Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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제28권3호
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pp.159-164
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2024
Recent earthquakes in Korea, like Gyeongju and Pohang, have highlighted the need for accurate seismic hazard assessment. The lack of substantial ground motion data necessitates stochastic simulation methods, traditionally used with a simplistic point-source assumption. However, as earthquake magnitude increases, the influence of finite faults grows, demanding the adoption of finite faults in simulations for accurate ground motion estimates. We analyzed variations in simulated ground motions with and without the finite fault method for earthquakes with magnitude (Mw) ranging from 5.0 to 7.0, comparing pseudo-spectral acceleration. We also studied how slip distribution and hypocenter location affect simulations for a virtual earthquake that mimics the Gyeongju earthquake with Mw 5.4. Our findings reveal that finite fault effects become significant at magnitudes above Mw 5.8, particularly at high frequencies. Notably, near the hypocenter, the virtual earthquake's ground motion significantly changes using a finite fault model, especially with heterogeneous slip distribution. Therefore, applying finite fault models is crucial for simulating ground motions of large earthquakes (Mw ≥ 5.8 magnitude). Moreover, for accurate simulations of actual earthquakes with complex rupture processes having strong localized slips, incorporating finite faults is essential even for more minor earthquakes.
This study was conducted to provide basic data for crop monitoring by comparing and analyzing changes in reflectance and vegetation index by sensor of multi-spectral sensors mounted on unmanned aerial vehicles. For four types of unmanned aerial vehicle-mounted multispectral sensors, such as RedEdge-MX, S110 NIR, Sequioa, and P4M, on September 14 and September 15, 2020, aerial images were taken, once in the morning and in the afternoon, a total of 4 times, and reflectance and vegetation index were calculated and compared. In the case of reflectance, the time-series coefficient of variation of all sensors showed an average value of about 10% or more, indicating that there is a limit to its use. The coefficient of variation of the vegetation index by sensor for the crop test group showed an average value of 1.2 to 3.6% in the crop experimental sites with high vitality due to thick vegetation, showing variability within 5%. However, this was a higher value than the coefficient of variation on a clear day, and it is estimated that the weather conditions such as clouds were different in the morning and afternoon during the experiment period. It is thought that it is necessary to establish and implement a UAV flight plan. As a result of comparing the NDVI between the multi-spectral sensors of the unmanned aerial vehicle, in this experiment, it is thought that the RedEdeg-MX sensor can be used together without special correction of the NDVI value even if several sensors of the same type are used in a stable light environment. RedEdge-MX, P4M, and Sequioa sensors showed a linear relationship with each other, but supplementary experiments are needed to evaluate joint utilization through off-set correction between vegetation indices.
Youngmin Seo;Youjeong Youn;Seoyeon Kim;Jonggu Kang;Yemin Jeong;Soyeon Choi;Yungyo Im;Yangwon Lee
Korean Journal of Remote Sensing
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제39권6_1호
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pp.1413-1425
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2023
The increasing frequency of wildfires due to climate change is causing extreme loss of life and property. They cause loss of vegetation and affect ecosystem changes depending on their intensity and occurrence. Ecosystem changes, in turn, affect wildfire occurrence, causing secondary damage. Thus, accurate estimation of the areas affected by wildfires is fundamental. Satellite remote sensing is used for forest fire detection because it can rapidly acquire topographic and meteorological information about the affected area after forest fires. In addition, deep learning algorithms such as convolutional neural networks (CNN) and transformer models show high performance for more accurate monitoring of fire-burnt regions. To date, the application of deep learning models has been limited, and there is a scarcity of reports providing quantitative performance evaluations for practical field utilization. Hence, this study emphasizes a comparative analysis, exploring performance enhancements achieved through both model selection and data design. This study examined deep learning models for detecting wildfire-damaged areas using Landsat 8 satellite images in California. Also, we conducted a comprehensive comparison and analysis of the detection performance of multiple models, such as U-Net and High-Resolution Network-Object Contextual Representation (HRNet-OCR). Wildfire-related spectral indices such as normalized difference vegetation index (NDVI) and normalized burn ratio (NBR) were used as input channels for the deep learning models to reflect the degree of vegetation cover and surface moisture content. As a result, the mean intersection over union (mIoU) was 0.831 for U-Net and 0.848 for HRNet-OCR, showing high segmentation performance. The inclusion of spectral indices alongside the base wavelength bands resulted in increased metric values for all combinations, affirming that the augmentation of input data with spectral indices contributes to the refinement of pixels. This study can be applied to other satellite images to build a recovery strategy for fire-burnt areas.
It is very important to predict the environmental changes in the land-surface as a way of prevention of sustainable nature. This study investigated the difference between the predicted and actual data of Anmyeon-do from 1981 to 2000 through a fuzzy logic operation using multi-spectral image. According to literature survey, maps, and ground truth data, the types of land-use have changed due primarily to shore reclamation or wild land and grassland fostering before the eighties. After the mid-eighties, however, a number of private residents and commercial stores quickly have spreaded throughout beach resorts and quasi-agricultural and forest areas. Moreover, shore and community regions were severely damaged in the nineties with increased farmland, due to the development of tour places and expansion of city area. The predicted result of the environmental changes in the land-surface using the fuzzy logic operation was almost similar to the state of Anmyeon-do obtained through the satellite image. Particularly, the flat lands near the shore was predicted to change slightly. This area is largely under development, thereby raising concerns on the shore environment. Thus, this method is applicable to conducting research on the change in the land-surface.
Ham, Bo Young;Lee, Chun Yong;Byun, Hye Kyung;Min, Byoung Keol
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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제21권3호
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pp.11-17
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2013
With high social demands for the diverse utilizations of forest lands, the illegal forest land use changes have increased. We studied change detection technique to detect changes in forest land use using an object-oriented segmentation of RED bands differencing in multi-temporal aerial photographs. The new object-oriented segmentation method consists of the 5 steps, "Image Composite - Segmentation - Reshaping - Noise Remover - Change Detection". The method enabled extraction of deforested objects by selecting a suitable threshold to determine whether the objects was divided or merged, based on the relations between the objects, spectral characteristics and contextual information from multi-temporal aerial photographs. The results found that the object-oriented segmentation method detected 12% of changes in forest land use, with 96% of the average detection accuracy compared by visual interpretation. Therefore this research showed that the spatial data by the object-oriented segmentation method can be complementary to the one by a visual interpretation method, and proved the possibility of automatically detecting and extracting changes in forest land use from multi-temporal aerial photographs.
Existing change detection researches have been focused on changes of land use and land cover (LULC), damaged areas, or large vegetated and water regions. On the other hands, increased temporal and spatial resolution of satellite images are strongly suggesting the feasibility of change detection of small objects such as vehicles and ships. In order to check the feasibility, this paper analyzes the performance of existing pixel-based change detection methods over small objects. We applied pixel differencing, PCA (principal component analysis) analysis, MAD (Multivariate Alteration Detection), and IR-MAD (Iteratively Reweighted-MAD) to Kompsat-3A and Google Map images taken within 10 days. We extracted ground references for changed and non-changed small objects from the images and used them for performance analysis of change detection results. Our analysis showed that MAD and IR-MAD, that are known to perform best over LULC and large areal changes, offered best performance over small object changes among the methods tested. It also showed that the spectral band with high reflectivity of the object of interest needs to be included for change analysis.
Essential oils have been used to treat psychophysiological disorders, but their effects on human electroencephalographic (EEG) activity have not been thoroughly investigated. We evaluated the effects of essential oil of Zizyphus jujuba seeds, a Korean folk medicine known as San-Jo-In, on human EEG activity. For this purpose, essential oil was extracted from San-Jo-In by the supercritical carbon dioxide extraction method. The effect of its inhalation on EEG activity was evaluated by measuring the EEG power spectrum (25 indices) in 20 healthy participants. The results of the EEG power spectrum indicated that the values of the theta wave decreased significantly (p<0.05) in the left (from 17.277 to $13.854{\mu}V$) and right parietal (from 15.324 to $13.020{\mu}V$) regions compared to the other regions. During the inhalation of San-Jo-In oil, the EEG spectrum values of fast alpha, relative gamma, and spectral edge frequency increased 50% compared to those before inhalation. The values of the fast alpha wave increased significantly (p<0.05) in the left prefrontal (from 0.063 to $0.085{\mu}V$), right prefrontal (from 0.064 to $0.085{\mu}V$), and left frontal (from 0.073 to $0.100{\mu}V$) regions following inhalation of the San-Jo-In essential oil. The changes in the EEG activities following inhalation of San-Jo-In suggest that the oil can improve psychological well-being by increasing attention and relaxation.
In this study, we performed a downscaling of an ECHAM5 simulated dataset for the current and future climate produced under the Special Report on Emission Scenarios A1B (SRES A1B) by utilizing the National Centers for Environmental Prediction (NCEP) Regional Spectral Model (RSM). The current climate simulation was performed for the period 1980-2000 and the future climate run for the period 2040-2070 for the COordinated Regional climate Downscaling EXperiment (CORDEX)'s East Asia domain. The RSM is properly able to reproduce the climatological fields from the evaluation of the current climate simulation. Future climatological precipitation during the summer season is increased over the tropical Oceans, the maritime-continent, and Japan. In winter, on the other hand, precipitation is increased over the tropical Indian Ocean, the maritime-continents and the Western North Pacific, and decreased over the eastern tropical Indian Ocean. For the East Asia region few significant changes are detected in the precipitation climatological field. However, summer rainfall shows increasing trend after 2050 over the region. The future climate ground temperature shows a clear increasing trend in comparison with the current climate. In response to global warming, atmospheric warming is clearly detected, which strengthens the upper level trough.
Some new nanohybrid materials have been synthesized by intercalating the oxotitanium(IV) meso-tetrakis(4- sulfonatophenyl) porphyrin$(O=Ti^{(IV)} TSPP)$ into the Zn/Al layered double hydroxides (LDHs), and their structures and photophysical properties have been investigated by various laser spectroscopic techniques. According to the XRD pattern of the synthesized nanohybrid materials, the macrocycle plane of $O=Ti^{(IV)}$ TSPP are grafted perpendicular to the LDH layers. The $O=Ti^{(IV)}$ TSPP-intercalated LDH exhibits band broadening of the absorption spectrum and a blue shift of Q-band as compared to that observed in solution. Resonance Raman spectral measurements demonstrate that the positively charged LDHs give rise to a slight decrease of the electronic density of the porphyrin ring accompanying a small change of the electronic distribution of the $O=Ti^{(IV)}$ TSPP. Consequently the LDH environment affects the energies of the two highest occupied molecular orbitals (HOMOs) of the $O=Ti^{(IV)}$) TSPP, $a_{1u}$ and $a_{2u}$, producing a mixed orbital character. Being consistent with these electronic structural changes of $O=Ti^{(IV)}$ TSPP in LDH, both the fluorescence spectral change and the fsdiffuse reflectance transient measurements imply that the photoexcitation of the $O=Ti^{(IV)}$ TSPP intercalated into LDH undergoes fast relaxation to the O=Ti(IV) $TSPP^+-LDH^- $charge transfer (CT) state within a few picoseconds, followed by a photoinduced electron transfer between the O=Ti(IV) TSPP and LDHs with a rate constant greater than %1×10^{10}S^{-1}$. No evidence is found for back electron transfer. In conclusion, the $O=Ti^{(IV)}$ TSPP intercalated LDH seems to be a possible candidate for an artificial reaction center for an efficient solar energy conversion system.
Variations in phytoplankton concentrations result from changes of the ocean color caused by phytoplankton pigments. Thus, ocean spectral reflectance for low chlorophyll waters are blue and high chlorophyll waters tend to have green reflectance. In the Korea region, clear waters and the open sea in the Kuroshio regions of the East China Sea have low chlorophyll. As one moves even closer In the northwestern part of the East China Sea, the situation becomes much more optically complicated, with contributions not only from higher concentration of phytoplankton, but also from sediments and dissolved materials from terrestrial and sea bottom sources. The color often approaches yellow-brown in the turbidity waters (Case Ⅱ waters). To verify satellite ocean color retrievals, or to develop new algorithms for complex case Ⅱ regions requires ship-based studies. In this study, we compared the chlorophyll retrievals from NASA's SeaWiFS sensor with chlorophyll values determined with standard fluorometric methods during two cruises on Korean NFRDI ships. For the SeaWiFS data, we used the standard NASA SeaWiFS algorithm to estimate the chlorophyll_a distribution around the Korean waters using Orbview/ SeaWiFS satellite data acquired by our HPRT station at NFRDl. We studied In find out the relationship between the measured chlorophyll_a from the ship and the estimated chlorophyll_a from the SeaWiFs satellite data around the northern part of the East China Sea, in February, and May, 2000. The relationship between the measured chlorophyll_a and the SeaWiFS chlorophyll_a shows following the equations (1) In the northern part of the East China Sea. Chlorophyll_a =0.121Ln(X) + 0.504, R²= 0.73 (1) We also determined total suspended sediment mass (55) and compared it with SeaWiFS spectral band ratio. A suspended solid algorithm was composed of in-.situ data and the ratio (L/sub WN/(490 ㎚)L/sub WN/(555 ㎚) of the SeaWiFS wavelength bands. The relationship between the measured suspended solid and the SeaWiFS band ratio shows following the equation (2) in the northern part of the East China Sea. SS = -0.703 Ln(X) + 2.237, R²= 0.62 (2) In the near future, NFRDI will develop algorithms for quantifying the ocean color properties around the Korean waters, with the data from regular ocean observations using its own research vessels and from three satellites, KOMPSAT/OSMl, Terra/MODIS and Orbview/SeaWiFS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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