We retrieved the aerosol optical thickness $\tau$$_{a}$ over land from Landsat-7/ETM+ image data using the correlation between the visible reflectance and middle IR reflectance. This band correlation method for aerosol retrieval was originally proposed fur MODIS data analysis by Kaufman et al.(1977). The results of retrieved aerosol optical thickness $\tau$$_{a}$ from Landsat-7/ETM+ data were compared with the simultaneous sky observation data at our study site. We found a good agreement between the retrieved and observed values. We presented the distribution maps of the aerosol optical thickness over land, retrieved from Landsat-7/ETM+ image data. Then, the surface reflectance map was also presented. The aerosol optical thickness over sea was retrieved assuming no reflected contribution from sea in the near IR band. In addition, we discussed some limitations when we apply the band correlation method.
It is a very important problem that we grasp the accurate position at car navigation system. The GPS has used for knowing position because of accumulating few errors, but it have errors that are Tropospheric error, ionospheric error and Multipath error and so on. In this paper, We estimate moving position of a vehicle by Kalman filter using initial value after deducing the line equation using initial value and target value of map data. Then, we compensate GPS errors compare estimated poing with GPS errors. The experimental results have shown that are compared position data during real travel with compensated position data which are got after applying the algorithm ...
Improvement in microwave absorbance has been investigated by insertion of a periodic air cavity in rubber composites filled with magnetic powders. A mixture of $Co_2Z$ hexagonal ferrite and Fe powders were used as the absorbent fillers in silicone rubber matrix. The complex permeability and complex permittivity of the magnetic composites were measured by reflection/transmission technique. In the grid-type magnetic absorbers, the equivalent permeability (${\mu}_{eq}$) and permittivity (${\varepsilon}_{eq}$) are calculated as a function of air volume rate (K) on the basis of effective medium theory. Reduction in the material parameters (especially, dielectric permittivity and magnetic loss) has been estimated with the increase of K. Plotting the ${\mu}_{eq}$ and ${\varepsilon}_{eq}$ on the solution map of wave-impedance matching, wide bandwidth microwave absorbance has been predicted in the magnetic composites with an optimum value of K.
The purpose of this study was to develop techniques acquiring hydrologic parameters that affect runoff conditions from Landsat imagery. Runoff conditions in a study area were analyzed by employing the U.S. Soil Conservation Service(SCS) Method. SCS runoff curve numbers(CN) were estimated by the computer analysis of Landsat imagery and digiral terrain model(DTM) data. The SCS Method requires land use/cover and soil conditions of the area as input parameters. A land use/cover map of 5 hydrological classes was produced from the Landsat multi-spectral scannerr imagery. Slope-gradient and contour and contour maps were also made using the DTM topographic data. Inundation areas depending on reservoir levels were able to be mapped on the Landsat scene by combining the contour data.
By Using MOS-1 satellite image(taken on 24 April 1990, after slash and burn), Shifting cultivation areas were estimated for the sub-basin area. In tropical region to analyse the correlation between shifting cultivation rate and bifurcation rate network which was calculated from topographic map, PC Arc - Info and IDRISI GIS software were used. As the distribution rate of shifting cultivation increases, the bifurcation rate is high. From the correlation analysis between the shifting cultivation and drainage network, it was found that shifting cultivation leads to land degradation and head erosion at the stream valley. To prevent such problems, it is mecessary that shifting cultivation areas should be converted to permanent paddy fields.
In this study, we applied the teleseismic receiver function technique to determine the crustal thicknesses and ratios for 31 broadband stations of the Korean Peninsula and map out the lateral variation of Moho depth in the Peninsula. The estimated depths to Moho range from 26 to 35 km except for an island station ULL (17 km). The Moho is turned out to be deeper in the south-western part of the Peninsula and western Gyeongsang basin, and shallower in the off-shore region close to East Sea (Sea of Japan). The ratio varies from 1.69 to 1.89 with the average of 1.77, which is close to global average (1.78) in the crust.
We propose a deep learning analysis technique with a convolutional neural network (CNN) to predict the evolutionary track of the Epoch of Reionization (EoR) from the 21-cm differential brightness temperature tomography images. We use 21cmFAST, a fast semi-numerical cosmological 21-cm signal simulator, to produce mock 21-cm maps between z = 6 ~ 13. We then apply two observational effects, such as instrumental noise and limit of (spatial and depth) resolution somewhat suitable for realistic choices of the Square Kilometre Array (SKA), into the 21-cm maps. We design our deep learning model with CNN to predict the sliced-averaged neutral hydrogen fraction from the given 21-cm map. The estimated neutral fraction from our CNN model has great agreement with the true value even after coarsely smoothing with broad beam size and frequency bandwidth and heavily covered by noise with narrow beam size and frequency bandwidth. Our results show that the deep learning analyzing method has the potential to reconstruct the EoR history efficiently from the 21-cm tomography surveys in future.
Byung-Kyu Choi;Dong-Hyo Sohn;Junseok Hong;Woo Kyoung Lee
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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v.12
no.4
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pp.343-348
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2023
The ionosphere acts as the largest error source in the Global Navigation Satellite System (GNSS) signal transmission. Ionospheric total electron content (TEC) is also easily affected by changes in the space environment, such as solar activity and geomagnetic storms. In this study, we analyze changes in the regional ionosphere using the Qusai-Zenith Satellite System (QZSS), a regional satellite navigation system. Observations from 9 GNSS stations in South Korea are used for estimating the QZSS TEC. In addition, the performance of QZSS TEC is analyzed with observations from day of year (DOY) 199 to 206, 2023. To verify the performance of our results, we compare the estimated QZSS TEC and CODE Global Ionosphere Map (GIM) at the same location. Our results are in good agreement with the GIM product provided by the CODE over this period, with an averaged difference of approximately 0.1 TECU and a root mean square (RMS) value of 2.89 TECU.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.46
no.5
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pp.27-39
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2004
In the first part of this study, five homogeneous regions in view of topographical and geographically homogeneous aspects except Jeju and Ulreung islands in Korea were accomplished by K-means clustering method. A total of 57 rain gauges were used for the regional frequency analysis with minimum rainfall series for the consecutive durations. Generalized Extreme Value distribution was confirmed as an optimal one among applied distributions. Drought rainfalls following the return periods were estimated by at-site and regional frequency analysis using L-moments method. It was confirmed that the design drought rainfalls estimated by the regional frequency analysis were shown to be more appropriate than those by the at-site frequency analysis. In the second part of this study, LH-moment ratio diagram and the Kolmogorov-Smirnov test on the Gumbel (GUM), Generalized Extreme Value (GEV), Generalized Logistic (GLO) and Generalized Pareto (GPA) distributions were accomplished to get optimal probability distribution. Design drought rainfalls were estimated by both at-site and regional frequency analysis using LH-moments and GEV distribution, which was confirmed as an optimal one among applied distributions. Design rainfalls were estimated by at-site and regional frequency analysis using LH-moments, the observed and simulated data resulted from Monte Carlotechniques. Design drought rainfalls derived by regional frequency analysis using L1, L2, L3 and L4-moments (LH-moments) method have shown higher reliability than those of at-site frequency analysis in view of RRMSE (Relative Root-Mean-Square Error), RBIAS (Relative Bias) and RR (Relative Reduction) for the estimated design drought rainfalls. Relative efficiency were calculated for the judgment of relative merits and demerits for the design drought rainfalls derived by regional frequency analysis using L-moments and L1, L2, L3 and L4-moments applied in the first report and second report of this study, respectively. Consequently, design drought rainfalls derived by regional frequency analysis using L-moments were shown as more reliable than those using LH-moments. Finally, design drought rainfalls for the classified five homogeneous regions following the various consecutive durations were derived by regional frequency analysis using L-moments, which was confirmed as a more reliable method through this study. Maps for the design drought rainfalls for the classified five homogeneous regions following the various consecutive durations were accomplished by the method of inverse distance weight and Arc-View, which is one of GIS techniques.
Seo, Hwanseok;Park, Donghwan;Yim, Jongsu;Lee, Jungsoo
Journal of Korean Society of Forest Science
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v.101
no.4
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pp.547-557
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2012
This study purposed to estimate the forest biomass using k-Nearest Neighbor (k-NN) algorithm. Multiple data sources were used for the analysis such as forest type map, field survey data and Landsat TM data. The accuracy of forest biomass was evaluated with the forest stratification, horizontal reference area (HRA) and spatial filtering. Forests were divided into 3 types such as conifers, broadleaved, and Korean pine (Pinus koriansis) forests. The applied radii of HRA were 4 km, 5 km and 10 km, respectively. The estimated biomass and mean bias for conifers forest was 222 t/ha and 1.8 t/ha when the value of k=8, the radius of HRA was 4 km, and $5{\times}5$ modal was filtered. The estimated forest biomass of Korean pine was 245 t/ha when the value of k=8, the radius of HRA was 4km. The estimated mean biomass and mean bias for broadleaved forests were 251 t/ha and -1.6 t/ha, respectively, when the value of k=6, the radius of HRA was 10 km. The estimated total forest biomass by k-NN method was 799,000t and 237 t/ha. The estimated mean biomass by ${\kappa}NN$method was about 1t/ha more than that of filed survey data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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