Objective methods to assess quantitatively port wine stain (PWS) blanching in response to laser therapy are needed to improve laser therapeutic outcome. Previous studies have attempted to assess objectively PWS color based on point measurement devices. To date, these approaches have typically been limited by a number of factors such as small test area and need for contact. To address these issues, a polarization spectral imaging system and an image analysis method have been developed to evaluate quantitatively erythema and melanin content distribution in skin. The developed polarization spectral imaging system minimizes artifacts such as glaring, shadowing, and non-uniform illumination that interfere with image fidelity. Furthermore, the image analysis method has been employed to get images of skin melanin and erythema indices from the acquired color images for quantitative analysis. Finally, using PWS patient color image, the effectiveness in laser treatment of PWS was evaluated by calculating relative erythema index image that is the relative erythema index of PWS region to the normal region. The developed device and analysis method appears to be a simple and effective method for quantitative analysis of PWS blanching.
Optical properties of fruits can provide information for nondestructive quality evaluation. An attempt is made here to develop an optical method for quality evaluation of apple using the spectral reflectance of its surface. Optical fiber was used to transmit light conveniently from light source to sample and sample to detector. Spectral reflectances of two types of Fuji variety-one of which was exposed to the sunlight directly (non-bagging) and the other was wrapped with bag (bagging) - were investigated from the wavelength ranging of 400nm to 700nm. The relationships between reflectance characteristics and quality indices such as chlorophyll content, anthocyanin content, and soluble solids were analyzed.
International journal of advanced smart convergence
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제13권3호
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pp.335-344
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2024
This study explores advanced machine learning techniques for improving crop yield prediction in smart farming, utilizing multi-temporal spectral data from drone-based multispectral imagery. Conducted in garlic orchards in Andong, Gyeongbuk Province, South Korea, the research examines the effectiveness of various vegetation indices and cutting-edge models, including LSTM, CNN, Random Forest, and XGBoost. By integrating these models with the Analytic Hierarchy Process (AHP), the study systematically evaluates the factors that influence prediction accuracy. The integrated approach significantly outperforms single models, offering a more comprehensive and adaptable framework for yield prediction. This research contributes to precision agriculture by providing a robust, AI-driven methodology that enhances the sustainability and efficiency of farming practices.
This study refers to the derivation of simple crop yield prediction equation by using KOMPSAT-2 derived vegetation index. For a 1.25 ha small farm area located in the middle part of South Korea, the KOMPSAT-2 panchromatic and multi-spectral images of 31th August 2008, 17th November 2008, and 10th September 2009 were used. The field spectral reflectance during growing period for the 6 crops (rice, potato, corn, red pepper, garlic, and bean) were measured using ground spectroradiometer and the yield was investigated. Among the 6 vegetation indices (VI), the NDVI and ARVI between measured and image derived showed high relationship with the coefficient of determination of 0.85 and 0.95 respectively. Using the 3 years field data, the NDVI and ARVI regression curves were derived, and the yields were tried to compare with the maximum VIs value.
Kim, Dong Wook;Jeong, Heung Sun;Jeon, Sang Chul;Park, Sang Hyun;Yoo, Dong Eun;Kim, Ki Nam;An, Shin Mo;Lee, El-Hang;Kim, Kyong Hon
Journal of the Optical Society of Korea
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제17권5호
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pp.433-440
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2013
We present an experimental and numerical study of spectral profiles of effective group indices of hydrogenated amorphous silicon (a-Si:H) waveguides and of their chromatic-dispersion effect on the four-wave-mixing (FWM) signal generation. The a-Si:H waveguides of 220-nm thickness and three different widths of 400, 450 and 500 nm were fabricated by using the conventional CMOS device processes on a $2-{\mu}m$ thick $SiO_2$ bottom layer deposited on 8-inch Si wafers. Mach-Zehnder interferometers (MZIs) were formed with the a-Si:H waveguides, and used for precise measurement of the effective group indices and thus for determination of the spectral profile of the waveguides' chromatic dispersion. The wavelength ranges for the FWM-signal generation were about 45, 75 and 55 nm for the 400-, 450- and 500-nm-wide waveguides, respectively, at the pump wavelength of 1532 nm. A widest wavelength range for the efficient FWM process was observed with the 450-nm-wide waveguide having a zero-dispersion near the pump wavelength.
We show the results of a time series analysis of the long-term light curves of four blazars. 3C 279, 3C 345, 3C 446, and BL Lacertae. We used densely sampled light curves spanning 32 years at three frequency bands (4.8, 8, 14.5 GHz), provided by the University of Michigan Radio Astronomy Observatory monitoring program. The spectral indices of our sources are mostly flat or inverted (-0.5 < ${\alpha}$ < 0), which is consistent with optically thick emission. Strong variability was seen in all light curves on various time scales. From the analyses of time lags between the light curves from different frequency bands and the evolution of the spectral indices with time, we find that we can distinguish high-peaking flares and low-peaking flares according to the Valtaoja et al. classification. The periodograms (temporal power spectra) of the light curves are in good agreement with random-walk power-law noise without any indication of (quasi-)periodic variability. We note that random-walk noise light curves can originate from multiple shocks in jets. The fact that all our sources are in agreement with being random-walk noise emitters at radio wavelengths suggests that such behavior is a general property of blazars. We are going to generalize our approach by applying our methodology to a much larger blazar sample in the near future.
한국항공우주연구원에서는 위성영상의 활용 증진과 활용 활성화를 위하여 매년 한반도 모자이크 영상을 제작하여 공공분야 사용자에게 제공하고 있다. 그러나 해당 영상은 모자이크 과정에서 영상 융합 및 컬러 밸런싱의 과정을 거치기 때문에 본래의 분광 정보가 왜곡되어 있다. 또한 모자이크 영상은 Near Infrared (NIR) 밴드를 제외한 Red, Green, Blue 밴드만 제공하고 있기 때문에 해당 모자이크 영상을 활용하여 영상을 분석하는 데 한계가 존재한다. 따라서 이러한 한계점을 보완하고자 본 연구에서는 주성분분석(Principal Component Analysis, PCA) 기법과 R, G, B 밴드를 활용한 지수를 추출하여 영상 분류를 수행하고, 그 결과를 비교해 보았다. 분석 결과, 모자이크 영상의 분류 결과 정확도는 약 67.51%인 반면, PCA 기법과 RGB 지수를 모두 함께 활용한 영상 분류 결과의 정확도는 약 75.86%로 나타나 PCA와 RGB 지수를 함께 활용하면 영상 분류 결과의 정확도를 향상시킬 수 있는 것을 확인하였다. PCA 기법과 RGB 지수 활용 기법을 비교한 결과, PCA 기법만 활용하였을 때의 영상 분류 결과 정확도는 약 64.10%로 나타났으며, RGB 지수만 활용했을 때의 영상 분류 결과 정확도는 약 74.05%로 나타났다. 이를 통해 두 기법 중에서는 RGB 지수를 활용한 분류 정확도가 더 높게 나타나는 것을 확인할 수 있었으며, 양질의 보조 정보를 활용하는 것이 중요하다는 시사점을 도출할 수 있었다. 추후 모자이크 영상의 분류 및 분석결과를 향상시키기 위한 추가적인 지수 및 기법 개발이 필요할 것으로 생각되며, 관련 연구를 통해 모자이크 영상 및 제한된 분광 정보만을 제공하는 영상의 활용도를 높일 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 드론의 초분광장치를 이용하여 이탈리안 라이그라스 생육기간 중의 파종계절에 따른 식생지수 변화 및 생산성을 조사하였다. 수량성을 조사한 결과, 봄파종구의 건물수량이 가을파종구의 약 52%였으며 초장은 유의적으로 차이가 없었다. 식생지수를 산정하여 연속적인 패턴을 분석한 결과, 가을파종구의 대부분 식생지수가 시간이 지날수록 낮아지며, 봄파종구는 높아지는 유형을 보였으나 RGRI는 반대의 유형을 나타냈다. 재배기간에 따른 가을파종구의 건물수량과 RGRI의 상관성이 높았다.
적외선을 이용한 지표 온도 추정 및 변화 탐지를 위해서는 해당 파장대역의 각 센서에 따른 지표 복사율 추정 및 배경값에 대한 확보가 필요하다. 이 연구는 위성 영상으로부터 한반도에서의 중파장적외선 복사율 산출방법에 대한 제안 및 토지피복 종류별 대표 복사율을 산출하여 한반도 배경값을 제시할 수 있다. 중파장적외선 복사율을 추정하기 위해 Visible Infrared Imaging Radiometer Suite(VIIRS)의 $3.74{\mu}m$ 파장 대역 밴드4 영상에 Temperature Independent Spectral Indices(TISI) 방법을 적용하여 복사율을 계산하였으며, 또한 이와 비교하기 위해 Advanced Spaceborne Thermal Emission Reflection Radiometer(ASTER) spectral library로부터 토지피복에 따른 복사율도 계산하였다. 그 결과 활엽수립(0.958) 및 혼합림(0.955) 지역의 연평균 복사율이 가장 높았으며 농지(0.925) 및 자연식생(0.935) 지역보다는 약 2-3% 높게 나타났다. 도심지역의 경우 0.914로 가장 낮으며 연간 변화율이 1%인 다른 지역과는 달리 약 2%로 그 편차가 크다. ASTER spectral library와 비교한 결과 위성영상에서 추정한 중파장적외선 복사율은 동일한 토지 피복에 비해 약 2-3% 낮게 나타나는데, 이는 실제 지표면이 불균질한 점 외 기타 다양한 원인에 의한 것으로 추정된다. 이러한 연구 결과는 중파장적외선 영상을 이용하여 지표온도 추정 및 토지피복도의 계절 및 외부환경 변화에 의한 한반도 중파장적외선 복사율의 변화 특성을 이해하는데 기초 자료로 활용될 것이다.
The objectives of this study were to estimate leaf area index (LAI) as a function of image-derived vegetation indices, and to compare measured and estimated LAI to the results of crop model simulation. Soil moisture, crop phenology, and LAI data were obtained several times during the 2001 growing season at monitoring sites established in two central Missouri experimental fields, one planted to com (Zea mays L.) and the other planted to soybean (Glycine max L.). Hyper- and multi-spectral images at varying spatial. and spectral resolutions were acquired from both airborne and satellite platforms, and data were extracted to calculate standard vegetative indices (normalized difference vegetative index, NDVI; ratio vegetative index, RVI; and soil-adjusted vegetative index, SAVI). When comparing these three indices, regressions for measured LAI were of similar quality $(r^2$ =0.59 to 0.61 for com; $r^2$ =0.66 to 0.68 for soybean) in this single-year dataset. CERES(Crop Environment Resource Synthesis)-Maize and CROPGRO-Soybean models were calibrated to measured soil moisture and yield data and used to simulate LAI over the growing season. The CERES-Maize model over-predicted LAI at all corn monitoring sites. Simulated LAI from CROPGRO-Soybean was similar to observed and image-estimated LA! for most soybean monitoring sites. These results suggest crop growth model predictions might be improved by incorporating image-estimated LAI. Greater improvements might be expected with com than with soybean.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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