The Sea Surface Temperature (SST) is one of the most important oceanic environmental factors in determining the change of marine environments and ecological activities. Satellite thermal infrared images can be effective for understanding the global trend of sea surface temperature due to large scale. However, their low spatial resolution caused some limitations in some areas where complicated and refined coastal shapes due to many islands are present as in the Korean Peninsula. The coastal ocean is also very important because human activities interact with the environmental change of coastal area and most aqua farming is distributed in the coastal ocean. Thus, low-cost airborne thermal infrared remote sensing with high resolution capability is considered for verifying its possibility to extract SST and to monitor the changes of coastal environment. In this study, an airborne thermal infrared system was implemented using a low-cost and ground-based thermal infrared camera (FLIR), and more than 8 airborne acquisitions were carried out in the western coast of the Korean Peninsula during the periods between May 23, 2012 and December 7, 2013. The acquired thermal infrared images were radiometrically calibrated using an atmospheric radiative transfer model with a support from a temperature-humidity sensor, and geometrically calibrated using GPS and IMU sensors. In particular, the airborne sea surface temperature acquired in June 25, 2013 was compared and verified with satellite SST as well as ship-borne thermal infrared and in-situ SST data. As a result, the airborne thermal infrared sensor extracted SST with an accuracy of $1^{\circ}C$.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.19
no.4
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pp.101-108
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2011
Construction of the Jangbogo antarctic station was planned, and it requires detailed information on topography of the area around the station. The purpose of this research is to generate the topographic map to construct the Jangbogo antarctic station using the satellite image. To do this, surveying and pre-test of equipment were conducted. In addition, for sensor modeling of the GeoEye-1 satellite image, RPC-bias correction was done, and it showed that at least two control points are required. In generating the map, a 1/2,500 scale was deemed suitable in consideration of resolution of the image and the fact that supplementary topographic surveying would be impossible. In order to provide detailed information on the topography around the Jangbogo station, the digital elevation model based on image matching was created, and compared with GPS-RTK data, accuracy of vertical location about 0.6m was exhibited.
Achievements in the real-time soil spectro-photometer are: an improved soil penetrator to ensure a uniform soil surface under high speed conditions, real-time collecting of underground soil reflectance, getting underground soil color images, use of a RTK-GPS, and all units are arranged for compactness. With the soil spectrophotometer, field experiments were conducted in a 0.5 ha paddy field. With the original reflectance, averaging and multiple scatter correction, Kubelka-Munk (KM) transformation as soil absorption, its 1st and 2nd derivatives were calculated. When the spectra was highly correlated with the soil parameters, stepwise regression analysis was conducted. Results include the best prediction models for moisture, soil organic matter (SOM), nitrate nitrogen ($NO_3-N$), pH and electric conductivity (EC), and soil maps obtained by block kriging analysis.
A hull-cleaning robot sticks to the surface of a vessel and moves for efficient cleaning. Precise path planning and tracking using the current position is crucial. Many robots rely on the INS algorithm, but errors accumulate. To fix this, GPS, sonar, and USBL are used, though with limitations. Selecting suitable sensors for the surface operation and accurate positioning algorithm are vital. In this study, we developed a robot position estimation algorithm using the structure of a ship. Problems that arise when expanding the 2D position estimation algorithm used in existing wall structures to 3D were evaluated and methods for solving them were proposed. In addition, we aimed to improve performance by deriving singularities that exist in the robot path and proposing an error correction algorithm based on the singularities.
The Moving Search Radar System (MSRS) monitors sea areas by moving along the coast. Since the radar is initially aligned to the front of the vehicle, it is important to know the changes in the heading azimuth of the vehicle to quickly acquire the target azimuth from the radar after the MSRS has moved. The heading azimuth can be obtained using the gyro compass, the GPS compass or the electronic compass. The electronic compass is suitable for MSRS requiring fast maneuverability due to its small volume, short stabilization time and low price. However, using a geomagnetic sensor may result in an error due to the surrounding magnetic field. Errors can make early automatic tracking of the satellites difficult and can reduce the radar detection accuracy. Therefore, this paper proposes a method to automatically compensate for the error reflecting the correction value on the radar obtained by comparing the reference azimuth calculated by solving the geodesic inverse problem using two coordinates between the radar and the geostationary satellite with the actually-directed azimuth angle of the satellite antenna. The feasibility and convenience of the proposed method were verified by applying it to the MSRS in the field.
Kim, Sung-Duk;Kim, Do-Young;Park, Gyu-Tae;Shin, Kee-Cheol
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.20
no.4
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pp.245-251
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2019
Sonar bearing accuracy is the correspondence between the target orientation predicted by sonar and actual target orientation, and is obtained from measurements. However, when measuring sonar bearing accuracy, many errors are included in the results because they are made at sea, where complex and diverse environmental factors are applied. In particular, parallax error caused by the difference between the position of the GPS receiver and the sonar sensor, and the time delay error generated between the speed of underwater sound waves and the speed of electromagnetic waves in the air have a great influence on the accuracy. Correcting these parallax errors and time delay errors without an automated tool is a laborious task. Therefore, in this study, we propose a sonar bearing accuracy measurement equipment with parallax error and time delay error correction. The tests were carried out through simulation data and real data. As a result of the test it was confirmed that the parallax error and time delay error were systematically corrected so that 51.7% for simulation data and more than 18.5% for real data. The proposed method is expected to improve the efficiency and accuracy of sonar system detection performance verification in the future.
In order to improve the performance of TCAS it should improve the performance of the sensor, which transmits a variety of information. In this paper, To improve the performance of the existing radar sensors such as being used in behalf of the next generation air traffic control system, ads-b the applied. In addition, ADS-B in a high precision by using information from the correction GPS system, SBAS assume would be able to apply an improved location accuracy for TCAS and analyzed TCAS and ADS-B. Played the simulation results, TCAS equipment receives the help of these ADS-B can calculate a CPA to determine the position of the aircraft in advance, and it was confirmed that it is possible to reduce the unnecessary RA operation, also, the pilot reduction and the workload, it has advantages such as fuel consumption and time associated with the reduced operation unnecessary RA was confirmed.
Kim, Jin-Soo;Jin, Cheong-Gil;Lee, Seong-Kyu;Lee, Sun-Gu;Choi, Chul-Uong
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.19
no.3
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pp.115-125
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2011
The smartphones which have been recently are embedded with high resolution quality camera, assisted GPS, accelerometer, gyroscope and various sensors including magnetometer sensor that could be directly used for measurement. This study aims to suggest the possible application of smartphone camera providing high resolution images in terms of photogrammetry by calibrating it and assessing its accuracy. First of all, prior to the accuracy assessment of smartphone camera, camera calibration was conducted to correct lens distortion of each camera and the accuracy of image coordinates and object coordinates calculated by bundle adjustment during this procedure was analyzed. Also regarding three-dimensional positioning, result analysis depending on considering lens distortion coefficients was conducted, and finally relative accuracy of smartphone camera on metric camera was assessed. The result showed that in terms of distortion correction of smartphone camera, also higher order symmetric radial lens distortion coefficients should be considered, and three dimensional position determined by smartphone images was a little difference from that by metric camera. Therefore it is expected that smartphone images have huge possibility to be used for photogrammetry.
Back Ki-Suk;Lee Jong-Chool;Hong Soon-Hyun;Cha Sung-Yeoul
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2006.04a
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pp.77-81
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2006
GPS cannot determine random errors such as multipath and signal cutoff caused by surrounding environment that determines the visibility of satellites and the speed of data creation and transmission is lower than the speed of vehicles, it is difficult to determine accurate dynamic positions. Thus this study purposed to implement a method of deciding the accurate dynamic position of vehicles by combining AHRS (Attitude Heading Reference System) IMU (Initial Measurement Unit) based on low-priced MEMS (Micro Electro Mechanical System) in order to provide the information of attitude, position and speed at a high transmission rate without external help. This study conducted an initialization test to decide dynamic position using AHRS IMU sensor, and derived attitude correction angles of vehicles against time through regression analysis. The roll angle was $y=(A{\times}10^{-6})x^2 -(B{\times}10^{-5})x+Cr{\times}10^{-2}$ and the pitch angle was $y=(A{\times}10^{-6})x^2-(B{\times}10^{-7})x+C{\times}10^{-2}$, each of which was derived from second-degree polynomial regression analysis. It was also found that the heading angle was stabilized with variation less than $1^{\circ}$ after 60 seconds.
In the Pedestrian Dead Reckoning (PDR)/Global Positioning System (GPS)/Wi-Fi-integrated navigation system for indoor/outdoor continuous positioning of pedestrians, the process of detecting outliers in measurements is very important. When accurate location information from measurements is used, reliable correction data can be generated during the fusion filtering process. However, abnormal measurements may occur in certain situations, such as indoor/outdoor transitions, which can degrade filter performance and lead to significant errors in the estimated position. To address this issue, this paper proposes a method for detecting outliers in measurements based on Rényi Divergence (RD). When the deviation of the RD value is large, the measurements are considered outliers, and positioning is performed using only pure PDR. Based on experiments conducted with real data, it was confirmed that outliers were effectively detected for abnormal measurements, leading to an improvement in the performance of pedestrian navigation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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