ASTER image has some advantages for classification such as 15 spectral bands and 15m ${\sim}$ 90m spatial resolution. However, in the classification using general remote sensing image, shadow areas are often classified into water area. It is very difficult to divide shadow and water. Because reflectance characteristics of water is similar to characteristics of shadow. Many land cover items are consisted in one pixel which is 15m spatial resolution. Nowadays, very high resolution satellite image (IKONOS, Quick Bird) and Digital Surface Model (DSM) by air borne laser scanner can also be used. In this study, mixed pixel analysis of ASTER image has carried out using IKONOS image and DSM. For mixed pixel analysis, high accurated geometric correction was required. Image matching method was applied for generating GCP datasets. IKONOS image was rectified by affine transform. After that, one pixel in ASTER image should be compared with corresponded 15×15 pixel in IKONOS image. Then, training dataset were generated for mixed pixel analysis using visual interpretation of IKONOS image. Finally, classification will be carried out based on Linear Mixture Model. Shadow extraction might be succeeded by the classification. The extracted shadow area was validated using shadow image which generated from 1m${\sim}$2m spatial resolution DSM. The result showed 17.2% error was occurred in mixed pixel. It might be limitation of ASTER image for shadow extraction because of 8bit quantization data.
이 연구에서는 카올리나이트의 분광반사 특성과 ASTER(Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflectance Radiometer) 영상 자료를 이용하여 경상남도 하동지역 고령토 광산의 분포를 추출하였다. ASTER 영상의 광물별 파장 흡수 밴드특성을 이용하여 고령토 광상의 주 구성 광물인 카올리나이트의 분포 양상을 추출하기 위해서 밴드 비연산 모델을 적용하였다. 분광반사 특성 곡선에 따르면 카올리나이트는 Al-OH에 의해서 0.96과 $2.18{\mu}m$ 파장 인근에서 흡수특성이 나타나며, $1.24{\mu}m$와 $1.38{\sim}1.41{\mu}m$에서 OH의 영향을 받는다. 이러한 카올리나이트 분광특성을 ASTER 영상에 적용하여 현재 개발 중인 고령토 광산을 포함하여 채굴적 등의 분포를 판독하였다.
본 연구는 ASTER영상을 이용한 해안선 변화에 관한 연구이다. ASTER영상은 1999년 12월에 일본에서 발사된 지구탐사위성에 탑재된 센서이다. ASTER 영상은 15m, 30m, 90m의 해상도와 VNIR, TIR, WIR의 3개의 센서를 가지고 있으나 비교적 영상이 저렴하다. 특히 다양한 파장대를 분포하고 있어 기존의 위성영상보다 지구상의 많은 정보의 획득이 가능하다. 해안선은 국지성이 강하므로 지형 형상에 따라서 변화하게 된다. 그리고 해양지리정보구축에서 가장 중요한 요소 중의 하나다. 따라서 본 연구에서는 ASTER 위성영상으로부터 해안선을 Vector Line으로 자동추출 후 변화량을 분석하였다. 연구결과는 향후 해안선 변화를 분석하는데 중요한 기초자료로 활용될 것이다.
This study aims to extract maximum geological information using the ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection radiometer) images of a part of south India. The area chosen for this study is characterized by rock types such as Migmatite, Magnetite Quartzite, Charnockite, Granite, dykes, Granitoid gneiss and Ultramafic rocks, and minerals such as Bauxite, Magnesite, Iron ores, Calcite etc. Advantage was taken of the characteristic reflectance and absorption phenomenon in the VNIR, SWIR and TIR bands for these rocks and minerals, and they were mapped in detail. Image processing methods such as contrast stretching, PC analysis, band ratios and fusion were used in this study. The results of the processing matched with the field details and showed additional details, thus demonstrating the usefulness of ASTER (especially the SWIR bands) data for better geological mapping.
The aim of this study is to analyze the accuracy of SRTM Ver 3.0 and ASTER GDEM Ver 2 over Korea. To enable this, accuracy analysis was performed by using precise DEM which was made with multiple aerial image matching and national base map benchmark. The result of this study identified both SRTM and ASTER have different features. The height of the SRTM was found to be higher (3.8 m on average) at lower elevation and lower (8.4 m on average) at higher elevation. In contrast, the ASTER was found to be lower than the actual height at both lower and higher elevation (2.92 m, 4.51 m on average). The cause of this height bias according to the elevation is due to the differences in data acquisition and processing methods of DEM. It was identified however that both SRTM and ASTER were within allowable limits of error. In addition, RMSE of the SRTM was smaller than the ASTER in comparison to benchmark, and also the bias trend both at higher and lower terrain were similar to the precise DEM which was made with multiple aerial image matching. Therefore, the reliability of SRTM can be considered to be higher.
One of the most important research areas on remote sensing is spectral unmixing of hyper-spectral data. For spectral unmixing of hyper spectral data, accurate land cover information is necessary. But obtaining accurate land cover information is difficult process. Obtaining land cover information from high-resolution data may be a useful solution. In this study spectral signature of endmembers on ASTER acquired in October was calculated from land cover information on IKONOS acquired in September. Then the spectral signature of endmembers applied to ASTER images acquired on January and March. Then the result of spectral unmxing of them evauateted. The spectral signatures of endmembers could be applied to different seasonal images. When it applied to an ASTER image which have similar zenith angle to the image of the spectral signatures of endmembers, spectral unmixing result was reliable. Although test data has different zenith angle from the image of spectral signatures of endmembers, the spectral unmixing results of urban and vegetation were reliable.
Motivation of this study is based on these two aspects: geologic uses of ASTER and application scheme of Spectral Mixture Analysis. This study aims at geologic mapping for mineral exploration using ASTER and LANDSAT 7 ETM+ at Mongolian plateau region by SMA. After basic pre-processing such as the normalization, geometric corrections and calibration of reflectance, related to endmembers selection and spectral signature deviation, both methods using spectral library and using PPI(Pixel Purity Index) are performed and compared on a given task. Based on these schemes, SMA is performed using LANDSAT 7 ETM+ and ASTER image. As the results, fraction map showing geologic rock types are enough to meet purposes such as geologic mapping and mineral potential mapping in the case of both uses of these different types of remotely sensed images. It concluded that this approach based on SMA with LANDSAT and ASTER is regarded as one of effective schemes for geologic remote sensing.
이 연구의 목적은 2011년 경기도 용인시에서 발생한 산사태 지역을 대상으로 산사태 발생에 영향을 끼치는 팽창성 점토광물 및 지형분석을 통한 산사태 발생 원인을 분석하는 것이다. XRD, XRF, 분광분석 및 아스터(ASTER) 위성영상을 이용하여 점토광물 분석과 현장조사를 통한 산사태 발생원인과 취약지역을 분석하였다. 일라이트는 0.9와 $1.0{\mu}m$ 인근파장대역에서 $Fe^{2+}$와 $Fe^{3+}$의 흡수가 나타났으며 1.4와 $1.9{\mu}m$ 인근파장대역에서 OH와 $H_2O$의 강한 흡수 특성이 일어났다. 추가적으로 2.2, 2.3과 $2.4{\mu}m$ 인근파장대역에서 Al-hydroxyl이 나타났다. 흡수 특징은 아스터 위성영상의 밴드 5, 6, 7에서 일치하였고, $SWIR_{Illite}$ 밴드연산을 이용하여 일라이트 영상을 추출하였다. 분석 결과를 바탕으로 팽창성 점토광물에 의한 산사태 해석에 아스터 위성영상의 적용 가능성을 확인하였다.
This study reports the surface temperature pattern of the Tokyo Metropolitan area using the ASTER surface temperature product. The product is an image processed by applying temperature-emissivity separation to atmospheric corrected infrared thermal radiance of the land surface, then converted to surface temperature by using Planck's function. Daytime and nighttime observation in a cold season and a warm season were used in this study. As a result, 1) contrast between urban and suburban, 2) extraction of heating area in urban, 3) measurement of cooling effect of green space were achieved.
This paper is to present an approach for generating coarse resolution (MODIS data) fraction images of forested region in Korea peninsula using forest type area fraction derived from high resolution data (ASTER data) in regional forest area. A 15-m spatial resolution multi-spectral ASTER image was acquired under clear sky conditions on September 22, 2003 over the forested area near Seoul, Korea and was used to select each end-member that represent a pure reflectance of component of forest such as different forest, bare soil and water. The area fraction of selected each end-member and a 500-m spatial resolution MODIS reflectance product covering study area was applied to a linear mixture inversion model for calculating the fraction image of forest component across the South Korea. We found that the area fraction values of each end-member observed from high resolution image data could be used to separate forest cover in low resolution image data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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