The present study aims to derive and compare narrow and broad bandwidths of ocean color sensor’s algorithms for the study of monitoring highly dynamic coastal oceanic environmental parameters using high-resolution imagery acquired from Multi-spectral Camera (MSC) on KOMPSAT-2. These algorithms are derived based on a large data set of remote sensing reflectances ($R_{rs}$) generated by using numerical model that relates $b_b/(a + b_b)$ to $R_{rs}$ as functions of inherent optical properties, such as absorption and backscattering coefficients of six water components including water, phytoplankton (chl), dissolved organic matter (DOM), suspended sediment (SS) concentration, heterotropic organism (he) and an unknown component, possibly represented by bubbles or other particulates unrelated to the first five components. The modeled $R_{rs}$ spectra appear to be consistent with in-situ spectra collected from Korean waters. As Kompsat-2 MSC has similar spectral characteristics with Landsat-5 Thematic Mapper (TM), the model generated $R_{rs}$ values at 2 ㎚ interval are converted to the equivalent remote sensing reflectances at MSC and TM bands. The empirical relationships between the spectral ratios of modeled $R_{rs}$ and chlorophyll concentrations are established in order to derive algorithms for both TM and MSC. Similarly, algorithms are obtained by relating a single band reflectance (band 2) to the suspended sediment concentrations. These algorithms derived by taking into account the narrow and broad spectral bandwidths are compared and assessed. Findings suggest that there was less difference between the broad and narrow band relationships, and the determination coefficient $(r^2)$ for log-transformed data [ N = 500] was interestingly found to be $(r^2)$ = 0.90 for both TM and MSC. Similarly, the determination coefficient for log-transformed data [ N = 500] was 0.93 and 0.92 for TM and MSC respectively. The algorithms presented here are expected to make significant contribution to the enhanced understanding of coastal oceanic environmental parameters using Multi-spectral Camera.
Distinguishing debris-covered glaciers from debris-free glaciers is difficult when using only optical remote sensing images to extract glacier boundaries.According to the features that the surface temperature of debris-covered glacier is lower than surrounding objects, and higher than clean glaciers, glacial changes in the Yigong Zangbo basin was analyzed on the basis of visible, near-infrared and thermal-infrared band images of Landsat TM and OLI/TIRS in the support of ancillary digital elevation model (DEM). The results indicated that glacier area gradually declined from $928.76km^2$ in 1990 to $918.46km^2$ in 2000 and $901.51km^2$ in 2015. However, debris-covered glacier area showed a slight increase from $63.39km^2$ in 1990 to $66.24km^2$ in 2000 and $71.16km^2$ in 2015. During 25 years, the glacier length became shorter continuously with terminus elevation rising up. The area of moraine lakes in 1990 was $1.43km^2$, which increased to $1.98km^2$ in 2000 and $3.41km^2$ in 2015. In other words, the total area of the moraine lakes in 2015 is 2.38 times of that in 1990. This increase in moraine lake area could be the result of accelerated glacier melt and retreat, which is consistent with the significant warming trend in recent decades in the basin.
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.
Telescope structure based on Korsch type optical layout was suggested for a large aperture optical system. Korsch type optical layout is regarded as providing wide field of view and no color aberration for which high resolution space cameras greatly demand. For the suggested Korsch type telescope structure, two folding mirrors are adopted, firstly to provide for the refocusing device mounting plane on the second fold mirror assembly, secondly by double folding the light path to concisely confine focal plane assembly within the perimeter of the tube. Optical layput design and corresponding support structure design were attained.
Monthly-mean aerosol parameters derived from the 1998-2004 SeaWiFS observations over East Asian waters are analyzed. SeaWiFS GAC Level 1 data covering the Northeast Asian area are collected and processed by the standard atmospheric correction algorithm released by the SeaWiFS Project to produce daily aerosol optical thickness (AOT) and ${{\AA}}ngstr{\ddot{o}}m$ exponent imageries. Monthly mean AOT and ${{\AA}}ngstr{\ddot{o}}m$ exponent values are extracted from the daily composite images for six study areas chosen from the surrounding waters of Japan. A slight increasing trend of ${{\AA}}ngstr{\ddot{o}}m$ exponent is found and interpreted as about 4-5% increase in submicron fraction of aerosol optical thickness at 550nm. Two cloud screening methods, including the standard cloud masking method of SeaWiFS and the one based on the local variance method, are applied to the SeaWiFS data processing, in an attempt to inspect the influence to the observed statistical uptrend which probably induced by different cloud mask algorithms. The variability comes from the different cloud masking algorithms are discussed.
The first Korean remote sensing satellite, Korea Multi-Purpose Satellite (KOMPSAT-1), is going to be launched in 1999. This will carry a 7m resolution Electro-Optical Camera (EOC) for earth observation. The primary mission of the KOMPSAT-1 is to acquire stereo imagery over the Korean peninsular for the generation of 1:25,000 cartographic maps. For this mission, research is being carried out to assess the possibilities of automated or semi-automated mapping of EOC data and to develop, if necessary, such enabling tools. This paper discusses the issue of automated DEM generation from EOC data and identifies some important aspects in developing a for DEM generation system from EOC data. This paper also presents the current status of the development work for such a system. The development work has focused on sensor modelling, stereo matching and DEM interpolation techniques. The performance of the system is shown with a SPOT stereo pair. A DEM generated from a commercial software is also presented for comparison. The paper concludes that the proposed system creates preferable results to the commercial software and suggests future developments for successful generation of DEM for EOC data.
Rainfall data from three different types of rain gauge system have been collected for the summertime rain event at Mokpo in the Korean peninsula. The rain gauge system considered in this paper is composed of three tipping-bucket rain gauges with 0.1, 0.2, and 0.5 mm measuring resolutions, the Optical Rain Gauge (ORG), and the PARSIVEL (PARticle SIze and VELocity). The PARSIVEL rainfall rate has been considered as the reference for comparison since it gave good resolution and performance on this event. Comparison with the PARSIVEL rainfall rate gives the results that the error and temporal variation of rainfall rate are simultaneously reduced with increasing the averaging interval of rainfall rate or decreasing the size of tipping bucket. This suggests that the estimated rainfall rate must be optimized, differently for the type of tipping-bucket rain gages, by minimizing the averaging interval of rainfall rate under the condition satisfying the given performance of rainfall rate.
The results of our observation in May 2000 indicated that the SeaWiFS algorithm (O'Reilley et al., 1998), which was adopted for OSMI data processing, overestimated the actual chlorophyll values. This was rather unexpected in that there were good reasons to expect that the bio-optical properties of East/Japan Sea belonged to Case 1 water and in such case, the OC2 algorithm would give unbiased estimates of actual chlorophyll a values. In November 2000, a cruise conducted bio-optical surveys in the same area. This time we added HPLC (High Performance Liquid Chromatography) method for measuring chlorophyll a concentration to the standard fluorometric method, which we hale been using during the past Fluorometric method with acidification is known to result in under/overestimation of chlorophyll values in many parts of the world oceans, while it is easier and cheaper than HPLC method. To our surprise, the comparison of HPLC chlorophyll and fluorometric chlorophyll values show that fluorometric values gave an underestimation up to 50%. This error was due to the presence of accessory pigments such as chlorophyll b. Considering this error, our precious result of May 2000(Yoo et al., 2000) might have to be reinterpreted. Calculation of reflectance at 490 and 555nm, however, indicated that this is not still enough to explain the discrepancies.
Atmospheric correction of satellite measurements is a major step to estimate accurate surface reflectance of solar spectrum channels. In this study, Simplified Method for the Atmospheric Correction (SMAC) radiative transfer model used to retrieve surface reflectance from MODIS (MODerate resolution Imaging Spectrometer) top of atmosphere (TOA) reflectance. It is fast and simple atmospheric correction method, so it uses for work site operation in various satellite. This study attempts a test of accuracy of SMAC through a sensitivity test to detected error sources and to improve accuracy of surface reflectance using SMAC. The results of SMAC as compared with MODIS surface reflectance (MOD09) was represented that low accuracy ($R^2\;=\;0.6196$, Root Means Square Error (RMSE) = 0.00031, bias = - 0.0859). Thus sensitivity analysis of input parameters and coefficients was conducted to searching error sources. Among the input parameters, Aerosol Optical Depth (AOD) is the most influence input parameter. In order to modify AOD term in SMAC code, Stepwise multiple regression was performed with testing and remove variable in three stages with independent variables of AOD at 550nm, solar zenith angle, viewing zenith angle. Surface reflectance estimation by using Newly proposed AOD term in the study showed that improve accuracy ($R^2\;=\;0.827$, RMSE = 0.00672, bias = - 0.000762).
We proposed a new retrieval method for aerosol's real part of refractive index, optical thickness, and Angstrom exponent using POLDER's directional reflectance and polarization data. We showed that aerosol's real part of refractive index can be retrieved systematically using multi-directional PR(polarization and reflectance) diagrams in a single infrared band by our algorithm for the first time. We examined the retrieved results, by comparing with the simultaneously measured sky observation data at the study site and we obtained a reasonable agreement between them.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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