With the increasing need for high temporal resolution satellite imagery for monitoring land surfaces, this study evaluated the temporal resolution of the NDVI composites from Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) data. The GOCI is the first geostationary satellite sensor designed to provide continuous images over a $2,500{\times}2,500km^2$ area of the northeast Asian region with relatively high spatial resolution of 500 m. We used total 2,944 hourly images of the GOCI level 1B radiance data obtained during the one-year period from April 2011 to March 2012. A daily NDVI composite was produced by maximum value compositing of eight hourly images captured during day-time. Further NDVI composites were created with different compositing periods ranging from two to five days. The cloud coverage of each composite was estimated by the cloud detection method developed in study and then compared with the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) Aqua cloud product and 16-day NDVI composite. The GOCI NDVI composites showed much higher temporal resolution with less cloud coverage than the MODIS NDVI products. The average of cloud coverage for the five-day GOCI composites during the one year was only 2.5%, which is a significant improvement compared to the 8.9%~19.3% cloud coverage in the MODIS 16-day NDVI composites.
본 논문에서는 무선 센서 망으로 k-연결 (k+1)-감지 고장 감내 위상을 구성하는 분산 위상 제어 프로토콜을 제시한다. 센서 망에 있어 최근에 주목받고 있는 근본적인 문제는 최소한의 활동하는 노드들로 위상을 구성하며, 다양한 응용과 환경에 적합한 감지도와 망 연결수를 제공하는 것이다. 망의 수용 능력을 증대시키는 동시에 에너지 효율성을 개선하고 더불어 망의 연결성을 유지하기 위해서, 많은 위상 제어 알고리즘들이 제안되어 왔다. 대부분의 알고리즘들은 연결되는 링크들의 수를 줄임으로써, 노드들의 고장이나 파손시에 여분의 경로배정이 어렵게 되는 문제를 발생시킨다. 특정 감지도를 보장하며 이 문제를 해결하는 프로토콜이 제안되었으나, 감지도 계산을 위해서는 정확한 위치정보가 필요하고, k-감지인 경우에 대부분의 활동 센서들이 2k-연결을 유지한다. 우리는 감지범위의 반지름이 통신 범위의 반지름의 두 배인 조건이 연결이 감지범위를 함의하기 위한 필요충분조건임을 증명하고, 이에 기반하여 무선 센서 망에서 k-연결을 제공하며 (k+1)-감지를 보장하는 고장 감내 위상을 구성하는 프로토콜을 제시한다. 제안한 분산된 알고리즘은 정확한 위치정보 없이 (k+1)-감지를 보장하며, 복잡도는 O(1) 이다. 모의 실험하여 패킷손실율과 전송 지연시간 그리고 에너지 소비율을 분석 하였다.
Since the sensor nodes are randomly arranged in the region of interest, it may happen that the sensor network area is separated or there is no sensor node in some area. In addition, after the sensor nodes are deployed in the sensor network, a coverage hole may occur due to the exhaustion of energy or physical destruction of the sensor nodes. The coverage hole can greatly affect the overall performance of the sensor network, such as reducing the data reliability of the sensor network, changing the network topology, disconnecting the data link, and worsening the transmission load. Therefore, sensor network coverage hole recovery has been studied. Existing coverage hole recovery studies present very complex geometric methods and procedures in the two-step process of finding a coverage hole and recovering a coverage hole. This study proposes a method for discovering and recovering a coverage hole in a sensor network, discovering that the sensor node is a boundary node by itself, and determining the location of a mobile node to be added. The proposed method is expected to have better efficiency in terms of complexity and message transmission compared to previous methods.
In order to compute cloud coverage statistics over Asian region, an operational scheme for masking cloud-contaminated pixels in Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) daytime data was developed, evaluated and presented. Dynamic thresholding was used with channell, 2 and 3 to automatically create a cloud mask for a single image. Then the IO-day cloud coverage imagery was generated over the whole Asian region along with cloud-free composite imagery. Finally the monthly based statistics were computed based on the derived cloud coverage imagery in terms of land cover and country. As a result, it was found that 20-day is required to acquire the cloud free data over the whole Asia using NOAA AVHRR. The to-day cloud coverage and cloud-free composite imagery derived in this research is available via the web-site http://webpanda.iis.u-tokyo.ac.jp/CloudCover/.
무선 센서노드들은 초기에 대량으로 랜덤하게 배치되어 스스로 클러스터를 구성하고, 각 클러스터 헤드 노드를 선출하여 정상적인 통신이 이루어져야 한다. 이러한 일련의 작업을 무선 센서노드 설치시 관리자가 직접적으로 관여할 수 없기 때문에 자가 구성 라우팅 기능이 가능하여야 한다. 논문에서 제안하는 통신영역을 고려한 클러스터 헤드 노드 선출 알고리즘은 계층구조를 형성하는 무선센서 네트워크 환경에서 적용되며, 베이스 스테이션의 통신 영역을 계산하여 클러스터 헤드 노드를 선정하고 클러스터를 구성한다.
Structually organized mono- and multilayers were developed on gold for the catalytic and affinity biosensing using hyper-branched dendrimers. For the catalytic biosensing interface, a new approach to construct a multilayered enzyme film on the electrode surface was developed. The film was prepared by layer-by-layer depositions of dendrimers and periodate-oxidized glucose oxidase. The voltammograms obtained from the GOx/dendrimer multilayered electrodes revealed that bioelectrocatalytic response is directly correlated to the number of deposited bilayers. From the analysis of voltammetric and ellipsometric signals, the coverage of active enzyme per layer during the layering steps was estimated, demonstrating the spatially-ordered multilayer formation. As an extension of the study, dendrimers having various degrees of ferrocenyl modification were prepared and used. The resulting electrodes were electrochemically characterized, and the density of ferrocenyl groups, active enzyme coverage, and sensitivity were estimated. For the affinity-sensing surrface, a biosensor system based on avidin-biotin interaction was developed. As the building block of affinity monolayer, G4 dendrimer having partial ferrocenyl-tethered surface groups was prepared and used. And the biotinylated and electroactive dendritic monolayer was used for the affinity-sensing surface interacting with avidin. Electrochemical characterization of the resulting biosensor was conducted using free enzyme in electrolyte in terms of degree of surface coverage with avidin and subsequent surface shielding.
Linh Nguyen Van;Min Ho Yeon;Jin Hyeong Lee;Gi Ha Lee
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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pp.175-175
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2023
Detection and monitoring of wildfires are essential for limiting their harmful effects on ecosystems, human lives, and property. In this research, we propose a novel method running in the Google Earth Engine platform for identifying and characterizing burnt regions using a hybrid of Sentinel-1 (C-band synthetic aperture radar) and Sentinel-2 (multispectral photography) images. The 2022 Uljin wildfire, the severest event in South Korean history, is the primary area of our investigation. Given its documented success in remote sensing and land cover categorization applications, we select the Random Forest (RF) method as our primary classifier. Next, we evaluate the performance of our model using multiple accuracy measures, including overall accuracy (OA), Kappa coefficient, and area under the curve (AUC). The proposed method shows the accuracy and resilience of wildfire identification compared to traditional methods that depend on survey data. These results have significant implications for the development of efficient and dependable wildfire monitoring systems and add to our knowledge of how machine learning and remote sensing-based approaches may be combined to improve environmental monitoring and management applications.
해색 원격탐사 자료의 처리과정에서는 일반적으로 관측 영역의 확보를 위해 시공간적 합성을 수행하며, 이 때 Level-2 flag를 참조하여 합성 재료가 되는 영상의 유효성을 판단한다. NASA OBPG의 표준 알고리즘은 stray light에 의한 관측 오차를 최소화하기 위해서 필터링 윈도우를 채택하고 있으나, 이로 인한 관측 영역의 손실이 많다. 이 연구는 유효 관측 영역의 복원/확장을 통한 해색 원격탐사 자료의 품질 향상에 목적을 둔다. 이를 위해서 MODIS/Aqua의 필터링 윈도우의 크기 변화에 따른 관측 영역과 클로로필a 농도 측정값의 변화를 분석하였다. 그 결과 유효 관측 영역에 있어 Level-2 swath 자료, Level-3 일별 합성자료, 8일 합성자료, 월별 합성자료에서 각각 $13.2({\pm}5.2)%$, $30.8({\pm}16.3)%$, $15.8({\pm}9.2)%$, $6.0({\pm}5.6)%$의 복원 효과가 발생하였으며, 표준 자료와의 측정값 차이는 공통 관측 영역에서 평균 0.012% 이하로 매우 유의하였다. 또한 공간 영역 확장으로 인해 시계열 자료에서의 관측 밀도도 상승하였으며 그 이득은 8일 합성자료에서 가장 크게 나타났다. 제안 방법을 통한 유효 영역의 확장은 자료 생산의 효율성뿐만 아니라 자료 분석의 통계적 신뢰성 확보의 측면에서도 해색 원격탐사 자료의 품질 향상에 기여할 수 있다.
Change detection technology, which discovers the change information on the surface of the earth by comparing and analyzing multi-temporal satellite images, can be usefully applied to the various fields, such as environmental inspection, urban planning, forest policy, updating of geographical information and the military usage. In this paper, we introduce a change detection system that can extract and analyze change elements from high-resolution satellite imagery as well as low- or middle-resolution satellite imagery. The developed system provides not only 7 pixelbased methods that can be used to detect change from low- or middle-resolution satellite images but also a float window concept that can be used in manual change detection from highresolution satellite images. This system enables fast access to the very large image, because it is constituted by OGC grid coverage components. Also new change detection algorithms can be easily added into this system if once they are made into grid coverage components.
본 연구는 도시 발전에 따른 여러 가지 도시문제들을 예측하고 대처하기 위해 도시내 토지형태가 어떻게 변화되었는지 모니터하였다. 충주시가 촬영된 Landsat 위성영상을 대상으로 도로주변의 피복상태를 분석하고, 그 분포양상을 시계열로 비교분석하여 변화량을 계산하였다. 이를 위해 원격탐사의 공간분석기술과 GIS기술을 통합하여, 시각적으로 두 시기의 영상을 판독하고 정량적 면적변화를 추출하였다. 그 결과 위성자료와 지형공간정보들의 지속적인 분석과 통계분석을 통하여 도심지역의 발전 모형을 생성 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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