• 대한원격탐사학회지
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• 제26권3호
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• pp.335-346
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• 2010

Recently, ESA (European Space Agency) has launched CryoSAT-2 for polar ice observations. CryoSAT-2 is equipped with a SIRAL (SAR/interferometric radar altimeter), which is a high spatial resolution radar altimeter. Conventional altimeters cannot measure a precise three-dimensional ground position because of the large footprint diameter, while SIRAL altimeter system accomplishes a precise three-dimensional ground positioning by means of interferometric synthetic aperture radar technique. In this study, we developed an efficient SIRAL SARIn mode processing technique to measure a precise three-dimensional ground position. We first simulated SIRAL SARIn RAW data for the ideal target by assuming the flat Earth and linear flight track, and second accessed the precision of three-dimensional geopositioning achieved by the proposed algorithm. The proposed algorithm consists of 1) azimuth processing that determines the squint angle from Doppler centroid, and 2) range processing that estimates the look angle from interferometric phase. In the ideal case, the precisions of look and squint angles achieved by the proposed algorithm were about -2.0 ${\mu}deg$ and 98.0 ${\mu}deg$, respectively, and the three-dimensional geopositioning accuracy was about 1.23 m, -0.02 m, and -0.30 m in X, Y and Z directions, respectively. This means that the SIRAL SARIn mode processing technique enables to measure the three-dimensional ground position with the precision of several meters.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권3호
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• pp.545-552
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• 2018

지반접지선은 남극 빙하 및 빙붕의 취약성을 나타내는 가장 핵심적인 척도로 물질균형의 증거로 사용된다. 본 연구에서는 SAR와 레이더 고도계 위성을 이용하여 빙하와 빙붕의 고해상도 수치고도모델을 제작하고, 이를 이용하여 동남극의 Campbell 빙하의 지반접지선의 위치를 추정하고 시공간적 변화를 관찰하였다. 2013년 6월 21일과 2016년 9월 10일에 획득된 TanDEM-X 와 TerraSAR-X 자료와 촬영날짜 대비 15일 이내의 CryoSat-2 레이더 고도계 자료의 조합을 이용하여 고해상도 수치고도모델을 제작 후 지반접지선을 추정하였으나 3년 동안 큰 변화를 관찰하지 못하였다. 지반접지선 추정 시 사용된 얼음의 평균 밀도는 정확하게 알려져 있기 않기 때문에 얼음의 밀도를 변화시킨 지반접지선의 변화를 분석하였다. DDInSAR로 추정된 지반접지선과는 공간적으로 큰 차이가 있었지만 광학위성의 표면 특징을 이용하여 추정된 지반접지선과는 얼음의 밀도가 약 $880kg/m^3$일 때 가장 유사하였다. 본 연구는 해저지형의 수직적 정확도에 따라서 결과의 신뢰도가 변할 수 있지만 얼음의 지반접지선 지역의 유체정역학적 얼음 두께가 더욱 큰 영향을 끼칠 것으로 고려되며 동일한 오차를 포함한 두 시기의 지반접지선을 비교하였기 때문에 상대적 변화는 의미가 있다고 고려된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_1호
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• pp.1177-1186
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• 2021

북극의 융빙호(melt pond)는 해빙 면적 감소 및 북극 빙권 변화에 중요한 역할을 하기 때문에 융빙호의 정확한 관측이 필요하다. 미국 NASA의 차세대 고도계 위성인 Ice, Cloud, and Land elevation Satellite-2 (ICESat-2)는 532 nm의 녹색 레이저를 발사한 뒤 반사되는 광자(photon)의 이동 시간을 계산하여 전 지구적으로 고해상도 고도 정보를 관측한다. ICESat-2는 현재 널리 쓰이고 있는 고도계인 CryoSat-2에 비해 세밀한 관측이 가능하기 때문에, Cryosat-2에서 관측할 수 없는 작은 규모의 융빙호를 탐지할 수 있을 것으로 기대된다. ICESat-2의 기본적인 정보로는 표면 높이(surface height)와 반사되는 광자의 수(photon count)가 있다. 본 연구에서는 각 ICESat-2 지점을 중심으로 10 m 길이의 segment를 생성하여 segment 내의 높이 표준편차와 총 광자 수를 활용한 융빙호 탐지 알고리즘을 제시하였다. 융빙호는 표면이 해빙에 비해 매끄러워서 높이의 분산이 적으므로 높이의 표준편차를 활용하여 일차적으로 융빙호와 해빙을 분류하였다. 그 다음으로는 융빙호 중에서 표면이 물인 융빙호와 얼음 표면인 융빙호를 분류하였다. 표면이 물인 융빙호는 광자를 많이 흡수하기 때문에 단위 segment 내에서 반사되어 수집된 광자의 수가 적으며, 반대로 얼음으로 덮인 융빙호는 반사되는 광자의 수가 많다. 결과적으로 본 연구에서 제시하는 융빙호 탐지 방법을 통해 물과 얼음으로 덮인 융빙호를 구별하여 탐지할 수 있다. Sentinel-2 광학 영상을 활용하여 융빙호 탐지 결과의 정성적인 분석을 하였다. 그 결과 Sentinel-2 광학 영상으로 구분하기 어려운 표면이 물인 융빙호와 얼음인 융빙호를 ICESat-2를 활용해 효과적으로 분류하였다. 마지막으로 고도계 위성 및 광학 영상을 활용한 융빙호 탐지의 고찰을 서술하였다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제32권4호
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• pp.357-366
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• 2015

By using the Optical Wide-field Patrol (OWL) network developed by the Korea Astronomy and Space Science Institute (KASI) we generated the right ascension and declination angle data from optical observation of Low Earth Orbit (LEO) satellites. We performed an analysis to verify the optimum number of observations needed per arc for successful estimation of orbit. The currently functioning OWL observatories are located in Daejeon (South Korea), Songino (Mongolia), and Oukaïmeden (Morocco). The Daejeon Observatory is functioning as a test bed. In this study, the observed targets were Gravity Probe B, COSMOS 1455, COSMOS 1726, COSMOS 2428, SEASAT 1, ATV-5, and CryoSat-2 (all in LEO). These satellites were observed from the test bed and the Songino Observatory of the OWL network during 21 nights in 2014 and 2015. After we estimated the orbit from systematically selected sets of observation points (20, 50, 100, and 150) for each pass, we compared the difference between the orbit estimates for each case, and the Two Line Element set (TLE) from the Joint Space Operation Center (JSpOC). Then, we determined the average of the difference and selected the optimal observation points by comparing the average values.