Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.17
no.4
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pp.331-337
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2011
We described for the production of cloud-free satellite sea surface temperature(SST) data around Northeast Asian using NOAA AVHRR(Advanced Very High Resolution Radiometer) SST data during 1990-2005. As a result of Markov model, it was found that the value of Markov coefficient in the strong current region such as Kuroshio region showed smaller than that in the weak current. The variations of average SST and regional difference of seasonal day-to-day SST in spring and fall were larger than those in summer and winter. In particular, the distribution of the regional difference appeared large in the vicinity of continental in spring and fall. The difference of seasonal day-to-day SST was also small in Kuroshio region and southern part of East Sea due to the heat advection by warm currents.
Recently, great attention for environment changes of coastal regions due to climate change by the global warming has been raised. In addition, coastal environments which are very useful resources has been impacted by anthropogenic activities such as urbanization or fishery, etc. In situ measurements and remote sensing application using various platforms equipped by payloads with very diverse spectral resolution has been conducted to protect and reconstruct invaluable coastal region. In this special issue, several studies showing very interesting results of the coastal remote sensing in Korea. This special issue contains the research activities over the coastal regions in Korea has been performed by the KIOST Korea Ocean Satellite Center and academic organizations. We hope to share useful information on the various domestic coastal remote exploration activities and to contribute to develop scientific research to protect our invaluable coastal environment.
Sea Surface Salinity (SSS) observations from the Aquarius satellite in the East Sea show large systematic biases mainly caused by the surrounding lands and Radio Frequency Interferences (RFI) along the descending orbits on which the satellite travels from the Asian continent to the East Sea. To develop a technique for correcting the systematic biases unique to the East Sea, the least square regression between in situ observations of salinity and the reanalyzed salinities by HYCOM is first performed. Then monthly mean reanalyzed salinities fitted to the in situ salinities are compared with monthly mean Aquarius salinities to calculate mean biases in $1^{\circ}{\times}1^{\circ}$ boxes. Mean biases in winter (December-March) are found to be considerably larger than those in other seasons possibly caused by the inadequate correction of surface roughness in the sea surrounded by the land, and thus the mean bias corrections are performed using two bias tables. Large negative biases are found in the area near the coast of Japan and in the areas with islands. In the northern East Sea, data sets using the ascending orbit only (SCIA) are chosen for correction because of large RFI errors on the descending orbit (SCID). Resulting mean biases between the reanalysis salinities fitted to in situ observations and the bias corrected Aquarius salinities are less than 0.2 psu in all areas. The corrected mean salinity distributions in March and September demonstrate marked improvements when compared with mean salinities from the World Ocean Atlas (WOA [2005-2012]). In September, salinity distributions based on the corrected Aquarius and on the WOA (2005-2012) show similar distributions of Changjiang Diluted Water (CDW) in the East Sea.
Park, Kyung-Ae;Park, Ji-Eun;Lee, Min-Sun;Kang, Chang-Keun
Korean Journal of Remote Sensing
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v.28
no.6
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pp.635-651
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2012
To produce a level-3 monthly composite image from daily level-2 Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor (SeaWiFS) chlorophyll-a concentration data set in the East Sea, we applied four average methods such as the simple average method, the geometric mean method, the maximum likelihood average method, and the weighted averaging method. Prior to performing each averaging method, we classified all pixels into normal pixels and abnormal speckles with anomalously high chlorophyll-a concentrations to eliminate speckles from the following procedure for composite methods. As a result, all composite maps did not contain the erratic effect of speckles. The geometric mean method tended to underestimate chlorophyll-a concentration values all the time as compared with other methods. The weighted averaging method was quite similar to the simple average method, however, it had a tendency to be overestimated at high-value range of chlorophyll-a concentration. Maximum likelihood method was almost similar to the simple average method by demonstrating small variance and high correlation (r=0.9962) of the differences between the two. However, it still had the disadvantage that it was very sensitive in the presence of speckles within a bin. The geometric mean was most significantly deviated from the remaining methods regardless of the magnitude of chlorophyll-a concentration values. Its bias error tended to be large when the standard deviation within a bin increased with less uniformity. It was more biased when data uniformity became small. All the methods exhibited large errors as chlorophyll-a concentration values dominantly scatter in terms of time and space. This study emphasizes the importance of the speckle removal process and proper selection of average methods to reduce composite errors for diverse scientific applications of satellite-derived chlorophyll-a concentration data.
One of the most difficult tasks in measuring oceanic conditions is to produce oceanic current information. In efforts to overcome the difficulties, various attempts have been carried out to estimate the speed and direction of ocean currents by utilizing sequential satellite images. In this study, we have estimated sea surface current vectors to the south of the Korean Peninsula, based on the maximum cross-correlation method by using sequential ocean color images of SeaWiFS chlorophyll-a. Comparison of surface current vectors estimated by this method with the geostrophic current vectors estimated from satellite altimeter data and in-situ ADCP measurements are good in that current speeds are underestimated by about 15% and current directions are show differences of about $36^{\circ}$ compared with previous results. The technique of estimating current vectors based on maximum cross-correlation applied on sequential images of SeaWiFS is promising for the future application of GOCI data for the ocean studies.
Jo, Young-Heon;Oliveira, Gustavo Henrique;Yan, Xiao-Hai
Korean Journal of Remote Sensing
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v.33
no.4
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pp.351-358
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2017
A new method to decompose the footprints of marine atmosphere boundary layer (MABL) on Synthetic Aperture Radar (SAR) imagery into characteristic spatial scales is proposed. Using two-dimensional Empirical Mode Decomposition (EMD) we obtain three Intrinsic Mode Functions (IMFs), which mainly present longitudinal rolls, three-dimensional cells and atmospheric gravity waves (AGW). The rolls and cells have spatial scales between 3.0 km and 3.8 km and between 5.3 km and 7.1 km, respectively. Based on previous observations and mixed-layer similarity theory, we estimated MABL's depths that vary from 0.95 km to 1.2 km over the rolls and from 3.0 km to 3.8 km over the cells. The AGW has maximum spectrum at 14.3 km wavelength. The method developed in this work can be used to decompose other satellite imageries into individual features through characteristic spatial scales.
Frontal areas between warm and saline waters of the Kuroshio currents and colder and diluted waters of the East China Sea (ECS) influenced by the Changjiang River were identified from the satellite thermal imagery and hydrological data obtained from the Coastal Ocean Process Experiment (COPEX) cruise during the period between March $1^{st}$ and $10^{th}$, 1997. High chlorophyll concentrations appeared in the fronts of the East China Seas with the highest chlorophyll-a concentration in the southwestern area of Jeju Island (${\sim}2.9\;mg/m^3$) and the eastern area of the Changjiang River Mouth (${\sim}2.8\;mg/m^3$). Vertical structures of temperature, salinity and density were similar, showing the fronts between ECS and Kuroshio waters. The water column was well mixed in the shelf waters and was stratified around the fronts. It is inferred that the optimal condition for light utilization and nutrients induced both from the coastal and deep waters enhances the high phytoplankton productivity in the fronts of the ECS. In addition, the high chlorophyll-a in the fronts seems to have been associated with the water column stability as well.
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.
A comparison was made between chlorophyll a from OSMI and SeaWiFS determined with the standard method during the NFRDI's research cruises. The simple algorithm for calibrating and validating of OSMI chlorophyll a as level 2 data in the East China Sea in specially winter season was made by relationship between the estimated chlorophyll a and the measured chlorophyll a in the field. We compared the distributions of OSMI chlorophyll a, sea surface temperature and zooplankton biomass, catch amounts of the Pacific mackerel in the East China Sea.
The aim of this study was to evaluate the susceptibility from landslides in the Lai Chau region of Vietnam, using Geographic Information System (GIS) and remote sensing data, focusing on the relationship between tectonic fractures and landslides. Landslide locations were identified from an interpretation of aerial photographs and field surveys. Topographic and geological data and satellite images were collected, processed, and constructed into a spatial database using GIS data and image processing techniques, and a scheme of the tectonic fracturing of the crust in the Lai Chau region was established. In this scheme, Lai Chau was identified as a region with low crustal fractures, with the grade of tectonic fracture having a close relationship with landslide occurrence. The factors found to influence landslide occurrence were: topographic slope, topographic aspect, topographic curvature, distance from drainage, lithology, distance from a tectonic fracture and land cover. Landslide prone areas were analyzed and mapped using the landslide occurrence factors employing the probability-likelihood ratio method. The results of the analysis were verified using landslide location data, and these showed a satisfactory agreement between the hazard map and existing landslide location data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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