| 저자(한글) |
QIN, Ping,SHEN, Yue,MOU, Bing,HAO, Yan-ling,ZHU, Jian-hua,CUI, Ting-wei |
| 초록 |
본 논문에서는 실측 데이터 세트를 이용하여 진화 모델링 방법(evolutionary modeling method)에 기초한 HJ-1CCD 중국 황해 부유물(TSM) 및 엽록소 a 농도(Chl a)의 원격탐지 역전모델을 발전시켰으며, 모델링 과정에 해색(ocean color) 역전에 초점을 맞춰 적합한 터미널 세트(terminal set)와 함수 세트(function set)를 설계하였고, 전이 유전자(transgene) 방법을 이용하여 해색 사전지식(prior knowledge)을 인입하였다. 실측 수치의 검증 결과, TSM 역전 평균 상대오차는 약 31%(상관 계수 R2는 0.92)이고, Chl a 역전 오차는 약 33%(R2는 0.88)였다. 입력 오차에 대한 모델의 민감성에 대해 분석하였다. 입력 포트에 ±5%의 오차가 입력될 때 모델 오차의 파동은 대다수 정황에서 모두 ±10% 이내로 공제할 수 있었다. 신경망 모델과 비교할 때, 본 논문에서 발전시킨 진화 모델은 정밀도가 높고 구조가 간단한 등 우세를 지니고 있었다. 중국 황해와 동해의 계절별 실측 수치를 이용하여 모델 정밀도의 독립적인 검증을 실행하였다. 본 논문의 연구 결과, 진화 모델링 방법은 해색 원격탐사(ocean color remote sensing) 역전 모델링 문제에 적용되며, 프로그램에 의해 정밀도 요구를 충족시키고 구조적 형태가 다양한 여러 개의 명시적 모델(explicit models)을 자동으로 생성시킴으로써 해색 역전의 응용을 위한 다양한 선택을 제공할 수 있으며, 수백 개의 밴드를 가진 초 분광데이터(hyperspectral data) 해색 역전의 응용 방면에 더 큰 잠재력을 가지고 있다. 본 논문에서는 마지막으로 진화 모델링 방법의 개선 방향에 대해 검토하였다. |
