Kim, Gu Hyeok;Park, Nyung Hee;Choi, Seok Keun;Choi, Jae Wan
한국측량학회지
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제34권4호
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pp.413-423
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2016
Worldview-3 satellite sensor provides panchromatic image with high-spatial resolution and 8-band multispectral images. Therefore, an image-sharpening technique, which sharpens the spatial resolution of multispectral images by using high-spatial resolution panchromatic images, is essential for various applications of Worldview-3 images based on image interpretation and processing. The existing pansharpening algorithms tend to tradeoff between spectral distortion and spatial enhancement. In this study, we applied six pansharpening algorithms to Worldview-3 satellite imagery and assessed the quality of pansharpened images qualitatively and quantitatively. We also analyzed the effects of time lag for each multispectral band during the pansharpening process. Quantitative assessment of pansharpened images was performed by comparing ERGAS (Erreur Relative Globale Adimensionnelle de Synthèse), SAM (Spectral Angle Mapper), Q-index and sCC (spatial Correlation Coefficient) based on real data set. In experiment, quantitative results obtained by MRA (Multi-Resolution Analysis)-based algorithm were better than those by the CS (Component Substitution)-based algorithm. Nevertheless, qualitative quality of spectral information was similar to each other. In addition, images obtained by the CS-based algorithm and by division of two multispectral sensors were shaper in terms of spatial quality than those obtained by the other pansharpening algorithm. Therefore, there is a need to determine a pansharpening method for Worldview-3 images for application to remote sensing data, such as spectral and spatial information-based applications.
Satellite image for national land monitoring is required high resolution and natural color with multi spectral band. the image is expensive as higher resolution. We need cheap image relatively in economic viewpoint but the image serves sufficient resolution to monitor national land. We merged two images to one image and evaluated the result. the two images which are used at the merge test are high resolution(2.5m per pixel) panchromatic and low resolution(10m per pixel) multi spectral image of SPOT-5 satellite. The result of this study. We made the merge image to have sufficient resolution for national monitoring.
지형도 제작, 환경, 산림, 시설물 탐지 등의 분야에서 위성영상이나 항공사진을 이용하여 변화탐지가 수행되어 왔다. Landsat이나NOAA 위성의 저해상 영상은 자동 변화탐지에 사용되어 왔으며, 항공사진과 같은 고해상 영상은 판독에 의한 변화탐지에 사용되었다. 고해상 위성영상을 이용하여 이러한 자동 변화탐지와 수동 변화탐지를 통합하려는 시도가 있지만, 그림자, 중심 투영 영상으로 인한 건물의 왜곡, 정밀한 기하보정 등의 문제점이 발견되고 있다. 본 논문에서는 IKONOS 위성영상을 이용하여 변화 탐지를 수행하고, 이에 따른 문제점을 살펴보도록 하겠다.
Images with high resolution are desired and often required in many visual applications. When resolution can not be improved by replacing sensors, either because of cost or hardware physical limits, super resolution image reconstruction method is what can be resorted to. Super resolution image reconstruction method refers to image processing algorithms that produce high quality and high resolution images from a set of low quality and low resolution images. The method is proved to be useful in many practical cases where multiple frames of the same scene can be obtained, including satellite imaging, video surveillance, video enhancement and restoration, digital mosaicking, and medical imaging. The method can be either the frequency domain approach or the spatial domain approach. Much of the earlier works concentrated on the frequency domain formulation, but as more general degradation models were considered, later researches had been almost exclusively on spatial domain formulations. The method in spatial domains has three stages: i) motion estimate or image registration, ii) interpolation onto high resolution grid and iii) deblurring process. The super resolution grid construction in the second stage was discussed in this paper. We applied the Maximum APosteriori(MAP) reconstruction method that is one of the major methods in the super resolution grid construction. Based on this method, we reconstructed high resolution images from a set of low resolution images and compared the results with those from other known interpolation methods.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.275-279
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2002
Change Detection is a useful technology that can be applied to various fields, taking temporal change information with the comparison and analysis among multi-temporal satellite images. Especially, Change Detection that utilizes high-resolution satellite imagery can be implemented to extract useful change information for many purposes, such as the environmental inspection, the circumstantial analysis of disaster damage, the inspection of illegal building, and the military use, which cannot be achieved by low- or middle-resolution satellite imagery. However, because of the special characteristics that result from high-resolution satellite imagery, it cannot use a pixel-based method that is used for low-resolution satellite imagery. Therefore, it must be used a feature-based algorithm based on the geographical and morphological feature. This paper presents the system that builds the change map by digitizing the boundary of the changed object. In this system, we can make the change map using manual or semi-automatic digitizing through the user interface implemented with a floating window that enables to detect the sign of the change, such as the construction or dismantlement, more efficiently.
The subjects of this study are to examine and to apply the methods of making 1:5,000 scale maps using 1m resolution stereo images of IKONOS for the Munsan area of Paju-city where aerial photo surveying cannot possible because of security conditions. GCP(Ground Control Point) were acquired from GPS surveying and were to perform geometric corrections on images. Digital Map used IKONOS stereo images and it worked from the digital analytical stereoplotter. From field investigation, RMSE errors of the plane and vertical positions are estimated to 1.706m and 1.231m, respectively. The plane accuracy is better than an accuracy required by NGIS (national GIS) programs. Local information from field investigation was added and the resulting maps should be good as digital map under the scale of 1/5,000.
Seo, Doo-Chun;Lim, Hyo-Suk;Shin, Ji-Hyeon;Kim, Moon-Gyu
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.780-783
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2006
The KOrea Multi-Purpose Satellite-2 (KOMPSAT-2) was launched in July 2006 and the main mission of the KOMPSAT-2 is a high resolution imaging for the cartography of Korea peninsula by utilizing Multi Spectral Camera (MSC) images. The camera resolutions are 1 m in panchromatic scene and 4 m in multi-spectral imaging. This paper provides an initial geometric accuracy assessment of the KOMPSAT-2 high resolution image without ground control points and briefly introduces the sensor model of KOMPSAT-2. Also investigated and evaluated the obtained 3-dimensional terrain information using the MSC pass image and scene images acquired from the KOMPSAT-2 satellite.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.606-609
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2006
Extraction of building is one of essential issues for the 3D city models generation. In recent years, high-resolution satellite imagery has become widely available, and this shows an opportunity for the urban mapping. In this paper, we have developed a semi-automatic algorithm to extract 3D buildings in urban settlements areas from high-spatial resolution panchromatic imagery. The proposed algorithm determines building height interactively by projecting shadow regions for a given building height onto image space and by adjusting the building height until the shadow region and actual shadow in the image match. Proposed algorithm is tested with IKONOS images over Deajeon city and the algorithm showed promising results. ┌阀 䭏佈䉌ᔀ鳪떭臬隑駭验耀
고해상도 위성영상으로부터 수치고도자료와 정사영상을 생성하기 위해서는 센서모델을 수립해야 한다. 센서모델 수립에 필요한 지상기준점은 실측을 통해서 획득할 수 있지만, 이를 위해서는 많은 시간과 비용이 소요된다. 본 연구에서는 기존의 정사영상과 위성영상 간의 정합을 통해서 얻은 지상좌표와 그에 대응하는 높이를 Digital Terrain Elevation(DTED) Level 2 자료로부터 추출하여 IKONOS 위성영상 센서모델을 수립하기 위한 기준점을 획득하였다. 획득한 기준점으로 IKONOS 센서 모델을 수립하고 그 결과를 분석하여 이로부터 추출한 기준점이 IKONOS 위성영상의 센서모델 수립에 적합한지 여부를 알아보았다. 본 연구를 위해서 사용된 DTED Level 2는 공간해상도가 약30m이고, 절대 수평 정확도는 원형오차로 23m(WGS84 기준)이하이고 절대 수직 정확도가 평균해수면 기준으로 18m 이하인 수치고도모델이다. 정합에 사용된 기존 정사영상의 공간해상도는 1m이다. 본 연구에서는 DTED와 정사영상을 이용해서 추출한 기준점으로 수립한 IKONOS 센서모델의 성능을 분석하였다. 실측 기준점을 검사점으로 했을 때 수립된 모델의 독립적 성능은 약 $4{\sim}5$ 픽셀 정도였다. 또한 수치고도모델을 생성하고 이를 실측 기준점으로 생성한 수치고도모델과 육안으로 비교했을 때 서로 유사함을 알 수 있었으며, DTED 자료를 기준으로 산출한 높이 RMS 오차는 약 9 m였다. 이 결과로 보아 DTED Level 2와 정사영상을 이용해서 추출한 기준점이 IKONOS 센서 모델 수립에 적용될 수 있음을 알 수 있었다.
다중 시기에 수집된 고해상도 위성영상은 효과적인 도심지 분석과 모니터링을 위한 필수적인 자료이다. 그러나 같은 지역에 대해 다른 센서에서 수집된 영상은 물론, 동일 센서 영상이라 하더라도 두 영상간의 기하학적 위치정보가 서로 일치하지 않는 문제가 존재한다. 따라서 다중 영상의 효과적인 활용을 위해서는 영상 정합을 위해 매칭 포인트를 추출하는 일이 필수적이다. 그러나 도심지의 경우 건물, 교량, 나무, 기타 인공 구조물 등의 영향으로 넓은 영역에 그림자가 분포하며 그림자의 방향과 강도는 영상 수집 시기에 따라 달라지기 때문에 정확한 매칭 포인트를 추출하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 대표적인 매칭점 추출 기법인 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 기법과 자동 그림자 추출 기법을 적용하여 도심지역의 그림자가 영상 정합에 미치는 영향을 분석하였다. 영상 분할을 통해 생성된 세그먼트의 분광 및 공간인자를 이용하여 그림자 객체를 추출하였으며 이 때 건물 버퍼 영역을 그림자의 인접정보로서 활용하였다. SIFT 기법을 통해 추출된 매칭점이 그림자에 위치하는 경우 이를 제거하고 영상 정합을 수행하였다. 최종적으로 고해상도 위성영상의 정합에 대한 그림자의 영향을 분석하기 위해 추출된 매칭점과 정합 결과의 정확도를 정량적, 시각적으로 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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