Hyeong-Gyu Kim;Joongbin Lim;Kyoung-Min Kim;Myoungsoo Won;Taejung Kim
Korean Journal of Remote Sensing
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v.39
no.5_1
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pp.637-654
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2023
In recent years, the number of users has been increasing with the rapid development of earth observation satellites. In response, the Committee on Earth Observation Satellites (CEOS) has been striving to provide user-friendly satellite images by introducing the concept of Analysis Ready Data (ARD) and defining its requirements as CEOS ARD for Land (CARD4L). In ARD, a mask called an Unusable Data Mask (UDM), identifying unnecessary pixels for land analysis, should be provided with a satellite image. UDMs include clouds, cloud shadows, terrain shadows, etc. Terrain shadows are generated in mountainous terrain with large terrain relief, and these areas cause errors in analysis due to their low radiation intensity. previous research on terrain shadow detection focused on detecting terrain shadow pixels to correct terrain shadows. However, this should be replaced by the terrain correction method. Therefore, there is a need to expand the purpose of terrain shadow detection. In this study, to utilize CAS500-4 for forest and agriculture analysis, we extended the scope of the terrain shadow detection to shaded areas. This paper aims to analyze the potential for terrain shadow detection to make a terrain shadow mask for South and North Korea. To detect terrain shadows, we used a Hill-shade algorithm that utilizes the position of the sun and a surface's derivatives, such as slope and aspect. Using RapidEye images with a spatial resolution of 5 meters and Sentinel-2 images with a spatial resolution of 10 meters over the Korean Peninsula, the optimal threshold for shadow determination was confirmed by comparing them with the ground truth. The optimal threshold was used to perform terrain shadow detection, and the results were analyzed. As a qualitative result, it was confirmed that the shape was similar to the ground truth as a whole. In addition, it was confirmed that most of the F1 scores were between 0.8 and 0.94 for all images tested. Based on the results of this study, it was confirmed that automatic terrain shadow detection was well performed throughout the Korean Peninsula.
This paper introduces a novel real-time soft shadowing method applicable for height maps. As well as supporting self-shadowing of the height map, our method allows shadows to be caught on other objects. The method is very suitable for dynamically changing height maps because it requires no precomputation. A shadow height map (SHM) is a new structure which represents the height of the shadow at each discretized coordinate of a height map. Constructing the SHM is O(n), where n is the number of texels in the SHM. Shadow can be computed from this map quickly and simply, using a pixel shader. Examples demonstrate good real-time performance and plausible visual quality.
최근 고해상도의 영상과 컬러항공영상의 출현과 더불어 도심지역의 지물 지모에 대한 상세한 묘사가 가능해지고 있다. 하지만 도심지역의 지물 지모의 복잡성으로 인하여 지물의 추출이 쉽지 않다. 특히, 건물에 의한 가림, 그림자에 의한 정보 왜곡 등의 발생으로 지형정보 추출의 어려움을 겪고 있다. 건물에 의한 폐색은 다른 위치에서 촬영을 하므로서 보정을 할 수 있지만 그림자에 의한 영향은 촬영위치에 상관없이 항상 발생한다. 본 연구에서는 도심지역에서 촬영한 컬러항공사진에서 그림자에 의한 정보 왜곡을 LIDAR 자료와 수치지도를 이용하여 보다 자동화된 과정으로 처리하므로서 그 판독력을 증대시키고자 한다.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.9
no.1
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pp.127-136
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2006
Shaded relief is used in the analysis of digital terrain model, but accurate shadow zone has not been affirmed on account of idea only shadow of terrain that would be in shadow are shaded. This study is to analyze each display difference of a digital terrain model by grasping the shadow characteristics of terrain and comparing shaded relief function used terrain display of GIS with a rendering technique. After terrain with road in subject area is selected and created to digital terrain model of TIN, shaded relief and rendering according to altitude and azimuth of the sun at 9:00 am and 3:00 pm is applied. As the results, only backward portions of the terrain that is in shadow from the sunlight are shaded in case of shaded relief. The rendering created the shadow, which is cast by terrain features. By these mutual comparison, this study represented data for understanding of shaded relief. And it is expected that the rendering method could be used to analyze sunshine influence.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.24
no.4
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pp.327-334
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2006
The aerial photos need in a simple object such as cartography and ground cover classification and also in a social objects such as the city plan, environment, disaster, transportation etc. However, the shadow, which includes when taking the aerial photos, makes a trouble to interpret the ground information, and also users, who need the photos in their field tasks, have a restriction. Generally the shadow occurs by the building and surface topography, and the detail cause is by changing of the illumination in an area. For removing the shadow this study uses the single image and processes the image without the source of image and taking situation. Also, applying the entropy minimization method it generates the 1-D gray-scale invariant image for creating the shadow edge mask and using the Canny edge detection creates the shadow edge mask, and finally by filtering in Fourier frequency domain creates the intrinsic image which recovers the 3-D color information and removes the shadow.
최근 고해상도 위성영상이 널리 보급됨에 따라 공간 영상 정보를 활용한 사업이나 다양한 응용 분야에서도 지형 또는 지물의 기하 정보의 필요성이 커지고 있다. 특히 공간 영상 정보 시스템에서는 지형 또는 지물에 대한 사실적인 정보를 제공하여 이를 이용한 도시 개발 계획의 수립이나 도로망의 개선 등 다양한 분야로 활용되고 있다. 본 논문은 단일 위성영상에서 건물의 footprint, rooftop 과 그림자 정보를 이용하여 건물을 효과적으로 모델링하기 위한 반 자동화 시스템을 제안한다. 위성영상으로부터 건물의 기하 정보의 추출 및 복원 시 고려할 것은 사용자의 조작을 최소화하면서도 보다 정확하고 빠르게 모델링 및 편집이 가능하여야 한다는 것이다. 이를 위해서 위성영상과 영상의 메타 정보의 활용과 효율적인 조작이 이루어 질 수 있는 인터페이스가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 입력에 의해 건물의 정보(rooftop, footprint)를 추출하고, 건물의 정보와 메타정보로부터 관심 건물영역에 대한 그림자 정보를 추출한 다음, 높이 정보를 자동적으로 추출해 냄으로써 최소한의 사용자 입력으로 건물을 효과적으로 모델링 할 수 있다.
Vehicle detection is the basic of traffic monitoring. Video based systems have several apparent advantages compared with other kinds of systems. However, In video based systems, shadows make troubles for vehicle detection. especially active shadows resulted from moving vehicles. In this paper a new method that combines background subtraction and edge detection is proposed for vehicle detection and shadow rejection. The method is effective and the correct rate of vehicle detection is higher than 98(%) in experiments, during which the passive shadows resulted from roadside buildings grew considerably. Based on the proposed vehicle detection method, vehicle tracking, counting, classification and speed estimation are achieved so that traffic information concerning traffic flow is obtained to describe the load of each lane.
High-resolution aerial color image offers great possibilities for geometric and semantic information for spatial data generation. However, shadow casts by buildings and trees in high-density urban areas obscure much of the information in the image giving rise to potentially inaccurate classification and inexact feature extraction. Though many researches have been implemented for solving shadow casts, few studies have been carried out about the extraction of features hindered by shadows from aerial color images in urban areas. This paper presents a asphalt road boundary extraction technique that combines information from aerial color image and LIDAR (LIght Detection And Ranging) data. The following steps have been performed to remove shadow effects and to extract road boundary from the image. First, the shadow regions of the aerial color image are precisely located using LEAR DSM (Digital Surface Model) and solar positions. Second, shadow regions assumed as road are corrected by shadow path reconstruction algorithms. After that, asphalt road boundary extraction is implemented by segmentation and edge detection. Finally, asphalt road boundary lines are extracted as vector data by vectorization technique. The experimental results showed that this approach was effective and great potential advantages.
Various shadows are one of main factors that cause errors in vision based vehicle detection. In this paper, two simple methods, land mark based method and BS & Edge method, are proposed for vehicle detection and shadow rejection. In the experiments, the accuracy of vehicle detection is higher than 96%, during which the shadows arisen from roadside buildings grew considerably. Based on these two methods, vehicle counting, tracking, classification, and speed estimation are achieved so that real-time traffic parameters concerning traffic flow can be extracted to describe the load of each lane.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.38
no.5
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pp.42-51
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2001
Vehicle detection is the basic of traffic monitoring. Video based systems have several apparent advantages compared with other kinds of systems. However, In video based systems, shadows make troubles for vehicle detection, especially active shadows resulted from moving vehicles. In this paper, a new method that combines background subtraction and edge detection is proposed for vehicle detection and shadow rejection. The method is effective and the correct rate of vehicle detection is higher than 98% in experiments, during which the passive shadows resulted from roadside buildings grew considerably. Based on the proposed vehicle detection method, vehicle tracking, counting, classification and speed estimation are achieved so that traffic parameters concerning traffic flow is obtained to describe the load of each lane.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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