The purpose of this study is to analyze the reflectance of bed materials according to changes in the water level using a drone-based hyperspectral sensor. For this purpose, we took hyperspectral images of bed materials such as soil, gravel, cobble, reed, and vegetation to compare and analyze the spectral data of each material. To adjust the water level, we constructed an experimental channel to control the discharge and installed the bed materials within the channel. In this study, we configured 3 cases according to the water level (0.0 m, 0.3 m, 0.6 m). After the imaging process, we used the mean value of 10 points for each bed material as analytical data. According to the analysis, each material showed a similar reflectance by wavelength and the intrinsic reflectance characteristics of each material were shown in the visible and near-infrared region. Also, the deeper the water level, the lower the peak reflectance in the visible and near-infrared region, and the rate of decrease differed depending on the bed material. We expect the intrinsic properties of these bed materials to be used as basic research data to evaluate river environments in the future.
The detection of crop stress is an important issue for the accurate assessment of yield decline. The photochemical reflectance index (PRI) was developed as a remotely sensed indicator of light use efficiency (LUE). The PRI has been tested in crop stress detection and a number of studies demonstrated the feasibility of using it. However, only few studies have focused on the use of PRI from remote sensing imagery. The monitoring of PRI using drone and satellite is made difficult by the low spectral resolution image captures. In order to estimate PRI from multispectral sensor, we propose a band fusion method using adjacent bands. The method is applied to the drone-based hyperspectral and multispectral imagery and estimated PRI explain 79% of the original PRI. And time series analyses showed that two PRI data (drone-based and SRS sensor) had very similar temporal variations. From these results, PRI from multispectral imagery using band fusion can be used as a new method for evaluation of crop stress.
Kim, Gwang Soo;Choi, Jae Yun;Nam, Su Han;Kim, Young Dod;Kwon, Jae Hyun
Journal of Korea Water Resources Association
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v.56
no.6
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pp.373-380
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2023
Due to abnormal climate phenomena and climate change in Korea, overgrowth of algae in rivers and reservoirs occurs frequently. Algae in rivers are classified into green algae, blue-green algae, diatom, and other types, and some species of blue-green algae cause problems due to odor and the discharge of toxic substances. In Korea, an algae alert system is in place, and it is issued based on the number of harmful blue-green algae cells. Thus, measuring harmful blue-green algal blooms is very important, and currently, the analysis method of algae involves taking field samples and determining the cell count of green algae, blue-green algae, and diatoms through algal microscopy, which takes a lot of time. Recently, the analysis of algae concentration through Phycocyanin, an alternative indicator for the number of harmful algae cells, has been conducted through remote sensing. However, research on the analysis of the number of blue-green algae cells is currently insufficient. In this study, we water samples for algal analyses were collected from river and counted the number of blue-green algae cells using algae microscopy. We also obtained the Phycocyanin concentration using an optical sensor and acquired algae spectra through a hyperspectral sensor. Based on this, we calculated the equation for estimating blue-green algae cell counts and estimated the number of blue-green algae cells.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.9
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pp.17-24
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2020
This study examined the spectral information and reflectance of cracks of an embankment with drone-based hyperspectral imagery for crack detection. A Nano-Hyperspec mounted on a drone was used as a sensor, and hyperspectral videos of different intensities of illumination of the cracks on the embankment located in the downstream of Andong-Dam were obtained. An analysis of the data value of the illumination and peak data-value, the coefficients of determination were calculated to be 0.9864 of the uncracked areas and 0.9851 of the cracked area. The reflectance of each area showed a similar value and pattern, regardless of the intensity of illumination. This result may have occurred because the reference values of the white reference as the calculation criteria of reflectance varied according to the intensity of illumination. The reflectance at the cracked area was 5.65% lower in visible light and 4.58% lower in near-infrared light than that at the uncracked area. The detection of cracks may offer more precise results in further studies when the gimbal direction and camera angles of the drone are calibrated. Because hyperspectral imagery enables the detection of crack depths and types of clay minerals, which are difficult to identify in general RGB imagery, it can serve as a preemptive measure for evaluating the embankment stability.
Jae-Jin Park;Kyung-Ae Park;Tae-Sung Kim;Moonjin Lee
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.28
no.spc
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pp.1-10
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2022
As the volume of marine hazardous and noxious substances (HNSs) transported in domestic and overseas seas increases, the risk of HNS spill accidents is gradually increasing. HNS leaked into the sea causes destruction of marine ecosystems, pollution of the marine environment, and human casualties. Secondary accidents accompanied by fire and explosion are possible. Therefore, various types of HNSs must be rapidly detected, and a control strategy suitable for the characteristics of each substance must be established. In this study, the ground HNS spill experiment process and application result of detection algorithms were presented based on hyperspectral remote sensing. For this, styrene was spilled in an outdoor pool in Brest, France, and simultaneous observation was performed through a hyperspectral sensor. Pure styrene and seawater spectra were extracted by applying principal component analysis (PCA) and the N-Findr method. In addition, pixels in hyperspectral image were classified with styrene and seawater by applying spectral matching techniques such as spectral distance similarity (SDS), spectral correlation similarity (SCS), spectral similarity value (SSV), and spectral angle mapper (SAM). As a result, the SDS and SSV techniques showed good styrene detection results, and the total extent of styrene was estimated to be approximately 1.03 m2. The study is expected to play a major role in marine HNS monitoring.
This study examined the spectral characteristics of sediments according to moisture content using an unmanned aerial vehicle (UAV)-based hyperspectral sensor and evaluated the efficiency of moisture content detection at different flight altitudes. For this purpose, hyperspectral images in the 400-1000nm wavelength range were acquired and analyzed at altitudes of 40m and 80m for sediment samples with various moisture contents. The reflectance of the sediments generally showed a decreasing trend as the moisture content increased. Correlation analysis between moisture content and reflectance showed a strong negative correlation (r < -0.8) across the entire 400-900nm range. The moisture content detection model constructed using the Random Forest technique showed detection accuracies of RMSE 2.6%, R2 0.92 at 40m altitude and RMSE 2.2%, R2 0.95 at 80m altitude, confirming that the difference in accuracy between altitudes was minimal. Variable importance analysis revealed that the 600-700nm band played a crucial role in moisture content detection. This study is expected to be utilized in efficient sediment moisture management and natural disaster prediction in the field of environmental monitoring in the future.
Climate change and recent heat waves have drawn public attention toward other environmental issues, such as water pollution in the form of algal blooms, chemical leaks, and oil spills. Water pollution by the leakage of chemicals may severely affect human health as well as contaminate the air, water, and soil and cause discoloration or death of crops that come in contact with these chemicals. Chemicals that may spill into water streams are often colorless and water-soluble, which makes it difficult to determine whether the water is polluted using the naked eye. When a chemical spill occurs, it is usually detected through a simple contact detection device by installing sensors at locations where leakage is likely to occur. The drawback with the approach using contact detection sensors is that it relies heavily on the skill of field workers. Moreover, these sensors are installed at a limited number of locations, so spill detection is not possible in areas where they are not installed. Recently hyperspectral images have been used to identify land cover and vegetation and to determine water quality by analyzing the inherent spectral characteristics of these materials. While hyperspectral sensors can potentially be used to detect chemical substances, there is currently a lack of research on the detection of chemicals in water streams using hyperspectral sensors. Therefore, this study utilized remote sensing techniques and the latest sensor technology to overcome the limitations of contact detection technology in detecting the leakage of hazardous chemical into aquatic systems. In this study, we aimed to determine whether 18 types of hazardous chemicals could be individually classified using hyperspectral image. To this end, we obtained hyperspectral images of each chemical to establish a spectral library. We expect that future studies will expand the spectral library database for hazardous chemicals and that verification of its application in water streams will be conducted so that it can be applied to real-time monitoring to facilitate rapid detection and response when a chemical spill has occurred.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.21
no.1
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pp.35-45
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2018
Image data collected by an airborne hyperspectral camera system have a great usability in coastal line mapping, detection of facilities composed of specific materials, detailed land use analysis, change monitoring and so forh in a complex coastal area because the system provides almost complete spectral and spatial information for each image pixel of tens to hundreds of spectral bands. A few approaches after classifying by a few approaches based on SAM(Spectral Angle Mapper) supervised classification were applied for extracting optimal land cover information from hyperspectral images acquired by CASI-1500 airborne hyperspectral camera on the object of a coastal area which includes both land and sea water areas. We applied three different approaches, that is to say firstly the classification approach of combined land and sea areas, secondly the reclassification approach after decompostion of land and sea areas from classification result of combined land and sea areas, and thirdly the land area-only classification approach using atmospheric correction images and compared classification results and accuracies. Land cover classification was conducted respectively by selecting not only four band images with the same wavelength range as IKONOS, QuickBird, KOMPSAT and GeoEye satelllite images but also eight band images with the same wavelength range as WorldView-2 from 48 band hyperspectral images and then compared with the classification result conducted with all of 48 band images. As a result, the reclassification approach after decompostion of land and sea areas from classification result of combined land and sea areas is more effective than classification approach of combined land and sea areas. It is showed the bigger the number of bands, the higher accuracy and reliability in the reclassification approach referred above. The results of higher spectral resolution showed asphalt or concrete roads was able to be classified more accurately.
Paringit, EC.;Nadaoka, K.;Rubio, MCD;Tamura, H.;Blanco, Ariel C.
Proceedings of the KSRS Conference
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2003.11a
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pp.667-669
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2003
A bio-optical model was developed specific for turbid and shallow waters. Special studies were carried out to estimate absorption and scattering properties as well as backscattering probability of suspended matter. The inversion of bio-optical model allows for direct retrieval of turbidity and chlorophyll- a from the visible-near infrared (VNIR) range sensor. Time-series satellite imagery from ASTER AM-1 sensor, were used to monitor the Laguna de Bay water quality condition. Spatial distribution of temperature for the lake was extracted from the thermal infrared (TIR) sensor. Corresponding field surveys were conducted to parameterize the bio -optical model. In-situ measurements include suspended particle and chlorophyll-a concentrations profiles from nephelometric devices and processing of water samples. Hyperspectral measurements were used to validate results of the bio -optical model and satellite- based estimation. This study provides a theoretical basis and a practical illustration of applying space- based measurements on an operational basis.
We report the design and performance analysis of an off-axis three-mirror telescope as the fore optics for a new hyperspectral sensor aboard a small unmanned aerial vehicle (UAV), for low-altitude coastal remote sensing. The sensor needs to have at least 4 cm of spatial resolution at an operating altitude of 500 m, $4^{\circ}$ field of view (FOV), and a signal to noise ratio (SNR) of 100 at 660 nm. For these performance requirements, the sensor's optical design has an entrance pupil diameter of 70 mm and an F-ratio of 5.0. The fore optics is a three-mirror system, including aspheric primary and secondary mirrors. The optical performance is expected to reach $1/15{\lambda}$ in RMS wavefront error and 0.75 in MTF value at 660 nm. Considering the manufacturing and assembling phase, we determined the alignment compensation due to the tertiary mirror from the sensitivity, and derived the tilt-tolerance range to be 0.17 mrad. The off-axis three-mirror telescope, which has better performance than the fore optics of other hyperspectral sensors and is fitted for a small UAV, will contribute to ocean remote-sensing research.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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