Agricultural reservoirs are crucial structures for water resources monitoring especially in Korea where the resources are seasonally unevenly distributed. Optical and Synthetic Aperture Radar (SAR) satellites, being utilized as tools for monitoring the reservoirs, have unique limitations in that optical sensors are sensitive to weather conditions and SAR sensors are sensitive to noises and multiple scattering over dense vegetations. In this study, we tried to improve water body detection accuracy through optical-SAR data fusion, and quantitatively analyze the complementary effects. We first detected water bodies at Edong, Cheontae reservoir using the Compact Advanced Satellite 500(CAS500), Kompsat-3/3A, and Sentinel-2 derived Normalized Difference Water Index (NDWI), and SAR backscattering coefficient from Sentinel-1 by K-means clustering technique. After that, the improvements in accuracies were analyzed by applying K-means clustering to the 2-D grid space consists of NDWI and SAR. Kompsat-3/3A was found to have the best accuracy (0.98 at both reservoirs), followed by Sentinel-2(0.83 at Edong, 0.97 at Cheontae), Sentinel-1(both 0.93), and CAS500(0.69, 0.78). By applying K-means clustering to the 2-D space at Cheontae reservoir, accuracy of CAS500 was improved around 22%(resulting accuracy: 0.95) with improve in precision (85%) and degradation in recall (14%). Precision of Kompsat-3A (Sentinel-2) was improved 3%(5%), and recall was degraded 4%(7%). More precise water resources monitoring is expected to be possible with developments of high-resolution SAR satellites including CAS500-5, developments of image fusion and water body detection techniques.
Waterbody change detection using satellite images has recently been carried out in various regions in South Korea, utilizing multiple types of sensors. This study utilizes optical satellite images from Landsat and Sentinel-2 based on Google Earth Engine (GEE) to analyze long-term surface water area changes in four monitored small and medium-sized water supply dams and agricultural reservoirs in South Korea. The analysis covers 19 years for the water supply dams and 27 years for the agricultural reservoirs. By employing image analysis methods such as normalized difference water index, Canny Edge Detection, and Otsu'sthresholding for waterbody detection, the study reliably extracted water surface areas, allowing for clear annual changes in waterbodies to be observed. When comparing the time series data of surface water areas derived from satellite images to actual measured water levels, a high correlation coefficient above 0.8 was found for the water supply dams. However, the agricultural reservoirs showed a lower correlation, between 0.5 and 0.7, attributed to the characteristics of agricultural reservoir management and the inadequacy of comparative data rather than the satellite image analysis itself. The analysis also revealed several inconsistencies in the results for smaller reservoirs, indicating the need for further studies on these reservoirs. The changes in surface water area, calculated using GEE, provide valuable spatial information on waterbody changes across the entire watershed, which cannot be identified solely by measuring water levels. This highlights the usefulness of efficiently processing extensive long-term satellite imagery data. Based on these findings, it is expected that future research could apply this method to a larger number of dam reservoirs with varying sizes,shapes, and monitoring statuses, potentially yielding additional insights into different reservoir groups.
An inversion method is presented for the determination of the compressional wave speed, compressional wave attenuation, thickness of the sediment layer and density as a function of depth for a horizontally stratified ocean bottom. An experiment for estimating those properties was conducted in the shallow water of South Sea in Korea. In the experiment, a light bulb implosion and the propagating sound were measured using a VLA (vertical line array). As a method for estimating the geoacoustic properties, a coherent broadband matched field processing combined with Genetic Algorithm was employed. When a time-dependent signal is very short, the Fourier transform results are not accurate, since the frequency components are not locatable in time and the windowed Fourier transform is limited by the length of the window. However, it is possible to do this using the wavelet transform a transform that yields a time-frequency representation of a signal. In this study, this transform is used to identify and extract the acoustic components from multipath time series. The inversion is formulated as an optimization problem which maximizes the cost function defined as a normalized correlation between the measured and modeled signals in the wavelet transform coefficient vector. The experiments and procedures for deploying the light bulbs and the coherent broadband inversion method are described, and the estimated geoacoustic profile in the vicinity of the VLA site is presented.
Journal of The Korean Society of Grassland and Forage Science
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v.36
no.4
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pp.365-369
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2016
Red sorrel (Rumex acetosella L.), as one of exotic weeds in Korea, was dominated in grassland and reduced the quality of forage. Improving current pasture productivity by precision management requires practical tools to collect site-specific pasture weed data. Recent development in unmanned aerial vehicle (UAV) technology has offered cost effective and real time applications for site-specific data collection. To map red sorrel on a hill pasture, we tested the potential use of an UAV system with digital cameras (visible and near-infrared (NIR) camera). Field measurements were conducted on grazing hill pasture at Hanwoo Improvement Office, Seosan City, Chungcheongnam-do Province, Korea on May 17, 2014. Plant samples were obtained at 20 sites. An UAV system was used to obtain aerial photos from a height of approximately 50 m (approximately 30 cm spatial resolution). Normalized digital number values of Red, Green, Blue, and NIR channels were extracted from aerial photos. Multiple linear regression analysis results showed that the correlation coefficient between Rumex content and 4 bands of UAV image was 0.96 with root mean square error of 9.3. Therefore, UAV monitoring system can be a quick and cost effective tool to obtain spatial distribution of red sorrel data for precision management of hilly grazing pasture.
Purpose: To evaluate the diagnostic performance of diffusion-weighted steady-state free precession (DW-SSFP) in comparison to diffusion-weighted echo-planar imaging (DW-EPI) for differentiating the neoplastic and benign osteoporotic vertebral compression fractures. Materials and Methods: The subjects were 40 patients with recent vertebral compression fractures but no history of vertebroplasty, spine operation, or chemotherapy. They had received 3-Tesla (T) spine magnetic resonance imaging (MRI), including both DW-SSFP and DW-EPI sequences. The 40 patients included 20 with neoplastic vertebral fracture and 20 with benign osteoporotic vertebral fracture. In each fracture lesion, we obtained the signal intensity normalized by the signal intensity of normal bone marrow (SI norm) on DW-SSFP and the apparent diffusion coefficient (ADC) on DW-EPI. The correlation between the SI norm and the ADC in each lesion was analyzed using linear regression. The optimal cut-off values for the diagnosis of neoplastic fracture were determined in each sequence using Youden's J statistics and receiver operating characteristic curve analyses. Results: In the neoplastic fracture, the median SI norm on DW-SSFP was higher and the median ADC on DW-EPI was lower than the benign osteoporotic fracture (5.24 vs. 1.30, P = 0.032, and 0.86 vs. 1.48, P = 0.041, respectively). Inverse linear correlations were evident between SI norm and ADC in both neoplastic and benign osteoporotic fractures (r = -0.45 and -0.61, respectively). The optimal cut-off values for diagnosis of neoplastic fracture were SI norm of 3.0 in DW-SSFP with the sensitivity and specificity of 90.4% (95% confidence interval [CI]: 81.0-99.0) and 95.3% (95% CI: 90.0-100.0), respectively, and ADC of 1.3 in DW-EPI with the sensitivity and specificity of 90.5% (95% CI: 80.0-100.0) and 70.4% (95% CI: 60.0-80.0), respectively. Conclusion: In 3-T MRI, DW-SSFP has comparable sensitivity and specificity to DW-EPI in differentiating the neoplastic vertebral fracture from the benign osteoporotic vertebral fracture.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.5
no.3
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pp.200-207
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2003
'||'||'||'&'||'||'||'quot;Overheating index'||'||'||'&'||'||'||'quot;, the normalized difference in incident solar energy between a target surface and a level surface, is helpful in estimating the spatial variation in daily maximum temperature at the landscape scale. It can be computed as the ratio of the 4-hour cumulative solar irradiance surplus or deficit from that over a level surface to the maximum possible deviation (15 MJ $m^{-2}$ ) during the midafternoon. Ecosystem models may, for simplicity, use an empirical proxy (exposure index) variable combining slope and aspect in place of the overheating index to account for the variation of midafternoon solar irradiance. A comparative study with real-world landscape data was carried out to evaluate the performance of exposure index in replacing the overheating index. Overheating indices for summer solstice, fall equinox and winter solstice were calculated at 573,650 grid cells constituting the land surface of Donggye-Myun, Sunchang County in Korea, based on a 10-m DEM. Exposure index was also calculated for the same area and fitted for the variation of overheating index to derive a 2$^{nd}$ -order linear regression equation. The coefficient of determination ($R^2$) was 0.50 on summer solstice, 0.56 on fall equinox, and 0.44 on winter solstice, respectively. These are much lower than the theoretically calculated $R^2$ values ranging from 0.7 in summer to 0.9 in autumn. According to our study, exposure index failed to accurately predict the cumulative solar irradiance over a complex terrain, hindering its application to daily maximum temperature estimation. We suggest direct calculation of the overheating index in preference to using the exposure index.
Recent advanced UAV (Unmanned Aerial Vehicle) technology supply new opportunities for estimating crop condition using high resolution imagery. We analyzed the diurnal change of reflectance and NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) in UAV imagery for crop monitoring in clear day condition. Multi-spectral images were obtained from a 5-band multi-spectral camera mounted on rotary wing UAV. Reflectance were derived by the direct method using down-welling irradiance measurement. Reflectance using UAV imagery on calibration tarp, concrete and crop experimental sites did not show stable by time and daily reproducible values. But the CV (Coefficient of Variation) of diurnal NDVI on crop experimental sites was less than 5%. As a result of comparing NDVI at the similar time for two day, the daily mean average ratio of error showed a difference of 0.62 to 3.97%. Therefore, it is considered that NDVI using UAV imagery can be used for time series crop monitoring.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.33
no.5
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pp.445-457
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2017
In this study, we developed an approach to better account for uncertainties in estimated contributions from fine particulate matter ($PM_{2.5}$) modeling. Our approach computes a Concentration Correction Factor (CCF) which is a ratio of observed concentrations to baseline model concentrations. We multiply modeled direct contribution estimates with CCF to obtain revised contributions. Overall, the modeling system showed reasonably good performance, correlation coefficient R of 0.82 and normalized mean bias of 2%, although the model underestimated some PM species concentrations. We also noticed that model biases vary seasonally. We compared contribution estimates of major source sectors before and after applying CCFs. We observed that different source sectors showed variable magnitudes of sensitivities to the CCF application. For example, the total primary $PM_{2.5}$ contribution was increased $2.4{\mu}g/m^3$ or 63% after the CCF application. Out of a $2.4{\mu}g/m^3$ increment, line sources and area source made up $1.3{\mu}g/m^3$ and $0.9{\mu}g/m^3$ which is 92% of the total contribution changes. We postulated two major reasons for variations in estimated contributions after the CCF application: (1) monthly variability of unadjusted contributions due to emission source characteristics and (2) physico-chemical differences in environmental conditions that emitted precursors undergo. Since emissions-to-$PM_{2.5}$ concentration conversion rate is an important piece of information to prioritize control strategy, we examined the effects of CCF application on the estimated conversion rates. We found that the application of CCFs can alter the rank of conversion efficiencies of source sectors. Finally, we discussed caveats of our current approach such as no consideration of ion neutralization which warrants further studies.
Many researches have been performed whether electrical stimulation could be used for diagnosis and treatment on the auditory system impairment. Unfortunately, there were no standard methods or theoretical background for choosing stimulus conditions because of the lack of understanding on the transmission of electrical stimulation through the auditory pathway. This research was conducted to observe the effect of electrical stimulation on the tinnitus-induced animals. Nine guniea pigs were used for the experment and divided into two groups, five animals for the experimental group(A) and four animals for the control group(B). Experimental conditions were divided into four steps, before tinnitus induction and 1, 6, 12 hours after tinnitus induction using salicylate based on the Jastreboff model. In each experimental condition, ABR and ECochG were obtained, and autocorrelation coefficients were calculated from normalized waveforms based on rms values. Sum of all the autocorrelation coefficients was extracted as a parameter to observe the changes between before and after the electrical stimulation. As a result, ABR parameter values were rapidly increased 6 hours after tinnitus induction, the gradually returned back to the initial state. On the other hand, when electrical stimulation was applied, parameter values did not change compared with the initial sate. Parameter values of ECochG showed that the effect of electrical stimulation appeared 12 hours after the tinnitus induction. It was concluded that an electrical stimulation to the tinnitus-induced model changes the correlation coefficients of ABR and ECochG waveforms.
A radiophotoluminescent glass rod detector (GRD) system has recently become commercially available. We investigate the dosimetric properties of the GRD regarding the reproducibility of signal, dose linearity and energy dependence. The reproducibility of five measurements for 50 GRDs is presented by an average of one standard deviation of each GRD and it is ${\pm}1.2%$. It is found to be linear in response to doses of $^{60}Co$ beam in the range 0.5 to 50 Gy with a coefficient of linearity of 0.9998. The energy dependence of the GRD is determined by comparing the dose obtained using cylindrical chamber to that by using the GRD. The GRD response for each beam is normalized to the response for a $^{60}Co$ beam. The responses for 6 and 15 MV x-ray beams are within ${\pm}1.5%$ (1SD). The energy response of GRD for high-energy photon is almost the same as the energy dependence of LiF:Mg:Ti (TLD-100)and shows little energy dependence unlike p-type silicon diode detector. The GRDs have advantages over other detectors such diode detector, and TLD: linearity, reproducibility and energy dependency. It has been verified to be an effective device for small field dosimetry for stereotactic radiosurgery.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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