Yoo, Sang Cheol;Mun, Jong Yoon;Park, Woong;Seo, Gwang Ho;Gwon, Seok Jae;Heo, Ryong
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.31
no.3
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pp.146-157
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2019
Recently, the importance of highly accurate bathymetric data is greatly emphasized by the increased use of the ocean numerical models and research results in major areas such as ocean forecasting and natural disaster. There are domestic bathymetric data mainly used in ocean numerical models of Choi et al.(2002) and Seo (2008), but the production year is old and the data was created on the basis of nautical charts. Nautical charts are made for the purpose of navigation and based on the minimum depth from bathymetric data, so there is a limitation to reproduce the actual submarine topography. Korea Hydrographic and Oceanographic Agency (KHOA) produces nautical charts every year through continuous bathymetric survey, but no bathymetric data for numerical models have been produced. In this study, using the raw bathymetric survey data, we built an exclusive bathymetric dataset (BADA Ver.1) for ocean numerical models and compared it with published bathymetric data.
2-D wavelet analysis is applied to bathymetric data from the KR1 area of Korea Deepsea Mining Area. The wavelet analysis is one of the quantitative methods to analyze the topography. The wavelet allows us to create filters to select for topography in a continuous variety of shapes, sizes, and orientation. The 2-D Linear B-spline filter, 100 BS and 100 NF, is convolved with bathymetric data to identify the location of abyssal hills and abyssal troughs in bathymetry. In addition, the 2-D derivative of Cubic B-spline filter, 60 BS and 60 NF, is applied to bathymetric data to find the slope of abyssal hill in bathymetry. These filters were rotated $5^{\circ}$ counterclockwise from NS to match the dominant orientation of seafloor lineament. Both filters result in good match with abyssal hills, troughs, and slopes. This method can apply to fault, fold, and other lineament structures description with variable size. The result of application shows that wavelet analysis of bathymetric data could be used with fundamental data of geophysical analysis.
Seafloor sediment mapping is an essential research topic in shallow coastal waters, especially in port development, benthic habitat mapping, and underwater communications. The seafloor sediments can be interpreted by collecting sediment samples directly in the field using a grab sampler or corer. Another method is optical, especially using underwater cameras and videos. Both methods each have weaknesses in terms of area coverage (mechanic) and accurate positioning (optic). The latest technology used to overcome it is the acoustic method (echosounder) with Global Navigation Satellite System (GNSS) Real Time Kinematic (RTK) positioning. Therefore, in this study will propose the classification of seafloor sediments in coastal waters using acoustic method that is Multibeam Echosounder (MBES) multi-frequency with five frequency (200 kHz, 250 kHz, 300 kHz, 350 kHz, and 400 kHz). In this study, the deep neural network (DNN) used the bathymetric multi frequency, bathymetric difference inters frequencies, and bathymetric features from 5 (five) frequencies as input layer and 4 (four) sediment types in 74 (seventy-four) sample sediment as output layer to make a seafloor sediment map. Results of sediment mapping using the DNN method show an overall accuracy of 71.6% (significant) and a kappa coefficient of 0.59 (moderate). The distribution of seafloor sediment in the study area is mainly silt (41.6%), followed by clayey sand (36.6%), sandy silt (14.2%), and silty sand (7.5%).
Shin, Myoung Sig;Shin, Jung Il;Park, In Sun;Suh, Yong Cheol
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.34
no.2
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pp.143-151
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2016
The distribution of seabed rock in the coastal area is relevant to navigation safety and development of ocean resources where it is an essential hydrographic measurement. Currently, the distribution of seabed rock relies on interpretations of water depth data or point based bottom materials survey methods, which have low efficiency. This study uses the airborne bathymetric Lidar data and the hyperspectral image to detect seabed rock in the coastal area of the East Sea. Airborne bathymetric Lidar data detected seabed rocks with texture information that provided 88% accuracy and 24% commission error. Using the airborne hyperspectral image, a classification result of rock and sand gave 79% accuracy, 11% commission error and 7% omission error. The texture data and hyperspectral image were fused to overcome the limitations of individual data. The classification result using fused data showed an improved result with 96% accuracy, 6% commission error and 1% omission error.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.14
no.1
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pp.41-50
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2002
An attempt has been made to establish digital bathymetric and topographic database in the form of grid point value(GPV) with an interval of one-minute horizontal space fur a wide region of seas adjacent to Korean Peninsula and also with an interval of one-arcsecond for coastal seas of Korean Peninsula. Especially terrestrial and marine data fusion work using mean sea level as vertical datum plane has been performed for one-arcsecond GPV dataset. It is believed that the compiled bathymetric dataset are reliable comparing with existing dataset so for and can be utilized for ocean simulations of intermediate scale process and also detailed coastal inundation process.
The combination of Multi-Beam Echo Sounder swath bathymetry and high-resolution towed Sidescan sonar provides a powerful method of examination about hydrographic survey results. In this paper, we investigate the fast method of 3D bathymetric reconstruction with the Digital Sidescan sonar(Benthos SIS 1500) and Shallow Multi-Beam Echo Sounder(Reson Seabat 8125). The Seabat 8125 is a 455KHz high resolution focused Multibeam echo sounder(MBES) system which measures the relative water depth across a wide swath perpendicular to a vessel's track. The Benthos SIS1500 is a chirp(nominal fq. 200KHz) sonar which map the topographical features & sediment texture of ocean bottom using backscattered amplitude. We generates the very large 3D bathymetric texture mapping model with the Helical System's HHViewer and describes additional benefits of combining MBES and Sidescan Sonar imagery, the removal of geometric distortions in the model and a deterministic sounding noise.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.38
no.1
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pp.1-9
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2020
ABL (Airborne Bathymetric LiDAR) is an advanced survey technology that uses green lasers to simultaneously measure the water depths and oceanic topography in coastal and river areas. Seabed point cloud extraction is an essential prerequisite to further utilizing the ABL data for various geographic data processing and applications. Conventional seabed detection approaches often use return waveforms. However, their limited accessibility often limits the broad use of the bathymetric LiDAR (Light Detection And Ranging) data. Further, it is often questioned if the waveform-based seabed extraction is reliable enough to extract seabed. Therefore, there is a high demand to extract seabed from the point cloud using other sources of information, such as geometric information. This study aimed to assess the feasibility of a ground filtering method to seabed extraction from geo-referenced point cloud data by using CSF (Cloth Simulation Filtering) method. We conducted a preliminary experiment with the RIGEL VQ 880 bathymetric data, and the results show that the CSF algorithm can be effectively applied to the seabed point segmentation.
The Sea:JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY OF OCEANOGRAPHY
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v.13
no.3
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pp.295-301
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2008
Bathymetric data collected using a multi-beam echo sounder during marine scientific survey is essential for geologic and oceanographic research works. Accurate measurment of sound velocity profile(SVP) in water-column is important for bathymetric data processing. SVP can vary at different locations during the survey undertaken for wide areas. In addition, an observational error can occur when different equipments(Sound Velocity Profiler, Conductivity Temperature Depth, eXpendable BathyThermograph) are used for measuring SVP at the same water column. In this study, we used an MB-system software to show changes in bathymetry caused by variation of SVP. The analyses showed that the sound velocity(SV) changes due to the depth and thickness of thermocline had more significant effects on the resulting bathymetric data than those of surface mixed layer. The observational errors between SVP measuring instruments did not cause much differneces in the processed bathymetric data. Bathymetric survey line is better to be established to the direction that the change of temperature can be minimize to reduce the variation of SVP during the data acquisition along the survey line.
Proceedings of the Korean Society of Coastal and Ocean Engineers Conference
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1997.10a
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pp.39-44
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1997
As wind waves generated in deep water approach nearshore zone, they experience various physical phenomena caused by bathymetric variations, nonlinear interactions among different wave components and interferences with man-made coastal structures. Among these, the bathymetric variations may play a significant role in the change of wave climate. The accurate calculation of reflection and transmission coefficients of incident waves over a bottom topography is indispensible for the proper and economical design of coastal structures. (omitted)
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.24
no.1
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pp.3-8
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2016
Due to the recent technical development and the enhancement of image resolution, Unmanned Airborne Vehicles(UAVs) have been used for various fields. A low altitude UAV system takes advantage of taking riverbed imagery at small rivers as well as land surface imagery on the ground. The bathymetric data are generated from the low altitude UAV system. The accuracy of the data is analyzed along water depths, comparing GPS observations and a DSM generated from UAV images. It is found that the depth accuracy of the geospatial data below 50 cm depth of water satisfies the regulation(${\pm}10cm$ spatial accuracy) of bathymetric surveying. Therefore this research shows that the geospatial data generated from UAV images at shallow regions of rivers can be used for bathymetric surveying.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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