Solid and hazardous waste disposal site selection by using GIS(Geographic Information System) is the purpose of this study. The criteria of site selection are usually defined in accordance with geological, cultural and social characteristics. Unadequate adaptation of these criteria in a site selection may cause serious problem of water and soil pollution. The environmental information for extraction of these criteria consist of a lot of data : geology, geomorphology, hydrogeology, engineering geology, cultural and social information.... GIS could be easily applied to construct of this environmental information data base, and carry out cartography simulation using overlay mapping technique(polygon overlay). ARC/INFO(GIS system) was used for these studies, and AML(ARC/INFO Macro Language) in this system provided more variable and effective methods for cartography simulation. TM(Thematic Mapper) images were used for the evaluation of land cover/use in the studied area, by using ERDAS image processing system.
Microwave remote sensing plays a major role in areas where cloud cover and darkness prevail. In this and the next paper, models are described for the radar backscatter from two major types of sea ice in an attempt to specify optimum sensor parameters and to allow the most reliable image interpretation possible. Here, the physical-optics model using an exponential correlation function is shown to be able to presict the signatures of first-year ice under cold conditions. The effect of volume scattering by small inclusions in the first-year ics is shown to be negligible using a semi-empirical volume scattering model.
A multistage hierarchical clustering technique, which is an unsupervised technique, was suggested in this paper for classifying large remotely-sensed imagery. The multistage algorithm consists of two stages. The 'local' segmentor of the first stage performs region-growing segmentation by employing the hierarchical clustering procedure of CN-chain with the restriction that pixels in a cluster must be spatially contiguous. The 'global' segmentor of the second stage, which has not spatial constraints for merging, clusters the segments resulting from the previous stage, using the conventional agglomerative approach. Using simulation data, the proposed method was compared with another hierarchical clustering technique based on 'mutual closest neighbor.' The experimental results show that the new approach proposed in this study considerably increases in computational efficiency for larger images with a low number of bands. The technique was then applied to classify the land-cover types using the remotely-sensed data acquired from the Korean peninsula.
In order to protect secret digital documents against vulnerabilities while communicating, steganography algorithms are applied. It protects a digital file from unauthorized access by hiding the entire content. Pixel-value-difference being a method from spatial domain steganography utilizes the difference gap between neighbor pixels to fulfill the same. The proposed approach is a block-wise embedding process where blocks of variable size are chosen from the cover image, therefore, a stream of secret digital contents is hidden. Least significant bit (LSB) substitution method is applied as an adaptive mechanism and optimal pixel adjustment process (OPAP) is used to minimize the error rate. The proposed application succeeds to maintain good hiding capacity and better signal-to-noise ratio when compared against other existing methods. Any means of digital communication specially e-Governance applications could be highly benefited from this approach.
스테가노그라피는 비밀 정보를 이미지나 오디오, 비디오 또는 텍스트 등 커버(cover) 라고 불리는 다른 미디어에 숨겨서 전송하는 방법으로 제 3자는 정보가 숨겨져 있다는 사실 자체를 알지 못하도록 하는 것이다. 대부분 영상 데이터를 이용하고 있으나, 제한된 색으로만 구성된 이진 영상 및 다치 영상의 경우 비시각적으로 비밀 정보를 숨기는 것이 일반 컬러 또는 그레이 영상에 비해 어려움이 있다. 본 논문에서는 가중치 테이블을 사용하여 영상의 한 블록에 최대 2비트만을 변경시키면서 많은 양의 정보를 숨기는 방법을 제안한다.
The real-time monitoring of surface vegetation is essential for the management of droughts, vegetation growth, and water resources. The availability of land cover maps based on remotely collected data makes the monitoring of surface vegetation easier. The vegetation index in an area is likely to be proportional to meteorological elements there such as air temperature and precipitation. This study investigated relationship between vegetation index based on Moderate Resolution Image Spectroradiometer (MODIS) and ground-measured meteorological elements at the Yongdam catchment station. To do this, 16-day averaged data were used. It was found that the vegetation index is well correlated to air temperature but poorly correlated to precipitation. The study provides some intuition and guidelines for the study of the droughts and ecologies in the future.
International journal of advanced smart convergence
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v.10
no.1
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pp.216-224
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2021
Aim of this research was to classify forest types at Wando in Jeonnam Province and develop warm temperate forest management system with application of Remote Sensing and GIS. Another emphasis was given to the analysis of satellite images to compare forest type changes over 10 year periods from 2009 to 2019. We have accomplished this study by using ArcGIS Pro and ENVI. For this research, Landsat satellite images were obtained by means of terrestrial, airborne and satellite imagery. Based on the field survey data, all land uses and forest types were divided into 5 forest classes; Evergreen broad-leaved forest, Evergreen Coniferous forest, Deciduous broad-leaved forest, Mixed fores, and others. Supervised classification was carried out with a random forest classifier based on manually collected training polygons in ROI. Accuracy assessment of the different forest types and land-cover classifications was calculated based on the reference polygons. Comparison of forest changes over 10 year periods resulted in different vegetation biomass volumes, producing the loss of deciduous forests in 2019 probably due to the expansion of residential areas and rapid deforestation.
In this study, we investigate the trends and prospects of spatial light modulation (SLM) technology that enables full complex modulation as a next-generation SLM. Current SLM technology, which is used as a key element in holography, augmented reality (AR), XR, and realistic displays, has performance limits that modulate only amplitude or phase. Notably, SLM capable of full complex modulation does not produce diffraction noise, unlike DC and twin image, and thus has a high-efficiency performance. In the future, the application field of next-generation SLM, which can be full-complex modulated, is expected to cover a wide range of holography-AR and-XR devices, optical artificial intelligence, and 6G free space optics communications, which will greatly contribute to the development of a super-realistic metaverse platform and service.
Seol, Yu Jin;Kim, Young Jae;Nam, Kye Hyun;Kim, Kwang Gi
Journal of Korea Multimedia Society
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v.23
no.7
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pp.812-818
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2020
Cervical cancer is the second most common female cancer in the world. In Korea, cervical cancer accounts for 13 percent of female cancers and 4,200 cases occur annually[1]. The purpose of this study is to use a deep learning model to identify the possibility of lesions in the cervix and to evaluate the efficient image preprocessing in order to diagnose diverse types of cervix in form. The study used 4,107 normal photographs of uterine cervix and 6,285 abnormal photographs of uterine cervix. Two types of image preprocessing were resized to square. The methods are cropping based on height and filling the space up and down with black images. In addition, all images were resampled to 256×256. The average accuracy of cropped cases is 94.15%. The average accuracy of the filled cases is 93.41%. According to the study, the model performance of cropped data was slightly better. But there were several images that were not accurately classified. Therefore, the additional experiment with pre-treatment process based on cropping is needed to cover images of the cervix in more detail.
DIBR(Depth Image Based Rendering) is a kind of view synthesis algorithm to generate images at free view points from the reference color image and its depth map. One of the main challenges of DIBR is the occurrence of holes that correspond to uncovered backgrounds at the synthesized view. In order to cover holes efficiently, two main approaches have been actively investigated. One is to develop preprocessing algorithms for depth maps or parallax maps to reduce the size of possible holes, and the other is to develop hole filling methods to fill the generated holes using adjacent pixels in non-hole areas. Most conventional preprocessing algorithms for reducing the size of holes are based on the smoothing process of depth map. Filtering of depth map, however, attenuates the resolution of depth map and generates geometric distortions. In this paper, we proposes a novel preprocessing algorithm for parallax map to improve the performance of hole-filling by avoiding the drawbacks of conventional methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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