Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.53
no.12
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pp.105-110
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2016
To reduce the cost and volume of a digital camera, a subsampled color filter array(CFA) image is used and demosaicking is applied to estimate the missing color values. However, aliasing, the overlaps of signals in the frequency domain, occurs when signals are subsampled. This causes aliasing artifacts such as false colors and zipper effects in demosaicking processes. In this paper, the algorithm estimating high-quality color images by removing aliasing artifacts in them is proposed. The aliasing region map is estimated using the sub-sampled signals of the CFA image. By using the aliasing region map and the estimated luminance image, the least squares problem of the observation models is designed and aliasing artifacts are eliminated. The experiments demonstrate that the proposed algorithm restores color images without aliasing artifacts.
Park, Soon-Yong;Choi, Sung-In;Jang, Jae-Seok;Jung, Soon-Ki;Kim, Jun;Chae, Jeong-Sook
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.15
no.7
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pp.700-710
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2009
A computer vision technique of estimating the location of an unmanned ground vehicle is proposed. Identifying the location of the unmaned vehicle is very important task for automatic navigation of the vehicle. Conventional positioning sensors may fail to work properly in some real situations due to internal and external interferences. Given a DSM(Digital Surface Map), location of the vehicle can be estimated by the registration of the DSM and multiview range images obtained at the vehicle. Registration of the DSM and range images yields the 3D transformation from the coordinates of the range sensor to the reference coordinates of the DSM. To estimate the vehicle position, we first register a range image to the DSM coarsely and then refine the result. For coarse registration, we employ a fast random sample matching method. After the initial position is estimated and refined, all subsequent range images are registered by applying a pair-wise registration technique between range images. To reduce the accumulation error of pair-wise registration, we periodically refine the registration between range images and the DSM. Virtual environment is established to perform several experiments using a virtual vehicle. Range images are created based on the DSM by modeling a real 3D sensor. The vehicle moves along three different path while acquiring range images. Experimental results show that registration error is about under 1.3m in average.
The Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model users tend to use the readily available input dataset, such as the Ministry of Environment (MOE) land cover data ignoring temporal and spatial changes in land cover. The SWAT model was calibrated and validated with this land cover data. The EI values were 0.79 and 0.85 for streamflow calibration and validation, respectively. The EI were 0.79 and 0.86 for sediment calibration and validation, respectively. With newly prepared landcover dataset for the Doam-dam watershed, the SWAT model better predicts hydrologic and sediment behaviors. The number of HRUs with new land cover data increased by 70.2% compared with that with the MOE land cover, indicating better representation of small-sized agricultural field boundaries. The SWAT estimated annual average sediment yield with the MOE land cover data was 61.8 ton/ha/year for the Doam-dam watershed, while 36.2 ton/ha/year (70.7% difference) of annual sediment yield with new land cover data. Especially the most significant difference in estimated sediment yield was 548.0% for the subwatershed #2. Therefore it is recommended that one needs to carefully validate land cover for the study watershed for accurate hydrologic and sediment simulation with the SWAT model.
Forest sequesters large terrestrial carbon which is stored in the biomass of tree and plays a key role in reducing atmospheric carbon. Thus, the objectives of the present study were to assess the growing stock, above ground biomass and carbon in trees of Ponda watershed of Rajouri district (J&K). IRS-P6 LISS-III satellite data of October 2010 was used for preparation of land use/land cover map and forest density map of the study area by visual interpretation. The growing stock estimation was done for the study area as well as for the sample plots laid in forest and agriculture fields. The growing stock and biomass of trees were estimated using species specific volume equations and using specific gravity of wood, respectively. The total growing stock in the study area was estimated to be $0.25million\;m^3$ which varied between $85.94m^3/ha$ in open pine to $11.58m^3/ha$ in degraded pine forest. However in agriculture area, growing stock volume density of $14.85m^3/ha$ was recorded. Similarly, out of the total biomass (0.012 million tons) and carbon (0.056 million tons) in the study area, open pine forest accounted for the highest values of 43.74 t/ha and 19.68 t/ha and lowest values of 5.68 t/ha and 2.55 t/ha, respectively for the degraded pine forest. The biomass and carbon density in agriculture area obtained was 5.49 t/ha and 2.47 t/ha, respectively. In all the three forest classes Pinus roxburghii showed highest average values of growing stock volume density, biomass and carbon.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.20
no.1
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pp.83-91
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2012
Crown density, which is defined as the proportion of the forest floor concealed by tree crown, is important and useful information in various fields. Previous methods of measuring crown density have estimated crown density by interpreting aerial photographs or through a ground survey. These are time-consuming, labor-intensive, expensive and inconsistent approaches, as they involve a great deal of subjectivity and rely on the experience of the interpreter. In this study, the crown density of a forest in Korea was estimated using KOMPSAT-2 high-resolution satellite images. Using the image segmentation technique and stand information of the digital forest map, the forest area was divided into zones. The crown density for each segment was determined using the discriminant analysis method and the forest ratio method. The results showed that the accuracy of the discriminant analysis method was about 60%, while the accuracy of the forest ratio method was about 85%. The probability of extraction of candidate to update was verified by comparing the result with the digital forest map.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.38
no.2
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pp.237-247
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2018
The basin characteristics reflect the attributes of geomorphological pattern of basin and stream networks affect the rainfall-runoff. In order to analyze the relationship between the basin runoff and stream morphometric characteristics, the morphometric characteristics were investigated for 27 water-level observation stations on 19 rivers in the Han River basin using Arc-map. The morphometric characteristics were divided into linear, areal and relief aspects for calculation while the annual mean runoff ratio as a basin response by rainfall was estimated using the measured precipitation and discharge to analyze the rainfall-runoff characteristics. The correlation among the morphometric parameters were schematized to analyze the correlations among them. The multiple regression equation for rainfall-runoff ratio was provided with morphometric parameters of stream length ratio, form factor ratio, shape factor, stream area ratio, and relief ratio and the coefficient of determination was 0.691. The RMSE and MAPE between the measured and the estimated annual runoff rates were found as 0.09, 11.61% respectively, the suggested regression equation showed good estimation.
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.7
no.2
s.25
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pp.53-63
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2007
This study is to evaluate the probable snowfall depth by the point frequency analysis and to draw the map of probable snowfall depth in Korea. The 14 probability distributions which has been widely used in hydrologic frequency analysis are applied to the annual maximum depth of snowfall data. The parameters of each probability distribution are estimated by method of moments, maximum likelihood method and method of probability weighted moments. The estimated parameters were checked by parameter validity conditions of each assumed probability distribution. Four tests that are $X^2-test$, Kolmogorov-Smirnov test, Cramer von Mises test and probability plot correlation coefficient test are used in this study to determine the goodness of fit of the distributions. Mostly the 2-parameter gamma distribution was determined as appropriate distribution for the annual maximum new snowfall depth. The probable snowfall depth were obtained from appropriate distribution for the selected return periods and the maps of probable snowfall depth were presented. It will be useful to specify the snowfall load for the design of agricultural facilities such as vinyl house and cattle shed.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.28
no.8C
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pp.795-802
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2003
It is very important to construct statistical model in order to exactly estimate the signal variance from a noisy image. In order to estimate variance, information of neighboring region is used generally. The size of neighbor region is varied according to the regional characteristics of image. More accurate estimation of edge variance is due to smaller region of neighbor, on the other hands, larger region of neighbor is used to estimate the variance of flat region. By using estimated variance of original image, in general, Wiener filter is constructed, and it is applied to the noisy image. In this paper, we propose a new method for determining the range of neighbors to estimate the variance in wavelet domain. Firstly, a significance map is constructed using the parent-child relationship of wavelet domain. Based on the number of the significant wavelet coefficients, the range of neighbors is determined and then the variance of the original signal is estimated using ML(maximum likelihood method. Experimental results show that the proposed method yields better results than conventional methods for image denoising.
Park, Jin-Hyeog;Hwang, Eui-Ho;Lee, Geun-Sang;Chae, Hyo-Sok
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.7
no.4
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pp.88-97
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2004
A Grid-based distributed evaporation prediction model which calculates temporal and spatial evaporation with a heat balance method was developed. And, the model was considered as the integration with distributed hydrological model in near future. 'This model was programmed by fortran language and used ASCII formatted map data of DEM (Digital Elevation Model) and land cover map extracted by remote sensing data. Also, temporal variations and spatial distributions of evaporation are presented by using GIS. To verify the applicability of the model, it was applied to the Shonai river basin ($532km^2$) which has sufficient meteorological and hydrological data, Japan. The result shows that the estimated mean annual evaporation was 825.4mm, and this value is estimated as suitable things in considering rainfall and discharge data in study area.
Soil organic carbon (SOC) retention has gradually gotten attention due to the need for mitigation of increased atmospheric carbon dioxide and the simultaneous increase in crop productivity. We estimated the statistical maximum value of soil organic carbon (SOC) fixed by clay content using the Korean detailed soil map database. Clay content is a major factor determining SOC of subsoil because it influences the vertical mobility and adsorption capacity of dissolved organic matter. We selected 1,912 soil data of B and C horizons from 13 soil series, Sangju, Jigog, Jungdong, Bonryang, Anryong, Banho, Baegsan, Daegog, Yeongog, Bugog, Weongog, Gopyeong, and Bancheon, mainly distributed in Korean upland. The ranges of SOC and clay content were $0-40g\;kg^{-1}$ and 0 - 60%, respectively. Soils having more than 25% clay content had much lower SOC in subsoil than topsoil, probably due to low vertical mobility of dissolved organic carbon. The statistical analysis of SOC storage potential of upland subsoil, performed using 90%, 95%, and 99% maximum values in cumulative SOC frequency distribution in a range of clay content, revealed that these results could be applicable to soils with 1% - 25% of clay content. The 90% SOC maximum values, closest to the inflection point, at 5%, 10%, 15%, and 25% of clay contents were $7g\;kg^{-1}$, $10g\;kg^{-1}$, $12g\;kg^{-1}$, and $13g\;kg^{-1}$, respectively. We expect that the statistical analysis of SOC maximum values for different clay contents could contribute to quantifying the soil carbon sink capacity of Korean upland soils.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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