In remote sensing, images are acquired over the same area by sensors of different spectral ranges (from the visible to the microwave) and/or with different number, position, and width of spectral bands. These images are generally partially redundant, as they represent the same scene, and partially complementary. For many applications of image classification, the information provided by a single sensor is often incomplete or imprecise resulting in misclassification. Fusion with redundant data can draw more consistent inferences for the interpretation of the scene, and can then improve classification accuracy. The common approach to the classification of multisensor data as a data fusion scheme at pixel level is to concatenate the data into one vector as if they were measurements from a single sensor. The multiband data acquired by a single multispectral sensor or by two or more different sensors are not completely independent, and a certain degree of informative overlap may exist between the observation spaces of the different bands. This dependence may make the data less informative and should be properly modeled in the analysis so that its effect can be eliminated. For modeling and eliminating the effect of such dependence, this study employs a strategy using self and conditional information variation measures. The self information variation reflects the self certainty of the individual bands, while the conditional information variation reflects the degree of dependence of the different bands. One data set might be very less reliable than others in the analysis and even exacerbate the classification results. The unreliable data set should be excluded in the analysis. To account for this, the self information variation is utilized to measure the degrees of reliability. The team of positively dependent bands can gather more information jointly than the team of independent ones. But, when bands are negatively dependent, the combined analysis of these bands may give worse information. Using the conditional information variation measure, the multiband data are split into two or more subsets according the dependence between the bands. Each subsets are classified separately, and a data fusion scheme at decision level is applied to integrate the individual classification results. In this study. a two-level algorithm using hierarchical clustering procedure is used for unsupervised image classification. Hierarchical clustering algorithm is based on similarity measures between all pairs of candidates being considered for merging. In the first level, the image is partitioned as any number of regions which are sets of spatially contiguous pixels so that no union of adjacent regions is statistically uniform. The regions resulted from the low level are clustered into a parsimonious number of groups according to their statistical characteristics. The algorithm has been applied to satellite multispectral data and airbone SAR data.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.29
no.4
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pp.247-255
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2018
In this work, glucose solution and sodium chloride solution were distinguished noninvasively using a microwave complementary split-ring resonator (CSRR). Based on the electrical properties of the two solutions measured using a open-ended coaxial probe, a CSRR was designed and fabricated for operation at a specific frequency that facilitates differentiating the two solutions. Furthermore, a polydimethylsiloxane mold was fabricated to concentrate the solution at a region where the electric field of the resonator was strongest, and a laminating film was used to prevent contact between the solution and resonator. Experiments were performed by dropping $50{\mu}L$ of the solution in steps of 100 mg/dL up to a maximum human blood glucose level of 400 mg/dL. Our experiments confirmed that the transmission coefficients ($S_{21}$) of glucose solution and sodium chloride solution exhibit variations of -0.06 dB and 0.14 dB, respectively, per 100 mg/dL concentration change at the resonance frequency. Thus, the opposite trends in the variation of $S_{21}$ with change in the concentration of the two solutions can be used to distinguish between them.
TRMM TMI data were used to investigate a relationship between physical parameters from microwave sensor and typhoon intensities from June to September, 2004. Several data such as 85GHz brightness temperature (TB), polarization corrected temperature (PCT), precipitable water, ice content, rain rate, and latent heat release retrieved from the TMI observation were correlated to the maximum wind speeds in the best-track database by RSMC-Tokyo. Correlation coefficient between TB and typhoon intensity was -0.2 - -0.4 with a maximum value in the 2.5 degree radius circle from the center of tropical cyclone. The value of correlation between in precipitable water, rain, latent heat, and typhoon intensity is in the range of 0.2-0.4. Correlation analysis with respect to storm intensity showed that maximum correlation is observed at 1.0-1.5 degree radius circle from the center of tropical cyclone in the initial stage of tropical cyclone, while maximum correlation is shown in 0.5 degree radius in typhoon stage. Correlation coefficient was used to produce regressed intensities and adopted for typhoon Rusa (2002) and Maemi (2003). Multiple regression with 85GHz TB and precipitable water was found to provide an improved typhoon intensity when taking into account the storm size. The results indicate that it may be possible to use TB and precipitable water from satellite observation as a predictor to estimate the intensity of a tropical cyclone.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.5
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pp.646-654
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2020
This paper is to develop an electromagnetic wave-based sensor that can measure the spatial distribution of precipitation, and to a electromagnetic wave rain gauge (hereinafter, "EWRG") capable of simultaneously measuring rainfall, snowfall, and wind field, which are the core of heavy rain observation. Through this study, the LFM transmission and reception signals were theoretically analyzed. In addition, In order to develop a radar transceiver, LFM transceiver design and simulation were conducted. In this paper, we developed a K-BAND pulse-driven 6W SSPA(Solid State Power Amplifiers) transceiver using a small HMIC(Hybrid Microwave Integrated Circuit). It has more than 6W of output power and less than 5dB of receiving NF(Noise Figure) with short duty of 1% in high temperature environment of 65 degrees. The manufactured module emits LFM and Square Pulse waveform with the built-in waveform generator, and the receiver has more than 40dB of gain. The transceiver developed in this paper can be applied to the other small weather radar.
Temporal and spatial variability of precipitation (P), evaporation (E), and moisture balance (P-E; precipitation minus evaporation) has been investigated over the tropical ocean during the period from January 1998 to July 2001. Our data were analyzed by the EOF method using the satellite P and E observations made by the Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) Precipitation Radar (PR) and the Special Sensor Microwave/Imager (SSM/I). This analysis has been performed for two three-year periods as follow; The first period which includes the El Ni${\tilde{n}}$o in early 1998 ranges from January 1998 to December 2000, and the second period which includes the La Ni${\tilde{n}}$o events in the early 1999 and 2000 (without El Ni${\tilde{n}}$o) ranges from August 1998 to July 2001. The areas of maxima and high variability in the precipitation and in the P-E were displaced from the tropical western Pacific and the ITCZ during the La Ni${\tilde{n}}$o to the tropical middle Pacific during the El Ni${\tilde{n}}$o, consistent with those in previous P studies. Their variations near the Korean Peninsula seem to exhibit a weakly positive correlation with that in the tropical Pacific during the El Ni${\tilde{n}}$o. The evaporation, out of phase with the precipitation, was reduced in the tropical western Pacific due to humid condition in boreal summer, but intensified in the Kuroshio and Gulf currents due to windy condition in winter. The P-E variability was determined mainly by the precipitation of which the variability was more localized but higher by 2-3 times than that of evaporation. Except for the ITCZ (0-10$^{\circ}$N), evaporation was found to dominate precipitation by ${\sim}$2 mm/day over the tropical Pacific. Annual and seasonal variations of P, E, and P-E were discussed.
The SAR payload of the KOMPSAT-5 is equipped with an X-band (9.66GHz) microwave-based sensor. Especially, since it has a fixed antenna that can be electronically steered with respect to the azimuth and elevation planes, various applications are expected. This study evaluates the production performance and the accuracy of the DEM by producing DEM using the HR and UH mode images of KOMPSAT-5. To evaluate the production performance of the DEM, the sensitivity of DEM was assessed through a baseline analysis and $2{\pi}$ ambiguity; it was found to have good production performance. In addition, to evaluate the accuracy of the produced DEM, 30 check points were compared with SRTM data. As a result, STDEV ${\pm}15-20m$ accuracy was obtained. If the accuracy of the DEM is improved by adjusting the parameters of the filtering method or phase unwrapping method in the future, it will be possible to widely use the KOMPSAT-5 image for environmental and disaster monitoring.
Microstrip line was fabricated on the oxidized porous silicon layer which has nearly electrically and chemically identical properties with thermally oxidized silicon layer. Thick oxidized porous silicon layer of few tenth of micrometers was prepared by thermal oxidation of porous silicon layer on silicon substrate. Multi-step thermal oxidation process was used to obtain high Quality and thick oxidized silicon layer and to release thermal stress. Microstrip line was fabricated on the oxidized porous silicon layer. Its microwave characteristics were measured and the availability for MMIC substrate was investigated.
UK Met Office Unified Model (UM) is a grid model applicable for both global and regional model configurations. The Met Office has developed a 4D-Var data assimilation system, which was implemented in the global forecast system on 5 October 2004. In an effort to improve its Numerical Weather Prediction (NWP) system, Korea Meteorological Administration (KMA) has adopted the UM system since 2008. The aim of this study is to provide the basic information on the effects of satellite data assimilation on UM performance by conducting global satellite data denial experiments. Advanced Tiros Operational Vertical Sounder (ATOVS), Infrared Atmospheric Sounding Interferometer (IASI), Special Sensor Microwave Imager Sounder (SSMIS) data, Global Positioning System Radio Occultation (GPSRO) data, Air Craft (CRAFT) data, Atmospheric Infrared Sounder (AIRS) data were assimilated in the UM global system. The contributions of assimilation of each kind of satellite data to improvements in UM performance were evaluated using analysis data of basic variables; geopotential height at 500 hPa, wind speed and temperature at 850 hPa and mean sea level pressure. The statistical verification using Root Mean Square Error (RMSE) showed that most of the satellite data have positive impacts on UM global analysis and forecasts.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.49
no.11
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pp.933-940
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2021
The space-borne SAR(Synthetic Aperture Radar) system radiates the microwave signal and receives the backscattered signal. The received signal is converted to digital at the Digital Receiver, which is implemented at the end of the SAR sensor receiving chain. The converted signal is formated after signal processing such as filtering and data compression. Two quantization are conducted in the Digital Receiver. One quantization is an analog to digital conversion at ADC(Analog-Digital Converter). Another quantization is the BAQ(Block Adaptive Quantization) for data compression. The quantization process is a conversion from a continuous or higher bit precision to a discrete or lower bit precision. As a result, a quantization noise is inevitably occurred. In this paper, the impact of two quantization processes are analyzed in a view of SNR degradation.
POLARBEAR is a ground-based experiment located in the Atacama desert of northern Chile. The experiment is designed to measure the Cosmic Microwave Background B-mode polarization at several arcminute resolution. The CMB B-mode polarization on degree angular scales is a unique signature of primordial gravitational waves from cosmic inflation and B-mode signal on sub-degree scales is induced by the gravitational lensing from large-scale structure. Science observations began in early 2012 with an array of 1.274 polarization sensitive antenna-couple Transition Edge Sensor (TES) bolometers at 150 GHz. We published the first CMB-only measurement of the B-mode polarization on sub-degree scales induced by gravitational lensing in December 2013 followed by the first measurement of the B-mode power spectrum on those scales in March 2014. In this proceedings, we review the physics of CMB B-modes and then describe the Polarbear experiment, observations, and recent results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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