본 논문에서는 건물의 포인트 클라우드를 추출할 때 발생하는 홀 영역의 보간을 통한 후처리 방안을 제안한다. 스테레오 영상 데이터에서 영상 매칭을 수행할 경우 차폐 및 건물 벽면 등의 영향으로 홀이 발생한다. 이런 영역은 추후 포인트 클라우드를 기반으로 하는 부가 산출물의 생성에 장애 요인이 될 수 있으므로, 이에 대한 효과적인 처리 기법의 적용이 필요하다. 먼저 영상 매칭을 적용하여 생성된 시차맵을 기반으로 초기 포인트 클라우드를 추출한다. 포인트 클라우드를 격자화 시키면 차폐영역 및 건물 벽면의 영향으로 발생하는 홀 영역을 확인할 수 있다. 홀 영역에 삼각망을 생성하고 삼각망 내부 값을 영역의 최소값으로 처리하는 과정을 반복하는 것으로 건물 주변의 지표면과 건물 간에 어색함 없는 보간의 수행이 가능하다. 격자화 된 데이터에서 보간 된 영역에 해당하는 위치정보를 포인트로 추가하여 새로운 포인트 클라우드를 생성한다. 보간과정 중 불필요한 점의 추가를 최소화하기 위해 초기 포인트 클라우드 영역에서 벗어나는 영역으로 보간 된 데이터는 처리하지 않았으며, 보간 된 포인트 클라우드에 적용되는 RGB 밝기값은 매칭에 사용된 스테레오 영상 중 촬영중심과 해당 픽셀이 가장 근접한 영상으로 설정하여 처리하였다. 실험 결과 제안 기법을 통해 대상영역의 포인트 클라우드 생성 후 발생하는 음영 영역이 효과적으로 처리되는 것을 확인할 수 있었다.
Woojin, Jeon;Donghyun, Jin;Noh-hun, Seong;Daeseong, Jung;Suyoung, Sim;Jongho, Woo;Yugyeong, Byeon;Nayeon, Kim;Kyung-Soo, Han
대한원격탐사학회지
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제39권1호
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pp.77-86
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2023
Ship detection is widely used in areas such as maritime security, maritime traffic, fisheries management, illegal fishing, and border control, and ship detection is important for rapid response and damage minimization as ship accident rates increase due to recent increases in international maritime traffic. Currently, according to a number of global and national regulations, ships must be equipped with automatic identification system (AIS), which provide information such as the location and speed of the ship periodically at regular intervals. However, most small vessels (less than 300 tons) are not obligated to install the transponder and may not be transmitted intentionally or accidentally. There is even a case of misuse of the ship'slocation information. Therefore, in this study, ship detection was performed using high-resolution optical satellite images that can periodically remotely detect a wide range and detectsmallships. However, optical images can cause false-alarm due to noise on the surface of the sea, such as waves, or factors indicating ship-like brightness, such as clouds and wakes. So, it is important to remove these factors to improve the accuracy of ship detection. In this study, false alarm wasreduced, and the accuracy ofship detection wasimproved by removing wake.As a ship detection method, ship detection was performed using machine learning-based random forest (RF), and convolutional neural network (CNN) techniquesthat have been widely used in object detection fieldsrecently, and ship detection results by the model were compared and analyzed. In addition, in this study, the results of RF and CNN were combined to improve the phenomenon of ship disconnection and the phenomenon of small detection. The ship detection results of thisstudy are significant in that they improved the limitations of each model while maintaining accuracy. In addition, if satellite images with improved spatial resolution are utilized in the future, it is expected that ship and wake simultaneous detection with higher accuracy will be performed.
Operational Linescan System (OLS) 센서는 Defense Meteorological Satellite Program (DMSP) 프로그램을 통해 발사된 위성체에 탑재된 센서로, 야간에 방출되는 가시광 및 적외선대의 빛을 감지한다. 여러 연구자들의 연구를 통해 OLS 센서를 통해 획득한 야간광 자료와 국내 총생산(gross domestic product, GDP) 값에는 높은 상관관계가 존재함이 밝혀졌다. 본 연구에서는 경제 발전과 관련된 다양한 지표 중 하나인 개별 공시지가 총액과 야간광 자료의 상관관계에 대한 연구를 진행하였다. 연구 결과 대다수의 시, 도에서 0.7 이상의 상관계수로 높은 상관관계를 보였으며 남한 전체의 개별 공시지가 총액과 야간광 자료 간에도 상관계수는 0.7837로 높은 상관관계를 보였다. 그러나 타 시, 도와 달리 서울특별시의 경우 야간광과 개별 공시지가 총액은 상관계수가 0.5648로 낮은 상관계수를 보였는데, 이는 서울특별시의 digital number (DN) 값은 OLS 센서의 최대 DN 값에 가깝게 나타나 그 이상의 변화를 나타낼 수 없는 것이 원인으로 분석되었다. 본 연구를 통해 향후 공시지가가 체계적으로 정리되지 않은 지역의 공시지가를 파악하고, 이를 이용한 지역의 토지이용 변화 등을 분석하는 데 도움이 될 것으로 기대한다.
본 연구에서는 분리된 기름-물 혼합물에 대해 단일 파장대역의 LED 광원으로 부터 흡수된 빛이 전자결합소자(CCD)에 투영된 영상을 분석하는 방법을 통해, 물 위에 기름의 존재 유 무와 상태를 파악할 수 있는 광학적 기름 탐지 방법에 대한 연구 결과를 제시한다. 물위에 기름의 존재 유 무와 기름의 두께 정보를 얻기 위해서, 혼합물을 통과하면서 감소되는 빛의 강도를 전자결합소자로 획득한 영상을 통해 빛의 세기를 분석하는 방법을 이용하였으며, 최고의 선택도를 가진 광원의 파장대역을 찾기 위해서 발광다이오드(LED)의 파장대역별로 선택도를 비교하는 실험을 진행하였다. 본 연구에서 사용된 발광다이오드 중 465 nm의 파장대역을 갖는 발광다이오드가 물과 기름의 존재유무 및 기름의 두께에 따라 감소되는 차이가 가장 크다는 결과를 얻을 수 있었다. 또한 실제 해상조건에서의 탐지 가능성을 확인하기 위해 밝기 조건과 수표면의 기울기 조건을 변화하는 실험을 수행하여 제안된 탐지 방법의 적용가능성을 확인하였다. 해당 연구를 통해서 해상에 유출된 기름을 물과 기름이 갖는 특정파장대역의 빛에 대한 흡수도의 차이로 탐지할 수 있는 새로운 광학적 분석 방법론을 제안한다.
Due to high spatio-temporal variability of amount and optical/microphysical properties of atmospheric aerosols, satellite-based observations have been demanded for spatiotemporal monitoring the major aerosols. Observations of the heavy aerosol episodes and determination on the dominant aerosol types from a geostationary satellite can provide a chance to prepare in advance for harmful aerosol episodes as it can repeatedly monitor the temporal evolution. A new geostationary observation sensor, namely the Advanced Himawari Imager (AHI), onboard the Himawari-8 platform, has been observing high spatial and temporal images at sixteen wavelengths from 2016. Using observed spectral visible reflectance and infrared brightness temperature (BT), the algorithm to find major aerosol type such as volcanic ash (VA), desert dust (DD), polluted aerosol (PA), and clean aerosol (CA), was developed. RGB color composite image shows dusty, hazy, and cloudy area then it can be applied for comparing aerosol detection product (ADP). The CALIPSO level 2 vertical feature mask (VFM) data and MODIS level 2 aerosol product are used to be compared with the Himawari-8/AHI ADP. The VFM products can deliver nearly coincident dataset, but not many match-ups can be returned due to presence of clouds and very narrow swath. From the case study, the percent correct (PC) values acquired from this comparisons are 0.76 for DD, 0.99 for PA, 0.87 for CA, respectively. The MODIS L2 Aerosol products can deliver nearly coincident dataset with many collocated locations over ocean and land. Increased accuracy values were acquired in Asian region as POD=0.96 over land and 0.69 over ocean, which were comparable to full disc region as POD=0.93 over land and 0.48 over ocean. The Himawari-8/AHI ADP algorithm is going to be improved continuously as well as the validation efforts will be processed by comparing the larger number of collocation data with another satellite or ground based observation data.
The task of development and usage in a corporate computer network of the Far Eastern Branch of the Russian Academy of Sciences (FEB RAS) of integrated technology of joint use by the scientists of satellite and sub satellite data on a Northwestern Pacific is considered. This integrated technology is realized by embedding of satellite data in the corporate oceanographic GIS of FEB RAS as a new information layer, and also by support of GIS by program techniques for specialized processing of both kinds of the data. As a result of integration the specialists of FEB RAS have an opportunity to carry out coordinated samples of satellite and various oceanographic data as a function of area, time and other important conditions, visualize them together and carry out analytical processing with the usage of the GIS tools. Application of the realized approach to improve the techniques of detection and description of the oceanic phenomena on ERS-l and ERS-2 SAR images as well as to improve of perspective techniques of the usage the brightness temperatures measured by a microwave radiometers AMSR-E on a board of Aqua (USA) satellites are discussed.
Shin, Dong-Bin;Chiu, Long S.;Clemente-Colon, Pablo
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.892-895
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2006
The atmospheric effects on the retrieval of sea ice concentration from passive microwave sensors are examined using simulated data typical for the Arctic summer. The simulation includes atmospheric contributions of cloud liquid water and water vapor and surface wind on surface emissivity on the microwave signatures. A plane parallel radiative transfer model is used to compute brightness temperatures at SSM/I frequencies over surfaces that contain open water, first-year (FY) ice and multi-year (MY) ice and their combinations. Synthetic retrievals in this study use the NASA Team (NT) algorithm for the estimation of sea ice concentrations. This study shows that if the satellite sensor’s field of view is filled with only FY ice the retrieval is not much affected by the atmospheric conditions due to the high contrast between emission signals from FY ice surface and the signals from the atmosphere. Pure MY ice concentration is generally underestimated due to the low MY ice surface emissivity that results in the enhancement of emission signals from the atmospheric parameters. Simulation results in marginal ice areas also show that the atmospheric and surface effects tend to degrade the accuracy at low sea ice concentration. FY ice concentration is overestimated and MY ice concentration is underestimated in the presence of atmospheric water and surface wind at low ice concentration. In particular, our results suggest that strong surface wind is more important than atmospheric water in contributing to the retrieval errors of total ice concentrations over marginal ice zones.
위성영상에 나타나는 선구조는 화소의 명암차에 바탕을 두어 육안판독이나 자동 추출 알고리즘을 이용하여 추출한다. 보통 육안판독은 다양한 보조자료와 연구자의 경험적 지식을 필요로 하기 때문에 더욱 객관적이고 신속한 자동선구조 추출 알고리즘들이 필요하다. 산악지형 외에도 충적층 요소까지 고려하여 개발된 DSTA(dynamic segment tracing algorithm) 알고리즘은 충적층 지역이 산악지형에 대해 비교적 넓은 부분을 차지하고 있는 경우에 충적층 지역에서 노이즈가 나타난다. 본 연구에서는 이러한 노이즈를 감소시킬 수 있는 알고리즘인 AERA(alluvial effect reducing algorithm)를 개발하여 산악지형과 농경지와 도심지역이 넓게 분포되어 있는 지역에 이를 적용하였으며, 기존의 알고리즘만 이용하여 선구조를 추출한 결과와 비교하여 이의 적용 가능성을 알아보았다.
본 연구에서는 최근 각광받고 있는 융합기술 중의 하나인 가시광 통신 기술을 개발하고 실제 시제품을 구현하기 위한 시스템 기술에 대해서 기술한다. 본 논문에서는 현재 개발 중인 LED기반 VLC 시스템 기술을 송신부로서 아날로그 LED 드라이브 모듈, 디지털 변조 모듈 및 수신부로 광신호 센싱모듈, 신호복조 모듈로 분류하고 개별 모듈에 대한 구체적인 개발 시스템에 대해서 소자 및 주요 부품의 특성을 기반으로 제시하고 분석한다. 또한 통신 검증을 위해 VLC 송 수신 시뮬레이터를 설계하여 디밍 조절과 플리커 현상에 대한 부분까지 검증 가능하도록 개발하였다. 실제 개발된 시스템을 통해 약 0.5m 거리에서 약 12Mbps의 고속 데이터 전송이 가능함을 확인하였고, 다양한 멀티미디어 데이터까지 실시간으로 전송 가능함을 확인하였다. 본 연구에서 개발된 기술은 가정 내 또는 실내 주차장 등과 같이 실내 측위 또는 조명과 함께 다양한 융합 데이터 서비스 등에서 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
Brightness temperature (BT) difference between sea fog and sea surface is small, because the top height of fog is low. Therefore, it is very difficult to detect sea fog with infrared (IR) channels in the nighttime. To overcome this difficulty, we have developed a new algorithm for detection of sea fog that consists in three tests. Firstly, both stratus and sea fog were discriminated from the other clouds by using the difference between BTs $3.7{\mu}m$ and $11{\mu}m$. Secondly, stratus occurring at a level higher than sea fog was removed when the difference between cloud top temperature and sea surface temperature (SST) is smaller than 3 K. In this process, we used daily SST data from AMSR-E microwave measurements that is available even in the presence of cloud. Then, the SST was converted to $11{\mu}m$ BT based on the regressed relationship between AMSR-E SST and MTSAT-1R $11{\mu}m$ BT at 1733 UTC over clear sky regions. Finally, stratus was further removed by using the homogeneity test based on the difference in cloud top texture between sea fog and stratus. Comparison between the retrievals from our algorithm and that from Korea Meteorological Administration (KMA) algorithm, shows that the KMA algorithm often misconceived sea fog as stratus, resulting in underestimating the occurrence of sea fog. Monthly distribution of sea fog over northeast Asia in 2008 was derived from the proposed algorithm. The frequency of sea fog is lowest in winter, and highest in summer especially in June. The seasonality of the sea fog occurrence between East and West Sea was comparable, while it is not clearly identified over South Sea. These results would serve to prevent the possible occurrence of marine accidents associated with sea fog.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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