This study examined the possibility of reutilization of soil reclaimed from contaminated sites after completing remediation. The current status of soil remediation methods in Korea was reviewed and physicochemical properties of soil before and after remediation processes were examined to access the recycling possibility of reclaimed soils based on Recycling Aggregate Quality Standard. The most commonly practiced soil remediation techniques are soil washing, land farming, and thermal desorption. These techniques tend to deteriorate various soil properties including electrical conductivity(EC), organic matter content(OM), available P2O5, and cation exchange capacity(CEC). Evaluation of the properties of soil retrieved after each remediation process indicated soil washing may yield the most suitable soil for use as a filling, covering, back-filling, road pavement, and blocking materials, In addition, the soils reclaimed from land farming and thermal desorption have potential utility as a filling, covering and road pavement materials.
Recently, ex-situ remediation technologies has been emerging to clean up contaminated soils mainly because the in-situ techniques have limited applicability and technical difficulties in relatively small contaminated sites. Accordingly, implementation of off-site treatment and disposal have been continuously increased in soil remediation and restoration projects in Korea. However, in many cases, reclaimed soil is still not properly recycled or reused. Therefore, there is an urgent need to document the current status of soil management practices in soil remediation projects in the nation. This study presents a survey of soil contamination status and remedial approaches in Korea based on soil cleanup projects completed in 2015 - 2019, and proposes the possible options of the recycling or reusing the reclaimed soils under compliance with related regulations. The results of the soil survey showed soil contamination was most severe in gas stations, industrial facilities, and military areas. The major types of pollution were related to the petroleum-contaminated site (TPH and BTEX) with 77.0% occurrence in all the contaminated sites. The reclaimed soils were mostly reused as a ground filling-up soils in industrial facilities (60.0%) and warehouses (37.0%).
Suyoung Sim;Daeseong Jung;Jongho Woo;Nayeon Kim;Sungwoo Park;Hyunkee Hong;Kyung-Soo Han
Korean Journal of Remote Sensing
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v.39
no.6_1
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pp.1497-1503
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2023
To address challenges in classifying clouds and snow cover when calculating ground reflectance in Near-UltraViolet (UV) wavelengths, this study introduces a methodology that combines cloud data from the Geostationary Environmental Monitoring Spectrometer (GEMS) and the Advanced Meteorological Imager (AMI)satellites for snow cover analysis. The proposed approach aims to enhance the quality of surface reflectance calculations, and combined cloud data were generated by integrating GEMS cloud data with AMI cloud detection data. When applied to compute GEMS surface reflectance, this fusion approach significantly mitigated underestimation issues compared to using only GEMS cloud data in snow-covered regions, resulting in an approximately 17% improvement across the entire observational area. The findings of this study highlight the potential to address persistent underestimation challenges in snow areas by employing fused cloud data, consequently enhancing the accuracy of other Level-2 products based on improved surface reflectivity.
Since aerosols adversely affect human health, such as deteriorating air quality, quantitative observation of the distribution and characteristics of aerosols is essential. Recently, satellite-based Aerosol Optical Depth (AOD) data is used in various studies as periodic and quantitative information acquisition means on the global scale, but optical sensor-based satellite AOD images are missing in some areas with cloud conditions. In this study, we produced gap-free GeoKompsat 2A (GK-2A) Advanced Meteorological Imager (AMI) AOD hourly images after generating a Random Forest based gap-filling model using grid meteorological and geographic elements as input variables. The accuracy of the model is Mean Bias Error (MBE) of -0.002 and Root Mean Square Error (RMSE) of 0.145, which is higher than the target accuracy of the original data and considering that the target object is an atmospheric variable with Correlation Coefficient (CC) of 0.714, it is a model with sufficient explanatory power. The high temporal resolution of geostationary satellites is suitable for diurnal variation observation and is an important model for other research such as input for atmospheric correction, estimation of ground PM, analysis of small fires or pollutants.
As satellite technology progresses, a growing number of satellites-like CubeSat and radar satellites-are available with a higher spectral and spatial resolutions than previous. National initiatives used to be the main force behind satellite development, but current trendsindicate that private enterprises are also actively exploring and developing new satellite technologies. This special issue examines the recent research results and advanced technology in remote sensing approaches for Earth environment analysis. These results provide important information for the development of satellite sensors in the future and are of great interest to researchers working with artificial intelligence in thisfield. The special issue introduces the latest advances in remote sensing technology and highlights studies that make use of data to monitor and forecast Earth's environment. The objective is to provide direction for the future of remote sensing research.
Hyunkyoung Kim;Heejung Jung;Jung Min Park;Hyejung Shin;Greem Lee;Gyu-Young Lee;HaeRi Kim;Junshik Um
Atmosphere
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v.34
no.3
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pp.283-304
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2024
This study analyzed the variability and correlation between ground-level air pollutant concentrations and the atmospheric mixing layer height using data from four types of air pollutants (PM2.5, PM10, NO2, and O3) collected at AirKorea monitoring stations nationwide over a five-year period (2018~2022), and aerosol backscatter data observed by the Vaisala CL31 to derive atmospheric mixing layer heights. The five-year trends and variability of ground-level air pollutant concentrations under seasonal and hourly conditions were examined, as well as the seasonal distribution and diurnal variation of the atmospheric mixing layer height. Five correlation coefficient methodologies were applied to analyze the correlations between ground-level air pollutants and atmospheric mixing layer height under various seasonal and hourly conditions, confirming the dilution effect of the atmospheric mixing layer height. The results showed that PM2.5, PM10, and NO2 generally had negative correlations with the atmospheric mixing layer height, while O3 showed a strong positive correlation up to an altitude of 1,200~1,500 meters, and a negative correlation beyond that altitude. It was also shown that a single high concentration event (e.g., PM10) can alter the overall correlation. The correlation can also vary depending on the characteristics of the correlation coefficient methodology, highlighting the importance of applying the appropriate methodology for each case during the analysis process.
In this study, an overview of the Earth Observing System (EOS) program is provided with discussions on its spacecrafts and instruments, and on the scientific issues. The EOS satellites aim at monitoring the Earth environmental system by observing parameters of subsystems such as atmosphere, ocean, land, and biosphere. The first EOS flagship, Terra, was launched on December 1999. Five instruments onboard Terra can measure cloud and aerosol properties, radiation, terrestrial surface, and ocean color. The second EOS flagship, Aqua, which was launched on May 2002, loads six instruments that measure clouds, radiation, precipitation, terrestrial surface, ocean color and sea surface temperature. The observational data available from the EOS satellites may complement data from the Communication-Oceanography-Meteorology satellite, which will be launched in 2008, for meteorological and environmental forecasts.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.15
no.6
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pp.1201-1208
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2020
A mass of seawater with similar properties in the ocean is called a water mass, and the front is a sea area where two masses of different properties meet. The gradient algorithm is a method of extracting where the sea water temperature pixel changes rapidly assuming that the slope is large, and the place with the large slope is assumed to be a front. This method is able to process large amounts of satellite data at once. Therefore, in this study, we tried to find the front lines in the sea area around the Korean Peninsula by using a gradient algorithm. The study data used gridded sea surface temperature satellite data. The resolution was 1/4°, and the monthly average data from January 1993 to December 2018 were used. There were major five fronts representatively, China Coastal Front, South Sea Coastal Front, Kuroshio Front/ Kuroshio Extension Front, Subpolar Front and the Subarctic Front. As a result of comparing the distribution of front by season, more types of front were distributed in winter and spring than in summer and autumn, and the distribution range was wider.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.17
no.6
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pp.1249-1258
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2022
Marine debris is defined as a substance that is intentionally or inadvertently left on the shore or is introduced or discharged into the ocean, which has or is likely to have a harmful effect on the marine environments. In this study, the detection of marine debris and the analysis of the amount of change on marine debris were performed using the object detection method for an efficient method of identifying the quantity of marine debris and analyzing the amount of change. The study area is Yuho Mongdol Beach in the northeastern part of Geoje Island, and the amount of change was analyzed through images collected at 15-minute intervals for 32 days from September 12 to October 14, 2022. Marine debris detection using YOLOv5x, a one-stage object detection model, derived the performance of plastic bottles mAP 0.869 and styrofoam buoys mAP 0.862. As a result, marine debris showed a large decrease at 8-day intervals, and it was found that the quantity of Styrofoam buoys was about three times larger and the range of change was also larger.
Jongho Woo;Daeseong Jung;Suyoung Sim;Nayeon Kim;Sungwoo Park;Eun-Ha Sohn;Mee-Ja Kim;Kyung-Soo Han
Korean Journal of Remote Sensing
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v.39
no.6_1
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pp.1477-1482
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2023
This study examines marine heat wave (MHW) in the Northeast Asia region from 2012 to 2021, utilizing geostationary satellite Communication, Ocean, and Meteorological Satellite (COMS)/Meteorological Imager sensor (MI) and GEO-KOMPSAT-2A (GK-2A)/Advanced Meteorological Imager sensor (AMI) Sea Surface Temperature (SST) data. Our analysis has identified an increasing trend in the frequency and intensity of MHW events, especially post-2018, with the year 2020 marked by significantly prolonged and intense events. The statistical validation using Optimal Interpolation (OI) SST data and satellite SST data through T-test assessment confirmed a significant rise in sea surface temperatures, suggesting that these changes are a direct consequence of climate change, rather than random variations. The findings revealed in this study serve the necessity for ongoing monitoring and more granular analysis to inform long-term responses to climate change. As the region is characterized by complex topography and diverse climatic conditions, the insights provided by this research are critical for understanding the localized impacts of global climate dynamics.
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