Byong-Kwon Lee;Beom-jun Kim;Woo-Jong Yoo;Min Ahn;Soo-Jin Han
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.8
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pp.95-101
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2023
Colmap is one of the innovative artificial intelligence technologies, highly effective as a tool in 3D reconstruction tasks. Moreover, it excels at constructing intricate 3D models by utilizing images and corresponding metadata. Colmap generates 3D models by merging 2D images, camera position data, depth information, and so on. Through this, it achieves detailed and precise 3D reconstructions, inclusive of objects from the real world. Additionally, Colmap provides rapid processing by leveraging GPUs, allowing for efficient operation even within large data sets. In this paper, we have presented a method of collecting 2D images of traditional Korean towers and reconstructing them into 3D models using Colmap. This study applied this technology in the restoration process of traditional stone towers in South Korea. As a result, we confirmed the potential applicability of Colmap in the field of cultural heritage restoration.
This study assessed the feasibility to apply Two-band and Three-band reflectance models for chlorophyll-a estimation in turbid productive waters whose scale is smaller and narrower than ocean using a high spatial resolution image. Those band ratio models were successfully applied to analyzing chlorophyll-a concentrations of ocean or coastal water using Moderate Imaging Spectroradiometer(MODIS), Sea-viewing Wide Field-fo-view Sensor(SeaWiFS), Medium Resolution Imaging Spectrometer(MERIS), etc. Two-band and Three-band models based on band ratio such as Red and NIR band were generally used for the Chl-a in turbid waters. Two-band modes using Red and NIR bands of RapidEye image showed no significant results with $R^2$ 0.38. To enhance a band ratio between absorption and reflection peak, We used red-edge band(710 nm) of RapidEye image for Twoband and Three-band models. Red-RE Two-band and Red-RE-NIR Three-band reflectance model (with cubic equation) for the RapidEye image provided significance performances with $R^2$ 0.66 and 0.73, respectively. Their performance showed the 'Approximate Prediction' with RPD, 1.39 and 1.29 and RMSE, 24.8, 22.4, respectively. Another three-band model with quadratic equation showed similar performances to Red-RE two-band model. The findings in this study demonstrated that Two-band and Three-band reflectance models using a red-edge band can approximately estimate chlorophyll-a concentrations in a turbid river water using high-resolution satellite image. In the distribution map of estimated Chl-a concentrations, three-band model with cubic equation showed lower values than twoband model. In the further works, quantification and correction of spectral interferences caused by suspended sediments and colored dissolved organic matters will improve the accuracy of chlorophyll-a estimation in turbid waters.
The analysis of drying stream characteristics for about 500 streams from field survey data with 19 items has been fulfilled. Also, a study area has been determined, and criteria of estimation has been established : criteria such as, available hydrological data, the size of stream lengths and basin areas and regional characteristics. Then they are applied to designated study areas. The final selected study areas are 8 basins. The analysis of drying stream characteristics using a GIS has been applied to 5 basins in which spacial data is comparatively implemented among the final 8 target catchments. The spacial analysis using a GIS is applied to stream slopes for upstream and downstram at weirs, overlaying the map of buffering stream networks and ground water pump stations map, sinuosity of drying stream. As a result of drying streams survey analysis, drying stream characteristics are followed; levee types are earth and natural, cross sectional shapes are trapezoid, stream bed materials are gravels and sands, facilities in streams are weirs. As a result of GIS analysis, stream slopes are comparatively larger downstream than upstream close to weirs. There are arranged ground water pump stations less than 500m from stream networks. Also the average of sinuosity for each drying stream is in the range of 1.229∼1.475, comparatively a serious.
We present a GPS-derived regional ionosphere model, which estimates Total Electron Content (TEC) in a rectangular grid on the spherical shell over Korea. After dividing longitude and latitude over Korea with 1$^{\circ}$$\times$1$^{\circ}$ spatial resolution, the TEC at the vertex of the grid was estimated by the Kalman filter. The GPS data received from nine nationwide GPS stations, operated by Korea Astronomy Observatory (KAO), were used for this study. To reduce inherent noises, the pseudorange data were phase-leveled by a linear combination of pseudoranges and carrier phases. The solar-geomagnetic reference frame, which is less variable to the ionosphere movement due to the Sun and the geomagnetic field than an Earth-fixed frame, was used. During a quiet time of solar activity, the KAO's regional ionosphere map indicated 30-45 Total Electron Content Unit at the peak of the diurnal variation. In comparison with the Global ionosphere Map of the Center for Orbit Determination in Europe, RMS differences were at the level of 4-5 TECU for five days.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.13
no.2
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pp.69-78
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2011
Rice is one of the world's staple foods. Paddy rice fields have unique biophysical characteristics that the rice is grown on flooded soils unlike other crops. Information on the spatial distribution of paddy fields and the timing of irrigation are of importance to determine hydrological balance and efficiency of water resource management. In this paper, we detected the timing of irrigation and spatial distribution of paddy fields using the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) sensor onboard the NASA EOS Aqua satellite. The timing of irrigation was detected by the combined use of MODIS-based vegetation index and Land Surface Water Index (LSWI). The detected timing of irrigation showed good agreement with field observations from two flux sites in Korea and Japan. Based on the irrigation detection, a land cover map of paddy fields was generated with subsidiary information on seasonal patterns of MODIS enhanced vegetation index (EVI). When the MODISbased paddy field map was compared with a land cover map from the Ministry of Environment, Korea, it overestimated the regions with large paddies but underestimated those with small and fragmented paddies. Potential reasons for such spatial discrepancies may be attributed to coarse pixel resolution (500 m) of MODIS images, uncertainty in parameterization of threshold values for discarding forest and water pixels, and the application of LSWI threshold value developed for paddy fields in China. Nevertheless, this study showed that an improved utilization of seasonal patterns of MODIS vegetation and water-related indices could be applied in water resource management and enhanced estimation of evapotranspiration from paddy fields.
"Curve number" (CN) indicates the runoff potential of an area. The US Soil Conservation Service (SCS)'s CN method is a simple, widely used, and efficient method for estimating the runoff from a rainfall event in a particular area, especially in ungauged basins. The use of soil maps requested from end-users was dominant up to about 80% of total use for estimating CN based rainfall-runoff. This study introduce the use of soil maps with respect to hydrologic and watershed management focused on hydrologic soil group and a case study resulted in assessing effective rainfall and runoff hydrograph based on SCS-CN method in a small watershed. The ratio of distribution areas for hydrologic soil group based on detailed soil map (1:25,000) of Korea were 42.2% (A), 29.4% (B), 18.5% (C), and 9.9% (D) for HSG 1995, and 35.1% (A), 15.7% (B), 5.5% (C), and 43.7% (D) for HSG 2006, respectively. The ratio of D group in HSG 2006 accounted for 43.7% of the total and 34.1% reclassified from A, B, and C groups of HSG 1995. Similarity between HSG 1995 and 2006 was about 55%. Our study area was located in Sosu-myeon, Goesan-gun including an approx. 44 $km^2$-catchment, Chungchungbuk-do. We used a digital elevation model (DEM) to delineate the catchments. The soils were classified into 4 hydrologic soil groups on the basis of measured infiltration rate and a model of the representative soils of the study area reported by Jung et al. 2006. Digital soil maps (1:5,000) were used for classifying hydrologic soil groups on the basis of soil series unit. Using high resolution satellite images, we delineated the boundary of each field or other parcel on computer screen, then surveyed the land use and cover in each. We calculated CN for each and used those data and a land use and cover map and a hydrologic soil map to estimate runoff. CN values, which are ranged from 0 (no runoff) to 100 (all precipitation runs off), of the catchment were 73 by HSG 1995 and 79 by HSG 2006, respectively. Each runoff response, peak runoff and time-to-peak, was examined using the SCS triangular synthetic unit hydrograph, and the results of HSG 2006 showed better agreement with the field observed data than those with use of HSG 1995.
Park, Sanghyun;Ghimire, Deepak;Kim, Jung-guk;Han, Youngki
Journal of KIISE
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v.44
no.9
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pp.932-945
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2017
In this paper, a new hardware and software architecture for a stereo vision processing system including rectification, disparity estimation, and visualization was developed. The developed method, named LArge scale stereo matching method using Support Point Interpolation (LASPI), shows excellence in real-time processing for obtaining dense disparity maps from high quality image regions that contain high density support points. In the real-time processing of high definition (HD) images, LASPI does not degrade the quality level of disparity maps compared to existing stereo-matching methods such as Efficient LArge-scale Stereo matching (ELAS). LASPI has been designed to meet a high frame-rate, accurate distance resolution performance, and a low resource usage even in a limited resource environment. These characteristics enable LASPI to be deployed to safety-critical applications such as an obstacle recognition system and distance detection system for autonomous vehicles. A Field Programmable Gate Array (FPGA) for the LASPI algorithm has been implemented in order to support parallel processing and 4-stage pipelining. From various experiments, it was verified that the developed FPGA system (Xilinx Virtex-7 FPGA, 148.5MHz Clock) is capable of processing 30 HD ($1280{\times}720pixels$) frames per second in real-time while it generates disparity maps that are applicable to real vehicles.
Gyujin Jang;Jaeyoung Kim;Dongwook Kim;Yong Suk Chung;Hak-Jin Kim
KOREAN JOURNAL OF CROP SCIENCE
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v.67
no.4
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pp.274-284
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2022
To use kenaf (Hibiscus cannabinus L.) as a fiber and livestock feed, a high-yielding variety needs to be identified. For this, accurate phenotyping of plant height is required for this breeding purpose due to the strong relationship between plant height and yield. Plant height can be estimated using RGB images from unmanned aerial vehicles (UAV-RGB) and photogrammetry based on Structure from Motion (SfM) algorithms. In kenaf, accurate measurement of height is limited because kenaf stems have high flexibility and its height is easily affected by wind, growing up to 3 ~ 4 m. Therefore, we aimed to identify a method suitable for the accurate estimation of plant height of kenaf and investigate the feasibility of using the UAV-RGB-derived plant height map. Height estimation derived from UAV-RGB was improved using multi-point calibration against the five different wooden structures with known heights (30, 60, 90, 120, and 150 cm). Using the proposed method, we analyzed the variation in temporal height of 23 kenaf cultivars. Our results demontrated that the actual and estimated heights were reliably comparable with the coefficient of determination (R2) of 0.80 and a slope of 0.94. This method enabled the effective identification of cultivars with significantly different heights at each growth stages.
Purpose of this study was to estimate of soil erosion, which is related with crop productivity and water quality in watershed, in Seonakdong river watershed using USLE. The data set for USLE estimation were derived from detailed digital map(K factor), satellite imagery(C and P factors) and DEM(LS factor). The R factor was calculated by AWS data from Kimhae agricultural technology center. The soil loss from arable land was equivalent of 31.5% of total soil loss in Seonakdong river watershed. The soil loss amount of paddy field and upland were 2.8% and 97.2% of arable land, respectively, even in the area where paddy field was occupied much largely as 76.3%. The reason of large amount of soil loss from upland was that 30.4% of upland was distributed at "severe" and "very severe" soil erosion grade in watershed. The distribution of soil erosion grade during cropping season(May-Sept.) was similar to the annual soil loss. Soil erosion of non-cropping season(Oct.-Apr.) was small due to a low R factor. But, soil erosion grade of near mountain footslope areas showed severe and very severe even in non-cropping season.
Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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v.22
no.7
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pp.1331-1343
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2000
Through the integration of USLE and GIS, the methodology to estimate the soil loss was developed, and applicated to the Sacheon river in Gangrung. Using GIS, spatial analysis such as watershed boundary determination, flow routing. slope steepness calculation was done. Spatial information from the GIS application was given for each grid. With soil and land use map, information about soil classification and land use was given for each grid too. Based upon these data, thematic maps about the factors of USLE were made. We estimated the soil loss by overlaying the thematic maps. In this manner, we can assess the degree of soil loss for each grid using GIS. Annual average soil loss of Sacheon river watershed is 1.36 ton/ha/yr. Soil loss in forest, dry field, and paddy field is 0.15 ton/ha/yr, 27.04 ton/ha/yr, 0.78 ton/ha/yr respectively. The area of dry field, which is 4% of total area, is $2.4km^2$. But total soil loss of dry field is 6561 ton/yr, and it occupies 84.9 % of total soil loss eroded in Sacheon river watershed. Comparing with the 11.2 ton/ha/yr of an average soil loss tolerance for cropland, provision for the soil loss in dry field is necessary. Run-off and water quality of Sacheon river were measured two times in flood season: from July 24, 1998 to July 28 and from September 29 to October 1. As the run-off of the river increased, SS, TN, TP concentrations and pollutant loadings increased. SS, TN, TP loads of Sacheon river discharged during the 2 heavy rains were 21%, 39%, and 19% of the total pollutant loadings generated in the Sacheon river watershed for one year. We can see that much pollutants are discharged in short period of flood season.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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