P/2010 A2, a main-belt asteroid having comet-like dust trail was discovered in January 2010, but the origin of the trail is controversial. Moreno et al. (2010) reported water-ice sublimation as a mechanism for the comet-like activity, whereas other researches (Jewitt et al. 2010; Snodgrass et al. 2010) stated that impact collision contributed to the dust trail. For asteroids are categorized based on spectral shape, optical observation using different color filters makes it possible to determine the taxonomic type of P/2010 A2 nucleus, thus gives an answer to the question of activation mechanism of the object. In this presentation, we report multiband observation of P/2010 A2 in January and March 2010 with 1-meter telescope of Ishigaki-Jima Astronomical Observatory. We employed three broadband filters of g', Rc, and Ic. In this presentation, we focus on the data acquisition, the reduction and the derivation of the reflectance spectrum of debris in the trail. Finally we discuss the potential cause of dust ejection from this asteroid.
Numerous dust particles are scattered in the interplanetary space of the solar system (Interplanetary Dust Particles; IDPs). The origin of the IDPs is one of the major questions in the solar system astronomy because IDPs are being removed from the solar system within a few million years by photon drag. Comets and asteroids were pointed out as the possible sources of IDPs. Although several dust supplying mechanisms from comets and asteroids have been revealed, amount of contribution from each sources are still not clear. Zodiacal light is sunlight scattered by IDPs. Spectra of zodiacal light can supply important observational clue to reveal the origin of the IDPs, because comets and each type of asteroids have different kind of spectra. However, reflectance spectrum of zodiacal light was not measured at the wavelength of weak atmospheric contamination. We measured the reflectance spectra of zodiacal light from $5000{\AA}$ to $7000{\AA}$. We used open data obtained by the Subaru/FOCAS instruments archived in the SMOKA database. From the longslit spectrum data, we measured spectrum of sky background and estimated flux from the sources other than the zodiacal light. We compared it with the spectra of each type of minor bodies in the solar system, and meteorites originated from these bodies.
In this study, Simplified Method for the Atmospheric Correction (SMAC) radiative transfer model (RTM) used to retrieve surface reflectance from MODIS Top Of Atmosphere (TOA) reflectance (MOD02). SMAC code provides coefficients which were previously yielded by Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum (6S) for each satellite sensor. We conducted error analysis of SMAC RTM using MOD02 over comparison with MODIS surface reflectance (MOD09) which was provided from 6S. It showed that low accuracy values such as, $R^2$ : 0.6196, Root Means Square Error (RMSE) : 0.00031, bias : - 0.0859. Thus sensitivity analysis of input parameters and coefficients was conducted to searching error sources. Coefficients about $\tau_p$ (average AOD) are more influence than any other coefficients of $\tau_{a550}$ (Aerosol Optical Depth at 550nm) from sensitivity test. Calibrated coefficients of $\tau_p$ from regression analysis were used to surface reflectance which showed that improve accuracy of surface reflectance ($R^2$ : 0.827, RMSE : 0.00672, bias : - 0.000762).
Jang, Hyeon Jun;Choi, Chang Hyun;Choi, Tae Hyun;Kim, Jong Hun;Kwon, Gi Hyeon;Oh, Seung Il;Kim, Hoon;Kim, Yong Joo
농업과학연구
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제43권5호
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pp.715-722
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2016
Rapid determination of food quality is important in food distribution. In this study, the chemical properties of oats were analyzed using visible-near infrared (VIS-NIR) spectroscopy. The objective of this study was to develop and validate a predictive model of oat quality by VIS-NIR spectroscopy. A total of 200 oat samples were collected from domestic and import markets. Reflectance spectra, moisture, protein, fat, Fe, and K of oat samples were measured. Reflectance spectra were measured in the wavelength range of 400 - 2,500 nm at 2 nm intervals. The reflectance spectrum of an oat sample was measured after sample cell and reflectance plate spectrum measurement. Preprocessing methods such as normalization and $1^{st}$ and $2^{nd}$ derivations were used to minimize the spectroscopic noise. The partial-least-square (PLS) models were developed to predict chemical properties of oats using a commercial software package, Unscrambler. The PLS models showed the possibility to predict moisture, protein, and fat content of oat samples. The coefficient of determination ($R^2$) of moisture, protein, and fat was greater than 0.89. However, it was hard to predict Fe and K concentrations due to their low concentrations in the oat samples. The coefficient of determinations of Fe and K were 0.57 and 0.77, respectively. In future studies, the stability and practicability of these models should be improved by using a high accuracy spectrophotometer and by performing calibrations with a wider range of oat chemicals.
Research and technological advances in the field of remote sensing have greatly enhanced the ability to detect and quantify physical and biological stresses that affect the productivity of agricultural crops. Reflectance in specific visible and near-infrared regions of the electromagnetic spectrum have proved useful in detection of nutrient deficiencies. Especially crop canopy sensors as a ground remote sensing measure the amount of light reflected from nearby surfaces such as leaf tissue or soil and is in contrast to aircraft or satellite platforms that generate photographs or various types of digital images. Multi-spectral vegetation indices derived from crop canopy reflectance in relatively wide wave band can be used to monitor the growth response of plants in relation to environmental factors. The normalized difference vegetation index (NDVI), where NDVI = (NIR-Red)/(NIR+Red), was originally proposed as a means of estimating green biomass. The basis of this relationship is the strong absorption (low reflectance) of red light by chlorophyll and low absorption (high reflectance and transmittance) in the near infrared (NIR) by green leaves. Thereafter many researchers have proposed the other indices for assessing crop vegetation due to confounding soil background effects in the measurement. The green normalized difference vegetation index (GNDVI), where the green band is substituted for the red band in the NDVI equation, was proved to be more useful for assessing canopy variation in green crop biomass related to nitrogen fertility in soils. Consequently ground remote sensing as a non destructive real-time assessment of nitrogen status in plant was thought to be useful tool for site specific crop nitrogen management providing both spatial and temporal information.
대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.376-381
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1998
In this study, we was measured the radiance reflectance by using multi-spectral image of low resolution camera(LRC) which will be loaded in the multi-purpose satellite(KOMPSAT) to use the data in analyzing water pollution. Also we investigated the possibility of extraction of water quality factors in rivers and water body by using high resolution remote sensing data such as Airborne MSS. Especially, we tried to extract the environmental factors related with eutrophication, and also tried to develop the process technique and the radiance feature of reflectance related with eutrophication. The results were summarized as follows: First, the spectrum of sun's rays which reaches the surface of the earth was consistent with visible rays bands of 0.4${\mu}{\textrm}{m}$~0.7${\mu}{\textrm}{m}$ and about 50% of total quantity of radiation were there. And at around 0.5${\mu}{\textrm}{m}$ of green spectral band in visible rays bands, the spectrum was highest. Second, as a result of the radiance reflectance Chlorophyll-a represented high spectral reflectance mainly around 0.52${\mu}{\textrm}{m}$ of green spectral band, and suspended sediments and turbidity represented high spectral reflectance at 0.8${\mu}{\textrm}{m}$ and at 0.57${\mu}{\textrm}{m}$ each. Third, as a result of the water quality analysis by using Airborne MSS, Chlorophyll-a could have a distribution chart when carried out ratio of B3 and BS to B7. And Band 7 was useful for making the distribution chart of suspended sediments. And when we carried out PCA, suspended sediments and turbidity had distributions at PC 1 , PC 4 each similarly to ground truth data. Above results can be changed according to the change of season and time. Therefore, in order to analyze more exactly the environmental factors of water quality by using LRC data, we need to investigate constantly the ground truth data and the radiance feature of reflectance of water body. Afterward in this study, we will constantly analyze the radiance feature of the surface of water in water body by measuring the on-the-spot radiance reflectance and using low resolution satellite image(SeaWiFs). Besides, we will gather the data of water quality analysis in water body and analyze the pattern of water pollution.
본 논문에서는 RGB 카메라와 LED 광원만을 이용하여 객체에 대한 반사 스펙트럼을 효율적으로 측정하는 영상 획득 시스템을 제안한다. 멀티스펙트럼 영상 획득 시스템은 LED 컨트롤러, LED 클러스터, RGB 카메라로 구성되고 전역 스펙트럼(full spectrum)의 영상을 실시간으로 획득하는 시스템이다. 제안된 시스템은 스펙트럼 기저 함수들의 선형 결함으로 전역 스펙트럼을 재구성하여 비교적 간단하면서도 높은 정확도를 보장해준다. 본 시스템의 효용성을 증명하기 위해 다양한 장면(scene)에 대한 반사 스펙트럼을 측정하고 이를 이용하여 여러 광원을 적용한 재조명 결과를 보여준다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.479-482
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2006
The absorption coefficient and backscattering properties of phytoplankton were calculated from the Mie theory. Given a simple case that phytoplankton and mineral particles are the only constitutions in seawater, the reflectance $b_b({\lambda})/[a({\lambda})+b_b({\lambda})]$was analyzed. Then the chlorophyll concentrations were estimated from remote sensing OC2 algorithm. The results show that reflectance in short wavelength region is more sensitive to the Chl variation; High mineral concentrations in seawater have significant influence on the reflectance spectrum; the existence of high mineral concentration may result in the mistake in chlorophyll estimation from OC2 algorithm.
This study investigates the prediction of soil chemical properties (organic matter (OM), pH, Ca, Mg, K, Na, total acidity, cation exchange capacity (CEC)) on 688 Korean soil samples using the visible-near infrared reflectance (VIS-NIR) spectroscopy. Reflectance from the visible to near-infrared spectrum (350 to 2500 nm) was acquired using the ASD Field Spec Pro. A total of 688 soil samples from 168 soil profiles were collected from 2009 to 2011. The spectra were resampled to 10 nm spacing and converted to the 1st derivative of absorbance (log (1/R)), which was used for predicting soil chemical properties. Principal components analysis (PCA), partial least squares regression (PLSR) and regression rules model (Cubist) were applied to predict soil chemical properties. The regression rules model (Cubist) showed the best results among these, with lower error on the calibration data. For quantitatively determining OM, total acidity, CEC, a VIS-NIR spectroscopy could be used as a routine method if the estimation quality is more improved.
호수의 수질관리시 가장 중요한 수질인자 중의 하나인 클로로필의 반사도를 측정하여 가시광선과 근적외선 영역에서 클로로필의 파장별 반사특성을 파악하였고, 클로로필 반사도 스펙트럼에 TM데이터를 적용시켜 TM데이터만으로 클로로필 농도를 추정할 수 있는 변환식을 유도하였다. 또한 1995년 6월 20일과 1996년 3월 18일자의 LANDSAT TM데이터와 위성 통과시간에 대청호에서 측정한 클로로필의 상관관계로부터 회귀모델을 유도하여 대청호 전역의 영양상태 분포도를 작성하였고 계절에 따른 영양상태를 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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