Cloud removal is often required to construct time-series sets of optical images for environmental monitoring. In regression-based cloud removal, the selection of an appropriate regression model and the impact analysis of the input images significantly affect the prediction performance. This study evaluates the potential of Gaussian process (GP) regression for cloud removal and also analyzes the effects of cloud-free optical images and spectral bands on prediction performance. Unlike other machine learning-based regression models, GP regression provides uncertainty information and automatically optimizes hyperparameters. An experiment using Sentinel-2 multi-spectral images was conducted for cloud removal in the two agricultural regions. The prediction performance of GP regression was compared with that of random forest (RF) regression. Various combinations of input images and multi-spectral bands were considered for quantitative evaluations. The experimental results showed that using multi-temporal images with multi-spectral bands as inputs achieved the best prediction accuracy. Highly correlated adjacent multi-spectral bands and temporally correlated multi-temporal images resulted in an improved prediction accuracy. The prediction performance of GP regression was significantly improved in predicting the near-infrared band compared to that of RF regression. Estimating the distribution function of input data in GP regression could reflect the variations in the considered spectral band with a broader range. In particular, GP regression was superior to RF regression for reproducing structural patterns at both sites in terms of structural similarity. In addition, uncertainty information provided by GP regression showed a reasonable similarity to prediction errors for some sub-areas, indicating that uncertainty estimates may be used to measure the prediction result quality. These findings suggest that GP regression could be beneficial for cloud removal and optical image reconstruction. In addition, the impact analysis results of the input images provide guidelines for selecting optimal images for regression-based cloud removal.
An empirical model for diesel engine control was obtained using a system identification method. A pseudo-random binary sequence was used as an input signal. Spectral anaylsis was used to find the frequency response of system. Model parameters of transfer functions were obtained using nonlinear regression.
The Kepler(NASA) and CoRoT(ESA) space telescopes are surveying thousands of exoplanet for finding Earth-like exoplanets with similar environments of the Earth. Then the TPF(NASA), DARWIN(ESA) and many large-aperture ground telescopes have plan for spectroscopic observations of these earth-like exoplanets in next decades. Now, it has been started to simulate the disk averaged spectra of the earthlike exoplanets for comparing the observed spectra and suggesting solutions of environment of these planets. Previous research, the simulations are based on radiative transfer method, but these are limited by optical models of Earth system and instruments. We introduce a new simulation method, IRT(Integrated Ray Tracing) to overcome limitations of previous method. The 3 components are defined in IRT; 1)Sun model, 2)Earth system model (Atmosphere, Land and Ocean), 3)Instrument model. The ray tracing in IRT is simulated in composed 3D real scale space from inside the sun model to the detector of instrument. The Sun model has hemisphere structure with Lambertian scattering optical model. Atmosphere is composed of 16 distributed structures and each optical model includes BSDF with using 6SV radiative transfer code. Coastline and 5 kinds of vegetation distribution data are used to land model structure, and its non-Lambertian scattering optical model is defined with the semi-empirical "parametric kernel method" used for MODIS(NASA) and POLDER(CNES) missions. The ocean model includes sea ice cap structure with the monthly sea ice area variation, and sea water optical model which is considering non-lambertian sun-glint scattering. Computation of spectral imaging and radiative transfer performance of Earth system model is tested with hypothetical space instrument in IRT model. Then we calculated the disk averaged spectra of the Earth system model in IRT computation model for 8 cases; 4 viewing orientation cases with full illuminated phase, and 4 illuminated phase cases in a viewing orientation. Finally the DAS results are compared with previous researching results of radiative transfer method.
For the first time, nonlocal damped vibration and buckling analyses of arbitrary tapered bidirectional functionally graded solid circular nano-plate (BDFGSCNP) are presented by employing modified spectral Ritz method. The energy method based on Love-Kirchhoff plate theory assumptions is applied to derive neutral equilibrium equation. The Eringen's nonlocal continuum theory is taken into account to capture small-scale effects. The characteristic equations and corresponding first mode shapes are calculated by using a novel modified basis in spectral Ritz method. The modified basis is in terms of orthogonal shifted Chebyshev polynomials of the first kind to avoid employing adhesive functions in the spectral Ritz method. The fast convergence and compatibility with various conditions are advantages of the modified spectral Ritz method. A more accurate multivariable function is used to model two-directional variations of elasticity modulus and mass density. The effects of nanoscale, in-plane pre-load, distributed dashpot, arbitrary tapering, pinned and clamped boundary conditions on natural frequencies and buckling loads are investigated. Observing an excellent agreement between results of current work and outcomes of previously published works in literature, indicates the results' accuracy in current work.
Standard methods estimating the power spectral density(PSD) from an irregularly sampled cardiac event series require deriving a new evenly-spaced signal applicable to those methods. To avoid that requirement, in this study, the power spectrum of heart rate variability was estimated by Lomb-Scargle's algorithm, which is a means of obtaining PSD estimates directly from irregularly sampled timeseries observed in astronomy. To assess the performance of Lomb-Scargle algorithm in the power spectral analysis of heart rate variability, it was applied to various cardiac event series derived through integral pulse frequency modulation model(IPFM) simulation and from real ECG signals, and the resultant power spectra was compared with those obtained by a conventional method based on the FFT. In result, it is concluded that Lomb-Scargle's periodogram is very effective in the power spectral analysis of heart rate variability, especially in the presence of arrhythmia and/or dropouts of cardiac events.
The knowledge of fuel load and composition is important for planning and managing the fire hazard and risk. However, fuel mapping is extremely difficult because fuel properties vary at spatial scales, change depending on the seasonal situations and are affected by the surrounding environment. Remote sensing has potential of reduction the uncertainty in mapping fuels and offers the best approach for improving our abilities. This paper compared the results of object-oriented classification to a pixel-based classification for fuel type map derived from Hyperion hyperspectral data that could be enable to provide this information and allow a differentiation of material due to their typical spectra. Our methodological approach for fuel type map is characterized by the result of the spectral mixture analysis (SMA) that can used to model the spectral variability in multi- or hyperspectral images and to relate the results to the physical abundance of surface constitutes represented by the spectral endmembers. Object-oriented approach was based on segment based endmember selection, while pixel-based method used standard SMA. To validate and compare, we used true-color high resolution orthoimagery
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.7
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pp.3239-3267
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2018
Image and video dehazing is a popular topic in the field of computer vision and digital image processing. A fast, optimized dehazing algorithm was recently proposed that enhances contrast and reduces flickering artifacts in a dehazed video sequence by minimizing a cost function that makes transmission values spatially and temporally coherent. However, its fixed-size block partitioning leads to block effects. The temporal cost function also suffers from the temporal non-coherence of newly appearing objects in a scene. Further, the weak edges in a hazy image are not addressed. Hence, a video dehazing algorithm based on well designed spectral clustering is proposed. To avoid block artifacts, the spectral clustering is customized to segment static scenes to ensure the same target has the same transmission value. Assuming that edge images dehazed with optimized transmission values have richer detail than before restoration, an edge intensity function is added to the spatial consistency cost model. Atmospheric light is estimated using a modified quadtree search. Different temporal transmission models are established for newly appearing objects, static backgrounds, and moving objects. The experimental results demonstrate that the new method provides higher dehazing quality and lower time complexity than the previous technique.
A Spectral Element Method for 3D seismic wave propagation simulation is derived based on the three-dimensional fluctuating elastic dynamic equation. Considering the 3D real terrain and the attenuation characteristics of the medium, the topographic effect of Wenchuan earthquake is simulated by using the Spectral Element Method (SEM) algorithm and the ASTER DEM model. Results show that the high PGA (peak ground acceleration) region was distributed along the peak and the slope side away from the epicenter in the epicenter area. The overall distribution direction of high PGA and high PGV (peak ground velocity) region is parallel to the direction of the seismogenic fault. In the epicenter of the earthquake, the ground motion is to some extent amplified under the influence of the terrain. The amplification effect of the terrain on PGA is complicated. It does not exactly lead to amplification of PGA at the ridge and the summit or attenuation of PGA in the valley.
Blazars are a subclass of active galactic nuclei (AGNs) with relativistic jets aligned with our line of sight. The jet physics is yet to be understood, but can be studied with blazar variability (e.g., flares). The highly variable blazar 3C 279 has shown a general decline of its radio flux density since 2013, but the flux density has been increasing since 2017. To better understand physical properties of 3C 279 related with the flux variations, we analyze multi-frequency new radio data obtained with Korean VLBI Network (KVN), as well as archival data from Owens Valley Radio Observatory (OVRO) and Submillimeter Array (SMA). We measure the radio spectral variability and infer the relativistic jet properties of 3C 279. The high-cadence OVRO and SMA observations are used to construct detailed light curves of the source, and KVN data supplement the spectral coverage and allow us to locate the spectral break frequencies precisely. In this talk, we present our analysis results and interpret them using a blazar jet model.
Sung, Juhyoung;Cho, Sungyoon;Jeon, Wongi;Park, Kyungwon;Ahn, Sang Jung;Kwon, Kiwon
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.8
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pp.2736-2750
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2022
As demands for the maritime communications increase, a variety of functions and information are required to exchange via elements of maritime systems, which leads communication traffic increases in maritime frequency bands, especially in VHF (Very High Frequency) band. Thus, effective resource management is crucial to the future maritime communication systems not only to the typical terrestrial communication systems. VHF data exchange system (VDES) enables to utilize more flexible configuration according to the communication condition. This paper focuses on the VDES communication system among VDES terminals such as shore stations, ship stations and aids to navigation (AtoN) to address efficient resource allocation. We propose a resource management method considering a MIMO (Multiple Input Multiple Output) technique in VDES, which has been widely used for modern terrestrial wireless networks but not for marine environments by scheduling the essential communication resources. We introduce the general channel model in marine environment and give two metrics, spectral and the energy efficiencies to examine our resource scheduling algorithm. Based on the simulation results and analysis, the proposed method provides a possibility to enhance spectral and energy efficiencies. Additionally, we present a trade-off relationship between spectral and energy efficiencies. Furthermore, we examine the resource efficiencies related to the imperfect channel estimation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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