In order to provide quantitative control of the standard products of Geostationary Ocean Color Imager (GOCI), on-board radiometric correction, atmospheric correction, and bio-optical algorithm are obtained continuously by comprehensive and consistent calibration and validation procedures. The calibration/validation for radiometric, atmospheric, and bio-optical data of GOCI uses temperature, salinity, ocean optics, fluorescence, and turbidity data sets from buoy and platform systems, and periodic oceanic environmental data. For calibration and validation of GOCI, we compared radiometric data between in-situ measurement and HyperSAS data installed in the Ieodo ocean research station, and between HyperSAS and SeaWiFS radiance. HyperSAS data were slightly different in in-situ radiance and irradiance, but they did not have spectral shift in absorption bands. Although all radiance bands measured between HyperSAS and SeaWiFS had an average 25% error, the 11% absolute error was relatively lower when atmospheric correction bands were omitted. This error is related to the SeaWiFS standard atmospheric correction process. We have to consider and improve this error rate for calibration and validation of GOCI. A reference target site around Dokdo Island was used for studying calibration and validation of GOCI. In-situ ocean- and bio-optical data were collected during August and October, 2009. Reflectance spectra around Dokdo Island showed optical characteristic of Case-1 Water. Absorption spectra of chlorophyll, suspended matter, and dissolved organic matter also showed their spectral characteristics. MODIS Aqua-derived chlorophyll-a concentration was well correlated with in-situ fluorometer value, which installed in Dokdo buoy. As we strive to solv the problems of radiometric, atmospheric, and bio-optical correction, it is important to be able to progress and improve the future quality of calibration and validation of GOCI.
This study focuses on the correction of topographic effects caused by a combination of solar elevation and azimuth, and topographic relief in single optical remote sensing imagery, and by a combination of changes in position of the sun and topographic relief in comparative analysis of multi-temporal imageries. For the Jeju Island, Republic of Korea, where Mt. Halla and various cinder cones are located, a Landsat 7 ETM+ imagery and ASTER GDEM data were used to normalize the topographic effects on the imagery, using two topographic normalization methods: cosine correction assuming a Lambertian condition and assuming a non-Lambertian c-correction, with kernel sizes of $3{\times}3$, $5{\times}5$, $7{\times}7$, and $9{\times}9$ pixels. The effects of each correction method and kernel size were then evaluated. The c-correction with a kernel size of $7{\times}7$ produced the best result in the case of a land area with various land-cover types. For a land-cover type of forest extracted from an unsupervised classification result using the ISODATA method, the c-correction with a kernel size of $9{\times}9$ produced the best result, and this topographic normalization for a single land cover type yielded better compensation for topographic effects than in the case of an area with various land-cover types. In applying the relative radiometric normalization to topographically normalized three multi-temporal imageries, more invariant spectral reflectance was obtained for infrared bands and the spectral reflectance patterns were preserved in visible bands, compared with un-normalized imageries. The results show that c-correction considering the remaining reflectance energy from adjacent topography or imperfect atmospheric correction yielded superior normalization results than cosine correction. The normalization results were also improved by increasing the kernel size to compensate for vertical and horizontal errors, and for displacement between satellite imagery and ASTER GDEM.
Seasonal threshold values for fog detection over the ten airport areas within the Korean Peninsula have been derived from the data of polar-orbit Aqua/Terra MODIS and geostationary GOES-9 during a two years. The values are obtained from reflectance at $0.65{\mu}m\;(R_{0.65})$ and the difference in brightness temperature between $3.7{\mu}m\;and\;11{\mu}m\;(T_{3.7-11})$. In order to examine the discrepancy between the threshold values of two kinds of satellites, the following four parameters have been analyzed under the condition of daytime/nighttime and fog/clear-sky, utilizing their simultaneous observations over the Seoul metropolitan area: brightness temperature at $3.7{\mu}m$, the temperature at $11{\mu}m,\;the\;T_{3.7-11}$ for day and night, and the $R_{0.65}$ for daytime. The parameters show significant correlations (r<0.5) in spatial distribution between the two kinds of satellites. The discrepancy between their infrared thresholds is mainly due to the disagreement in their spatial resolutions and spectral bands, particularly at $3.7{\mu}m$. Fog detection from GOES-9 over the nine airport areas except the Cheongju airport has revealed accuracy of 60% in the daytime and 70% in the nighttime, based on statistical verification. The accuracy decreases in foggy cases with twilight, precipitation, short persistence, or the higher cloud above fog. The sensitivity of radiance and reflectance with wavelength has been analyzed in numerical experiments with respect to various meteorological conditions to investigate optical characteristics of the three channels.
Park Hyung-Soo;Lee Jong-Kyung;Lee Hyo-Won;Hwang Kyung-Jun;Jung Ha-Yeon;Ko Moon-Suck
Journal of The Korean Society of Grassland and Forage Science
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v.26
no.1
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pp.53-62
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2006
Near infrared reflectance spectroscopy (NIRS) has been increasingly used as a rapid, accurate method of evaluating some chemical compositions in forages. Analysis of forage quality by NIRS usually involves dry ground samples. Costs might be reduced if samples could be analyzed without drying or grinding. The objective of this study was to investigate effect of sample preparations and spectral math treatments on prediction ability of chemical composition for corn silage by NIRS. A population of 112 corn silage representing a wide range in chemical parameters were used in this investigation. Samples of com silage were scanned at 2nm intervals over the wavelength range 400-2500nm and the optical data recorded as log l/Reflectance(log l/R) and scanned in overt-dried grinding(ODG), liquid nitrogen grinding(LNG) or intact fresh(IF) condition. Samples were analysed for neutral detergent fiber(NDF), acid detergent fiber(ADF), acid detergent lignin(ADL), crude protein(CP) and crude ash content were expressed on a dry-matter(DM) basis. The spectral data were regressed against a range of chemical parameters using modified partial least squares(MPLS) multivariate analysis in conjunction with four spectral math treatments to reduce the effect of extraneous noise. The optimum calibrations were selected on the basis of minimizing the standard error of cross validation(SECV). The results of this study show that NIRS predicted the chemical parameters with very high degree of accuracy(the correlation coefficient of cross validation$(R^2cv)$ range from $0.70{\sim}0.95$) in ODG. The optimum equations were selected on the basis of minimizing the standard error of prediction(SEP). The Optimum sample preparation methods and spectral math treatment were for ADF, the ODG method using 2,10,5 math treatment(SEP = 0.99, $R^2v=0.93$), and for CP, the ODG method using 1,4,4 math treatment(SEP = 0.29. $R^2v=0.91$).
Park, Hyung-Soo;Lee, Sang-Hoon;Choi, Ki-Choon;Lim, Young-Chul;Kim, Jong-Gun;Jo, Kyu-Chea;Choi, Gi-Jun
Journal of The Korean Society of Grassland and Forage Science
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v.32
no.3
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pp.301-308
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2012
Near infrared reflectance spectroscopy (NIRS) has become increasingly used as a rapid and accurate method of evaluating some chemical compositions in forages. This study was carried out to explore the accuracy of near infrared spectroscopy (NIRS) for the prediction of chemical parameters of Italian ryegrass silages. A population of 267 Italian ryegrass silages representing a wide range in chemical parameters and fermentative characteristics was used in this investigation. Samples of silage were scanned at 2 nm intervals over the wavelength range 680~2,500 nm and the optical data recorded as log 1/Reflectance (log 1/R) and scanned in intact fresh condition. The spectral data were regressed against a range of chemical parameters using partial least squares (PLS) multivariate analysis in conjunction with spectral math treatments to reduced the effect of extraneous noise. The optimum calibrations were selected on the basis of the highest coefficients of determination in cross validation ($R^2$) and the lowest standard error of cross validation (SECV). The results of this study showed that NIRS predicted the chemical parameters with very high degree of accuracy. The $R^2$ and SECV were 0.98 (SECV 1.27%) for moisture, 0.88 (SECV 1.26%) for ADF, 0.84 (SECV 2.0%), 0.93 (SECV 0.96%) for CP and 0.78 (SECV 0.56), 0.81 (SECV 0.31%), 0.88 (SECV 1.26%) and 0.82 (SECV 4.46) for pH, lactic acid, TDN and RFV on a dry matter (%), respectively. Results of this experiment showed the possibility of NIRS method to predict the chemical composition and fermentation quality of Italian ryegrass silages as routine analysis method in feeding value evaluation and for farmer advice.
Kim, Ji Hea;Lee, Ki Won;Oh, Mirae;Choi, Ki Choon;Yang, Seung Hak;Kim, Won Ho;Park, Hyung Soo
Journal of The Korean Society of Grassland and Forage Science
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v.39
no.2
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pp.114-120
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2019
This study was carried out to explore the accuracy of near infrared spectroscopy(NIRS) for the prediction of moisture content and chemical parameters on winter annual forage crops. A population of 2454 winter annual forages representing a wide range in chemical parameters was used in this study. Samples of forage were scanned at 1nm intervals over the wavelength range 680-2500nm and the optical data was recorded as log 1/Reflectance(log 1/R), which scanned in intact fresh condition. The spectral data were regressed against a range of chemical parameters using partial least squares(PLS) multivariate analysis in conjunction with spectral math treatments to reduced the effect of extraneous noise. The optimum calibrations were selected based on the highest coefficients of determination in cross validation($R^2$) and the lowest standard error of cross-validation(SECV). The results of this study showed that NIRS calibration model to predict the moisture contents and chemical parameters had very high degree of accuracy except for barely. The $R^2$ and SECV for integrated winter annual forages calibration were 0.99(SECV 1.59%) for moisture, 0.89(SECV 1.15%) for acid detergent fiber, 0.86(SECV 1.43%) for neutral detergent fiber, 0.93(SECV 0.61%) for crude protein, 0.90(SECV 0.45%) for crude ash, and 0.82(SECV 3.76%) for relative feed value on a dry matter(%), respectively. Results of this experiment showed the possibility of NIRS method to predict the moisture and chemical composition of winter annual forage for routine analysis method to evaluate the feed value.
Validation of satellite data products is critical for subsequent analysis that is based on the data. Particularly, performance of ocean color products in turbid and shallow near-land ocean areas has been questioned for long time for its difficulty that stems from the complex optical environment with varying distribution of water constituents. Furthermore, validation with ship-based or station-based measurements has also exhibited clear limitation in its spatial scale that is not compatible with that of satellite data. This study firstly performed validation of major GOCI-II products such as remote sensing reflectance, chlorophyll-a concentration, suspended particulate matter, and colored dissolved organic matter, using the in-situ measurements collected from ship-based field campaign. Secondly, this study also presents preliminary analysis on the use of drone images for product validation. Multispectral images were acquired from a MicaSense RedEdge camera onboard a UAV to compensate for the significant scale difference between the ship-based measurements and the satellite data. Variation of water radiance in terms of camera altitude was analyzed for future application of drone images for validation. Validation conducted with a limited number of samples showed that GOCI-II remote sensing reflectance at 555 nm is overestimated more than 30%, and chlorophyll-a and colored dissolved organic matter products exhibited little correlation with in-situ measurements. Suspended particulate matter showed moderate correlation with in-situ measurements (R2~0.6), with approximately 20% uncertainty.
In this work further optical and electrical investigations of pure and Zr doped $Mn_3O_4$ (from 0 up to 20 at.%) thin films as a function of frequency. First, the refractive index, the extinction coefficient and the dielectric constants in terms of Zr content are reached from transmittance and reflectance data. The dispersion of the refractive index is discussed by means of Cauchy model and Wemple and DiDomenico single oscillator models. By exploiting these results, it was possible to estimate the plasma pulse ${\omega}_p$, the relaxation time ${\tau}$ and the dielectric constant ${\varepsilon}_{\infty}$. Second, we have performed original ac and dc conductivity studies inspired from Jonscher model and Arrhenius law. These studies helped establishing significant correlation between temperature, activation energy and Zr content. From the spectroscopy impedance analysis, we investigated the frequency relaxation phenomenon and hopping mechanisms of such thin films. Moreover, a special emphasis has been putted on the effect of the oxidation in air of hausmannite thin films to form $Mn_2O_3$ ones at $350^{\circ}C$. This intrigue phenomenon which occurred at such temperature is discussed along with this electrical study. Finally, all results have been discussed in terms of the thermal activation energies which were determined with two methods for both undoped and Zr doped $Mn_3O_4$ thin films in two temperature ranges.
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2016.02a
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pp.408.2-409
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2016
Theoretically, the dye-sensitized solar cells (DSSCs) are high efficiency solar cells. However DSSCs have low power conversion efficiency (PCE) than silicon based solar cells. In this study, we use the phosphor materials, such as $Y_2O_3:Eu$ (Red), $Zn_2SiO_4:Mn$ (Green), $BaMgAl_{14}O_{23}:Eu$ (Blue), to enhance the PCE of DSSCs. Three phosphors were prepared and used as an effective scattering layer on the transparent $TiO_2$ with doctor blade method. We confirmed that the three scattering layers improve the PCE and Jsc due to the light harvesting enhancement via increased the scattering and absorbance in visible range. Under the sun illumination AM 1.5 conditions, the PCE of the mesoporous $TiO_2$ based DSSCs is 5.18 %. The PCE of the DSSCs with Y2O3:Eu, $Zn_2SiO_4:Mn$ and $BaMgAl_{14}O_{23}:Eu$ as scattering layer were enhanced to 5.66 %, 5.72% and 5.82%, respectably. In order to compare the optical properties change, DSSCs were measured by EQE, reflectance and PCE. At the same time, FE-SEM and XRD were used to confirm the structural changes of each layer.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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v.16
no.6
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pp.303-307
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2015
Multilayered films of ITO (In2O3:SnO2 = 9:1)/SiO2 were deposited on soda-lime glass by RF/DC magnetron sputtering at 500℃ to improve the energy conversion efficiency of dye-sensitized solar cells (DSSCs). The light absorption of the dye was improved by decrease in light reflectance from the surface of the DSSCs by using an ITO film. In order to estimate the optical characteristics and compare them with experimental results, a simulation program named EMP (essential macleod program) was used. EMP results revealed that the multilayered thin films showed high transmittance (approximate average transmittance of 79%) by adjusting the SiO2 layer thickness. XRD results revealed that the ITO and TiO2 films exhibited a crystalline phase with (400) and (101) preferred orientations at 2 θ = 26.24° and 35.18°, respectively. The photocurrent-voltage (I-V) characteristics of the DSSCs were measured under AM 1.5 and 100 mW/cm2 (1 sun) by using a solar simulator. The DSSC fabricated on the ITO film with a 0.1-nm-thick SiO2 film showed a Voc of 0.697 V, Jsc of 10.596 mA/cm2 , FF of 66.423, and calculated power conversion efficiency (ηAM1.5) of 5.259%, which was the maximum value observed in this study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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