This study confirmed the usefulness of short-wavelength infrared (SWIR) in the discrimination and classification of evergreen forest types. A forested area near Hisayama and Sasaguri in Fukuoka Prefecture, Japan, served as the study area. Warm-temperate forest vegetation dominates the study site vegetation. Coniferous plantation forest, natural broad-leaved forest, and bamboo forest were analyzed using LANDSAT5/TM and SPOT4/HRVIR remote sensing data. Samples were extracted for the three forest types, and reflectance factors were compared for each band. Kappa coefficients of various band combinations were also compared by classification accuracy. For the LANDSAT5/TM data observed in April, October, and November, Bands 5 and 7 showed significant differences between bamboo, broad-leaved, and coniferous forests. The same significant difference was not recognized in the visible or near-infrared regions. Classification accuracy, determined by supervised classification, indicated distinct improvements in band combinations with SWIR, as compared to those without SWIR. Similar results were found for both LANDSAT5/TM and SPOT4/HRVIR data. This study identified obvious advantages in using SWIR data in forest-type discrimination and classification.
Imaging in the Short Wave Infrared (SWIR) provides several advantages over the visible and near-infrared regions: enhanced image resolution in in foggy or dusty environments, deep tissue penetration, surveillance capabilities with eye-safe lasers, assessment of food quality and safety. Commercially available SWIR imagers are fabricated by integrating expensive epitaxial grown III-V compound semiconductor sensors with Si-based readout integrated circuits(ROIC) by indium bump bonding Infrared image sensors made of solution-processed quantum dots have recently emerged as candidates for next-generation SWIR imagers. They combine ease of processing, tunable optoelectronic properties, facile integration with Si-based ROIC and good performance. Here, we review recent research and development trends of various application fields of SWIR image sensors and nano-materials capable of absorption and emission of SWIR band. With SWIR sensible nano-materials, new type of SWIR image sensor can replace current high price SWIR imagers.
Recently, the demand for lidar systems for autonomous driving is increasing, and research on Shortwave Infrared(SWIR) photodetectors for this purpose is being actively conducted. Most SWIR photodetectors currently being developed are based on InGaAs, and have the disadvantages of complex processes, high prices, and limitations in research due to monopoly. In addition, current SWIR photodetectors use lasers in the 905 nm wavelength band, which can pass through the pupil and cause damage to the retina. Therefore, it is required to develop a SWIR photodetector using a wavelength band of 1400 nm or more to be safe for human eyes, and to develop a material that can replace the proprietary InGaAs. PbS QDs are group 4-6 compound semiconductors whose absorption wavelength band can be adjusted from 1000 to 2700 nm, and have the advantage of being simple to process. Therefore, in this study, PbS QDs having an absorption wavelength peak of 1415 nm were synthesized, and a SWIR photodetector was fabricated using this. In addition, the photodetector's responsivity was improved by applying P3HT and ZnO NPs to improve electron hole mobility. As a result of the experiment, it was confirmed that the synthesized PbS QDs had excellent FWHM characteristics compared to commercial PbS QDs, and it was confirmed that the photodetector had a maximum current change of about 1.6 times.
With the development of sensor and satellite technology, numerous high-resolution and multi-spectral satellite images have been available. Due to their wavelength-dependent reflection, transmission, and scattering characteristics, multi-spectral satellite images can provide complementary information for earth observation. In particular, the short-wave infrared (SWIR) band can penetrate certain types of atmospheric aerosols from the benefit of the reduced Rayleigh scattering effect, which allows for a clearer view and more detailed information to be captured from hazed surfaces compared to the visible band. In this study, we proposed a multi-resolution transform-based image fusion method to combine visible and SWIR satellite images. The purpose of the fusion method is to generate a single integrated image that incorporates complementary information such as detailed background information from the visible band and land cover information in the haze region from the SWIR band. For this purpose, this study applied the Laplacian pyramid-based multi-resolution transform method, which is a representative image decomposition approach for image fusion. Additionally, we modified the multiresolution fusion method by combining a haze-guided weight map based on the prior knowledge that SWIR bands contain more information in pixels from the haze region. The proposed method was validated using very high-resolution satellite images from Worldview-3, containing multi-spectral visible and SWIR bands. The experimental data including hazed areas with limited visibility caused by smoke from wildfires was utilized to validate the penetration properties of the proposed fusion method. Both quantitative and visual evaluations were conducted using image quality assessment indices. The results showed that the bright features from the SWIR bands in the hazed areas were successfully fused into the integrated feature maps without any loss of detailed information from the visible bands.
This paper presents the efficient method to detect the defective detectors of the SWIR band of SPOT 4. The key of this method are to flatten the baseline of the data using high pass band filter instead of differentiation. This method is made up six steps. First step is to apply image enhancement techniques to enhance the lines imaged by defective detector and improve the quality of an image. Second step is processed by summing the enhanced image in line direction. These summed data have the peaks that represent the defective detectors and the curved baseline characterized by the reflectivity of Earth surface. In order to exactly detect these peaks, third step is to flatten the curved baseline using high pass filtering in the frequency domain. In fourth step, the data with flat baseline is normalized to have zero mean and unity standard deviation. In fifth step, the defective detectors are detected using $99.9\%$ confidence interval. Finally, after removing the detected ones in summed data, the steps from third to five are iterated. Three SPOT 4 images, which have different reflectivity of Earth surface and different sensor, were used to validate this method. The overall accuracy of detection for three images was $97.9\%$. This result shows that this method can detect efficiently the lines made by defective detectors.
Relatively simplified method for determination of surface reflectance has been used by using the ratio between SWIR and VIS band reflectance over land surface. The surface reflectance ratios (SWIR/VIS) were estimated over land in Korea from Terra Moderate Resolution Imaging Spectre-radiometer (MODIS) L1 data. The ratios by using the minimum reflectance technique were lower than those by MODIS operational aerosol retrieval algorithm. Although the comparison between MODIS and sunphotometer Aerosol Optical Thickness (AOT) has a good correlation coefficient (R=0.84), slightly overestimated MODIS AOTs were shown with a slope of linear regression line of 0.89. The comparison between the ratio and AOT dearly exhibit that the error of MODIS AOT could be originated from the underestimated surface reflectances by MODIS operational algorithm.
Forest fires are becoming more frequent and larger around the world due to climate change. Remote sensing such as satellite images can be used as an alternative or assistance data because it reduces various difficulties of field survey. Forest burn severity (differenced normalized burn ratio, dNBR) is calculated through the difference in normalized burn ratio (NBR) before and after a forest fire. The images used in the NBR formula are based on Landsat's near-infrared (NIR) and short-wavelength infrared (SWIR) bands. South Korea's satellite images don't have a SWIR band. So domestic studies related to forest burn severity calculated dNBR using overseas images or indirectly using the normalized difference vegetation index (NDVI) using South Korea's satellite images. Therefore, in this study, dNBR was calculated by substituting the mid-wavelength infrared (MWIR) band of Kompsat-3A (K3A) instead of the SWIR band in the NBR formula. The results were compared with the dNBR results obtained through Landsat which is the standard for dNBR formula. As a result, it was shown that dNBR using K3A's MWIR band has a wider range of values and can be expressed in more detail than dNBR using Landsat's SWIR band. Therefore, it is considered that K3A images will be highly useful in surveying burn areas and severity affected by forest fires. In addition, this study used the K3A's MWIR band images degraded to 30 m. It is considered that much better results will be obtained if a higher-resolution MWIR band is used.
This study aims to extract maximum geological information using the ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection radiometer) images of a part of south India. The area chosen for this study is characterized by rock types such as Migmatite, Magnetite Quartzite, Charnockite, Granite, dykes, Granitoid gneiss and Ultramafic rocks, and minerals such as Bauxite, Magnesite, Iron ores, Calcite etc. Advantage was taken of the characteristic reflectance and absorption phenomenon in the VNIR, SWIR and TIR bands for these rocks and minerals, and they were mapped in detail. Image processing methods such as contrast stretching, PC analysis, band ratios and fusion were used in this study. The results of the processing matched with the field details and showed additional details, thus demonstrating the usefulness of ASTER (especially the SWIR bands) data for better geological mapping.
Since SPOT4 satellite contained VEGETATION 1 sensor launched, the noise in VEGETATION data was occasionally arisen a difficulty for the data traitement. Blind line noise types were studied in VEGETATION-l short wave infrared channel(SWIR). In order to provide a precis product, the procedure for removing this noise is strongly recommended. In the case that the blind values are clearly distinguished from contamination-free values a simple threshold method was applied, while a changeable threshold method was used for the blind value mixed with contamination-free values. New algorithm presented in this study is consists of two method for each type of SWIR blind. After removing blind line, there were again some residual pixels of blind, because the threshold is not determinated sufficiently low. Lower threshold could remove the blind line as well as the contamination-free pixels. Nevertheless, the results showed a good qualitative improvement as compared with other algorithm.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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