Since longer wavelength microwave radiation can penetrate clouds, satellite passive microwave sensors can observe sea ice of the entire polar region on a daily basis. Thus, it is becoming popular to derive sea ice motion vectors from a pair of satellite passive microwave sensor images observed at one or few day interval. Usually, the accuracies of derived vectors are validated by comparing with the position data of drifting buoys. However, the number of buoys for validation is always quite limited compared to a large number of vectors derived from satellite images. In this study, the sea ice motion vectors automatically derived from pairs of AMSR-E 89GHz images (IFOV = 3.5 ${\times}$ 5.9km) by an image-to-image cross correlation were validated by comparing with sea ice motion vectors manually derived from pairs of cloudless MODIS images (IFOV=250 ${\times}$ 250m). Since AMSR-E and MODIS are both on the same Aqua satellite of NASA, the observation time of both sensors are the same. The relative errors of AMSR-E vectors against MODIS vectors were calculated. The accuracy validation has been conducted for 5 scenes. If we accept relative error of less than 30% as correct vectors, 75% to 92% of AMSR-E vectors derived from one scene were correct. On the other hand, the percentage of correct sea ice vectors derived from a pair of SSM/I 85GHz images (IFOV = 15 ${\times}$ 13km) observed nearly simultaneously with one of the AMSR-E images was 46%. The difference of the accuracy between AMSR-E and SSM/I is reflecting the difference of IFOV. The accuracies of H and V polarization were different from scene to scene, which may reflect the difference of sea ice distributions and their snow cover of each scene.
The Southern Volcanic Zone (SVZ) of Chile consists of many volcanoes, including the Mt.Villarrica and Mt.Llaima, and the two volcanoes are covered with snow at the top of Mountain. The purpose of this study is to analyze the relationship between the ice caps and the volcanic activity of the two volcanoes for 25 years by using the satellite image data are available in a time series. A total of 60 Landsat-5 TM and Landsat-7 ETM + data were used for the study from September 1986 to February 2011. Using NDSI (Normalized Difference Snow Index) algorithm and SRTM DEM, snow cover and snowline were extracted. Finally, the snow cover area, lower-snowline, and upper-snowline, which are quantitative indicators of snow cover change, were directly or indirectly affected by volcanic activity, were extracted from the satellite images. The results show that the volcanic activity of Villarrica volcano is more than 55% when the snow cover is less than 20 and the lower-snowline is 1,880 m in Llaima volcano. In addition, when the upper-snowline of the two volcanoes is below -170m, it can be confirmed that the volcano is differentiated with a probability of about 90%. Therefore, the changes in volcanic snowfall are closely correlated with volcanic activity, and it is possible to indirectly deduce volcanic activity by monitoring the snow.
The electric snow melting and deicing system by electric heating cable which is adopted in this study is a part of road facilities to keep surface temperature of the road higher than freezing point of water for melting the snow or ice accumulated on it. The electric heating cables are buried under paved road at a certain depth and a certain pitch and operated automatically and manually. Design theory, amount of heating, and installation standard vary according to economic situation, weather condition, and installation place. A main purpose of this study is figuring out the appropriate range of required heat capacity and installation depth and pitches for solving snowdrifts and freezing problems with minimum electric power consumption. This study was performed under the ambient air temperature($-2^{\circ}C$, $-5^{\circ}C$), the pitches of the electric heating cables (200 mm, 300 mm), heating value ($250\;W/m^2$, $300\;W/m^2$, $350\;W/m^2$).
PURPOSES: This study aims to establish the priority of introducing anti-icing spray system for regions of the National Highways in South Korea. Using this study, a logical plan for instituting such an anti-icing spray system can be established for the National Highways. METHODS : The Analytical Hierarchy Process (AHP) was employed to prioritize the implementation of an anti-icing spray system on Korean highways. For this purpose, an existing scoring table developed by the Ministry of Land, Infrastructure Transport Affair was slightly modified in order to reflect recent trends in winter maintenance. A survey was conducted to gather the preferences regarding the developed hierarchy of road experts and agencies. Finally, the final score was produced by integrating the scoring results with estimated weights for each evaluation criterion. RESULTS: In general, Honam and the metropolitan areas have relatively high priority while other areas such as Chungcheong, Young Nam, and Gang Won appear to be uniform in importance in terms of establishing an anti-icing spray system. This result may indicate that historical weather data and traffic volumes are significant factors in deciding in winter maintenance polices CONCLUSIONS : In this study, useful insights are suggested regarding winter maintenance by simultaneously performing rapid snow removal and proactive treatment. Issues of resource allocation may be potential research items in the field transportation engineering.
적설의 다짐강도에 대한 부가물의 효과를 고찰하기 위한 연구가 수행되었다. 본 연구의 목적은 본 연구에서 얻은 결과를 토대로 적설의 압착과정을 촉신시키고 나아가서 남극의 설상로나 설상활주로 등의 다짐강도를 증진시키는 데 있다. 실험실에서의 실험결과에 의하면 처리된 눈에 소량의 톱밥을 섞었을때 더 큰 강도를 얻을 수 있다는 것을 알 수 있었으며, 이 방법은 남극과 McMurdo 설상로에 있는 시험도 에서 실제 적용되었다. 현지 실험에서 얻은 자료를 분석한 결과 적설의 고결은 일반적으로 예측되는 극한 환경에서 보다 빨리 진행되었으며, 궁극적으로 큰 지장없이 육중한 운송장비를 지지할 수 있는 충분한 다짐강도를 얻을 수 있다는 것을 알 수 있었다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.12
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pp.1874-1881
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2021
Black ice, which occurs mainly on the road, vehicle traffic bridges and tunnel entrances due to the sub-zero temperature due to the slip of the road due to heavy snow, is not recognized because the image of asphalt is transmitted in the driver's view, so the vehicle loses braking power because it causes serious loss of life and property. In this paper, we propose a method to identify the black ice by using infrared camera and to identify the road condition by using deep learning to compensate for the disadvantages of existing black ice detection methods (artificial satellite imaging, checking the pattern of slip by ultrasonic reception, measuring the temperature of the road surface, and checking the difference in friction force of the tire during vehicle driving) and to reduce the size of the sensor to detect black ice.
Park, Geun-Yeong;Lee, Soon-Hwan;Kim, Eun-Ji;Yun, Byeong Yeong
Journal of Environmental Science International
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v.26
no.7
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pp.827-836
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2017
Freezing rain is a phenomenon when precipitation falls as a liquid rain drop, but freezes when it comes into contact with surfaces or objects. In this study, we investigated the predictability of freezing rain and its characteristics, which are strongly related with the occurrence of black ice using synoptic scale meteorological observation data. Two different cases occurred at 2012 were analyzed and in the presented cases, freezing rain often occurs in the low-level low pressure with the warm front. The warm front due to the lower cyclone make suitable environment in which snow falling from the upper layer can change into supercooled water. The $0^{\circ}C$ temperature line to generate supercooling water is located at an altitude of 850 hPa in the vertical temperature distribution. And the ground temperature remained below zero, as is commonly known as a condition for black ice formation. It is confirmed that the formation rate of freezing rain is higher when the thickness after 1000-850 hPa is 1290-1310 m and the thickness of 850-700 hPa layer is larger than 1540 m in both cases. It can also be used to predict and estimate the generation of freezing rain by detecting and analyzing bright bands in radar observation.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.28
no.1
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pp.82-89
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2024
Black ice is very difficult to recognize and reduces the friction of the road surface, causing automobile accidents. Since black ice is difficult to detect, there is a need for a system that identifies black ice in real time and warns the driver. Various studies have been conducted to prevent black ice on road surfaces, but there is a lack of research on systems that identify black ice in real time and warn drivers. In this paper, an real-time image-based analysis system was developed to identify the condition of asphalt road surface, which is widely used in Korea. For this purpose, a dataset was built for each asphalt road surface image, and then the road surface condition was identified as dry, wet, black ice, and snow using deep learning. In addition, temperature and humidity data measured on the actual road surface were used to finalize the road surface condition. When the road surface was determined to be black ice, the salt spray equipment installed on the road was automatically activated. The surface condition recognition system for the asphalt concrete pavement and black ice automatic prevention system developed in this study are expected to ensure safe driving and reduce the incidence of traffic accidents.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.12
no.5
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pp.1-12
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2013
Road's accidents caused by Ice, snow, Wet of roads surface conditions and weather conditions situations that are constantly occurring. That is, driver's negligence and safe driving ability of individuals due to lack of awareness, and Road management main agent(the government and the public, etc.) due to road conditions, if there is insufficient information. So Related research needs is a trend that is required. In this study, gather Camera(Stereo camera)'s image data, and analysis polarization coefficients and wavelet transform. And unlike traditional single-dimensional classification algorithms as multi-dimensional analysis by using SVM classification techniques, develop an algorithm to determine road conditions. Four on the road conditions (dry, wet, snow, ice) recognition success rate for the detection and analysis of experiments.
Efficient snow-removing work is one of important processes of winter road management. Calcium chloride has been used as a typical deicing agent in Korea. It presents superial performance as snow deicing agents, however it has been known to give serious environmental problem and to deteriorate durability of concrete structure in road by corrosion. The environment-friendly road deicing agents made from the waste material which is liquid phase organic matter that is Ca Mg and reactant of organic acid (nitric acid and propionic acid) have been introduced by number of researchers. They indicated the calcium magnesium salt of organic acids have advantage over the calcium choride in terms of lower production unit cost by resources recycling and can solve environmental problem and durability deterioration of structures. In this study, the deicing performance of calcium magnesium salt of organic acids(CMO) is investigated based on the series of experiments including the test for heat of dissolution, freezing point, ice melting test and ice penetration test.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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