Arctic warming is a global issue. The sea ice in the Arctic plays a crucial role in the climate system. We thought that a recent abnormality in many countries in the northern hemisphere could be related to the effects of shrinking sea ice in the Arctic. Many research groups monitor sea ice in the Arctic for climate research. Satellite remote sensing is an integral part of Arctic sea ice research due to the Arctic’s large size, making it difficult to observe with general research equipment, and its extreme environment that is difficult for humans to access. Along with monitoring recent weather changes, Korea scientists are conducting polar remote sensing using a Korean satellite series to actively cope with environmental changes in the Arctic. The Korean satellite series is known as KOMPSAT (Korea Multi-Purpose Satellite, Korean name is Arirang) series, and it carries optical and imaging radar. Since the organization of the Satellite Remote Sensing and Cryosphere Information Center in Korea in 2016, Korean research on and monitoring of Arctic sea ice has accelerated rapidly. Moreover, a community of researchers studying Arctic sea ice by satellite remote sensing increased in Korea. In this article, we review advances in Korea's remote sensing research for the polar cryosphere over the last several years. In addition to satellite remote sensing, interdisciplinary studies are needed to resolve the current limitations on research on climate change.

오늘날 원격탐지기술의 발달로 인해, 산림지역과 같이 피복 분류작업이 난해한 지역을 비롯한 광범위한 지역에서의 세밀한 변화탐지를 위한 고해상도 위성영상 취득이 가능해졌다. 하지만, 고해상도 영상에 대한 시계열분석의 과정에서 많은 양의 지상 관측 데이터가 요구된다. 본 연구에서는 토지피복도를 지상 관측데이터로 활용한 위성영상 분류 방법의 가능성을 시험하였다. 연구대상지는 강원도 원주시이며, 산림지역과 시가화지역이 공존하는 공간이다. 연구 자료는 2015년 3월에 촬영된 KOMPSAT-3A 영상과 2017년도 토지피복도를 이용하여 분류를 시도하였다. 서포트벡터머신 (SVM)과 랜덤포레스트(RF)의 두 가지 상이한 화소기반 분류기법을 적용하여 대상지에 대한 피복분류의 분류정확도를 비교･분석하였으며, SVM 분석의 경우 다수 분석(Majority analysis)을 후속 진행하였다. 분석대상은 산림식생만 포함 한 지역과 연구대상지 전지역으로 구분하였고, 대상 면적이 협소한 습지는 분석과정에서 제외하였다. 분류 결과는 오차 행렬의 전체 정확도가 두 가지 분류대상에 대해 RF 기법이 SVM 기법보다 더 나은 것으로 나타났다. 산림지역만을 대상으로 한 경우, RF 기법이 SVM 기법에 비해 18.3% 높은 값을 나타낸 반면, 전체지역을 대상으로 한 경우는 둘 사이의 간격이 5.5%로 줄어들었다. SVM 기법에 다수 분석 (Majority analysis)을 추가로 실시한 경우, 1% 정도의 정확도 향상이 나타났다. RF 기법은 산림지역의 활엽수를 분석해 내는데 상당히 효과적이었지만, 다른 대상에 대해서는 SVM 기법이 더 나은 결과를 나타내었다. 본 연구는 고해상도 단일시기 영상에 대한 화소 기반의 분류기법을 시험한 것으로, 추후 시계열분석 및 객체기반 분류기법의 추가적인 적용으로 향상된 정확도와 신뢰도를 얻을 수 있을 것으로 판단된다. 이 연구의 방법론은 시공간적으로 고해상도 분석결과를 제공함으로써, 대면적의 토지계획에 유용할 것으로 기대된다.

Two different types of plasma probes have been developed and are currently in operation on board the KOMPSAT-l. One is the cylindrical Langmuir Probe (LP) that measures the electron density and temperature from its current-voltage characteristics in thermal plasmas, and the other is the Electron Temperature Sensor (ETS) which directly gives the information of the ambient electron temperatures. These plasma probes provide the electron properties of the local nighttime ionosphere at the KOMPSAT-l altitudes. In this paper we briefly describe the probes and the initial results obtained from these probes since the beginning of their normal operation in April, 2000.

대한민국 서해안의 4개 갯벌에 대한 변화 탐지를 위해 다중분광 고해상도 다목적 위성인 KOMPSAT 시리즈 영상 자료를 분석하였다. 무감독 분 류법을 이용하여 고해상도 위성 이미지에서 생성된 토지이용 및 토피피복 지도의 활용성과 연안 습지 변화의 경향을 결정할 때 시간 궤적 분석과 통합된 변화 탐지 방법론을 평가했다. 자연 현상과 인위적 활동에 대한 토지이용 및 토지피복 변화 분석을 통해 갯벌면적을 추출하고, 양질의 주제 지도를 제공하기 위한 고해상도 KOMPSAT 데이터의 실질적인 적용 가능성을 확인하였다. 경기도와 전라북도의 갯벌 지역은 조석 차에 영향으로 면적 변화가 나타난 것으로 추정되었으며, 새만금 지역의 갯벌지역은 대규모 매립 및 도시화로 인한 인위적 활동에 따른 것으로 나타났다. 또한 전 라남도 증도 갯벌지역의 경우 연안습지보호지역으로 지정되어 연안 갯벌 보전에 대한 사회적, 환경적 정책의 효과를 확인하였다. 따라서 고해상도 KOMPSAT를 이용한 습지변화 모니터링은 연안환경 관리 및 정책결정을 위해서 유용할 것으로 기대된다.

The optical wide-field patrol network (OWL-Net) is a Korean optical surveillance system that tracks and monitors domestic satellites. In this study, a batch least squares algorithm was developed for optical measurements and verified by Monte Carlo simulation and covariance analysis. Potential error sources of OWL-Net, such as noise, bias, and clock errors, were analyzed. There is a linear relation between the estimation accuracy and the noise level, and the accuracy significantly depends on the declination bias. In addition, the time-tagging error significantly degrades the observation accuracy, while the time-synchronization offset corresponds to the orbital motion. The Cartesian state vector and measurement bias were determined using the OWL-Net tracking data of the KOMPSAT-1 and Cryosat-2 satellites. The comparison with known orbital information based on two-line elements (TLE) and the consolidated prediction format (CPF) shows that the orbit determination accuracy is similar to that of TLE. Furthermore, the precision and accuracy of OWL-Net observation data were determined to be tens of arcsec and sub-degree level, respectively.

A comparison between the estimated chlorophyll a from OSMI, the SeaWiFS and the chlorophyll a measured from the research cruises of National Fisheries Research and Development Institute was made. The updated empirical algorithm for calibrating and validating of the estimated chlorophyll a in the East China Sea was formulated by relationship between the estimated chlorophyll a and the field one. The relationship between the chlorophyll a and the band ratio(nLw490/555) was still highest in the OSMI data after launching of KOMPSAT satellite. The distributions of OSMI chlorophyll a were compared with those of sea surface temperature, zooplankton biomass, and catch amounts of the Pacific mackerel in the East China Sea. In case of the relationships in specially winter seasons of 2002 and 2004, the zooplankton and the fish were totally depended on the distributions of SST than those of chlorophyll a.