A Sediyo Adi Nugraha;Muhammad Kamal;Sigit Heru Murti;Wirastuti Widyatmanti
대한원격탐사학회지
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제40권4호
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pp.397-418
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2024
The Land Surface Temperature (LST) is a crucial parameter in identifying drought. It is essential to identify how LST can increase its accuracy, particularly in mountainous and hill areas. Increasing the LST accuracy can be achieved by applying early data processing in the correction phase, specifically in the context of topographic correction on the Lambertian model. Empirical evidence has demonstrated that this particular stage effectively enhances the process of identifying objects, especially within areas that lack direct illumination. Therefore, this research aims to examine the application of the Lambertian model in estimating LST using the Multi-Channel Method (MCM) across various physiographic regions. Lambertian model is a method that utilizes Lambertian reflectance and specifically addresses the radiance value obtained from Sun-Canopy-Sensor(SCS) and Cosine Correction measurements. Applying topographical adjustment to the LST outcome results in a notable augmentation in the dispersion of LST values. Nevertheless, the area physiography is also significant as the plains terrain tends to have an extreme LST value of ≥ 350 K. In mountainous and hilly terrains, the LST value often falls within the range of 310-325 K. The absence of topographic correction in LST results in varying values: 22 K for the plains area, 12-21 K for hilly and mountainous terrain, and 7-9 K for both plains and mountainous terrains. Furthermore, validation results indicate that employing the Lambertian model with SCS and Cosine Correction methods yields superior outcomes compared to processing without the Lambertian model, particularly in hilly and mountainous terrain. Conversely, in plain areas, the Lambertian model's application proves suboptimal. Additionally, the relationship between physiography and LST derived using the Lambertian model shows a high average R2 value of 0.99. The lowest errors(K) and root mean square error values, approximately ±2 K and 0.54, respectively, were achieved using the Lambertian model with the SCS method. Based on the findings, this research concluded that the Lambertian model could increase LST values. These corrected values are often higher than the LST values obtained without the Lambertian model.
2차원 밝기 영상에서 3차원 정보를 얻는 문제는 컴퓨터 시각 연구에서 매우 중요한 분야를 차지하고 있다. 이러한 목적을 위해 먼저 2차원 영상을 취득할 때 카메라의 위치, 광원의 방향, 영상내 물체의 반사특성 등 본질적인 정보를 이용한다. 이중에서 물체의 표면 반사특성은 매우 중요한 단서가 된다. 과거에는 물체의 반사특성을 Lambertian 반사만을 전제하여 연구를 진행했지만 실세계의 물체는 대부분 Non-Lambertian 반사특성을 갖는다. 본 논문에서는 2차원 밝기 영상에서 물체의 반사특성을 해석하고, 반사특성 파라미터를 추정하여 물체의 형상을 복구하는 새로운 방법과 반사특성을 모르는 상황에서 신경회로망 학습에 의해 형상을 복구하는 방법을 제안한다. 물체의 반사특성은 전반사 성분과 난반사 성분을 함께 갖는 Non-Lambertian 면을 그 대상으로 하며, 이러한 반사특성은 전반사(Torrance-Sparrow) 모델과 난반사(Lambertian) 모델의 선형적인 합으로 설명될 수 있다. 본 논문에서 제안한 Photometric Matching은 주변 화소의 밝기 분포를 고려하여 참조영상과의 매칭을 통한 형상복구 알고리듬으로써 기존의 Photometric Stereo에 근본을 두고 있지만, 잡음 및 오차의 누적 정도가 향상되었다. 또한 물체의 반사특성을 모르는 상황에서 신경회로망 학습에 의한 형상복구방법을 제안한다. 이 방법은 역전파 학습알고리듬을 이용해 광원 방향에 따른 밝기값에 대해 면법선을 교사하여 형상을 결정한다.
We present construction of 3D Earth optical Model for in-orbit performance prediction of L1 halo orbiting earth remote sensing instrument; the Albedo Monitor and Radiometer (Amon-Ra) using Integrated Ray Tracing (IRT) computational technique. The 3 components are defined in IRT; 1) Sun model, 2) Earth system model (Atmosphere, Land and Ocean), 3)Amon-Ra Instrument model. In this report, constructed sun model has Lambertian scattering hemisphere structure. The atmosphere is composed of 16 distributed structures and each optical model includes scatter model with both reflecting and transmitting direction respond to 5 deg. intervals of azimuth and zenith angles. Land structure model uses coastline and 5 kinds of vegetation distribution data structure, and its non-Lambertian scattering is defined with the semi-empirical "parametric kernel method" used for MODIS (NASA) missions. The ocean model includes sea ice cap with the sea ice area data from NOAA, and sea water optical model which is considering non-Lambertian sun-glint scattering. The IRT computation demonstrate that the designed Amon-Ra optical system satisfies the imaging and radiometric performance requirement. The technical details of the 3D Earth Model, IRT model construction and its computation results are presented together with future-works.
The Kepler(NASA) and CoRoT(ESA) space telescopes are surveying thousands of exoplanet for finding Earth-like exoplanets with similar environments of the Earth. Then the TPF(NASA), DARWIN(ESA) and many large-aperture ground telescopes have plan for spectroscopic observations of these earth-like exoplanets in next decades. Now, it has been started to simulate the disk averaged spectra of the earthlike exoplanets for comparing the observed spectra and suggesting solutions of environment of these planets. Previous research, the simulations are based on radiative transfer method, but these are limited by optical models of Earth system and instruments. We introduce a new simulation method, IRT(Integrated Ray Tracing) to overcome limitations of previous method. The 3 components are defined in IRT; 1)Sun model, 2)Earth system model (Atmosphere, Land and Ocean), 3)Instrument model. The ray tracing in IRT is simulated in composed 3D real scale space from inside the sun model to the detector of instrument. The Sun model has hemisphere structure with Lambertian scattering optical model. Atmosphere is composed of 16 distributed structures and each optical model includes BSDF with using 6SV radiative transfer code. Coastline and 5 kinds of vegetation distribution data are used to land model structure, and its non-Lambertian scattering optical model is defined with the semi-empirical "parametric kernel method" used for MODIS(NASA) and POLDER(CNES) missions. The ocean model includes sea ice cap structure with the monthly sea ice area variation, and sea water optical model which is considering non-lambertian sun-glint scattering. Computation of spectral imaging and radiative transfer performance of Earth system model is tested with hypothetical space instrument in IRT model. Then we calculated the disk averaged spectra of the Earth system model in IRT computation model for 8 cases; 4 viewing orientation cases with full illuminated phase, and 4 illuminated phase cases in a viewing orientation. Finally the DAS results are compared with previous researching results of radiative transfer method.
새로운 광원으로 각종 조명장치에 응용이 되는 고출력 LED 광원의 물리적 구조로부터 시뮬레이션을 통하여 광학적 특성을 분석하였다. 설계한 LED 광원이 신뢰할 수 있는 결과를 얻기 위하여 die chip과 reflector cup의 구조적 특성을 변화시켰으며. 그 결과 Lambertian 형태의 배광 분포를 가지며. 반치 폭(Viewing angle)은 $140^{\circ}$, Total Included Angle은 $160^{\circ}$를 갖는 고출력 LED 광원을 설계하였다.
램버시안 구름 모델(Lambertian Cloud Model)은 구름이 존재하는 대기의 연직 오존 분포를 효과적으로 산출하기 위해 사용되는 단순화된 구름 모델이다. 램버시안 구름 모델을 사용함으로써 복사 전달 모의에 필요한 구름의 광학적 특징들은 Optical Centroid Cloud Pressure(OCCP)와 Effective Cloud Fraction(ECF)으로 모수화되며, 각 모수의 정확도는 복사 모의 정확도에 큰 영향을 미친다. 하지만 OCCP 오차에 따라 발생하는 연직 오존 산출 오차는 복사 환경과 알고리듬 설정에 따라 다르게 나타나기 때문에 일반화가 매우 어렵다. 또한, OCCP 오차의 영향은 연직 오존 산출 과정에서 발생하는 다른 오차들과 혼재하기 때문에 이를 분석하는 것 또한 어렵다. 본 연구는 두 가지 방법을 사용하여 OCCP 오차로 인한 오존 산출 오차를 분석하였다. 첫 번째로, OCCP 오차가 최적 추정법(Optimal Estimation)에서 오존 산출에 미치는 영향을 모의하였다. 이를 위해 OCCP 오차에 따른 복사량 오차를 LIDORT 복사 모델로 산출하였다. 복사량 오차를 오존 산출 오차로 변환하기 위해 최적 추정법의 변환식에 복사량 오차를 대입하였고, 그 결과 OCCP를 100 hPa 높게 입력했을 때 전체 오존량이 약 2.7% 과대산출되는 것으로 나타났다. 두 번째로, 사례 분석을 통해 OCCP 오차로 인한 오존 오차를 확인하였다. 사례 분석을 위해 OCCP 오차를 가정하여 오존 산출 오차를 모의하였고, 이를 OMI 오존 프로파일 산출물인 PROFOZ 2005-2006의 사례에서 나타난 오존 오차와 비교하였다. 사례에서 나타난 오존 오차를 정의하기 위해서 이상적인 가정을 전제하였으며, 가정을 전제할 수 있도록 지표 반사도, 오존의 수평 변화율 등을 고려하여 비교적 안정적으로 오존 오차를 근사할 수 있는 49개의 사례를 선정하였다. 사례 분석 결과, 49개의 사례 중 27개(약 55%)의 사례에서 0.5 이상의 상관관계가 나타났다. 오존 프로파일 산출 특성을 고려하였을 때, 이러한 결과는 OCCP의 오차가 오존 프로파일 산출 정확도에 상당한 영향을 주고 있는 것으로 판명되었다.
본 논문에서는 영상의 밝기 정보로부터 물체의 표면 형상을 재구성하는 새로운 접근 방법을 제시한다. 표면 재구성 문제를 최적화 문제로 정의하고 국지 해(local minima)에 빠지기 쉬운 기존의 경사법(gradient method) 대신 유전자 알고리즘(genetic algorithm)을 사용한다. 이를 위해 2차원 이미지에 적절한 유전자 표현 및 유전자 연산을 제시한다. 또한 입력 이미지를 단계별로 축소하고, 축소된 이미지에 유전자 알고리즘을 적용하여 큰 형상을 먼저 결정한 후 미세한 형상을 찾아내는 계층적 방법을 적용함으로써 유전자 알고리즘의 수렴 속도를 개선한다. 반사 모델로 기존의 람버션 반사 모델(Lambertian illumination model)에 거리 요소를 포함시켜 보다 현실과 비슷한 제약 조건을 주었으며 실험을 통해 제시된 방법의 타당성을 보인다.
본 논문에서는 영상의 밝기 정보로부터 물체의 표면 형상을 재구성하는 새로운 접근 방법을 제시한다. 이미지 모델은 기존의 Lambertian surface model에 거리 요소를 포함시켜 보다 현실과 비슷한 제약 조건을 주고, 국지 해(local minima)에 빠지기 쉬운 기존의 iteration 방법을 탈피하기 위해 유전자 알고리즘(genetic algorithm)을 도입한다. 표면의 깊이 정보를 이산여현변환(discrete cosine transform)하고 이 DCT 공간상에서 유전자 알고리즘을 적용함으로써 큰 형상을 먼저 결정한 후 미세한 형상을 찾아내는 계층적인 표면 형상의 재구성이 가능하도록 하였으며 간단한 실험으로 그 타당성을 보인다.
In this paper, we considered that recently 3D game characters have been almost alike realistic expression because of a great mathematical computation and efficient techniques on GPU hardware. We presented the rendering technique and analysis for 3D game characters to simulate and render mathematical approach model from recent researches to perform the game engine for the surface reflection of lighting model. We compare our approach with the existing variant rendering techniques here using Open GL shader language on game engine. The experimental result will be provided the view-dependent visual appearance of variant and effective modeling characters for realistic expression using existing methods on the GPU for effective simulations and rendering process. Since there are many operations that are used redundantly while performing mathematical operations, the necessary functions and requirements have been to compute in advance.
Modeling and analysis using a ray tracing method for internal defects were described. Reflection and refraction of rays on the interface of defects were modeled using the Harvey model and the Lambertian model. The diffraction on the interface of defects affected the incoming signals and it could evaluate any defects in the matter and its signal would be analyzed with the ray tracing simulation. The simulation results were compared with actual detecting signals and the ray tracing model was shown in good agreement with experimental data. This method has a possibility to be used as wave propagation modeling in non-destructive testing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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