In order to compute cloud coverage statistics over Asian region, an operational scheme for masking cloud-contaminated pixels in Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) daytime data was developed, evaluated and presented. Dynamic thresholding was used with channell, 2 and 3 to automatically create a cloud mask for a single image. Then the IO-day cloud coverage imagery was generated over the whole Asian region along with cloud-free composite imagery. Finally the monthly based statistics were computed based on the derived cloud coverage imagery in terms of land cover and country. As a result, it was found that 20-day is required to acquire the cloud free data over the whole Asia using NOAA AVHRR. The to-day cloud coverage and cloud-free composite imagery derived in this research is available via the web-site http://webpanda.iis.u-tokyo.ac.jp/CloudCover/.
눈은 지표면의 물리과정에서 중요한 요소 중의 하나로 짧은 시간 동안에 많은 변화를 유도할 있다. 본 연구에 MODIS 채널자료를 이용하여 적설역에서 나타나는 단파적외 채널과 반사도 특성을 알아보았다 일반적으로 MODIS 위성자료를 이용한 적설연구는 근적외 채널을 활용한 NOSI (Normalized Difference of Snow Index)를 주로 사용한다. 하지만 본 연구는 정지기상 위성의 적셜 탐지 능력을 시험하기 위한 연구이다. 따라서 정지 기상 위성 탑재되어 있는 채널의 특성과 비슷한MODIS 가시 채널과 단파 적외 채널 자료를 이용하여 적설지역을 분석하였다단일 가시 채널을 이용하여 적설을 탐지 하는 것은 청천역일 경우 큰 어려움이 없으나 반면 구름과 적설이 혼재되어 있는 지역에서는 탐지 능력이 떨어진다.반면 BID 값을 활용한 적설지역 탐지는 단일 가시 채널을 활용한 방법보다 좋은 결과를 가지지만 하층운이 존재할 때는 여전히 적설과 구름을 명확히 구분하기는 어렵다.
The modern infrared (IR) imaging systems use mainly one or more wavelength bands among short wavelength IR (SWIR), middle wavelength IR (MWIR), and long wavelength IR (LWIR) bands. In the process of IR image synthesis and modeling, IR image wavelength-band conversion which transforms arbitrary band image to other band one is required. The wavelength-band conversion procedure includes a temperature estimation process of an object surface. However, in this procedure, an approximated Planck's radiation equation causes errors in estimated temperature. In this paper, we propose an estimation temperature error attenuation method in IR image band conversion procedure. The estimated temperature is corrected with a slope information of radiance according to it. The corrected temperature is used for generation of the other band IR image. The verification of proposed method is demonstrated through the simulation.
본 논문에서는 응용 주문형 집적회로 (ASICs)로 구현되는 신호처리기의 비용 예측 방법을 소개한다. 비용 예측은 디자인의 초기 단계에서 다양한 설계 사양들을 비교하여 성능과 비용 면에서 최적의 설계를 찾는데 도움을 준다. 본 비용 예측 방법은 Computer-Aided Design 도구들을 이용하여 시스템 동작 표현으로부터 시작하여 시스템 분할과 상위 수준 합성을 거쳐 레지스터 전송 수춘 단계에서 비용 예측을 실행한다. 사례 연구로 SWIR focal plane으로부터 생성되는 신호를 처리하는 신호처리기의 비용 예측을 실험한다. IBM 1.0 마이크론 기술의 CMOS 표준 셀을 적용하여 실험을 한 결과 각 채널로부터 전달되는 데이터를 실행하기 위해서는 3개의 칩이 필요했다.
Using MODIS data and several different compositing algorithms utilizing the average cloud free days in a compositing period, maximum ndvi, or dual maximum NDVI/minimum blue, multi resolution composites (250m, 500m, 1km) have been produced for Southeast Asia, with spectral bands ranging from the visible to short-wave infrared with a single band in the thermal (for land and sea surface temperature). A total of nine composites have been produced for the months of May and August in 2003, including blue, green, red, NIR, three in the SWIR, and several to specifically monitor vegetation health.
Moon, Wooil-M.;Li, Bo;Won, J.S.;Yoo, H.W.;Singhroy, V.;Yamaguch, Y.
대한원격탐사학회지
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제10권2호
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pp.161-170
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1994
The JERS-1 is an Earth Resources Satellite launched by NASDA (Natinal Space Development Agency) of Japan, in February in 1992 and has two sensors; SAR(L-Band Synthetic Aperture Radar) and OPS (SWIR and VNIR radiometers). In this research note, the basic properties and data characteristics of the SAR data are summarized based on the observations made on the data sets received for the Nahanni Canadian test site, Northwest Territories. The JERS-1 SAR data quality. including the spatial resolution of the data, is, in general, excellent for most geological applications.
In this paper, a new Scene-based Nonuniformity Correction (SBNUC) method is proposed by applying Image Roughness-like and Spatial Noise cost functions on deep neural network structure. The classic approaches for nonuniformity correction require generally plenty of sequential image data sets to acquire accurate image correction offset coefficients. The proposed method, however, is able to estimate offset from only a couple of images powered by the characteristic of deep neural network scheme. The real world SWIR image set is applied to verify the performance of proposed method and the result shows that image quality improvement of PSNR 70.3dB (maximum) is achieved. This is about 8.0dB more than the improved IRLMS algorithm which preliminarily requires precise image registration process on consecutive image frames.
이 연구의 목적은 2011년 경기도 용인시에서 발생한 산사태 지역을 대상으로 산사태 발생에 영향을 끼치는 팽창성 점토광물 및 지형분석을 통한 산사태 발생 원인을 분석하는 것이다. XRD, XRF, 분광분석 및 아스터(ASTER) 위성영상을 이용하여 점토광물 분석과 현장조사를 통한 산사태 발생원인과 취약지역을 분석하였다. 일라이트는 0.9와 $1.0{\mu}m$ 인근파장대역에서 $Fe^{2+}$와 $Fe^{3+}$의 흡수가 나타났으며 1.4와 $1.9{\mu}m$ 인근파장대역에서 OH와 $H_2O$의 강한 흡수 특성이 일어났다. 추가적으로 2.2, 2.3과 $2.4{\mu}m$ 인근파장대역에서 Al-hydroxyl이 나타났다. 흡수 특징은 아스터 위성영상의 밴드 5, 6, 7에서 일치하였고, $SWIR_{Illite}$ 밴드연산을 이용하여 일라이트 영상을 추출하였다. 분석 결과를 바탕으로 팽창성 점토광물에 의한 산사태 해석에 아스터 위성영상의 적용 가능성을 확인하였다.
기후 시스템에서 지구온난화는 세계적으로 매우 중요한 문제이고 이는 기후변화, 이상기온, 폭우, 가뭄 등의 문제를 초래한다. 특히 가뭄은 기후변화에 의해 여러 해 동안 진행되어온 사막화를 가속화시킨다. 본 연구의 목적은 중국과 몽골 사막주변의 식생수분상태를 탐지하는 것이다. 본 연구에서는 중국과 몽골 사막 주변의 식생수분지수를 산출하기 위해 1999년부터 2006년까지의 SPOT/VEGETATION 위성 이미지를 이용하여 정규수분지수(NDWI: Normalized Difference Water Index)를 산출하였다. 건조한 상태의 식생은 사막화되기 쉽기 때문에 식생 수분은 사막화의 중요한 지표이다. SPOT/VEGETATION 위성영상의 근적외밴드(NIR)와 단파적외밴드(SWIR)의 밴드간 연산을 통하여 NDWI를 구하여 식생의 수분입자를 측정하였다. 그 결과 1999년부터 2006년까지의 NDWI는 사막주변영역에서 감소하는 경향을 보였고, 그 영역은 몽골 고비사막 북동지역과 중국 타클라마칸 사막의 남동지역에 위치해 있었다.
GOCI 영상은 육상 관측에 적합한 공간해상도와 빠른 관측주기를 가지고 있지만, 현재까지 육상분야에 활용된 예가 많지 않다. GOCI 영상이 육상분야에 활용되기 위해서는 정교한 전처리가 수행되어 신뢰성을 갖춘 기본적인 산출물 형태로 제공되어야 한다. 본 연구에서는 GOCI 영상의 육상 활용을 위하여 구름의 영향이 최소화된 기본 산출물 제작에 필요한 구름 탐지 기법을 제안하였다. GOCI 영상은 구름 탐지에 효과적인 단파적외선(SWIR)과 열적외선(TIR) 밴드가 없기 때문에, 이 연구에서는 GOCI 영상의 장점인 빠른 관측 주기로 얻어지는 많은 다중시기영상을 이용하여 구름을 탐지하는 방법을 개발하였다. 제안한 구름탐지 기법은 세 단계로 구성된다. 1단계와 2단계에서는 1번 밴드 반사율과 1번과 8번 밴드의 반사율 비(b1/b8)에 임계값을 적용하여 완전 맑음(confident clear)과 두꺼운 구름(thick cloud)을 구분했다. 마지막 단계에서는 3일 동안 얻어진 b1/b8 값의 평균을 임계값으로 하여 얇은 구름(thin cloud)을 구분하였다. 이러한 순차적인 구름탐지 알고리즘을 적용하여 모두 4개의 등급으로 분류하였다. 본 연구에서 제안한 기법을 GOCI 영상에 적용 후 그 결과를 MODIS 구름 산출물(cloud mask products)과 비교 검증하였다. 여러 시기의 영상에서 추출된 구름 면적을 비교한 결과 평균제곱근오차(RMSE)가 10% 미만으로 MODIS 구름 산출물과 유사한 결과를 얻었다. 육안 분석을 통해 구름의 공간적인 분포를 비교한 결과, MODIS 산출물과 비슷한 구름 분포를 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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