This research was conducted to estimate moisture content in cucurbitaceae seedlings, such as cucumber and watermelon, using hyperspectral imagery. Using a hyperspectral image acquisition system, the reflectance of leaf area of cucumber and watermelon seedlings was calculated after providing water stress. Then, moisture content in each seedling was measured by using a dry oven. Finally, using reflectance and moisture content, the moisture content estimation models were developed by PLSR analysis. After developing the estimation models, performance of the cucumber showed 0.73 of $R^2$, 1.45% of RMSE, and 1.58% of RE. Performance of the watermelon showed 0.66 of $R^2$, 1.06% of RMSE, and 1.14% of RE. The model performed slightly better after removing one sample from cucumber seedlings as outlier and unnecessary. Hence, the performance of new model for cucumber seedlings showed 0.79 of $R^2$, 1.10% of RMSE, and 1.20% of RE. The model performance combined with all samples showed 0.67 of $R^2$, 1.26% of RMSE, and 1.36% of RE. The model of cucumber showed better performance than the model of watermelon. This is because variables of cucumber are consisted of widely distributed variation, and it affected the performance. Further, accuracy and precision of the cucumber model were increased when an insignificant sample was eliminated from the dataset. Finally, it is considered that both models can be significantly used to estimate moisture content, as gradients of trend line are almost same and intersected. It is considered that the accuracy and precision of the estimating models possibly can be improved, if the models are constructed by using variables with widely distributed variation. The improved models will be utilized as the basis for developing low-priced sensors.
Lee, Soo Bong;La, Phu Hien;Eo, Yang Dam;Pyeon, Mu Wook
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.33
no.1
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pp.1-9
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2015
A remote sensed image simulation following to weather and season conditions can be performed by a reverse atmospheric correction which is a function of image preprocessing. In this study, we have made an experiment to generate the simulated image to the raw image, which is prior to the atmospheric corrected images under the specific weather conditions. The applied methods in this study were the Forster algorithm (1984) and 6S RTM (Radiative Transfer Model). The simulated images has been compared with the original image to analyze compliances. In fact, the results from 6S RTM method show better compliances than Forster, with a mean of RMSE of DN difference 9.35 and a mean of $R^2$ 0.7. In conclusion, a simulated image has practical feasibility when similar to the period and season as the reference image.
Color rendition method is necessary for improving the low contrast images which are achieved by PDA, mobile phone camera or PC camera. There are some methods for color rendition. However, after correcting the color, image quality degradations, such as graying-out, halo-artifact and color noise, may occur. In order to overcome these problems, this paper proposes a retinex-based color rendition method. The proposed method uses the HSV color coordinate system to avoid the graying-out, and the advanced image formation model to reduce the halo-artifact in which the image is divided into three components as the global illumination, the local illumination, and reflectance. The experiment results show that the proposed method yields better performance of color correction over the conveniently method.
Proceedings of the Korean Society of Near Infrared Spectroscopy Conference
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2001.06a
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pp.3112-3112
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2001
Near-Infrared Spectroscopy (NIRS) was investigated aiming at the identification of falsified drugs. The identification is based on comparison of the NIR spectrum of a sample with a typical spectra of an authentic drug using multivariate modelling and classification algorithms (PCA/SIMCA). Two spectrophotometers (Brimrose - Luminar 2000 and 2030), based on acoustic-optical filter (AOTF) technology, sharing the same controlling computer, software (Brimrose - Snap 2.03) and the data acquisition electronics, were employed. The Luminar 2000 scans the range 850 1800 nm and was employed for transmitance/absorbance measurements of liquids with a transflectance optical bundle probe with total optical path of 5 mm and a circular area of 0.5 $\textrm{cm}^2$. Model 2030 scans the rage 1100 2400 nm and was employed for reflectance measurement of solids drugs. 300 spectra, acquired in about 20 s, were averaged for each sample. Chemometric treatment of the spectral data, modelling and classification were performed by using the Unscrambler 7.5 software (CAMO Norway). This package provides the Principal Component Analysis (PCA) and SIMCA algorithms, used for modelling and classification, respectively. Initially, NIRS was evaluated for spectrum acquisition of various drugs, selected in order to accomplish the diversity of physico-chemical characteristics found among commercial products. Parameters which could affect the spectra of a given drug (especially if presented as solid tablets) were investigated and the results showed that the first derivative can minimize spectral changes associated with tablet geometry, physical differences in their faces and position in relation to the probe beam. The effect of ambient humidity and temperature were also investigated. The first factor needs to be controlled for model construction because the ambient humidity can cause spectral alterations that should cause the wrong classification of a real drug if the factor is not considered by the model.
ASTER image has some advantages for classification such as 15 spectral bands and 15m ${\sim}$ 90m spatial resolution. However, in the classification using general remote sensing image, shadow areas are often classified into water area. It is very difficult to divide shadow and water. Because reflectance characteristics of water is similar to characteristics of shadow. Many land cover items are consisted in one pixel which is 15m spatial resolution. Nowadays, very high resolution satellite image (IKONOS, Quick Bird) and Digital Surface Model (DSM) by air borne laser scanner can also be used. In this study, mixed pixel analysis of ASTER image has carried out using IKONOS image and DSM. For mixed pixel analysis, high accurated geometric correction was required. Image matching method was applied for generating GCP datasets. IKONOS image was rectified by affine transform. After that, one pixel in ASTER image should be compared with corresponded 15×15 pixel in IKONOS image. Then, training dataset were generated for mixed pixel analysis using visual interpretation of IKONOS image. Finally, classification will be carried out based on Linear Mixture Model. Shadow extraction might be succeeded by the classification. The extracted shadow area was validated using shadow image which generated from 1m${\sim}$2m spatial resolution DSM. The result showed 17.2% error was occurred in mixed pixel. It might be limitation of ASTER image for shadow extraction because of 8bit quantization data.
For obtaining the best panel quality of color filter on array(COA) architecture in TFF LCD, we investigated the influence of deposition temperature, $O_2$ flow, thickness on the optical transmittance, wet etching and adhesion properties of IZO deposited onto each color photo resist(red, green, blue). Average transmittance of the pixel single layer in the visible range(between 380 and 780nm) was mainly affected by thickness and showed maximum at 1250 ${\AA}$ while the thickness showing peak transparency in each R, G, B wavelength was different. The relation was calculated by using bi-layer transmission and reflectance model, which corresponded to experimental data very well. The adhesion of IZO deposited on each color PR was found to have enhanced value except red PR case, compared to that of IZO which was deposited on $SiN_x$. Wet etching pattern linearity was decreased as the thickness increased. The thickness of IZO was one of vital factors in order to optimize overall pixel process for fabricating COA structure.
Proceedings of the Korean Society of Near Infrared Spectroscopy Conference
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2001.06a
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pp.1285-1285
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2001
For NIR measurements of papers normally diffuse reflectance accessories are used which can provide a large sampling area. The in-line process control FT-NIR spectrometer MATRIX-E enables the contactless measurement of paper samples of low silicone coat weights on label-stocks in a paper converting factory. For this study concentrations of silicone between 0 and 2 g/$m^2$ on various paper substrates were included in a quantitative method. The aim was to achieve an absolute value for the deviation from the target value of 1 g/$m^2$ during continuous movement of the paper with velocities around 400 numinute. Influences from the uncoated paper type due to supplier, color, opacity, area densities, pre-coating as well as different compounds of the agent silicone were investigated and it was found that all these papers can be represented in one PLS-model. Especially the fact that silicone as an element is present in clay coated papers is of no consequence to the measurements with MATRIX-E. Moreover during in-line installations the variation of the moisture contents in the moving paper due to variable machine velocities as well as the reflecting material of the cylinder have to be considered. It is shown that the result of the in-line calibration has the same prediction ability compared to lab scale results(Root Mean Square Error of Cross-Validation RMSECV = 0.034 g/$m^2$).
Proceedings of the Korean Society of Near Infrared Spectroscopy Conference
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2001.06a
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pp.1193-1193
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2001
For NIR measurements of papers normally diffuse reflectance accessories are used which can provide a large sampling area. The in-line process control FT-NIR spectrometer MATRIX-E enables the contactless measurement of paper samples of low silicone coat weights on label-stocks in a paper converting factory. For this study concentrations of silicone between 0 and 2 g/㎡ on various paper substrates were included in a quantitative method. The aim was to achieve an absolute value for the deviation from the target value of 1 g/㎡ during continuous movement of the paper with velocities around 400 m/minute. Influences from the uncoated paper type due to supplier, color, opacity, area densities, pre-coating as well as different compounds of the agent silicone were investigated and it was found that all these papers can be represented in one PLS-model. Especially the fact that silicone as an element is present in clay coated papers is of no consequence to the measurements with MATRIX-E. Moreover during in-line installations the variation of the moisture contents in the moving paper due to variable machine velocities as well as the reflecting material of the cylinder have to be considered. It is shown that the result of the in-line calibration has the same prediction ability compared to lab scale results (Root Mean Square Error of Cross-Validation RMSECV = 0.034 g/㎡).
Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.15
no.5
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pp.1-6
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2006
The purpose of this study is to develop to portable near infrared analyzer measuring the sugar content of the fruits on a tree before harvesting ones. The portable near infrared system consists of a tungsten lamp, a coaxial optical fiber bundle and a multi-channel detector, which has 256 pixels and a concave transmission grating. Reflectance NIR spectra of orange were recorded by using a coaxial optical fiber bundle. The spectra were collected over the spectral range $400{\sim}1100nm$. Partial least squares regression(PLSR) was applied for a calibration and validation for determination of sugar contents. The multiple correlation coefficient was 0.99 and standard errors of calibration(SEC) was 0.069 brix. The calibration model predicted the sugar content for validation set with standard errors of prediction(SEP) of 0.092 brix. The sugar content in fruits was successfully quantified using the portable near infrared analyzer.
The purpose of this study is to evaluate the strength of the near-UV wavelength of 380 nm relative to visible and near-IR bands, and to find the suitable wavelength for detecting aerosols by using the Global Imager (GLI) sensor aboard the Advanced Earth Observing Satellite-II (ADEOS-II). Sensitivity analysis is performed for the retrieval of biomass burning aerosols by employing the radiative transfer model Rstar5b. It is determined that background surface reflectance in the blue band is similar to that in the near-UV band, and that wavelengths in the blue bands are more sensitive to the Aerosol Optical Thickness (AOT) than wavelengths in the near-UV band. The Total Ozone Mapping Spectrometer (TOMS) Aerosol Index (AI) is used in the indirect method used for aerosol retrieval, and the wavelength pair 380 nm and 460 nm is determined to be the most sensitive to the AOT. The results of this study suggest that wavelengths in the blue bands are suitable for detecting biomass burning aerosols over the Korean peninsula.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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