In this study, the reliability of nonlinear ultrasonic modulation based fatigue crack detection is improved using a feature-level data fusion approach. When two ultrasonic inputs at two distinct frequencies are applied to a specimen with a fatigue crack, modulation components at the summation and difference of these two input frequencies appear. First, the spectral amplitudes of the modulation components and their spectral correlations are defined as individual features. Then, a 2D feature space is constructed by combining these two features, and the presence of a fatigue crack is identified in the feature space. The effectiveness of the proposed fatigue crack detection technique is experimentally validated through cyclic loading tests of aluminum plates, full-scale steel girders and a rotating shaft component. Subsequently, the improved reliability of the proposed technique is quantitatively investigated using receiver operating characteristic analysis. The uniqueness of this study lies in (1) improvement of nonlinear ultrasonic modulation based fatigue crack detection reliability using feature-level data fusion, (2) reference-free fatigue crack diagnosis without using the baseline data obtained from the intact condition of the structure, (3) application to full-scale steel girders and shaft component, and (4) quantitative investigation of the improved reliability using receiver operating characteristic analysis.
New methods are developed to estimate the effective temperature (Te), surface gravity (log g), and metallicity ([A/H]) simultaneously with the spectral line depth ratios. Using the model atmosphere grids, depth values are calculated for the wavelength range of $4000{\AA}-5600{\AA}$ for various temperatures, gravities, and metallicities. All possible different combinations of line depth ratios for different pairs of ratios are investigated. A graphical 3D figure is produced with X, Y, and Z axes corresponding to Te, log g, and [A/H], respectively. By reading a cross point of two curves plotted by a connection of three parameters obtained from spectral line depth ratio pairs on each of the three projected planes, Te, log g, and [A/H] are determined simultaneously. In addition, an analytical method is devised based on the similar algorithm developed for the graphical method. Our methods were applied to estimate the fundamental atmospheric parameters of the Sun and Arcturus.
Deng, Chao;Wang, Zhi-heng;Li, Xing-wang;Li, Hui-na;Cavalcante, Charles Casimiro
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권3호
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pp.1633-1649
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2017
In remote sensing image processing, the traditional fusion algorithm is based on the Intensity-Hue-Saturation (IHS) transformation. This method does not take into account the texture or spectrum information, spatial resolution and statistical information of the photos adequately, which leads to spectrum distortion of the image. Although traditional solutions in such application combine manifold methods, the fusion procedure is rather complicated and not suitable for practical operation. In this paper, an improved IHS transformation fusion algorithm based on the local variance weighting scheme is proposed for remote sensing images. In our proposal, firstly, the local variance of the SPOT (which comes from French "Systeme Probatoire d'Observation dela Tarre" and means "earth observing system") image is calculated by using different sliding windows. The optimal window size is then selected with the images being normalized with the optimal window local variance. Secondly, the power exponent is chosen as the mapping function, and the local variance is used to obtain the weight of the I component and match SPOT images. Then we obtain the I' component with the weight, the I component and the matched SPOT images. Finally, the final fusion image is obtained by the inverse Intensity-Hue-Saturation transformation of the I', H and S components. The proposed algorithm has been tested and compared with some other image fusion methods well known in the literature. Simulation result indicates that the proposed algorithm could obtain a superior fused image based on quantitative fusion evaluation indices.
It is important for an ICRF full wave code to simulate the SOL (Scrape Off Layer) plasma as well as the core inside of the LCFS (Last Closed Flux Surface) for the precise prediction of the coupling between the antenna and the core plasma in tokamaks. To this end, a two dimensional full wave code based on a Fourier spectral algorithm has been developed. The spectral algorithm and procedures are described and the simulation results for the minority heating in KSTAR are reported including electric field, power absorption and power flux.
La, Phu Hien;Jeon, Min Cheol;Eo, Yang Dam;Nguyen, Quang Minh;Lee, Mi Hee;Pyeon, Mu Wook
한국측량학회지
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제34권2호
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pp.121-132
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2016
This study proposes an approach for simulating high spatial resolution satellite images acquired under arbitrary sun-sensor geometry using existing images and 3D (three-dimensional) data. First, satellite images, having significant differences in spectral regions compared with those in the simulated image were transformed to the same spectral regions as those in simulated image by using the UPDM (Universal Pattern Decomposition Method). Simultaneously, shadows cast by buildings or high features under the new sun position were modeled. Then, pixels that changed from shadow into non-shadow areas and vice versa were simulated on the basis of existing images. Finally, buildings that were viewed under the new sensor position were modeled on the basis of open library-based 3D reconstruction program. An experiment was conducted to simulate WV-3 (WorldView-3) images acquired under two different sun-sensor geometries based on a Pleiades 1A image, an additional WV-3 image, a Landsat image, and 3D building models. The results show that the shapes of the buildings were modeled effectively, although some problems were noted in the simulation of pixels changing from shadows cast by buildings into non-shadow. Additionally, the mean reflectance of the simulated image was quite similar to that of actual images in vegetation and water areas. However, significant gaps between the mean reflectance of simulated and actual images in soil and road areas were noted, which could be attributed to differences in the moisture content.
In spatial information processing, particularly in non-renewable resource exploration, the spatial data sets, including remote sensing, geophysical and geochemical data, have to be geocoded onto a reference map and integrated for the final analysis and interpretation. Application of a computer based GIS(Geographical Information System of Geological Information System) at some point of the spatial data integration/fusion processing is now a logical and essential step. It should, however, be pointed out that the basic concepts of the GIS based spatial data fusion were developed with insufficient mathematical understanding of spatial characteristics or quantitative modeling framwork of the data. Furthermore many remote sensing and geological data sets, available for many exploration projects, are spatially incomplete in coverage and interduce spatially uneven information distribution. In addition, spectral information of many spatial data sets is often imprecise due to digital rescaling. Direct applications of GIS systems to spatial data fusion can therefore result in seriously erroneous final results. To resolve this problem, some of the important mathematical information representation techniques are briefly reviewed and discussed in this paper with condideration of spatial and spectral characteristics of the common remote sensing and exploration data. They include the basic probabilistic approach, the evidential belief function approach (Dempster-Shafer method) and the fuzzy logic approach. Even though the basic concepts of these three approaches are different, proper application of the techniques and careful interpretation of the final results are expected to yield acceptable conclusions in cach case. Actual tests with real data (Moon, 1990a; An etal., 1991, 1992, 1993) have shown that implementation and application of the methods discussed in this paper consistently provide more accurate final results than most direct applications of GIS techniques.
본 논문에서는 비선형 변환에 의해 입력신호를 고차원의 확장공간으로 변환한 후, 주성분분석기법(PCA)에 의해 신호의 특징을 추출하는 기법을 제안한다. 특징추출을 위해 사용되는 기존의 주성분분석기법은 입력데이터가 비선형 특성을 갖는 경우 최적의 변환행렬을 구할 수 없다는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 확장공간상에서 구간별로 입력데이터를 분할한 후 주성분분석기법에 의해 구간별 특징을 추출하는 서브패턴기반 주성분분석기법(SpPCA)을 적용하였다. 다음 단계인 분류단계에서는 MLP 비선형분류기를 이용하여 구간마다 추출된 특징벡터를 이용하여 기준패턴과의 유사도를 산출한다. 최종 분류단계에서는 MLP에 의해서 산출된 유사도에 기반을 둔 융합법칙에 의하여 생체 스펙트럼 패턴을 분류한다. 제안된 방법의 유용성을 보이기 위한 실험결과에서 기존의 방법들에 비해서 향상된 인식결과를 보임을 확인하였다.
이 연구에서는 토지 피복 분류를 위한 다중 해상도 자료 융합의 적용성을 평가하였다. 여기서 다중 해상도 자료 융합 모델로는 spatial time-series geostatistical deconvolution/fusion model (STGDFM)을 적용하였다. 연구 지역은 미국 Iowa 주의 일부 농경 지역으로 선정하였으며, 대상 지역의 규모를 고려해 다중 해상도 자료 융합의 입력 자료로 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 및 Landsat 영상을 사용하였다. 이를 바탕으로 STGDFM 적용해 Landsat 영상이 결측된 시기에서 가상의 Landsat 영상을 생성하였다. 그리고 획득한 Landsat 영상과 함께 STGDFM의 융합 결과를 입력 자료로 사용해 토지 피복 분류를 수행하였다. 특히 다중 해상도 자료 융합의 적용성 평가를 위해 획득한 Landsat 영상만을 이용한 분류 결과와 Landsat 영상 및 융합 결과를 모두 이용한 분류 결과를 비교 평가하였다. 그 결과, Landsat 영상만을 이용한 분류 결과에서는 대상 지역의 주요 토지 피복인 옥수수와 콩 재배지에서 혼재 양상이 두드러지게 나타났다. 또한 건초 및 곡물 지역과 초지 지역 등 식생 피복 간의 혼재 양상도 큰 것으로 나타났다. 반면 Landsat 영상 및 융합 결과를 이용한 분류 결과에서는 옥수수와 콩 재배지의 혼재 양상과 식생 피복 간의 혼재 양상이 크게 완화되었다. 이러한 영향으로 Landsat 영상 및 융합 결과를 이용한 분류 결과에서 분류 정확도가 약 20%p 향상되었다. 이는 STGDFM을 통해 MODIS 영상이 갖는 시계열 분광 정보를 융합 결과에 반영하면서 Landsat 영상의 결측을 보완할 수 있었고, 이러한 시계열 분광 정보가 분류 과정에 결합되면서 오분류를 크게 줄일 수 있었던 것으로 판단된다. 본 연구 결과를 통해 토지 피복 분류에 다중 해상도 자료 융합이 효과적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.
센서 및 위성 기술의 발전에 따라 전세계적으로 다양한 고해상도 다중대역 위성영상이 활용 가능해지고 있다. 다중대역 센서가 가지는 파장에 기인한 고유한 반사, 투과, 산란 특성에 따라 다중대역 위성영상은 지구 관측에 대한 다양한 상호보완적 지표정보를 제공한다. 특히, short-wave infrared (SWIR) 대역은 긴 파장으로 인해 가시광 대역에 비해 Rayleigh 산란에 적게 영향을 받으며, 이로 인해 특정 대기입자를 투과할 수 있다는 특징을 지닌다. 산불, 폭발 등에 의해 발생된 짙은 연기는 가시광 대역의 영상의 가시성을 저하시키고 일부 지역에 대한 지표를 차폐시키는데, SWIR 대역은 이러한 연기에 의해 가려진 지역에 대한 지표정보를 추가로 제공해주기도 한다. 본 연구에서는 이러한 SWIR 대역과 가시광 대역의 영상 정보를 융합하는 다중해상도 변환 기반의 영상 융합 기법을 제안하였다. 제안된 융합 기법의 목적은 상호보완적 관계에 있는 가시광 대역에서의 고해상도 세부적 배경정보와 SWIR 대역에서의 연기 지역에 대한 지표정보를 모두 내포하고 있는 단일 영상을 생성하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 라플라시안(Laplacian) 피라미드 기반의 다중해상도 변환 기법을 가시광-SWIR 영상 융합에 적용하였다. 다중해상도 변환 기법은 영상 융합에 널리 활용되는 대표적인 영상분해 기반의 방법론으로, 각각의 원 영상을 다양한 스케일로 분해하여 융합하는 기법이다. 또한, 본 연구는 다중해상도 변환 기법에 haze-guided weight map을 융합한 방법론을 제안하였다. Haze-guided weight map은 SWIR 대역이 연기와 같은 특정 대기입자를 투과하여 지표에 대한 정보를 제공해줄 수 있다는 사전지식에 기반하여 제안된 알고리즘으로 다중해상도로 분해된 두 영상을 융합하는 기준이 되는 가중치 지도로써 활용되었다. 제안된 방법론은 가시광 및 SWIR 대역을 포함하고 있는 고해상도 다중대역 위성영상인 Worldview-3 위성영상을 활용하여 검증되었다. 실험 데이터는 주변 산불로 인해 연기가 발생하여 제한된 가시성을 지닌 연기 지역을 포함하고 있으며, 제안된 방법론의 투과 특성을 검증하기 위해 선정되었다. 제안된 기법에 대한 실험결과는 영상 품질 평가 지표를 활용한 정량평가 및 시각평가를 통해 분석되었으며, 결과분석을 통해 연기 지역에 대한 지표정보를 내포하는 SWIR 대역의 밝은 특징값과 가시광 대역 내의 고해상도 정보가 손실없이 최종 융합 영상에 내포됨을 확인할 수 있었다.
다중시기의 위성영상에 대해 일관성 있는 변화탐지 결과를 획득하기 위해서는 전처리 과정이 필수적으로 이루어져야 한다. 특히, 분광값과 관련된 전처리 과정은 방사보정으로 수행될 수 있으며, 일반적으로 상대 방사보정이 활용되고 있다. 하지만, 대부분의 상대 방사보정은 두 영상간의 관계를 선형으로 가정하며, 생태학적 차이와 같은 비선형적인 분광특성은 고려되지 않는다. 따라서, 본 연구에서는 방사 및 생태학적 특성에 대한 복합적인 보정을 수행할 수 있는 비선형적인 관계를 가정한 상대 방사보정을 제안하였다. 제안된 방법은 입력영상 및 참조영상을 선정하고, no-change method를 통해 radiometric control set samples를 추출하였다. 또한, 충분한 정보를 고려하기 위하여 화소값뿐만 아니라 분광지수들이 추출되었고, 비선형적인 관계의 모델링은 다층 퍼셉트론을 통해 수행되었다. 최종적으로 기존의 상대 방사보정기법과 비교 분석을 수행하였고, 시각적 및 정략적으로 평가한 결과 제안된 방법이 기존의 상대 방사보정보다 우수한 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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