The effect of diurnal cycle, intermittent visit of observation satellite, sensor installation, partial coverage of remote sensing, heterogeneity of soil properties and precipitation to the soil moisture estimation error were analyzed to present the global sampling strategy of soil moisture. Three models, the theoretical soil moisture model, WGR model proposed Waymire of at. (1984) to generate rainfall, and Turning Band Method to generate two dimensional soil porosity, active soil depth and loss coefficient field were used to construct sufficient two-dimensional soil moisture data based on different scenarios. The sampling error is dominated by sampling interval and design scheme. The effect of heterogeneity of soil properties and rainfall to sampling error is smaller than that of temporal gap and spatial gap. Selecting a small sampling interval can dramatically reduce the sampling error generated by other factors such as heterogeneity of rainfall, soil properties, topography, and climatic conditions. If the annual mean of coverage portion is about 90%, the effect of partial coverage to sampling error can be disregarded. The water retention capacity of fields is very important in the sampling error. The smaller the water retention capacity of the field (small soil porosity and thin active soil depth), the greater the sampling error. These results indicate that the sampling error is very sensitive to water retention capacity. Block random installation gets more accurate data than random installation of soil moisture gages. The Walnut Gulch soil moisture data show that the diurnal variation of soil moisture causes sampling error between 1 and 4 % in daily estimation.
Foreground/background segmentation in video sequences is often one of the first tasks in machine vision applications, making it a critical part of the system. In this paper, we present an improved sample-based technique that provides robust background image as well as segmentation mask. The conventional multiple interval sampling (MIS) algorithm have suffer from the unbalance of computation time per frame and the rapid change of confidence factor of background pixel. To balance the computation amount, a random-based pixel update scheme is proposed and a spatial and temporal smoothing technique is adopted to increase reliability of the confidence factor. The proposed method allows the sampling queue to have more dispersed data in time and space, and provides more continuous and reliable confidence factor. Experimental results revealed that our method works well to estimate stable background image and the foreground mask.
Researchers have used a variety of methods to measure patterns of animal movement, including the use of spatial data (mapping the position of a moving animal at specified intervals) and direct estimation of travel path length by pacing under a moving animal or group. I collected movement data from five groups of siamangs (Symphalangus syndactylus) using two different methods concurrently to estimate the effects of the method of data collection on estimates of daily path length (DPL). Estimates of DPL produced from spatial data collected at 15-minute intervals were 12% lower than estimates of DPL produced by pacing under the traveling animal. The actual magnitude of the difference was correlated with the travel distance, but there was no correlation between the proportional difference and the travel distance. While the collection of spatial data is generally preferable, as spatial data permit additional analyses of patterns of movements in two or three dimensions, the relatively small difference between the DPL's produced using different methods suggests that pacing is an acceptable substitute where the collection of spatial data is impractical. I also subsampled the spatial data at increasing time intervals to assess the effect of sampling interval on the calculation of daily path lengths. Longer sampling intervals produced significantly shorter estimates of travel paths than shorter sampling intervals. These results suggest that spatial data should be collected at short time intervals wherever possible, and that sampling intervals should not exceed 30 minutes. Researchers should be cautious when comparing data generated using different methods.
We propose a method to synthesize a color non-hogel-based computer-generated-hologram (CGH) from light field data of a three-dimensional scene with a hologram pixel pitch shared for all color channels. The non-hogel-based CGH technique generates a continuous wavefront with arbitrary carrier wave from given light field data by interpreting the ray angle in the light field to the spatial frequency of the plane wavefront. The relation between ray angle and spatial frequency is, however, dependent on the wavelength, which leads to different spatial frequency sampling grid in the light field data, resulting in color aberrations in the hologram reconstruction. The proposed method sets a hologram pixel pitch common to all color channels such that the smallest blue diffraction angle covers the field of view of the light field. Then a spatial frequency sampling grid common to all color channels is established by interpolating the light field with the spatial frequency range of the blue wavelength and the sampling interval of the red wavelength. The common hologram pixel pitch and light field spatial frequency sampling grid ensure the synthesis of a color hologram without any color aberrations in the hologram reconstructions, or any loss of information contained in the light field. The proposed method is successfully verified using color light field data of various test or natural 3D scenes.
In physical modeling of plucked string instruments, the vibration of a string is typically simulated by the linear system. Currently the Digital Waveguides of J.O.Smith[1] are widely used to get a high quality sound of the plucked string instrument. He used the wave equation to derive the Digital Waveguides and emphasized the time variable. In this thesis, new model of plucked string is proposed to improve the sound quality emphasizing the spatial variable of the wave equation. In our model, we used the fixed sampling interval which is not dependent on the speed of the wave. So we could get more detailed description of wave movement by the time variable. As a result, the new model could produce a higher quality sound of plucked string instrument.
Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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2009.10a
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pp.331-332
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2009
We present an analysis on the quality factors of the Fourier hologram generated from multiple orthographic view images of three-dimensional object. In the analysis, we analyze both the maximum size of the reconstructed object and its spatial resolution. For the maximum size of the reconstruction, we found that the main factor is the orthographic projection angle interval. Too large projection angle interval causes overlapping in the reconstruction space domain. For the spatial resolution, there are three factors, i.e. the capturing lens array pitch which determines the spatial sampling rate of the original three-dimensional objects, the maximum orthographic projection angle, and the spatial frequency bandwidth of the object. The dominant factor is determined by the relationship between those three factors.
The probability distribution of ichthyoplankton is important for enhancing the precision of sampling while reducing unnecessary surveys. To estimate the ichthyoplankton detection proportion (IDP) and its margin of error (ME), the monitoring information of the chub mackerel's (Scomber japonicus) ichthyoplankton presence-absence sampling data has been were collected over approximately 30 years (from 1982 to 2011) in the Korean coastal seas. Based on the computed spatial distributions of the mackerel's IDP and ME, the confidence interval (CI) range, defined as 2 ME, decreases from approximately 80% to 40% as the sample size n increases from 4 to 24 and the ME is approximately 40% in the typical (seasonal survey) case n = 4 per year. The IDP and ME off Jeju Island are relatively high at the 0.5-degree smoothing level. After increasing the spatial smoothing level to 1.0-degree, the ME decreased, and the spatial distribution pattern also changed due to the over-smoothing effects. In this study, the 0.5-degree smoothing is more suitable for the distribution pattern than the 1.0-degree smoothing level. The area of the high IDP and the low ME on the mackerel's ichthyoplankton was similar to the estimated spawning ground in the Korean peninsula. This information could contribute to enhancing for the spawning ecology surveys.
Oh-Seung Nam;Ki-Chul Kwon;Jong-Rae Jeong;Kwon-Yeon Lee;Nam Kim
Korean Journal of Optics and Photonics
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v.34
no.5
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pp.192-201
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2023
The band-limited angular spectrum method (BL-ASM) causes aliasing errors due to spatial frequency control problems. In this paper, a sampling interval adjustment technique for phase holograms and a technique for reducing speckle noise and improving image quality using a deep-learningbased U-net model are proposed. With the proposed technique, speckle noise is reduced by first calculating the sampling factor and controlling the spatial frequency by adjusting the sampling interval so that aliasing errors can be removed in a wide range of propagation. The next step is to improve the quality of the reconstructed image by learning the phase hologram to which the deep learning model is applied. In the S/W simulation of various sample images, it was confirmed that the peak signal-to-noise ratio (PSNR) and structural similarity index measure (SSIM) were improved by 5% and 0.14% on average, compared with the existing BL-ASM.
In land and marine seismic survey, we generally set receivers with equal interval suppose that sampling interval Is too narrow. But the cost of seismic data acquisition and that of data processing are much higher, therefore we should design proper receiver interval. Spatial aliasing can be occurred on seismic data when sampling interval is too coarse. If we Process spatial aliasing data, we can not obtain a good imaging result. Trace interpolation is used to improve the quality of multichannel seismic data processing. In this study, we applied the Spitz algorithm which is widely used in seismic data processing. This algorithm works well regardless of dip information of the complex underground structure. Using prediction filter and original traces with linear event we interpolated in f-x domain. We confirm our algorithm by examining for some synthetic data and marine data. After interpolation, we could find that receiver intervals get more narrow and the number of receiver is increased. We also could see that continuity of traces is more linear than before Applying this interpolation algorithm on seismic data with spatial aliasing, we may obtain a better migration imaging.
One of the most difficult parameters to measure in the sea is current speed and direction. Recently, efforts are being made to estimate the ocean current vectors by utilizing sequential satellite imageries. In this study, we attempted to estimated sea surface current vector (sscv) by using satellite ocean color imageries of SeaWifs around the Korean Peninsula. This ocean color image data has 1-day sampling interval and spatial resolution of 1x1 km. Maximum cross-correlation method is employed which is aimed to detect similar patterns between sequential images. The estimated current vectors are compared to the surface geostrophic current vectors obtained from altimeter of sea level height data. In utilizing the color imagery data, some limitations and drawbacks exist so that in warm water region where phytoplankton concentration is relatively lower than in cold water region, estimation of sscv is poor and unreliable. On the other hand, two current vector fields agree reasonably well in the Korean South Sea region where high concentration of chlorophyll-a and weak tide is observed. In the future, with ocean color images of shorter sampling interval by COMS satellite, the algorithm and methodology developed in the study would be useful in providing the information for the ocean current around Korean Peninsula.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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