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.
Paringit, EC.;Nadaoka, K.;Rubio, MCD;Tamura, H.;Blanco, Ariel C.
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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pp.667-669
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2003
A bio-optical model was developed specific for turbid and shallow waters. Special studies were carried out to estimate absorption and scattering properties as well as backscattering probability of suspended matter. The inversion of bio-optical model allows for direct retrieval of turbidity and chlorophyll- a from the visible-near infrared (VNIR) range sensor. Time-series satellite imagery from ASTER AM-1 sensor, were used to monitor the Laguna de Bay water quality condition. Spatial distribution of temperature for the lake was extracted from the thermal infrared (TIR) sensor. Corresponding field surveys were conducted to parameterize the bio -optical model. In-situ measurements include suspended particle and chlorophyll-a concentrations profiles from nephelometric devices and processing of water samples. Hyperspectral measurements were used to validate results of the bio -optical model and satellite- based estimation. This study provides a theoretical basis and a practical illustration of applying space- based measurements on an operational basis.
Lee Jeongsoon;Kim Moongyu;Lee Chol;Yang Minsil;Park Jeonghyun;Park Jongseo
대한원격탐사학회지
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제21권5호
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pp.371-382
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2005
We present a processing system for the Atmospheric Infrared Sounder (AIRS) sounding suite onboard Aqua satellite. With its unprecedented 2378 channels in IR bands, AIRS aims at achieving the sounding accuracy of radiosonde (1 K in 1-km layer for temperature and $10\%$ in 2-km layer for humidity). The core of the processor is the International MODIS/AIRS Processing Package (IMAPP) that performs the geometric and radiometric correction for generation of Level 1 brightness temperature and Level 2 geophysical parameters retrieval. The processor can produce automatically from received raw data to Level 2 geophysical parameters. As we process the direct-broadcast data almost for the first time among the AIRS direct-broadcast community, a special attention is paid to understand and verify the Level 2 products. This processor includes sub-systems, that is, the near real time validation system which made the comparison results with in-situ measurement data, and standard digital information system which carry out the data format conversion into GRIdded Binary II (GRIB II) standard format to promote active data communication between meteorological societies. This processing system is planned to encourage the application of geophysical parameters observed by AIRS to research the aqua cycle in the Korean peninsula.
An algorithm for detection of yellow sand aerosols has been developed with infrared bands. This algorithm is a hybrid algorithm that has used two methods combined. The first method used the differential absorption in brightness temperature difference between $11{\mu}m\;and\;12{\mu}m\;(BTD1)$. The radiation at $11{\mu}m$ is absorbed more than at $12{\mu}m$ when yellow sand is loaded in the atmosphere, whereas it will be the other way around when cloud is present. The second method uses the brightness temperature difference between $3.7{\mu}m\;and\;11{\mu}m(BTD2)$. This technique is sensitive to dust loading, which the BTD2 is enhanced by reflection of $3.7{\mu}m$ solar radiation. First the Principle Component Analysis (PCA), a form of eigenvector statistical analysis from the two methods, is performed and the aerosol pixel with the lowest 10% of the eigenvalue is eliminated. Then the aerosol index (AI) from the combination of BTD 1 and 2 is derived. We applied this method to Multi-functional Transport Satellite-l Replacement (MTSAT-1R) data and obtained that the derived AI showed remarkably good agreements with Ozone Mapping Instrument (OMI) AI and Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) aerosol optical depth.
The elimination process of cloud-contaminated pixels is one of important steps before obtaining the accurate parameters of land and ocean surface from AVHRR imagery. We developed a 6step threshold method to detect the cloud-contaminated pixels from NOAA-14/AVHRR datime imagery over land using different combination of channels. This algorithm has two phases : the first is to make a cloud-free characteristic data of land surface using compositing techniques from channel 1 and 5 imagery and a dynamic threshold of brightness temperature, and the second is to identify the each pixel as a cloud-free or cloudy one through 4-step threshold tests. The merits of this method are its simplicity in input data and automation in determining threshold values. The threshold of infrared data is calculated through the combination of brightness temperature of land surface obtained from AVHRR imagery, spatial variance of them and temporal variance of observed land surface temperature. The method detected the could-comtaminated pixels successfully embedded inthe NOAA-14/AVHRR daytime imagery for the August 1 to November 30, 1996 and March 1 to July 30, 1997. This method was evaluated through the comparison with ground-based cloud observations and with the enhanced visible and infrared imagery.
자동문에 있어서 적외선과 마이크로파 센서는 물체인식 입력신호를 통해 모터 개폐동작 제어를 담당하는 핵심부품으로 많이 사용하고 있다. 적외선과 마이크로파 기반의 센서를 자동문에 적용한 기존 시스템 경우, 대부분 건물외부로 노출하여 설치하기 때문에 태양의 적외선 또는 가시광선에 의해 오동작이 발생하게 된다. 또한 실내 외의 온도 차로 인한 환경변화는 물체인식 검출신호에 잡음을 일으키는 원인이 되기도 한다. 이러한 문제점과 더불어 빠르게 이동하는 물체를 감지센서가 검출영역에 대한 처리속도를 따라가지 못하는 하드웨어 결함이 감지 사각지대를 만들게 된다. 이는 자동문을 이용하는 통행자의 안전문제에 직접적인 영향을 주고 있기 때문에 빠른 개선방안이 필요한 시점이다. 본 논문은 기존의 감지센서 외에 초음파 센서를 추가 설치하여 검출영역을 개선하기 위한 실험을 진행하였다. 초음파 신호의 검출특성과 장점을 자동문에 적용하여 빠르게 이동하는 물체의 접근경로와 고정 장애물의 위치영역을 정확하고 신속하게 처리하는 연산회로와 검출 알고리즘을 구현하였다. 이를 통해 초음파 센서를 적용한 자동문이 사각지대를 감지하는 검출영역에서 성능개선으로 이어지는 결과를 현장실험을 통해서 확인하고 개선방안을 제안하였다.
농업 분야에서 농작물의 생장 변화와 수분량 파악은 매우 중요하다. 본 연구에서는 수분에 민감하게 반응하는 단파적외(Short Wavelength Infrared, SWIR) 센서를 드론에 탑재하여 콩의 생장과 수분량 변화를 관찰하였다. 콩의 생장이 활발해질 때 수분량이 증가하는 현상을 확인했으며, 관수량의 차이에 따라 식생지수와 수분지수가 다르게 감소하는 것을 확인했다. 이는 습해로 인해 콩의 생장 둔화와 수분량 감소가 나타났음을 시사한다. 본 연구는 농작물의 생산성 저하와 습해 피해 감소를 위해 콩의 생장 단계별 식생지수와 수분지수를 세밀하게 모니터링할 것을 제안한다. 이로써 습해 뿐만 아니라 가뭄과 같은 수분 변화가 농작물 생장에 미치는 악영향을 조기에 탐지하여 예방할 수 있을 것으로 판단한다. 드론 기반 SWIR 센서를 통한 수분 스트레스의 조기 진단 가능성을 제시함으로써 대규모 농작물 관리의 효율성을 높이고 수확량을 증가시켜 농업 생산에 기여할 것으로 기대된다.
기후변화 등으로 인해 전 세계적으로 산불이 점점 잦아지고 대형화되는 추세다. 위성영상 등의 원격탐사를 통한 산불피해 면적 및 피해강도를 산정하는 것은 현장조사에 따른 여러 가지 어려움을 줄일 수 있어 대안 및 보조자료로 활용이 가능하다. 산불피해강도(differenced normalized burn ratio, dNBR)는 산불 전후의 정규탄화지수(normalized burn ratio, NBR) 차이를 통해 산정하며, NBR 수식에 사용되는 영상은 Landsat의 근적외선(near infrared, NIR)과 단적외선(short-wavelength infrared, SWIR) 밴드를 기본으로 한다. 우리나라 위성영상의 경우, SWIR 밴드를 가지고 있지 않기 때문에 산불피해와 관련한 국내 연구들은 해외영상을 사용하거나 우리나라 위성영상을 사용한 경우, 정규식생지수(normalized difference vegetation index, NDVI)를 이용하여 간접적인 방법으로 dNBR을 산출하였다. 따라서 본 연구에서는 Kompsat-3A호(K3A)의 중적외선(mid-wavelength infrared, MWIR) 밴드를 NBR 수식의 SWIR 밴드 대신 대입하여 dNBR을 산정하고, dNBR의 기준이 되는 Landsat을 이용한 dNBR 결과 값과 비교하였다. 그 결과 K3A MWIR을 이용한 dNBR이 Landsat SWIR을 이용한 dNBR에 비해 나타낼 수 있는 값의 범위가 더 넓고 세분화하여 표현이 가능하였다. 따라서 산불피해 지역을 조사하는데 있어 K3A의 활용도가 높을 것이라 사료된다. 뿐만 아니라 본 연구에서는 30m로 열화된 K3A MWIR 밴드를 사용했으나 그보다 높은 해상도의 MWIR 밴드를 사용한다면 본 연구보다 훨씬 더 나은 결과를 얻을 수 있을 것이라 사료된다.
본 연구에서는 NIR(Near-Infrared) 원격탐사 자료를 이용한 연구의 결과인 논문을 분석함으로써 NIR의 기술 및 활용 연구 분야를 체계적으로 정리하고, 이후 NIR 영상을 활용한 연구의 흐름과 방향을 정립하는 데에 목표가 있다. 이를 위하여 최근 5년간의 국내 저널들과 활용 분야 SCI저널, 기술 개발 분야 SCI저널에 대하여 NIR 활용 연구에 관하여 사례조사를 실시하였다. 선별작업 이후 총 281편의 논문에 대하여 분석을 수행하였으며 통계 분석을 위해 분류와 소분류로 구분하여 우세한 연구 추세를 살펴보았다. 그 결과 논문 작성을 수행한 연구자들의 소속은 대학이 약 60% 이상으로 가장 높았다. 적용 분야의 경우 국외에서 육지 50%, 환경 30% 그리고 재해 11%의 분포를 나타냈다. 한편 국내의 경우 육지 55%, 환경 24%, 재해 10%의 분포를 보였다. 육지에 대한 국내 연구 사례는 임업과 농업이 각각 47%, 28%로 가장 높은 비율을 차지했다. 그 외에 국토관리(17%), 지질/자원과 관련하여 나머지 8%를 차지했다. NIR을 활용한 재해 관측은 산사태, 가뭄, 기상재해, 홍수 등에 활용되었다. 여기서 특히 기상재해는 황사에 관한 연구 결과로 국내의 실정이 반영된 것으로 보인다. 하지만 국내의 연구 사례 중 산불 탐지에 관한 결과가 존재하지 않았다. 국내의 실정을 고려해 볼 때에 이에 관한 추가적이고 활발한 연구가 수행될 필요가 있어 보인다. 이 통계적 논문 분석 자료가 향후 우리나라의 NIR 기술 개발과 활용 분야 확장에 도움이 될 기초 자료로 활용될 수 있기를 기대한다.
The mobile robots to rescue a life in a disaster area and to explore planets demand high mobility as well as recognition of the environment. To avoid unknown obstacles exactly in unknown environment, accurate sensing is required. This paper proposes a sensor fusion to recognize unknown obstacles accurately by using low-cost sensors. Ultrasonic sensors and infrared sensors are used in this paper to avoid obstacles. If only one of these sensors is used alone, it is not useful fer the mobile robots to complete their tasks in the real world since the surrounding environment in the real world is complex and composed of many kinds of materials. So infrared sensor may not recognize transparent or reflective obstacles and ultrasonic sensor may not recognize narrow obstacles, far example, columns of small diameter. Therefore, I selected six ultrasonic sensors and five infrared sensors to detect obstacles. Then, I fused ultrasonic sensors with infrared sensors in order that both advantages and disadvantages of each sensor are utilized together. In fusing sensors, fuzzy algorithm is used to cope with the uncertainties of each sensor. TAMRY which is terrain-adaptive mobile robot is used as the mobile robot for experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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