Purpose: The aim of this study was to construct a saponin content-predicting model using shortwave infrared imaging spectroscopy. Methods: The experiment used a shortwave imaging spectrometer and ENVI spectral acquisition software sampling a spectrum of 910 nm-2500 nm. The corresponding preprocessing and mathematical modeling analysis was performed by Unscrambler 9.7 software to establish a ginsenoside nondestructive spectral testing prediction model. Results: The optimal preprocessing method was determined to be a standard normal variable transformation combined with the second-order differential method. The coefficient of determination, $R^2$, of the mathematical model established by the partial least squares method was found to be 0.9999, while the root mean squared error of prediction, RMSEP, was found to be 0.0043, and root mean squared error of calibration, RMSEC, was 0.0041. The residuals of the majority of the samples used for the prediction were between ${\pm}1$. Conclusion: The experiment showed that the predicted model featured a high correlation with real values and a good prediction result, such that this technique can be appropriately applied for the nondestructive testing of ginseng quality.
이 연구는 새로운 광학원격탐사자료로 대두되고 있는 초분광영상의 기본적 특성과 용어에 관한 정의를 검토하고, 지금까지 초분광영상과 관련된 주요 처리기법 및 활용분야를 광범위하게 검토하여 국내에서 초분광영상 기술의 활용을 위한 기초 자료를 제공하고자 한다. 먼저 문헌자료와 인터넷 검색을 통하여 항공기 및 위성탑재 센서와 지상용 카메라 등 현존하는 초분광센서의 종류 및 특성을 제시하였다 초분광영상과 관련된 연구 현황을 분석하기 위하여 원격탐사와 관련된 주요 국제학술지와 초분광영상 관련 학술발표회에서 발표된 논문들을 선정하여 센서별, 영상처리기법별, 주요 활용분야별로 나누어 정리하였다. 현재 항공기 및 위성 탑재 초분광영상 센서의 종류가 증가하고 있는 추세지만, 지금까지 초분광영상과 관련된 연구의 주된 부분은 미국 항공우주국에서 개발된 AVIRIS영상자료를 토대로 하고 있다. 기존의 다중분광영상에 보다 많은 분광밴드를 가진 초분광영상의 특성을 최대한 이용할 수 있는 영상처리기법이 개발되고 있다. 대기보정, 분광혼합분석, 특징추출 등이 초분광영상처리와 관련된 중요한 분야로 대두되고 있으나, 아직까지 보편적인 초분광영상 처리기술로 자리 잡기까지는 보다 많은 연구가 필요한 실정이다. 초분광영상이 가지고 있는 분광특성 정보를 최대한 이용하기에 적합한 암석 및 광물탐사가 초기의 주된 활용분야였으나, 식물의 물리화학적 정보 추출, 수질, 군용목표물 탐지 등 초분광영상의 활용은 기존의 다중분광영상의 한계를 극복하는 측면에서 확대될 전망이다.
Along with the development of imaging sensors, hyperspectral imaging technology is growing rapidly and contributing to many fields of science nowadays. However, the bulky size and complex structure make it difficult to be processed. Focused on in this paper is the clustering utility, implemented in HYVEW, a program involving tools and functions to manipulate with hyperspectral images. The clustering process aims to partition the surface of the imaged area into subregions by grouping the spectra subject to the similarity of spectra.
Over the past 30 years, significant developments have been made in hyperspectral imaging (HSI) technologies that can provide end users with rich spectral, spatial, and temporal information. Owing to the advances in miniaturization, cost reduction, real-time processing, and analytical methods, HSI technologies have a wide range of applications from remote-sensing to healthcare, military, and the environment. In this study, we focus on the latest trends of HSI technologies, analytical methods, and their applications. In particular, improved machine learning techniques, such as deep learning, allows the full use of HSI technologies in classification, clustering, and spectral mixture algorithms. Finally, we describe the status of HSI technology development for skin diagnostics.
Compact Reconnaissance Imaging Spectrometer for Mars(CRISM)은 489개의 밴드를 가지는 화성정찰궤도선의 초분광 카메라로써 이를 이용한 화성 지표의 광물 분포에 대한 많은 연구가 진행되어 왔다. 본 연구에서는 USGS의 스펙트럼 라이브러리를 기반으로 화성 Gusev Crater의 Spirit(Mars Exploration Rover A) 로버 착륙지에 대한 CRISM 영상에 Matched Filter와 Adaptive Cosine Estimator(ACE) 표적 탐지 알고리즘을 적용하여 광물 분포를 확인하고자 하였다. 연구 결과 감람석, 휘석, 자철석 등의 광물들이 Gusev 크레이터의 Columbia Hills에서 탐지되어 Spirit 로버의 지상 탐사 결과와 일치하고 있음을 확인하였다. 본 연구는 그간 CRISM의 광물 분포 연구가 일부 몇 개 밴드의 반사도만을 통해 계산된 광물 지수에 의존하던 것에서 관측 파장 대역 전체를 활용하는 초분광 표적 탐지 알고리즘을 이용한 새로운 적용방법을 제시한 것에 의의가 있다고 할 수 있다.
본 연구는 초분광 영상의 반사율과 탁도 관계를 해석하는 것이 목표로써 실험수조에 탁수를 발생시킨 후 드론 기반의 초분광 영상촬영을 수행하였으며 측정된 탁도와 반사율의 상관관계를 분석하였다. 실험에 사용된 9개 수조는 모든 빛을 흡수할 수 있는 흑색 아크릴로 제작하였으며 토양은 임하호 탁수 발생의 원인이 되는 창하천 하류에서 채취하였다. 연구결과, 근적외선 영역에서 파장에 따른 반사율은 전반적으로 유사한 패턴으로 나타났으며, 탁도가 높은 Box일수록 반사율이 증가하였다. 또한 각 Box에서 측정한 탁도와 평균반사율의 상관관계를 분석한 결과 결정계수는 0.8702로 매우 높게 나타나 반사율을 이용한 탁도 예측이 가능한 것으로 나타났다.
This study investigated the use of airborne image data to provide estimates of within -field variability in soil properties and crop growth as an alternative to extensive field data collection. Hyperspectral and multispectral images were acquired in 2000, 2001, and 2002 for central Missouri experimental fields. Data were converted to reflectance using chemically-treated reference tarps with known reflectance levels. Geometric distortion of the hyperspectral pushbroom sensor images was corrected with a rubber sheeting transformation. Statistical analyses were used to relate image data to field-measured soil properties and crop characteristics. Results showed that this approach has potential; however, it is important to address a number of implementation issues to insure quality data and accurate interpretations.
General Hyperspectral Image Sensor acquires an image of line form such as a thin rectangle shape because of using 1D array Push Broom or Whisk Broom scanning method. A special mechanism is required for a Hyperspectral Image Sensor to operate for nadir and slant range. To design the mechanism, the characteristics of the flight motion and the overlap rate between consecutive frames were analyzed. Also, system requirements were proposed through modeling and simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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