Two receiving systems were established at the Asian Center for Research on Remote Sensing (ACRoRS) to receive remote sensing data from NOAA AVHRR and Terra/Aqua MODIS sensors in October 1997 and May 2001, respectively. The data, which has been received in the research center, are very important to support and promote the remote sensing research activities for global environmental issues in Asia. Since the day of the establishment, many research and applications, which used these data, have been conducted. The data sets have been provided to researchers and users in many countries in the region to conduct research, to strengthen the research collaboration and education.
Satellite and aerial remote sensing (RS) techniques have been provided to collect spatial data globally over the last few decades. However in developing countries such as China, there is still an urgent need for low cost and high resolution RS data. As an emerging RS platform, commercial Unmanned Aerial Vehicle (UAV) integrated with state-of-the-art sensors and information technologies has the potential to become a low cost tool to meet application demands. In this paper, the architecture of UAV RS operation system is mentioned. Moreover, key technologies in UAV RS system are analyzed and current work is reported.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2002.05a
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pp.329-332
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2002
In this study, we reviews the application of GIS(Geographic Information system) and RS(Remote sensing) for many fields of the fisheries and ocean science. GIS and RS plays an important role as a advanced science and technology, and becomes a powerful tool of the study and research in various fields of Earth Science. In future, GIS and RS will be greatly used to observed and predict various phenomena associated with the fisheries and ocean environments.
In the edge detection of RS image, the useful detail losing and the spurious edge often appear. To solve the problem, we use the dyadic wavelet to detect the edge of surface features by combining the edge detecting with the multi-resolution analyzing of the wavelet transform. Via the dyadic wavelet decomposing, we obtain the RS image of a certain appropriate scale, and figure out the edge data of the plane and the upright directions respectively, then work out the grads vector module of the surface features, at last by tracing them we get the edge data of the object therefore build the RS image which obtains the checked edge. This method can depress the effect of noise and examine exactly the edge data of the object by rule and line. With an experiment of a RS image which obtains an airport, we certificate the feasibility of the application of dyadic wavelet in the object edge detection.
Flood is the main natural disaster mostly in the world. It is a care problem to prevent flood disaster generally. The frequency of flood disaster is high and the distributing field is wide, the 50 percent population and 70 percent properties distribute at the threaten field of flood disaster in China. Flood disaster has caused a huge amount of economical losses and these losses have an increasing trend. Along with the development of reducing natural disaster action, it has become one of the most attentive problems for monitoring flood, preventing flood and forecasting flood efficiently. Remote sensing has the characteristics of large spatial observing areas, wide spectrum ranges, and imaging far away from the targets, imaging capabilities all weather. Spatial remote sensing information, which records the full, processes of the disaster's occurrence and development in real-time. It is a scientific basis for management, planning and decision-making. Through systemic analyzing the RS monitoring theory, based on compounding RS information, the technology and method of monitoring flood disaster are studied.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2003.05a
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pp.737-739
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2003
Today, satellite remote sensing and geographic information systems plays an important role as a advanced science and technology, and becomes a superpower tool of the study and research in various fields of Earth Science. This study reviews the application of satellite remote sensing and geographic information systems for many specialists in the fields of the fishery and ocean science. In future, satellite remote sensing and geographic information systems will be greatly used to observed, monitor and predict various phenomena associated with the fisheries and oceans, in order to seek safety in a natural disaster, and menage and conserve the fisheries and resources and the oceanic environments.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.7
no.5
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pp.1068-1075
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2003
Today, satellite remote sensing and geographic information systems plays an important role as a advanced science and technology, and becomes a superpower tool of the study and research in various fields of Earth Science. This study reviews the application of satellite remote sensing and geographic information systems for many specialists in the fields of the fishery and ocean science. In future, satellite remote sensing and geographic information systems will be greatly used to observed, monitor and predict various phenomena associated with the fisheries and oceans, in order to seek safety in a natural disaster, and menage and conserve the fisheries and resources and the oceanic environments.
Ocean remote sensing reflectance of just above water level was modeled using inherent optical properties of seawater contents, total absorption (a) and backscattering(bb) coefficients ($R_{rs}$=0.046 $b_b$/(a+$b_b$). This modeling was based on the specific absorption and backscattering coefficients of 5 optically active seawater components; phytoplankton pigments, non-chlorophyllous suspended particles, dissolved organic matters, heterotrophic microorganisms, and the other unknown particle components. Simulated remote sensing reflectance($R_{rs}$) and water leaving radiance(Lw) spectra were well agreed with in-situ measurements obtained using a bi-directional fields remote spectrometer in coastal waters and open ocean. $R_{rs}$ values in SeaWiFS bands from the model were analyzed to develop 2-band ratio ocean color chlorophyll with those observed insitu. Also, chlorophyll algorithm based on remote reflectance developed in this study fell in those obtained by a SeaBAM working group. The model algorithms were examined and compared with those observed insitu. Also, chlorophyll algorithm based on remote reflectance developed in this study fell in those obtained by a SeaBAM working group. The remote reflectance model will be very helpful to understand the variation of water leaving radiances caused by the various components in the seawater, and to develop new ocean color algorithm for CASE-II water using neural network method or other analytical method, and in the model of fine atmospheric signal correction.
This study uses empirical method to estimate absorption coefficient of colored dissolved organic matter $(a_{dom})$ from GOCI satellite data with the relationship between band ratio of remote sensing reflectance $(R_{rs})$ and $a_{dom}$. For development of $a_{dom}$ estimation algorithm, the used data is in-situ data about ocean optical properties in the around seawater area of the Korean Peninsula during 1998 - 2005. The relationship of $R_{rs}$(412)/$R_{rs}$(555), $R_{rs}$(443)/$R_{rs}$(555), $R_{rs}$(490)/$R_{rs}$(555), $R_{rs}$(510)/$R_{rs}$(555) and $a_{dom}$(412) showed $R^2$ values of 0.707, 0.707, 0.597 and 0.552, respectively. The spectrum of $a_{dom}({\lambda})$ is shape of exponential function $a_{dom}({\lambda})$ value decreases with increasing wavelength. For estimation of $a_{dom}$ from satellite data, we developed an algorithm from the relationship of $a_{dom}$(412) and $R_{rs}$(412)/$R_{rs}$(555). This algorithm was employed on SeaWiFS imagery to estimate $R_{rs}$(412) in the South Sea, East Sea, Yellow Sea and northern East China Sea areas. Also, SeaDAS-derived $a_{dg}$(412) from same SeaWiFS imagery, These $a_{dg}$(412) was then compared with in-situ and empirical-algorithm-derived $a_{dom}$(412), but these values were different. We think two points that such different values are caused by discrepancy related to failure of standard atmospheric correction scheme, the other are caused by error related to definition of $a_{dom}$(412) and $a_{dg}$(412).
Tarim River is the biggest inland river in China, its problem of eco-environment is worsening in the lower reach. For keeping this trend within limits, the measure of emergent water transportation to the lower reach was taken. In this paper, the remote sensing technology will be applied to the analysis of eco-environment effect after water transportation. The result is: the vegetation index and cover ratio increased but not markedly, the eco-environment situation can't been improved obviously up to now. It is some effective but temporary . The continuity, quality and quality of water source for the Tarim River must been ensured.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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