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.
The surfaces of most atmosphereless solar system objects are referred to as regolith, layers of loosely connected fragmentary debris, produced by meteorite impacts. Measurements of light scattered from such surfaces provides information about the composition and structure of the surface. A suitable way to characterize the scattering properties is to consider how the intensity and polarization of scattered light depends on the particle size, composition, porosity, roughness, wavelength of incident light and the geometry of observation. In the present work, the effect of porosity on bidirectional reflectance as a function of phase angle is studied for alumina powder with grain size of $0.3{\mu}m$ and olivine powder with grain size of $49{\mu}m$ at 543.5 nm. The optical constants of the alumina sample for each porosity were calculated with Maxwell Garnett effective medium theory. On using each of the optical constants of alumina sample in Mie theory with the Hapke model the variation of bidirectional reflectance is obtained as a function of phase angle with porosity as a parameter. Experimental reflectance data are in good agreement the model. For the olivine sample the effect of porosity is studied using Hapke (2008).
In this paper, a new edge-based segmentation algorithm for range image using pseudo reflectance images (PRIs) is proposed. A model of pseudo reflectance which is useful in analyzing three dimensional scene and objects is introduced and then three PRIs are generated by the model. For generating three PRIs, bels and jain's differential window operator is selected and three different light source directions are determined. Three edge images are extracted from each PRI and a fused (logical ORing) edge image is constructed for the benefit of enhanced edge formation. The final segmentation results of the proposed algoritm are obtained after the processing of thinning, labeling and correcting erroeneous regions with the fused edge image. The good performance of edge detection and segmentation is confirmed via computer simulation with synthetic and real range images.
본 논문에서는 RGB 카메라와 LED 광원만을 이용하여 객체에 대한 반사 스펙트럼을 효율적으로 측정하는 영상 획득 시스템을 제안한다. 멀티스펙트럼 영상 획득 시스템은 LED 컨트롤러, LED 클러스터, RGB 카메라로 구성되고 전역 스펙트럼(full spectrum)의 영상을 실시간으로 획득하는 시스템이다. 제안된 시스템은 스펙트럼 기저 함수들의 선형 결함으로 전역 스펙트럼을 재구성하여 비교적 간단하면서도 높은 정확도를 보장해준다. 본 시스템의 효용성을 증명하기 위해 다양한 장면(scene)에 대한 반사 스펙트럼을 측정하고 이를 이용하여 여러 광원을 적용한 재조명 결과를 보여준다.
대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.103-109
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1998
A technique on atmospheric correction algorithm for a single band (0.76-0.90 $\mu$m) reflective of Landsat TM imagery has been developed using a radiation transfer model simulation. It proceeds in two steps: First, calculation of the surface reflectance of each pixel based on precomputed planetary albedo functions for actual atmospheres(e. g. radiosonde) and two kinds of atmospheric visibility states. Second, approximate correction of the adjacency pixel effect by taking into account the average reflectance in an 7 $\times$ 7 pixel neighbourhood and using appropriate land cover classification in reflectance. The correction functions are provided by MODTRAN model.
대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.231-235
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1998
We have made the cross calibration in terms of space reflectance between POLDER and OCTS sensors on board ADEOS satellite, using the POLDER and OCTS data acquired simultaneously on April 24, 1997. The space reflectance values for the same target computed from the POLDER and OCTS data are in very good agreement, when we adopted the new calibration coefficients of OCTS suggested by the vicarious experiment by NASDA. Then, we estimated aerosol parameters for several target areas (two areas in the Sea of Japan and three in the Pacific Ocean) from ADEOS/POLDER's directional reflectance and polarization data in 760nm and 865nm bands. A single atmospheric layer model with an isotropic Gaussian type ocean surface (Cox-Munk model) was assumed in this study.
This paper proposes a method of noninvasive reflectance light to measure the blood fractional volume (Vb) and oxygen saturation ($SO_2$) of biological tissue. We chose the red light of 660nm and infrared light of 880nm. In Vivo reflectance data were obtained by the physiological changes front the surface of the skin over the calf in human subject. The reflected light intensity from different layers within a biological tissue was measured by specially designed reflectometer to apply photon path diffusion model. The collected data represent the changes of blood (ractional volume and oxygen saturation at each reflected light wavelengths. The data evaluation was assessed by examining the slopes of the plotted indices for the changes in oxygen saturation and blood (ractional volume. The results presented in this paper claim that light reflectance can separately discriminate the change of blood volume and that of oxygenation in muscle and also in skin.
The primary objective of this study is to develop a suitable methodology to generate forest leaf area index (LAI) map at regional and local scales. To build empirical models, we collected the LAI values at 30 sample plots over the forest within the kyongan watershed area by the field measurements using an optical instrument. Landsat-7 ETM+ multispectral data obtained at the same growing season with the field LAI measurement were used. Three datasets of remote sensing signal were prepared for analyzing the relationship with the field measured LAI value and they include raw DN, atmospherically corrected reflectance, and topographically corrected reflectance. From the correlation analysis and regression model development, we found that the radiometric correction of topographic effects was very critical step to increase the sensitivity of the multispectral reflectance to LAI. In addition, the empirical model to generate forest LAI map should be separately developed for each of coniferous and deciduous forest.
To measure the moisture content, protein and viscosity of brown and milled rice with Near Infrared Reflectance(NIR) analyzer, the comparison and analysis of the data from the chemical analysis and NIR analyzer were conducted. The purpose of this study is to find out the fundamental data required for the prediction of rice qualify and taste rank, and to develop a measuring method of constituents and physical characteristics of domestic rice with NIR analyzer. The important results can be summarized as follows. 1. The $r^2$ and SEC of moisture calibration from brown rice powder were 0.87 and 0.09 respectively, those of milled rice powder were 0.95 and 0.08 respectively. 2. The $r^2$ and SEC of protein calibration from brown rice powder were 0.83 and 0.20 respectively, those of milled rice powder were 0.86 and 0.20 respectively. 3. The $r^2$ and SEC of viscosity calibration from brown rice powder were 0.36 and 15.50 respectively, those of milled rice powder were 0.55 and 12.98 respectively. Further study is required to develop better prediction model for viscosity. It is necessary the continuous study including wavelength selection, because $r^2$ is small for practical use. 4. The regression equation for one rice variety was nearly coincident with other. Therefore, it is required that the prediction model should be developed for the all rice samples.
2차원 밝기 영상에서 3차원 정보를 얻는 문제는 컴퓨터 시각 연구에서 매우 중요한 분야를 차지하고 있다. 이러한 목적을 위해 먼저 2차원 영상을 취득할 때 카메라의 위치, 광원의 방향, 영상내 물체의 반사특성 등 본질적인 정보를 이용한다. 이중에서 물체의 표면 반사특성은 매우 중요한 단서가 된다. 과거에는 물체의 반사특성을 Lambertian 반사만을 전제하여 연구를 진행했지만 실세계의 물체는 대부분 Non-Lambertian 반사특성을 갖는다. 본 논문에서는 2차원 밝기 영상에서 물체의 반사특성을 해석하고, 반사특성 파라미터를 추정하여 물체의 형상을 복구하는 새로운 방법과 반사특성을 모르는 상황에서 신경회로망 학습에 의해 형상을 복구하는 방법을 제안한다. 물체의 반사특성은 전반사 성분과 난반사 성분을 함께 갖는 Non-Lambertian 면을 그 대상으로 하며, 이러한 반사특성은 전반사(Torrance-Sparrow) 모델과 난반사(Lambertian) 모델의 선형적인 합으로 설명될 수 있다. 본 논문에서 제안한 Photometric Matching은 주변 화소의 밝기 분포를 고려하여 참조영상과의 매칭을 통한 형상복구 알고리듬으로써 기존의 Photometric Stereo에 근본을 두고 있지만, 잡음 및 오차의 누적 정도가 향상되었다. 또한 물체의 반사특성을 모르는 상황에서 신경회로망 학습에 의한 형상복구방법을 제안한다. 이 방법은 역전파 학습알고리듬을 이용해 광원 방향에 따른 밝기값에 대해 면법선을 교사하여 형상을 결정한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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