Biotop map can be utilized for nature conservation and assessment of environmental impact for human activities in urban area. High resolution satellite images such as IKONOS and KOMPSAT1-EOC were interpreted to classify land use, hydrology, impermeable pavement ratio and vegetation for biotop mapping. Wildlife habitat map and detailed vegetation map obtained from former study results were used as ground truth data. Vegetation was investigated directly for the area where the detailed vegetation map is not available. All these maps were combined and the boundaries were delineated to produce the biotop map. Within the boundary, the characteristics of each polygon were identified, and named. This study investigates the possibility of biotop mapping using high resolution satellite remote sensing data together with field data with the goal of contributing to nature conservation in urban area.
Effective fire sensing is important to protect lives and property from the disaster. In this paper, we present an intelligent visual sensing method for detecting fires based on machine learning techniques. The proposed method involves a two-step process. In the first step, fire and non-fire images are used to train a convolutional neural network (CNN), and in the next step, feature vectors consisting of 256 values obtained from the CNN are used for the learning of a support vector machine (SVM). Linear and nonlinear SVMs with different parameters are intensively tested. We found that the proposed hybrid method using an SVM with a linear kernel effectively increased the recall rate of fire image detection without compromising detection accuracy when an imbalanced dataset was used for learning. This is a major contribution of this study because recall is important, particularly in the sensing of disaster situations such as fires. In our experiments, the proposed system exhibited an accuracy of 96.9% and a recall rate of 92.9% for test image data.
로봇이 미지의 환경에서 주위의 정보를 추출하여 인식하기 위해 비젼 센서, 적외선 센서, 초음파 센서 등을 이용해 주변 정보를 얻는다. 그 중 가장 많이 사용되고 있는 비젼 센서는 빛에 대한 간섭에 민감하여 어두운 곳이나 밝은 곳에서는 데이터 추출이 어려우며, 표시 된 마크나 직선 성분 및 곡선의 이미지를 통해 데이터를 추출함에 있어 많은 계산을 요구한다.반면 초음파 센서는 비젼 시스템의 단점을 극복하고 쉽게 사용할 수 있는 센서이다. 특히 어두운 곳의 물체 정보 및 거리 정보를 얻을 수 있고 비젼 시스템보다 사용하기 간단하다. 본 논문에서는 초음파 빔의 왜곡 및 산란의 특성을 고려하여 부정확 정보에 대한 오차를 줄여 환경 인식, 경로 계획 및 자율 주행의 극대화를 시키기 위한 알고리즘을 연구 및 개발한다. 그리고 알고리즘을 실제 이동 로봇에 적용하여 경로 계획 및 환경 인식이 가능한 시스템을 구현한다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.551-554
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2006
House management is very important in water resource protection in order to provide sustainable drinking water for about four millions population in northern Taiwan. House management can be a simple job that can be done without any ingredient of remote sensing or geographic information systems. Remote sensing and GIS integration for house management can provide more efficient management prescription when land use enforcement, soil and water conservation, sewage management, garbage collection, and reforestation have to be managed simultaneously. The objective of this paper was to integrate remote sensing and GIS to manage houses in a water resource protection district. More than four thousand houses have been surveyed and created as a house data base. Site map of every single house and very detail information consisting of address, ownership, date of creation, building materials, acreages floor by floor, parcel information, and types of house condition. Some houses have their photos in different directions. One house has its own card consists these information and these attributes were created into a house data base. Site maps of all houses were created with the same coordinates system as parcel maps, topographic maps, sewage maps, and city planning maps. Visual Basic.NET, Visual C#.NET have been implemented to develop computer programs for house information inquiry and maps overlay among house maps and other GIS map layers. Remote sensing techniques have been implemented to generate the background information of a single house in the past 15 years. Digital orthophoto maps at a scale of 1:5000 overlay with house site maps are very useful in determination of a house was there or not for a given year. Satellite images if their resolutions good enough are also very useful in this type of daily government operations. The developed house management systems can work with commercial GIS software such as ArcView and ArcPad. Remote sensing provided image information of a single house whether it was there or not in a given year. GIS provided overlay and inquiry functions to automatically extract attributes of a given house by ownership, address, and so on when certain house management prescriptions have to be made by government agency. File format is the key component that makes remote sensing and GIS integration smoothly. The developed house management systems are user friendly and can be modified to meet needs encountered in a single task of a government technician.
Ryu, Donghyeon;Loh, Kenneth J.;Ireland, Robert;Karimzada, Mohammad;Yaghmaie, Frank;Gusman, Andrea M.
Smart Structures and Systems
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제8권5호
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pp.471-486
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2011
Various types of strain sensors have been developed and widely used in the field for monitoring the mechanical deformation of structures. However, conventional strain sensors are not suited for measuring large strains associated with impact damage and local crack propagation. In addition, strain sensors are resistive-type transducers, which mean that the sensors require an external electrical or power source. In this study, a gold nanoparticle (GNP)-based polymer composite is proposed for large strain sensing. Fabrication of the composites relies on a novel and simple in situ GNP reduction technique that is performed directly within the elastomeric poly(dimethyl siloxane) (PDMS) matrix. First, the reducing and stabilizing capacities of PDMS constituents and mixtures are evaluated via visual observation, ultraviolet-visible (UV-Vis) spectroscopy, and transmission electron microscopy. The large strain sensing capacity of the GNP-PDMS thin film is then validated by correlating changes in thin film optical properties (e.g., maximum UV-Vis light absorption) with applied tensile strains. Also, the composite's strain sensing performance (e.g., sensitivity and sensing range) is also characterized with respect to gold chloride concentrations within the PDMS mixture.
Diverse researches are working moving objects. The most important activities in a moving object database system are query and analysis of spatio -temporal data providing decision-making and problem solving support. Traditional spatial database query language and tools are inappropriate of the real world entities. This paper presents a spatio-temporal query and analysis tool with visual environment. It provides effective, interactive and user-friendly as well as statistic analysis. The moving objects database system stores plentiful moving objects data and performs spatio-temporal and nonspatio-temporal queries.
본 연구는 위성 영상을 이용한 녹지 조사의 결과를 지도화하고 다양한 시기의 녹지변화 실태를 통합한 데이터베이스를 구축하여 그 결과를 토대로 GIS의 공간 객체 재정의 기법을 이용하여 녹지의 총량규제를 위한 기초자료를 확보할 수 있는 지의 가능성을 탐색하고자 출발하였다. 그리하여 사례 연구지역의 녹지 변화 추세에 대한 평가가 이루어졌고 규제 총량을 산정하는 과정에서 활용 방안이 제시되었다. 아울러 공간 객체 재정의를 통한 총량 규제 기초자료를 확보하는 데 있어 고려해야 할 기술적인 문제들과 더불어 실무에 도입시 고려하여야 할 핵심 사안(토지 모자이크의 분류, 녹피을 훼손 추세의 평가 등)에 대한 지침을 제시하였다. 기존에 조사지점에만 국한된 통계 수치정보가 광역적인 녹지 공간 변화 추이를 시각적으로 제시하는 데 많은 한계가 있었으나 공간 객체 재정의 기법의 활용을 통해 녹지의 규제 총량 결정과정의 설득력 확보에 기여할 수 있을 것으로 판단되었다. 본 연구가 녹지 보전에 있어 객관적인 데이터에 의거한 정책결정이 아닌 직관에 의존하여 왔던 관행을 개선될 수 있는 계기가 되어 향후 녹지보전관련 기술적인 측면이나 정책적인 측면에서 중요한 참고 자료가 될 수 있을 것으로 사료된다.
Compressed sensing is a signal processing technique for efficiently acquiring and reconstructing in an under-sampled (i.e., under Nyquist rate) representation. A block compressed sensing with projected Landweber (BCS-SPL) framework is most widely known, but, it has high computational complexity at decoder side. In this paper, by introducing adaptive exit criteria instead of fixed exit criteria to SPL framework, an effective fast algorithm is designed in such a way that it can utilize efficiently the sparsity property in DCT coefficients during the iterative thresholding process. Experimental results show that the proposed algorithm results in the significant reduction of the decoding time, while providing better visual qualities than conventional algorithm.
A windshield wiper system plays a key part in assuring the driver's safety during the rainfall. However, because the quantity of rain and snow vary irregularly according to time and the velocity of the automobile, a driver changes wiper speed and interval from time to time to secure enough visual field in the traditional windshield wiper system. Because a manual operation of windshield wiper distracts driver's sensitivity and causes inadvertent driving, this is becoming a direct cause of traffic accidents. Therefore, this paper presents the basic architecture of a vision-based smart windshield wiper system and a rain sensing algorithm that regulates speed and interval of the windshield wiper automatically according to the quantity of rain or snow. This paper also introduces a fuzzy wiper control algorithm based on human's expertise, and evaluates the performance of the suggested algorithm in an experimental simulator.
This study was carried out to investigate the effects of spatial resolutions on digital image for detecting pine trees damaged by pine wilt disease. Color infrared images taken from PKNU-3 multispectral airborne photographing system with a spatial resolution of 50cm was used as a basic data. Further test images with spatial resolutions of 1m, 2m and 4m were made from the basic data to test the detecting capacity on each spatial resolution. The test was performed with visual interpretation both on mono and stereo modus and compared with field surveying data. It can be conclude that it needs less than 1m spational resolutions or 1m spatial resolutions with stereo pair in order to detect pine trees damaged by pine wilt disease.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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