KOMPSAT-3A 위성은 기존의 지구관측 위성에 비하여 고해상도의 MWIR 영상을 하루 2번 취득한다. 기존 SWIR 영상이나 TIR 영상과 다른 특성으로 인하여 새로운 지표면 방사 정보를 제공할 수 있다. 본 연구에서는 KOMPSAT-3A MWIR 위성영상의 특성을 살펴보기 위하여 다시기 차이 영상을 생성하여 기존 적외 영상과 비교하였다. IR 영상의 전처리 과정으로 영상 상대보정을 수행하고, PIFs(Pseudo Invariant Features) 화소기반의 상대방사 보정을 수행하여 화소값의 차이를 최소화시켰다. Sentinel-2 SWIR 영상, Landsat 8 TIR 영상과 KOMPSAT-3A MWIR 영상을 실험한 결과, KOMPSAT-3A 차이 영상에서 인공지물의 구별이 두드러짐을 확인할 수 있었다. 이러한 IR영상의 특성을 이용하여 향후 KOMPSAT-3A MWIR 영상의 활용도를 높일 수 있을 것으로 여겨진다.
Juntae Kim;Hary Kurniawan;Mohammad Akbar Faqeerzada;Geonwoo Kim;Hoonsoo Lee;Moon Sung Kim;Insuck Baek;Byoung-Kwan Cho
한국축산식품학회지
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제43권6호
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pp.1150-1169
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2023
Edible insects are gaining popularity as a potential future food source because of their high protein content and efficient use of space. Black soldier fly larvae (BSFL) are noteworthy because they can be used as feed for various animals including reptiles, dogs, fish, chickens, and pigs. However, if the edible insect industry is to advance, we should use automation to reduce labor and increase production. Consequently, there is a growing demand for sensing technologies that can automate the evaluation of insect quality. This study used short-wave infrared (SWIR) hyperspectral imaging to predict the proximate composition of dried BSFL, including moisture, crude protein, crude fat, crude fiber, and crude ash content. The larvae were dried at various temperatures and times, and images were captured using an SWIR camera. A partial least-squares regression (PLSR) model was developed to predict the proximate content. The SWIR-based hyperspectral camera accurately predicted the proximate composition of BSFL from the best preprocessing model; moisture, crude protein, crude fat, crude fiber, and crude ash content were predicted with high accuracy, with R2 values of 0.89 or more, and root mean square error of prediction values were within 2%. Among preprocessing methods, mean normalization and max normalization methods were effective in proximate prediction models. Therefore, SWIR-based hyperspectral cameras can be used to create automated quality management systems for BSFL.
기후변화 등으로 인해 전 세계적으로 산불이 점점 잦아지고 대형화되는 추세다. 위성영상 등의 원격탐사를 통한 산불피해 면적 및 피해강도를 산정하는 것은 현장조사에 따른 여러 가지 어려움을 줄일 수 있어 대안 및 보조자료로 활용이 가능하다. 산불피해강도(differenced normalized burn ratio, dNBR)는 산불 전후의 정규탄화지수(normalized burn ratio, NBR) 차이를 통해 산정하며, NBR 수식에 사용되는 영상은 Landsat의 근적외선(near infrared, NIR)과 단적외선(short-wavelength infrared, SWIR) 밴드를 기본으로 한다. 우리나라 위성영상의 경우, SWIR 밴드를 가지고 있지 않기 때문에 산불피해와 관련한 국내 연구들은 해외영상을 사용하거나 우리나라 위성영상을 사용한 경우, 정규식생지수(normalized difference vegetation index, NDVI)를 이용하여 간접적인 방법으로 dNBR을 산출하였다. 따라서 본 연구에서는 Kompsat-3A호(K3A)의 중적외선(mid-wavelength infrared, MWIR) 밴드를 NBR 수식의 SWIR 밴드 대신 대입하여 dNBR을 산정하고, dNBR의 기준이 되는 Landsat을 이용한 dNBR 결과 값과 비교하였다. 그 결과 K3A MWIR을 이용한 dNBR이 Landsat SWIR을 이용한 dNBR에 비해 나타낼 수 있는 값의 범위가 더 넓고 세분화하여 표현이 가능하였다. 따라서 산불피해 지역을 조사하는데 있어 K3A의 활용도가 높을 것이라 사료된다. 뿐만 아니라 본 연구에서는 30m로 열화된 K3A MWIR 밴드를 사용했으나 그보다 높은 해상도의 MWIR 밴드를 사용한다면 본 연구보다 훨씬 더 나은 결과를 얻을 수 있을 것이라 사료된다.
This paper presents the efficient method to detect the defective detectors of the SWIR band of SPOT 4. The key of this method are to flatten the baseline of the data using high pass band filter instead of differentiation. This method is made up six steps. First step is to apply image enhancement techniques to enhance the lines imaged by defective detector and improve the quality of an image. Second step is processed by summing the enhanced image in line direction. These summed data have the peaks that represent the defective detectors and the curved baseline characterized by the reflectivity of Earth surface. In order to exactly detect these peaks, third step is to flatten the curved baseline using high pass filtering in the frequency domain. In fourth step, the data with flat baseline is normalized to have zero mean and unity standard deviation. In fifth step, the defective detectors are detected using $99.9\%$ confidence interval. Finally, after removing the detected ones in summed data, the steps from third to five are iterated. Three SPOT 4 images, which have different reflectivity of Earth surface and different sensor, were used to validate this method. The overall accuracy of detection for three images was $97.9\%$. This result shows that this method can detect efficiently the lines made by defective detectors.
Although there have been several attempts to estimate forest LAI using optical remote sensor data, there are still not enough evidences whether the NDVI is effective to estimate forest LAI, particularly in fully closed canopy situation. In this study, we have conducted a simple correlation analysis between LAI and spectral reflectance at two different settings: 1) laboratory spectral measurements on the multiple-layers of leaf samples and 2) Landsat ETM+ reflectance in the close canopy forest stands with fieldmeasured LAI. In both cases, the correlation coefficients between LAI and spectral reflectance were higher in short-wave infrared (SWIR) and visible wavelength regions. Although the near-IR reflectance showed positive correlations with LAI, the correlations strength is weaker than in SWIR and visible region. The higher correlations were found with the spectral reflectance data measured on the simulated vegetation samples than with the ETM+ reflectance on the actual forests. In addition, there was no significant correlation between the forest.LAI and NDVI, in particular when the LAI values were larger than three. The SWIR reflectance may be important factor to improve the potential of optical remote sensor data to estimate forest LAI in close canopy situation.
We describe the importance of zinc oxide nanoparticle (ZnO NP) concentration in the enhancement of electrical properties in a lead sulfide quantum dot (PbS QD)-based shortwave infrared (SWIR) photodetector. ZnO NPs were synthesized using the sol-gel method. The concentration of the ZnO NPs was controlled as 20, 30 and 40 mg/mL in this study. Note that the ZnO NPs layer is commonly used as an electron transport layer in PbS QDs SWIR photodetectors. The photo-to-dark ratio, which is an important parameter of a photodetector, was intensively examined to evaluate the electrical performance. The 20 mg/mL condition of ZnO NPs exhibited the highest photo-to-dark ratio value of 5 at -1 V, compared with 1.8 and 0.4 for 30 mg/mL and 40 mg/mL, respectively. This resulted because the electron mobility decreased when the concentration of ZnO NPs was higher than the optimized value. Based on our results, the concentration of ZnO NPs was observed to play an important role in the electrical performance of the PbS QDs SWIR photodetector.
정선 지역 고품위 석회석 광산인 강원, 충무 및 백운 광산을 대상으로 풍촌층 상부 층준의 대표적 탄산염암을 구분하고 각 유형의 전암 분석 및 VNIR-SWIR(visible near infrared-short wavelength infrared) 분광분석을 실시하여, 현장에서 고품위 석회석의 CaO 함량, 이질 불순물 및 백색도를 평가할 수 있는 분석법을 제시하였다. 동일 시료에서 분말 시료의 분광 반사도는 절단 시편에 비하여 매우 높은 분광 반사도를 보였고, 탄산염암의 분말 시료는 백색도와 분광 반사도가 0.99의 매우 높은 상관관계를 보이고 있다. 전암 분석에서 확인된 충무광산의 방해석과 백운석 분말 시료를 75:25, 50:50, 25:75 질량비로 혼합하여 각각 스펙트럼의 변화를 확인하고, 탄산염암의 CaO 함량과 흡수파장을 비교한 결과 0.98~0.99로 매우 높은 상관도를 보이고 있다. 탄산염암의 흡수파장과 화학조성은 2340 nm(55.86 wt.%)에서 2320 nm(29.71 wt.%)로 이는 $CO{_3}^{-2}$ 성분과 결합하고 있는 Ca 함량과 이를 치환하는 Mg 성분 함량의 차이에 따라 흡수 위치가 변화되는 것을 의미하며, 현장에서 분광분석을 통한 탄산염광물의 CaO 함량을 정량적으로 적용할 수 있다.
A hyperspectral imaging spectrometer has shown significant advantages in performance over other existing ones for remote sensing applications. It can collect hundreds of narrow, adjacent spectral bands for each image, which provides a wealth of information on unique spectral characteristics of objects. We have developed a compact hyperspectral imaging system that successively shows high spatial and spectral resolutions and fast data processing performance. In this paper, we present an overview of the hyperspectral imaging system including the strucure of geometrical optics and several image processing schemes such as wavelength calibration and noise reduction for image data on Visible and Near-Infrared(VNIR) and Shortwave-Infrared(SWIR) band.
The primary uses of SWIR bands of ASTER data are to analyze geological features. In this study, we are attempting to evaluate the effect of using the narrow band A STER data for extracting information related to biophysical information of forest vegetation. ASTER and ETM+ data have been obtained simultaneously over the study area in Kyongan-River basin on May 8, 2003. Two data sets were initially processed to reduce atmospheric effects and converted to percent reflectance values, which make them comparable each other. ASTER and ETM+ reflectance were then analyzed by using the field survey data that include forest leaf area index (LAI), cover types, species composition, and stand density. Preliminary results show that ASTER reflectance were not much different to ETM+ reflectance to explain LAI.
The purpose of this study is to evaluate the potential application of TERRA-ASTER data in Thailand. ASTER VNIR, SWIR and TIR data covering greater Bangkok and Chiangmai province were processed with various techniques in the spatial domain to study the applicability to various disciplines. ASTER data was also combined with other satellite data in order to utilize multi-sensor methods. It was found that VNIR data can clearly identify urban pattern including road network and vegetation index. While SWIR and TIR data can well separate between urban and non urban area and TIR data can differentiate among thermal surfaces. Furthermore, dense urban areas such as central business area could be highlighted. Land utilization, vegetable distribution and differences of temperature distribution were investigated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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