• 대한원격탐사학회지
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• 제27권5호
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• pp.543-553
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• 2011

Aqua에 탑재된 AMSR-E는 NASA Team2 해빙 알고리즘을 사용하여 해밍 면적비를 계산하고 있으며, 이는 남극의 해빙 지역에서 매우 정확하다는 것이 증명되었다. 그러나 AMSR-E의 관측 영역 내에 빙산 및 빙붕과 같은 빙하빙이 많이 포함될 경우 해빙과는 다른 빙하빙의 복사특성 때문에 NASA Team2알고리즘으로부터 계산되는 얼음의 면적비는 그 정확성이 유지되지 않는다. 본 논문에서는 남극의 George V 해안이 촬영된 두 장의 ENVISAT ASAR 영상으로부터 해빙과 빙하빙의 면적비를 추출하였고, 이를 NASA Team2 해빙 면적비와 비교하였다. NASA Team2 알고리즘은 빙하빙에 대해 실제보다 작은 면적비를 계산하였다. 빙하빙에 대한 NASA Team2 알고리즘의 면적비 계산 오류를 해석하기 위해 PR(polarization ratio), GR(spectral gradient ratio), $PR_R$(rotated PR), 그리고 ${\Delta}GR$ 영역에서 빙하빙의 마이크로파 복사특성을 분석하였다. 빙하빙은 PR, GR, $PR_R$, ${\Delta}GR$ 영역에서 ice type A, B, C와 같은 남극의 해빙 및 open water와 구분되는 고유한 범위를 형성하였으며, 이는 빙하빙이 얼음의 새로운 종류로 AMSR-ENASA Team2 해빙 알고리즘에 추가될 수 있음을 의미한다.

• 대한공간정보학회지
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• 제15권1호통권39호
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• pp.23-29
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• 2007

공간적 이상치란 관찰값들중에서 이웃한 주변값에 비해 공간변수값이 특별히 크거나 작은 특이한 관찰값을 말한다. 최근 통계나 데이터 마이닝 분야에서 공간자기상관을 이용한 다양한 공간적 이상치 탐지방법이 제시되고 있다. 이와 같은 방법은 NASA에서 개발운영중인 AQUA위성에 탑재된 MODIS 영상자료를 이용한 산불탐지에 이용될 수 있다. 산불탐지는 휘도온도의 공간적 변동특성을 이용하여 관찰값들 중에서 지역적으로 불안전한 공간적 이상치를 찾는 과정이라 할 수 있기 때문이다. 이에 본 연구에서는 공간적 이상치를 규명할 수 있는 국지적 공간상관분석기법에 기반한 산불탐지기법을 제안하였다. 또한 기존 NASA에서 제안하여 광범위하게 이용되고 있는 Contextual algorithm방법과 정확도를 비교함으로서 제안한 방법의 적용가능성을 평가하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.8-13
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• 2007

2005년 남극의 해빙을 촬영한 Kompsat-1 EOC 영상을 이용하여 SSM/I와 AMSR-E 해빙 면적비를 비교， 분석하였다. EOC 영상은 남극의 봄철에 해당하는 9-11월 사이에 남극 대륙의 가장자리를 가로지르는 11 개 궤도로부터 총 676개 영상이 획득되었으며， 이 중 대기 및 광량 조건이 양호한 68개 의 영상을 선별하였다. EOC 영상에 감독분류 방볍 을 적 용하여 표면 유형 을 White ice(W), Grey ice(G), Dark-grey ice(D), Ocean(O)로 분류하였고 해빙 면적비를 산출하였으며, 이를 NASA Team Algorithm(NT)으로 계산된 SSM/I 해빙 면적비, NASA Team2 Algorithm(NT2)으로 계산된 AMSR-E 해빙 면적비와 비교하였다. 남극의 봄철에 SSM/I 해빙 면적비는 EOC W+G 면적비와 잘 일치하였고，AMSR-E 해빙 면적비는 EOC W+G+D 면적비와 좋은 상관성을 나타내었다. 따라서 이 시기의 남극 SSM/I NT 해빙 면적비는 W와 G만을 반영하며, AMSR-E NT2 해빙 면적비는 D도 포함하는 것을 알 수 있었다. 또한 AMSR-E가 SSM/I보다 높은 해빙 면적비를 나타내는 것을 확인하였으며，두 수동 마이크로파 해빙 면적비의 차이는 EOC D 면적비와 높은 상관성을 보였다. 이로부터 EOC 영상에서 분류된 D와 NT2에 서 고려되는 Ice type C가 서로 유사한 해빙 유형임을 추정할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제23권6호
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• pp.507-520
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• 2007

인공위성 수동 마이크로파(passive microwave, PM) 센서는 1970년대부터 극지 해빙의 면적비(sea ice concentration, SIC)와 표면 온도(ice temperature), 적설 두께(snow depth) 등을 관찰하고 있다. 특히 SIC는 기후 및 환경 변화 관찰을 위한 1차 요소로 고려되는 등 다양한 연구 분야에서 중요한 역할을 하기 때문에 PM SIC의 지속적인 검증과 보정이 필요하다. 본 연구에서는 2005년 7-8월 북극해의 가장 자리를 촬영한 KOMPSAT-1 EOC 영상으로부터 SIC를 계산하였고, 이를 NASA Team(NT) 알고리즘으로 계산된 SSM/I SIC와 비교하였다. EOC와 SSM/I NT SIC는 서로 다른 해상도와 관측 시각을 가지며 북극의 여름철 해빙 분포지역의 가장자리에서 해빙의 시공간적인 변화가 크기 때문에, 해빙의 유형을 고려하지 않았을 경우 0.574의 낮은 상관성을 보였다. 해빙의 유형에 따른 SSM/I NT SIC를 검증하기 위하여 EOC 영상으로부터 정착빙, 부빙, 유빙으로 해빙 형태를 분류하였고, 각 유형 별로 EOC와 SSM/I NT SIC를 비교하였다. 정착빙의 면적비는 EOC와 SSM/I NT SIC 사이에서 평균 오차가 0.38%로 매우 유사한 값을 나타냈다. 이는 정착빙의 시공간적인 변화가 작기 때문이며, 표면에 쌓인 눈은 건조한 상태일 것으로 추정되었다. 부빙의 경우 NT 알고리즘에서 면적비가 과소평가되는 빙맥(ice ridge)과 new ice가 많이 관찰되었으며, 이로 인해 SSM/I NT SIC는 EOC보다 평균 19.63%작은 값을 나타냈다. 유빙 지역에서 SSM/I NT SIC는 EOC보다 평균 20.17% 큰 값을 가진다. 유빙은 부빙의 가장자리와 가까운 지역에 위치하기 때문에 SSM/I의 넓은 IFOV 내에 비교적 높은 SIC를 가지는 부빙이 포함되어 오차를 일으킬 수 있다. 또한 유빙표면에 쌓인 수분 함량이 높은 눈의 영향으로 SSM/I NT SIC가 과대 측정되었을 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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• pp.892-895
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• 2006

The atmospheric effects on the retrieval of sea ice concentration from passive microwave sensors are examined using simulated data typical for the Arctic summer. The simulation includes atmospheric contributions of cloud liquid water and water vapor and surface wind on surface emissivity on the microwave signatures. A plane parallel radiative transfer model is used to compute brightness temperatures at SSM/I frequencies over surfaces that contain open water, first-year (FY) ice and multi-year (MY) ice and their combinations. Synthetic retrievals in this study use the NASA Team (NT) algorithm for the estimation of sea ice concentrations. This study shows that if the satellite sensor’s field of view is filled with only FY ice the retrieval is not much affected by the atmospheric conditions due to the high contrast between emission signals from FY ice surface and the signals from the atmosphere. Pure MY ice concentration is generally underestimated due to the low MY ice surface emissivity that results in the enhancement of emission signals from the atmospheric parameters. Simulation results in marginal ice areas also show that the atmospheric and surface effects tend to degrade the accuracy at low sea ice concentration. FY ice concentration is overestimated and MY ice concentration is underestimated in the presence of atmospheric water and surface wind at low ice concentration. In particular, our results suggest that strong surface wind is more important than atmospheric water in contributing to the retrieval errors of total ice concentrations over marginal ice zones.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권3호
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• pp.333-338
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• 2017

본 연구에서는 산출 방법에 따른 해빙 자료 간의 차이를 조사하기 위하여 1980-2010년 북극 지역의 EUMETSAT OSI SAF, NASA Team(NT)의 해빙 농도와 해빙 면적의 차이를 비교하였다. 그 결과 두 자료의 해빙 농도와 해빙 면적이 계절별, 해역별로 다른 일관성을 보였다. 계절별로는 OSI SAF의 해빙 농도가 전체적으로 0.85 %, 봄 0.48 %, 여름 0.97 %, 가을 1.38 %, 겨울 0.66 % 높게 나타났다. 해역별로는 북극해에서 OSI SAF의 해빙 농도가 2.7 %, 해빙 면적이 19.8만 $km^2$ 높았으나 링컨해 일부에서는 해빙 농도가 2.3 %, 해빙 면적이 2만 $km^2$ 낮게 나타났다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.153-156
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• 2006

북극과 남극의 해빙을 촬영한 Kompsat-1 EOC 영상을 SSM/I Sea Ice Concentration(SIC)과 비교하였다. EOC 영상은 2005년 $7{\sim}8$월 북극 해빙지역의 가장자리를 지나는 10개 궤도(624 영상)와 $9{\sim}11$월 남극대륙의 가장자리를 지나는 11개 궤도(676 영상)에서 얻어졌다. 그 중 구름의 영향이 없는 약 12%의 영상으로부터 감독분류와 육안분류를 통해 Multi-year ice와 First-year ice(M+F), Young ice(Y), New ice(N)로 해빙의 유형을 구분하여 SIC를 계산하였으며, 이를 NASA Team Algorithm(NTA)으로 계산된 SSM/I SIC와 비교하였다. 북극의 여름철에는 해빙의 시공간적 변화가 매우 크기 때문에 EOC SIC(M+F+Y+N)와 SSM/I SIC의 상관계수는 0.671로 잘 일치하지 않았다. 남극의 봄철에 N을 제외한 EOC SIC(M+F+Y)의 경우 SSM/I SIC와 0.873의 높은 상관계수를 가졌다. 이로부터 NTA로 계산된 남극의 SSM/I SIC가 M과 F를 비롯하여 Y도 포함하는 것을 알 수 있었다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.76-82
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• 1998

Increase of greenhouse gas due to $CO_2$ and CH$_4$ gases would cause the global warming in the atmosphere. According to the global circulation model, it is pointed out in the Okhotsk Sea that the large increase of atmospheric temperature might be occurredin this region by global warming due to the doubling of greenhouse effectgases. Therefore, it is very important to monitor the sea ice extents in the Okhotsk Sea. To improve the sea ice extents and concentration with more highly accuracy, the field experiments have begun to comparewith Airborne Microwave Radiometer (AMR) and video images installed on the aircraft (Beach-200). The sea ice concentration is generally proportional to the brightness temperature and accurate retrieval of sea ice concentration from the brightness temperature is important because of the sensitivity of multi-channel data with the amount of open water in the sea ice pack. During the field experiments of airborned AMR the multi-frequency data suggest that the sea ice concentration is slightly dependending on the sea ice types since the brightness temperature is different between the thin and small piece of sea ice floes, and a large ice flow with different surface signatures. On the basis of classification of two sea ice types, it is cleary distinguished between the thin ice and the large ice floe in the scatter plot of 36.5 and 89.0GHz, but it does not become to make clear of the scatter plot of 18.7 and 36.5GHz Two algorithms that have been used for deriving sea ice concentrations from airbomed multi-channel data are compared. One is the NASA Team Algorithm and the other is the Bootstrap Algorithm. Intrercomparison on both algorithms with the airborned data and sea ice concentration derived from video images bas shown that the Bootstrap Algorithm is more consistent with the binary maps of video images.