This paper presents two methods for automatic estimation of threshold values in unsupervised change detection of multi-temporal remote sensing images. The proposed methods consist of two analytical steps. The first step is to compute the parameters of a 3-component Gaussian mixture model from difference or ratio images. The second step is to determine a threshold value using Bayesian rule for minimum error. The first method which is an extended version of Bruzzone and Prieto' method (2000) is to apply an Expectation-Maximization algorithm for estimation of the parameters of the Gaussian mixture model. The second method is based on an iterative thresholding algorithm that successively employs thresholding and estimation of the model parameters. The effectiveness and applicability of the methods proposed here were illustrated by two experiments and one case study including the synthetic data sets and KOMPSAT-1 EOC images. The experiments demonstrate that the proposed methods can effectively estimate the model parameters and the threshold value determined shows the minimum overall error.
This study presents an approach to reconstruct high-resolution imagery for multispectral imagery of low-resolution using panchromatic imagery of high-resolution. The proposed scheme reconstructs a high-resolution image which agrees with original spectral values. It uses a linear model of high-and low- resolution images and consists of two stages. The first one is to perform a global estimation of the least square error on the basis of a linear model of low-resolution image associated with high-resolution feature, and next local correction then makes the reconstructed image locally fit to the original spectral values. In this study, the new method was applied to KOMPSAT-1 EOC image of 6m and LANDSAT ETM+ of 30m, and an 1m RGB image was also generated from 4m IKONOS multispectral data. The results show its capability to reconstruct high-resolution imagery from multispectral data of low-resolution.
Kim, Minseok;Kim, Jin Kwan;Cho, Youngchan;Kim, Sukwoo
Journal of The Geomorphological Association of Korea
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v.18
no.4
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pp.193-202
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2011
Kompsat EOC-1 imagery, high resolution air-photo imagery and Shalstab model were used to analyze the geomorphic characteristics of the place of debris flow occurred by typhon "RUSA" in 2002, Macheon-Myen, Gyeongsang prefecture, Republic of Korea. On gully-head over 35 degree of slope angle, almost debris flow started, where slope angle is more than internal friction angle. The result simulated by Shalstab model presented larger vulnerable area to debris flow than the area where debris flow really occurred, this error would be attributed to the assumption for steady-state condition with full saturated surface. To predict the debris flow accurately, further study for rainfall and soil water flow will be needed.
Kim, Sang-Wan;Han, Ahrim;Cho, Keunhoo;Kim, Donghan;Park, Sang-Eun
Korean Journal of Remote Sensing
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v.35
no.3
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pp.457-470
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2019
Automatic Target Recognition (ATR) using Synthetic Aperture Radar (SAR) has been attracted attention in the fields of surveillance, reconnaissance, and national security due to its advantage of all-weather and day-and-night imaging capabilities. However, there have been some difficulties in automatically identifying targets in real situation due to various observational and environmental conditions. In this paper, ATR problems in Extended Operating Conditions (EOC) were investigated. In particular, we considered partial occlusions of the target (10% to 50%) and differences in the depression angle between training ($17^{\circ}$) and test data ($30^{\circ}$ and $45^{\circ}$). To simulate various occlusion conditions, SARBake algorithm was applied to Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition (MSTAR) images. The ATR accuracies were evaluated by using the template matching and Adaboost algorithms. Experimental results on the depression angle showed that the target identification rate of the two algorithms decreased by more than 30% from the depression angle of $45^{\circ}$ to $30^{\circ}$. The accuracy of template matching was about 75.88% while Adaboost showed better results with an accuracy of about 86.80%. In the case of partial occlusion, the accuracy of template matching decreased significantly even in the slight occlusion (from 95.77% under no occlusion to 52.69% under 10% occlusion). The Adaboost algorithm showed better performance with an accuracy of 85.16% in no occlusion condition and 68.48% in 10% occlusion condition. Even in the 50% occlusion condition, the Adaboost provided an accuracy of 52.48%, which was much higher than the template matching (less than 30% under 50% occlusion).
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2004.04a
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pp.267-273
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2004
The advantage of the remote sensing is extraction the information of wide area rapidly. Such advantage is the resource and environment are quick and efficient method to grasps accurately method through the land cover classification of wide area. Accordingly this study is used to the high-resolution (6.6m) Electro-Optical Camera (EOC) panchromatic image of the first Korea Multi-Purpose Satellite 1 (KOMPSAT-1) and the multi-spectral Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) image data(36 bands).We accomplished FCM classification technique with MLC technique to be general land cover classification method in the content of research. And evaluated the accuracy assessment of two classification method.
Kim Seong Joon;Kwon Hyung Joong;Park GeunAe;Lee Mi Seon
Proceedings of the KSRS Conference
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2005.10a
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pp.257-259
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2005
A crop management system was developed using Visual Basic and ArcGIS VBA. The system is operated on ArcGlS 8.3 with Microsoft Access MOB. Landsat +ETM, KOMPSAT-l EOC, ASTER VNIR and IKONOS panchromatic (pan) and multi-spectral (MIS) images were included in the system to understand what kind of agriculture-related information can be extracted for each images. Agriculture related data inventories using crop cover information such as texture and average pixel value of the crop based on cultivation calendar were designed ,and implemented. Three IKONOS images (May 25,2001, December 25,2001, October 23,2003) were loaded in the system to show crop cover characteristics such as rice, pear, grape, red pepper, garlic, and surface water cover of reservoir with field surveys. GIS layers such as DEM (Digital Elevation Model), stream, road, soil, land use and administration boundary were also supplied and can be overlaid with images to enhance the understanding the general agricultural characteristics and identifying the location easily.
아리랑 1호 위성은 EOC 센서를 이용하여 지도제작에 활용될 수 있는 고해상도의 입체영상을 제공하는 기능을 포함하고 있다. 그러나, 기존의 사진측량 도화장비나 대부분의 수치사진측량 시스템에서 아리랑 1호 위성영상을 이용한 도화기능이 제공되고 있지 않으므로, 아리랑 1호 위성영상을 이용한 지도제작은 정사영상에 의한 영상지도 제작으로 국한되어 이루어져 왔다. 본 연구에서는 상용 수치사진측량 시스템 상에서 아리랑 1호의 입체위성영상을 DLT 모델에 적용하여 입체표정을 수행한 후에 도화작업을 시범적으로 실시하였다. 또한 그 결과를 분석함으로써 아리랑 1호 입체영상에 의한 도화원도 제작의 범위와 타당성을 분석하였다.
An efficient method for the simultaneous profiling analysis of organic acids and amino acids combined with a simple graphic pattern recognition method was developed for more objective diagnosis of organic acidurias and amino acidurias. In this method, extractive ethoxycarbonly (EOC) reaction of amino and sufhydry groups with ethyl chloroformate was followed by methodime (MO) formation of carbonyl group in aqueous solution (omitted)
The aim of this study was to detect landslide using satellite image and apply the landslide to probabilistic landslide-susceptibility mapping at Gangneung area, Korea using a Geographic Information System (GIS). Landslide locations were identified by change detection technique of KOMSAT-1 (Korea Multipurpose Satellite) EOC (Electro Optical Camera) images and checked in field. For landslide-susceptibility mapping, maps of the topography, geology, soil, forest, lineaments, and land cover were constructed from the spatial data sets. Then, the sixteen factors that influence landslide occurrence were extracted from the database. Using the factors and detected landslide, the relationships were calculated using frequency ratio, one of the probabilistic model. Then, landslide-susceptibility map was drawn using the frequency ration and finally, the map was verified by comparing with existing landslide locations. As the verification result, the prediction accuracy showed 86.76%. The landslide-susceptibility map can be used to reduce hazards associated with landslides and to land cover planning.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2006.05a
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pp.1793-1799
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2006
생산자 폐기 책임 규제 강화로 인하여, 제조업 영역이 제품 제조(BOL) 뿐만 아니라 사용, 보수(MOL)와 폐기(EOL)까지 확장 수명주기로 확대 되고 있다. 또한 EOL상에서 개별 제품에 대한 제품 복원 관리 시스템 (PRMS: Product Recovery Management System)에 관한 연구가 활발히 진행 되고 있다. 그러나 BOL, MOL과 EOL간의 정보 단절 문제, MOL상의 정보를 저장하고 사용할 수 없었던 문제는 EOL관리의 자동화를 저해한 큰 요인이다. 최근 유비쿼터스 기술의 발달로 개별 제품 추적이 가능해 졌지만, EOC 등의 식별부호(ID)만으로는 PRMS에 필요한 제품 정보를 얻을 수 없다. 본 논문에서는 제품 ID로부터 MOL상의 정보를 연결하고, 국제표준 기반 정보모델을 이용하는 PRMS를 개발한다. 이를 위해: (1) PRMS에 필요한 정보를 국제표준(ISO10303-239 등)을 기반으로 모델링하고, (2) 제품 ID를 통해 MOL상의 정보를 수집하여 제품 복원에 대한 의사결정을 수행할 수 있는 PRMS를 설계하고, (3) 시제품 구현을 통해 제안된 데이터 모델 및 시스템의 유효성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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