본 연구에서는 나노스케일 박막의 표면주름 형성에 의한 산란반사도 향상을 평가하였다. 실리콘 기판 위에 120 nm 두께의 Poly(methyl metacrylate) 층을 스핀코팅(spin-coating)한 후, 20 nm 의 알루미늄 박막을 증착하여 시편을 제작하였다. 이를 오븐에서 $95^{\circ}C$의 온도로 2 시간 동안 풀림처리하여 표면주름을 형성하였다. 분광광도계로 가시광선 영역의 산란반사도를 측정한 결과 400 nm 파장에서 40%의 증가를 보였으며, 표면주름 위에 100 nm 의 은박막을 추가적으로 증착한 경우 산란반사도가 50%까지 향상되는 것을 확인하였다. 본 연구는 산란반사도의 증대를 요구하는 박막형 소자에 표면주름을 활할 수 있음을 제시한다.
In support of remote sensing applications for monitoring processes of the Earth system, research was conducted to analyze the basic spectral response related to background soil and vegetation cover characteristics in the visible and reflective infrared wavelengths. Surface samples of seven stations were examined. Five soils were from land-field and two soils from tideland areas. The vegetation cover experiment was conducted on seven soil samples with known natural moisture content (%) by weight. To study the effect of vegetation cover, spectral measurements were taken on five or six vegetation cover treatments of the seven soils with 3 replications in air dry conditions. For collecting RS base data, used spectro-radiometer that measures reflection characteristics between 300~1,100nm was used and measured the reflection of vegetation from bean leaves. The relationships were evaluated for both a general soil line and for the individual lines of five soils, under air-dried condition as well as different vegetation cover ratio, through the determination of the line parameters. As vegetation cover ratio in bean leaves increases, features of soil reflectance decrease and those of plant reflectance become more and more apparent. In proportion to vegetation cover rate, near-infrared reflectance increased and visible reflectance decreased. Analysis results are compared to commonly used vegetation indices(RVI and NDVI ).
Defects exist underneath the fruit skin are not easily discernable by using conventional color imaging technique in the visible wavelength ranges. Development of sensitive detection methods for the defects is necessary to ensure accurate quality sorting of fruits. Hyperspectral imaging techniques, which combine the features of image and spectroscopy to acquire spatial and spectral information simultaneously, have demonstrated good potentials for identifying and detecting anomalies on biological substances. In this study, a high spatial resolution hyperspectral reflectance technique was presented as a tool for detecting bruises on apple. The two-band ratio (494 nm / 952 nm) and simple threshold methods were applied to investigate the feasibility of discriminating the bruises from sound tissue of apple. The pixel wise accuracy of the discrimination was 74%. The resultant images processed with selected wavebands and morphologic algorithm distinctively showed the early stages of bruises on apple which were not discernable by naked eyes as well as a conventional color camera. Results demonstrated good potential of the hyperspectral reflectance imaging for detection of bruises on apple.
A field spectroradiometer SE-590 was used to measure the spectral reflectance of water body. The reflectance was calculated as the ratio of surface water radiance to the standard whiteboard radiance nearly measured at the same time. Water samples were taken simultaneously for determining their chlorophyll-a, suspended solid (SS) and transparency. The relationships between those water quality parameters and spectral reflectance were analy zed using stepwise multiple regression to derive optimal prediction models . The multiple regression was also applied to the SE-590 simulated SPOT bands. The SPOT image of the same day was also analyzed using the same method to compare the statistical results. It showed that the multiple regression models using the SE-590 reflectance data got the best water quality prediction results. The evaluated RMS error of chlorophyll-a, SS and transparency of water quality parameters were 0.57 ug/l, 0.2 mg/l and 0.17 m, respectively, and the RMS errors were 0.36 ug/l, 0.49 mg/l and 0.42 m for SPOT data, respectively. The SE-590 simulated SPOT three bands data obtained the worst results and the RMS errors were 1.77 ug/l, 0.49 mg/l and 0.37 m, respectively.
This study investigates the prediction of soil chemical properties (organic matter (OM), pH, Ca, Mg, K, Na, total acidity, cation exchange capacity (CEC)) on 688 Korean soil samples using the visible-near infrared reflectance (VIS-NIR) spectroscopy. Reflectance from the visible to near-infrared spectrum (350 to 2500 nm) was acquired using the ASD Field Spec Pro. A total of 688 soil samples from 168 soil profiles were collected from 2009 to 2011. The spectra were resampled to 10 nm spacing and converted to the 1st derivative of absorbance (log (1/R)), which was used for predicting soil chemical properties. Principal components analysis (PCA), partial least squares regression (PLSR) and regression rules model (Cubist) were applied to predict soil chemical properties. The regression rules model (Cubist) showed the best results among these, with lower error on the calibration data. For quantitatively determining OM, total acidity, CEC, a VIS-NIR spectroscopy could be used as a routine method if the estimation quality is more improved.
Plant water deficiency during drought season causes physiological stress and can be a critical indicator of forest fire vulnerability. In this study, we attempt to analyze the spectral characteristics of water stressed vegetation by using the laboratory measurement on leaf samples and the canopy reflectance spectra extracted from satellite hyperspectral image data. Leaf-level reflectance spectra were measured by varying moisture content using a portable spectro-radiometer. Canopy reflectance spectra of sample forest stands of two primary species (pine and oak) located in central part of the Korean peninsula were extracted from EO-l Hyperion imaging spectrometer data obtained during the drought season in 2001 and the normal precipitation year in 2002. The preliminary analysis on the reflectance spectra shows that the spectral characteristics of leaf samples are not compatible with the ones obtained from canopy level. Although moisture content of vegetation can be influential to the radiant flux reflected from leaf-level, it may not be very straightforward to obtain the spectral characteristics that are directly related to the level of canopy moisture content. Canopy spectra form forest stands can be varied by structural variables (such as LAt, percent coverage, and biomass) other than canopy moisture content.
The purpose of this study was to develop the color matching program with the excellent camouflage capacity in the near infrared range($\~$1100nm) including the visible light range for cotton fabrics. It was measured IR spectral reflectance in the range of $380\~1,100nm$ after dyed with vat dyes, and we made database for reflectance with various concentration on vat dyes which have a low reflectance value in the infrared range. The color matching algorithm that could be simulated in both the human visible light and the near infrared range was constructed by numerical analysis method using the database. In this study we also developed the dyeing conditions and dyeing process through the continuous-dyeing experiment with the vat dyes for cotton fabrics.
한국농업기계학회 1993년도 Proceedings of International Conference for Agricultural Machinery and Process Engineering
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pp.1354-1363
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1993
Optical methods were developed to examine their feasibility for quality evaluation of peanut with pod. Surface color and internal quality of peanut were measured without contact. The surface color of peanut was measured by light reflectance at a region of visible wavelengths. Its characteristic was high correlated with a visual grading of peanut. A trial machine for the color grading of peanut was developed using an optical sensor and it was considered to compare with the visual grading. The spectral reflectance at a region of near infrared wavelengths from 1,200 to 2,500nm was measured , and the chemical components of peanut were related to spectral reflectance at special wavelengths. The protein, fat and moisture contents of peanut were estimated by the near infrared methods. An infrared imaging method was developed to evaluate the internal quality of peanut with pod. As thermal characteristic of peanut with pod was deeply related to internal quality , the quality of peanut can be evaluated by temperature changes on the surface of peanut. Measurement of surface color, near infrared reflectance and thermal imaging were shown to be very effective in grading of peanut with pod.
IMML(Inorganic metal multi-layer) was used as cathode in the OLED devices to reduce the reflectance or ITO and increase the contrast ratio. Device structure was $ITO/{\alpha}-NPD/Alq_3:DCJTB/Alq_3/IMML/Al$. $Alq_3$ and DCJTB (4 - (dicyanomethylene) - 2 - ( 1 - propyls) 6 - methy 4H - pyrans) as host material lot red emission and red emitting guest material. IMML made three different layer: thin aluminum layer, aluminum layer doped with silicon monoxide, thick aluminum layer. The red OLED device with IMML showed the average reflectance of $4.97\%$, and then normal OLED with or without polarizer showed the average reflectance of $4.55\%$, $46\%$ at visible range from 380 nm to 780 nm. The brightness of OLED with IMML at 13 V was 5557 $cd/m^2$, and that of normal OLED with polarizer was 4872 $cd/m^2$. IMML could be the substitution for polarizer with same reflection, low cost, easy process in flat panel display market.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.25-28
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2006
We propose a new method of masking cloud-affected pixels in satellite ocean color imageries such as of GLI. Those pixels, mostly found around cloud pixels or in scattered cloud area, have anomalous features in either in chlorophyll-a estimate or in water reflectance. This artifact is most likely caused by residual error of inter-band registration correction. Our method is to check the pixel-wise 'soundness' of the spectral water reflectance Rw retrieved after the atmospheric correction. First, we define two spectral ratio between water reflectance, IRR1 and IRR2, each defined as RW(B1)/RW (B3) RW (B3) and as RW (B2)/RW(B4) respectively, where $B1{\sim}B4$ stand for 4 consecutive visible bands. We show that an almost linear relation holds over log-scaled IRR1 and IRR2 for shipmeasured RW data of SeaBAM in situ data set and for GLI cloud-free Level 2 sub-scenes. The method we propose is to utilize this nature, identifying those pixels that show significant discrepancy from that relationship. We apply this method to ADEOS-II/GLI ocean color data to evaluate the performance over Level-2 data, which includes different water types such as case 1, turbid case 2 and coccolithophore bloom waters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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