The applicability of UPT (Ultrasound Pulse Thermography) for real-time defect detection of the ceramic heating plate is described. The ceramic heating plate with superior insulation and high radiation is used to control the water temperature in underwater environment. The underwater temperature control system can be damaged owing to the short circuit, which resulted from the defect of the ceramic heating plate. A high power ultrasonic energy with pulse duration of 280 ms was injected into the ceramic heating plate in the vertical direction. The ultrasound excited vibration energy sent into the component propagate inside the sample until they were converted to the heat in the vicinity of the defect. Therefore, an injection of the ultrasound pulse wave which results in heat generation, turns the defect into a local thermal wave transmitter. Its local emission is monitored and recorded via the thermal infrared camera at the surface which is processed by image recording system. Measurements were Performed on 4 kinds of samples, composed of 3 intact plates and the defect plate. The observed thermal image revealed two area of crack in the defective ceramic heating plate.
Kim, Chang Seong;Kim, Yong-Hwi;Choi, Seon-Gyu;Ko, Kwang-Beom;Han, Kyeong-Soo
Economic and Environmental Geology
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v.50
no.1
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pp.1-14
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2017
The analytical conditions including surface state, moisture effect, and device condition were investigated for applying Short Wave Infrared(SWIR) spectroscopy to the field survey. Among the three surface state of samples (exposed surface, cutting face and powder), both spectra from the exposed surface and cutting face are almost identical whereas spectral variation was detected in powder sample. Over 24-hours-dryring of the wet sample at room temperature, the samples show a similar spectrum with that of dry condition. The result suggests that outcrop samples mighty be dried for 24 ~ 48 hours depending on the wetness of outcrop. The bright minerals could produce stable spectra with 10 times measurements as default value of the device under SWIR spectroscopy but the dark minerals would require about 10 seconds, which corresponds to 100 times measurements to get the reliable spectra. The position and shape 2,160 ~ 2,330 nm and/or other spectral features of hydrothermal alteration minerals by SWIR spectroscopy could be used for a classification of hydrothermal alteration zone in the field. Absorption peaks in 2,160 ~ 2180 nm are useful for identifying (advanced) argillic zone by spectral characteristics of kaoline, dickite, pyrophyllite, and alunite. Absorption peaks in 2,180 ~ 2,230 nm are able to define muscovite, sericite, and smectite, which are key alteration minerals in phyllic zone. Absorption peaks in 2,230 ~ 2,270 nm can be used to recognize prophylitic zone where chlorite and epidote occur. Absorption peaks of other principle minerals such as talc, serpentine, amphibole, and carbonate group are mainly detected within the wave length of 2,270 ~ 2,330 nm. This result indicates that the spectra of these minerals need to be carefully interpreted.
Using MODIS data and several different compositing algorithms utilizing the average cloud free days in a compositing period, maximum ndvi, or dual maximum NDVI/minimum blue, multi resolution composites (250m, 500m, 1km) have been produced for Southeast Asia, with spectral bands ranging from the visible to short-wave infrared with a single band in the thermal (for land and sea surface temperature). A total of nine composites have been produced for the months of May and August in 2003, including blue, green, red, NIR, three in the SWIR, and several to specifically monitor vegetation health.
This paper presents an intuitive method for selecting an optical material for achromatic and athermal design using the material selection index (MSI). In addition, in the case of a wide wavelength range such as a short-wave infrared (SWIR) waveband, we propose a new material selection method for apochromatic and athermal design by introducing the relative error of partial dispersion (REPD) and a first-order quantity redistribution method. To obtain a suitable material for effective apochromatic design, we first evaluate the REPDs of all lenses, deviated from that of an equivalent lens. Materials with a small REPD are then selected on a glass map to correct residual chromatic aberration while maintaining the existing MSI values to realize athermalization simultaneously. Using this proposed glass selection method, we successfully obtained an apochromatic and athermal telephoto system for SWIR that realizes stable performance over the specified temperature and wide waveband ranges.
Proceedings of the Korean Society of Near Infrared Spectroscopy Conference
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2001.06a
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pp.1133-1133
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2001
Fruit sweetness, as indexed by total soluble solids (TSS), and fruit acidity are key factors in the description of the fruit eating quality. Our group has been using short wave NIR spectroscopy (SW-NIR; 700-1100 nm) in combination with chemometric methods (PLS and MLR) for the non-invasive determination of the fruit eating quality (1,2). In order to further improve calibration performance, we have investigated SW-NIR spectra of sucrose and D-glucose. In previous reports on the band assignment for these sugars in the 1100-2500 nm spectral region (3-7), it has been established that change in concentration, temperature and physical state of sugars reflects on the shape and position of the spectral bands in the whole NIR region(5-7). The effect of change in concentration and temperature of individual sugar solutions and sugar spiked Juice samples was analysed using combined spectroscopic (derivative, difference, 2D spectroscopy) and linear regression chemometric (PLS, MLR) techniques. The results have been compared with the spectral data of a range of fruit types, varying in TSS content and temperature. In the 800-950 nm spectral region, the B-coefficients for apples, peaches and nectarines resemble those generated in a calibration of pure sucrose in water (Fig. 1). As expected, these fruits exhibit better calibration and prediction results than those in which the B-coefficients were poorly related to those for sugar.(Figure omitted).
Short wave infrared (SWIR) photovoltaic devices have been fabricated from metal organic vapour phase epitaxy (MOVPE) grown n- on p- HgCdTe films on GaAs substrates. The MOVPE grown films were processed into mesa type discrete devices with wet chemical etching employed for meas delineation and ZnS surface passivatlon. ZnS was thermally evaporated from effusion cell in an ultra high vacuum (UHV) chamber. The main features of the ZnS deposited from effusion cell in UHV chamber are low fixed surface charge density, and small hysteresis. It was found that a negative flat band voltage with -0.6 V has been obtained for Metal Insulator Semiconductor (MIS) capacitor which was evaporated at $910^{\circ}C$ for 90 min. Current-Voltage (I-V) and temperature dependence of the I-V characteristics were measured in the temperature range 80 - 300 K. The Zero bias dynamic resistance-area product ($R_{0}A$) was about $7500{\Omega}-cm^{2}$ at room temperature. The physical mechanisms that dominate dark current properties in the HgCdTe photodiodes are examined by the dependence of the $R_{0}A$ product upon reciprocal temperature. From theoretical considerations and known current expressions for thermal and tunnelling process, the device is shown to be diffusion limited up to 180 K and g-r limited at temperature below this.
This study focuses on the assessment for proposed algorithm to discriminate cloudy pixels from snowy pixels through use of visible, near infrared, and short wave infrared channel data in VEGETATION-1 sensor embarked on SPOT-4 satellite. Traditional threshold algorithms for cloud and snow masks did not show very good accuracy. Instead of these independent masking procedures, K-Means clustering scheme is employed for cloud/snow discrimination in this study. The pixels used in clustering were selected through an integration of two threshold algorithms, which group ensemble the snow and cloud pixels. This may give a opportunity to simplify the clustering procedure and to improve the accuracy as compared with full image clustering. This paper also compared the results with threshold methods of snow cover and clouds, and assesses discrimination capability in VEGETATION channels. The quality of the cloud and snow mask even more improved when present algorithm is implemented. The discrimination errors were considerably reduced by 19.4% and 9.7% for cloud mask and snow mask as compared with traditional methods, respectively.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.25
no.5
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pp.43-57
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2022
This study aims to classify forest fire-affected areas, identify forest types by the intensity of forest fire damage using multi-time Landsat-satellite images before and after forest fires and to analyze the effects of artificial restoration sites and natural restoration sites. The difference in the values of the Normalized Burned Ratio(NBR) before and after forest fire damage not only maximized the identification of forest fire affected and unaffected areas, but also quantified the intensity of forest fire damage. The index was also used to confirm that the higher the intensity of forest fire damage in all forest fire-affected areas, the higher the proportion of coniferous forests, relatively. Monitoring was conducted after forest fires through Normalized Difference Vegetation Index(NDVI), an index suitable for the analysis of effects by restoration type and the NDVI values for artificial restoration sites were found to no longer be higher after recovering the average NDVI prior to the forest fire. On the other hand, the natural restoration site witnessed that the average NDVI value gradually became higher than before the forest fires. The study result confirms the natural resilience of forests and these results can serve as a basis for decision-making for future restoration plans for the forest fire affected areas. Further analysis with various conditions is required to improve accuracy and utilization for the policies, in particular, spatial analysis through forest maps as well as review through site checks before and immediately after forest fires. More precise analysis on the effects of restoration will be available based on a long term monitoring.
Forest canopy density is an ideal representative of the forest habitat situations. It can directly or indirectly depict the canopy structure and gap size in the forestland, thus could be applied to assessment of wildlife’s diversit y. Since population survey of vegetation and wildlife diversities is a key issue for sustainable forest ecosystem management, many research efforts have been focused on forest canopy density using multispectral data in the last two decades. Unfortunately, prediction of canopy density using large scaling remote sensing data remains a challenging issue. Due to recent advances in hyperspectral image sensors hyperspectral imagery is now available for environmental monitoring. In this paper, we conduct experiments to monitor complicated environments of forestland that can be captured by using hyperspectral imagery and further be analyzed to test a prediction model of forest canopy density. The results show that 95% of canopy density could be well described by using 2 difference vegetation indices (DVIs), which are difference of blue and green reflectances rband_100-rband_150 and difference of 2 short wave infrared reflectancse rband_406-rband_410 With the wavelengths of band no. 100, 150, 406, and 410 specified by 462.39 nm, 534.40 nm, 918.22 nm and 924.41 nm respectively.
Although there have been several attempts to estimate forest LAI using optical remote sensor data, there are still not enough evidences whether the NDVI is effective to estimate forest LAI, particularly in fully closed canopy situation. In this study, we have conducted a simple correlation analysis between LAI and spectral reflectance at two different settings: 1) laboratory spectral measurements on the multiple-layers of leaf samples and 2) Landsat ETM+ reflectance in the close canopy forest stands with fieldmeasured LAI. In both cases, the correlation coefficients between LAI and spectral reflectance were higher in short-wave infrared (SWIR) and visible wavelength regions. Although the near-IR reflectance showed positive correlations with LAI, the correlations strength is weaker than in SWIR and visible region. The higher correlations were found with the spectral reflectance data measured on the simulated vegetation samples than with the ETM+ reflectance on the actual forests. In addition, there was no significant correlation between the forest.LAI and NDVI, in particular when the LAI values were larger than three. The SWIR reflectance may be important factor to improve the potential of optical remote sensor data to estimate forest LAI in close canopy situation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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