Recently, the necessity of predicting changes for monitoring ocean is widely recognized. In this study, we performed a time series prediction of remote-sensing reflectance (Rrs), which can indicate changes in the ocean, using Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) data. Using GOCI-I data, we trained a multi-scale Convolutional Long-Short-Term-Memory (ConvLSTM) which is proposed in this study. Validation was conducted using GOCI-II data acquired at different periods from GOCI-I. We compared model performance with the existing ConvLSTM models. The results showed that the proposed model, which considers both spatial and temporal features, outperformed other models in predicting temporal trends of Rrs. We checked the temporal trends of Rrs learned by the model through long-term prediction results. Consequently, we anticipate that it would be available in periodic change detection.
Yang Hua;Xu Xi;Chengyi Qu;Jinglong Du;Maofeng Weng;Bao Ye
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.18
no.1
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pp.192-210
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2024
Most frequency-domain remote sensing image watermarking algorithms embed watermarks at random locations, which have negative impact on the watermark invisibility. In this study, we propose an adaptive watermarking scheme for remote sensing images that considers the information complexity to select where to embed watermarks to improve watermark invisibility without affecting algorithm robustness. The scheme converts remote sensing images from RGB to YCbCr color space, performs two-level DWT on luminance Y, and selects the high frequency coefficient of the low frequency component (HHY2) as the watermark embedding domain. To achieve adaptive embedding, HHY2 is divided into several 8*8 blocks, the entropy of each sub-block is calculated, and the block with the maximum entropy is chosen as the watermark embedding location. During embedding phase, the watermark image is also decomposed by two-level DWT, and the resulting high frequency coefficient (HHW2) is then embedded into the block with maximum entropy using α- blending. The experimental results show that the watermarked remote sensing images have high fidelity, indicating good invisibility. Under varying degrees of geometric, cropping, filtering, and noise attacks, the proposed watermarking can always extract high identifiable watermark images. Moreover, it is extremely stable and impervious to attack intensity interference.
The enormous disaster (Friday nightmare) occurred at 14:46 (JST) (05:46 UTC) on 11 March 2011, officially named "the 2011 Tohoku Earthquake and Tsunami". To monitor the variations of the marine environment after the earthquake, we used chlorophyll and Rrs(555) of GOCI and MODIS ocean color satellite data during March ~ May 2011. Before the earthquake, chlorophyll and Rrs(555) were relatively low around the Sendai areas. After the earthquake;their concentration and intensity were suddenly increased along the coast and the water column was disturbed by the tsunami wave. The severe distortions influenced by the tsunami occurred at less than 30 m water depth and the variations in offshore were difficult to discern the effect of the tsunami. The disturbance by the tsunami was still remained in the terrestrial environment after one month. However the ocean environment returned to the former condition in almost two month later.
Korea Aerospace Research Institute(KARI) is developing a Korea Multi-Purpose Satellite I(KOMPSAT-I) which accommodates Electro-Optical Camera(EOC), Ocean Color Imager(OCI), Space Physics Sensor(SPS) for cartography, ocean color monitoring, and space environment monitoring respectively. The satellite has the weight of about 500 kg and is operated on the sun synchronized orbit with the altitude of 685km, the orbit period of 98 minutes, and the orbit revisit time of 28days. The satellite will be launched in the third quarter of 1999 and its lifetime is more than 3 years. EOC has cartography mission to provide images for the production of scale maps, including digital elevation models, of Korea from a remote earth view in the KOMPSAT orbit. EOC collects panchromatic imagery with the ground sample distance(GSD) of 6.6m and the swath width of 15km at nadir through the visible spectral band of 510-730 nm. EOC scans the ground track of 800km per orbit by push-broom and body pointed method. OCI mission is worldwide ocean color monitoring for the study of biological oceanography. OCI is a multispectral imager generating 6 color ocean images with and <1km GSD by whisk-broom scanning method. OCI is designed to provide on-orbit spectral band selectability in the spectral range from 400nm to 900nm. The color images are collected through 6 primary spectral bands centered at 443, 490, 510, 555, 670, 865nm or 6 spectral bands selected in the spectral range via ground commands after launch. SPS consists of High Energy Particle Detector(HEPD) and Ionosphere Measurement Sensor(IMS). HEPD has mission to characterize the low altitude high energy particle environment and to study the effects of radiation environment on microelectronics. IMS measures densities and temperature of electrons in the ionosphere and monitors the ionospheric irregularities in KOMPSAT orbit.
Suh Young Sang;Jang Lee Hyun;Lee Na Kyung;Kim Bok Kee
Korean Journal of Fisheries and Aquatic Sciences
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v.35
no.3
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pp.207-215
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2002
Ocean color properties can be quantified by the relationship between the band ratios of the sensor on the ocean color satellites and the measured field ocean color parameters, A tool to determine the abundance of primary organism using the observed ocean color properties from satellite is presented. Coincident to ocean color satellite passes over the Korean waters, the research vessels were deployed to survey the East Sea, the South Sea and the West Sea around the Korean waters, We have been able to have more than 101) data sets containing coincident in situ chlorophyll a and the estimated chlorophyll a derived from SeaWiFS (Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor) from february, 1999 to October, 2001. We were able to develop three proper regional algorithms for the East Sea, the South Sea and the West Sea of the Korean peninsula to estimate chlorophyll a, and set up regional algorithms to quantify the suspended solid in the southern sea of the Korean peninsula, Futhermore we were successful in finding out a simple way of estimating chlorophyll a in the turbid water (Case 2 water) using the relationship between in situ chlorophyll a and the estimated chlorophyll a from the processed level 2 data, using the NASA's global algorithm.
It is backscattering of solar radiation by water body that makes ocean color observable from above, either by airplanes or satellites. Given the very low direct contribution to backscattering by phytoplankton cells, it is curious why the retrieval of phytoplankton concentration from remotely observed ocean color is evidently successful. From semianalytical bio-optical models, a dataset is created of spectral absorption, scattering and backscattering coefficients as a function of chlorophyll concentration. Four scenarios are considered, 1) only molecular and no particle scattering, 2) random particle backscattering uncorrelated with chlorophyll concentration, 3) constrained random particle scattering with known backscattering ratio, and 4) constrained random scattering with random backscattering ratio. Scenario 1 only introduces moderate errors of -20% - 90%. And for scenarios 3 and 4, the errors are largely within 30% and 100%. Scenario 2 introduces the largest errors, with the retrieved chlorophyll concentration virtually uncorrelated with the true values, implying the backscattering must somehow be related to the trophic state. The results of the study suggested These 3 cases confirmed that while it is the absorption by phytoplankton that in large part decides the accuracy of chlorophyll concentration retrieval, for the success of monitoring of global ocean primary productivity we have to improve our knowledge on particle backscattering.
Proceedings of the Polymer Society of Korea Conference
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2006.10a
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pp.175-175
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2006
Considering the number of chemosensors that have been developed for the sensing of metal ions, only a few chemosensors for fluoride anion have been described in the literature that are based on fluorescent or chromogenic responses. We performed colorimetric anion sensing based on the binding of anion analytes with hydrogen donor group in polymer backbone resulting in naked-eye color change and fluorescent quenching. Our challenges using hydrogen donor moiety was designed effectively are continuing in order for high selectivity and sensitivity for ultimate applications such as fluid solution sensing in biomolecules and gas vapor sensing.
To examine the detectability of the aerosol and/or Yellow dust from China crossing over the Yellow sea, three works carried out as follows , Firstly, a comparison was made of the visible(VIS), water vapor(WV), and Infrared(IR) images of the GMS-5 and NOAA/AVHRR on the cases of yellow sand event over Korea. Secondly, the spectral radiance and reflectance(%) was observed during the yellow sand phenomena on April, 1998 in Seoul using the GER-2600 spectroradiometer, which observed the reflected radiance from 350 to 2500 nm in the atmosphere. We selected the optimum wavelength for detecting of the yellow sand from this observation, considering the effects of atmospheric absorption. Finally, the atmospheric radiance emerging from the LOWTRAN-7 radiative transfer model was simulated with and without yellow sand, where we used the estimated aerosol column optical depth ($\tau$ 673 nm) in the Meteorological Research Institute and the d'Almeida's statistical atmospheric aerosol radiative characteristics. The image analysis showed that it was very difficult to detect the yellow sand region only by the image processing because the albedo characteristics of the sand vary irregularly according to the density, size, components and depth of the yellow sand clouds. We found that the 670-680 nm band was useful to simulate aerosol characteristics considering the absorption band from the radiance observation. We are now processing the simulation of atmospheric radiance distribution in the range of 400-900 nm. The purpose of this study is to present the preliminary results of the aerosol and/or Yellow dust detectability using the Ocean Scanning Multispectral Imager(OSMI), which will be mounted on KOMPSAT-1 as the ocean color monitoring sensor with the range of 400-900 nm wavelength.
This paper studies the GUI design of motion-sensing game character selection. The game's GUI plays a role in transferring information in human-computer interaction. The purpose of this game player-oriented GUI design is to optimize the human-computer interaction, make the operation more user-friendly, reduce the user's cognitive burden, and better adapt to the user's operation needs. This paper combines examples to compare and analyze these three games from three aspects: text, color and form. In the existing motion-sensing game games, the character selection GUI has a design feature of high recognition and strong visibility. Finally, suggestions for GUI design of motion-sensing game games are given. It is hoped that in the future, reference materials will be provided for the GUI design of experience game character selection.
We developed a CASE-II water model that will enable the simulation of remote sensing reflectance($R_{rs}$) at the coastal waters for the retrieval of suspended sediments (SS) concentrations from satellite imagery. The model has six components which are: water, chlorophyll, dissolved organic matter (DOM), non-chlorophyllous particles (NC), heterotrophic microorganisms and an unknown component, possibly represented by bubbles or other particulates unrelated to the five first components. We measured $R_{rs}$, concentration of SS and chlorophyll, and absorption of DOM during our field campaigns in Korea. In addition, we generated $R_{rs}$ from different concentrations of SS and chlorophyll, and various absorptions of DOM by random number functions to create a large database to test the model. We assimilated both the computer generated parameters as well as the in-situ measurements in order to reconstruct the reflectance spectra. We validated the model by comparing model-reconstructed spectra with observed spectra. The estimated $R_{rs}$ spectra were used to (1) evaluate the performance of four wavelengths and wavelengths ratios for accurate retrieval of SS. 2) identify the optimum band for SS retrieval, and 3) assess the influence of the SS on the chlorophyll algorithm. The results indicate that single bands at longer wavelengths in visible better results than commonly used channel ratios. The wavelength of 625nm is suggested as a new and optimal wavelength for SS retrieval. Because this wavelength is not available from SeaWiFS, 555nm is offered as an alternative. The presence of SS in coastal areas can lead to overestimation chlorophyll concentrations greater than 20-500%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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