A novel multi-purpose monitoring platform-LTA vehicle is presented with much improved kinetic performances together with its structural analysis and its scale model test data. This provides a useful mean of monitoring, exploring and remote sensing platform that flies over the wide range of atmosphere and can be used as a safe economic device.
When and Where, What kind of agricultural products will be produced and provided for the market? It is a commercial requirement, and also an academic questions to remote sensing technology. Crop physiology analysis and growth monitoring are important elements for precision agriculture management. Remote sensing technology supplies us more selections and available spaces in this dynamic change study by producing images of different spatial, spectral and temporal resolutions. Especially, the hyperspectral remote sensing should do play a key role in crop growth investigation at national, regional and global scales. In the past five years, Chinese academy of sciences and Japan NTT-DATA have made great efforts to establish a prototype information service system to dynamically survey the vegetable planting situation in Nagano area of Japan mainly based on remote sensing data. For such concern, a flexible and light-duty flight system and some practical data processing system and some necessary background information should be rationally made together. In addition, some studies are also important, such as quick pre-processing for hyperspectral data, Multi-temporal vegetation index analysis, hyperspectral image classification in support of GIS data, etc. In this paper, several spectral data analysis models and a designed airborne platform are provided and discussed here.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.6
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pp.2689-2708
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2016
Multi-camera systems which integrate two or more low-cost digital cameras are adopted to reach higher ground coverage and improve the base-height ratio in low altitude remote sensing. To guarantee accurate multi-camera integration, the geometric relationship among cameras must be determined through platform calibration techniques. This paper proposed a combined two-step platform calibration method. In the first step, the static platform calibration was conducted based on the stable relative orientation constraint and convergent conditions among cameras in static environments. In the second step, a dynamic platform self-calibration approach was proposed based on not only tie points but also straight lines in order to correct the small change of the relative relationship among cameras during dynamic flight. Experiments based on the proposed two-step platform calibration method were carried out with terrestrial and aerial images from a multi-camera system combined with four consumer-grade digital cameras onboard an unmanned aerial vehicle. The experimental results have shown that the proposed platform calibration approach is able to compensate the varied relative relationship during flight, acquiring the mosaicing accuracy of virtual images smaller than 0.5pixel. The proposed approach can be extended for calibrating other low-cost multi-camera system without rigorously mechanical structure.
In this study, DEMs (Digital elevation model) based on LIDAR, TanDEM-X and UAV (Unmanned Aerial Vehicle) are used to analyze topographic change of Gomso tidal flat during a few years. DEM from LIDAR data was observed at 2011 by KHOA (Korean hydrographic and oceanographic agency) and DEM based on TanDEM-X data was generated at Lee and Ryu (2017). UAV data was observed at KM and KH area of Gomso tidal flat. KM area was surveyed at MAY and AUG 2019, and KH area was surveyed at APR 2018 and MAY 2019. During research period, 2011 to AUG 2019, elevation of KM area is decreased 0.24 m in average, and Chenier is retreat to landward about 130 m. In KH area, elevation is increased 0.16 m in average during research period, 2011 to MAY 2019. It is expected that multi-platform remotely sensed data can help to study accurate topographic change of tidal flat.
Recently, great attention for environment changes of coastal regions due to climate change by the global warming has been raised. In addition, coastal environments which are very useful resources has been impacted by anthropogenic activities such as urbanization or fishery, etc. In situ measurements and remote sensing application using various platforms equipped by payloads with very diverse spectral resolution has been conducted to protect and reconstruct invaluable coastal region. In this special issue, several studies showing very interesting results of the coastal remote sensing in Korea. This special issue contains the research activities over the coastal regions in Korea has been performed by the KIOST Korea Ocean Satellite Center and academic organizations. We hope to share useful information on the various domestic coastal remote exploration activities and to contribute to develop scientific research to protect our invaluable coastal environment.
It is necessary to establish wide integrated surveillance system of marine territory to reduce damage caused by maritime security threats, marine pollution and accidents for safe and clean marine use and efficient development of marine resources. For marine surveillance, the information characteristics of space-time specific, accuracy and operability are required, and real-time information about the wide area should be provided at all times. This special issue has been published to identify the characteristics of each platform, evaluate its usability for the establishment of a wide integrated surveillance system, and present the direction for future convergence studies between platforms. Since 2015, KIOST and cooperative research team have been performing the project, "Base research for building wide integrated surveillance system of marine territory using multi-platform" that detect vessels and red tide etc. near real time by using satellite, UAV and HF Ocean Radar. The objective of this special issue is to introduce the significance for an integrated system for maritime surveillance and to create a forum for discussion on recent advances in remote sensing technology and applications for marine disasters, pollution, and accident surveillance.
Our laboratory originally developed the compact, multi-spectral, automatic aerial photographic system PKNU3 to allow greater flexibility in geological and environmental data collection. We are currently developing the PKNU3 system, which consists of a color-infrared spectral camera capable of simultaneous photography in the visible and near-infrared bands; a thermal infrared camera; two computers, each with an 80-gigabyte memory capacity for storing images; an MPEG board that can compress and transfer data to the computers in real-time; and the capability of using a helicopter platform. Before actual aerial photographic testing of the PKNU3, we experimented with each sensor. We analyzed the lens distortion, the sensitivity of the CCD in each band, and the thermal response of the thermal infrared sensor before the aerial photographing. As of September 2004, the PKNU3 development schedule has reached the second phase of testing. As the result of two aerial photographic tests, R, G, B and IR images were taken simultaneously; and images with an overlap rate of 70% using the automatic 1-s interval data recording time could be obtained by PKNU3. Further study is warranted to enhance the system with the addition of gyroscopic and IMU units. We evaluated the PKNU 3 system as a method of environmental remote sensing by comparing each chlorophyll image derived from PKNU 3 photographs. This appraisement was backed up with existing study that resulted in a modest improvement in the linear fit between the measures of chlorophyll and the RVI, NDVI and SAVI images stem from photographs taken by Duncantech MS 3100 which has same spectral configuration with MS 4000 used in PKNU3 system.
In the view from most application system developers and users, cloud computing becomes popular in recent years and is still evolving. But in fact it is not easy to reach at the level of actual operations. Despite, it is known that the cloud in the practical stage provides a new pattern for deploying a geo-spatial application. However, domestically geo-spatial application implementation and operation based on this concept or scheme is on the beginning stage. It is the motivation of this works. Although this study is an introductory level, a simple and practical processed result was presented. This study was carried out on Amazon web services platform, as infrastructure as a service in the geo-spatial areas. Under this environment, cloud instance, a web and mobile system being previously implemented in the multi-layered structure for geo-spatial open sources of database and application server, was generated. Judging from this example, it is highly possible that cloud services with the functions of geo-processing service and large volume data handling are the crucial point, leading a new business model for civilian remote sensing application and geo-spatial enterprise industry. The further works to extend geo-spatial applications in cloud computing paradigm are left.
The use of passive microwave data for estimating sea-ice thickness is limited by strong dependence of emissivity on near-surface brine. However, this particular characteristic becomes a basis for an algorithm to estimate thickness of thin sea-ice if a thickness-salinity-emissivity relationship is established. This study aims at developing an algorithm to estimate sea ice thickness on the basis of this relationship. In order to establish a thickness-salinity-emissivity relationship, we have conducted multi-platform synchronous observations in the Sea of Okhotsk. We note a positive relationship between thickness and brightness temperature. From observations, we also establish an empirical relationship between salinity and emissivity, thus between thickness and brightness temperature. The derived relationship is qualitatively similar to the one based on Hoekstra and Cappillino's formulation. Our results suggest that for thin sea-ice in the winter period there is potential to develop an algorithm to estimate sea-ice thickness.
Recent improvements of satellite remote sensing sensors which are represented by hyperspectral imaging sensors and high spatial resolution sensors provide a large amount of data, typically several hundred megabytes per one scene. Moreover, increasing information exchange via internet and information super-highway requires the developments of more active service systems for processing and analysing of remote sensing data in order to provide value-added products. In this sense, an advanced satellite data processing system is being developed to achive high performance in computing speed and efficieney in processing a huge volume of data, and to make possible network computing and easy improving, upgrading and managing of systems. JAVA internet programming language provides several advantages for developing software such as object-oriented programming, multi-threading and robust memory managent. Using these features, a satellite data processing system named as GeoPixel has been developing using JAVA language. The GeoPixel adopted newly developed techniques including object-pipe connect method between each process and multi-threading structure. In other words, this system has characteristics such as independent operating platform and efficient data processing by handling a huge volume of remote sensing data with robustness. In the evaluation of data processing capability, the satisfactory results were shown in utilizing computer resources(CPU and Memory) and processing speeds.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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