The paper reports on the first experimental evidence for space-observed manifestation of the open ocean tsunami in the microwave radar backscatter (in C- and Ku-bands). Significant variations of the radar cross section synchronous with the sea level anomaly were found in the geophysical data record of the altimetry satellite Jason-1 for the track which crossed the head wave of the catastrophic tsunami of 26 December 2004. The simultaneous analysis of the available complementary data provided by the satellite three-channel radiometer enabled us to exclude meteorological factors as possible causes of the observed signal modulation. A possible physical mechanism of modulation of short wind waves due to transformation of the thin boundary layer in the air by a tsunami wave is discussed. The results open new possibilities of monitoring tsunamis from space..
To better understand the subsurface geological structure of the Kunsan Basin in the Yellow Sea, the mean depths of the density discontinuous layers (DDLs) of the Kunsan Basin were calculated by power spectrum analysis using satellite altimetry gravity data. The calculated mean depths of DDLs were -1.1km, -3.4km, -9.1km and -31.0km. The mean depth of -1.1km DDL was interpreted as regional unconformity shown in about 1 second in two way travel time (TWTT) in the seismic reflection profiles, and the mean depth of -3.4km DDL was also interpreted as top of the acoustic basement in the seismic reflection profiles. Comparing with well data, seismic reflection profiles and regional geology in the study area, the mean depth of -9.1km DDL was interpreted as top of the igneous origin basement. This means that the acoustic basement of the study area is composed mainly of sediments which are disregarded in previous study. The mean depth of -31.0km DDL was interpreted as the Moho discontinuity because this mean depth is similar to one of the normal continental crust thickness. The detection of top of the igneous origin basement suggests that oil gas potential analysis in Kunsan Basin needs to be extended to the deeper part of sediments (acoustic basement).
Han, Daehyeon;Kim, Young Jun;Jung, Sihun;Sim, Seongmun;Kim, Woohyeok;Jang, Eunna;Im, Jungho;Kim, Hyun-Cheol
Korean Journal of Remote Sensing
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v.37
no.5_1
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pp.1177-1186
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2021
As the Arctic melt ponds play an important role in determining the interannual variation of the sea ice extent and changes in the Arctic environment, it is crucial to monitor the Arctic melt ponds with high accuracy. Ice, Cloud, and Land Elevation Satellite-2 (ICESat-2), which is the NASA's latest altimeter satellite based on the green laser (532 nm), observes the global surface elevation. When compared to the CryoSat-2 altimetry satellite whose along-track resolution is 250 m, ICESat-2 is highly expected to provide much more detailed information about Arctic melt ponds thanks to its high along-track resolution of 70 cm. The basic products of ICESat-2 are the surface height and the number of reflected photons. To aggregate the neighboring information of a specific ICESat-2 photon, the segments of photons with 10 m length were used. The standard deviation of the height and the total number of photons were calculated for each segment. As the melt ponds have the smoother surface than the sea ice, the lower variation of the height over melt ponds can make the melt ponds distinguished from the sea ice. When the melt ponds were extracted, the number of photons per segment was used to classify the melt ponds covered with open-water and specular ice. As photons are much more absorbed in the water-covered melt pondsthan the melt ponds with the specular ice, the number of photons persegment can distinguish the water- and ice-covered ponds. As a result, the suggested melt pond detection method was able to classify the sea ice, water-covered melt ponds, and ice-covered melt ponds. A qualitative analysis was conducted using the Sentinel-2 optical imagery. The suggested method successfully classified the water- and ice-covered ponds which were difficult to distinguish with Sentinel-2 optical images. Lastly, the pros and cons of the melt pond detection using satellite altimetry and optical images were discussed.
Kwoun Oh-Ig;Baek Sangho;Lee Hyongki;Sohn Hong-Gyoo;Han Uk;Shum C. K.
Korean Journal of Remote Sensing
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v.21
no.1
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pp.73-81
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2005
We construct improved geocentric digital elevation model (DEM), estimate tidal dynamics and ice stream velocity over Sulzberger Ice Shelf, West Antarctica employing differential interferograms from 12 ERS tandem mission Synthetic Aperture Radar (SAR) images acquired in austral fall of 1996. Ice, Cloud, and land Elevation Satellite (ICESat) laser altimetry profiles acquired in the same season as the SAR scenes in 2004 are used as ground control points (GCPs) for Interferometric SAR (InSAR) DEM generation. 20 additional ICESat profiles acquired in 2003-2004 are then used to assess the accuracy of the DEM. The vertical accuracy of the OEM is estimated by comparing elevations with laser altimetry data from ICESat. The mean height difference between all ICESat data and DEM is -0.57m with a standard deviation of 5.88m. We demonstrate that ICESat elevations can be successfully used as GCPs to improve the accuracy of an InSAR derived DEM. In addition, the magnitude and the direction of tidal changes estimated from interferogram are compared with those predicted tidal differences from four ocean tide models. Tidal deformation measured in InSAR is -16.7cm and it agrees well within 3cm with predicted ones from tide models. Lastly, ice surface velocity is estimated by combining speckle matching technique and InSAR line-of-sight measurement. This study shows that the maximum speed and mean speed are 509 m/yr and 131 m/yr, respectively. Our results can be useful for the mass balance study in this area and sea level change.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.6
no.1
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pp.94-108
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1994
As satellite altimetry is being progressed to apply with higher precision to maginal seas. it is necessary to improve correction procedures for tidal signals in altimetry with more accurate tidal model than the well-known model of Schwiderski for studying marginal sea dynamics. As a first step, tidal regime of semidiurnal tides (M$_2$, S$_2$, $N_2$, $K_2$) and diurnal tides (K$_1$, $O_1$, P$_1$, Q$_1$) were computed with finer details of formulation of tidal model over the East Asian Marginal Seas covering the Okhotsk Sea and South China Sea and part of Northwest Pacific Ocean with mesh resolutions of 1/6$^{\circ}$. Computed results were discussed with observations, previous tidal charts and Schwiderski's tidal map of the region.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.6
no.3
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pp.290-297
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1994
As satellite altimetry is being progressed to apply with higher precision to marginal seas, it is necessary to improve correction procedures fer tidal signals in altimetry with more accurate tidal model than the well-known model of Schwiderski. The Bay of Bengal renders many conspicuous coastal oceanographic issues including tide and storm surge interactions along the upper Bangladesh coast. As a first step. tidal regime of semidiurmal tides (M$_2$, S$_2$, $N_2$, $K_2$) and diurnal tides (K$_1$, $O_1$, P$_1$) are computed with a model having a mesh resolution of 1/4 degree over the whole Bay of Bengal. Computed results are discussed with observation and previous Schwideski's tidal map of the region.
Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) gravimeter satellites observed the Earth gravity field with unprecedented accuracy since 2002. After the termination of GRACE mission, GRACE Follow-on (GFO) satellites successively observe global gravity field, but there is missing period between GRACE and GFO about one year. Many previous studies estimated terrestrial water storage (TWS) changes using hydrological models, vertical displacements from global navigation satellite system observations, altimetry, and satellite laser ranging for a continuity of GRACE and GFO data. Recently, in order to predict TWS changes, various machine learning methods are developed such as artificial neural network and multi-linear regression. Previous studies used hydrological and climate data simultaneously as input data of the learning process. Further, they excluded linear trends in input data and GRACE/GFO data because the trend components obtained from GRACE/GFO data were assumed to be the same for other periods. However, hydrological models include high uncertainties, and observational period of GRACE/GFO is not long enough to estimate reliable TWS trends. In this study, we used convolutional neural networks (CNN) method incorporating only climate data set (temperature, evaporation, and precipitation) to predict TWS variations in the missing period of GRACE/GFO. We also make CNN model learn the linear trend of GRACE/GFO data. In most river basins considered in this study, our CNN model successfully predicts seasonal and long-term variations of TWS change.
Kim, Jeong-Woo;Hong, Sung-Min;Hwang, Jong-Sun;Yoon, Ho-Il;Lee, Bang-Yong;Kim, Yea-Dong
Ocean and Polar Research
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v.24
no.3
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pp.255-261
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2002
We investigated the distribution of sea ice using Topex/Poseidon (T/P) and ERS-1 .ada. altimeter data in the northwest Weddell Sea, Antarctica, between the area $45-75^{\circ}W\;and\;55-66^{\circ}S$. Using the Geo_Bad_1 flag of the Merged GDR of the T/P, we classified the surface into ocean, land, and sea. Total 257 cycles of altimeter measurements between Oct. 1992 and Sep. 1999 (for nearly 2570 days) were used to analyze the distribution of the Antarctic sea ice. We then calculated the surface area of ice coverage using SUTM20 map projection to monitor the periodic variations. Each year, the maximum and minimum coverage of the sea ice were found in late August and February in the study area, respectively. We also studied the sea ice distribution using ERS-1 altimeter data between $45-75^{\circ}W\;and\;55-81.5^{\circ}S$ to compare with the T/P Using the Valid/Invalid flag of the Ocean Product, we analyzed the sea ice distribution between March and August of 1995, which showed very good coherence with the T/P measurements. Our preliminary results showed that the altimeter measurements can be effectively used to monitor the distribution of the sea ice in the polar region. However, the size of radar footprint, typically 2-6km depending on the roughness of the sea surface, may be too big to monitor the sharp boundary between ice and water/land. If more other altimeter mission data with dense coverage such as Geosat GM are analyzed together, this limitation can be significantly improved. If we also combine other microwave remote sensing data such as radiometer, and SSM/I, the result will be significantly enhanced.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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