The extraction of 3D road network from high-resolution aerial images is still one of the current challenges in digital photogrammetry and computer vision. For many years, there are many researcher groups working for this task, but unt il now, there are no papers for doing this with TLS (Three linear scanner), which has been developed for the past several years, and has very high-resolution (about 3 cm in ground resolution). In this paper, we present a methodology of road extraction from high-resolution digital imagery taken over urban areas using this modern photogrammetry’s scanner (TLS). The key features of the approach are: (1) Because of high resolution of TLS image, our extraction method is especially designed for constructing 3D road map for next -generation digital navigation map; (2) for extracting road, we use the global context of the intensity variations associated with different features of road (i.e. zebra line and center line), prior to any local edge. So extraction can become comparatively easy, because we can use different special edge detector according different features. The results achieved with our approach show that it is possible and economic to extract 3D road data from Three Linear Scanner to construct next -generation digital navigation road map.
In semiconductor manufacturing, critical dimensions indicate the features of patterns formed by the semiconductor process. The purpose of measuring critical dimensions is to confirm whether patterns are made as intended. The deposition process for an organic light emitting diode (OLED) forms a luminous organic layer on the thin-film transistor electrode. The position of this organic layer greatly affects the luminescent performance of an OLED. Thus, a system for measuring the position of the organic layer from outside of the vacuum chamber in real-time is desired for monitoring the deposition process. Typically, imaging from large stand-off distances results in low spatial resolution because of diffraction blur, and it is difficult to attain an adequate industrial-level measurement. The proposed method offers a new superresolution single-image using a conversion formula between two different optical systems obtained by a deep learning technique. This formula converts an image measured at long distance and with low-resolution optics into one image as if it were measured with high-resolution optics. The performance of this method is evaluated with various samples in terms of spatial resolution and measurement performance.
Since aerosol has a relatively short duration and significant spatial variation, satellite observations become more important for the spatially and temporally continuous quantification of aerosol. However, optical remote sensing has the disadvantage that it cannot detect AOD (Aerosol Optical Depth) for the regions covered by clouds or the regions with extremely high concentrations. Such missing values can increase the data uncertainty in the analyses of the Earth's environment. This paper presents a spatial gap-filling framework using a univariate statistical method such as DCT-PLS (Discrete Cosine Transform-based Penalized Least Square Regression) and FMM (Fast Matching Method) inpainting. We conducted a feasibility test for the hourly AOD product from AHI (Advanced Himawari Imager) between January 1 and December 31, 2019, and compared the accuracy statistics of the two spatial gap-filling methods. When the null-pixel area is not very large (null-pixel ratio < 0.6), the validation statistics of DCT-PLS and FMM techniques showed high accuracy of CC=0.988 (MAE=0.020) and CC=0.980 (MAE=0.028), respectively. Together with the AI-based gap-filling method using extra explanatory variables, the DCT-PLS and FMM techniques can be tested for the low-resolution images from the AMI (Advanced Meteorological Imager) of GK2A (Geostationary Korea Multi-purpose Satellite 2A), GEMS (Geostationary Environment Monitoring Spectrometer) and GOCI2 (Geostationary Ocean Color Imager) of GK2B (Geostationary Korea Multi-purpose Satellite 2B) and the high-resolution images from the CAS500 (Compact Advanced Satellite) series soon.
Kim, Tae-Eun;Seo, Kang-Hyeon;Kim, Dong-Su;Kim, Seo-Jun
Journal of Environmental Science International
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제25권8호
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pp.1165-1176
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2016
The accuracy of digital elevation models (DEMs) is crucial for properly estimating flood inundation area. DEM pixel size is especially important when generating flood inundation maps of small streams with a channel width of less than 50 m. In Korea, DEMs with large spatial resolutions of 30 m have been widely applied to generate flood inundation maps, even for small streams. Additionally, when making river master plans, field observations of stream cross-sections, as well as reference points in the middle of the river, have not previously been used to enhance the DEM. In this study, it was graphically demonstrated that high-resolution DEMs can increase the accuracy of flood inundation mapping, especially for small streams. Also, a methodology was proposed to modify the existing low-resolution DEMs by adding additional survey reference points, including river cross-sections, and interpolating them into a high spatial resolution DEM using the inverse distance weighting method. For verification purposes, the modified DEM was applied to Han stream on Jeju Island. The modified DEM showed much better accuracy when describing morphological features near the stream. Moreover, the flood inundation maps were formulated with the original 30 m pixel DEM and the modified 0.1 m pixel DEM using HEC-RAS modeling of the actual flood event of Typhoon Nari, and then compared with the flood history map of Nari. The results clearly indicated that the modified DEM generated a similar inundation area, but a very poor estimate of inundation area was derived from the original low-resolution DEM.
The aim of this paper is to investigate the applicability of high spatial resolution remote sensing images for conducting the rural amenity resources survey. There are a large number of rural amenity resources and field reconnaissance without a sufficient preliminary survey involves a big amount of cost and time even if the data quality cannot always be satisfied with the advanced study. Therefore, a new approach should be considered like the state-of-the-art remote sensing technology to support field survey of rural amenity resources as well as to identify the spatial attributes including the geographical location, pathway, area, and shape. Generally high-resolution satellite or aerial photo images are too expensive to cover a large area and not free of meteorological conditions, but recently rapidly-advanced internet-based image services, such as Google Earth, Microsoft Bing maps, Bluebirds, Daum maps, and so on, are expected to overcome the handicaps. The review of the different services shows that Google Earth would be the most feasible alternative for the survey of rural amenity resources in that it provides powerful tools to build spatial features and the attributes and the data format is completely compatible with other GIS(Geographic information system) software. Hence, this study tried to apply the Google Earth service to interpret the amenity resources and proposed the reformed work process conjugating the internet-based high-resolution images like satellite and aerial photo data.
Jeong, Hyun-Woo;Kim, Jong Seok;Bae, Se Young;Seo, Kanghyen;Kim, Seung Hun;Kang, Seong Hyeon;Shin, Dong Jin;Lee, Chang-Lae;Kim, Kyuseok;Lee, Youngjin
Journal of the Optical Society of Korea
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제20권6호
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pp.663-668
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2016
In single-photon-emission computed tomography (SPECT) with a pixelated semiconductor detector (PSD), not only pinhole collimators but also parallel-hole collimators are often used in preclinical nuclear-medicine imaging systems. The purpose of this study was to evaluate and compare pinhole and parallel-hole collimators in a PSD. For that purpose, we paired a PID 350 (Ajat Oy Ltd., Finland) CdTe PSD with each of the four collimators most frequently used in preclinical nuclear medicine: (1) a pinhole collimator, and (2) low-energy high-resolution (LEHR), (3) low-energy general-purpose (LEGP), and (4) low-energy high-sensitivity (LEHS) parallel-hole collimators. The sensitivity and spatial resolution of each collimator was evaluated using a point source and a hot-rod phantom. The highest sensitivity was achieved using LEHS, followed by LEGP, LEHR, and pinhole. Also, at a source-to-collimator distance of 2 cm, the spatial resolution was 1.63, 2.05, 2.79, and 3.45 mm using pinhole, LEHR, LEGP, and LEHS, respectively. The reconstructed hot-rod phantom images showed that the pinhole collimator and the LEHR parallel-hole collimator give a fine spatial resolution for preclinical SPECT with PSD. In conclusion, we successfully compared different types of collimators for a preclinical pixelated semiconductor SPECT system.
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 sensors 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 an object, and specularity which gives frequent erroneous range readings. To resolve these problems in object recognition, an array of the sensors 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 without the cost of the increased number of the sensors nor extra mechanical devices.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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제63권6호
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pp.101-115
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2021
The purpose of this study is to evaluate the compatibility of the vegetation index between the two satellites and the applicability of agricultural monitoring by comparing and verifying NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) based on Sentinel-2 and Terra MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer). Terra MODIS NDVI utilized 16-day MOD13Q1 data with 250 m spatial resolution, and Sentinel-2 NDVI utilized 10-day Level-2A BOA (Bottom Of Atmosphere) data with 10 m spatial resolution. To compare both NDVI, Sentinel-2 NDVIs were reproduced at 16-day intervals using the MVC (Maximum Value Composite) technique. As a result of time series NDVIs based on two satellites for 2019 and compare by land cover, the average R2 (Coefficient of determination) and RMSE (Root Mean Square Error) of the entire land cover were 0.86 and 0.11, which indicates that Sentinel-2 NDVI and MODIS NDVI had a high correlation. MODIS NDVI is overestimated than Sentinel-2 NDVI for all land cover due to coarse spatial resolution. The high-resolution Sentinel-2 NDVI was found to reflect the characteristics of each land cover better than the MODIS NDVI because it has a higher discrimination ability for subdivided land cover and land cover with a small area range.
CT is a medical device that acquires medical images based on Attenuation coefficient of human organs related to X-rays. In addition, using this theory, it can acquire sagittal and coronal planes and 3D images of the human body. Then, CT is essential device for universal diagnostic test. But Exposure of CT scan is so high that it is regulated and managed with special medical equipment. As the special medical equipment, CT must implement quality control. In detail of quality control, Spatial resolution of existing phantom imaging tests, Contrast resolution and clinical image evaluation are qualitative tests. These tests are not objective, so the reliability of the CT undermine trust. Therefore, by applying an artificial intelligence classification model, we wanted to confirm the possibility of quantitative evaluation of the qualitative evaluation part of the phantom test. We used intelligence classification models (VGG19, DenseNet201, EfficientNet B2, inception_resnet_v2, ResNet50V2, and Xception). And the fine-tuning process used for learning was additionally performed. As a result, in all classification models, the accuracy of spatial resolution was 0.9562 or higher, the precision was 0.9535, the recall was 1, the loss value was 0.1774, and the learning time was from a maximum of 14 minutes to a minimum of 8 minutes and 10 seconds. Through the experimental results, it was concluded that the artificial intelligence model can be applied to CT implements quality control in spatial resolution and contrast resolution.
The interferometer method with nano-scale spatial resolution has been developed in this study. To enhance the accuracy of the previous developed method, the 14 bit cooled CCD camera with 1280 by 980 spatial resolution was applied to the measurement. And optical alignment has been carried out on the highly accurate position sensors with 500nm resolution so as to be able to calibrate the detected interference image with the field of view. Also the measurements were applied to the ultra thin oil film between the Al coated cylinder mirror with 38.1mm radius and 0.5mm cover glass to verify the developed method. The measured result showed the good agreement with the used cylinder curvature with ${\pm}$5.18run uncertainty.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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