Information on temporal evolution of whole velocity fields are essential for physical understanding of a complicated turbulent flow. Due to advances of high-speed imaging technique, laser and electronics, high-speed digital cameras and high-repetition pulse lasers are commercially available in nowadays. A dynamic PIV system that can measure consecutive instantaneous velocity field with 1K$\times$ 1K pixels resolution at 1 fps was developed. It consists of a high-speed CMOS camera and a high-repetition Nd:YLF pulse laser. Theoretically, it can capture velocity fields at 20 fps with a reduced spatial resolution. In order to validate its performance, the dynamic PIV system was applied to a turbulent jet of which Reynolds number is about 3000. The particle images of 1024$\times$512 pixels were captured at a sampling rate of 4 KHz. The dynamic PIV system measured successfully the temporal evolution of instantaneous velocity fields of the turbulent jet, from which spectral analysis of turbulent structure was also feasible.
This Paper presents the 3D wavelet transformation based video compression system, which possesses the capability of progressive transmission by increasing resolution and increasing rate for multimedia applications. The 3D wavelet packet based video compression system removes the temporal correlation of the input sequences using the motion compensation filter and decomposes the spatio-temporal subband using the spatial wavelet packet transformation. The proposed system allocates the higher bit rate to the low frequency image of the 3D wavelet sequences and improves the 0.49dB PSNR performance of the reconstructed image in comparison with that of H.263. In addition to the limitation on the propagation of the motion compensation error by the 3D wavelet transformation, the proposed system progressively transmits the input sequence according to the resolution and rate scalability.
During the CareBeijing campaign in September 2006, Imaging Differential Optical Absorption Spectroscopy (IDOAS) measurements were made over the city of Beijing, China using a spatial resolution of 146 pixels horizontally and 61 pixels vertically, each with a field of view of $0.133^{\circ}$ and $0.072^{\circ}$ in the horizontal and vertical directions, respectively. Using Fraunhofer reference spectra (FRS) for the evaluation of data for two consecutive days, the diurnal variation of $NO_2$ distributions was determined from data measured every single hour from 08:00 until 16:00 on September 9 and 10. Both days presented a fairly clear sky with high visibility. The setup allowed detailed images of the low surface $NO_2$ distribution over Beijing. Images with less than a 30-min temporal resolution showed variation of plume dispersal in both horizontal and vertical directions. An in-situ measurement was also conducted. Results from both instruments are interpreted by considering local emission sources and wind conditions.
Time Resolved Imaging of Contrast Kinetics 기법을 이용한 4차원 자기공명혈관조영술(TRICKS -MRA)영상과 기존 TOF-MRA영상을 비교하여 임상적 유용성에 대해 알아보고자 하였다. 총 17명 중 뇌 혈관 질환이 의심되는 11명과 뇌 종양을 의심하는 6명을 대상으로 TOF-MRA와 TRICKS -MRA을 시행한 후 17대상자 중 11명에서 DSA를 추가적으로 시행하였다. TOF-MRA는 공간해상력보다 시간해상력이 부족하였고, TRICKS-MRA에서는 TOF-MRA보다 공간분해능은 부족한 점이 많지만 영상판독에 큰 영향은 없었고 모든 대상자에서 동맥과 정맥의 구별이 가능하여 시간분해능이 우수 한 것을 나타났다. 또한 종양과 혈관과의 관계성 평가에서 TOF-MRA보다 좋은 것으로 나타났다. TRICKS-MRA방법은 시간대별로 동맥, 모세혈관, 정맥기를 신속하면서 쉽게 4차원적으로 영상화가 가능하여 앞으로 임상에서 이용도가 더욱 증가 할 것으로 사료된다.
In abrupt fire disturbances, high quality images suitable for wildfire damage assessment can be difficult to acquire. Quantifying wildfire burn area and severity are essential measures for quick short-term disaster response and efficient long-term disaster restoration. Planetscope (PS) imagery offers 3 m spatial and daily temporal resolution, which can overcome the spatio-temporal resolution tradeoff of conventional satellites, albeit at the cost of spectral resolution. This study investigated the potential of augmenting PS imagery by integrating the spectral information from Sentinel-2 (S2) differenced Normalized Burn Ratio (dNBR) to PS differenced Normalized Difference Vegetation Index (dNDVI) using histogram matching,specifically for wildfire burn area and severity assessment of the Okgye wildfire which occurred on April 4th, 2019. Due to the difficulty in acquiring reference data, the results of the study were compared to the wildfire burn area reported by Ministry of the Interior and Safety. The burn area estimates from this study demonstrated that the histogram-matched (HM) PS dNDVI image produced more accurate burn area estimates and more descriptive burn severity intervals in contrast to conventional methods using S2. The HM PS dNDVI image returned an error of only 0.691% whereas the S2 dNDVI and dNBR images overestimated the wildfire burn area by 5.32% and 106%, respectively. These improvements using PS were largely due to the higher spatial resolution, allowing for the detection of sparsely distributed patches of land and narrow roads, which were indistinguishable using S2 dNBR. In addition, the integration of spectral information from S2 in the PS image resolved saturation effects in areas of low and high burn severity.
강우량은 매우 중요한 기상 정보이다. 일반적으로, 도로 수준과 같은 높은 공간 해상도의 강우량이 더 높은 가치를 가진다. 하지만, 도로 수준의 강우량을 측정하기 위해 충분한 수의 기상 관측 장비를 설치하는 것은 비용 관점에서 비효율적이다. 본 논문에서는 도로의 감시 카메라 영상으로부터 강우량을 인식하기 위해 심층 신경망을 활용하는 방법에 대해 제시한다. 해당 목표를 달성하기 위해, 본 논문에서는 교내 두 지역의 감시 카메라 영상과 강우량 데이터를 수집했으며, 새로운 심층 신경망 구조인 Temporal and Spatial Segment Networks(TSSN)를 제안한다. 본 논문에서 제시한 심층 신경망으로 강우량 인식을 수행한 결과, 프레임 RGB와 두 연속 프레임 RGB 차이를 입력으로 사용했을 때, 높은 성능으로 강우량 인식을 수행할 수 있었다. 또한, 기존의 심층 신경망 모델과 비교했을 때, 본 논문에서 제안하는 TSSN이 가장 높은 성능을 기록함을 확인할 수 있었다.
Spatial precipitation data is one of the essential components in modeling hydrological problems. The estimation of these data has achieved significant achievements own to the recent advances in remote sensing technology. However, there are still gaps between the satellite-derived rainfall data and observed data due to the significant dependence of rainfall on spatial and temporal characteristics. An effective approach based on the Convolutional Neural Network (CNN) model to correct the satellite-derived rainfall data is proposed in this study. The Mekong River basin, one of the largest river system in the world, was selected as a case study. The two gridded precipitation data sets with a spatial resolution of 0.25 degrees used in the CNN model are APHRODITE (Asian Precipitation - Highly-Resolved Observational Data Integration Towards Evaluation) and PERSIANN-CDR (Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Networks). In particular, PERSIANN-CDR data is exploited as satellite-based precipitation data and APHRODITE data is considered as observed rainfall data. In addition to developing a CNN model to correct the satellite-based rain data, another statistical method based on standard deviations for precipitation bias correction was also mentioned in this study. Estimated results indicate that the CNN model illustrates better performance both in spatial and temporal correlation when compared to the standard deviation method. The finding of this study indicated that the CNN model could produce reliable estimates for the gridded precipitation bias correction problem.
As an era of nano science approaches, the understanding on the shape and optical properties of various materials in a nanoscale range is getting important more seriously than ever. Accordingly the development of high spatial-temporal-spectral resolution measurement tools for characterization of nanomaterials/structures is highly required. Generally, the various properties of sample can be measured independently, e.g. to observe the structural property of sample, we use the scanning electron microscopy or atomic force microscopy, and to observe optical property, we have to use another independent measurement tool such as photoluminescence spectroscopy or Raman spectroscopy. In the case of nano-materials, however, it is very difficult to find out the same position of sample at every different measurement processes, and the condition of sample can be changed by the influence of first measurement. The tip enhanced Raman scattering(TERS), which can simultaneously measure the two or more information of sample with nanoscale spatial resolution, is one of solutions of this problem. In this talk, I will present our recent nano Raman scattering data of graphene that measured by TERS and optimized tip fabrication method for efficient experiment.
The sensitivity of microwave scattering to the dielectric properties and the geometric structure of soil surfaces makes radar remote sensing a challenge for a wide range of environmental issues directly related to the condition of natural surfaces. Especially, the potential for retrieving soil moisture with a high spatial and/or temporal resolution represents a significant contribution to hydrological and ecological modeling. This paper aims to review the current state of the art in SAR technology and methodological issues towards the discovery of a new potential accurate monitoring of soil moisture changes. In this paper, important parameters or constraints significantly affect the sensitivity of the measurements to soil moisture, such as roughness statistics, spatial resolution, and local topography, are discussed to improve the applicability of SAR remote sensing techniques. This study particularly intends to discuss important notes for developing smart and reliable methods capable of retrieving geophysical information.
The Saemangeum embankment construction have changed the flowing on the topography of the coastal marine environment. However, the variety of ecological factors are changing from outside of Saemangeum embankment area. The ecosystem of various marine organisms have led to changes by sea surface temperature. The aim of this study is to monitoring of sea surface temperature(SST) changes were measured by using thermal infrared satellite imagery, MODIS and Landsat. The MODIS data have the high temporal resolution and Landsat satellite data with high spatial resolution was used for time series monitoring. The extracted informations from sea surface temperature changes were compared with the dyke to allow them inside and outside of Saemangeum embankment. The spatial extent of the spread of sea water were analyzed by SST using MODIS and Landsat thermal channel data. The difference of sea surface temperature between inland and offshore waters of Saemangeum embankment have changed by seasonal flow and residence time of sea water in dyke.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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