Researchers seeking geological and environmental information, depend on remote sensing and aerial photographic datum from various commercial satellites and aircraft. However, adverse weather conditions as well as equipment expense limit the ability to collect data anywhere and anytime. To allow for better flexibility in geological and environmental data collection, we have developed a compact, multi-spectral automatic Aerial Photographic system (PKNU2). This system's Multi-spectral camera can record visible (RGB) and infrared (NIR) band (3032*2008 Pixels) images Visible and infrared band images were obtained from each camera respectively and produced color-infrared composite images to be analyzed for the purpose of the environmental monitoring. However this did not provide quality data. Furthermore, it has the disadvantage of having the stereoscopic overlap area being 60% unsatisfied due to the 12 seconds of storage time of each data The PKNU2 system in contrast, photographed photos of great capacity Thus, with such results, we have been proceeding to develop the advanced PKNU2 (PKNU3) system that consists of a color-infrared spectral camera that can photograph in the visible and near-infrared bands simultaneously using a single sensor, a thermal infrared camera, two 40G computers to store images, and an MPEG board that can compress and transfer data to the computer in real time as well as be able to be mounted onto a helicopter platform.
Infrared radiators of a cordierite system [cordierite (2MgO.2Al2O3.5SiO2)+30wt% clay+X wt% MnO2 (X=0, 0.1, 0.25, 0.5, 1.0, 1.5, 2.0, 2.5)] were manufactured by a slurry casting method. Thermal and physical properties of these infrared radiators were studied by the measurement of spectra emissivity, thermal expansion coefficient and apparent density, SEM and EPMA analyses were also carried out. The thermal expansion coefficient and apparent density were decreased with increasing amouonts of MnO2 additives. On the other hand, the spectral emissivity was increased in the wavelength below 4.5${\mu}{\textrm}{m}$. Also, infrared radiators of the cordierite system, of which the spectral emisivity was 0.8, could be attainable in the wavelength above 4.5${\mu}{\textrm}{m}$. The infrared radiator of the cordierite system with 2.0wt% MnO2, of which the spectral emissivity was approximately 1.0, could be attainable in the wavelength between 4.5${\mu}{\textrm}{m}$ and 8${\mu}{\textrm}{m}$. The spectral emissivity of the specimen containing 2.0wt% MnO2 was higher than others in the wavelength between 8${\mu}{\textrm}{m}$ and 14${\mu}{\textrm}{m}$.
칼라영상센서의 분광감응 특성은 칼라영상의 색을 결정하는 중요한 요인이 된다. 칼라영상센서의 분광특성을 간편하게 측정할 수 있는 장치를 제작하고 이를 사용하여 CCD 칼라 카메라의 분광특성을 조사하였다. 측정장치는 가시광선 영역내에서 단색광의 파장뿐만아니라 세기도 간편하게 조절할 수 있도록 제작된 광학부와 칼라영상센서의 출력신호를 디지탈값으로 처리하여 나타내는 색분석부로 구성되었다. 광학부에서 만들어진 단색광들에 대한 카메라의 출력값 R, G, B를 측정하였으며 이로부터 카메라의 연색성 및 선형성을 평가하였다. 이로써 제작된 측정장치가 칼라영상센서의 분광특성 측정 및 성능평가에 매우 유용함을 확인할 수 있었다.
Zhang, Wenli;Tian, Fengchun;Zhao, Zhenzhen;Song, An;Zhang, Li
Current Optics and Photonics
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제1권4호
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pp.295-307
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2017
An innovative system for the alternative continuous wide spectral spatial heterodyne spectrometer (ACWS-SHS) is proposed. The relationship between the ACWS-SHS and the wide spectral spatial heterodyne spectrometer (WS-SHS) at the resolution limit, the spectral range, the grating diffraction efficiency and the interference fringes contrast ratio has been analyzed theoretically. Through the comparison of the theoretical analysis and simulation results, it is found that the two systems for the WS-SHS and the ACWS-SHS have the same resolution limit and spectral range, which are ${\delta}{\sigma}$ and ${\sigma}_{01}$, while in the ACWS-SHS system the critical diffraction efficiency of echelle grating is 68.39% and the critical contrast ratio of interference fringes is 0.4135, which is much better than the performance of the WS-SHS system. Therefore, the ACWS-SHS reduces the high requirements for the precision of equipment and expands the application field of SHS effectively.
In most spectral clustering approaches, the Gaussian kernel-based similarity measure is used to construct the affinity matrix. However, such a similarity measure does not work well on a dataset with a nonlinear and elongated structure. In this paper, we present a new similarity measure to deal with the nonlinearity issue. The maximum flow between data points is computed as the new similarity, which can satisfy the requirement for similarity in the clustering method. Additionally, the new similarity carries the global and local relations between data. We apply it to spectral clustering and compare the proposed similarity measure with other state-of-the-art methods on both synthetic and real-world data. The experiment results show the superiority of the new similarity: 1) The max-flow-based similarity measure can significantly improve the performance of spectral clustering; 2) It is robust and not sensitive to the parameters.
The purpose of this study was to analyze spectral versus cepstral measurements in esophageal speakers. The comparison between the measurements in thirteen male esophageal speakers was compared with the control group of thirteen normal speakers using the sustained vowel /a/. The main results can be summarized as below: (a) the CPP and L/H ratio of the esophageal group were significantly lower than those of the control group (b) the CPP was significantly correlated with the spectral parameters such as jitter, shimmer, NHR and VTI, and (c) the ROC analysis showed that the threshold of 10.25dB for the CPP achieved a good classification for esophageal speakers, with 100% perfect sensitivity and specificity. Thus, it was known that cepstral-based acoustic measures such as CPP, may be more reliable predictors than other spectral-based acoustic measures such as jitter and shimmer. And it was found that cepstral-based acoustic measures were effective in distinguishing esophageal voice quality from normal voice quality. This research will contribute to establishing a baseline related to speech characteristics in voice rehabilitation with laryngectomees.
Surface mineralogy of asteroids are inferred from photometric and spectroscopic observations with the wide range of wavelengths spanning from far-ultraviolet to mid-infrared. We classify mineralogy of those objects based on their spectral absorption features and spectral slopes. Based on overall spectral shapes, mineralogical classes are divided into three broad complexes; silicates (S), carbonaceous (C) and Vestoids (V), and the end-members that do not fit within the S, C and V broad-complexes. Each of them is subdivided into individual classes. Spectral classification of asteroidal objects has been simply represented by a combination of photometric colors. For a decade, photometric data of asteroids have been grouped and classified according to their SDSS colors converted from the spectral taxonomy. However, systematic studies for asteroid taxonomy based on Johnson-Cousins filters is few, and were conducted only with a small number of objects. In this paper, we present our preliminary results for taxonomic classification of Main Belt asteroids based on KMTNet Johnson-Cousins photometric color system.
All contemporary seismic Codes have adopted smooth design acceleration response spectra, which have derived by statistical analysis of many elastic response spectra of natural accelerograms. The above smooth design spectra are characterized by two main branches, an horizontal branch that is 2.5 times higher than the peak ground acceleration, and a declining parabolic branch. According to Eurocode EN/1998, the period range of the horizontal, flat branch is extended from 0.1 s, for rock soils, up to 0.8 s for softer ones. However, from many natural recorded accelerograms of important earthquakes, the real spectral amplification factor appears to be much higher than 2.5 and this means that the spectrum leads to an unsafe seismic design of the structures. This point is an issue open to question and it is the object of the present study. In the present paper, the spectral amplification factor of the smooth design acceleration spectra is re-calculated on the grounds of a known "reliability index" for a desired probability of exceedance. As a pilot scheme, the seismic area of Greece is chosen, as it is the most seismically hazardous area in Europe. The accelerograms of the 82 most important earthquakes, which have occurred in Greece during the last 38 years, are used. The soil categories are taken into account according to EN/1998. The results that have been concluded from these data are compared with the results obtained from other strong earthquakes reported in the World literature.
Zain, Ruhasmizan Mat;Ismail, Mohd Hasmadi;Zaki, Pakhriazad Hassan
Journal of Forest and Environmental Science
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제29권2호
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pp.131-137
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2013
This study attempts to classify forest species using hyperspectral data for supporting resources management. The primary dataset used was AISA sensor. The sensor was mounted onboard the NOMAD GAF-27 aircraft at 2,000 m altitude creating a 2 m spatial resolution on the ground. Pre-processing was carried out with CALIGEO software, which automatically corrects for both geometric and radiometric distortions of the raw image data. The radiance data set was then converted to at-sensor reflectance derived from the FODIS sensor. Spectral Angle Mapper (SAM) technique was used for image classification. The spectra libraries for tree species were established after confirming the appropriate match between field spectra and pixel spectra. Results showed that the highest spectral signature in NIR range were Kembang Semangkok (Scaphium macropodum), followed by Meranti Sarang Punai (Shorea parvifolia) and Chengal (Neobalanocarpus hemii). Meanwhile, the lowest spectral response were Kasai (Pometia pinnata), Kelat (Eugenia spp.) and Merawan (Hopea beccariana), respectively. The overall accuracy obtained was 79%. Although the accuracy of SAM techniques is below the expectation level, SAM classifier was able to classify tropical tree species. In future it is believe that the most effective way of ground data collection is to use the ground object that has the strongest response to sensor for more significant tree signatures.
Hyperspectral images are often contaminated with stripe noise, which severely degrades the imaging quality and the precision of the subsequent processing. In this paper, a variational model is proposed by employing spectral-spatial adaptive unidirectional variation and a sparse representation. Unlike traditional methods, we exploit the spectral correction and remove stripes in different bands and different regions adaptively, instead of selecting parameters band by band. The regularization strength adapts to the spectrally varying stripe intensities and the spatially varying texture information. Spectral correlation is exploited via dictionary learning in the sparse representation framework to prevent spectral distortion. Moreover, the minimization problem, which contains two unsmooth and inseparable $l_1$-norm terms, is optimized by the split Bregman approach. Experimental results, on datasets from several imaging systems, demonstrate that the proposed method can remove stripe noise effectively and adaptively, as well as preserve original detail information.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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