To classify the landfast ice in the north of the Greenland, observation data, multifrequency Synthetic Aperture Radar (SAR) images and texture images were used. The total four types of sea ice are first year ice, highly deformed ice, ridge and moderately deformed ice. The texture images that were processed by K-means algorithm showed higher accuracy than the ones that were processed by SAR images; however, overall accuracy of maximum likelihood algorithm using texture images did not show the highest accuracy all the time. It turned out that when using K-means algorithm, the accuracy of the multi SAR images were higher than the single SAR image. When using the maximum likelihood algorithm, the results of single and multi SAR images are differ from each other, therefore, maximum likelihood algorithm method should be used properly.
This study explores the use of Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar (SAR), processed through Google Earth Engine (GEE), to monitor changes in the areas of Antarctic ice shelves. Focusing on the Campbell Glacier Tongue (CGT) and Drygalski Ice Tongue (DIT),the research utilizes GEE's cloud computing capabilities to handle and analyze large datasets. The study employs Otsu's method for image binarization to distinguish ice shelves from the ocean and mitigates detection errors by averaging monthly images and extracting main regions. Results indicate that the CGT area decreased by approximately 26% from January 2016 to January 2024, primarily due to calving events,while DIT showed a slight increase overall,with notable reduction in recent years. Validation against Sentinel-2 optical images demonstrates high accuracy,underscoring the effectiveness of SAR and GEE for continuous, long-term monitoring of Antarctic ice shelves.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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v.12
no.1
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pp.957-966
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2020
This paper presents the virtual mass method to implement the prediction of total resistance for ice-going ship in floe ice region based on the combined method of CFD and DEM. Two ways of floe ice distribution are adopted for the analysis and comparison. The synthetic ice model test has been conducted to determine the optimal virtual mass coefficients for the two different floe ice distributions. Moreover, the further verification and prediction are developed in different ice conditions. The results show that, the fixed and random distributions in numerical method can simulate the interaction of ship and ice vividly, the trend of total resistance varying with the speed and ice concentration obtained by the numerical simulation is consistent with the model test. The random distribution of floe ice has higher similarity and better accuracy than fixed distribution.
Jeong-Won Park;Hyun-Cheol Kim;Minji Seo;Ji-Eun Park;Jinku Park
Korean Journal of Remote Sensing
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v.39
no.3
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pp.257-268
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2023
Sea ice plays an important role in Earth's climate by regulating the amount of solar energy absorbed and controlling the exchange of heat and material across the air-sea interface. Its growth, drift, and melting are monitored on a regular basis by satellite observations. However, low-resolution products with passive microwave radiometer have reduced accuracy during summer to autumn when the ice surface changes rapidly. Synthetic aperture radar (SAR) observations are emerging as a powerful complementary, but previous researches have mainly focused on winter ice. In this study, sea ice drift tracking was evaluated and analyzed using SAR images and tracker with global positioning system (GPS) during late summer-early autumn period when ice surface condition changes a lot. The results showed that observational uncertainty increases compared to winter period, however, the correlation coefficient with GPS measurements was excellent at 0.98, and the performance of the ice tracking algorithm was proportional to the sea ice concentration with a correlation coefficient of 0.59 for ice concentrations above 50%.
The resistance performance of an icebreaking cargo vessel with varied stem angles is investigated numerically and experimentally. Ship-ice interaction loads are numerically calculated based on the fluid structure interaction (FSI) method using the commercial FE package LS-DYNA. Test results obtained from model testing with synthetic ice at the Pusan National University towing tank and with refrigerated ice at the National Research Council's (NRC) ice tank are used to validate and benchmark the numerical simulations. The designed icebreaking cargo vessel with three stem angles ($20^{\circ}$, $25^{\circ}$, and $30^{\circ}$) is used as the target ship for three concentrations (90%, 80%, and 60%) of pack ice conditions. The comparisons between numerical and experimental results are shown and our main conclusions are given.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2015.10a
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pp.33-34
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2015
The voyage and cargo volume passing through the Arctic route (NSR) have been gradually increased. The ship-ice collision is one of the most biggest factors threatening the safety navigation of ice-going ships. A lot of researchers are trying to reveal the ship-ice collision mechanism. In this study, some tests that a model ship is forced to collide with disk-shaped synthetic ice are carried out in a towing tank. Then, ice floe's motion (velocity and trajectory) is measured by machine vision inspection.
Shin, Dong-Bin;Chiu, Long S.;Clemente-Colon, Pablo
Proceedings of the KSRS Conference
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v.2
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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.
In this study, we suggest a new method to estimate the mass of a halo coronal mass ejection (CME) using synthetic CMEs. For this, we generate synthetic CMEs based on two assumptions: (1) the CME structure is a full ice-cream cone, (2) the CME electron density follows a power-law distribution (ρcme=ρ0r-n). The power-law exponent n is obtained by minimizing the root mean square error between the electron number density distributions of an observed CME and the corresponding synthetic CME at a position angle of the CME leading edge. By applying this methodology to 57 halo CMEs, we estimate two kinds of synthetic CME mass. One is a synthetic CME mass which considers only the observed CME region (Mcme1), the other is a synthetic CME mass which includes both the observed CME region and the occulted area larger than 4 solar radii (Mcme2). From these two cases, we derive conversion factors which are the ratio of a synthetic CME mass to an observed CME mass. The conversion factor for Mcme1 ranges from 1.4 to 3.0 and its average is 2.0. For Mcme2, the factor ranges from 1.8 to 5.0 with the average of 3.0. These results imply that the observed halo CME mass can be underestimated by about 2 times when we consider the observed CME region, and about 3 times when we consider the region including the occulted area. Interestingly these conversion factors have a very strong negative correlation with angular widths of halo CMEs.We also compare the results with the CME mass estimated from STEREO observations.
This study describes measurements of fast ice recorded on May 23, 2009, in Kongsfjorden (translated as 'Kongs Fjord'), an inlet on the west coast of Spitsbergen in the Svalbard Archipelago. Seasonal fast ice is an important feature for Svalbard fjords, both in relation to their physical environment and also the local ecosystem, since it grows seaward from the coast and remains in place throughout the winter. Ice thickness, snow, ice properties, and wind speed were measured, while SAR (Synthetic Aperture Radar) data was observed simultaneously observed two times from ALOS-PALSAR (L-band). Measured ice thickness was about 25-35 cm while the thickness of ice floe broken from fast ice was measured as 10-15 cm. Average salinity was 1.9-2.0 ppt during the melting period. Polarimetric data was used to extract H/A/alpha-angle parameters of fast ice, ice floe, snow and glacier, which was classified into 18 classes based on these parameters. It was established that the area of fast ice represents surface scattering which indicates low and medium entropy surface scatters such as Bragg and random surfaces, while fast ice covered with snow belongs to a zone of low entropy surface scattering similar to snow-covered land surfaces. The results of this study will contribute to various interpretations of interrelationships between H/A/alpha parameters and the wave scattering Phenomenon of sea ice.
Grounding line of a glacier or ice shelf where ice bottom meets the ocean is sensitive to changes in the polar environment. Recent rapid changes of grounding lines have been observed especially in southwestern Antarctica due to global warming. In this study, ERS-1/2 and Sentinel-1A Synthetic Aperture Radar (SAR) image were interferometrically acquired in 1996 and 2015, respectively, to monitor the movement of the grounding line in the western part of Ronne Ice Shelf near the Antarctic peninsula. Double-Differential Interferometric SAR (DDInSAR) technique was applied to remove gravitational flow signal to detect grounding line from the interferometric phase due to the vertical displacement of the tide. The result showed that ERS-1/2 grounding lines are almost consistent with those from Rignot et al. (2011) which used the similar dataset, confirming the credibility of the data processing. The comparison of ERS-1/2 and Sentinle-1A DDInSAR images showed a grounding line retreat of $1.0{\pm}0.1km$ from 1996 to 2015. It is also proved that the grounding lines based on the 2004 MODIS Mosaic of Antarctica (MOA) images and digital elevation model searching for ice plain near coastal area (Scambos et al., 2017), is not accurate enough especially where there is a ice plain with no tidal motion.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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