The ability to detect urban heat islands in satellite imagery is a function of spatial, spectral, and temporal resolutions. Imagery from the satellite-mounted Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) sensor acquired since December 1999 allows us to view the Earth at a higher spectral resolution in the thermal infrared (TIR) portion of the electromagnetic spectrum than most other satellite systems (e.g., AVHRR, Landsat TM). (omitted)
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.19
no.3
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pp.129-136
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2020
In this paper, we propose a thermal imagery-based object detection algorithm for low-light level nighttime surveillance system. Many features selected by Haar-like feature selection algorithm and existing Adaboost algorithm are often vulnerable to noise and problems with similar or overlapping feature set for learning samples. It also removes noise from the feature set from the surveillance image of the low-light night environment, and implements it using the lightweight extended Haar feature and adaboost learning algorithm to enable fast and efficient real-time feature selection. Experiments use extended Haar feature points to recognize non-predictive objects with motion in nighttime low-light environments. The Adaboost learning algorithm with video frame 800*600 thermal image as input is implemented with CUDA 9.0 platform for simulation. As a result, the results of object detection confirmed that the success rate was about 90% or more, and the processing speed was about 30% faster than the computational results obtained through histogram equalization operations in general images.
A IR zoom telescope system was designed for thermal imagery. The magnification is 4-14 and the focal length of eye piece is 25 mm. First, the frame was built up with first order optics and started design with 3rd order optics. There after, we can get the final design by optimization technique through finite ray tracing. The optical system was optimized with ray aberration or angular aberration including higer orders. Finally, The performance of the optical system was accessed by calculating the diffraction MTF from the design data. data.
The coastal provinces of South China have been uniquely shaped by various tectonic events. During the midlate Mesozoic tectono-thermal event, the oblique subduction of the Paleo Kula-Pacific plate beneath the Eurasian plate has created a complicated tectonic setting for the whole region. However, the mechanism of this event is not completely understood. In this paper, we discuss the advantages of using LANDSAT TM satellite imagery over a small part of the region - the Mirs Bay Basin which is largely covered by dense vegetation and where limited outcrops is seen. The use of satellite imagery complements field mapping and the result shows a prominent sinistral offset along the eastern margin of the Mirs Bay Basin, which was not previously recognized on the ground.
Satellite data (thermal and color imagery) show that offshore flowing filaments off the west coasts of North America, North and South Africa can influence significantly the cross-frontal mixing in the coastal upwelling zones. To evaluate this role, we investigated structure, dynamics and behavior of surface filaments in the Canary and Benguela upwelling regions on the base of daily satellite IR and VIS imagery (AVHRR NOAA, MODIS-Aqua). It was found that seasonal variability of the filaments location depends on intra-annual shift of general upwelling intensity along the coast. The main statistical characteristics of filaments - length, width, temperature anomaly and estimates of velocity were obtained. Estimates of cross-frontal water exchange due to filamentation based on the statistical data show that these coherent structures play a major role in the water and particle exchange between coastal zone and the open ocean in both upwelling regions.
International conference on construction engineering and project management
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2013.01a
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pp.279-286
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2013
This paper introduces a new method for identification of building energy performance problems. The presented method is based on automated analysis and visualization of deviations between actual and expected energy performance of the building using EPAR (Energy Performance Augmented Reality) models. For generating EPAR models, during building inspections, energy auditors collect a large number of digital and thermal imagery using a consumer-level single thermal camera that has a built-in digital lens. Based on a pipeline of image-based 3D reconstruction algorithms built on GPU and multi-core CPU architecture, 3D geometrical and thermal point cloud models of the building under inspection are automatically generated and integrated. Then, the resulting actual 3D spatio-thermal model and the expected energy performance model simulated using computational fluid dynamics (CFD) analysis are superimposed within an augmented reality environment. Based on the resulting EPAR models which jointly visualize the actual and expected energy performance of the building under inspection, two new algorithms are introduced for quick and reliable identification of potential performance problems: 1) 3D thermal mesh modeling using k-d trees and nearest neighbor searching to automate calculation of temperature deviations; and 2) automated visualization of performance deviations using a metaphor based on traffic light colors. The proposed EPAR v2.0 modeling method is validated on several interior locations of a residential building and an instructional facility. Our empirical observations show that the automated energy performance analysis using EPAR models enables performance deviations to be rapidly and accurately identified. The visualization of performance deviations in 3D enables auditors to easily identify potential building performance problems. Rather than manually analyzing thermal imagery, auditors can focus on other important tasks such as evaluating possible remedial alternatives.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.12
no.1
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pp.73-80
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2009
Recently in order to mange better life quality much effort was spent for environmental-friendly urban development project and environmental restoration project. During these projects, there should be deep understanding about atmospheric environment change analysis and long term monitoring so that it would be helpful for better environment promotion such as heat island mitigation effect and wind way construction. In this study, the surface temperature environment change between before and after Cheonggye Stream Restoration Project was mapped and analyzed by using ASTER(Advanced Spaceborne Thermal Emission Reflection Radiometer) TIR(Thermal Infrared) satellite imagery and finally the fact, that the heat island effect was mitigated, was clarified. For this study, the correlation analysis was conducted through comparing the difference between atmosphere temperature of AWS(Automatic Weather System) and surface temperature of ASTER. Furthermore, this study will be the infrastructure of urban meteorology model development by understanding surface temperature pattern change and executing quantitative analysis of heat island.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.53
no.2
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pp.76-85
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2004
In this paper, the contrast enhancement method of thermal image is proposed and it is the plateau equalization algorithm using local histogram for the real time display of infrared imagery. Through hardware implementing, its practicality and adequacy are proved. Examinations are executed to verify the effect of contrast enhancement by bright control and contrast control automatic to the plateau value in the manual mode, and that verified the effect of contrast enhancement in the automatic mode and the practicality in the real system. According to the experiment results, the proposed "the application of local histogram and plateau equalization algorithm for contrast enhancement of real time thermal image"in this dissertation is the verified method for the thermal imaging contrast enhancement.
Landsat images were globally used to monitoring the Earth's. But it is not positively applied to a field of environment such as coastal environment, heat island effect and drought condition and so on. Until recently, Information about a ecology natural environment came to do by direct investigation. But Information about a ecology·natural environment of wide area were quickly getting possible with the progress of remote sensing technique. Specially, the up-to-date characteristic information about an ecology·natural environment as the basic intelligence for a country development activity are very important. So, it applies the satellite images that the periodic observation of data is possible. In this study, We planned the function which is possible helping the renewal of an ecology·natural environmental information using Landsat imagery. Also planned the DB suitable for these purpose. For application of thermal infrared band images we developed the function that extracts an isothermal line. It used the thermal infrared band images and it grasped a temperature distribution. The result is useful in analysis of the city heat island effectiveness.
To evaluate the thermal and water stress of vegetation canopy in Southern Qu$\'{e}$bec, leaf water status was evaluated from vegetation indices derived from SPOT VEGETATION images and surface temperature from NOAA AVHRR images. This study was conducted by investigating vegetation conditions for two different periods, from June to August, 1999 and 2000. The vegetation indices were integrated for the evaluating vegetation conditions as a new index, normalized moisture index (NMI). A trapezoid was defined by the NMI and surface temperature, and the thermal and water status of the vegetation canopy was determined according to separate small sections within the trapezoid.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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