Over the past 30 years, significant developments have been made in hyperspectral imaging (HSI) technologies that can provide end users with rich spectral, spatial, and temporal information. Owing to the advances in miniaturization, cost reduction, real-time processing, and analytical methods, HSI technologies have a wide range of applications from remote-sensing to healthcare, military, and the environment. In this study, we focus on the latest trends of HSI technologies, analytical methods, and their applications. In particular, improved machine learning techniques, such as deep learning, allows the full use of HSI technologies in classification, clustering, and spectral mixture algorithms. Finally, we describe the status of HSI technology development for skin diagnostics.
Purpose: Phosphorus is an essential element for water quality control. Excessive amounts of phosphorus causes algal bloom in water, which leads to eutrophication and a decline in water quality. It is necessary to maintain the optimum amount of phosphorus present. During the last decades, various studies have been conducted to determine phosphorus content in water. In this study, we present a comprehensive overview of colorimetric, electrochemical, fluorescence, microfluidic, and remote sensing technologies for the measurement of phosphorus in water, along with their working principles and limitations. Results: The colorimetric techniques determine the concentration of phosphorus through the use of color-generating reagents. This is specific to a single chemical species and inexpensive to use. The electrochemical techniques operate by using a reaction of the analyte of interest to generate an electrical signal that is proportional to the sample analyte concentration. They show a good linear output, good repeatability, and a high detection capacity. The fluorescence technique is a kind of spectroscopic analysis method. The particles in the sample are excited by irradiation at a specific wavelength, emitting radiation of a different wavelength. It is possible to use this for quantitative and qualitative analysis of the target analyte. The microfluidic techniques incorporate several features to control chemical reactions in a micro device of low sample volume and reagent consumption. They are cheap and rapid methods for the detection of phosphorus in water. The remote sensing technique analyzes the sample for the target analyte using an optical technique, but without direct contact. It can cover a wider area than the other techniques mentioned in this review. Conclusion: It is concluded that the sensing technologies reviewed in this study are promising for rapid detection of phosphorus in water. The measurement range and sensitivity of the sensors have been greatly improved recently.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.3
no.2
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pp.87-97
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2000
Recently microwave remote sensing technology is widely used in Global environment study. Expecially Synthetic Aperture Radar sensing technique has many application to geographic information. Proposed AIRSAR Pacific Rim Deployment 2000(PACRIM2) is a NASA-sponsored science mission. AIRSAR is a test-bed instrument for new radar technologies in near future from space shuttle and satellite systems. In this paper the overview of PACRIM2 overview and sensors are introduced. Examples of processed data from new sensors are also shown.
Various technologies such as infrared light, ultrasonic waves, RFID, GPS, UWB, and signal indicators have been incorporated in the location tracking system. However, such pre-existing systems require location recognition in shadow areas. This study proposes a location tracking system that utilizes Cooperative Spectrum Sensing. Cooperative Spectrum Sensing is not only able to track the location and path of moving objects but also recognize when objects breakaway from the path set by sensors and guide them back. In addition, it has the advantage of being more efficient in terms of frequency usage. It is able to automatically fix power transmission and frequency modulation for transmission cognitive users to an optimum level within the range that does not cause interference for primary users.
Kim, Jeong-Hoon;Asif, Iqbal;Khuandaga, Gulmira;Kwak, Kyung-Sup
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.10
no.3
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pp.85-94
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2011
Spectrum sensing is one of the most important technologies in cognitive radio. Although many studies have considered energy detection technique as the spectrum sensing technique, noise variance in practical systems is difficult to estimate accurately. Thus, in the real system, the probability of false alarm will not be maintained constant. In this paper, with considering that the cognitive radio does not know the primary user's signal, we propose a new spectrum sensing scheme which can operate without the information of noise variance. Through simulations, we show that the proposed scheme can detect spectrum with the condition of unknown noise information and have robustness for the change of noise variance.
Offshore structures are generally exposed to harsh environments such as strong tidal currents and wind loadings. Monitoring the structural soundness and integrity of offshore structures is crucial to prevent catastrophic collapses and to prolong their lifetime; however, it is intrinsically challenging because of the difficulties in accessing the critical structural members that are located under water for installing and repairing sensors and data acquisition systems. Virtual sensing technologies have the potential to alleviate such difficulties by estimating the unmeasured structural responses at the desired locations using other measured responses. Despite the usefulness of virtual sensing, its performance and applicability to the structural health monitoring of offshore structures have not been fully studied to date. This study investigates the use of virtual sensing of offshore structures. A Kalman filter based virtual sensing algorithm is developed to estimate responses at the location of interest. Further, this algorithm performs a multi-sensor data fusion to improve the estimation accuracy under non-stationary tidal loading. Numerical analysis and laboratory experiments are conducted to verify the performance of the virtual sensing strategy using a bottom-fixed offshore structural model. Numerical and experimental results show that the unmeasured responses can be reasonably recovered from the measured responses.
Pradhan B.;Sandeep K.;Mansor Shattri;Ramli Abdul Rahman;Mohamed Sharif Abdul Rashid B.
Korean Journal of Remote Sensing
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v.22
no.1
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pp.49-61
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2006
The lifting scheme has been found to be a flexible method for constructing scalar wavelets with desirable properties. In this paper, it is extended to the UDAR data compression. A newly developed data compression approach to approximate the UDAR surface with a series of non-overlapping triangles has been presented. Generally a Triangulated Irregular Networks (TIN) are the most common form of digital surface model that consists of elevation values with x, y coordinates that make up triangles. But over the years the TIN data representation has become an important research topic for many researchers due its large data size. Compression of TIN is needed for efficient management of large data and good surface visualization. This approach covers following steps: First, by using a Delaunay triangulation, an efficient algorithm is developed to generate TIN, which forms the terrain from an arbitrary set of data. A new interpolation wavelet filter for TIN has been applied in two steps, namely splitting and elevation. In the splitting step, a triangle has been divided into several sub-triangles and the elevation step has been used to 'modify' the point values (point coordinates for geometry) after the splitting. Then, this data set is compressed at the desired locations by using second generation wavelets. The quality of geographical surface representation after using proposed technique is compared with the original UDAR data. The results show that this method can be used for significant reduction of data set.
The periodic monitoring of crop conditions and timely estimation of crop yield are of great importance for supporting agricultural decision-makings, as well as for effectively coping with food security issues. Remote sensing has been regarded as one of effective tools for crop condition monitoring and crop type classification. Since 2010, RDA (Rural Development Administration) has been developing technology for monitoring on crop condition using remote sensing and model. These special papers address recent state-of-the-art of remote sensing and geospatial technologies for providing operational agricultural information, such as, crop yield estimation methods using remote sensing data and process-oriented model, crop classification algorithm, monitoring and prediction of weather and climate based on remote sensing data,system design and architecture of crop monitoring system, history on rice yield forecasting method.
Today, the development of spaceborne Earth remote sensing is characterised by the increasing number and various types of remote sensing satellites, which are being operated in the low altitude and geostationary orbits with the help of rapid development of modern space technologies. It is believed that around 15 countries have programs to own their spaceborne Earth remote sensing systems, and the number of systems will be reached to some tens until the end of 2000 years. It is expected that Korean remote sensing satellites will be launched in sequence according to the national space program. The befinits will be magnificient because of the wide range of application area. Application of remote sensing information to the social infra implies that the potential customers can access the information, mission and the characteristics of the operation, and it is necessary to be supplied more information about systems and mission areas to our domestic users for proper applications. In this review we will survey the applications of the information acquired by the systems of USA, Russia and other countries. In this review we will discussed withing general application area, missions and systems.
A location estimate problem is critical issues for mobile robot. Because it is basic problem in practical use of the mobile robot which do what, or move where, or reach an aim. Already there are many technologies of robot localization (like GPS, vision, sonar sensor, etc) used on development. But the elevation of accurateness was brought the problem that must consider an increase of a hardware cost and addition electric power in each ways. There is the core in question to develop available and accurate sensing algorithm though it is economical. We used a ultrasonic sensor and was going to implement comparatively accurate localization though economical. Using a sensing data, we could make a grid map and estimate a position of a mobile robot. In this paper, to get a satisfactory answer about this problem using a ultrasonic sensor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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