Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.23
no.4
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pp.253-265
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2020
As the risk of landslide is recently increasing due to the typhoons and localized heavy rains, effective techniques for the landslide damage detection are required to support the establishment of the recovery planning. This study describes the analysis of landslide-damaged areas using ISODATA(Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique Algorithm) with Sentinel-2 image, regarding the case of Gokseong in August 7, 2020. A total of 4.75 ha of landslide-damaged areas was detected from the Sentinel-2 image using spectral characteristics of red, NIR(Near Infrared), and SWIR(Shortwave Infrared) bands. We made sure that the satellite remote sensing is an effective method to detect the landslide-damaged areas and support the establishment of the recovery planning, followed by the field surveys that require a lot of manpower and time. Also, this study can be used as a reference for the landslide management for the CAS500-1/2(Compact Advanced Satellite) scheduled to launch in 2021 and the Korean Medium Satellite for Agriculture and Forestry scheduled to launch in 2024.
Korea Aerospace Research Institute produces mosaic images of the Korean Peninsula every year to promote the use of satellite images and provides them to users in the public sector. However, since the pan-sharpening and color balancing methodologies are applied during the mosaic image processing, the original spectral information is distorted. In addition, there is a limit to analyze using mosaic images as mosaic images provide only Red, Green and Blue bands excluding Near Infrared (NIR) band. Therefore, in order to compensate for these limitations, this study applied the Principal Component Analysis (PCA) technique and indices extracted from R, G, B bands together for image classification and compared the classification results. As a result of the analysis, the accuracy of the mosaic image classification result was about 67.51%, while the accuracy of the image classification result using both PCA and RGB indices was about 75.86%, confirming that the accuracy of the image classification result can be improved. As a result of comparing the PCA and the RGB indices, the accuracy of the image classification result was about 64.10% and 74.05% respectively. Through this, it was confirmed that the classification accuracy using the RGB indices was higher among the two techniques, and implications were derived that it was important to use high quality reference or supplementary data. In the future, additional indices and techniques are needed to improve the classification and analysis results of mosaic images, and related research is expected to increase the utilization of images that provide only R, G, B or limited spectral information.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2010.10a
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pp.252-255
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2010
In this thesis, it suggests large scale interactive display system which is able to various touch interaction and bases on infrared LED BAR and using 3D. Interaction layer formed on space from screen which is able to feel 3D using suggested IR LED BAR. It gets the image in real time what is composed in interaction section using infrared camera with band pass filter. The image finds touch interaction coordinate through image processing module and saves as packet. It send packet to server through network data communication. It analyze packet by metaphor analysis module and save as metaphor event and send it to contents. On contents, it practices to metaphor event result in real time so it makes use touch interaction in stereopsis. According to this process, it does not need touch the screen at firsthand but it is possible system and touch interaction so touch interaction is possible while use 3D.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.15
no.3
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pp.1-12
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2012
The agricultural area was classified into dry and paddy fields in this study using the near-infrared band of Landsat TM to extract land cover classes that need to the application of Expected Mean Concentration (EMC) in nonpoint source works. The accuracy of image classification of the land cover map from Landsat TM image showed 83.61% and 78.41% respectively by comparing with the large and middle scale land cover map of Ministry of Environment. As the result of Soil Conservation Service (SCS) Curve Number (CN) using the land cover map from image classification, Dongbok dam and Dongbok stream basin were analyzed high. Also Geymbaek water-gage and Bosunggang upstream basin showed high in the analysis of EMC of BOD, TN, TP by basin. And also Geymbaek water-gage and Bosunggang upstream basin showed high in the analysis of non-point source through coupling with direct runoff. Therefore these basins were selected with the main area for the management of nonpoint source.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.46
no.4
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pp.102-110
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2009
In this paper, we propose an object detection method for real-time in infrared (IR) images and PowerPC (PPC) and H/W design based on field programmable gate array (FPGA). An open H/W architecture has the advantages, such as easy transplantation of HW and S/W, support of compatibility and scalability for specification of current and previous versions, common module design using standardized design, and convenience of management and maintenance. Proposed background modeling for an open H/W architecture design decreases size of search area to construct a sparse block template of search area in IR images. We also apply to compensate for motion compensation when image moves in previous and current frames of IR sensor. Separation method of background and objects apply to adaptive values through time analysis of pixel intensity. Method of clutter reduction to appear near separated objects applies to median filter. Methods of background modeling, object detection, median filter, labeling, merge in the design embedded system execute in PFC processor. Based on experimental results, proposed method showed real-time object detection through global motion compensation and background modeling in the proposed embedded system.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.16
no.2
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pp.187-194
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1998
In this study, effective multispectral Landsat TM band combinations for a merging with the high resolution IRS-1C PAN data using the IHS method to improve landuse accuracy is discussed. From the pre-classified image using the merged images with TM all six band images(with the exception of band 6 image) and PAN image, a sample data which has ten classes was generated. An evaluation of the overall classification accuracy for the representative seven merged images which were merged using each TM three-band images and IRS-1C PAN image by IHS method for the sample area. The increase in classification accuracy is most significant with the inclusion of two of TM4, TM5 and TM7 infrared band images. Especially, the largest increase(11.8 percent) in landuse classification accuracy were investigated when Landsat TM247 bands were merged with IRS-1C PAN data. The classification accuracy when TM three band image and PAN image were used without merging is higher than result of the case of using the merged images.
Automated greenhouse production systems often require crop growth monitoring involving accurate quantification of plant physiological properties. Conventional methods are usually burdensome, inaccurate, and harmful to crops. A thermal image analysis system can accomplish rapid and accurate measurements of physiological-property changes of stressed crops. In this research a thermal imaging system was used to measure the leaf-temperature changes of several crops according to water deficit. Thermal images were obtained from lettuce, cucumber, pepper, and chinese cabbage plants. Results showed that there were significant differences in the temperature of stressed plants and non-stressed plants. The temperature differences between these two group of plants were 0.7 to 3$^{\circ}C$ according to species.
We are creating all-sky diffuse maps from the AKARI mid-infrared survey data with the two photometric bands centered at wavelengths of 9 and $18{\mu}m$. The AKARI mid-infrared diffuse maps achieve higher spatial resolution and higher sensitivity than the IRAS maps. In particular, the $9{\mu}m$ data are unique resources as an all-sky tracer of the emission of polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs). However, the original data suffer many artifacts. Thus, we have been developing correction methods. Among them, we have recently improved correction methods for the non-linearity and the reset anomaly of the detector response. These corrections successfully reduce the artifact level down to $0.1MJy\;sr^{-1}$ on average, which is essential for discussion on faint extended emission (e.g., the Galactic PAH emission). We have also made progress in the subtraction of the scattered light caused in the camera optics. We plan to release the improved diffuse maps to the public within a year.
Scene-based nonuniformity correction techniques for infrared focal-plane arrays have been widely considered as a key technology, and various algorithms have been proposed to compensate for fixed-pattern noise. However, the existed algorithms' capability is always restricted by the problems of convergence speed and ghosting artifacts. In this paper, an effective scene-based nonuniformity correction method is proposed to solve these problems. The algorithm is an improvement over the constant statistics method and a temporal median is utilized with the Gaussian kernel to estimate the nonuniformity parameters. Also theoretical analysis is conducted to demonstrate that effective ghosting artifacts elimination and superior convergence speed can be obtained with the proposed method. Finally, the performance of the proposed technique is tested with infrared image sequences with simulated nonuniformity and with infrared imagery with real nonuniformity. The results show the proposed method is able to estimate each detector's gain and to offset reliably and that it performs better in increasing convergence speed and reducing ghosting artifacts compared with the conventional techniques.
Proceedings of the Korean Society of Agricultural Engineers Conference
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1998.10a
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pp.230-236
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1998
Thermal environment of greenhouse was investigated by thermo-tracer in this study. The Thermo-tracer is a high-sensitivity infrared thermometer of non-contact type. The infrared energy emitted from the measured object is converted into an electrical signal by the detector(HgCdTe) and display as a color or black & white thermal image by way of optical scanning, The experiment was conducted for Venlo-type greenhouse with pad & fan system. The temperature difference between measured by Thermo-trace and measured by HOBO sensor is maximum 0.8$^{\circ}C$. Thermo-trace is possible to use for the thermal environment analysis and diagnosis of a cooling and heating system of greenhouse.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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