Many researches have been done to define the physical parameters for the wave generation and transformation over a coastal region. However, most of these have been limited to the application of particular conditions, as they are generally too empirical. To yield more reasonable wave estimation using a spectral wave model, it is important to understand how they work for the wave estimation. This study involved a comprehensive sensitivity test against the spectral resolution and the physical source/sink terms of the spectral wave model using SWAN and TOMAWAC, which have the same physical background with several different empirical/theoretical formulations. The tests were conducted for the East Anglian coast, UK, which is characterized by a complex bathymetry due to several shoals and offshore sandbanks. For the quantitative and qualitative evaluation of the models' performance with different input conditions, the wave elements and spectrums predicted at representative sites the East Anglia coast were compared/analyzed. The spectral resolution had no significant effect on the model results, but the lowest resolution on the frequency and direction induced underestimations of the wave height and period. The bottom friction and depth-induced breaking terms produced relatively high variations in the wave prediction, depending on which formulation was applied. The terms for the quadruplet and whitecapping had little effect on the wave estimation, whereas the triads tended to predict shorter and higher waves by energy transferring to higher frequencies.
Kim, Young-Chan;Jin, Kyung-Hwan;Ye, Jong-Chul;Ahn, Jae-Wook;Yee, Dae-Su
Journal of the Optical Society of Korea
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제15권1호
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pp.103-108
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2011
Recently reported asynchronous-optical-sampling terahertz (THz) time-domain spectroscopy enables high-resolution spectroscopy due to a long time-delay window. However, a long-lasting tail signal following the main pulse is often measured in a time-domain waveform, resulting in spectral fluctuation above a background noise level on a high-resolution THz amplitude spectrum. Here, we adopt the wavelet power spectrum estimation technique (WPSET) to effectively remove the spectral fluctuation without sacrificing spectral features. Effectiveness of the WPSET is verified by investigating a transmission spectrum of water vapor.
본 연구에서는 고해상도의 panchromatic 영상을 이용하여 저해상도의 multispectral 영상을 고해상도로 재구축하는 방법을 제시하고 있다. 제안된 방법은 저해상도와 고해상도 간의 선형 모형 사용하여 실제의 spectral 값에 부합하는 고해상도 영상을 재구축하며 두 단계로 이루어 진다. 첫 단계는 고해상도 feature와 연관된 저해상도의 선형 모형을 이용하여 최소 자승 오류 법에 의한 global 추정 과정이고 두 번째 단계는 재구축된 영상을 지역적으로 원래의 spectral 값과 일관되게 만드는 local 수정 과정이다. 본 연구에서 제안 방법을 이용하여 6m KOMPSAT-1 EOC 자료와 30m LANDSAT ETM+에 적용하였고 또한 IKONOS 1m RGB 영상 생성하였다. 실험 결과는 새로이 제시된 방법이 저해상도 Multispectral 영상의 고해상도 재구축에 탁월한 성능을 가지고 있음을 보여주었다.
Detection in remotely sensed images can be conducted spatially, spectrally or both [2]. If the images have high spatial resolution, materials can be detected by using spatial and spectral information, unless we can't see the object embedded in a pixel. In this paper, we intend to solve the limit of spatial resolution by using the hyperspectral image which has high spectral resolution. Therefore, the Linear Spectral Mixing(LSM) Model which is sub-pixel detection algorithm is used to solve this problem. To find class Endmembers, we applied Geometric Model with MNF(Minimum Noise Fraction) transformation. From the result of sub-pixel detection algorithm, we can see the detection of water is satisfied and the object shape cannot be extracted but the possibility of material existence can be identified.
We present near-infrared (0.8 - 1.8 microns) spectra of 63 bright (J_mag < 10) stars observed with Low Resolution Spectrometer (LRS) onboard the rocket-borne Cosmic Infrared Background Experiment (CIBER). Two Micron All Sky Survey (2MASS) photometry information is used to find cross-matched stars after reduction and extraction of the spectra. We identify the spectral types of observed stars by comparing with spectral templates from the Infrared Telescope Facility (IRTF) library. All the observed spectra are consistent with late F to M stellar spectral types, and we identify various infrared absorption lines. As our observations are performed above the Earth's atmosphere, our spectra are free from telluric contamination. Including HST/NICMOS and Cassini/VIMS, the spectral coverage has rarely been achieved in space, and the methods developed here can inform statistical studies with future low-resolution spectral measurements such as GAIA photometric and radial velocity spectrometer.
본 논문에서는 구조-텍스처 분할 기법을 기반으로 위성영상을 분할 융합하여 공간 해상도를 개선시키는 프레임워크를 제시한다. 위성영상은 센서가 감지하는 파장에 따라 다양한 공간해상도를 가진다. 전정 영상 (panchromatic image)은 일반적으로 높은 공간해상도를 가지지만 단일 흑백컬러를 가지고 있는 반면, 다중분광 영상 (multi-spectral image)나 적외선 영상은 전정 영상에 비해 낮은 공간해상도를 가지지만 다양한 분광 밴드정보와 열 정보를 가지고 있다. 본 논문에서는 다중분광 영상이나 적외선 영상의 공간 해상도를 향상시키기 위해 영상의 디테일이 텍스처 영상에만 존재한다는 것에 착안하여 본 프레임워크를 고안하였다. 고안된 프레임워크에서는 저해상도 영상과 고해상도 영상이 구조 영상과 텍스처 영상으로 분할된 뒤, 저해상도 구조영상은 고해상도 구조 영상을 참조하여 가이디드 필터링 된다. 구조-텍스처 영상 모델에 따라 필터링된 저해상도 영상의 구조 영역과 고해상도 영상의 텍스처 영역을 픽셀 단위로 더해져서 최종 영상이 생성된다. 생성된 영상은 저해상도 영상의 밴드와 고해상도 영상의 디테일을 포함한다. 제시하는 방법은 분광해상도와 공간해상도를 모두 보존할 수 있음을 실험적으로 확인하였다.
영상융합은 저해상도 다중분광영상과 고해상도 전정영상을 통합시키는 기법으로서 현재 까지 널리 사용되고 있다 하지만, 기존의 사용되어온 방법은 융합과정시 적지않은 분광정보의 왜곡을 불러일으키거나 웨이블렛 기법과 같은 경우 주파수 분해 및 복원 과정이 필요하므로 처리시간이 길어지는 단점이 있다. 본 연구에서는 비교적 간단한 분광정보 보존 기법: 평활화 필터 기반 대체기법을 제안하였다. 이 기법은 단순화 시킨 태양 방사 및 지표면 반사 모델에 기반을 두고 있으며 저주파수 영역 필터링 영상과 전정영상의 해상도 비율을 이용하여 분광학적 특성의 왜곡을 최소화시키며 전정영상의 상세한 지형묘사를 그대로 유지 시킨다. 또한 이 방법은 RGB 의 컬러 합성 뿐만 아니라 단일밴드의 융합에도 적용 시킬 수 있다. 제안된 기법을 검증하기 위하여 IKONOS 전정영상과 다중분광영상을 이용하여 분광정보의 왜곡정도와 공간정보의 상세함에 대한 분석을 하였다. 시각적 검토 및 통계적 방법을 통해 기존의 융합기법과 비교한 결과 분광정보 보전의 측면에서 제안된 SFR 기반 융합기법이 더 나은 결과를 보여주었다.
Park, Sunkyung;Lee, Jeong-Eun;Kang, Wonseok;Lee, Sang-Gak;Chun, Moo-Young;Kim, Kang-Min;Jeong, Ueejeong;Yuk, In-Soo;Jaffe, Daniel T.
천문학회보
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제40권1호
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pp.71.2-71.2
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2015
We present the high-resolution near-infrared spectra of standard stars observed with Immersion Grating Infrared Spectrograph (IGRINS). IGRINS covers the full spectral range of H and K bands simultaneously with a high spectral resolution (R=40,000), revealing many previously undetected and/or unknown lines. In this work, we present preliminary results of spectroscopic diagnostics for stellar physical parameters. Our ultimate goal is to provide a library of near-infrared spectra of standard stars, which covers all spectral types and luminosity classes, with a high-resolution and high signal to noise ratio ($SNR{\geq}200$).
Although the use of apodization functions in connection with postprocessing of a 2D NMR spectrum proves improved spectral quality, there is usually a trade-off between resolution enhancement and noise suppression due to a classical "uncertainty principle." In this study, therefore, a mathematical deconvolution technique called "Maximum Likelihood Deconvolution (MLD)" was adopted to achieve the spectral resolution and sensitivity enhancement simultaneously. The MLD technique greatly facilitates visualization and restoration of the genuine spectral information from complex 2D NMR spectra that would be problematic with the conventional apodization/FT processing. In particular, application of the MLD to the 2D-NOE spectrum would be very useful to derive the important proton connectivities, which are essential to achieve elucidating the 3D molecular structure.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.361-364
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2008
It is well known that combining spatial and spectral information can improve land use classification from satellite imagery. High spatial resolution classification has a limitation when only using the spectral information due to the complex spatial arrangement of features and spectral heterogeneity within each class. Therefore, extracting the spatial information is one of the most important steps in high resolution satellite image classification. In this paper, we propose a new spatial feature extraction method. The extracted features are integrated with spectral bands to improve overall classification accuracy. The classification is achieved by applying a Support Vector Machines classifier. In order to evaluate the proposed feature extraction method, we applied our approach to KOMPSAT-2 data and compared the result with the other methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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