GPR data is used for underground exploration. The data gathered are interpreted by experts based on experience as the underground facilities often reflect GPR. In addition, GPR data are different in the noise and characteristics of the data depending on the equipment, environment, etc. This often results in insufficient data with accurate labels. Generally, a large amount of training data have to be obtained to apply CNN models that exhibit high performance in image classification problems. However, due to the characteristics of GPR data, it makes difficult to obtain sufficient data. Finally, this makes neural networks unable to learn based on general supervised learning methods. This paper proposes an image classification method considering data characteristics to ensure that the accuracy of each label is similar. The proposed method is based on semi-supervised learning, and the image is classified using clustering techniques after extracting the feature values of the image from the neural network. This method can be utilized not only when the amount of the labeled data is insufficient, but also when labels that depend on the data are not highly reliable.
It is not easy to provide sufficient lead time for flood forecast in urban and small mountain basins using on-ground rain gauges, because the time concentration in those basins is too short. In urban and small mountain basins with a short lag-time between precipitation and following flood events, it is more important to secure forecast lead times by predicting rainfall amounts. The Han River Flood Control Office (HRFCO) in South Korea produces short-term rainfall forecasts using the Mcgill Algorithm for Precipitation-nowcast by Lagrangian Extrapolation (MAPLE) algorithm that converts radar reflectance of rainfall events. The Flash Flood Research Center (FFRC) in the Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology (KICT) installed a flash flood forecasting system using the short-term rainfall forecast data produced by the HRFCO and has provided flash flood information in a local lvel with 1-hour lead time since 2019. In this study, we addressed the flash flood forecasting system based on the radar rainfall and the assessed the accuracy of the forecasting system for the recorded flood events occurred in 2019. A total of 31 flood disaster cases were used to evaluate the accuracy and the forecast accuracy was 90.3% based on the probability of detection.
Kim, Sung Su;Han, Kyu Won;Heo, Sung Seo;Han, Sang Hoon
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.39
no.6
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pp.429-435
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2021
The integrated underground space map shows the underground facility(water supply, sewage, gas, electric power, communication, heating), underground structures (subway, underpass, underground walkway, underground parking lot, underground shopping mall, common ward), ground(drilling, coffin, geology) refers to a map constructed so that a total of 15 types of underground information can be checked at a glance on a three-dimensional basis. The purpose of this study is to develop a technology to correct the problem of curved surface processing and the unevenness of underground facility pipelines that occur in converting 2D underground facility data into 3D-based underground space integrated map(3D underground facility model). do it with. To this end, we first investigated and reviewed the domestic and foreign status of technologies that generate data on underground facilities based on three dimensions, and developed a surface correction algorithm and an unevenness correction algorithm to solve practical problems. Algorithms to verify the developed algorithm This applied correction program was developed. Based on the above process, the three-dimensional model of the underground facility could be produced identically to reality. This study is judged to have significance as a basic study to improve the utilization of the underground spatial integration map.
The excavation broken zones (EBZ) of gateways is a significant factor in determining the stability of man-made opening. The EBZ of 55 gateways with variety geological conditions were measured using Ground Penetrating Radar (GPR). The results found that the greatly depth of EBZ, the smallest is 1.5 m and the deepest is 3.5 m. Experimental investigations were carried out in the laboratory and in the coal mine fields for applying the combined arch support theory to large EBZ. The studies found that resin bolts with high tensile strength and good bond force could provide high pretension force with bolt extensible anchorage method in the field. Furthermore, the recently invented torque amplifier could greatly improve the bolt pretension force in poor lithology. The FLAC3D numerical simulation found that the main diffusion sphere of pretension force was only in the free segment zone of the surrounding rock. Further analysis found that the initial load-bearing zone thickness of the combined arch structure in large EBZ could be expressed by the free segment length of bolt. The using of high mechanical property bolts and steel with high pretension force will clearly putting forward the bolt length selection rule based on the combined arch support theory.
The extraction technique for Doppler information(Doppler centroid frequency(f$_{dc}$) and it's rate(f$_{r}$) is very important to make an image from the radar echo signal data. Clutterlock and auto-focusing techniques have been widely used to extract accurate Doppler information. But both techniques are not easy to implement in SAR processor and need quite lots of time to calculate accurate f$_{dc}$ and f$_{r}$ because they are generally based on echo signal data only. In this paper we suggest hybrid method for Doppler extraction using both of echo signal data and orbital and attitude information of satellite. In this method CDE(Correlation Doppler Estimation) technique is only used to estimate exact modular f$_{dc}$ using received echo signal data and rest of other algorithms are based on simple mathematical model of geometry between satellite and ground targets as well as the Doppler frequency ambiguity resolving problem. The experimental results using Radarsat-1 signal data shows that the proposed method can be effectively used for the extraction of Doppler information.
S-STEP is a small SAR satellite mission that monitors time-limited emergency targets and military anomalies in areas of interest, achieving the average revisit in less than 30 minutes by deploying a constellation of 32 satellites in low orbit at an altitude of 510 km. The mission operation mode of S-STEP is divided into normal mode, observation mode, communication mode, and orbit maintenance mode. Further,, the attitude control mode is subdivides into initial detumbling, sun pointing, target pointing, ground station pointing, and thrust direction maintenance. Based on the preliminary mission operational scenario and the satellite's characteristics, this study analyzed the attitude control performance during initial detumbling and observation modes. It verifies that each mode's attitude control accuracy requirements within the time allotted by the scenario of the S-STEP achieved.
Environmental problems typically occurring in abandoned mine lands (AML) include: contaminated and acidic surface water and groundwater; stockpiled waste rock and mill tailings; and ground subsidences due to mining operations. This study examines the effectiveness of various geophysical techniques for mapping potential hazard and contaminated zones. Four AML sites with sedimentation contamination problems, acid mine drainage (AMD) channels, ground subsidence, manmade liner leakage, and buried mine tailings, were selected to examine the applicability of various geophysical methods to the identification of the different types of mine hazards. Geophysical results were correlated to borehole data (core samples, well logs, tomographic profiles, etc.) and water sample data (pH, electrical conductivity (EC), and heavy metal contents). Zones of low electrical resistivity (ER) corresponded to areas contaminated by heavy metals, especially contamination by Cu, Pb, and Zn. The main pathways of AMD leachate were successfully mapped using ER methods (low anomaly peaks), self-potential (SP) curves (negative peaks), and ground penetrating radar (GPR) at shallow penetration depths. Mine cavities were well located based on composite interpretations of ER, seismic tomography, and well-log records; mine cavity locations were also observed in drill core data and using borehole image processing systems (BIPS). Damaged zones in buried manmade liners (used to block descending leachate) were precisely detected by ER mapping, and buried rock waste and tailings piles were characterized by low-velocity zones in seismic refraction data and high-resistivity zones in the ER data.
Synthetic Aperture Radar is able to provide images of wide coverage in day, night, and all-weather conditions. Recently, as the SAR image resolution improves up to the sub-meter level, their applications are rapidly expanding accordingly. Especially there is a growing interest in the use of geographic information of high resolution SAR images and the change detection will be one of the most important technique for their applications. In this paper, an automatic threshold tracking and change detection algorithm is proposed applicable to high-resolution SAR images. To detect changes within SAR image, a reference image is generated using log-ratio operator and its amplitude distribution is estimated through K-S test. Assuming SAR image has a non-gaussian amplitude distribution, a generalized thresholding technique is applied using Kittler and Illingworth minimum-error estimation. Also, MoLC parametric estimation method is adopted to improve the algorithm performance on rough ground target. The implemented algorithm is tested and verified on the simulated SAR raw data. Then, it is applied to the spaceborne high-resolution SAR images taken by Cosmo-Skymed and KOMPSAT-5 and the performances are analyzed and compared.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.21
no.4
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pp.408-416
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2010
A study on the calibration of an X-band HPS(Hongik Polarimetric Scatterometer) system for ground-based operation is presented in this paper. In order to calibrate the scatterometer system, the degree of its distortions are analyzed by comparison between theoretical- and measured-values using the theoretically well-known calibration targets such as a metal sphere, a trihedral corner reflector(CR) and a metal cylinder. The calibration works in the field conditions depend on the precise and stable measurements of those calibration target. we present a measurement technique, so-called, an automatic 2-D target-scanning technique, using the incidence-angle(${\xi}-$ and ${\phi}-$ directions) control of HPS system. Then, we used STCT(Single-Target Calibration Technique) and GCT(General Calibration Technique) to calibrate a distortion of the scatterometer system, and measured the polarimetric RCS(Radar Cross Section) and phase-difference of a trihedral-CR as a test-target to verify the accuracy of the calibration technique. Then, three different types(i.e., 10, 20, 30 cm) of trihedral-CR were used. we obtained the error ranges about ${\pm}1.0$dB, ${\pm}0.5$ dB in a polarimetric RCS and about $-20^{\circ}{\sim}0^{\circ}$ and ${\pm}5^{\circ}$ in the co-polarized phase-difference by using the GCT and STCT, respectively.
Precipitation is the most important component to the study of water and energy cycle in hydrology. In this study we investigate rainfall retrieval uncertainty from different sources of remotely sensed precipitation field and then probable error propagation in the simulation of hydrologic variables especially, runoff on different vegetation cover. Two remotely sensed rainfall retrievals (space-borne IR-only and ground radar rainfall) are explored and compared visually and statistically. Then, an offline Community Land Model (CLM) is forced with in situ meteorological data to simulate the amount of runoff and determine their impact on model predictions. A fundamental assumption made in this study is that CLM can adequately represent the physical land surface processes. Results show there are big differences between different sources of precipitation fields in terms of the magnitude and temporal variability. The study provides some intuitions on the uncertainty of hydrologic prediction via the interaction between the land surface and near atmosphere fluxes in the modelling approach. Eventually it will contribute to the understanding of water resources redistribution to the climate change in Korean Peninsula.
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