대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.739-744
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2002
Recently we have discovered that sediments should be separated from lithosphere, and soil should be separated from biosphere, both sediment and soil will be mixed sediments-soil-sphere (Seso-sphere), which is using particulate mechanics to be solved. Erosion and sediment both are moving by particulate matter with water or wind. But ancient sediments will be erosion same to soil. Nowadays, real soil has already reduced much more. Many places have only remained sediments that have ploughed artificial farming layer. Thus it means sediments-soil-sphere. This paper discusses sediments-soil-sphere erosion modeling. In fact sediments-soil-sphere erosion is including water erosion, wind erosion, melt-water erosion, gravitational water erosion, and mixed erosion. We have established geographical remote sensing information modeling (RSIM) for different erosion that was using remote sensing digital images with geographical ground truth water stations and meteorological observatories data by remote sensing digital images processing and geographical information system (GIS). All of those RSIM will be a geographical multidimensional gray non-linear equation using mathematics equation (non-dimension analysis) and mathematics statistics. The mixed erosion equation is more complex that is a geographical polynomial gray non-linear equation that must use time-space fuzzy condition equations to be solved. RSIM is digital image modeling that has separated physical factors and geographical parameters. There are a lot of geographical analogous criterions that are non-dimensional factor groups. The geographical RSIM could be automatic to change them analogous criterions to be fixed difference scale maps. For example, if smaller scale maps (1:1000 000) that then will be one or two analogous criterions and if larger scale map (1:10 000) that then will be four or five analogous criterions. And the geographical parameters that are including coefficient and indexes will change too with images. The geographical RSIM has higher precision more than mathematics modeling even mathematical equation or mathematical statistics modeling.
이 연구는 낙동강 수계 지역을 배경으로 한 현대시에 재현된 지리적 이미지를 시대적 상황, 지리적 하위영역, 공간적 배경을 중심으로 고찰한 것이다. 이들 시들은 일제강점기의 강제적 인구이동, 해방 후의 경제적 빈곤, 한국전쟁으로 인해 피폐화된 국토, 경제개발, 환경문제와 생태시, 장소감 등 시대적 이미지를 잘 형상화하고 있다. 뿐만 아니라, 이들 시는 장소감을 통해 인문지리적 이미지를 비롯하여, 지형과 기후라는 자연지리적 이미지, 그리고 경제개발과 환경오염 이미지를 잘 드러내고 있다. 공간적 배경을 통해 볼 때 낙동강 상류 지역을 대상으로 하는 시는 황지를 비롯하여 안동 지역의 아름다운 지형이나 개인의 장소감을 노래한 시가 많은 부분을 차지한다. 이에 비해 중 하류 지역과 관련하여서는 현실을 반영한 사회비판적인 시가 많다. 이것은 낙동강 상류 지역에 비해 중류나 하류 지역에 대도시와 산업지역이 다수 분포해 있고, 강이라는 지형이 하류 쪽으로 갈수록 오염도가 심화되기 때문일 것이다. 이처럼 낙동강을 배경으로 한 시는 시대적 상황, 지리공간적 이미지를 잘 보여주고 있다.
Purpose: This study aims to propose a method for fast geographical origin discrimination between domestic and imported rice using a visible/near-infrared (VNIR) hyperspectral imaging technique. Methods: Hyperspectral reflectance images of South Korean and Chinese rice samples were obtained in the range of 400 nm to 1000 nm. Partial least square discriminant analysis (PLS-DA) models were developed and applied to the acquired images to determine the geographical origin of the rice samples. Results: The optimal pixel dimensions and spectral pretreatment conditions for the hyperspectral images were identified to improve the discrimination accuracy. The results revealed that the highest accuracy was achieved when the hyperspectral image's pixel dimension was $3.0mm{\times}3.0mm$. Furthermore, the geographical origin discrimination models achieved a discrimination accuracy of over 99.99% upon application of a first-order derivative, second-order derivative, maximum normalization, or baseline pretreatment. Conclusions: The results demonstrated that the VNIR hyperspectral imaging technique can be used to discriminate geographical origins of rice.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.684-687
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2006
Airborne imagery must be precisely orthorectified to be used as geographical information data. GPS/INS (Global Positioning System/Inertial Navigation System) and LIDAR (LIght Detection And Ranging) data were employed to automatically orthorectify airborne images. In this study, 154 frame airborne images and LIDAR vector data were acquired. LIDAR vector data were converted to raster image for employing as reference data. To derive images with constant brightness, flat field correction was applied to the whole images. The airborne images were geometrically corrected by calculating internal orientation and external orientation using GPS/INS data and then orthorectified using LIDAR digital elevation model image. The precision of orthorectified images was validated using 50 ground control points collected in arbitrary selected five images and LIDAR intensity image. In validation results, RMSE (Root Mean Square Error) was 0.365 smaller then two times of pixel spatial resolution at the surface. It is possible that the derived mosaicked airborne image by this automatic orthorectification method is employed as geographical information data.
대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.207-212
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1998
It is not easy to identify a ground control point (GCP) or even locate its vicinity from a SAR image. Although simulated SAR images may be useful to interpret mountain areas, they are not useful in flat areas because they do not show ground coverage or key features such as rivers, lakes and roads. In this study, we developed a method to simulate SAR images integrating geographical features to DEM to facilitate to locate ground control features from SAR images.
An elliptical basis function (EBF) network is proposed in this study for the classification of remotely sensed images. Though similar in structure, the EBF network differs from the well-known radial basis function (RBF) network by incorporating full covariance matrices and uses the expectation-maximization (EM) algorithm to estimate the basis functions. Since remotely sensed data often take on mixture -density distributions in the feature space, the proposed network not only possesses the advantage of the RBF mechanism but also utilizes the EM algorithm to compute the maximum likelihood estimates of the mean vectors and covariance matrices of a Gaussian mixture distribution in the training phase. Experimental results show that the EM-based EBF network is faster in training, more accurate, and simpler in structure.
As to many conventional segmentation approaches , spatial autocorrelation, perhaps being the first law of geography, is always overlooked. Thus, the corresponding segmentation results are always not so satisfying, which will further affect the subsequent image processing or analyses. In order to improve segmentation results, a geostatistic based segmentation approach with the consideration of spatial autocorrelation hidden in remote-sensing images is proposed in this article. First, by calculating the mean variance between each pair of pixels at given different lag distances, information like the size of typical targets in the scene can be obtained, and segmentation thresholds are calculated accordingly. Second, an initial region growing segmentation approach is implemented. Finally, based on the segmentation thresholds obtained at the first step and the initial segmentation results, the final segmentation results are obtained using the same region growing approach by taking the local mutual best fitting strategy. From the experiment results, we found the approach is rather promising. However, there still exists some problems to be settled, and further researches should be conducted in the future.
There is a growing demand on remotely sensed and GIS data services in modern society. However, conventional WEB applications based on client/server pattern can not meet the criteria in the future . Grid computing provides a promising resolution for establishing spatial information system toward future applications. Here, a new architecture of the distributed environment for remotely sensed data processing based on the middleware technology was proposed. In addition, in order to utilize the new environment, a problem had to be algorithmically expressed as comprising a set of concurrently executing sub-problems or tasks. Experiment of the algorithm was implemented, and the results show that the new environmental can achieve high speedups for applications compared with conventional implementation.
This study is aimed to reflect the current status survey, analysis and response of 10 railway stations using geographical names in one of 19 stations located on Gyeongbu, Honam and Chungbuk line. Most railway stations in the study have shown normal images that are close to the standard type by selecting similar building materials rather than reflecting geographical features. Aside from the shape of the traditional Korean house in Cheongju, almost all newly constructed stations tend to incorporate light gray plating material on their modern exterior to produce Family look design as a railroad station. According to a survey of the sensitivity of the station's name, Osong Station was 73.6 percent, Gyeryong Station 67.3 percent, Heukseok-ri Station was 64.5 percent, Shintan-jin 62.6 percent, and Yeonsan Station 57 percent, more than half. Therefore, the results of the five stations were presented as a calculation and proposed design release focusing on the facades of each station. Each of these stations suggested a way to express the facade design image, considering the railway operation status of Korea Railroad, the area of the station and other surroundings.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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