Park, Jae-Ik;Choil, Kyu-Hong;Payk, Sang-Young;Ryu, Joo-Hyung;Ahn, Yu-Hwan;Park, Jae-Woo;Kim, Byoung-Soo
Journal of Astronomy and Space Sciences
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v.22
no.3
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pp.263-272
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2005
For the Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS) which will be launched in 2008, an algorithm for finding the precise location of the sun-glint point on the ocean surface is studied. The precise locations of the sun-glint are estimated by considering azimuth and elevation angles of Sun-satellite-Earth geometric position and the law of reflection. The obtained nonlinear equations are solved by using the Newton-Raphson method. As a result, when COMS is located at $116.2^{\circ}E$ or $128.2^{\circ}E$ longitude, the sun-glint covers region of ${\pm}10^{\circ}(N-S)$ latitude and $80-150^{\circ}(E-W)$ longitude. The diurnal path of the sun-glint in the southern hemisphere is curved towards the North Pole, and the path in the northern hemisphere is forwards the south pole. The algorithm presented in this paper can be applied to predict the precise location of sun-glint region in any other geostationary satellites.
The information of surface reflectance ($R_{sfc}$) is important for the heat balance and the environmental/climate monitoring. The $R_{sfc}$ sensitivity to error-induced variables for the Geostationary Environment Monitoring Spectrometer (GEMS) retrieval from geostationary-orbit satellite observations at 300-500 nm was investigated, utilizing polar-orbit satellite data of the MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) and Ozone Mapping Instrument (OMI), and the radiative transfer model (RTM) experiment. The variables in this study can be cloud, Rayleigh-scattering, aerosol, ozone and surface type. The cloud detection in high-resolution MODIS pixels ($1km{\times}1km$) was compared with that in GEMS-scale pixels ($8km{\times}7km$). The GEMS detection was consistent (~79%) with the MODIS result. However, the detection probability in partially-cloudy (${\leq}40%$) GEMS pixels decreased due to other effects (i.e., aerosol and surface type). The Rayleigh-scattering effect in RGB images was noticeable over ocean, based on the RTM calculation. The reflectance at top of atmosphere ($R_{toa}$) increased with aerosol amounts in case of $R_{sfc}$<0.2, but decreased in $R_{sfc}{\geq}0.2$. The $R_{sfc}$ errors due to the aerosol increased with wavelength in the UV, but were constant or slightly decreased in the visible. The ozone absorption was most sensitive at 328 nm in the UV region (328-354 nm). The $R_{sfc}$ error was +0.1 because of negative total ozone anomaly (-100 DU) under the condition of $R_{sfc}=0.15$. This study can be useful to estimate $R_{sfc}$ uncertainties in the GEMS retrieval.
Last 50 years there were a lot of space subjects launched by space activities of many states and these activities also had created tremendous, significant space debris contaminating the environment of outer space. The large number of space debris which are surrounding the earth have the serious possibilities of destroying a satellite or causing huge threat to the space vehicles. For example, Chinese anti-satellite missile test was conducted by China on January 11, 2007. As a consequence a Chinese weather satellite was destroyed by a kinetic kill vehicle traveling with a speed of 8 km/s in the opposite direction. Anti-satellite missile tests like this,contribute to the formation of enormous orbital space debris which can remain in orbit for many years and could interfere with future space activity (Kessler Syndrome). The test is the largest recorded creation of space debris in history with at least 2,317 pieces of trackable size (golf ball size and larger) and an estimated 150,000 debris particles and more. Several nations responded negatively to the test and highlighted the serious consequences of engaging in the militarization of space. The timing and occasion aroused the suspicion of its demonstration of anti-satellite (ASAT) capabilities following the Chinese test of an ASAT system in 2007 destroying a satellite but creating significant space debris. Therefore this breakup seemed to serve as a momentum of the UN Space Debris Mitigation Guidelines and the background of the EU initiatives for the International Code of Conduct for Outer Space Activities. The UN Space Debris Mitigation Guidelines thus adopted contain many technical elements that all the States involved in the outer space activities are expected to observe to produce least space debris from the moment of design of their launchers and satellites until the end of satellite life. Although the norms are on the voluntary basis which is normal in the current international space law environment where any attempt to formulate binding international rules has to face opposition and sometimes unnecessary screening from many corners of numerous countries. Nevertheless, because of common concerns of space-faring countries, the Guidelines could be adopted smoothly and are believed faithfully followed by most countries. It is a rare success story of international cooperation in the area of outer space. The EU has proposed an International Code of Conduct for Outer Space Activities as a transparency and confidence-building measure. It is designed to enhance the safety, security and sustainability of activities in outer space. The purpose of the Code to reduce the space debris, to allow exchange of the information on the space activities, and to protect the space objects through safety and security. Of the space issues, the space debris reduction and the space traffic management require some urgent attention. But the current legal instruments of the outer space do not have any binding rules to be applied thereto despite the incresing activities on the outer space. We need to start somewhere sometime soon before it's too late with the chaotic situation. In this article, with a view point of this problem, focused on the the Chinese test of an ASAT system in 2007 destroying a satellite but creating significant space debris and tried to analyse the issues of space debris reduction.
Recent global warming and anthropogenic activities have caused more frequent and massive wildfires with longer durations and more significant damages. MODIS has been monitoring global wildfires for almost 20 years, and GK2A and Himawari-8 are observing the wildfires in East Asia 144 times a day. However, the spatial resolution of 1 to 2 km is not sufficient for the detection of small and medium-size active fires, and therefore the studies on the active fire detection using high-resolution images are essential. However, there is no official product for the high-resolution active fire detection. Hence, we implemented the active fire detection algorithm of Landsat 8 and carried out a high-resolution-based detection of active fires in Australia in 2019, followed by the comparisons with the products of Himawari-8 and MODIS. Regarding the intense fires, the three satellites showed similar results, whereas the weak igniting and extinguishing fires or the fires in narrow areas were detected by only Landsat 8 with a 30m resolution. Small-sized fires, which are the majority in Korea, can be detected by the high-resolution satellites such as Landsat 8, Sentinel-2, Kompsat-3A, and the forthcoming Kompsat-7. Also, a comprehensive analysis together with the geostationary satellites in East Asia such as GK2A, Himawari-8, and Fengyun-3 will help the interoperability and the improvement of spatial and temporal resolutions.
Sea surface temperature (SST), which plays an important role in climate change and global environmental change, can be divided into skin sea surface temperature (SSST) observed by satellite infrared sensors and the bulk temperature of sea water (BSST) measured by instruments. As sea surface temperature products distributed by many overseas institutions represent temperatures at different depths, it is essential to understand the relationship between the SSST and the BSST. In this study, we constructed an observation system of infrared radiometer onboard a marine research vessel for the first time in Korea to measure the SSST. The calibration coefficients were prepared by performing the calibration procedure of the radiometer device in the laboratory prior to the shipborne observation. A series of processes were applied to calculate the temperature of the layer of radiance emitted from the sea surface as well as that from the sky. The differences in skin-bulk temperatures were investigated quantitatively and the characteristics of the vertical structure of temperatures in the upper ocean were understood through comparison with Himawari-8 geostationary satellite SSTs. Comparison of the skin-bulk temperature differences illustrated overall differences of about 0.76℃ at Jangmok port in the southern coast and the offshore region of the eastern coast of the Korean Peninsula from 21 April to May 6, 2020. In addition, the root-mean-square error of the skin-bulk temperature differences showed daily variation from 0.6℃ to 0.9℃, with the largest difference of 0.83-0.89℃ at 1-3 KST during the daytime and the smallest difference of 0.59℃ at 15 KST. The bias also revealed clear diurnal variation at a range of 0.47-0.75℃. The difference between the observed skin sea surface temperature and the satellite sea surface temperature showed a mean square error of approximately 0.74℃ and a bias of 0.37℃. The analysis of this study confirmed the difference in the skin-bulk temperatures according to the observation depth. This suggests that further ocean shipborne infrared radiometer observations should be carried out continuously in the offshore regions to understand diurnal variation as well as seasonal variations of the skin-bulk SSTs and their relations to potential causes.
Ocean salinity affects ocean circulation on a global scale and low salinity water around coastal areas often has an impact on aquaculture and fisheries. Microwave satellite sensors (e.g., Soil Moisture Active Passive [SMAP]) have provided sea surface salinity (SSS) based on the dielectric characteristics of water associated with SSS and sea surface temperature (SST). In this study, a Light Gradient Boosting Machine (LGBM)-based model for generating high resolution SSS from Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) data was proposed, having machine learning-based improved SMAP SSS by Jang et al. (2022) as reference data (SMAP SSS (Jang)). Three schemes with different input variables were tested, and scheme 3 with all variables including Multi-scale Ultra-high Resolution SST yielded the best performance (coefficient of determination = 0.60, root mean square error = 0.91 psu). The proposed LGBM-based GOCI SSS had a similar spatiotemporal pattern with SMAP SSS (Jang), with much higher spatial resolution even in coastal areas, where SMAP SSS (Jang) was not available. In addition, when tested for the great flood occurred in Southern China in August 2020, GOCI SSS well simulated the spatial and temporal change of Changjiang Diluted Water. This research provided a potential that optical satellite data can be used to generate high resolution SSS associated with the improved microwave-based SSS especially in coastal areas.
The physical properties of the ocean interior are determined by temperature and salinity. To observe them, we rely on satellite observations for broad regions of oceans. However, the satellite for salinity measurement, Soil Moisture Active Passive (SMAP), has low temporal and spatial resolutions; thus, more is needed to resolve the fast-changing coastal environment. To overcome these limitations, the algorithm to use the Geostationary Ocean Color Imager-II (GOCI-II) of the Geo-Kompsat-2B (GK-2B) was developed as the inputs for a Multi-layer Perceptron Neural Network (MPNN). The result shows that coefficient of determination (R2), root mean square error (RMSE), and relative root mean square error (RRMSE) between GOCI-II based sea surface salinity (SSS) (GOCI-II SSS) and SMAP was 0.94, 0.58 psu, and 1.87%, respectively. Furthermore, the spatial variation of GOCI-II SSS was also very uniform, with over 0.8 of R2 and less than 1 psu of RMSE. In addition, GOCI-II SSS was also compared with SSS of Ieodo Ocean Research Station (I-ORS), suggesting that the result was slightly low, which was further analyzed for the following reasons. We further illustrated the valuable information of high spatial and temporal variation of GOCI-II SSS to analyze SSS variation by the 11th typhoon, Hinnamnor, in 2022. We used the mean and standard deviation (STD) of one day of GOCI-II SSS, revealing the high spatial and temporal changes. Thus, this study will shed light on the research for monitoring the highly changing marine environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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