In agriculture, remote sensing data using earth observation satellites have many advantages over other methods in terms of time, space, and efficiency. This study analyzed the changes of reflectance and vegetation index according to atmospheric correction of images before using satellite images in agriculture. Top OF Atmosphere (TOA) reflectance and surface reflectance through atmospheric correction were calculated to compare the reflectance of each band and Normalized Vegetation difference Index (NDVI). As a result, the NDVI observed from field measurement sensors and satellites showed a higher agreement and correlation than the TOA reflectance calculated from surface reflectance using atmospheric correction. Comparing NDVI before and after atmospheric correction for multi-temporal images, NDVI increased after atmospheric corrected in all images. garlic and onion cultivation area and forest where the vegetation health was high area NDVI increased more 0.1. Because the NIR images are included in the water vapor band, atmospheric correction is greatly affected. Therefore, atmospheric correction is a very important process for NDVI time-series analysis in applying image to agricultural field.
For estimation of three inherent optical properties (IOPs), the absorption coefficients for phytoplankton ($a_{ph}$) and suspended solid particle ($a_{ss}$) and dissolved organic matter ($a_{dom}$), from ocean reflectance, we used inversion of remote sensing reflectance model (Ahn et al., 2001) at this study. The IOP inversion model assumes that (1) the relationship between remote sensing reflectance ($R_{rs}$) and absorption (a) and backscattering ($b_{b}$) is well known, (2) the optical coefficients for pure water ($a_{w}$, $b_{bw}$) are known, (3) the spectral shapes of the specific absorption coefficients for phytoplankton ($a^*_{ph}$) and suspended solid particle ($a^*_{ss}$) and the specific backscattering coefficients for phytoplankton ($b_b^*_{ph}$) and suspended solid particle ($b_b^*_{ss}$) are known. The input data of IOP inversion model is used in-situ ocean optical data at the seawater around the Korea Peninsula for 5 years (2001-2005). We compared the output data of the IOP inversion model and the in-situ observation for seawater around the Korea Peninsula.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.33
no.6
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pp.925-931
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2009
This paper reports a preliminary experimental investigation and characterization of an optical fiber-based submersion sensor system for applications in water flooding and leakage. The sensor system comprises a multi-mode fiber spliced with fiber Bragg grating and an intensity-based interrogator. Submersion tests were conducted in water-air and Glycerin-air environments. By the refractive index of the fiber-probe surrounding materials, the reflectance and the detecting power level is determined. When the probe is dipped into the water, the optical output power dramatically decreases from -7.5dBm to -17.5dBm. But, the center of Bragg wavelength is not affected in spite of external material changes. Temporal response characteristics of the sensor system is investigated to verify the real-time reaction. When the probe is immersed into the liquid, there is no transition time.
The Sonoran Desert, which is located in North America, has been frequently used for vicarious calibration of many optical sensors in satellites. Although the desert area has good conditions for vicarious calibration (e.g. high reflectance, little vegetation, large area, low precipitation), its adjacency to the sea and large variability in atmospheric water vapor are the disadvantages for vicarious calibration. For vicarious calibration using top-of-atmospheric (TOA) reflectance, the atmospheric variability brings about degraded precision in vicarious calibration results. In this paper, the location with the smallest radiometric variability in TOA reflectance is sought by using 12-year Landsat 5 data, and corrected the TOA reflectance for bidirectional reflectance distribution function (BRDF) which is another major source of variability in TOA reflectance. Experiments show that the mid-western part of the Sonoran Desert has the smallest variability collectively for visible and near-infrared bands, and the variability from the sunarget-sensor geometry can be reduced by the BRDF correction for the visible bands, but not sufficiently for the infrared bands.
International journal of advanced smart convergence
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v.5
no.2
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pp.73-79
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2016
Remote sensing and measurement are of paramount importance of providing information on the state of water quality in water bodies. The formation and growth of cyanobacteria is of serious concern to in land aquatic life forms and human life. The main cause of water quality deterioration stems from anthropogenic induced eutrophication. The goal of this research to quantify and determine the spatial distribution of cyanobacteria concentration in the water using remote sensing technique. The standard approach to measure water quality based on the direct measurement of the fluorescence of the chlorophyll a in the living algal cells and the same approach used to detect the phycobilin pigments found in blue-green algae (a.k.a. cyanobacteria), phycocyanin and phycoerythrin. This paper propose the emerging sensor design to measure the water quality based on the optical analysis by fluorescence of the phycocyanin pigment. In this research, we developed an method to sense and quantify to derive phycocyanin intensity index for estimating cyanobacteria concentrations. The development of the index was based on the reflectance difference between visible light band 620nm and 665nm. As a result of research this paper presents, an optical biological sensor design information to measure the Phycocyanin parameters in water content.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.2
no.3
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pp.71-80
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1999
The aim of the present study is to define and tentatively to interpret the distribution of polluted water released from Lake Sihwa into the Yellow Sea using Landsat TM. Since the region is an extreme Case 2 water, empirical algorithms for detecting concentration of chlorophyll-a and suspended sediments have limitations. This work focuses on the use of multi-temporal Landsat TM data. We applied PCA to detect evolution of spatial feature of polluted water after release from the lake Sihwa. The PCA results were compared with in situ data, such as chlorophyll-a, suspended sediments, Secchi disk depth(SDD), surface temperature, remote sensing reflectance at six channel of SeaWiFS. Also, the in situ remote sensing reflectance obtained by PRR-600(Profiling Reflectance Radiometer) was compared with PCA results of Landsat TM data sets to find good correlation between first Principal Component and Secchi disk depth($R^2$=0.7631), although other variables did not result in such a good correlation. Therefore, Problems in applying PCA techniques to multi-spectral remotely sensed data were also discussed in this paper.
Dongwon Kwon;Jaekyeong Baek;Wangyu Sang;Sungyul Chang;Jung-Il Cho;Ho-young Ban;HyeokJin Bak
Proceedings of the Korean Society of Crop Science Conference
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2022.10a
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pp.108-108
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2022
In this study, multispectral images of wheat according to soil water state were collected, compared, and analyzed to measure the physiological response of crops to environmental stress at the individual level. CMS-V multi-spectral camera(Silios Technologies) was used for image acquisition. The camera lens consists of eight spectral bands between 550nm and 830nm. Light Reflective information collected in each band sensor and stored in digital values, and it is converted into a reflectance for calculating the vegetation index and used. According to the camera manual, the NDVI(Normalized Difference vegetation index) value was calculated using 628 nm and 752 nm bands. Image measurement was conducted under natural light conditions, and reflectance standards(Labsphere) were captured with plants for reflectance calculation. The wheat variety used Gosomil, and the wheat grown in the field was transplanted into a pot after heading date and measured. Three treatments were performed so that the soil volumetric water content of the pot was 13~17%, 20~23%, and 25%, and the growth response of wheat according to each treatment was compared using the NDVI value. In the first measurement after port transplantation, the difference in NDVI value according to treatment was not significant, but in the subsequent measurement, the NDVI value of the treatment with a water content of 13 to 17% was lowest and was the highest at 20 to 23%. The NDVI values decreased compared to the first measurement in all treatment, and the decrease was the largest at 13-17% water content and the smallest at 20-23%. Although the difference in NDVI values could be confirmed, it would be difficult to directly relate it to the water stress of plants, and further research on the response of crops to environmental stress and the analysis of multi-spectral image will be needed.
Larry Leonardi;David H.Burns;Luis Openheimer;Rene P.Michel
Near Infrared Analysis
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v.2
no.1
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pp.43-53
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2001
A non-invasive spectroscopic method is presented for the measurement of pulmonary edema. Both early diagnosis and quantitative edema estimates were investigated. The spectroscopic determination of pulmonary edema involved the acquisition of diffuse reflectance spectra in the near-infrared (NIR) region with change in water concentration - water is the main constituent of edema fluid. Pulmonary edema was induced into the excised perfused lungs of seven animals by elevating the hydrostatic pressure. Estimates of edema were ascertained from a partial least squares regression of the measured spectral response. Actual edema was determined from the change (increase) in total lung weight. Estimates in relative lung weight increases due to in vitro edema were made with the near infrared spectra. The results revealed that fluid accumulation produced spectral changes in the O-H and C-H absorptions as well as scattering changes in the spectra. Histology of the lung was used to verify the presence or absence of interstitial and alveolar edema. Results demonstrated that near infrared spectroscopy might provide a new tool for clinical assessment of pulmonary edema.
In order to make economic and geological evaluation of coal in Korea, proximate and ultimate analyses were carried out as well as coal petrological studies such as maceral analyses, vitrinite reflectance and sporinite fluorescence measurement. The coeffcient of correlation between each factor of both conventional utilization and coal petrological parameters were studied as in Table 5 and 6. Their conclusions were as follow: (1) for anthracite, the good parameters of coal rank are mean vitrinite reflectance, carbon content, hydrogen content and H/C atomic ratio: (2) for brown coal and sub-bituminous coal, the good parameters of coal rank are carbon content, calorific value, moisture content, hydrogen content, oxygen content and O/C atomic ratio as well as vitrinite reflectance and sporinite fluorescence. An attempt is made to infer the coalforming environment by utilization of coal petrological analyses and to make comparison of coal analyses with proximate and ultimate analyses throughout the island arc region including Japan, Philippine and Indonesia and continental region including USA, Canada and Australia. As a result, meceral composition of Paleozoic and Mesozoic anthracite are similar to that of the Paleozoic continental coals, which were formed under dry conditions or low water table, but the coalification degree suddenly increased during Daebo orogeny (middle Jurassic to lower Cretaceous). The Tertiary coal resembles those of Tertiary island arc region coal characterized by higher calorific value, volatile matter content and H/C atomic ratio and by the formation of coal under wet conditions or higher water table.
Sensing soil organic matter is crucial for precision farming and environment friendly agriculture. Near infra-red(NIR) was utilized to measure the soil organic matter. Multivariate calibration methods, including stepwise multiple linear regression(MLR), principal components recession(PCR) and partial least squares regression(PLS), were applied to soil spectral reflectance data to predict the organic matter content. The effect of soil particle size and water content was studied. The range of soil organic matter contents was from 0.5 to 11%. Near infrared (NIR) region from 700 to 2,500nm was applied. For uniform soil particle size, result had good correlation (R$\^$2/ = 0.984, standard error of prediction= 0.596). The effect of soil particle size could be eliminated with 1st order derivative of the NIR signal. However. moist soil had a little lower correlation. R$\^$2/ was 0.95 and standard error of prediction was 0.94% using the PLS method. The results showed the possibility of soil organic matter measurement using NIR reflectance on the field.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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