Space-based Synthetic Aperture Radar (SAR) observations have been widely and successfully applied to acquire invaluable temporal and spatial information on wetlands, which are unique environments and regarded as important ecosystems. One of the best studied wetland area is Everglades, which is located in southern Florida, USA. As a World Heritage Site, the Everglades is the largest natural and subtropical wilderness in the United States. The Everglades wetlands have been threatened by anthropogenic activities such as urban expansion and agricultural development, as well as by natural processes, as sea level changes due to climate change. In order to conserve this unique wetland environment, various restoration plans have been implemented. In this review paper, we summarize the main studies using space-based SAR observations for monitoring the Everglades. The paper is composed of the following two sections: (1) review of backscattered amplitude analysis and observations, and (2) review of interferometric SAR (InSAR) analysis and applications. This study also provides an overview of a wetland InSAR technique and space-based SAR sensors. The goal of this review paper is to provide a comprehensive summary of space-based SAR monitoring of wetlands, using the Everglades wetlands as a case study.
Kanagarajan, V.;Ezhilarasi, M. R.;Gopalakrishnan, M.
Journal of the Korean Chemical Society
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v.55
no.2
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pp.256-261
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2011
A new series of bis acetylated hybrid pyrazoles were synthesized and characterized by their melting point, elemental analysis, MS, FT-IR, one-dimensional $^1H$, and $^{13}C$ NMR spectroscopic data. All the synthesized compounds were tested for their in vitro antifungal activities against Candida sp. namely Candida albicans, Candida glabrata, Candida parapsilosis, Candida dubliniensis and Candida tropicalis. A close inspection of the in vitro anticandidal activity profile in differently electron donating ($CH_3$ and $OCH_3$) and electron withdrawing (-F, -Cl, and Br) functional group substituted phenyl rings of novel hybrid pyrazoles exerted strong anticandidal activity against all the tested Candida species.
The spatial variation of ground motion in Kolkata Metropolitan District (KMD) has been estimated by generating synthetic ground motion considering the point source model coupled with site response analysis. The most vulnerable source was identified from regional seismotectonic map for an area of about 350 km radius around Kolkata. The rock level acceleration time histories at 121 borehole locations in Kolkata for the vulnerable source, Eocene Hinge Zone, due to maximum credible earthquake (MCE) moment magnitude 6.2 were generated by synthetic ground motion model. Soil investigation data of 121 boreholes were collected from the report of Soil Data Bank Project, Jadavpur University, Kolkata. Surface level ground motion parameters were determined using SHAKE2000 software. The results are presented in the form of peak ground acceleration (PGA) at rock level and ground surface, amplification factor, and the response spectra at the ground surface for frequency 1.5 Hz, 3 Hz, 5 Hz and 10 Hz and 5% damping ratio. Site response study shows higher PGA in comparison with rock level acceleration. Maximum amplification in some portion in KMD area is found to be as high as 3.0 times compared to rock level.
Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.17
no.7
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pp.747-753
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2004
In this paper, nanocrystalline indium tin oxide (ITO) particles were fabricated by using synthesis without harmful elements. The synthetic method is to eliminate the chloridic and nitridic elements which are included in the current wet type synthetic method. Therefore, it is possible to lower synthetic temperature below 600 $^{\circ}C$ to eliminate the harmful elements. Accordingly, fine particle can be achieved by applying the process. Particle size, surface area, crystal structure, and composition ratio of the synthesized nanocrystalline ITO particle by using the method were analyzed with high resolution transmission electron microscopy (HRTEM), BET surface area analyzer, X-ray diffraction (XRD), and energy dispersion spectroscopy (EDS). As a result, its particle size is less than 10 nm, and the surface area exceeds 100 m$^2$/g. The XRD analysis indicates that the cystal structure of the powder is cubic one with orientation of <222>, <400>, <440>. Also, the analysis of the composition demonstrates that the around 8 wt% tin is uniformly included in In$_2$O$_3$ lattice of the nanoparticle.
Measured decay heat data of light water reactor (LWR) spent nuclear fuel (SNF) assemblies are adopted to train machine learning (ML) models. The measured data is available for fuel assemblies irradiated in commercial reactors operated in the United States and Sweden. The data comes from calorimetric measurements of discharged pressurized water reactor (PWR) and boiling water reactor (BWR) fuel assemblies. 91 and 171 measurements of PWR and BWR assembly decay heat data are used, respectively. Due to the small size of the measurement dataset, we propose: (i) to use the method of multiple runs (ii) to generate and use synthetic data, as large dataset which has similar statistical characteristics as the original dataset. Three ML models are developed based on Gaussian process (GP), support vector machines (SVM) and neural networks (NN), with four inputs including the fuel assembly averaged enrichment, assembly averaged burnup, initial heavy metal mass, and cooling time after discharge. The outcomes of this work are (i) development of ML models which predict LWR fuel assembly decay heat from the four inputs (ii) generation and application of synthetic data which improves the performance of the ML models (iii) uncertainty analysis of the ML models and their predictions.
Characterization of the various chemical aspects of composite polymers is important for quality control of manufactured polymers. In this study, we compared three suitable matrices (α cyano-4-hydroxycinnamic acid [CHCA], 2,5 dihydroxy benzoic acid [2,5-DHB], and dithranol), to characterize various synthetic polymers by matrix-assisted laser desorption/ionization time-of-flight mass spectrometry. Although the spectra obtained with the CHCA and 2,5-DHB matrices were generally good, in certain samples ghost peaks disappeared only when dithranol was used as the matrix. Furthermore, we examined the use of sodium trifluoroacetate (NaTFA) as an additive to reduce interference by metals and copolymers in the spectra. In conclusion, appropriate selection of a matrix, according to the characteristics of the polymer, and the use of additives to improve sensitivity are important considerations for polymer analysis and development.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.18
no.12
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pp.28-37
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2019
Due to their flexible tailoring qualities, composites have become fascinating materials for structural engineers. While the research area of fiber-reinforced composite materials was previously limited to synthetic materials, natural fibers have recently become the primary research focus as the best alternative to artificial fibers. The natural fibers are eco-friendly and relatively cheaper than synthetic fibers. The main concern of current research into natural fiber-reinforced composites is the prediction and enhancement of the effective material properties. In the present work, finite element analysis is used with a numerical homogenization approach to determine the effective material properties of jute fiber-reinforced epoxy composites with various volume fractions of fiber. The finite element analysis results for the jute fiber-reinforced epoxy composite are then compared with several well-known analytical models.
The sequences of monthly streamflows constitute a non-statonary time series. The purely stochastic model has been applied to data generation of non-stationary time series. Tow different mothods--single site and multisite generation--have been used on the hydrologic time series. In this study the synthetic generation method by bivariate analysis, studied by Thomas Fiering, one of multi-site models, has been applied to the historical data on monthly streamflows at two sites in Nakdong River, and also for validity of this model the single site Thomas Fiering model applied. Through statistical analysis it has been shown that the performance of bivariate Thomas Fiering model was better than that of the other. By comparison of mean and standard deviaion between the historical and the generated, and cross correlogram interpretation, it has been known that the model used herein has good performance to simultaneously generate the monthly streamflows at two sites in a river hasin.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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