KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.34
no.4
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pp.1335-1342
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2014
Shallow water depths were estimated using Compact Airborne Spectrographic Imager (CASI)-1500 and mapped to analyze the bottom bathymetry changes due to the rip currents in Haeundae beach, South Korea for the first time. The depths were estimated empirically using the maximum reflectances from 420nm to 597nm wavelength of CASI and 47 in situ water depth measurements, which were compared with ground-truth bathymetry measurements. The comparisons showed that the RMSE was 1.1m with a correlation coefficient of 0.76. In addition, CASI imagery showed remarkably detailed bottom features, especially those resulting from the rip currents within the beach. Two different channels carved by the rip current were analyzed and characterized with respect to the width and slope compared to surrounding regions. While the west side of the channel showed a wide and gentle slope, the east side of the channel showed a narrow and steep slope. The estimated bathymetry map revealed that the uneven offshore bottom features were related to the transport and accumulation of sediments by the rip current, which reaches hundreds of meters offshore. Accordingly, the accumulated sediments were estimated by adding topography changes compared to the depths of the non-rip current regions. The sediments were accumulated in off channels as much as almost twice the amount of annual sand supplements along the Haeundae beach.
Sun glint correction methods of hyperspectral data that have been developed so far have not considered the various situations and are often adequate for only certain conditions. Also there is an inaccurate assumption that the signal in NIR wavelength is zero. Therefore, this study attempts to analyze the NIR spectral properties of sun glint effect in coastal waters. For the analysis, CASI-1500 airborne hyperspectral data, bathymetry data and in-situ data obtained at coastal area near Sin-Cheon, Jeju Island, South Korea were used. The spectral characteristics of radiance and reflectance at the five NIR wavelengths (744 nm, 758 nm, 772 nm, 786 nm, and 801 nm) are analyzed by using various statistics, spatial and spectral variation of sun-glinted area under conditions of the bottom types of benthos, barren rocks and sand with similar water depth. Through the quantitative analysis, we found that the relation of water depth or bottom type with sun glint is relatively less which is a similar result with the previous studies. However the sun glint are distributed similarly with the patterns of the direction of wave propagation. It is confirmed that the areas with changed direction of wave propagation were not affected by the sun glint. The spatial and spectral variations of radiance and reflectance are mainly caused by the effect of sun glint and waves. The radiance or reflectance of more sun-glinted areas are increased approximately 1.5 times and the standard deviations are also increased three times compared to the less sun glinted areas. Through this study, the further studies of sun glint correction method in coastal water using the patterns of wave propagation and diffraction will be placed.
Shin, Jung Il;Cho, Hyung Gab;Kim, Sung Hak;Choi, Im Ho;Jung, Kyu Kui
Spatial Information Research
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v.23
no.2
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pp.31-38
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2015
Remote sensing data is used to increasing efficiency on benthic cover type survey. Satellite and aerial imagery has variance of reflectance by water column effect even if bottom is consisted with same cover type and condition. This study tried to analyze advances of surveying extent and accuracy through water column correction of CASI-1500 hyperspectral image. Study area is coast of Gangneung city, South Korea where benthic environment is rapidly changing with bleaching of coral reef. Water column correction coefficient was estimated using regression models between water reflectance ($R_W$) and depth for sand bottom then the coefficients were applied to whole image. The results shows that expanded interpretable depth from 6-7m to 15m and decreased variation of reflectance by depth. Additionally, water column corrected reflectance image shows 13%p increased accuracy on benthic cover type classification.
The objective of this study is to suggest the possibility on land cover classification using hyperspectal imagery on area which includes lands and waters. After atmospheric correction as a preprocessing work was conducted on hyperspectral imagery acquired by airborne hyperspectral sensor CASI-1500, the effect of atmospheric correction to a few land cover class in before and after atmospheric correction was compared and analyzed. As the result of accuracy of land cover classification by highspectral imagery using reference data as airphoto and digital topographic map, maximum likelihood method represented overall accuracy as 67.0% and minimum distance method showed overall accuracy as 52.4%. Also product accuracy of land cover classification on road, dry field and green house, but that on river, forest, grassland showed low because the area of those was composed of complex object. Therefore, the study needs to select optimal band to classify specific object and to construct spectral library considering spectral characteristics of specific object.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.19
no.2
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pp.107-116
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2016
Airborne or spaceborne remote sensing can increase the efficiency of seabed material surveys compared with field surveying using a vessel. For the same seabed material, the optical remote sensing image shows variation in the reflectance depending on the water depth, which is due to the absorption and scattering by the water column. This study suggests a correction procedure to use the hyperspectral image for seabed material analysis. The study is conducted in the coastal area from Sacheonjin Port to Gyungpo Beach in Gangwon-do. The hyperspectral image is acquired using the CASI-1500 sensor. The diffuse attenuation coefficient is estimated for each band through regression models between the water reflectance and depth. Then, the coefficient is applied to each band of the image. As a result, the completely corrected image can be interpreted for a deeper area, although the interpretable area is very shallow without water column correction. Additionally, the water column corrected image shows decreased variation of reflectance with various water depths.
This study, multispectral and hyperspectral sensors were utilized to use radiometric cross validation for the purpose of radiometric quality evaluation of a 'KOMPSAT-3'. Images of EO-1 Hyperion and Landsat-8 OLI sensors taken in PICS site were used. 2 sections that have 2 different types of ground coverage respectively were selected as the site of cross validation based on aerial hyperspectral sensor and TOA Reflectance. As a result of comparison between the TOA reflectance figures of KOMPSAT-3, EO-1 Hyperion and CASI-1500, the difference was roughly 4%. It is considered that it satisfies the radiological quality standard when the difference of figure of reflectance in a comparison to the other satellites is found within 5%. The difference in Blue, Green, Red band was approximately 3% as a comparison result of TOA reflectance. However the figure was relatively low in NIR band in a comparison to Landsat-8. It is thought that the relatively low reflectance is because there is a difference of band passes in NIR band of 2 sensors and in a case of KOMPSAT-3 sensor, a section of 940nm, which shows the strong absorption through water vapor, is included in band pass resulting in comparatively low reflectance. To overcome these conditions, more detailed analysis with the application of rescale method as Spectral Bandwidth Adjustment Factor (SBAF) is required.
Kim, Tae-Woo;Choi, Don-Jeong;We, Gwang-Jae;Suh, Yong-Cheol
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.16
no.2
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pp.88-100
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2013
Urban green space is one of most important aspects of urban infrastructure for improving the quality of life of city dwellers as it reduces the heat island effect and is used for recreation and relaxation. However, no systematic management of urban green space has been introduced in Korea as past practices focused on efficient development. A way to calculate the amount of green space needed to complement an urban area must be developed to preserve urban green space and to determine 'regulations determining the total amount of greenery'. In recent years, various studies have quantified urban green space and infrastructure using remotely sensed data. However, it is difficult to detect a myriad small green spaces in a city effectively when considering the spatial resolution of the data used in existing research. In this paper, we quantified small urban green spaces using CASI-1500 hyperspectral imagery. We calculated MCARI, a vegetation index for hyperspectral imagery, to evaluate the greenness of small green spaces. In addition, we applied image-classification methods, including the ISODATA algorithm and Spectral Angle Mapper, to detect small green spaces using supervised and unsupervised classifications. This could be used to categorize land-cover into four classes: unclassified, impervious, suspected green, and vegetation green.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.21
no.1
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pp.35-45
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2018
Image data collected by an airborne hyperspectral camera system have a great usability in coastal line mapping, detection of facilities composed of specific materials, detailed land use analysis, change monitoring and so forh in a complex coastal area because the system provides almost complete spectral and spatial information for each image pixel of tens to hundreds of spectral bands. A few approaches after classifying by a few approaches based on SAM(Spectral Angle Mapper) supervised classification were applied for extracting optimal land cover information from hyperspectral images acquired by CASI-1500 airborne hyperspectral camera on the object of a coastal area which includes both land and sea water areas. We applied three different approaches, that is to say firstly the classification approach of combined land and sea areas, secondly the reclassification approach after decompostion of land and sea areas from classification result of combined land and sea areas, and thirdly the land area-only classification approach using atmospheric correction images and compared classification results and accuracies. Land cover classification was conducted respectively by selecting not only four band images with the same wavelength range as IKONOS, QuickBird, KOMPSAT and GeoEye satelllite images but also eight band images with the same wavelength range as WorldView-2 from 48 band hyperspectral images and then compared with the classification result conducted with all of 48 band images. As a result, the reclassification approach after decompostion of land and sea areas from classification result of combined land and sea areas is more effective than classification approach of combined land and sea areas. It is showed the bigger the number of bands, the higher accuracy and reliability in the reclassification approach referred above. The results of higher spectral resolution showed asphalt or concrete roads was able to be classified more accurately.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.16
no.4
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pp.16-28
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2013
Recently the various applications and spectral indices development of airborne hyperspectral imagery(A-HSI) has been increased. Especially the vegetation indices (VIs) were used to verify stress and vigor of vegetation. The VIs needs two or more spectral bands selectively to calculate as NIR(near infrared) and red wavelength. The A-HIS has specific band characteristics as narrow, continues and many. The A-HIS has narrow, continues and many specific band characteristics. That could be make it confuse which of bands could be explained for appropriate vegetation characteristics. If the A-HIS bands is not the same the wavelength with VIs' development band setting, then it need a selection adequate for spectral characteristics of target vegetation. Therefore we set 4 substitute bands for NIR and red wavelength respectively and calculated two VIs combined with substitute bands such as NDVI(normalized difference vegetation index) and MSRI(modified simple ratio index). To consider the variation of each VIs, we adapted the image differencing method of change detection technique. Also, we used spectral derivative to identify appropriate bands for spectral characteristics of digital forest cover type map. The result of adequate bands for two VIs selected red #3 as 680.2nm and NIR #2 as 801.7nm. This wavelength was good for any forest type in low variations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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