Mid-infrared optical sensors have a number of compelling advantages for remote sensing and the simultaneous measurement of mixtures. However, they still have difficulties in accurate detection owing to signal interferences among a large number of molecular fingerprints in the mid-infrared band, which result in very slow commercialization. Higher sensitivity and higher selectivity are required to overcome this obstruction in measurement technology. In this paper, we review and analyze the trends of mid-infrared sensor technologies enhancing the sensitivity and selectivity.
In Arctic and Antarctic ocean, remote sensing is the most effective observation for environmental changes due to the inaccessibility of the regions. Even though satellite, UAV (Unmanned Aerial Vehical) are well known remote sensing platforms, and research vessel also used for automatic measurement on the regions, varied environment of Polar regions require time series and wide coverage of data. Especially, in high latitude, apply an optical satellite remote sensing is not easy due to low sun altitude. In this paper, we introduce an operation of hyper-spectrometer (HyperSAS/Satlantic inc.) which is mounted on Ice Breaker Research Vessel ARAON of Korea Polar Research Institute since 2010, to acquire an above water reflectance atomatically through every research cruise on Arctic and Antarctic ocean and transit both regions. In addition to, auxiliary data for the remotely acquired data, in situ water sampling were also obtained. The above water reflectance and in situ water sampling data are continuously acquired since 2010 will contribute to improve an Ocean Color algorithm in the high latitude and help to understand ocean reflectances over from high latitude through low latitude. Preliminary result from above water reflectance showed characteristics of Arctic ocean and Antarctic Ocean and used to develop algorithms for estimating various ocean factors such as chlorophyll and suspended sediment.
In this study, film type radiation sensor tips are fabricated for remote sensing of X or g-ray with inorganic scintillators and plastic optical fiber. The visible range of light from the inorganic scintillator that is generated by X and g-ray is guided by the plastic optical fiber and is measured by optical detector and power-meter. It is expected that the fiber-optic radiation sensor which is possible to be developed based on this study is used for remote, fast and exact sensing of X or g-ray because of its characteristics such as very small size, light weight and no interference to electromagnetic fields.
In this paper, we proposed a new wavelet-based image fusion algorithm, which has advantages in both frequency and spatial domains for signal analysis. The developed algorithm compares the ratio of SAR image signal to optical image signal and assigns the SAR image signal to the fused image if the ratio is larger than a predefined threshold value. If the ratio is smaller than the threshold value, the fused image signal is determined by a weighted sum of optical and SAR image signal. The fusion rules consider the ratio of SAR image signal to optical image signal, image gradient and local variance of each image signal. We evaluated the proposed algorithm using Ikonos and TerraSAR-X satellite images. The proposed method showed better performance than the conventional methods which take only relatively strong SAR image signals in the fused image, in terms of entropy, image clarity, spatial frequency and speckle index.
This present study describes an application of UV scanning spectrometer $O_4$ data for retrieval of aerosol vertical profiles in Seoul during the measurement period that includes two Asian dust event days. The results show large variations of aerosol load in vertical and temporal scales. Large variations in aerosol were observed at 1 km in height during the daytime in the measurement period when the Asian dust events took place. The aerosol load, however, was found to be largest at the surface compared to those retrieved at the higher atmospheric layers. The results also clearly identified the diurnal patterns of aerosol vertical distributions. The aerosol load was high in the morning and noon whereas it was low in the afternoon. This study demonstrates that UV scanning spectrometer observations of the oxygen dimer can serve as a potential method for determination of atmospheric aerosol vertical distributions and optical properties.
To account for the importance of variable in multi-sensor data fusion, random forests are applied to supervised land-cover classification. The random forests approach is a non-parametric ensemble classifier based on CART-like trees. Its distinguished feature is that the importance of variable can be estimated by randomly permuting the variable of interest in all the out-of-bag samples for each classifier. Supervised classification with a multi-sensor remote sensing data set including optical and polarimetric SAR data was carried out to illustrate the applicability of random forests. From the experimental result, the random forests approach could extract important variables or bands for land-cover discrimination and showed good performance, as compared with other non-parametric data fusion algorithms.
Wavelet scheme can be applied to the various remote sensing problems: conventional multi-resolution image analysis, compression of large image sets, fusion of heterogeneous sensor image and segmentation of features. In this study, we attempted wavelet-based filtering and its analysis. Traditionally, statistical methods and adaptive filter are used to manipulate noises in the image processing procedure. While we tried to filter random noise from optical image and radar image using Discrete Wavelet Transform (DW1) and Stationary Wavelet Transform (SW1) and compared with existing methods such as median filter and adaptive filter. In result, SWT preserved boundaries and reduced noises most effectively. If appropriate thresholds are used, wavelet filtering will be applied to detect road boundaries, buildings, cars and other complex features from high-resolution imagery in an urban environment as well as noise filtering
Jang YoungJun;Yong SangSoon;Kang KeumSil;Kim JungAh;Kang SungDuk;Youn HeongSik
Proceedings of the KSRS Conference
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2004.10a
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pp.432-435
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2004
MSC (Multi Spectral Camera) system is a remote sensing payload to obtain high resolution ground image. In this application, uniformity characteristic is important as well as GSD (Ground Resolved Distance) and SNR (Signal to Noise Ratio). MSC image chain is consisted of OM (Optical Module), CCD, Video processor, NUC and DCSU (Data Compression and Storage Unit). Each block makes and corrects MSC's nonuniformity response. This paper shows the cause of nonuniformity error and the correction scheme of MSC system from the electronic point of view.
One of the most important tasks of ocean color observations is to determine the distribution of phytoplankton primary production. A variety of bio-optical algorithms have been developed estimate primary production from these parameters. In this communication, we investigated the possibility of using a novel universal approximator-support vector machines (SVMs)-as the nonlinear transfer function between oceanic primary production and the information that can be directly retrieved from satellite data. The VGPM (Vertically Generalized Production Model) dataset was used to evaluate the proposed approach. The PPARR2 (Primary Production Algorithm Round Robin 2) dataset was used to further compare the precision between the VGPM model and the SVM model. Using this SVM model to calculate the global ocean primary production, the result is 45.5 PgC $yr^{-1}$, which is a little higher than the VGPM result.
Damage to forest trees, caused by wildfire, changes their spectral reflectance signature. This factor led to the initiation of a research project at the Remote Sensing & GIS Laboratory, Kookmin University, to determine if multispectral data acquired by IKONOS could provide fire scar and bum severity mapping. This paper will present detail mapping of burned areas in the eastern coast of Korea with IKONOS imagery. In addition, a single post-burn Landsat-7 ETM+ data was used to compare with IKONOS, the study area. Burn severity map based on IKONOS image was found to be affected by strong topographic illumination effects in the mountain forest. But it has better the delineation of the bum-scarred area. In this study the NDVI was analyzed for geometric illumination conditions influenced by topography(slop, aspect and elevation) and shadow(solar elevation and azimuth angle).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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