탁도 및 세치 깊이 모니터링
  8. ^ "Water quality forecasting: social media learning machines". Retrieved 24 August 2021.

외부 링크