Kim, Yihyun;Hong, Sukyoung;Lee, Kyoungdo;Na, Sangil;Jung, Gunho
한국토양비료학회지
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제47권2호
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pp.85-91
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2014
Ground-based polarimetric scatterometers have been effective tools to monitor the growth of crop with multi-polarization and frequencies and various incident angles. An important advantage of these systems that can be exploited is temporal observation of a specific crop target. Polarimetric backscatter data at L-, C- and X-bands were acquired every 10 minutes. We analyzed the relationships between L-, C- and X-band signatures, biophysical measurements over the whole corn growth period. The Vertical transmit and Vertical receive polarization (VV) backscattering coefficients for all bands were greater than those of the Horizontal transmit and Horizontal receive polarization (HH) until early-July, and then thereafter HH-polarization was greater than VV-polarization or Horizontal transmit and Vertical receive polarization (HV) until the harvesting stage (Day Of Year, DOY 240). The results of correlation analysis between the backscattering coefficients for all bands and corn growth data showed that L-band HH-polarization (L-HH) was the most suited for monitoring the fresh weight ($r=0.95^{***}$), dry weight ($r=0.95^{***}$), leaf area index ($r=0.86^{**}$), and vegetation water content ($r=0.93^{***}$). Retrieval equations were developed for estimating corn growth parameters using L-HH. The results indicated that L-HH could be used for estimating the vegetation biophysical parameters considered here with high accuracy. Those results can be useful in determining frequency and polarization of satellite Synthetic Aperture Radar stem and in designing a future ground-based microwave system for a long-term monitoring of corn.
The East African ionosphere (3°S-18°N, 32°E-50°E) was mapped using Total Electron Content (TEC) measurements from ground-based GPS receivers situated at Asmara, Mekelle, Bahir Dar, Robe, Arbaminch, and Nairobi. Assuming a thin shell ionosphere at 350 km altitude, we project the Ionospheric Pierce Point (IPP) of a slant TEC measurement with an elevation angle of >10° to its corresponding location on the map. We then infer the estimated values at any point of interest from the vertical TEC values at the projected locations by means of interpolation. The total number of projected IPPs is in the range of 24-66 at any one time. Since the distribution of the projected IPPs is irregularly spaced, we have used an inverse distance weighted interpolation method to obtain a spatial grid resolution of 1°×1° latitude and longitude, respectively. The TEC maps were generated for the year 2008, with a 2 hr temporal resolution. We note that TEC varies diurnally, with a peak in the late afternoon (at 1700 LT), due to the equatorial ionospheric anomaly. We have observed higher TEC values at low latitudes in both hemispheres compared to the magnetic equatorial region, capturing the ionospheric distribution of the equatorial anomaly. We have also confirmed the equatorial seasonal variation in the ionosphere, characterized by minimum TEC values during the solstices and maximum values during the equinoxes. We evaluate the reliability of the map, demonstrating a mean error (difference between the measured and interpolated values) range of 0.04-0.2 TECU (Total Electron Content Unit). As more measured TEC values become available in this region, the TEC map will be more reliable, thereby allowing us to study in detail the equatorial ionosphere of the African sector, where ionospheric measurements are currently very few.
지표 레이다(Ground Penetrating Radar; GPR) 탐사를 모사하기 위해서, 시간 영역 유한 차분법을 이용하여 송수신 안테나를 고려한 3차원 모델링 알고리듬을 개발하였다. 국내에서 주로 사용되는 GPR탐사기기인 쌍극자 안테나를 모사하고, 안테나 끝점에서의 내부반사(ringing) 현상을 줄이기 위해 subcellular법을 사용하였다. 반무한 매질에서 종단 저항에 따른 출력 전압의 변화를 비교하여, 종단 저항의 수가 많아지면 내부반사가 줄어드는 반면 출력 전압이 작아진다는 사실을 알 수 있었고, 이 결과를 토대로 내부반사를 줄이는 쌍극자 안테나를 구현하였다. 각도에 따른 전기장 분포를 알기 위해 안테나에 직교하는 면과 안테나를 포함하는 면에서 방사 패턴을 구하였다. 안테나를 포함하는 면의 전기장 에너지가 안테나에 직교하는 면보다 안테나 직하부로 집중되는 현상을 볼 수 있었다.
This paper proposes a moving window technique that extracts lanes and vehicles using the images captured by a CCD camera equipped inside an automobile in real time. For the purpose, first of all the optimal size of moving window is determined based upon speed of the vehicle, road curvature, and camera parameters. Within the moving windows that are dynamically changing, lanes and vehicles are extracted, and the vehicles within the driving lanes are classified as obstacles. Assuming highway driving, there are two sorts of image-objects within the driving lanes: one is ground mark to show the limit speed or some information for driving, and the other is the vehicle as an obstacle. Using characteristics of three-dimension objects, a neural network can be trained to distinguish the vehicle from ground mark. When it is recognized as an obstacle, the distance from the camera to the front vehicle can be calculated with the aids of database that keeps the models of automobiles on the highway. The correctness of this measurement is verified through the experiments comparing with the radar and laser sensor data.
For the prediction of multi-site rainfall with radar data and ground meteorological data, a rainfall prediction model was proposed, which uses the neural network theory, a kind of artifical Intelligence technique. The Input layer of the prediction model was constructed with current ground meteorological data, their variation, moving vectors of rain- fall field and digital terrain of the measuring site, and the output layer was constructed with the predicted rainfall up to 3 hours. In the application of the prediction model to the Pyungchang river basin, the learning results of neural network prediction model showed more Improved results than the parameter estimation results of an existing physically based model. And the proposed model comparisonally well predicted the time distribution of ralnfall.
This paper presents simple feature-based approaches for full- and/or semi-automatic extraction, selection, and localization (center-determination) of ground control points (GCPs) for radargrammetry using airborne synthetic aperture radar (SAR) images. Test results using airborne NASA/JPL TOPSAR images in Taiwan verify that the registration accuracy is about 0.8${\sim}$1.4 pixels. In c.a. 30 minutes, 1500${\sim}$3000 GCPs are extracted and their point centers in a SAR image of about 512 ${\times}$ 512 pixels are determined on a personal computer.
본 논문에서는 레이더와 비전센서 융합 기반의 움직임추정을 이용한 전방차량 검출 및 추적 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 움직임추정을 통하여 레이더로 관측한 타겟의 부정확한 횡방향 위치를 보정할 뿐만 아니라 자차의 거동에 따른 자차-지면 간의 기하학적 관계 변화에 적응적으로 전방차량을 검출하고 추적한다. 또한 연산량 부담이 적은 특징점기반의 움직임추정 방법을 사용하여 차량을 검증하는 과정의 수행 횟수 감소를 도모하였다. 제안하는 움직임추정 방법으로 보정한 타겟이 기존의 방법에 비해 높은 시간적 일관성(temporal consistency)을 가지고 전방차량을 추적하는 것은 물론 다양한 도로환경에서 강건하게 전방차량을 검출하는 것을 실험을 통해 입증하였다.
능동배열안테나는 원전계에 있는 표적과 지형 등을 탐지/추적하기 때문에 개발 간 항공기 탑재 전 시험 수행을 위해 원전계 거리 조건을 만족하게 하는 수십 미터 이상의 지상 시험장이 필요하다. 따라서 빔 조향, 표적, 클러터 및 재밍 등의 시험 수행을 위해 지상에서 높은 곳에 실험실을 구축하는 야외 실험장을 구축하는 것이 일반적이다. 하지만 야외 실험장은 주변 지형, 날씨, 외부 신호등으로 인해 시험에 영향을 받으며, 시간/공간/비용적인 제약사항이 많다. 이러한 문제를 해결하기 위해 근전계에서 빔을 집속 시키는 이론적인 방안이 제시되었지만, 이를 실험실 환경으로 구축하기 위해서는 AESA 레이다 하드웨어의 변화를 초래한다. 본 논문에서는 관련 하드웨어와 소프트웨어의 변화 없이 AESA 레이다를 구성하는 안테나 송수신 모듈의 편차를 보정하기 위해 단일 LUT를 이용해 근전계의 빔 집속을 구현하는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 원전계 실험 환경 및 다중 LUT를 이용한 근전계 빔 집속 구현 기법보다 실험 비용을 최소화하면서도 유사한 실험 결과를 도출할 수 있는 장점이 있다.
본 논문에서는 탐지영역에 존재하는 이동 표적의 유무 정보만을 제공하는 USN(Ubiquitous Sensor Network) 기반 PDR(Pulse Doppler Radar) 센서 노드 환경에서 인접한 PDR 센서로 부터 이동하는 표적의 경로에 따른 검출 시간차의 통계적 특성을 이용한 표적 경로 검출 알고리즘을 제안한다. 알고리즘에 사용된 변수는 실측 실험정보를 기반으로 도출한 표적 검출 시간차와 비검출 시간차이다. 그리고 PDR 센서 탐지 영역에서 발생되는 표적 이동경로는 센서를 관통하는 경로, 센서와 병렬로 이동하는 경로 그리고 두 센서 사이를 바라보고 진입한 후 한쪽 센서 방향으로 향하는 3가지 경우이고, 각 경우에 대해 500회의 실험을 수행 하였다. 그 결과 각 경우에 따른 오류 검출 백분율은 각각 5.67%, 5.83% 그리고 7.17% 으로 제한된 표적 검출 환경에서 정확하게 표적 경로를 검출한다.
본 논문에서는 FMCW(frequency modulated continuous wave) 신호기반 SAR 시스템의 스퀸트 각도(squint angle) 설정에 따른 복원영상 내 목표물 분산전력패턴 변화를 예측하기 위한 분석기법에 대해 설명한다. SAR 복원영상 내 목표물 분산 전력패턴은 지면에 투영된 전파진행방향과 합성개구면과 스퀸트 각도가 이루는 방위방향에 따라 일정한 방향으로 변형된 특성을 갖게 되며, 이와 같은 특성변화를 3차원 SAR 기하구조 내에서 분석한다. 스퀸트 설정각도에 따라 변형된 목표물 분산전력패턴은 FMCW 신호모델과 back-projection 알고리즘을 기반으로 한 모의실험을 통해 그 분석결과를 검증한다. 또한, 변형된 분산전력패턴의 예측결과는 SAR 기하구조와 스퀸트 설정각도를 변수로 정리된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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