This research aimed to assess the possibility of detecting forest degradation using time-series satellite imagery and three different deep learning-based change detection techniques. The dataset used for the deep learning models was composed of two sets, one based on surface reflectance (SR) spectral information from satellite imagery, combined with Texture Information (GLCM; Gray-Level Co-occurrence Matrix) and terrain information. The deep learning models employed for land cover change detection included image differencing using the Unet semantic segmentation model, multi-encoder Unet model, and multi-encoder Unet++ model. The study found that there was no significant difference in accuracy between the deep learning models for forest degradation detection. Both training and validation accuracies were approx-imately 89% and 92%, respectively. Among the three deep learning models, the multi-encoder Unet model showed the most efficient analysis time and comparable accuracy. Moreover, models that incorporated both texture and gradient information in addition to spectral information were found to have a higher classification accuracy compared to models that used only spectral information. Overall, the accuracy of forest degradation extraction was outstanding, achieving 98%.
Landsat과 ASTER 위성영상을 이용한 암상구분은 반건조-건조 지역을 대상으로 활발한 연구가 이루진 바 있으며, 미국 네바다 금속광화대 지역을 중심으로 광물자원탐사를 위한 초기 단계에서 유용한 방법으로서의 가능성에 관한 검증이 이루어졌다. 연구대상 지역인 중앙, 삼성, 경주, 내남 납석광산이 위치하고 있는 경상분지 남동부의 지질은 주로 백악기 하양층군에 속하는 진동층을 기저로 하여 유천층군에 해당하는 중성질 화산암류, 정각산층, 건천리층, 산성 화산암류와 후기에 이들 층을 관입하는 불국사 화강암류들로 구성되어 있다. 위성영상으로부터 납석광상을 추출하기 위한 비연산 모델을 제시하기 위해서, 중앙납석광산으로부터 채취된 응회암질 모암과 열수변질작용에 의해 형성된 납석을 대상으로 이들의 분광반사률을 측정하였다. 이들 분광반사률을 Landsat 영상과 ASTER 영상의 밴드별 분광반사율 곡선을 이용하여 재배열한 결과, Landsat 영상에 대해서는 밴드 5번에서 강한 반사 특성을 보이고, 밴드 7번에서 강한 흡수 특성을 보였다. ASTER 영상에서는 밴드 5와 8번에서 강한 흡수 특성을 밴드 4와 7번에서 반사특성이 나타났다. 이를 바탕으로 Landsat 위성영상의 DN (Digital Number) 값을 이용한 $Py_{Landsat}$ 모델을 적용한 결과, 열수변질대 지역은 1.94 이상으로 상대적으로 높은 값을 보이는데 반해서 이외의 지역은 1.19~1.49 사이의 낮은 값을 갖는 것으로 나타났다. 또한 $Py_{ASTER}$ 모델의 적용결과 납석광산과 다른 대상물간의 치는 콘크리트와 0.472, 나대지와 0.399로, $OHI_b$과, PAK모델의 적용결과 0.452, 0.371과 0.365, 0.311로 보다 큰 차이가 나타남을 알 수 있다. 따라서 이번 연구에서 제안한 $Py_{ASTER}$ 모델은 납석광상을 보다 더 명확하게 규명할 수 있는 것으로 나타났다.
최근 고해상도 광학 위성영상의 활용성이 강조되면서 이를 이용한 지표 모니터링 연구가 활발히 수행되고 있다. 그러나 고해상도 위성영상은 낮은 시간 해상도에서 획득되기 때문에 그 활용성에 한계가 있다. 이러한 한계를 보완하기 위해 서로 다른 시간 및 공간 해상도를 갖는 다중 위성영상을 융합해 높은 시공간 해상도의 합성 영상을 생성하는 시공간 자료 융합을 적용할 수 있다. 기존 연구에서는 중저해상도의 위성영상을 대상으로 시공간 융합 모델이 개발되어 왔기 때문에 고해상도 위성영상에 대한 기개발된 융합 모델의 적용성을 평가할 필요가 있다. 이를 위해 이 연구에서는 KOMPSAT-3A 영상과 Sentinel-2 영상을 대상으로 기개발된 시공간 융합 모델의 적용성을 평가하였다. 여기에는 예측을 위해 사용하는 정보가 다른 Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model (ESTARFM)과 Spatial Time-series Geostatistical Deconvolution/Fusion Model (STGDFM)을 적용하였다. 연구 결과, 시간적으로 연속적인 반사율 값을 결합하는 STGDFM의 예측 성능이 ESTARFM 보다 높은 것으로 나타났다. 특히 KOMPSAT 영상의 낮은 시간 해상도로 같은 시기에서 KOMPSAT 및 Sentinel-2 영상을 동시에 획득하기 어려운 경우, STGDFM의 예측 성능 향상이 더욱 크게 나타났다. 본 실험 결과를 통해 연속적인 시간 정보를 결합해 상대적으로 높은 예측 성능을 가지는 STGDFM을 이용해 낮은 재방문 주기로 인한 고해상도 위성영상의 한계를 보완할 수 있음을 확인하였다.
Jang, In-Su;Kim, Jae Woo;You, Ju-Yeon;Kim, Jin Seo
ETRI Journal
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제35권6호
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pp.969-979
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2013
Various simulation applications for hair, clothing, and makeup of a 3D avatar can provide more useful information to users before they select a hairstyle, clothes, or cosmetics. To enhance their reality, the shapes, textures, and colors of the avatars should be similar to those found in the real world. For a more realistic 3D avatar color reproduction, this paper proposes a spectrum-based color reproduction algorithm and color management process with respect to the implementation of the algorithm. First, a makeup color reproduction model is estimated by analyzing the measured spectral reflectance of the skin samples before and after applying the makeup. To implement the model for a makeup simulation system, the color management process controls all color information of the 3D facial avatar during the 3D scanning, modeling, and rendering stages. During 3D scanning with a multi-camera system, spectrum-based camera calibration and characterization are performed to estimate the spectrum data. During the virtual makeup process, the spectrum data of the 3D facial avatar is modified based on the makeup color reproduction model. Finally, during 3D rendering, the estimated spectrum is converted into RGB data through gamut mapping and display characterization.
We investigated optical properties of an electron-doped copper oxide high temperature superconductor, $Pr_{0.85}LaCe_{0.15}CuO_4$ (PLCCO) single crystal. We obtained the optical conductivity from measured reflectance at various temperatures. We found our data contained c-axis longitudinal optical (LO) phonon modes due to miscut and intrinsic lattice distortion. We applied an extended Drude model to study the correlations between charge carriers in the system. The LO phonons appear as strong sharp peaks in the optical scattering rate. We tried to remove the LO phonon modes by using the energy loss function, which also shows the LO phonons as peaks, and could not remove them completely. We extracted the electron-boson spectral density function using a generalized Allen's formula. We observed that the resulting electron-boson density show similar temperature dependence as hole-doped cuprates.
Daylight is very useful to control the indoor environment, and can save energy in buildings. So it is necessary to evaluate the daylighting performance of buildings. We proposed a simplified equation that can be used in the early stages of design. And we verified the equation by using the measured illuminance data from the 1/5 scale model. We compared the calculated indoor illuminances and measured illuminance including Daylight Factors of scale model in order to verify the applicability of the simplified equation, and proved the analyzed values are acceptable. When we have a target value of the Daylight Factor, we just have to determine the window area, transmittance of the glazing system, and indoor surface reflectance, then can achieve it with this simplified equation.
Geostationary Ocean Colour Imager (GOCI) is the first ocean color instrument that will be operating in a geostationary orbit from 2010. GOCI will provide the crucial information of ocean environment around the Korean peninsula in high spatial and temporal resolutions at eight visible bands. We report an on-going development of imaging and radiometric performance prediction model for GOCI with realistic data for reflectance, transmittance, absorption, wave-front error and scattering properties for its optical elements. For performance simulation, Monte Carlo based ray tracing technique was used along the optical path starting from the Sun to the final detector plane for a fixed solar zenith angle. This was then followed by simulation of red-tide evolution detection and their radiance estimation, following the in-orbit operational sequence. The simulation results proves the GOCI flight model is capable of detecting both image and radiance originated from the key ocean phenomena including red tide. The model details and computational process are discussed with implications to other earth observation instruments.
분광타원법을 이용하여 PDP용 ITO박막의 광학상수 및 패턴을 분석하였다. ITO 박막의 광물성은 로렌쯔 진동자 모델을 사용하고 ITO의 패턴에 의한 효과는 전체빔이 ITO와 유리기층을 덮는 면적비 가중치를 가진 반사율 평균방법으로 반영시켰다. PDP 다층박막을 구성하고 있는 유리기층 위의 ITO박막 패턴이 타원데이터에 미치는 영향을 분석하여 ITO가 패턴에서 차지하는 면적비를 결정하였다. 측정된 분광타원데이터에 최적맞춤한 ITO의 상대면적값이 예측값과 보이는 차이를 검토함으로써 분광타원법을 사용한 ITO패턴분석의 한계와 이를 극복하는 방법을 제시하였다.
본 연구는 최근 유행하고 있는 코로나 바이러스(SARS-CoV-2) UV 살균을 위한 1차원 광자 준결정 구조 개념의 광학 필터를 설계하고 시뮬레이션 하였다. 시뮬레이터는 수치해석 프로그램으로 사용되는 MATLAB 프로그램과 직접 코딩한 연산수식을 사용하였다. 비주기(복합구조) 다중층 구조 모델을 설계한 후, 특성 계산을 위하여 다중층 구조 모델의 물성치를 천이 행렬법(TMM, Transfer Matrix Method)으로 설정하였다. 설계된 복합 다중층 구조의 MATLAB을 활용한 전산모사법을 통하여 얻은 행렬값으로부터 반사도와 투과도를 계산하였다. 이 연구의 결과로 인체에 무해하면서 코로나 바이러스 UV 살균이 가능한 253.7 nm 파장만을 투과하는 광학 필터의 제작 및 응용 가능성을 증명하였다.
본 연구는 벼 생산력을 예측할 수 있는 지상원격 측정센서 및 반사율지표를 선발하고, 이삭거름 질소 시비량 추천을 위한 원격탐사 최적 검정시기를 평가하며. 효율적 원격탐사 지표에 의한 이삭거름 질소 시비량 추천모델을 추정하고자 2010년에 포장시험이 수행되었다. 질소 시비량은 작물별 시비처방기준 (NIAST, 2006) 에 의해 결정하였고, 질소 시비수준은 기준 질소 시비량의 0%, 70%, 100% 및 130%의 4수준으로 하였으며, 밑거름으로 70%, 이삭거름으로 30%로 하여 분시하였다. 벼는 추청과 주남을 공시품종으로 하여 사양토에 5월 22일에 이앙하였고, 10월 6일에 수확하였다. 지상원격탐사 반사율 지표는 Crop Circle-amber와 red, GreenSeeker-green과 red를 이용해 7월 5일부터 8월 23일까지 7회에 걸쳐 측정하였다. 지상원격탐사 센서의 헤드와 작물 캐노피와의 형성 각도에 따라 센서가 탐지하는 식생의 밀도가 달라질 수 있다는 가정 하에 센서 헤드와 작물 캐노피의 측정 각도를 $45^{\circ}$, $70^{\circ}$ 및 $90^{\circ}$ 각도로 조정하여 반사율 지표를 측정하였다. 지상원격탐사 센서로 측정된 반사율 지표는 $70^{\circ}$ 및 $90^{\circ}$ 각도로 측정하였을 때 전반적으로 양호한 상관을 보여주었고, 생육 중반기와 수확기의 벼 지상부 건물중과 유의성 있는 상관을 보였다. 결정적 생육시기 (critical season)인 52일째와 59일째 측정된 반사율 지표는 벼의 지상부 건물중, 질소 흡수량과 밀접한 상관을 보여주었으며, 특히 이앙 후 59일째 측정한 NDVI가 고도로 밀접한 관계가 있음을 보여주었다. 이러한 결과로 추청벼는 59일째 GreenSeeker $70^{\circ}$ 각도 rNDVI가, 주남벼는 59일째 Crop Circle $45^{\circ}$ 각도 rNDVI 및 GreenSeeker $70^{\circ}$ gNDVI가 최종 수확기 벼의 지상부 건물중 및 질소 흡수량을 추정하고, 이들 지표는 충족지수로 평가하여 질소시비수준을 예측하고 이삭거름 질소시비추천모델로 활용할 수 있을 것으로 생각되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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