Remote Sensing Monitoring and Loss Estimated System of Flood Disaster based on GIS is an integrated system comprised flood disaster information receiving and collection, flood disaster simulation, and flood disaster estimation. When the system receives and collects remote sensing monitoring and conventional investigation information, the distributional features of flood disaster on space and time is obtained by means of image processing and information fusion. The economic loss of flood disaster can be classified into two pus: direct economic loss and indirect economic loss. The estimation of direct economic loss applies macroscopic economic analysis methods, i.e. applying Product (Industry and Agriculture Gross Product or Gross Domestic Product - GDP) or Unit Synthetic Economic Loss Index, direct economic loss can be estimated. Estimating indirect economic loss applies reduction coefficient methods with direct economic loss. The system can real-timely ascertains flood disaster and estimates flood Loss, so that the science basis fur decision-making of flood control and relieving disaster may be provided.
RAZAKSAT is a second micro-satellite mission by Malaysian Satellite Program and is expected for launch in June 2004. Designed to orbit the earth at low-equatorial orbit, RAZAKSAT will meet Malaysia’s immediate needs to rapid data acquisition (real time and more repetitions) to address many operational issues of remote sensing applications, which require availability of current data sets. RAZAKSAT will be among the first remote sensing satellite to orbit the earth at low inclination along the equator, 9$^{\circ}$ with 685km altitude, hence, allows optimal geographical information and environment change within equatorial region be observed with a unique revisit characteristics. The satellite primary payload is MAC, a push-broom type camera with 2.5m of ground sampling distance (GSD) in panchromatic band and 5m of GSD in four multi-spectral bands. This paper describes on the variation of illumination anticipated from simulated RAZAKSAT image, examine its implication to its ground leaving radiances for major applications.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.11
no.8
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pp.1493-1499
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2007
Real-time applications in a wireless sensor network environment require real-time transmissions from sensing nodes to sink nodes. Existing congestion control mechanisms have treated congestion problems in sensor networks, but they only adjust the reporting frequency or the sending rate in intermediate nodes. They were not suitable for real-time applications from the transmission delays point of view. In this paper, we suggest a new mechanism that can reduce the transmission delay and can increase the throughput for real-time applications in sensor network. This mechanism classifies data on the real-time characteristics, processes the data maintaining the real-time characteristics prior to the other data such as the non real-time data or the data lost the real-time characteristics. A modified frame format is also proposed in order to apply the mechanism to IEEE 802.15.4 MAC layer. The simulation based on ns-2 is accomplished in order to verify the performance of the suggested scheme from transmission delay and throughput standpoints. The simulation results show that the proposed algorithm has a better performance specifically when It applies to the real-time applications in sensor networks.
The flood is the most general and frequently occurs among natural disasters. Generally flood by the rainfall which extends superexcellently for the occurrence but flash flood from severe rain storm gets up an absurd drowsiness at grade hour. This paper aims to 1 hour real-time flash flood and predict possibility at the area where is the possible flood will occur from the rainfall hour mountain after acquiring data in GIS(Geographic Information System) base by GcIUH(Geomorphoclimatic Instantaneous Unit Hydrograph). The flash flood occurrence is set up at 0.5m, 0.7m and 1.0m in standard depth. And this study suggests standard flood alarm which designed by probable flood according to duration time. The research result shows real-time flash flood evaluation has the suitable standard in the basin when comparing with the existing official warning announcement system considering topographical information.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.48
no.3
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pp.28-35
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2011
Cooperative ARQ scheme is effective for better QoS guarantee for the next generation mobile communication systems where multimedia data transmission highly increases. In this paper, we propose a cooperative ARQ strategy in ad hoc cognitive relays for mobile multimedia communication for supporting instantaneous cooperation in MANET environment. In the proposed strategy, to support real time, delay-sensitive services, whenever a frame is transmitted from the source, each relay actively senses the SINR of the signal transmitted from the source, and determine whether to propose retransmission or not before the destination transmits feedback signal. To minimize the false retransmission decision or needless retransmission, we propose an adaptive sensing threshold optimization algorithm to maintain suboptimal sensing thresholds for each relay. By computer simulation, it is shown that the proposed cooperative ARQ retransmission scheme outperforms the conventional schemes with respect to frame transmission delay and frame loss probability in real time multimedia data transmission system.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.15
no.5
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pp.57-65
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2010
In this paper, we propose a new real-time algorithm detecting the flame and smoke in digital CCTV images. Because the forest fire causes the enormous human life and damage of property, the early management according to the early sensing is very important. The proposed algorithm for monitoring forest fire is classified into the flame sensing and detection of smoke. The flame sensing algorithm detects a flame through the conditional test at YCbCr color model from the single frame. For the detection of smoke, firstly the background range is set by using differences between current picture and the average picture among the adjacent frames in the weighted value, and the pixels which get out of this range and have a gray-scale are detected in the smoke area. Because the proposed flame sensing algorithm is stronger than the existing algorithms in the change of the illuminance according to the quantity of sunshine, and the smoke detection algorithm senses the pixel of a gray-scale with the smoke considering the amount of change for unit time, the effective early forest fire detection is possible. The experimental results indicate that the proposed algorithm provides better performance than existing algorithms.
Flood is the main natural disaster mostly in the world. It is a care problem to prevent flood disaster generally. The frequency of flood disaster is high and the distributing field is wide, the 50 percent population and 70 percent properties distribute at the threaten field of flood disaster in China. Flood disaster has caused a huge amount of economical losses and these losses have an increasing trend. Along with the development of reducing natural disaster action, it has become one of the most attentive problems for monitoring flood, preventing flood and forecasting flood efficiently. Remote sensing has the characteristics of large spatial observing areas, wide spectrum ranges, and imaging far away from the targets, imaging capabilities all weather. Spatial remote sensing information, which records the full, processes of the disaster's occurrence and development in real-time. It is a scientific basis for management, planning and decision-making. Through systemic analyzing the RS monitoring theory, based on compounding RS information, the technology and method of monitoring flood disaster are studied.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.3
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pp.980-998
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2023
In Low Earth Orbit (LEO) satellite networks, satellites operate fast and the inter-satellite link change period is short. In order to sense the spectrum state in LEO satellite networks in real-time, a space-based satellite network intelligent spectrum sensing algorithm based on artificial neural network (ANN) is proposed, while Geosynchronous Earth Orbit (GEO) satellites are introduced to make fast and effective judgments on the spectrum state of LEO satellites by using their stronger arithmetic power. Firstly, the visibility constraints between LEO satellites and GEO satellites are analyzed to derive the inter-satellite link building matrix and complete the inter-satellite link situational awareness. Secondly, an ANN-based energy detection (ANN-ED) algorithm is proposed based on the traditional energy detection algorithm and artificial neural network. The ANN module is used to determine the spectrum state and optimize the traditional energy detection algorithm. GEO satellites are used to fuse the information sensed by LEO satellites and then give the spectrum decision, thereby realizing the inter-satellite spectrum state sensing. Finally, the sensing quality is evaluated by the analysis of sensing delay and sensing energy consumption. The simulation results show that our proposed algorithm has lower complexity, the sensing delay and sensing energy consumption compared with the traditional energy detection method.
Jeon, Min Gyu;Doh, Deog Hee;Kim, Ue Kan;Kim, Kang Ki
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.38
no.10
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pp.1275-1280
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2014
In this study, the performance of a real-time micro telescopic monitoring system is evaluated, in which an artificial neural network is adopted for the diagnoses of vibratory bodies, such as solid piping system or machinery. The structural vibration was measured by a non-contact remote sensing method, in which images of a high-speed high-definition camera were used. The structural vibration data that can be obtained by the PIV (particle image velocimetry) technique were used for training the neural network. The structures of the neural network are dynamically changed and their performances are evaluated for the constructed diagnosis system. Optimized structures of the neural network are proposed for real-time diagnosis for the piping system. It was experimentally verified that the performances of the neural network used for real-time monitoring are influenced by the types of the vibration data, such as minimum, maximum and average values of the vibration data. It concludes that the time-mean values are most appropriate for monitoring the piping system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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