CCD Camera System으로 capture 한 image를 표준 display장치로 재현할 때 capture 할 당시의 원 피사체의 모습을 그대로 재현하여야만 한다. 그러나 일반 consumer 용 camera system의 CCD channel spectral sensitivity 특성이 인간의 spectral sensitivity(1(λ), m(λ), 5(λ)) 특성과 일치하지 않고, linear transform의 관계도 성립하지 않음으로써 capturing시 근본적인 color error가 발생하게 된다. 기존의 CCD Camera System 에서는 CCD sensor 의 color 정보와 display 장치의 color 정보와의 단순한 산술적인 관계로 color를 재구성하는 방법을 사용하고 있어 원 피사체의 color 를 그대로 재현할 수가 없다. 본 논문에서 제시하는 알고리즘은 CCD 의 channel spectral sensitivity특성 과 CIE-color matching function과의 관계를 고려하여 color를 재구성함으로써 color error를 줄이도록 하였다 제시된 알고리즘의 color error를 검증하기 위하여 물체의 고유반사율을 알고 있는 AGFA IT8.7-2 test chart(283 spectra), Dupont Paint Chips(120 spectra), Mcbeth Color Checker(64 spectra) 및 Natural Objects(170 spectra) 등 다양한 objects spectra(637 spectra) [1][2]를 이용하여 기존 방법의 알고리즘과 비교하여 보았다.
In this paper, we consider the problem of spectrum sensing for advanced television systems committee (ATSC) digital television (DTV) signal detection. To exploit the cyclostationarity of the ATSC DTV signals, we employ spectral correlation density (SCD) as the decision statistic and propose an optimal detection algorithm. The major difficulty is in obtaining the probability distribution functions of the SCD. To overcome the difficulty, we probabilistically model the pilot frequency location and employ Gaussian approximation for the SCD distribution. Then, we obtain a practically implementable detection algorithm that outperforms the industry leading systems by 2-3 dB. We also propose various techniques that greatly reduce the system complexity with performance degradation by only a few tenths of decibels. Finally, we show how robust the system is to the estimation errors of the noise power spectral density level and the probability distribution of the pilot frequency location.
The spectral irradiance of the Moon is used to monitor the performance of on-board satellite's visible channel detectors. This paper established a method to compute the spectral irradiance of the Moon using the relative positions between the Sun, Moon, and the COMS (Communication, Ocean, Meteorological Satellite), which is generated through the COMS FDS (Flight Dynamics Subsystem). The established computation method is applied to the algorithm which is developed to detect and compensate the degradations of COMS MI (Meteorological Imager) visible channel detectors.
Recent developments on spectral diffusion algorithms, i.e., algorithms which exploit the projection of the solution on the eigenfunctions of the Laplacian operator, demonstrated their effective applicability in fast transient conditions. Nevertheless, the numerical error introduced by these algorithms, together with the uncertainties associated with model parameters, may impact the reliability of the predictions on short-lived volatile fission product release from nuclear fuel. In this work, we provide an upper bound on the numerical error introduced by the presented spectral diffusion algorithm, in both constant and time-varying conditions, depending on the number of modes and on the time discretization. The definition of this upper bound allows introducing a methodology to a priori bound the numerical error on short-lived volatile fission product retention.
We have investigated the numerical methods to calculate model atmosphere for the analysis of spectral lines emitted from the sun and stars. Basic equations used in our calculations are radiative transfer, statistical equilibrium and charge-particle conservations. Transfer equation has been solved to get emitting spectral line profile as an initial value problem using Adams-Bashforth-Moulton method with accuracy as high as 12th order. And we have calculated above non linear differential equations simultaneously as a boundary value problem by finite difference method of 3 points approximation through Feautrier elimination scheme. It is found that all computing programs coded by above numerical methods work successfully for our model atmosphere.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.35
no.1
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pp.33-39
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2007
This paper is aimed at the development of a software that predicts the surface temperature profiles of three-dimensional objects on the ground by considering the spectral solar radiation through the atmosphere. The spectral solar radiation through the atmosphere is modeled by using the well-known LOWTRAN7 code which analyzes the detailed spectral transmission characteristics by considering the atmospheric gas layers. In this paper, the transient temperature distribution over a cylinder is calculated by using the semi-implicit method. The spectral radiative surface properties such as the absorptivity and emissivity of the objects are used to model the effects of the solar irradiation and the surface emission. Both the detailed spectral modeling and the simple total modeling for the solar radiation absorption show fairly good agreement with each other by showing less than 3% difference in surface temperature.
Sparse unmixing has been proven to be an effective method for hyperspectral unmixing. Hyperspectral images contain rich spectral and spatial information. The means to make full use of spectral information, spatial information, and enhanced sparsity constraints are the main research directions to improve the accuracy of sparse unmixing. However, many algorithms only focus on one or two of these factors, because it is difficult to construct an unmixing model that considers all three factors. To address this issue, a novel algorithm called multiview-based spectral weighted and low-rank row-sparsity unmixing is proposed. A multiview data set is generated through spectral partitioning, and then spectral weighting is imposed on it to exploit the abundant spectral information. The row-sparsity approach, which controls the sparsity by the l2,0 norm, outperforms the single-sparsity approach in many scenarios. Many algorithms use convex relaxation methods to solve the l2,0 norm to avoid the NP-hard problem, but this will reduce sparsity and unmixing accuracy. In this paper, a row-hard-threshold function is introduced to solve the l2,0 norm directly, which guarantees the sparsity of the results. The high spatial correlation of hyperspectral images is associated with low column rank; therefore, the low-rank constraint is adopted to utilize spatial information. Experiments with simulated and real data prove that the proposed algorithm can obtain better unmixing results.
The understanding spectral characterization of possible earth-like extra solar planets has generated wide interested in astronomy and space science. The technical central issue in observation of exoplanet is deconvolution of the temporally and disk-averaged spectra of the exoplanets. The earth model based on atmospheric radiative transfer method has been studied in recent years for solutions of characterization of earthlike exoplanet. In this study, we report on the current progress of the new method of 3D earth model as a habitable exoplanet. The computational model has 3 components 1) the sun model, 2) an integrated earth BRDF (Bi-directional Reflectance Distribution Function) model (Atmosphere, Land and Ocean) and 3) instrument model combined in ray tracing computation. The ray characteristics such as radiative power and direction are altered as they experience reflection, refraction, transmission, absorption and scattering from encountering with each all of optical surfaces. The Land BRDF characteristics are defined by the semi-empirical "parametric-kernel-method" from POLDER missions from CNES. The ocean BRDF is defined for sea-ice cap structure and for the sea water optical model, considering sun-glint scattering. The input cloud-free atmosphere model consists of 1 layers with vertical profiles of absorption and aerosol scattering combined Rayleigh scattering and its input characteristics using the NEWS product in NASA data and spectral SMARTS from NREL and 6SV from Vermote E. The trial simulation runs result in phase dependent disk-averaged spectra and light-curves of a virtual exoplanet using 3D earth model.
The influences of initial damage paths and aftershock (AS) spectral shape on the assessment of AS collapse fragility are investigated. To do this, a four-story ductile reinforced concrete (RC) frame structure is employed as the study case. The far-field earthquake records recommended by FEMA P695 are used as AS ground motions. The AS incremental dynamic analyses are performed for the damaged structure. To examine the effect of initial damage paths, a total of six kinds of initial damage paths are adopted to simulate different initial damage states of the structure by pushover analysis and dynamic analysis. For the pushover-based initial damage paths, the structure is "pushed" using either uniform or triangle lateral load pattern to a specified damage state quantified by the maximum inter-story drift ratio. Among the dynamic initial damage paths, one single mainshock ground motion or a suite of mainshock ground motions are used in the incremental dynamic analyses to generate a specified initial damage state to the structure. The results show that the structure collapse capacity is reduced as the increase of initial damage, and the initial damage paths show a significant effect on the calculated collapse capacities of the damaged structure (especially at severe damage states). To account for the effect of AS spectral shape, the AS collapse fragility can be adjusted at different target values of ${\varepsilon}$ by using the linear correlation model between the collapse capacity (in term of spectral intensity) and the AS ${\varepsilon}$ values, and coefficients of this linear model is found to be associated with the initial damage states.
Choi, Seok Keun;Lee, Soung Ki;Jung, Sung Heuk;Choi, Jae Wan;Choi, Do Yoen;Chun, Sook Jin
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.34
no.4
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pp.431-441
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2016
Since the use of UAV (Unmanned Aerial Vehicle) is convenient for the acquisition of data on broad or inaccessible regions, it is nowadays used to establish spatial information for various fields, such as the environment, ecosystem, forest, or for military purposes. In this study, the process of estimating FVC (Fractional Vegetation Cover), based on multi-spectral UAV, to overcome the limitations of conventional methods is suggested. Hence, we propose that the FVC map is generated by using multi-spectral imaging. First, two types of result classifications were obtained based on RF (Random Forest) using RGB images and NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) with RGB images. Then, the result map was reclassified into vegetation and non-vegetation. Finally, an FVC map-based RF were generated by using pixel calculation and FVC map-based GI (Gutman and Ignatov) model were indirectly made by fixed parameters. The method of adding NDVI shows a relatively higher accuracy compared to that of adding only RGB, and in particular, the GI model shows a lower RMSE (Root Mean Square Error) with 0.182 than RF. In this regard, the availability of the GI model which uses only the values of NDVI is higher than that of RF whose accuracy varies according to the results of classification. Our results showed that the GI mode ensures the quality of the FVC if the NDVI maintained at a uniform level. This can be easily achieved by using a UAV, which can provide vegetation data to improve the estimation of FVC.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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