대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.382-386
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1998
The objectives of this study are to reveal relationship between tree physiology and spectral reflectance on effects of artificial acid rain and to obtain basic data on optimal wave length for forest of LRC sensor on KOMPSAT-2. Three pH levels of artificial acid rain - control, pH4.5 and pH3.0 - were applied to Pinus and Quercus species. Three types of the acid rain were spraied at the amount of 500m1 in every two days. Spectral reflectance data was collected once in a month by using GER 1500 (350~2500nm) or Ll 1800(300~1100nm) Spectroradiometer. The data was measured three times in a pH level. The results of this study are as follows; in April, the spectral reflectance of Pinus species was high in order at the level of pH3.0, control and pH4.5; in May, control, pH3.0 and pH4.5; in June, control, pH4.5 and pH3.0. That of Quercus species was high in the order of control, pH4.5 and pH3.0 in May; in June, control, pH3.0 and pH4.5, especially, within infrared wave length range, control, pH4.5 and ph3.0.
Forest canopy density is an ideal representative of the forest habitat situations. It can directly or indirectly depict the canopy structure and gap size in the forestland, thus could be applied to assessment of wildlife’s diversit y. Since population survey of vegetation and wildlife diversities is a key issue for sustainable forest ecosystem management, many research efforts have been focused on forest canopy density using multispectral data in the last two decades. Unfortunately, prediction of canopy density using large scaling remote sensing data remains a challenging issue. Due to recent advances in hyperspectral image sensors hyperspectral imagery is now available for environmental monitoring. In this paper, we conduct experiments to monitor complicated environments of forestland that can be captured by using hyperspectral imagery and further be analyzed to test a prediction model of forest canopy density. The results show that 95% of canopy density could be well described by using 2 difference vegetation indices (DVIs), which are difference of blue and green reflectances rband_100-rband_150 and difference of 2 short wave infrared reflectancse rband_406-rband_410 With the wavelengths of band no. 100, 150, 406, and 410 specified by 462.39 nm, 534.40 nm, 918.22 nm and 924.41 nm respectively.
We present a retrieval scheme for the remote sensing of evapotranspiration (ET) over rice paddy. To perform the retrieval, high-resolution airborne imagery of multi-spectral visible and thermal infrared data, and ground-based meteorological measurements are utilized. Our ET retrieval scheme is based on the basic principal of surface energy budget, which is a result of balance in longwave and shortwave radiation, latent heat, sensible heat, and energy flux into the ground. To partition the latent and sensible heat fluxes of interest from the energy balance equation, three basic parameters are of most concern, including albedo, surface temperature, and normalized difference vegetation index (NDVI). The NDVI and albedo can be easily derived from the visible and near infrared spectral data, while the surface tem-perature can be determined through the analysis of the infrared data with the Stefan Boltzmann law. From the airborne imagery taken on 28 April 2003, we observe very good dry and wet pixels that can be easily corre-sponded to the radiation and evaporation controlled crite-ria, respectively, and, hence, for the further use in defin-ing the evaporative fraction needed to partition sensible and latent heat fluxes from the net energy flux. The de-rived ET is compared with the in situ measurements.
It is our goal to obtain a better scientific understanding of how to define the nature and role of remotely sensed land surface parameters and energy fluxes in the heat island phenomena, and local and regional weather and climate. By using the TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission) visible and thermal imagery data and analyzing the surface energy flux images associated with the change of the landcover and land use in the study area, we present how significant is the magnitude of the heat island heat effect and its relation with the surface parameters and the energy fluxes in the Taichung area of Taiwan. We used the energy budget components such as net radiation, soil heat flux, sensible heat flux, and latent heat flux in the study area of interest derived form remotely sensed data to understand the island heat effect in Taichung. The results show that water is the most important component to decrease the temperature, and the more the consumed net radiation to latent heat, the lower the urban surface temperature.
A comparison was made between the chlorophyll $\alpha$ and suspended solid (SS) retrievals from OSMI and SeaWiFS sensor to chlorophyll $\alpha$ and SS values determined with the standard method during the NFRDI's research cruises. The percentage of organic and inorganic materials from the SS was calculated to study the contribution of turbid water in the northern part of the East China Sea. The open sea waters in the Kuroshio regions of the East China Sea showed relatively higher concentration of volatile SS. However, towards the northwestern part of the East China Sea, the situation became much more optically different with the non-volatile SS from the Yangtze river and the sea bottom sources in the sea in winter and spring seasons. Furthermore, in order to indirectly detect low salinity water with high turbidity, which related to the Yangtze river using remote sensed data from the satellites, a comparison between the results of the band ratio(nLw 490nm/nLw 555nm) of SeaWiFS(OSMI) and the distribution of low salinity around the Jeju Island was presented.
Purpose: As Thailand seeks to become a regional startup hub, Thai startups have been acquiring growth and scalability in the last ten years. Hence, this paper examines influential factors in Thailand's growth of logistics tech startups. The conceptual framework incorporates sensing user needs, sensing technological options, conceptualizing, scaling, and stretching, co-producing, and orchestrating, business strategy, strategic flexibility, and startup growth. Research design, data, and methodology: The quantitative method was applied to distribute the questionnaire to 500 managers and above in logistics tech startups in Thailand. The sampling techniques involve judgmental, convenience, and snowball samplings. Before the data collection, The Item Objective Congruence (IOC) Index and pilot test (n=45) were employed for content validity and reliability. The data were mainly analyzed by Confirmatory Factor Analysis (CFA) and Structural Equation Model (SEM). Results: The findings revealed that sensing technological options, scaling, and stretching, co-producing, and orchestrating, and business strategy significantly influence the growth of startups in Thailand. Nevertheless, sensing user needs, conceptualizing, and strategic flexibility have no significant relationship with startup growth. Conclusions: For Thailand to accelerate its digital economy driven by tech startups, firms must emphasize influential factors to accelerate growth by providing the right tech solutions for people's lives.
Suspended sediment is an important oceanic variable for monitoring changes in coastal environment related to physical and biogeochemical processes. In order to estimate suspended sediment concentration (SSC) from satellite data, we derived SSC coefficients by fitting satellite remote sensing reflectances to in-situ suspended sediment measurements. To collect in-situ suspended sediment, we conducted ship cruises at 16 different locations three times for the periods of Sep.-November 2009 and Jul. 2010 at the passing time of Landsat $ETM_+$. Satellite data and in-situ data measured by spectroradiometers were converted to remote sensing reflectances ($R_{rs}$). Statistical approaches proved that the exponential formula using a single band of $R_{rs}$(565) was the most appropriate equation for the estimation of SSC in this study. Satellite suspended sediment using the newly-derived coefficients showed a good agreement with insitu suspended sediment with an Root Mean Square (RMS) error of 1-3 g/$m^3$. Satellite-observed SSCs tended to be overestimated at shallow depths due to bottom reflection presumably. This implies that the satellite-based SSCs should be carefully understood at the shallow coastal regions. Nevertheless, the satellite-derived SSCs based on the derived SSC coefficients, for the most cases, reasonably coincided with the pattern of in-situ suspended sediment measurements in the study region.
인공위성 원격탐사 자료는 화산재 모니터링을 위한 중요한 도구로서 사용되어 왔다. 본 연구는 최근에 발생한 주요 화산폭발 사례(2008년 Chait$\acute{e}$n 화산, 2010년 Eyjafjallaj$\ddot{o}$kull 화산, 2011년 Shinmoedake 화산)를 대상으로 인공위성자료를 이용한 화산재 모니터링과 궤적분석 모델링을 수행하였다. 이를 위하여 Moderate Resolution Imaging Spectro-radiometer(MODIS) 인공위성 관측자료로부터 적외선 밝기온도차 기법을 적용하여 산출된 화산재 탐지 산출물과 HYbrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory(HYSPLIT) 모델을 이용한 전진궤적분석자료를 상호 비교하였다. 그 결과, 인공위성을 이용한 화산재 탐지 산출물은 모델링한 궤적분석 결과와 상호간에 관련성이 높게 나타났다. 이러한 결과는 인공위성 관측자료와 모델링의 통합분석자료가 화산재 감시 및 예측을 위하여 중요한 역할을 수행할 수 있는 가능성을 제시한다.
무선 센서 네트워크는 여러 개의 센서 노드들이 하나의 싱크 노드로 센싱 정보를 전달하여 수렴하는 형태의 트래픽 특성을 갖기 때문에 혼잡 지역이 자주 발생하게 된다. 기존에 제안된 혼잡 지역을 제어하는 기법들은 혼잡 지역이 발생한 후에 센싱 주기를 증가시키거나 패킷을 버림으로써 트래픽을 감소시켜 혼잡 지역을 제어하였다. 하지만 이러한 기법들은 센싱 정보를 전달할 때 신뢰성을 떨어뜨린다는 단점이 있다. 또한, 실제 환경에서는 노드 간 링크 품질이 떨어지는 경우 패킷 손실이 많은데도 불구하고 이를 고려하는 기법이 없었다. 본 논문에서는 트래픽을 감소시키지 않고 트래픽과 링크 품질에 따라 라우팅 경로를 변경하여 트래픽을 분산시켜 혼잡 지역을 제어하는 기법을 제안한다. 또한, 실험을 통해 제안 기법은 수집률을 향상시키고 종단 간 지연시간을 단축시키는 방법으로 센싱 정보를 전달할 때의 신뢰성을 높였음을 보였다.
윈격탐사 영상은 파장대에 따라 나누어진 여러 개의 밴드로부터 수집된 다중분광 이미지 데이터이다. 위성영상 분류는 원격탐사 처리 과정에 있어서 가장 중요한 분석 기법으로써 영상을 구성하는 각각의 화소들 중 비슷한 분광 특성을 갖는 것끼리 집단화시켜주는 방법이다. 본 논문에서는 PFCM 알고리즘을 응용한 원격탐사 영상의 패턴분류 방법에 관하여 연구하였다. PFCM 알고리즘은 각 데이터와 특정 클러스터 중심과의 거리에 대한 소속정도를 고려한 FCM 클러스터링 알고리즘과 데이터와 해당 클러스터 중심과의 거리에 의존하여 패턴의 전형성(typicality)을 고려한 PCM 클러스터링 알고리즘을 결합한 방법이다. 본 연구에서는 분류 항목별 학습데이터를 선정한 후 이를 PFCM 알고리즘에 적용하여 감독분류를 수행하였다. Landsat TM과 IKONOS 원격탐사 위성영상을 이용하여 PFCM 알고리즘의 적용성을 검증하였다. PFCM 알고리즘을 이용한 감독분류는 PCM, FCM 분류방법보다 좋은 결과를 보여주었으며, 또한 전통적인 분류방법인 최대우도분류보다도 정확도가 더 높은 결과를 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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