This paper is concerned with 'reverse difference' of marine sediments at the Camau tongue in the extreme south of Vietnam. We demonstrate the importance of remote sensing in geomorphology and marine geological application, using only visual evaluation and some data-processing techniques. In this paper, about 10,000 km$^2$ of the territorial water in the extreme south of Vietnam is being studied. We show that form and behavior of Mekong and its branch can be determined by visually interpreting remote sensing images and using ERDAS IMAGE 8.5 software. Besides, the 'reverse difference' phenomenon is explained by flows of Mekong river and its branches.
Global vegetation change is one of major global concerns. Remote sensing images provide an efficient and useful data source to estimate global vegetation covers, and a number of methods have been proposed to estimate them. Among them, the NDVI is one of the most popular indices, and it is_easy to calculate with simple image computing. However, this index is very much affected by the radiometric environment of sensing such as atmospheric conditions and the sun illumination angle. Therefore, it is not appropriate to apply the NDVI to investigate seasonal changes. This paper discusses these problems and proposes an alternative index, MODVI(Modified Vegetation Index), that is less affected by radiometric environment changes. An experiment was conducted to compare these two indices using temporal Landsat TM sub-scenes.
An efficient and robust neural network-based scheme is introduced in this paper to perform automatic cloud detection. Unlike many existing cloud detection schemes which use thresholding and statistical methods, we used the artificial neural network methods, the multi-layer perceptrons (MLP) with back-propagation algorithm and radial basis function (RBF) networks for cloud detection from Geostationary satellite images. We have used a simple scene (a mixed scene containing only cloud and clear sky). The main results show that the neural networks are able to handle complex atmospheric and meteorological phenomena. The experimental results show that two methods performed well, obtaining a classification accuracy reaching over 90 percent. Moreover, the RBF model is the most effective method for the cloud classification.
The prototype of the radiometric calibration algorithm, including the correction of scan mirror's angle, has been developed for the stationary meteorological sensor, firstly in Korea. We use this system on GOES-12 to evaluate two coefficients, slope and intercept. The evaluated coefficients show good agreement with the NESDIS's results for the five-case data. The calculated coefficients have been applied to the conversion from the measured counts to the radiance and the converting methods according to the scanning are investigated to enhance the radiometric accuracy.
This paper presents a feasibility study of flexible piezoelectric paint for use in wide-band low-profile surface-mount or embeddable ultrasonic sensor for in situ structural health monitoring. Piezoelectric paint is a piezoelectric composite with 0-3 connectivity. Because of its ease of application, piezoelectric paint can be readily fabricated into sensing element with complex pattern. This study examines the characteristics of piezoelectric paint in acoustic emission signal and ultrasonic guided wave sensing. A series of ultrasonic tests including pitch catch and pencil break tests were performed to validate the ultrasonic wave sensing capability of piezoelectric paint. The results of finite element simulation of ultrasonic wave propagation, and acoustic emission generated by a pencil lead break on an aluminum plate are also presented in this paper along with corresponding experimental data. Based on the preliminary experimental results, the piezoelectric paint appears to offer a promising sensing material for use in real-time monitoring of crack initiation and propagation in both metallic and composite structures.
This paper presents a novel method to design and implement mobile u-health system by defining the essential elements of mobile healthcare services. We choose common service elements for the proposed u-healthcare scheme and design the service platform. Especially we focus on automatic feces or urine sensing u-care scheme to prove the effectiveness of our platform. We construct the system with sensing part with a manikin and a diaper, wireless communication part with feces or urine sensing data, and coordinator system based on the u-health platform defined in this paper. Experimental results show that our scheme is useful in the area of u-care service for the handicapped, the elderly, and patients who can hardly move by themselves. In addition the designed scheme offers a realized u-care scheme with the purpose of advanced developing tools for application or service developers.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.40
no.6
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pp.1024-1031
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2015
Compressive sensing is a new data acquisition method enabling the reconstruction of sparse or compressible signals from a smaller number of measurements than Nyquist rate, as long as the signal is sparse and the measurement is incoherent. In this paper, we consider a simple hypothesis testing in target detection and estimation problems using compressive sensing, where the performance depends on the sparsity level of the signals being detected. We provide theoretical analysis results along with some experiment results.
When the data from the artificial satellite is analyzed, recent years it is perceived to vegetation index using BRF(Bi-directional Reflectance Factor) of the observation target. To make the BRF models, it is important to measure the 3D structure of the observation target actually. In this study, it is proposed to the observation technique by using multi-angle stereo pair image, and shown the observation result in grassland area. Also, our team has been operating the radio controlled helicopter which can fly over the tall forest canopy and it can be equipped the measurement system.
Red tide(harmful algae) in the Korean Coastal Waters has a given a great damage to the fishery every year. However, the aim of our study understands the influence of meteorological factors (air and water temperature, precipitation, sunshine, solar radiation, winds) relating to the mechanism of red tide occurrence and monitors red tide by satellite remote sensing, and analyzes the potential area for red tide occurrence by GIS. The meteorological factors have directly influenced on red tide formation. Thus, We want to predict and apply to red tide formation from statistical analyses on the relationships between red tide formation and meteorological factors. In future, it should be realized the near real time monitoring for red tide by the development of remote sensing technique and the construction of integrated model by the red tide information management system (the data base of red tide - meteorological informations). Finally our purpose is support to the prediction information for the possible red tide occurrence by coastal meteorological information and contribute to reduce the red tide disaster by the prediction technique for red tide.
This paper focuses on minimizing flood damage in the Yeongdeok basin of South Korea by establishing a flood prediction model based on a geographic information system (GIS), remote sensing, and geomorphoclimatic instantaneous unit hydrograph (GcIUH) techniques. The GIS database for flash flood prediction was created using data from digital elevation models (DEMs), soil maps, and Landsat satellite imagery. Flood prediction was based on the peak discharge calculated at the sub-basin scale using hydrogeomorphologic techniques and the threshold runoff value. Using the developed flash flood prediction model, rainfall conditions with the potential to cause flooding were determined based on the cumulative rainfall for 20 minutes, considering rainfall duration, peak discharge, and flooding in the Yeongdeok basin.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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