AKARI has 4 imaging bands in the far-infrared (FIR) and 9 imaging bands that cover the near-infrared (NIR) to mid-infrared (MIR) contiguously. The FIR bands probe the thermal emission from sub-micron dust grains, while the MIR bands observe emission from stochastically-heated very small grains and the unidentified infrared (UIR) band emissions from carbonaceous materials that contain aromatic and aliphatic bonds. The multi-band characteristics of the AKARI instruments are quite efficient to study the spectral energy distribution of the interstellar medium, which always shows multi-component nature, as well as its variations in the various environments. AKARI also has spectroscopic capabilities. In particular, one of the onboard instruments, Infrared Camera (IRC), can obtain a continuous spectrum from 2.5 to $13{\mu}m$ with the same slit. This allows us to make a comparative study of the UIR bands in the diffuse emission from the 3.3 to $11.3{\mu}m$ for the first time. The IRC explores high-sensitivity spectroscopy in the NIR, which enables the study of interstellar ices and the UIR band emission at $3.3-3.5{\mu}m$ in various objects. Particularly, the UIR bands in this spectral range contain unique information on the aromatic and aliphatic bonds in the band carriers. This presentation reviews the results of AKARI observations of the interstellar medium with an emphasis on the observations of the NIR spectroscopy.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.2
no.2
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pp.9-14
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1999
This paper describes an algorithm for the correction of major radiometric errors shown in MEIS (Multi-spectral Earth Imaging System) images on board KITSAT-3. MEIS images contain various radiometric errors as also shown in the images obtained from other remote sensing sensors. This paper introduces the two major radiometric error sources shown in MEIS images and the corresponding correction algorithm. The proposed algorithm was integrated to an operational preprocessing software and validated by applying the algorithm to several tens of MEIS images. This algorithm will therefore applied operationally to raw MEIS images before they are distributed to users.
BONG SU-CRAN;LEE JEONGWOO;GARY DALE E.;YUN HONG SIK
Journal of The Korean Astronomical Society
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v.36
no.spc1
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pp.29-36
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2003
Quiescent solar radiation, at microwave spectral regime, is dominated by gyroresonant and thermal Bremsstrahlung radiations from hot electrons residing in solar active region corona. These radiations are known to provide excellent diagnostics on the coronal temperature, density, and magnetic field, provided that spatially resolved spectra are available from observations. In this paper we present an imaging spectroscopy implemented for a bipolar active region, AR 7912, using the multifrequency interferometric data from the Owens Valley Solar Array (OVSA), as processed with a new imaging technique, so-called Spatio-Spectral Maximum Entropy Method (SSMEM). From the microwave maps at 26 frequencies in the range of 1.2-12.4 GHz at both right- and left-circular polarizations, we construct spatially resolved brightness spectra in every reconstructed pixel of about 2 arcsec interval. These spectra allowed us to determine 2-D distribution of electron temperature, magnetic field of coronal base, and emission measure at the coronal base above the active region. We briefly compare the present result with existing studies of the coronal active regions.
The characteristics of the satellite image quality parameters driven by satellite imaging instrument are investigated. Since the satellite image is directly produced by the satellite imaging instrument, the satellite image quality depends on the imager performance highly. This is why the imager performance parameters are considered as an important part of the satellite image quality parameters. The imager performance parameters consist of spectral band parameters, ground sample distance(GSD) parameters, swath width parameters, imager Modulation Transfer Function (MTF), imager Signal to Noise Ratio(SNR), radiometric response characteristics parameters, pixel registration, and imager calibration.
We present high resolution spectroscopic observations of transverse magnetohydrodynamic (MHD) waves in mottles located near the solar disk center. Different from previous studies that used transversal displacements of the mottles in the imaging data, we investigated the line-of-sight (LOS) velocity oscillations of the mottles in the spectral data. The observations were carried out by using the Fast Imaging Solar Spectrograph of the 1.6 meter Goode Solar Telescope of Big Bear Solar Observatory. Utilizing the spectral data of the Hα and Ca II 8542 Å lines, we measure the LOS velocity of a quiet region including the mottles and rosettes that correspond to the footpoints of the mottles. Our major findings are as follows: (1) Alfvénic waves are pervasive in the mottles. (2) The dominant period of the waves is 2 to 4 minutes. (3) From the time-distance maps of the three-minute filtered LOS velocity constructed along the mottles, it is revealed that the transverse waves in the mottles are closely related to the longitudinal waves in the rosettes. Our findings support the notion that Alfvénic waves can be generated by mode conversion of the slow magnetoacoustic waves as was shown in sunspot regions by Chae et al. (2021).
Eung Jun Lee;Lyu Jin Jun;Young Juhn Lee;Yeong Eun Oh;Sung Hyun Kim;Heung-soe Kim;Ye Ji Kim;Joon Bum Jeong
Journal of fish pathology
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v.37
no.1
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pp.89-96
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2024
Kudoa septempunctata, a myxozoan parasite, usually presents without any signs and primarily infects adult fish. The invasive diagnostic methods, such as tissue biopsy, can identify pathogens, but cause economic losses because they require killing the fish. In this study, we conducted a monitoring of four fish farms located on Jeju Island, to investigate the potential for non-invasive diagnosis of K. septempunctata using hyperspectral cameras. It provides spectral information from R000_B000_G000 to R255_B255_G255 for a total of 3,282 olive flounder (Paralichthys olivaceus). Each object is imaged with 2,000 data points, allowing comprehensive spectral analysis by comparing images obtained from negative control objects to positive control objects. Noticeable differences were observed in the brightness or pallor of the positive control images. This suggests the potential utility of hyperspectral imaging as a non-invasive diagnostic tool for detecting K. septempunctata infections in fish populations.
Surface emissivity and its background values according to each sensor are mandatorily necessary for Mid-Wavelength Infrared (MWIR) remote sensing to retrieve surface temperature and temporal variation. This study presents the methods and results of Land Surface Emissivity (LSE) of the MWIR according to land cover over the Korean Peninsula. The MWIR emissivity was estimated by applying the Temperature Independent Spectral Indices (TISI) method to the Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) band 4 Day/Night images ($3.74{\mu}m$ in center wavelength). The obtained values were classified according to land-cover types, and the obtained emissivity was then compared with those calculated from a standard Advanced Spaceborne Thermal Emission Reflection Radiometer (ASTER) spectral library. The annual means of MWIR emissivity of Deciduous Broadleaf Forest (0.958) and Mixed Forest (0.935) are higher than those of Croplands (0.925) and Natural Vegetation Mosaics (0.935) by about 2-3%. The annual mean of Urban area is the lowest (0.914) with an annual variation of about 2% which is by larger than those (1%) of other land-covers. The TISI and VIIRS based emissivity is slightly lower than the ASTER spectral library by about 2-3% supposedly due to various reasons such as lack of land cover homogeneity. The results will be used to understand the MWIR emissivity properties of the Korean Peninsula and to examine the seasonal and other environmental changes using MWIR images.
Plant water deficiency during drought season causes physiological stress and can be a critical indicator of forest fire vulnerability. In this study, we attempt to analyze the spectral characteristics of water stressed vegetation by using the laboratory measurement on leaf samples and the canopy reflectance spectra extracted from satellite hyperspectral image data. Leaf-level reflectance spectra were measured by varying moisture content using a portable spectro-radiometer. Canopy reflectance spectra of sample forest stands of two primary species (pine and oak) located in central part of the Korean peninsula were extracted from EO-l Hyperion imaging spectrometer data obtained during the drought season in 2001 and the normal precipitation year in 2002. The preliminary analysis on the reflectance spectra shows that the spectral characteristics of leaf samples are not compatible with the ones obtained from canopy level. Although moisture content of vegetation can be influential to the radiant flux reflected from leaf-level, it may not be very straightforward to obtain the spectral characteristics that are directly related to the level of canopy moisture content. Canopy spectra form forest stands can be varied by structural variables (such as LAt, percent coverage, and biomass) other than canopy moisture content.
This paper presents a unified framework for joint Convolutional Neural Network (CNN) based vehicle detection by leveraging multi-spectral image pairs. With the observation that under challenging environments such as night vision and limited light source, vehicle detection in a single color image can be more tractable by using additional far-infrared (FIR) image, we design joint CNN architecture for both RGB and FIR image pairs. We assume that a score map from joint CNN applied to overall image can be considered as confidence of vehicle existence. To deal with various scale ratios of vehicle candidates, multi-scale images are first generated scaling an image according to possible scale ratio of vehicles. The vehicle candidates are then detected on local maximal on each score maps. The generation of overlapped candidates is prevented with non-maximal suppression on multi-scale score maps. The experimental results show that our framework have superior performance than conventional methods with a joint framework of multi-spectral image pairs reducing false positive generated by conventional vehicle detection framework using only single color image.
Jo, Young-Soo;Seon, Kwang-Il;Min, Kyoung-Wook;Choi, Yeon-Ju;Lim, Tae-Ho;Lim, Yeo-Myeong;Edelstein, Jerry;Han, Wonyong
The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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v.41
no.1
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pp.44.1-44.1
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2016
In this paper, we present a catalogue of the spectra of bright stars observed during the sky survey using the Far-Ultraviolet Imaging Spectrograph (FIMS), which was designed primarily to observe diffuse emissions. By carefully eliminating the contamination from the diffuse background, we obtain the spectra of 70 bright stars observed for the first time with a spectral resolution of $2-3{\AA}$ over the wavelength of $1370-1710{\AA}$. The far-ultraviolet spectra of an additional 139 stars are also extracted with a better spectral resolution and/or higher reliability than those of the previous observations. The stellar spectral type of the stars presented in the catalogue spans from O9 to A3. The method of spectral extraction of the bright stars is validated by comparing the spectra of 323 stars with those of the International Ultraviolet Explorer (IUE) observations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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