분광혼합분석 결과로 얻어지는 각 물체의 점유비율을 활용하면 보다 세밀한 분류가 가능하다. 이는 복잡한 도심지역의 피복분류 뿐만 아니라 혼효림이 많은 한반도 임상분류에 적합한 분류기법이 될 수 있다. 효과적인 임상분류를 위해서는 무엇보다 적절한 endmember의 추출이 선행되어야 하는데, 기존에 주로 사용되었던 기하학적 방법(geometric endmember selection)은 분광특성이 유사한 산림지역에 적합하지 않다. 본 연구에서는 영상에서 직접 순수한 화소를 추출하는 기법 중의 하나인 IEA(Iterative Error Analysis)와 침엽수와 활엽수의 분광특성을 이용하여 실험지역을 대표할 수 있는 각각의 endmember를 자동으로 추출하였다. CASI(Compact Airborne Spectrographic Imager) 영상의 두 지역에 대하여 분광혼합분석을 이용한 분류를 수행한 결과, 분류 정확도는 각각 86%와 90%로, 제안한 기법이 실험대상지역을 대표하는 침엽수와 활엽수의 endmember를 적절하게 추출한 것으로 나타났다. 분광혼합분석 기법을 이용한 보다 효과적인 분류를 위해서 분류항목 외 기타물질을 endmember로 고려하는 연구가 필요할 것으로 보인다.
최근 들어 국지성호우와 장마, 태풍에 의한 자연재해는 모든 분야에서 심각한 영향을 미치고 있다. 자연재해로 발생한 토사는 하천, 농업용 저수지, 댐 및 하구를 메워 흐름을 방해하고 저서생태계에 미치는 영향은 매우 크다. 이러한 토사는 농업용 저수지와 홍수 조절용 구조물의 사용 수명을 단축시키고, 하상을 높여 흐름을 방해하거나 변화시켜 하천 범람을 발생하기도 한다. 한편 하천범람과 제방 붕괴 등은 농지 침수는 물론 작물의 성장을 방해하는 등 많은 경제적 손실을 가져오고 있다. 본 연구에서는 토사의 농도와 분광반사특성의 상호관계를 알아보기 위하여 분광복사계(Li-1800)를 이용하여 미리 제작한 수조 안의 토사(실트질, 모래질) 농도를 변화시켜 토사농도에 따른 분광반사 특성을 파악하고, 그 특징에 대해 검토, 고찰하였다. 연구결과 실트질의 체적반사율이 모래에 비해 약 40% 높게 나타났으며, 실트와 모래 모두 $554{\sim}588nm$영역에서 최대반사율을 나타내었다. 상관분석 결과 각 토사의 상관계수는 실트질이 $0.63{\sim}0.99$, 모래가 $0.73{\sim}0.96$의 값을 나타냈으며, 두 토양 모두 $550{\sim}900nm$영역에서 r>0.90의 높은 상관성을 보였다. 또한, 토사농도에 따른 반사특성은 실트질의 경우 토사 농도가 $0{\sim}60%$까지 $470{\sim}740nm$영역에서 큰 상승폭을 보인 반면, 모래의 경우 토사농도가 25%까지 크게 증가하였으나 30%이상의 농도에서는 변화 폭이 매우 적어지는 특징을 보였다. 토사농도의 변화에 따른 탁수의 분광 반사특성은 토사의 종류에 따라 크게 다르다는 것을 확인할 수 있었다.
목적: 점구분-분광술을 이용한 여기법과 나선형 판독경사를 이용하여 삼차원 화학적변위영상을 개발하고자 하였다. 대상 및 방법: 상수 밀도를 갖는 나선형 판독경사를 디자인하는 분석식을 이용하여 스캐너에서 실시간으로 각종 지표들을 바꿀수 있도록 개발하였다 ($32{\times}32$ 행렬, $24{\times}24\;cm$ FOV). 생체내 뇌 데이터를 수집하였고 그리딩 알고리즘을 이용하여 분광학 영상을 재구성하였다. 결과: 본 연구에서 개발한 영상 기법을 이용하면, 점구분 분광술의 이점인 뇌 표면의 지방의 신호를 제거하면서 나선형 패턴이 갖는 장점들을 이용할 수 있다. 나선형 샘플링은 영상을 얻는데 걸리는 시간과 영상의 해상도를 자유로이 조절할 수 있는 유연성을 가지고 있다. 삼차원 고해상도 점구분-분광술 영상을 $5760\;cm^3$의 공간에서 얻는데 걸리는 총 시간이 12.5 분이었다. 결론: 점구분 분광술과 나선형 샘플링을 결합하여 삼차원 화학적 변위 영상을 얻는 새로운 방법을 개발하였다. 이를 통해 넓은 공간을 확보하며 동시에 지방 신호를 제거하는 기법을 사용할수 있게 되었다.
본고는 적색계 염재인 소목, 꼭두서니, 홍화, 자초로 염색한 직물편에 대한 비파괴 자외 가시광 분광분석 및 3차원 형광 분광 분석 내용으로 고대 직물에 염색된 염료 규명을 위한 기초 자료 구축을 위함이다. 직물이나 매염제의 종류에 따라 각 분석 결과에 영향을 주는지 여부를 확인하기 위하여 직물 2 종류(면과 견)와 매염 방법 3 가지(무매염, 백반, 철)로 염색한 직물시편을 제작하였다. 염색 직물편에 대한 자외-가시 분광반사 스펙트럼 결과 소목, 꼭두서니, 자초로 염색한 경우 직물의 종류에 관계없이 매염제에 따른 차이를 보였다. 또한 홍화는 직물 및 매염제에 따른 차이가 없었다. 3차원 형광 스펙트럼 측정결과 소목은 매염제에 따른 차이를 보이며 꼭두서니의 경우 직물에 따른 차이를 보였고, 홍화의 경우 직물과 매염제 관계없이 고유한 형광스펙트럼으로 나타났으며, 자초의 경우 형광스펙트럼이 나타나지 않았다.
일반적으로, 영상 융합은 서로 다른 특징을 가지는 2개 이상의 영상을 이용하여 각 영상의 장점 및 특징을 모두 가지는 하나의 영상으로 재구성하는 것을 의미한다. 특히, 원격탐사 분야에서의 영상융합은 멀티스펙트럴 영상의 공간해상도를 향상시키는 것을 의미하며 이러한 이유로 인하여 Pan-sharpening 기술로도 불리어진다. 특히, 융합영상은 변화탐지, 영상 지도 제작, 도시 분석 등 다양한 분야에 적용 가능하기 때문에 중요성이 증대되고 있다. 그러나, 기존에 제안된 알고리즘들은 멀티스펙트럴 영상의 분광정보를 왜곡시키거나, 융합 영상의 공간해상도가 흑백영상의 공간해상도에 비하여 저하되는 문제를 지닌다. 이를 위해 본 논문에서는 멀티스펙트럴 영상의 분광 및 공간특성을 고려한 새로운 융합 방법론을 제안하였다. 본 알고리즘의 평가를 위해서 KOMPSAT-2, QuickBird 위성영상에 알고리즘을 적용을 하였으며, 기존의 영상융합 알고리즘에 비하여 공간적/분광적인 측면에서 모두 향상된 결과를 보임을 확인할 수 있었다.
영상융합은 "특정 알고리즘의 사용을 통해 두 개 혹은 그 이상의 서로 다른 영상을 조합하여 새로운 영상을 만들어내는 것"을 뜻하며 원격탐사에서는 주로 낮은 공간해상도의 멀티스펙트럴 영상과 높은 공간해상도의 흑백영상을 융합하여 높은 공간해상도의 멀티스펙트럴 영상을 생성하는 것을 의미한다. 일반적으로 하이퍼스펙트럴 영상융합을 위해서는 기존의 멀티스펙트럴 영상융합 기법을 이용한 방법이나 분광혼합기법을 이용한 방법을 사용한다. 전자의 경우에는 분광정보가 손실될 가능성이 높으며, 후자의 경우는, endmember의 정보나 부가적인 데이터가 필요하고 결과 영상의 경우 공간적 정보가 상대적으로 부정확한 문제점을 보인다. 따라서 본 연구에서는 하이퍼스펙트럴 영상의 분광특성을 보존하기 위한 융합방법으로서 2단계 분광혼합기법을 사용한 영상융합 알고리즘을 제안하였으며 이를 실제 Hyperion, ALI 영상에 적용하여 평가하였다. 이를 통해 제안한 알고리즘에 의해서 융합된 결과가 PCA, GS 융합기법에 비해서 높은 공간, 분광 해상도를 유지할 수 있음을 보여주었다.
Raman 분광학을 이용하여 질화된 GaAs 박막의 특성을 조사 하였다. GaAs 질화 과 정은 상온에서부터 $600^{\circ}C$까지의 여러 가지 온도에서 ECR질소 플라즈마를 조사함으로써 시 료를 준비하였다. Raman 측정의 결과 온도가 증가함에 따라 세로 광학(LO) 포논 및 가로 광학 (TO) 포논모드의 진동수는 낮은 진동수로 이동하였고 또한 LO-TO 분리 크기 역시 감소하였다. 진동수의 이동의 근원을 격자상수의 변화에 따른 변형 및 유효전하의 감소등으 로 설명하였다. LO 포논 모드의 밴드 폭의 넓어어지는 $600^{\circ}C$에서 가장 컸으며 이는 고온에 서 표면의 무질서 구조가 가장 많이 일어났음을 뜻한다. 이와 같은 원인으로 질화된 GaAs 박막의 몇 가지 물리적 변수인 결함의 비율, 변형의 크기 및 상관 길이 등을 계산하였다.
초분광영상(Hyperspectral Image)은 다중분광영상에 비해 각 픽셀이 가지는 정보량이 많아 다양한 토지피복을 분류하는데 있어 가장 적합한 영상으로 평가 받고 있다. 하지만 최근의 초분광영상의 연구는 대분류에 해당하는 연구에 그치고 있다. 이에 본 연구에서는 다양한 토지피복분류에 대한 연구를 수행하기 위해 기존의 분석기법인 ED, SAM, SSS 기법을 토대로 Decision Tree를 구성하는 연구를 수행하였다. 그 결과, 대분류의 전체정확도는 1.68%, 세분류 전체정확도는 5.56%가 향상되는 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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