Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.18
no.4
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pp.68-80
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2015
To increase the utilization of the KOrea Multi-Purpose SATellite(KOMPSAT) series imagery being developed pursuant to the national space development program, high quality images with enhanced locational accuracy should be created through standardized post-processing processes. In the present study, using the Value-Added Processing System(VAPS) constructed for the post-processing of KOMPSAT imagery, location correction experiments were conducted using KOMPSAT-2 and -3 imagery from domestic and overseas regions. First, 50 pieces from each of KOMPSAT-2 imagery were selected from South Korean and North Korean regions, and modeling was conducted using GCP Chips. According to the results, the Root Mean Square Errors(RMSE) for South Korea and North Korea were 1.59 pixels and 2.04 pixels, respectively, and the locational accuracy of ortho mosaic imagery using check points were 1.33m(RMSE) and 1.90m(RMSE), respectively. Meanwhile, in the case of overseas regions for which GCP could not be easily obtained, the improvement of locational accuracy could be identified through image corrections using Open Street Map(OSM). The VAPS and reference materials used in the present study are expected to be very useful in constructing a precise image DB for entire global regions.
최근 도심지역이 급변하고 고해상도 위성영상의 보급이 증가함에 따라 고해상도 위성영상을 이용한 수치표고모델과 정사영상 생성에 관한 연구가 활발해 지고 있다. 본 연구에서는 IKONOS, SPOT5, QUICKBIRD, KOMPSAT2 위성영상을 이용하여 DEM 과 정사영상을 생성하였으며 USGS DTED 와 기준점을 이용하여 결과의 정확도를 비교 분석하였다. 보다 정확한 DEM 생성을 위해 자동 피라미드 알고리즘을 적용하고 영상 정합시 에피폴라 기하학을 적용하였다. 정사 영상 생성시 DTED 높이값을 이용하여 보정을 수행하였으며 생성 속도를 높이기 위하여 리샘플링 그리드를 적용하였다. 본 연구에서 DEM 과 정사영상 생성시 QUICKBIRD 와 SPOT5 의 경우 영상의 용량이 매우 커 메모리 부족문제와 알고리즘 수행 속도 저하가 발생함을 확인하였다. 이를 개선하기 위하여 DEM 생성시 정합 후보점의 개수를 줄이는 알고리즘을 고안하여 기존에 메모리 문제로 생성하지 못했던 QUICKBIRD와 SPOT5 의 DEM 을 생성하였으며 정사 영상 생성시 리샘플링 그리드를 적용하여 고해상도 정상영상 생성 속도 개선에 상당한 효과를 가져왔다. 그러나 고해상도 위성 영상의 용량이 점점 커져감에 따라 이러한 메모리 문제와 처리 속도 저하에 관한 문제는 추후 계속적으로 연구되어야 할 부분이라고 할 수 있다. 본 연구에서 생성한 IKONOS, SPOT5, QUICKBIRD DEM 의 정확도를 USGS DTED 와 비교한 결과 13${\sim}$15 m 정도의 RMS 높이 오차가 산출되었으며 생성된 IKONOS, QUICKBIRD, KOMPSAT2 정사영상을 기준점과 비교한 결과 3 m 정도의 거리오차가 산출되었음을 확인하였다.
Recently, as various fields of applications using space-borne imagery have been emphasized, interests on integrated analysis or fusion using multi-sources are also increasing. In this study, to investigate applicability of multiple imageries for further regional-scaled application, DN value analysis and multi-resolution classification by using KOMPSAT EOC imagery and Landsat 7 ETM+image data in the Namyangju-city area were performed, and then this classified results were compared to land-use thematic data at the same area. In case of classified results by using muff-resolution image data, it is shown that linear-type features can be easily extracted. furthermore, it is expected that multi-resolution classified image can be effectively utilized to urban environment analysis, according to results of similar pattern by comparative study based on multi-buffered zone analysis or so-called distance analysis along main road features in the study area.
There have been many applications to observe Earth using synthetic aperture radar (SAR) since it could acquire Earth observation data without reference to weathers or local times. However researches about digital map generation using SAR have hardly been performed due to complex raw data processing. In this study, we suggested feasibility of producing digital map using SAR stereo images. We collected two sets, which include an ascending and a descending orbit acquisitions respectively, of KOMPSAT-5 stereo dataset. In order to suggest the feasibility of digital map generation from SAR stereo images, we performed 1) rational polynomial coefficient transformation from radar geometry, 2) digital resititution using KOMPSAT-5 stereo images, and 3) validation using digital-map-derived reference points and check points. As the results of two models, root mean squared errors of XY and Z direction were less than 1m for each model. We discussed that KOMPSAT-5 stereo image could generated 1:25,000 digital map which meets a standard of the digital map. The proposed results would contribute to generate and update digital maps for inaccessible areas and wherever weather conditions are unstable such as North Korea or Polar region.
Urban environment represent one of the most dynamic regions on earth. As in other countries, forests, green areas, agricultural lands are rapidly changing into residential or industrial areas in South Korea. Monitoring such rapid changes in land use requires rapid data acquisition, and satellite imagery can be an effective method to this demand. In general, SAR(Synthetic Aperture Radar) satellites acquire images with an active system, so the brightness of the image is determined by the surface roughness. Therefore, the water areas appears dark due to low reflection intensity, In the residential area where the artificial structures are distributed, the brightness value is higher than other areas due to the strong reflection intensity. If we use these characteristics of SAR images, settlement areas can be extracted efficiently. In this study, extraction of settlement areas was performed using TerraSAR-X of German high-resolution X-band SAR satellite and KOMPSAT-5 of South Korea, and object-oriented image classification method using the image segmentation technique is applied for extraction. In addition, to improve the accuracy of image segmentation, the speckle divergence was first calculated to adjust the reflection intensity of settlement areas. In order to evaluate the accuracy of the two satellite images, settlement areas are classified by applying a pixel-based K-means image classification method. As a result, in the case of TerraSAR-X, the accuracy of the object-oriented image classification technique was 88.5%, that of the pixel-based image classification was 75.9%, and that of KOMPSAT-5 was 87.3% and 74.4%, respectively.
Recently, the use of high-resolution satellites is increasing in many areas. In order to supply useful satellite images stably, it is necessary to establish automatic precision geometric correction technic. Geometric correction is the process that corrected geometric errors of satellite imagery based on the GCP (Ground Control Point), which is correspondence point between accurate ground coordinates and image coordinates. Therefore, in the automatic geometric correction process, it is the key to acquire high-quality GCPs automatically. In this paper, we proposed iterative precision geometry correction method. we constructed an image pyramid and repeatedly performed GCP chip matching, outlier detection, and precision sensor modeling in each layer of the image pyramid. Through this method, we were able to acquire high-quality GCPs automatically. we then improved the performance of geometric correction of high-resolution satellite images. To analyze the performance of the proposed method, we used KOMPSAT-3 and 3A Level 1R 8 scenes. As a result of the experiment, the proposed method showed the geometric correction accuracy of 1.5 pixels on average and a maximum of 2 pixels.
In this study, calibration processes and methods of evaluating the radiometric quality of satellite images from the meteorological payload on the GEO-KOMPSAT-2A were described. MTF(Modulation Transfer Function), SNR(Signal-To-Noise Ratio), NEdT(Noise Equivalent Delta Temperature), and Dynamic Range, which are the major parameters for assessment of data radiometric quality of space-borne visible and infrared sensors, are focused. Key process of the quality check of the satellite data is the comparing the image radiometric performance parameters during the In-Oribit Test with those acquired from the ground tests. Validation plan of the image quality of the GEO-KOMPSAT-2A Meteorological Imager is addressed based on the analyses results of COMS MI data during the COMS In-Orbit Test period
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.18
no.1
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pp.147-155
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2015
The existing field survey and aerial photography involve the waste of manpower and economic loss in the coastline survey. To minimize these disadvantages, the digitization for efficient coastline extraction was conducted in this study using the points extracted from the standard coastline of the approximate highest high water and the diverse satellite images (KOMPSAT-3, SPOT-5, Landsat-8 and Quickbird-2), and the comparative accuracy analysis was conducted. The differences between the standard coastline points of the approximate highest high water and the coastline of each satellite were smallest for KOMPSAT-3, followed by Quickbird-2, SPOT-5 and Landsat-8. The significant probability from between the multipurpose applications satellite and Quickbird-2 (significant probability two-tailed) was statistically significant at 1% significance level. Therefore, high-resolution satellite images are required to efficiently extract the coastline, and KOMPSAT-3, from which images are easily acquired at a low cost, will enable the most efficient coastline extraction without external support.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.19
no.4
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pp.373-383
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2001
This study conducted pilot mapping project to know the possibility of mapping with medium resolution satellite imageries. For this purpose, mapping experiments were conducted with each stereo model imageries of SPOT, KOMPSAT, and IRS- lC. And positional accuracy, analysis of detectable and describable features, and comparison with existing digital map were checked, possible mapping scale and cost analysis were conducted with these results. Regarding SPOT imagery, digital photogrammetric workstation was used for stereoplotting. Regarding KOMPSAT and IRS-lC imageries, because there were data format support problems. head-up digitizing was performed with ortho imageries rectified with DEMs generated by image matching. The results of experiments show that such features as wide road, river, coast line, etc are possible to detect and depict but many other features are not for SPOT, KOMPSAT, and IRS-lC imageries. On the aspect of mapping, therefore, SPOT is available for 1/50,000 topographic map revision, KOMPSAT and IRS-lC for 1/25.000 topographic map revision.
The increasing interest in soil moisture data from satellite imagery for applications in hydrology, meteorology, and agriculture has led to the development of methods to produce variable-resolution soil moisture maps. Research on accurate soil moisture estimation using satellite imagery is essential for remote sensing applications. The purpose of this study is to generate a soil moisture estimation map for a test area using KOMPSAT-3/3A and KOMPSAT-5 SAR imagery and to quantitatively compare the results with soil moisture data from the Soil Moisture Active Passive (SMAP) mission provided by NASA, with a focus on accuracy validation. In addition, the Korean Environmental Geographic Information Service (EGIS) land cover map was used to determine soil moisture, especially in agricultural and forested regions. The selected test area for this study is the western part of Jeju, South Korea, where input data were available for the soil moisture estimation algorithm based on the Water Cloud Model (WCM). Synthetic Aperture Radar (SAR) imagery from KOMPSAT-5 HV and Sentinel-1 VV were used for soil moisture estimation, while vegetation indices were calculated from the surface reflectance of KOMPSAT-3 imagery. Comparison of the derived soil moisture results with SMAP (L-3) and SMAP (L-4) data by differencing showed a mean difference of 4.13±3.60 p% and 14.24±2.10 p%, respectively, indicating a level of agreement. This research suggests the potential for producing highly accurate and precise soil moisture maps using future South Korean satellite imagery and publicly available data sources, as demonstrated in this study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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