Drone-mounted hyperspectral sensors (DHSs) have revolutionized remote sensing in agriculture by offering a cost-effective and flexible platform for high-resolution spectral data acquisition. Their ability to capture data at low altitudes minimizes atmospheric interference, enhancing their utility in agricultural monitoring and management. This study focused on addressing the challenges of radiometric and geometric distortions in preprocessing drone-acquired hyperspectral data. Radiometric correction, using the empirical line method (ELM) and spectral reference panels, effectively removed sensor noise and variations in solar irradiance, resulting in accurate surface reflectance values. Notably, the ELM correction improved reflectance for measured reference panels by 5-55%, resulting in a more uniform spectral profile across wavelengths, further validated by high correlations (0.97-0.99), despite minor deviations observed at specific wavelengths for some reflectors. Geometric correction, utilizing a rubber sheet transformation with ground control points, successfully rectified distortions caused by sensor orientation and flight path variations, ensuring accurate spatial representation within the image. The effectiveness of geometric correction was assessed using root mean square error(RMSE) analysis, revealing minimal errors in both east-west(0.00 to 0.081 m) and north-south directions(0.00 to 0.076 m).The overall position RMSE of 0.031 meters across 100 points demonstrates high geometric accuracy, exceeding industry standards. Additionally, image mosaicking was performed to create a comprehensive representation of the study area. These results demonstrate the effectiveness of the applied preprocessing techniques and highlight the potential of DHSs for precise crop health monitoring and management in smart agriculture. However, further research is needed to address challenges related to data dimensionality, sensor calibration, and reference data availability, as well as exploring alternative correction methods and evaluating their performance in diverse environmental conditions to enhance the robustness and applicability of hyperspectral data processing in agriculture.
본 연구는 원격 탐사의 영상 처리에서 영상 분할의 상위 수준으로 응집 계층 clustering의 dendrogram을 통한 무감독 영상 분류를 제안한다. 제안된 알고리즘은 분광 영역에서 정의된 RAG (Regional Agency Graph)와 min-heap 자료 구조를 이용하여 MCSNP (Mutual Closest Spectral Neighbor Pair)의 집합을 검색하면서 합병을 수행하는 계층 clustering 방법이다. 계산 시간과 저장 기억의 사용에 대한 효율을 증가시키기 위해 분광적 인접성을 정의하는 분광 공간(spectral space)내의 다중 창을 사용하였고 RNV (Region Neighbor Vector)을 이용하여 합병에 의하여 변하는 RAG 갱신하였고 적정한 단계 수가 주어진다면 제안된 알고리즘은 집단 합병의 계층적 관계를 쉽게 해석 할 수 있는 dendrogram을 생성한다. 본 연구는 simulation 자료를 사용하여 광범위하게 제안된 알고리즘에 대한 평가 실험을 수행 하였으며 실험 결과는 알고리즘의 효율성을 입증하였다. 또한 한반도에서 관측된 방대한 크기의 QuickBird 영상의 적용 결과는 제안된 알고리즘이 무감독 영상 분류를 위한 강력한 수단임을 보여준다.
In this paper we intended to discuss the following topics: (1) Notation, generalities, Markov processes. The close relationship between (generators of) Markov processes and the martingale problem is exhibited. A link between the Korovkin property and generators of Feller semigroups is established. (2) Feynman-Kac semigroups: 0-order regular perturbations, pinned Markov measures. A basic representation via distributions of Markov processes is depicted. (3) Dirichlet semigroups: 0-order singular perturbations, harmonic functions, multiplicative functionals. Here a representation theorem of solutions to the heat equation is depicted in terms of the distributions of the underlying Markov process and a suitable stopping time. (4) Sets of finite capacity, wave operators, and related results. In this section a number of results are presented concerning the completeness of scattering systems (and its spectral consequences). (5) Some (abstract) problems related to Neumann semigroups: 1st order perturbations. In this section some rather abstract problems are presented, which lie on the borderline between first order perturbations together with their boundary limits (Neumann type boundary conditions and) and reflected Markov processes.
파수 영역(k-domain)에서 웨이블릿 변환 개념을 적용한 그린 함수 표현법은 적분 방정식에 활용할 때 전자파 해석의 고속화 계산에 사용할 수 있다. 그 표현 식은 기존의 표현에 비해서 매우 간결하기 때문에 전자파 해석의 방사 적분 계산 시간을 줄이는데 효과적으로 사용될 수 있다. 그린 함수의 이산 웨이블릿 개념을 이용한 수학적인 표현 식을 유도하고 그 특성에 대하여 설명하고자 한다.
The adaptive sparse representation (ASR) can effectively combine the structure information of a sample dictionary and the sparsity of coding coefficients. This algorithm can effectively consider the correlation between training samples and convert between sparse representation-based classifier (SRC) and collaborative representation classification (CRC) under different training samples. Unlike SRC and CRC which use fixed norm constraints, ASR can adaptively adjust the constraints based on the correlation between different training samples, seeking a balance between l1 and l2 norm, greatly strengthening the robustness and adaptability of the classification algorithm. The correlation coefficients (CC) can better identify the pixels with strong correlation. Therefore, this article proposes a hyperspectral image classification method called correlation coefficients and adaptive sparse representation (CCASR), based on ASR and CC. This method is divided into three steps. In the first step, we determine the pixel to be measured and calculate the CC value between the pixel to be tested and various training samples. Then we represent the pixel using ASR and calculate the reconstruction error corresponding to each category. Finally, the target pixels are classified according to the reconstruction error and the CC value. In this article, a new hyperspectral image classification method is proposed by fusing CC and ASR. The method in this paper is verified through two sets of experimental data. In the hyperspectral image (Indian Pines), the overall accuracy of CCASR has reached 0.9596. In the hyperspectral images taken by HIS-300, the classification results show that the classification accuracy of the proposed method achieves 0.9354, which is better than other commonly used methods.
In this paper, alternative dynamic features for speech recognition are proposed. The goal of this work is to improve speech recognition accuracy by deriving the representation of distinctive dynamic characteristics from a speech spectrum. This work was inspired by two temporal dynamics of a speech signal. One is the highly non-stationary nature of speech, and the other is the inter-frame change of a speech spectrum. We adopt the use of a sub-frame spectrum analyzer to capture very rapid spectral changes within a speech analysis frame. In addition, we attempt to measure spectral fluctuations of a more complex manner as opposed to traditional dynamic features such as delta or double-delta. To evaluate the proposed features, speech recognition tests over smartphone environments were conducted. The experimental results show that the feature streams simply combined with the proposed features are effective for an improvement in the recognition accuracy of a hidden Markov model-based speech recognizer.
This paper considers a finite spectrum assignment Problem for a functional retarded linear differential system with delays in control only. In this problem, by generalizing from an abstract linear system characterized by Semigroups on a Hilbert space to a finite dimensional linear system, we unify the relationship between a control-delayed system and its non-delayed system, and then by using the spectrum of the generator-decomposition of Semigroup, we try to get a feedback law which yields a finite spectrum of the closed-loop system, located at an arbitrarily preassigned sets of n points in the complex plane. The comparative examinations between the standard spectrum assignment method and the method of spectral projection for the feedback law which consists of proportional and finite interval terms over present and past values of control variables are also considered. The analysis is carry down to the elementary spectral projection level because, in spite of all the research efforts, so far there has been no significant attempt to obtain the feedback implementation directly from the abstract representation forms in the case of multivariables.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제29권1호
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pp.127-150
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2022
We discuss multiple change-point estimation as edge detection in piecewise smooth functions with finitely many jump discontinuities. In this paper we propose change-point estimators using concentration kernels with Fourier coefficients. The change-points can be located via the signal based on Fourier transformation system. This method yields location and amplitude of the change-points with refinement via concentration kernels. We prove that, in an appropriate asymptotic framework, this method provides consistent estimators of change-points with an almost optimal rate. In a simulation study the proposed change-point estimators are compared and discussed. Applications of the proposed methods are provided with Nile flow data and daily won-dollar exchange rate data.
원통형 쌍이방성 기판위에 부착된 다이폴의 방사특성이 쌍이방성 덮개층에 의해서 받는 영향에 대해 연구하였다. 매질의 쌍이방성 특성을 나타내기 위해 특별한 구성관계식이 사용되었고, 이 관계식을 그린함수로 유도하였다. 주파수 영역에서의 전자장과 경계조건을 이용하여 주파수 표현 형태의 그린 함수를 구한 다음 주파수 영역에서의 전계를 무한 원점에서의 근사식을 이용하여 퓨리에 역변환은 통해 공간 영역에서의 전계를 구하였다. 이 전계로부터, 원통형 쌍이방성 기판위에 덮개층을 갖는 다이폴의 방사특성을 구하였다.
이 논문에서는 단일방향 및 크로스-플라이 섬유강화 복합재에서의 동적 균열 전파를 모사하기 위해 특별히 고안된 스펙트랄 방법의 정식화와 수치적 구현 방법에 대해 제시한다. 이 방법은 균열면에서 작용하는 힘과 변위 사이의 스펙트랄 관계식에 기초하고 있고, 재료는 횡등방성 고체로 가정된다. 본 논문에서 제안된 방법에 의해 섬유보강 복합재에서 전파하는 균열문제가 대해 검토 해석되며, 실험 및 문헌에 나와 있는 결과와 비교된다. 이 방법은 FRP 보강 철근 콘크리트 구조물에서의 균열해석문제에 직접 적용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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