This study investigated the spectral reflectance and leaf area index (LAI) of field crops and determined vegetation indices when intermixed with field crops and soil. Ground-level spectral reflectance and leaf area index (LAJ) were collected for eight cro
Journal of the Korean Graphic Arts Communication Society
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v.22
no.1
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pp.9-18
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2004
Recently as color image processing to be become independent have been desired at the light source in an image processing and it have been enlarged. An image processing of the light source which is become independent means an image processing which uses a spectral reflectance information. We improved it in the spectral reflectance estimation method which uses existing 3-band image in this research that the improvement of an identity color population generation method which uses the hue angle and the processing speed improvement and introduces a labelling method. The precision of a spectral reflectance estimation appeared to the ${\Delta}E^*_{ab}$ of an average 2.7 comparing with the measurement price. The practical use possibility came to be fast and appeared a processing speed compared with existing method.
Proceedings of the Korean Society of Agricultural Engineers Conference
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2003.10a
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pp.627-630
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2003
This research determined the spectral reflectance characteristics and vegetation indices when intermixed with field crops and soil. Ground-level spectral reflectance were collected in the field experiment containing plots of soybean and other seven crops. The first and second derivative of reflectance spectra showed several peaks that were dependent in different degrees on leaf age and chlorophyll concentration in the crop leaves. This study evaluated a number of spectral indices for estimating chlorophyll concentrations at the leaf scale difference, using samples from field crops at various stages of senescence. Five vegetation indices were evaluated which had advantages over previous techniques. Experimental data recorded on field crops during the growing season are in good agreement with previous theoretical results.
Spectral reflectance signatures of upland crops at OSMI bands were collected and evaluated for the feasibility of crop discrimination knowledge-based on crop calendar. Effective bands and their ratio values for discriminating corn from two other legumes were defined with OSMI equivalent bands and their ratio values. June 22 among measurements dates was the best date for corn discrimination from two other legumes, peanut and soybean, because all OSMI equivalent bands and their ratio values in June 22 were highly significant for corn separability. Phenological growth stage of a silage corn (rs510) could be estimated as a function of spectral reflectance signatures in vegetative stage. Five growth stage prediction models were generated by the SAS procedures REG and STEPWISE with OSMI equivalent bands and their ratio values in vegetative stage.
We introduce a generic method to analyze optical 17reflectance spectra of strongly correlated electron systems including high-temperature superconductors by using an extended Drude model and Allen's approach. We explain the process step by step from reflectance through the optical conductivity and the scattering rate to the bosonic spectral function. Through the process we are able to get important information on the interactions between charge carriers from measured optical conductivity of the strongly correlated electron systems including copper oxide and iron pnitide high temperature superconductors.
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.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.10
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pp.142-149
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2013
In general, a color of an image is represented by using red, green, and blue channels in a RGB camera system. However, only information of three channels are limited to estimate a spectral reflectance of a real scene. Because of this, the RGB camera system can not accurately represent the color. To overcome this limitation and represent an accurate color, researches to estimate the spectral reflectance by using a multi-channel camera system are being actively proceeded. Recently, a reflectance estimation method adaptively constructing a similar training set from a traditional training set according to a camera response by using a spectral similarity was introduced. However, in this method, an accuracy of the similar training set is reduced because the spectral similarity based on an average and a maximum distances was applied. In this paper, a reflectance estimation method applied a spectral similarity based on a correlation coefficient is proposed to improve the accuracy of the similar training set. Firstly, the correlation coefficient between the similar training set and the spectral reflectance obtained by Wiener estimation method is calculated. Secondly, the similar training set is constructed from the traditional training set according to the correlation coefficient. Finally, Wiener estimation method applied the similar training set is performed to estimate the spectral reflectance. To evaluate a performance of the proposed method with previous methods, experimental results are compared. As a result, the proposed method showed the best performance.
The radiometric correction is prerequisite to derive both land and ocean surface properties from optical remote sensing data. Radiometric calibration of remotely sensed data has traditionally been accomplished by means of vicarious ground calibration techniques. The purpose of this study is to calibrate the radiometric characteristic of Airborne Multispectral Scanner (AMS) by field campaign. In order to calibrate the AMS data, four different spectral tarps which are 3.5%, 23%, 35%, and 53% were validated by GER-3700 that is the surface reflectance measurement equipment and were utilized. After validation of the spectral tarps, each reflectance from the spectral tarps was compared with Digital Number (DN) value of AMS. There was very high correlation between tarp reflectance and DN value of AMS so that radiometric calibration of AMS data has been accomplished by those results. The calibrated AMS data were validated with in-situ measured reflectance data from artificial and natural target. Also QuickBird image data were used for verifying the results of AMS radiometric calibration. This presentation discusses the results of the above tests.
Proceedings of the Korean Society of Agricultural Engineers Conference
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2001.10a
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pp.513-516
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2001
Water stress measurements of rice that use spectral reflection characteristics have been conducted to detect a water stress of rice during growing stage. Water stress reaction was measured using a spectroradiometer in the wavelength range from 300nm to 1100nm. In order to maintain all the experimental conditions, the measurement time have been settled at a fixed solar radiation times. Spectral reflectance were measured as a function of the moisture content. The results indicate that the spectral reflectance of rice was dependent on moisture content. As the moisture content is lowered the spectral reflectance of rice formed in NIR wavelength range increased. This effect can be best explained in terms of water stress.
Extraction of waterline in tidal flat has been one of the main concerns in the remote sensing of coastal region. This study aimed to define the spectral characteristics of turbid water near the shoreline and to find the appropriate spectrum to delineate the waterline at the inter-tidal flat in the western coast of Korean Peninsula. Spectral reflectance curves were obtained by the field measurements under the diverse condition of water depth and turbidity at the study area in Kyong-gi Bay. Spectroscopy measurements showed that reflectances of the exposed mudflat, shallow turbid water, and normal coastal water were significantly different by wavelength. Shallow water near the waterline showed diverse conditions of turbidity. Spectral reflectance tends to increase as turbidity increases, particularly at the visible and near infrared spectrum. At the middle infrared wavelength, tidal water showed very little reflectance regardless of the turbidity and water depth and was easily disting from the exposed tidal flat. The exact waterline between exposed tidal flat and seawater should be extracted from the image data obtained at the middle infrared wavelength.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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