Ryu, Young;Ji, Hee-Sook;Hwang, Seung-On;Lee, Johan
Atmosphere
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v.30
no.2
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pp.155-167
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2020
In order to produce more detailed and accurate information of river discharge and freshwater discharge, global high-resolution hydrodynamic model (CaMa-Flood) is applied to an operational land surface model of global seasonal forecast system. In addition, bias correction to grid runoff for the hydrodynamic model is attempted. CaMa-Flood is a river routing model that distributes runoff forcing from a land surface model to oceans or inland seas along continentalscale rivers, which can represent flood stage and river discharge explicitly. The runoff data generated by the land surface model are bias-corrected by using composite runoff data from UNH-GRDC. The impact of bias-correction on the runoff, which is spatially resolved on 0.5° grid, has been evaluated for 1991~2010. It is shown that bias-correction increases runoff by 30% on average over all continents, which is closer to UNH-GRDC. Two experiments with coupled CaMa-Flood are carried out to produce river discharge: one using this bias correction and the other not using. It is found that the experiment adapting bias correction exhibits significant increase of both river discharge over major rivers around the world and continental freshwater discharge into oceans (40% globally), which is closer to GRDC. These preliminary results indicate that the application of CaMa-Flood as well as bias-corrected runoff to the operational global seasonal forecast system is feasible to attain information of surface water cycle from a coupled suite of atmospheric, land surface, and hydrodynamic model.
Accurate mapping of satellite images is one of the most important Parts in many remote sensing applications. Since the position and the attitude of a satellite during image acquisition cannot be determined accurately enough, it is normal to have several hundred meters' ground-mapping errors in the systematically corrected images. The users which require a pixel-level or a sub-pixel level mapping accuracy for high-resolution satellite images must use a number of Ground Control Points (GCPs). In this paper, the performance of two geometric correction algorithms is tested and compared. One is the polynomial warping algorithm which is simple and popular enough to be implemented in most of the commercial satellite image processing software. The other is full camera modelling algorithm using Physical orbit-sensor-Earth geometry which is used in satellite image data receiving, pre-processing and distribution stations. Several criteria were considered for the performance analysis : ultimate correction accuracy, GCP representatibility, number of GCPs required, convergence speed, sensitiveness to inaccurate GCPs, usefulness of the correction results. This paper focuses on the usefulness of the precision correction algorithm for regular image pre-processing operations. This means that not only final correction accuracy but also the number of GCPs and their spatial distribution required for an image correction are important factors. Both correction algorithms were implemented and will be used for the precision correction of KITSAT-3 images.
The purpose of this study is to examine the imagebased atmospheric correction models using the data from Landsat Enhanced Thermal Mapper Plus (ETM+) that have quite similar spectral characteristics to the forthcoming Korea Multi-Purpose SATellite (KOMPSAT)-2 Multi-Spectral Camera (MSC), and the in-situ measured surface reflectance data during satellite overflight. The main advantage of this type of correction is that it does not require in-situ measurements during each satellite overflight. While substantial differences are present between Top-Of-the Atmosphere (TOA) reflectance and in-situ measurements, the results showed that Case 1 based on COST model gives most accurate results among three cases. The accuracy of Case 2 is very close to Case 1 and its values are smaller than in-situ data. No notable features appear between some bands in the Case 3 and in-situ data. It is expected from this study that if the current methods are applied to the IKONOS high resolution data, we will be able to develop the suitable atmospheric correction methods for MSC data.
The aim of this study was to compare the cardiac CT and cardiac MRI in calculating and correcting the left ventricle ejection fraction by analyzing the physical and temporal resolution for reducing the misdiagnosis rate. One hundred thirty-eight patients with aortic value regurgitation who underwent both cardiac CT and cardiac MRI were analyzed. Left ventricle ejection fractions calculated from each exam were corrected based on the physical and temporal resolution differences and the reliability test evaluated whether the misdiagnosis rate of cardiac CT was improved after the correction. As a result of the study, the misdiagnosis rate of cardiac CT ejection fraction before correcting the difference in physical and temporal resolution was 38.4%(53 persons). In addition, it can be seen that the corrected cardiac CT ejection fraction confirmed in the Bland-Altman plot was highly consistent with the ejection fraction of cardiac MRI. In conclusion, as the cardiac CT is less well suited for measuring ejection fraction, physical characteristics and the time resolution correction using cardiac MRI is needed and the misdiagnosis rate after correction decreased to 14.5%(20 persons). Therefore, this study appears more appropriate for better prediction of ejection fraction and clinical utility.
seismic crosshole tomography works applying borehole deviation correction were performed at a test site to detect a small cavity. Two correction methods were applied. The one is the constant distance correction which adds constant distance to surface borehole distance and the other is the constant angle correction which considers an angle between surface borehole location and bottom borehole location. After applying the corrections, the distortions of the image diminished while its resolution improved. Though the constant angle correction is the most appropriate correction method, the constant distance correction can delineate the small cavity sufficiently.
The GOCI atmospheric correction overland surfaces is essential for the time-series analysis of terrestrial environments with the very high temporal resolution. We develop an operational GOCI atmospheric correction method over land surfaces, which is rather different from the one developed for ocean surface. The GOCI atmospheric correction method basically reduces gases absorption and Rayleigh and aerosol scatterings and to derive surface reflectance from at-sensor radiance. We use the 6S radiative transfer model that requires several input parameters to calculate surface reflectance. In the sensitivity analysis, aerosol optical thickness was the most influential element among other input parameters including atmospheric model, terrain elevation, and aerosol type. To account for the highly variable nature of aerosol within the GOCI target area in northeast Asia, we generate the spatio-temporal aerosol maps using AERONET data for the aerosol correction. For a fast processing, the GOCI atmospheric correction method uses the pre-calculated look up table that directly converts at-sensor radiance to surface reflectance. The atmospheric correction method was validated by comparing with in-situ spectral measurements and MODIS reflectance products. The GOCI surface reflectance showed very similar magnitude and temporal patterns with the in-situ measurements and the MODIS reflectance. The GOCI surface reflectance was slightly higher than the in-situ measurement and MODIS reflectance by 0.01 to 0.06, which might be due to the different viewing angles. Anisotropic effect in the GOCI hourly reflectance needs to be further normalized during the following cloud-free compositing.
In this paper, a motion-based ROI extraction algorithm from a high resolution fisheye image is proposed for multi-view monitoring systems. Lately fisheye cameras are widely used because of the wide angle-of-view and they basically provide a lens correction functionality as well as various viewing modes. However, since the distortion-free angle of conventional algorithms is quite narrow due to the severe distortion ratio, there are lots of unintentional dead areas and they require much computation time in finding undistorted coordinates. Thus, the proposed algorithm adopts an image decimation and a motion detection methods, that can extract the undistorted ROI image with a standard angle-of-view for the fast and intelligent surveillance system. In addition, a mesh-type ROI is presented to reduce the lens correction time, so that this independent ROI scheme can parallelize and maximize the processor's utilization.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.10
no.4
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pp.71-78
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2014
Method a target estimation in spatial are mobile wireless communication using network cell and GPS. It have much error that mobile wireless communication depend on cell size. GPS method can't find a target in shadow and inner area. In this paper, we estimate a target as direction of arrival method using adaptive array antenna system. Adaptive array antenna system can obtain desired signal to remove other signal This paper studied digital beamforming method in order to estimation a target. Proposed method is modified optimum weight and antenna error correction to estimation an optimal receive signal. Digital beamforming method decided a signal phase and amplitude from received signal on array antenna element. But if it is not to do error correction of received signal, system performance have decreased. Firstly, we proposed modified optimum weight in order to finding desired target. Secondly, we are error correction of antenna incident signals by optimal weight before digital beamforming method. Thirdly, throughly simulation, we showed that system performance of proposed method compare proposal method with general method. It have improved resolution of estimation target to good performance more proposed method than general method.
Kim, Hyun-Tae;Jeong, Jin-Seong;Jang, Young-Min;Cho, Sang-Bock
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.54
no.1
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pp.70-79
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2017
This study proposes a method to quickly and accurately acquire distance information on direction signs. The proposed method is composed of the recognition of the sign, pre-processing to facilitate the acquisition of the road sign distance, and the acquisition of the distance data. The road sign recognition uses color detection including gamma correction in order to mitigate various noise issues. In order to facilitate the acquisition of distance data, this study applied tilt correction using linear factors, and resolution correction using Fourier transform. To acquire the distance data, morphological operation was used to highlight the area, along with labeling and template matching. By acquiring the distance information on the direction sign through such a processes, the proposed system can be output the distance remaining to the next junction. As a result, when the proposed method is applied to system it can process the data in real-time using the fast calculation speed, average speed was shown to be 0.46 second per frame, with accuracy of 0.65 in similarity value.
Park, Sung-Hwan;Jung, Hyung-Sup;Jung, Kyungsik;Kim, Kyong-Hwi
Korean Journal of Remote Sensing
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v.33
no.5_1
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pp.495-506
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2017
This study was carried out to effectively perform relative color correction for high-resolution aerial ortho image. For this study, relative geometrical error between adjacent images was analyzed. The block sum method is proposed to reduce the relative geometrical error. We used the regression coefficients determined based on the block sum size to perform the color correction. As a result, it was confirmed that the relative color correction was visually performed well. Quantitative analysis was performed through histogram similarity analysis. It is proved that block sum method is useful for relative color correction. Particularly, the block sum size was very important to correct color based on the amount of relative geometrical error.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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