In order to utilize remote sensed images widely, it is necessary to correct geometrically. Traditional approaches to geometric correction require substantial human operations. Such substantial human operations make geometric correction a laborious and tedious process. In this paper, We introduce concept of GCP(Ground Control Point) Chip and generate a GCP Chip for automatic geometric correction. GCP Chip is small image patch which has a GCP in reference coordinate image. GCP Chip will be used to match new images in geometric correction. We generated GCP chip using Landsat-7 ETM+ panchromatic band image in this study. Henceforth this result will support automatic process in geometric correction.
Quantifying crop production is one of the most important applications of remote sensing in which the temporal and up-to-date data can play very important role in avoiding any immediate insufficiency in agricultural production. A combination of climatic data and biophysical parameters derived from Landsat7 ETM+ was used to develop a mathematical model for wheat yield forecast in different geographically wide Wheat growing districts in Egypt. Leaf Area Index (LAI) and fraction of Absorbed Photosynthetically Active Radiation (fAPAR) with temperature were used in the modeling. The model includes three sub-models representing the correlation between the reported yield and each individual variable. Simulation results using district statistics showed high accuracy of the derived correlations to estimate wheat production with a percentage standard error (%S.E.) of 1.5% in El- Qualyobia district and average (%S.E.) of 7% for the whole wheat areas.
An image-based atmospheric correction software ATC is implemented using MATLAB and SML (Spatial Modeler Language in ERDAS IMAGINE), and it was tested using Landsat TM/ETM+ data. This ATC has two main functional modules, which are composed of a semiautomatic type and an automatic type. The semi-automatic functional module includes the Julian day (JD), Earth-Sun distance (ESD), solar zenith angle (SZA) and path radiance (PR), which are programmed as individual small functions. For the automatic functional module, these parameters are computed by using the header file of Landsat TM/ETM+. Three atmospheric correction algorithms are included: The apparent reflectance model (AR), one-percent dark object subtraction technique (DOS), and cosine approximation model (COST). The ACT is efficient as well as easy to use in a system with MATLAB and SML.
MODIS LAI product has been one of key variable for analyzing the quantitative aspects of terrestrial ecology at global scale. This study was designed to validate MODIS global LAI product for regional application. To examine the quality of MODIS LAI data, we developed a reference LAI surface that was derived by relating the ground LAI measurements to Landsat ETM+ reflectance. The study area, the Kwangneung Experiment Forest in Korea, covers mixed deciduous and coniferous species of temperate forest. Ground measurements of LAI were conducted at 30 sample plots by using a photo-optical instrument during the growing season of 2002. Ground measured LAI data were then related to the ETM+ reflectance to produce a continuous map of LAI surface over the study area. From the comparison between the MODIS LAI and the reference LAI, it was found that the MODIS LAI values were slightly higher at the forestland. Considering the limitations of producing the reference LAI surface and the uncertainty of the input variable for the MODIS LAI algorithm, such small discrepancy mal not be significant.
Lee, Min-Boo;Kim, Nam-Shin;Lee, Gwang-Ryul;Han, Uk
Journal of the Korean association of regional geographers
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v.11
no.2
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pp.278-290
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2005
This study deals with the geomorphic, environmental and land use changes by comparative analysis using Landsat TM images of 1988 year and ETM ones of 2002 year, partly together with the new Quick Bird images having 60cm resolution for more detail analysis, focusing on the Oncheon gun(county) in Pyeongnam Province, west coast zone of North Korea. The main analysis methodology is neural network classification, which is more advanced techniques for the classification of land cover and land use, with higher accuracy rate and lower errors. The TM images of 1988 year show, mainly, the on-construction tide embank for the reclamation at Gwangryangman bay and salt farm on the reclaimed tidal flat. But, ETM images of 2002 year present stabilized reclaimed land, salt farm and rice field, recently transformed from salt farm. Especially, new tidal land has been naturally developed on the coastal shallow out of tide embank and salt farm. The results of the study may help to database coastal environmental changes and to support for reasonable and productive land use of North Korea, and to manage and plan unified national land in the near future.
본 연구는 2000년 9월4일 Landsat ETM+ 위성화상자료에 기초하여 산출된 연무지수(haze index)를 서울시 구별로 비교, 분석하였다. 태슬모자형 변환(Tesseled Cap transformation)의 제 4특징인 연무지수를 산출하기 위해 6개의 계수를 새로 구하였다. 시정거리가 21.5km인 비교적 좋은 날씨상태에서 강남구와 서초구의 경우 다른 구에 비해 월등히 연무지수가 높게 나타났다. 그리고 강북지역의 연무지수는 강남지역보다 낮다. 비교적 높은 연무지수를 갖는 강북지역의 구는 용산구, 종로구, 노원구이다.
We demonstrated high power efficiency and long lifetime for organic light-emitting diode (OLED) using a new electron transport material (ETM-1). A power efficiency of the device with ETM-1 was improved compared to a standard device using tris(8-hydroxy-quinolinate)aluminum ($Alq_3$). Moreover, the lifetime was 4 times longer than the standard device.
배터리의 열역학적 인자, 즉, 엔탈피, 엔트로피, 깁스 자유 에너지는 배터리의 상태인 SOH (State Of Health)를 추정하는 데 있어서 매우 밀접한 관련이 있으며, 정밀한 측정을 필요로 한다. 이러한 열역학적 인자 중 엔트로피의 측정이 중요한데 ETM (Electrochemical thermodynamics measurements) 방법이 대표적으로 사용되고 있다. 본 논문에서는 기존 ETM 방법을 설명하고, 이를 보완한 새로운 엔트로피 측정 방법을 제안하며, 실험을 통해 유효성을 입증한다.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.32
no.5
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pp.451-457
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2014
Recently, the land degradation and pasture erosion in Tuv, located around Ulaanbaatar of Mongolia, have been increasing sharply due to escalating developments of mining sectors, well as the density of populations. Because of that, we have chosen the urban and mining area of Tuv for our study target. During the study, the temporal changes of land cover in Tuv, Mongolia were observed by the Landsat TM/+ETM satellite images from 2001 to 2009 that provided the fundamental dataset to apply NDVI and K-Mean algorithm of Unsupervised Classification and Maximum likelihood classification(MLC) of Supervised Classification in order to conclude in land cover change analyzation. The result of our study implies that the growth of mining area, the climate change, and the density of population led the land degradation to desertification.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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