열적외선 영상은 육안으로 식별 할 수 없는 물체를 감지할 수 있는 특성을 가지고 있으며, 접근 불가지역의 정보를 쉽게 얻을 수 있는 장점을 가지고 있다. 그러나 열적외선 영상은 상대적으로 낮은 공간 해상도를 지니는 한계점이 있다. 본 연구에서는 무인 항공기를 활용하여 취득한 영상에 대하여 위성영상에 적용되는 영상융합 알고리즘의 적용 가능성을 연구하였다. RGB 영상은 TIR (Thermal InfraRed) 영상보다 높은 공간 해상도를 가지고 있다. 본 연구에서는 상대적으로 낮은 공간 해상도를 갖는 TIR 영상에 영상융합 알고리즘을 적용하여 RGB 영상과 같은 공간 해상도를 가지며 온도정보를 가지는 융합영상을 생성하고자 한다. 실험결과, PC1 밴드와 RGB 밴드의 평균값을 이용하여 영상융합 알고리즘을 수행한 경우, 다른 밴드를 활용하여 연구를 수행한 경우보다 정량적 평가에 대해서 더 좋은 결과가 나타냈으며, ATWT (${\grave{A}}$ Trous Wavelet Transform) 기법에 의한 융합영상이 HPF (High-Pass Filter) 및 SFIM (Smoothing Filter-based Intensity Modulation) 기법에 의한 융합영상보다 더 뛰어난 분광해상도 및 공간 해상도를 나타냈다.
Analyses of Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) microwave radiometer (TMI) and precipitation radar (PR) data show that the rainfall inhomogeneity, represented by the coefficient of variation, decreases as rain rate increases at the low resolution (the footprint size of TMI 10 GHz channel). The rainfall inhomogeneity, however, is relatively constant for all rain rates at the high resolution (the footprint size of TMI 37 GHz channel). Consequently, radiometric signatures at lower spatial resolutions are characterized by larger dynamic range and smaller variability than those at higher spatial resolution. Based on the observed characteristics, this study develops a low-resolution (${\sim}40{\times}40$ km) rainfall retrieval algorithm utilizing realistic rainfall distributions in the a-priori databases. The purpose of the low-resolution rainfall algorithm is to make more reliable climatological rainfalls from various microwave sensors, including low-resolution radiometers.
This paper is to present an approach for generating coarse resolution (MODIS data) fraction images of forested region in Korea peninsula using forest type area fraction derived from high resolution data (ASTER data) in regional forest area. A 15-m spatial resolution multi-spectral ASTER image was acquired under clear sky conditions on September 22, 2003 over the forested area near Seoul, Korea and was used to select each end-member that represent a pure reflectance of component of forest such as different forest, bare soil and water. The area fraction of selected each end-member and a 500-m spatial resolution MODIS reflectance product covering study area was applied to a linear mixture inversion model for calculating the fraction image of forest component across the South Korea. We found that the area fraction values of each end-member observed from high resolution image data could be used to separate forest cover in low resolution image data.
최근 고해상도 광학 위성영상의 활용성이 강조되면서 이를 이용한 지표 모니터링 연구가 활발히 수행되고 있다. 그러나 고해상도 위성영상은 낮은 시간 해상도에서 획득되기 때문에 그 활용성에 한계가 있다. 이러한 한계를 보완하기 위해 서로 다른 시간 및 공간 해상도를 갖는 다중 위성영상을 융합해 높은 시공간 해상도의 합성 영상을 생성하는 시공간 자료 융합을 적용할 수 있다. 기존 연구에서는 중저해상도의 위성영상을 대상으로 시공간 융합 모델이 개발되어 왔기 때문에 고해상도 위성영상에 대한 기개발된 융합 모델의 적용성을 평가할 필요가 있다. 이를 위해 이 연구에서는 KOMPSAT-3A 영상과 Sentinel-2 영상을 대상으로 기개발된 시공간 융합 모델의 적용성을 평가하였다. 여기에는 예측을 위해 사용하는 정보가 다른 Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model (ESTARFM)과 Spatial Time-series Geostatistical Deconvolution/Fusion Model (STGDFM)을 적용하였다. 연구 결과, 시간적으로 연속적인 반사율 값을 결합하는 STGDFM의 예측 성능이 ESTARFM 보다 높은 것으로 나타났다. 특히 KOMPSAT 영상의 낮은 시간 해상도로 같은 시기에서 KOMPSAT 및 Sentinel-2 영상을 동시에 획득하기 어려운 경우, STGDFM의 예측 성능 향상이 더욱 크게 나타났다. 본 실험 결과를 통해 연속적인 시간 정보를 결합해 상대적으로 높은 예측 성능을 가지는 STGDFM을 이용해 낮은 재방문 주기로 인한 고해상도 위성영상의 한계를 보완할 수 있음을 확인하였다.
Land surface temperature is essential for monitoring abnormal climate phenomena such as UHI (Urban Heat Islands), and for modeling weather patterns. However, the quality of surface temperature obtained from the optical space imagery is affected by many factors such as, revisit period of the satellite, instance of capture, spatial resolution, and cloud coverage. Landsat 8 imagery, often used to obtain surface temperatures, has a high resolution of 30 meters (100 meters rearranged to 30 meters) and a revisit frequency of 16 days. On the contrary, MODIS imagery can be acquired daily with a spatial resolution of about 1 kilometer. Many past attempts have been made using both Landsat and MODIS imagery to complement each other to produce an imagery of improved temporal and spatial resolution. This paper applied machine learning methods and performed downscaling which can obtain daily based land surface temperature imagery of 30 meters.
Conventional bipolar surface electromyography(EMG) technique detects only the superimposed electromyographic activity of a large number of motor units due to its low spatial resolution. For the diagnosis of neuromuscular disorder, the information of single MU is required. In this paper, 9 channel array surface electrode system was as designed and MLoG filter was proposed. Also the MCPT(modified convolution processing technique)method was proposed for the improvement of MUAP resolution. For performance evaluation, power spectrum analysis of random data and raw EMG signal comparison of MUAP shape and quantitative estimation of SNR were executed. As a result, the MUAP resolution improvement of 32% was obtained from the standpoint of the signal-to-noise ratio(SNR).
Comprehensive measurements for velocity and temperature fields have been conducted. A Micro PIV 2-color LIF system have been setup to measure the buoyancy driven fields in a 1-mm heated channel with low Grashof-Prandtl numbers [$86]. Fluorescence microscopy is combined with an MPIV system to obtain enough intensity images and clear pictures from nano-scale fluorescence particles. The spatial resolution of the Micro PIV system is $75{\mu}m\;by\;67{\mu}m$ and error due to Brownian motion is estimated $1.05\%$. Temperature measurements have achieved the $4.7\;{\mu}m$ spatial resolution with relatively large data uncertainties the present experiment. The measurement uncertainties have been decreased down to less than ${\pm}1.0^{\circ}C$ when measurement resolution is equivalent to $76\;{\mu}m$. Measured velocity and temperature fields will be compared with numerical results to examine the feasibility of development as a diagnostic technique.
본 연구는 레이더 강우와 분포형 수문모형의 공간해상도가 매개변수 추정 및 강우-유출 모의에 미치는 영향을 분석하였다. 레이더 강우는 비슬산 S밴드 이중편파 강우레이더에서 2012년 관측된 강우사상을 대상으로, R-KDP, R-Z, R-ZDR의 관계식에 의해 추정된 레이더 강우를 지상관측 강우와 비교하였다. 세 가지 강우 추정식에 의한 레이더 강우를 지상 관측 강우와 비교 시 유역 평균에 대해서는 모두 높은 일치도를 보였으며, 이는 지상 관측 강우에 대한 레이더 강우 보정의 영향으로 판단되었다. 그 중에서도 R-KDP에 의한 추정 강우가 비교적 높은 정확도를 보였으며, 이를 강우-유출 모형의 입력자료로 적용하였다. 강우-유출 모형으로는 GRM (grid based rainfall-runoff model) 모형을 이용하여, 낙동강 수계 금호강 유역을 대상으로, 200m, 500m, 1000m의 공간해상도로 입력자료를 구축하였다. 또한, 범용 매개변수 최적화 모형인 PEST(model independent parameter estimation tool)로 초기 포화도, 지표면 조도계수 및 토양 투수계수의 보정계수를 각 공간해상도 및 호우사상 별로 추정하였다. 매개변수 추정 결과, 200m 공간해상도 모형에서는 비교대상 강우사상에 대해 지표면 조도계수와 토양 투수계수 관련 보정계수가 비교적 안정적으로 추정되었으나, 500m, 1000m 공간해상도 모형에서는 강우사상에 따라 매개변수의 최적 추정 값의 변동이 확인되었다. 초기 포화도는 강우사상 별, 공간해상도 별로 일정한 경향을 보이지 않았다. 또한, 200m와 1000m 공간해상도에 대해 최적화된 매개변수를 다른 공간해상도에 적용한 결과, 1000m 공간해상도에 대해 보정된 매개변수를 200m 공간해상도 모형에 적용하면 첨두 홍수량이 증가하는 경향이 있었다.
Kim, Gu Hyeok;Park, Nyung Hee;Choi, Seok Keun;Choi, Jae Wan
한국측량학회지
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제34권4호
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pp.413-423
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2016
Worldview-3 satellite sensor provides panchromatic image with high-spatial resolution and 8-band multispectral images. Therefore, an image-sharpening technique, which sharpens the spatial resolution of multispectral images by using high-spatial resolution panchromatic images, is essential for various applications of Worldview-3 images based on image interpretation and processing. The existing pansharpening algorithms tend to tradeoff between spectral distortion and spatial enhancement. In this study, we applied six pansharpening algorithms to Worldview-3 satellite imagery and assessed the quality of pansharpened images qualitatively and quantitatively. We also analyzed the effects of time lag for each multispectral band during the pansharpening process. Quantitative assessment of pansharpened images was performed by comparing ERGAS (Erreur Relative Globale Adimensionnelle de Synthèse), SAM (Spectral Angle Mapper), Q-index and sCC (spatial Correlation Coefficient) based on real data set. In experiment, quantitative results obtained by MRA (Multi-Resolution Analysis)-based algorithm were better than those by the CS (Component Substitution)-based algorithm. Nevertheless, qualitative quality of spectral information was similar to each other. In addition, images obtained by the CS-based algorithm and by division of two multispectral sensors were shaper in terms of spatial quality than those obtained by the other pansharpening algorithm. Therefore, there is a need to determine a pansharpening method for Worldview-3 images for application to remote sensing data, such as spectral and spatial information-based applications.
제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
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pp.409-412
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1996
Ultrasonic sensors are widely used in various applications due to advantages of low cost, simplicity in construction, mechanical robustness, and little environmental restriction in usage. But the main purposes of the noncontact sensing are rather narrowly confined within object detection and distance measurement. For the application of object recognition, ultrasonic sensors exhibit several shortcomings of poor directionality which results in low spatial resolution of objects, and specularity which gives frequent erroneous range readings. To resolve these problems in object recognition, an array of the sensor has been used. To improve the spatial resolution, more number of sensors are used in essence throughout the various devices of the sensor arrays. Under the disguise of a fixed number of the sensors, the array can be shifted mechanically in several steps. In this paper we propose a practical sensor resolution enhancement method using an electronic circuit accompanying the sensor array. The circuit changes the transmitter output voltage in several steps. Using the known sensor characteristics, a set of different return echo signals provide enhanced spatial resolution. The improvement is obtained with neither the cost of the increased number of the sensors nor extra mechanical devices.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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