When magnetotelluric (MT) data are obtained in the vicinity of the coast, the surrounding seas make it difficult to interpret subsurface structure, especially the deep part of the subsurface. We introduce an iterative method to correct the sea effect, based on the previous topographic correction method that removes the distortion due to topographic changes in seafloor MT data. The method first corrects the sea effect in observed MT impedance, and then inverts corrected response in a model space without the sea. Due to mutual coupling between the sea and the subsurface structure, the correction and inversion steps are iterated until the changes in each result become negligible. The method is tested for 1- and 2-D structures using synthetic MT data produced by 3-D forward modeling including surrounding seas. In all cases, the method closely recovers the true structure assumed to generate synthetic responses after a few iterations.
Thermal infrared images of Landsat-5 TM and Landsat-7 ETM+ sensors have been unrivalled sources of high resolution thermal remote sensing (60m for ETM+, 120m for TM) for more than two decades. Atmospheric effect that degrades the accuracy of Sea Surface Temperature (SST) measurement significantly, however, can not be corrected as the sensors have only one thermal channel. Recently, MODIS sensor onboard Terra satellite is equipped with dual-thermal channels (31 and 32) of which the difference of at-satellite brightness temperature can provide atmospheric correction with 1km resolution. In this study we corrected the atmospheric effect of Landsat SST by using MODIS data obtained almost simultaneously. As a case study, we produced the Landsat SST near the eastern and western coast of Korea. Then we have obtained Terra/MODIS image of the same area taken approximately 30 minutes later. Atmospheric correction term was calculated by the difference between the MODIS SST (Level 2) and the SST calculated from a single channel (31 of Level 1B). This term with 1km resolution was used for Landsat SST atmospheric correction. Comparison of in situ SST measurements and the corrected Landsat SSTs has shown a significant improvement in $R^2$ from 0.6229 to 0.7779. It is shown that the combination of the high resolution Landsat SST and the Terra/MODIS atmospheric correction can be a routine data production scheme for the thermal remote sensing of ocean.
When magnetotelluric (MT) data are obtained in vicinity of the coast, the sea can distort observed MT responses, especially those of deep part of subsurface. We introduce an iterative method to correct the sea effect, based on the previous topographic correction method which removes the distortions due to topographic changes in seafloor MT data. The method first corrects the sea effect in observed MT impedance, and then inverts corrected responses in a model space without the sea. Due to mutual coupling between sea and subsurface structure, the correction and inversion steps are iterated until changes in each result become negligible. The method is validated for 1-D and 2-D structure using synthetic MT data produced by 3-D forward modeling including surrounding seas. In all cases, the method closely recovers the given structure after a few iterations. To test the applicability of the proposed method to field data, we generate synthetic MT data for the Jeju Island whose 1-D conductivity structure is well known, using 3-D forward modeling. The distortions due to the surrounding sea start to appear below the frequency about 1 Hz, and are relatively severe in the electrical field perpendicular to the coastline because of the location of the observation sites. The proposed method successfully eliminates the sea effect after three iterations, and both 1-D and 2-D inversion of corrected responses closely recover the given subsurface structure of the Jeju Island model.
The seismic data quality of marine geological and engineering survey deteriorates because of the sea swell. We often conduct a marine survey when the swell height is about 1 ~ 2 m. The swell effect correction is required to enhance the horizontal continuity of seismic data and satisfy the resolution less than 1 m. We applied the swell correction to the 8 channel high-resolution airgun seismic data and 3.5 kHz subbottom profiler (SBP) data. The correct sea bottom detection is important for the swell correction. To detect the sea bottom, we used maximum amplitude of seismic signal around the expected sea bottom, and picked the first increasing point larger than threshold value related with the maximum amplitude. To find sea bottom easily in the case of the low quality data, we transformed the input data to envelope data or the cross-correlated data using the sea bottom wavelet. We averaged the picked sea bottom depths and calculated the correction values. The maximum correction of the airgun data was about 0.8 m and the maximum correction of two kinds of 3.5 kHz SBP data was 0.5 m and 2.0 m respectively. We enhanced the continuity of the subsurface layer and produced the high quality seismic section using the proper methods of swell correction.
In order to obtain high-quality high-resolution marine seismic data, the survey needs to be carried out at very low-sea condition. However, the survey is often performed with a slight wave, which degrades the quality of data. In this case, it is possible to improve the quality of seismic data by detecting the exact location of the sea bottom signal and eliminating the influence of waves or swells automatically during data processing. However, if noise is included or the sea bottom signal is weakened due to sea waves, sea bottom detection errors are likely to occur. In this study, we applied a method reducing such errors by estimating the sea bottom location, setting a narrow detection range and detecting the sea bottom location within this range. The expected location of the sea bottom was calculated using previously detected sea bottom locations for each channel of multi-channel data. The expected location calculated in each channel is also compared and verified with expected locations of other channels in a shot gather. As a result of applying this method to the noisy 8-channel high-resolution air-gun seismic data acquired off Yeosu, the errors in selecting the strong noise before sea bottom or the strong subsurface reflected signal after the sea bottom signal are remarkably reduced and it is possible to produce the high-quality seismic section with the correction of ~ 2.5 m swell effect.
National Oceanographic Research Institute is carrying out an oceanographic survey for the entire sea areas around Korean Peninsula annually starting with the East Sea from 1996 by establishing a national oceanographic basic map survey plan for the sea areas under the jurisdiction of Korea, so this paper used the oceanographic geomagnetism data measured at the southern area of the Yellow Sea using 'Hae Yang 2000' in 1999, aiming at clarifying the cause of geomagnetic abnormality zone during the course of treating and analyzing the geomagnetic data. For treatment of magnetic data, we obtained electromagnetic force values and geomagnetic abnormality values around the investigated sea area through a process of searching and removal of bad data, correction of sensor positions, correction of magnetic field effects around the hull, correction of diurnal variation, normal correction, correction of cross point errors, etc. The electromagnetic force distribution around the investigated sea area was $49000\;{\sim}\;51600\;nT$, which is judged to be within the normal electromagnetic force intensity distribution range around the Yellow Sea. The isodynamic lines are distributed in Northeast-Southwest direction, and electromagnetic force values are increasing toward the northwest. The result of comparing the magnetic abnormality around the sea area among $124^{\circ}$ 49' 48" E, $35^{\circ}$ 10' 48" N $\sim$$125^{\circ}$ 7' 48" E, and $35^{\circ}$ 33' 00" N sections with the elastic wave cross section and the result of modeling coincide well with the underground geological structure clarified from the existing elastic wave survey cross section. Therefore, it is judged that the distribution of magnetic force abnormality generally shows the effect pursuant to the distribution of the sedimentary basins in the Tertiary period and the bedrocks in the Cretaceous period which are well developed in the bottom of the sea.
A 3.5 kHz or chirp sub-bottom profiling survey is widely used in the marine geological and engineering purpose exploration. However, swells in the sea degrade the quality of the survey data. The horizontal continuity of profiler data can be enhanced and the quality can be improved by correcting the influence of the swell. Accurate detection of sea bottom location is important in correcting the swell effect. In this study, we tried to pick sea bottom locations by finding the position of crossing a threshold of the maximum value for the raw data and transformed data of envelope or energy ratio. However, in case of the low-quality data where the sea bottom signals are not clear due to sea wave noise, automatic sea bottom detection at the individual traces was not successful. We corrected the mispicks for the low quality data and obtained satisfactory results by picking a sea bottom within a range considering the previous average of sea bottom, and excluding unreliable big-difference picks. In case of trace by trace picking, fewest mispicks were found when using energy ratio data. In case of picking considering the previous average, the correction result was relatively satisfactory when using raw data.
The sea surface wind speed (SSWS) derived by microwave radiometer can be contaminated by change of microwave brightness temperature owing to the angle between the sensor azimuth and the wind direction (Relative Wind Direction). We attempt to correct the contamination to the SSWS derived by Advanced Microwave Scanning Radiometer (AMSR) on Advanced Earth Observing Satellite II (ADEOS-II), by applying the method proposed by Konda and Shibata (2004). The improvement of accuracy of the SSWS estimation amounts to roughly 60% of the error caused by the RWD effect.
This study is to develop the simplified formulae for added mass coefficient of a 2-D floating body with a semi-circle section in a finite water depth. The semi-circle floating body may represent a simplified midship section transformed by Lewis form, which can be used for the ship motion analysis by strip theory. Since the added mass coefficient varies with motion frequencies and sea bottom effect, the correction factor representing the effect of water depth and frequencies is developed for accurate prediction of added mass. Using a two-dimensional numerical wave tank (NWT) technique based on the boundary element method (BEM) including sea bottom boundary the reference values of added mass are calculated to develop the correction factor. For verification and effectiveness of the formulae, the predicted added mass coefficients for various frequencies and water depth ratios are compared with the calculated values from NWT technique.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.4
no.2
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pp.38-45
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2001
Three lines from $36_{\circ}$ N, $124_{\circ}$ E, and $132_{\circ}$ E of the East Sea and the Yellow Sea were chosen to extract spectra of normalized water leaving radiances. Comparative analysis of the OCTS algorithm and SeaWiFS(OC-2) algorithms was presented here. OCTS algorithm have more overestimate than SeaWiFS(OC-2 algorithm) for detecting chlorophyll concentration. Atmospheric correction algorithm that is excluded the effect of SS in the case 2 water need for long term ocean environmental monitoring of the East Sea and the Yellow Sea. And, considered the effect of CDOM and SS, bio-optical algorithm have to be developed in this research.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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