Image classification needs the spectral similarity comparison between spectral features of each pixel and the representative spectral features of each class. The spectral similarity is obtained by computing the spectral feature vector distance between the pixel and the class. Each spectral feature contributes differently in the image classification depending on the class separability of the spectral feature, which is computed using a suitable vector distance measure such as the Bhattacharyya distance. We propose a method to determine the weight value of each spectral feature in the computation of feature vector distance for the similarity measurement. The weight value is determined by the ratio between each feature separability value to the total separability values of all the spectral features. We created ten spectral features consisting of seven bands of Landsat-8 OLI image and three indices, NDVI, NDWI and NDBI. For three experimental test sites, we obtained the overall accuracies between 95.0% and 97.5% and the kappa coefficients between 90.43% and 94.47%.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.33
no.5
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pp.363-371
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2015
Feature extraction is one of the main goals in many remote sensing analyses. After high-resolution imagery became more available, it became possible to extract more detailed and specific features. Thus, considerable image segmentation algorithms have been developed, because traditional pixel-based analysis proved insufficient for high-resolution imagery due to its inability to handle the internal variability of complex scenes. However, the individual segmentation method, which simply uses color layers, is limited in its ability to extract various target features with different spectral and shape characteristics. Spectral indices can be used to support effective feature extraction by helping to identify abundant surface materials. This study aims to evaluate a feature extraction method based on a segmentation technique with spectral indices. We tested the extraction of diverse target features-such as buildings, vegetation, water, and shadows from eight band WorldView-2 satellite image using decision tree classification and used the result to draw the appropriate spectral indices for each specific feature extraction. From the results, We identified that spectral band ratios can be applied to distinguish feature classes simply and effectively.
Each class in remotely sensed imagery has different spectral and spatial characteristics. Natural features have relatively smaller spatial changes than spectral changes. Meanwhile, urban area in which buildings, roads, and cars are included is inclined to face more changes of spatial variation than spectral one. This study aims to propose the new urban complexity index (UCI) based on the 3D DWT computation of remotely sensed imageries considering these characteristics. And then we analyze relation between index and land cover map. The 3DWUCI values are related to class and the indices of urban area are greater than natural area. The proposed UCI could be used to express effectively the standard of urban complexity over a wide area.
Lee, Joon-Hee;Trenholm, Laurie. E.;Unruh, J. Bryan
Asian Journal of Turfgrass Science
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v.22
no.1
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pp.1-12
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2008
Remote sensing using multispectral radiometry may be a useful tool to detect drought stress in turf. The objective of this research was to investigate the correlation between drought stress and multispectral reflectance (MSR) from the turf canopy. St. Augustinegrass (Stenotaphrum secundatum[Walt.] Kuntze.) cultivars 'Floratam' and 'Palmetto', 'SeaIsle 1' seashore paspalum Paspalum vaginatum Swartz.), 'Empire' zoysiagrass (Zoysia japonica Steud.), and 'Pensacola' bahiagrass (Paspalum notatumFlugge) were established in lysimeters in the University of Florida Envirotron greenhouse facility in Gainesville. Irrigation was applied at 100%, 80%, 60%, or 40% of evapotranspiration (ET). Weekly evaluations included: a) shoot quality, leaf rolling, leaf firing b) soil moisture, chlorophyll content index; c) photosynthesis and d) multispectral reflectance. All the measurements were correlated with MSR data. Drought stress affected the infrared spectral region more than the visible spectral region. Reflectance sensitivity to water content of leaves was higher in the infrared spectral region than in the visible spectral region. Grasses irrigated at 100% and 80% of ET had no differences in normalized difference vegetation indices (NDVI), leaf area index (LAI), and stress indices. Grasses irrigated at 60% and 40% of ET had differences in NDVI, LAI, and stress indices. All measured wavelengths except 710nm were highly correlated (P < 0.0001) with turf visual quality, leaf firing, leaf rolling, soil moisture, chlorophyll content index, and photosynthesis. MSR could detect drought stress from the turf canopy.
A new method to control the free spectral range of a long period fiber grating is proposed and theoretically analyzed. As the refractive index decreases radially outward in the silica cladding due to graded doping of fluorine, waveguide dispersion in the cladding modes was modified to result in the effective indices change and subsequently the phase matching conditions for coupling with the core mode in a long period fiber grating. Enlargement of the free spectral range in a long period fiber grating was theoretically confirmed.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.17
no.3
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pp.141-145
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2024
Because of muscle fatigue, motor unit recruitment and firing rates decrease and EMG power spectrum shifts toward lower frequencies as spectral compression which represented by a falling shift in the median frequency. However, changes of this frequency shows relatively less than those of the magnitudes of the low frequency band. This paper aims to examine the moderate ranges of the frequency bands in the existed ones as spectral fatigue indices of biceps femoris muscle. Twelve subjects participate in this experiment, and EMG signals are measured from these muscles during treadmill walking on the speed of 4.5 km/h. ANOVA analysis is used to compare changes of the low and high frequency band with reference to those of median frequency. Experimental results demonstrate that the low frequency band 25-82 Hz and the high frequency band 142-300 Hz could be appropriate for spectral fatigue indices of biceps femoris muscles.
Prompt fission neutron energy spectrum as a function of energies of neutron inducing fission has been calculated en the basis of the Madland-Nix(MN) model. The resultant spectra have been weighted to excitation functions of $^{27}$ Al(n, $\alpha$), $^{32}$ S(n, p) and $^{115}$ In(n, n') threshold reactions in order to get the average cross sections and then spectral indices which are defined as the average cross section ratio for two selective threshold reactions among the above three. It is appeared that spectral indices together with the neutron spectra are varying with energies of neutron inducing fission. This may indicate that the prompt fission neutron energy spectrum can be determined by measuring experimentally the spectral index.
Probabilistic model of seismic demand is the main tool used for seismic demand estimation, which is a fundamental component of the new performance-based design method. This model seeks to mathematically relate the seismic demand parameter and the ground motion intensity measure. This study is intended to use Bayesian analysis to evaluate the accuracy of the seismic demand estimation of Steel moment resisting frames (SMRFs) through a completely Bayesian method in statistical calculations. In this study, two types of intensity measures (earthquake intensity-related indices such as magnitude and distance and intensity indices related to ground motion and spectral response including peak ground acceleration (PGA) and spectral acceleration (SA)) have been used to form the models. In addition, an extensive database consisting of sixty accelerograms was used for time-series analysis, and the target structures included five SMRFs of three, six, nine, twelve and fifteen stories. The results of this study showed that for low-rise frames, first mode spectral acceleration index is sufficient to accurately estimate demand. However, for high-rise frames, two parameters should be used to increase the accuracy. In addition, adding the product of the square of earthquake magnitude multiplied by distance to the model can significantly increase the accuracy of seismic demand estimation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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