A random sampling or systematic sampling method is commonly used to assess the accuracy of classification results. In remote sensing, with these sampling methods, much time and tedious work are required to acquire sufficient ground truth data. So, a more effective sampling method that can represent the characteristics of the population is required. In this study, fractal analysis is adopted as an index for reference sampling. The fractal dimensions of the whole study area and the sub-regions are calculated to select sub-regions that have the most similar dimensionality to that of the whole area. Then the whole area's classification accuracy is compared with those of sub-regions, and it is verified that the accuracies of selected sub-regions are similar to that of whole area. A new kind of reference sampling method using the above procedure is proposed. The results show that it is possible to reduce sampling area and sample size, while keeping the same level of accuracy as the existing methods.
This paper discusses the capabilities of airborne remotely sensed data to detect and classify forest damades. In this work the AMS (Aircraft Multiband Scanner) was used to obtain digital imagery at 300m altitude for forest damage inventory in the Black Forest of Germany. MSS(Multispectral Scanner) digital numbers were converted to spectral emittance and radiance values in 8 spectral bands from the visible to the thermal infrared and submitted to a maximum-likelihood classification for : (1) tree species ; and. (2) damage classes. As expected, the resulted, the results of MSS data with high spatial resolution 0.75m$\times$0.75m enabled the detection and identification of single trees with different damages and were nearly equivalent to the truth information of ground checked data.
Identifying ship types is an important process to prevent illegal activities on territorial waters and assess marine traffic of Vessel Traffic Services Officer (VTSO). However, the Terrestrial Automatic Identification System (T-AIS) collected at the ground station has over 50% of vessels that do not contain the ship type information. Therefore, this study proposes a method of identifying ship types through the Random Forest Classifier (RFC) from dynamic and static data of AIS and V-Pass for one year and the Ulsan waters. With the hypothesis that six features, the speed, course, length, breadth, time, and location, enable to estimate of the ship type, four classification models were generated depending on length or breadth information since 81.9% of ships fully contain the two information. The accuracy were average 96.4% and 77.4% in the presence and absence of size information. The result shows that the proposed method is adaptable to identifying ship types.
Nowadays the aerial photos is using to get the information around our spatial environment and it increases by geometric progression in many fields. The aerial photos need in a simple object such as cartography and ground covey classification and also in a social objects such as the city plan, environment, disaster, transportation etc. However, the shadow, which includes when taking the aerial photos, makes a trouble to interpret the ground information, and also users, who need the photos in their field tasks, have restriction. This study, for removing the shadow, uses the single image and the image without the source of image and taking situation. Also, this study present clustering algorism based on HIS color model that use Hue, Saturation and Intensity, especially this study used I(intensity) to extract shadow area from image. And finally by filtering in Fourier frequency domain creates the intrinsic image which recovers the 3-D color information and removes the shadow.
Currently high resolution satellite imagery has been used in lots of fields of terrain analysis, ocean development, change detection, cartography, classification, environmental monitoring, earth resource observation, meteorological observation as well as military The accuracy of the 3-D modeling of SPOT-5 stereopair images using these ground control points is about 5m in planimetric distance error and about 2m in height error. This study demonstrates the available ground control points for North Korea, of which accuracy is as good as to generate the digital map at the scale of 1:25,000.
In this study, crosshole seismic test, donwhole seismic test, SPT uphole test, and suspension PS logging (SPS logging) were conducted and the shear wave velocities of these tests were compared. The test demonstrated the following result: Downhole tests showed similar results compared to those of crosshole tests, which is known to be relatively accurate. SPS logging showed reliable results in the case of no casing, i.e. in the rock mass, while, in the case of soil ground, its values were lower or higher than those of other tests. SPT-uphole tests showed similar results in the soil ground and upper area of rock mass compared to other methods. However, reliable results could not be obtained from these tests because SPT sampler could not penetrate into the rock mass for the tests.
본 연구에서는 Landsat데이타를 이용하여 간척전후의 토지이용분류를 하였으며, 열적외선 Band(TM Band6)데이타로부터 지표면온도를 추출하였다. 인공위성데이타를 이용함으로서 간척에 따른 토지이용의 변화를 효과적으로 추출할 수 있었으며, 열적외선 데이타값을 지표면 및 수표면온도로 변환함으로서 간척지주변지역의 열특성을 파악할 수 있었다. 이러한 분석결과는 향후의 인공위성데이타 및 관련정보와 결합되어 대규모간척지의 효율적 국토관리에 이용될 수 있으리라 생각된다.
134 Dutch cone (mechanical cone) and 9 piezocone (electronic cone) penetration tests have been performed in the southwestern part of Korea. In general, Dutch cone results may be different from that of piezocone due to the difference in structure of the cones. 6 Dutch cone and piezocone test data which were obtained at the same point respectively, were analyzed and plotted in soil classification chart proposed by Robertson et. al.(1986, 1990). Cone factors of Dutch cone and piezocone test empirically have been determined using laboratory and field vane test results. Using this cone factors, it was shown that there was good correlation between shear strength estimated using cone resistance and that of laboratory test and field vane tests. It was found that there was a good correlation between cone resistance from Dutch cone and that from piezocone. Relationship formula was also suggested. Dutch cone test provides a useful means for stratigraphic profiling in large project and has some advantage over piezocone in particular situations, such as very soft clay ground and dredged area.
A comparative study of 134 mechanical (Dutch cone) and 9. electronic cone (Piezocone) penetration data from the southern part of Korea has been performed. In general, Dutch cone results may be different from piezocone results due to the difference in structure of the cones. Cone penetrometer test data were analyzed and plotted in soil classification chart proposed by Robertson et. al.(1986,1990) Cone factors of Dutch cone and piezocone test have empirically been determined using laboratory and field vane test results. Using this cone factors, it was shown that there was good correlation between shear strength estimated using cone resistance and that of laboratory test and field vane tests. It was found that there was a good correlation between cone resistance from Dutch cone and that from piezocone. Dutch cone test provides a useful means for stratigraphic profiling in large project and has some advantage over piezocone in particular situations, such as very soft clay ground and dredged area.
The aiming ability is a key to improve the accuracy performance of the gun pointing system in the ground military vehicle. This paper describes the new detection method of chatter vibration using disturbance acceleration in the pointing structure. In order to analysis the vibration trends of the pointing system occurred while the vehicle driving, acceleration data obtained from vehicle was processed by using data processing algorithm with moving average and Hilbert transform. The specific mode constants of acceleration were obtained from various disturbances. Vehicle velocity, road condition and property of pointing structure were considered as factors which make the change of vibration trend in vehicle dynamics. Finally, back propagation neural networks have been applied to the pattern recognition of the classification of vibration signal in various driving conditions. Results of signal processing were compared with other condition result and analysed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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