In order to analyze hyper-spectral properties of Sand and Dust Storm (SDS), dust observation experiment has been performed at the Korea Global Atmosphere Watch Center (KGAW) in Anmyeon form early March to middle of May, 2007. We measured down-welling radiances by using ground-based Fourier Transform Infrared Spectroscopy (FT-IR) at the time of overpass of AIRS. And radiative transfer model simulation has been carried out to estimate the effects of size distribution, components, and altitude of SDS over the high resolution infrared spectrum in the range of 500-1500 $cm^{-1}$ with a line-by-line radiative transfer model and compared them with FT-IR and AIRS/Aqua observing data.
The intensive dust observation experiment has been performed at Korea Global Atmosphere Watch Center (KGAW) in Anmyeon, Korea during each spring season from 2007 to 2009. Downward and upward hyper-spectral spectrums over the dust condition were measured to understand the hyper-spectral properties of Asian dust using both ground-based Fourier Transform Infrared Spectroscopy (FT-IR) and space-borne AIRS/Aqua. To understand the impact of the Asian dust, a Line-by-Line radiative transfer model runs to calculate the high resolution infrared spectrum over the wave number range of $500-500cm^{-1}$. Furthermore, the radiosonde, a $PM_{10}$ Sampler, a Micro Pulse Lidar (MPL), and an Aerodynamic Particle Sizer (APS) are used to understand the vertical profile of temperature and humidity and the properties of Asian dust like concentration, altitude of dust layer, and size distribution. In this study, we found the Asian dust distributed from surface up to 3-4 km and volume concentration is increased at the size range between 2 and $8{\mu}m$ The observed dust spectrums are larger than the calculated clear sky spectrums by 15~60K for downward and lower by around 2~6K for upward in the wave number range of $800-1200cm^{-1}$. For the characteristics of the spectrum during the Asian dust, the downward spectrum is revealed a positive slope for $800-1000cm^{-1}$ region and negative slope over $1100-1200cm^{-1}$ region. In the upward spectrum, slopes are opposed to the downward one. It is inferred that the difference between measured and calculated spectrum is mostly due to the contribution of emission and/or absorption of the dust particles by the aerosol amount, size distribution, altitude, and composition.
In Arctic and Antarctic ocean, remote sensing is the most effective observation for environmental changes due to the inaccessibility of the regions. Even though satellite, UAV (Unmanned Aerial Vehical) are well known remote sensing platforms, and research vessel also used for automatic measurement on the regions, varied environment of Polar regions require time series and wide coverage of data. Especially, in high latitude, apply an optical satellite remote sensing is not easy due to low sun altitude. In this paper, we introduce an operation of hyper-spectrometer (HyperSAS/Satlantic inc.) which is mounted on Ice Breaker Research Vessel ARAON of Korea Polar Research Institute since 2010, to acquire an above water reflectance atomatically through every research cruise on Arctic and Antarctic ocean and transit both regions. In addition to, auxiliary data for the remotely acquired data, in situ water sampling were also obtained. The above water reflectance and in situ water sampling data are continuously acquired since 2010 will contribute to improve an Ocean Color algorithm in the high latitude and help to understand ocean reflectances over from high latitude through low latitude. Preliminary result from above water reflectance showed characteristics of Arctic ocean and Antarctic Ocean and used to develop algorithms for estimating various ocean factors such as chlorophyll and suspended sediment.
The downlink data rates of the space-born payloads such as high-resolution optical cameras, synthetic aperture radars (SAR) and hyper-spectral sensors are being rapidly increased. For example, the image transmission rates of KOMPSAT-2 MSC(Multi-Spectral Camera) is 320Mbps even if on-board image compression scheme is used.[1] In the near future, the data rates are expected to be a level 500${\sim}$600Mbps because the required resolution will be higher and the swath width will be increased. This paper describes many techniques they enable 500Mbps data receiving and archiving system.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.15
no.8
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pp.761-771
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2009
Detecting defects on FPD (Flat Panel Display) color filter before the full panel is made is important to reduce the manufacturing cost. Among many types of defects, the low contrast blemish such as Suzi Mura is difficult to detect using standard CCD cameras. Even skilled inspectors in the inspection line can hardly identify such defects using bare eyes. To overcome this difficulty, point spectrometer has been used to analyze the spectrum to differentiate such defects from normal color filters. However, scanning ever increasing-size color filters by a point spectrometer takes too long time to be used in real production line. We propose a system using a spectral camera which can be viewed as a line scan camera composed of an array of point spectrometers. Three types of lighting system that exhibit different illumination spectrums are devised together with a calibration method of the proposed spectral camera system. To visualize the defect areas, various processing algorithms to identify and to enhance the small differences in spectrum between defective and normal areas are developed. Experiments shows 85% successful visualization. of real samples using the proposed system.
The HyperGam program was developed for the analysis of complex HPGe ${\gamma}$-ray spectra. The previous version of HyperGam was mainly limited to the analysis of ${\gamma}$-ray peaks and the manual logging of the result. In this study, it is specifically developed into a tool for the isotopic analysis of spectra. The newly developed features include nuclide identification and activity determination. An algorithm for nuclide identification was developed to identify the peaks in the spectrum by considering the yield, efficiency, energy and peak area for the ${\gamma}$-ray lines emitted from the radionuclide. The detailed performance of nuclide identification and activity determination was accessed using the IAEA 2002 set of test spectra. By analyzing the test spectra, the numbers of radionuclides identified truly (true hit), falsely (false hit) or missed (misses) were counted and compared with the results from the IAEA 2002 tests. The determined activities of the radionuclides were also compared for four test spectra of several samples. The result of the performance test is promising in comparison with those of the well-known software packages for ${\gamma}$-ray spectrum analysis.
We report relative proper motion measurements of $H_{2}O$ masers in massive star-forming region W51 Main, based on data sets of VLBI observations for $H_{2}O$ masers at 22 GHz with Japanese VERA telescopes from 2003 to 2006. Data reductions and single-beam imaging analysis are to measure internal kinematics of maser spots and eventually to estimate the three-dimensional kinematics of $H_{2}O$ masers in W51 Main. Average space motions and proper motion measurements of $H_{2}O$ masers are given both graphical and in table formats. We find in this study that W51 Main appears to be associated with hyper-compact H II region with multiple massive proto-stars whose spectral types are of late O.
Land cover classification is an important tool for preventing natural disasters, collecting environmental information, and monitoring natural resources. Hyperspectral imaging is widely used for this task thanks to sufficient spectral information. However, the curse of dimensionality, spatiotemporal variability, and lack of labeled data make it difficult to classify the land cover correctly. We propose a novel classification framework for land cover classification of hyperspectral data based on convolutional neural networks. The proposed framework naturally incorporates full spectral features with the information from neighboring pixels and has advantages over existing methods that require additional feature extraction or pre-processing steps. Empirical evaluation results show that the proposed framework provides good generalization power with classification accuracies better than (or comparable to) the most advanced existing classifiers.
This research focused on the effect of the GIS, uIT, and RS based smart disaster systems. Ubiquitous IT strongly involved in intelligent analysis for the natural disasters. Remote sensing technologies, such as hyper-spectral imaging, MODIS, LiDAR, Radar, and optical imaging processes, can contribute many means of investigation for the natural and unnatural problems in the atmosphere, hydrosphere, and lithosphere. Recent IT trends guides abundant smart solutions, such as automatic sensing using USN, RFID, and wireless communication devices. Smart monitoring systems using intelligent LBSs will produce many ways of checking, processes, and controls for the human safeties. In results, u-smart GIS, uIT, and RS based disaster systems must be using ubiquitous IT involved smart systems using intelligent GIS methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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