갯벌 표면에는 저서성 미세조류의 생체량이 높고, 그에 따라 높은 일차생산을 나타낸다. 갯벌의 탄소순환 및 유기탄소 부존량을 추산하기 위한 일차생산력 측정 연구가 기존에 진행되어 왔지만, 최근에는 광학 원격탐사, 특히 초분광센서를 이용하는 연구는 비교적 최근에 시도되기 시작하였다. 본 연구에서는 지상에서 관측된 초분광자료를 통하여 생산성 추정의 기초자료가 되는 갯벌 표면의 엽록소 농도를 추정하는 연구를 수행하였다. 연구 대상지는 충청남도 태안군에 위치한 근소만이며, 현장조사는 2021년 4월과 6월 간조시에 수행하였다. 갯벌 표면의 초분광반사도를 얻기 위하여 지향형 센서인 TriOS RAMSES와 카메라 형태의 Specim-IQ, 두 종류의 초분광센서를 사용하였고, 광학관측자료를 통해 갯벌 표면의 엽록소-a 농도를 추정하기 위해 정규식생지수(NDVI)와 Continuum Removal Depth(CRD)기법을 사용하였다. 현장조사시 시료분석을 통해 측정한 엽록소-a 농도와의 비교 결과, 두 기법 모두 엽록소-a 농도 약 0~150 mg/m2의 범위에 대해 추정 결정계수 약 0.7을 달성할 수 있는 것으로 나타났다.
The extraction of 'end-pixels' (i.e. end-members) aims to quantify the abundance of different materials in a single pixel, which becomes popular in the subpixel analysis for hyperspectral dataset. In this paper, we present a new concept called 'End-Pixel of Features (EPF)' to extends the concept of end-pixels for multispectral data and even panchromatic data. The algorithm combines the advantages of previous simplex and clustering methods to search the EPFs in the feature space and reduce the effects of noise. Some experimental results show that, the proposed methodology can be successfully used to hyperspectral data and other remote sensing data.
Leaf C:N ratio is a new factor in the field of biochemical inversion with hyperspectral data. Effects of common-used spectral transformations including log(R), log(1/R), 1/R, etc. from 400nm to 2490nm on its inversion are compared. Results show that their effects on statistical modeling are not apparent. Continuum removal is used on original reflectance in the range of 2030nm to 2220nm, in which exists an apparent absorption peak due to cellulose, lignin, protein, etc. The effect is distinctive and tends to improve the precision of C:N ratio inversion. Further, it is a robust and physically based transformation.
Drone-mounted hyperspectral sensors (DHSs) have revolutionized remote sensing in agriculture by offering a cost-effective and flexible platform for high-resolution spectral data acquisition. Their ability to capture data at low altitudes minimizes atmospheric interference, enhancing their utility in agricultural monitoring and management. This study focused on addressing the challenges of radiometric and geometric distortions in preprocessing drone-acquired hyperspectral data. Radiometric correction, using the empirical line method (ELM) and spectral reference panels, effectively removed sensor noise and variations in solar irradiance, resulting in accurate surface reflectance values. Notably, the ELM correction improved reflectance for measured reference panels by 5-55%, resulting in a more uniform spectral profile across wavelengths, further validated by high correlations (0.97-0.99), despite minor deviations observed at specific wavelengths for some reflectors. Geometric correction, utilizing a rubber sheet transformation with ground control points, successfully rectified distortions caused by sensor orientation and flight path variations, ensuring accurate spatial representation within the image. The effectiveness of geometric correction was assessed using root mean square error(RMSE) analysis, revealing minimal errors in both east-west(0.00 to 0.081 m) and north-south directions(0.00 to 0.076 m).The overall position RMSE of 0.031 meters across 100 points demonstrates high geometric accuracy, exceeding industry standards. Additionally, image mosaicking was performed to create a comprehensive representation of the study area. These results demonstrate the effectiveness of the applied preprocessing techniques and highlight the potential of DHSs for precise crop health monitoring and management in smart agriculture. However, further research is needed to address challenges related to data dimensionality, sensor calibration, and reference data availability, as well as exploring alternative correction methods and evaluating their performance in diverse environmental conditions to enhance the robustness and applicability of hyperspectral data processing in agriculture.
본 연구에서는 초분광영상의 분광혼합분석을 위한 endmember를 효율적으로 추출할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 본 기법은 N-FINDR기법의 장점과 IEA기법의 장점을 혼합한 형태로서, 추출하고자하는 endmemebr의 개수 등 사전 입력변수를 전혀 요구하지 않는다. 또한 반복계산 과정에서 단계별로spectral unmixing을 수행하므로 endmember별 abundance fraction을 최종 결과물로 생성한다. USGS의 분광라이브러리를 이용하여 생성한 모의 초분광 영상자료에의 시험적용 결과, endmember의 개수와 반사특성, abundance fraction이 매우 정확하게 추출되고 있음을 확인할 수 있었다. 향후, 영상 영역 내에 단일 물질로 순수하게 100% 피복된 pure pixel이 존재하지 않는 경우가 흔히 발생하는 실제 초분광 영상자료에의 적용성 시험을 위한 연구가 진행될 예정이다.
This study was performed to select the significant wavelengths for predicting the chlorophyll content of grafted cucumber seedlings using hyperspectral images. The visible and near-infrared (VNIR) images and the short-wave infrared images of cucumber cotyledon samples were measured by two hyperspectral cameras. A correlation coefficient spectrum (CCS), a stepwise multiple linear regression (SMLR), and partial least squares (PLS) regression were used to determine significant wavelengths. Some wavelengths at 501, 505, 510, 543, 548, 619, 718, 723, and 727 nm were selected by CCS, SMLR, and PLS as significant wavelengths for estimating chlorophyll content. The results from the calibration models built by SMLR and PLS showed fair relationship between measured and predicted chlorophyll concentration. It was concluded that the hyperspectral imaging technique in the VNIR region is suggested effective for estimating the chlorophyll content of grafted cucumber leaves, non-destructively.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.243-246
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2008
The Compact Airborne Imaging Spectrometer System (CAISS) was jointly designed and developed as the hyperspectral imaging system by Korea Aerospace Research Institute (KARI) and ELOP inc., Israel. The primary mission of the CAISS is to acquire and provide full contiguous spectral information with high quality spectral and high spatial resolution for advanced applications in the field of remote sensing. The CAISS consists of six physical units; the camera system, the gyro-stabilized mount, the jig, the GPS/INS, the power inverter and distributor, and the operating system. These subsystems shall be tested and verified in the laboratory before the flight. Especially the camera system of the CAISS shall be calibrated and validated with the calibration equipments such as the integrated sphere and spectral lamps. To improve data quality and availability, it is the most important to understand the mechanism of hyperspectral imaging system and the radiometric and spectral characteristics. This paper presents the major characteristics of camera system on the CAISS and summarizes the results of radiometric and spectral experiment during preliminary system verification.
Kim, Dae-Sung;Cho, Young-Wook;Han, Dong-Yeob;Kim, Young-Il
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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pp.732-734
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2003
In the middle -resolution remote sensing, the Ground Sampled Distance(GSD) sensed and sampled by the detector is generally larger than the size of objects(or materials) of interest, in which case several objects are embedded in a single pixel and cannot be detected spatially. This study is intended to solve this problem of a hyperspectral data with high spectral resolution. We examined the detection algorithm, Linear Spectral Mixing Model, and also made a test on the Hyperion data. To find class Endmembers, we applied two methods, Spectral Library and Geometric Model, and compared them with each other.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.297-300
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2006
The knowledge of fuel load and composition is important for planning and managing the fire hazard and risk. However, fuel mapping is extremely difficult because fuel properties vary at spatial scales, change depending on the seasonal situations and are affected by the surrounding environment. Remote sensing has potential of reduction the uncertainty in mapping fuels and offers the best approach for improving our abilities. This paper compared the results of object-oriented classification to a pixel-based classification for fuel type map derived from Hyperion hyperspectral data that could be enable to provide this information and allow a differentiation of material due to their typical spectra. Our methodological approach for fuel type map is characterized by the result of the spectral mixture analysis (SMA) that can used to model the spectral variability in multi- or hyperspectral images and to relate the results to the physical abundance of surface constitutes represented by the spectral endmembers. Object-oriented approach was based on segment based endmember selection, while pixel-based method used standard SMA. To validate and compare, we used true-color high resolution orthoimagery
초분광영상의 활용 가능성은 증대하고 있으나, 연구에 필요한 초분광센서의 공급은 비교적 제한되어 있다. 초분광영상으로부터 정보 획득을 위한 처리와 분석은 대부분 영상에서 획득되는 분광반사율에 기반을 두고 있다. 본 연구의 목표는 사전 복사보정 자료가 없는 지상 초분광카메라 영상의 복사보정 과정을 개발하여 영상의 화소값을 분광반사율로 변환하고자 한다. 다양한 분광반사특성을 가진 22개 클래스로 구성된 모의지표물을 대상으로 분광측정기를 이용한 대리 복사보정 절차를 수행하였다 분광측정기로 측정된 복사량과 영상의 화소값의 관계를 이용하여 120개 밴드 초분광영상의 화소값을 센서감지 복사량(radiance)로 변환하는 보정계수를 도출하였다. 영상 촬영 및 분광측정이 대기의 영향이 거의 없는 지상 근접 촬영으로 이루어졌기 때문에, 화소값을 반사율(reflectance)로 직접 변환하는 보정계수도 산출하였다. 그러나 원거리 촬영이나 공중 촬영으로 획득된 영상의 경우 산출된 복사보정 계수는 센서감지 복사량 변환에만 유효하며, 반사율을 얻기 위해서는 추가적인 대기보정 절차가 별도로 수행되어야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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