SAC is a compact electro-optical camera for imaging in visible-NIR spectral ranges. SAC provides highresolution images over the wide geometric and spectral ranges: 10 m ground sample distance (GSD) and 50 km swath width in the spectral ranges of 520 ${\sim}$ 890 nm. SAC is designed to produce high quality images: modulation transfer function (MTF) of more than 15 %; signal-to-noise ratio (SNR) of more than 100. The missions of SAC incorporate various imaging operations: multi-spectral imaging; super swath-width imaging with cameras in parallel; along-track stereo imaging with slanted 2 cameras.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.19
no.12
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pp.1061-1066
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2013
In the steel industry, the detection of tiny defects including its 3D characteristics on steel surfaces is very important from the point of view of quality control. A multi-spectral photometric stereo method is an attractive scheme because the shape of the defect can be obtained based on the images which are acquired at the same time by using a multi-channel camera. Moreover, the calculation time required for this scheme can be greatly reduced for real-time application with the aid of a GPU (Graphic Processing Unit). Although a more reliable shape reconstruction of defects can be possible when the numbers of available images are increased, it is not an easy task to construct a camera system which has more than 3 channels in the visible light range. In this paper, a new 6-channel camera system, which can distinguish the vertical/horizontal linearly polarized lights of RGB light sources, was developed by adopting two 3-CCD cameras and two polarized lenses based on the fact that the polarized light is preserved on the steel surface. The photometric stereo scheme with 6 images was accelerated by using a GPU, and the performance of the proposed system was validated through experiments.
Atmospheric correction is an essential part in time-series analysis on biophysical parameters of surface features. In this study, we tried to examine possible problems in atmospheric correction of multitemporal High Spatial Resolution (HSR) images obtained from two different sensor systems. Three KOMPSAT-2 and two IKONOS-2 multispectral images were used. Three atmospheric correction methods were applied to derive surface reflectance: (1) Radiative Transfer (RT) - based absolute atmospheric correction method, (2) the Dark Object Subtraction (DOS) method, and (3) the Cosine Of the Uun zeniTh angle (COST) method. Atmospheric correction results were evaluated by comparing spectral reflectance values extracted from invariant targets and vegetation cover types. In overall, multi-temporal reflectance from five images obtained from January to December did not show consistent pattern in invariant targets and did not follow a typical profile of vegetation growth in forests and rice field. The multi-temporal reflectance values were different by sensor type and atmospheric correction methods. The inconsistent atmospheric correction results from these multi-temporal HSR images may be explained by several factors including unstable radiometric calibration coefficients for each sensor and wide range of sun and sensor geometry with the off-nadir viewing HSR images.
Microphytobenthos bloom from late January to early March in Korean tidal flats. KOMPSAT-2 will provide multi-spectral images with a spatial resolution of 4 m comparable with IKONOS. Using IKONOS and Landsat data, algal mat detection was tested in the Saemangeum area~ Micro-benthic diatoms are abundant and a major primary product in the tidal flats. A linear spectral unmixing (LSU) method was applied to the test data. LSU was effective to detect algal mat and the classified algal mat fraction well correlated with NDVI image. Fine grained upper tidal flats are generally known to be the best environment for algal mat. Algal mat thriving in coarse grained lower tidal flats as well as upper tidal flats were reported in this study. A high resolution multi-spectral sensor in KOMPSAT-2 will provide useful data for long-term monitoring of microphytobenthos in tidal flats.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.9
no.6
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pp.1-12
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2006
Remote sensing cannot provide a direct measurement of vegetation index (VI) but it can provide a reasonably good estimate of vegetation index, defined as the ratio of satellite bands. The monitoring of vegetation in nearby urban regions is made difficult by the low spatial resolution and temporal resolution image captures. In this study, enhancing spatial resolution method is adapted as to improve a low spatial resolution. Recent studies have successfully estimated normalized difference vegetation index (NDVI) using improved resolution method such as from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) onboard EOS Terra satellite. Image enhancing spatial resolution is an important tool in remote sensing, as many Earth observation satellites provide both high-resolution and low-resolution multi-spectral images. Examples of enhancement of a MODIS multi-spectral image and a MODIS NDVI image of Cheongju using a Landsat TM high-resolution multi-spectral image are presented. The results are compared with that of the IHS technique is presented for enhancing spatial resolution of multi-spectral bands using a higher resolution data set. To provide a continuous monitoring capability for NDVI, in situ measurements of NDVI from paddy field was carried out in 2004 for comparison with remotely sensed MODIS data. We compare and discuss NDVI estimates from MODIS sensors and in-situ spectroradiometer data over Ochang plain region. These results indicate that the MODIS NDVI is underestimated by approximately 50%.
Unlike other critical forest diseases, pine pitch canker in Korea has shown rather mild symptoms of partial loss of crown foliage and leaf discoloration. This study used high-resolution satellite images to detect and monitor canopy decline by pine pitch canker. To enhance the subtle change of canopy reflectance in pitch canker damaged tree crowns, multi-temporal analysis was applied to two KOMPSAT multispectral images obtained in 2011 and 2015. To assure the spectral consistency between the two images, radiometric corrections of atmospheric and shadow effects were applied prior to multi-temporal analysis. The normalized difference vegetation index (NDVI) of each image and the NDVI difference (${\Delta}NDVI=NDVI_{2015}-NDVI_{2011}$) between two images were derived. All negative ΔNDVI values were initially considered any pine stands, including both pitch canker damaged trees and other trees, that showed the decrease of crown foliage from 2011 to 2015. Next, $NDVI_{2015}$ was used to exclude the canopy decline unrelated to the pitch canker damage. Field survey data were used to find the spectral characteristics of the damaged canopy and to evaluate the detection accuracy from further analysis.Although the detection accuracy as assessed by limited number of field survey on 21 sites was 71%, there were also many false alarms that were spectrally very similar to the damaged canopy. The false alarms were mostly found at the mixed stands of pine and young deciduous trees, which might invade these sites after the pine canopy had already opened by any crown damages. Using both ${\Delta}NDVI$ and $NDVI_{2015}$ could be an effective way to narrow down the potential area of the pitch canker damage in Korea.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.8
no.2
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pp.44-54
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2005
In this study the tidal area in Seo han bay, North Korea was detected and extracted by using various satellite images (ASTER, KOMPSAT EOC, Landsat TM/ETM+) and GIS spatial analysis. Especially, the micro-landform was classified through the spectral characteristic of each satellite image and the change of tidal flat size was detected on passing year. For this, the spectral characteristics of eight tidal flat area in Korea, which are called as Seo han bay, Gwang ryang bay, Hae iu bay, Gang hwa bay, A san bay, Garorim bay, Jul po bay and Soon chun bay, were analyzed by using multi band of multi spectral satellite images such as Landsat TM/ETM+. Moreover, the micro-landform tidal flat in Seo han bay, North Korea was extracted by using ISODATA clustering based on the result of spectral characteristic. In addition, in order to detect the change of tidal flat size on passing years, the ancient topography map (1918-1920) was constructed as GIS DB. Also, the tidal flat distribution map based on the temporal satellite images were constructed to detect the tidal flat size for recent years. Through this, the efficient band to classify the micro-landform and detect its boundary was clarified and one possibility of KOMPSAT EOC application could be also introduced by extracting the spatial information of tidal flat efficiently.
This article presents a new method for semi-automatic extraction of building information (height, shape, and footprint location) from monoscopic urban scenes. The proposed method is to expand Semi-automatic Volumetric Shadow Analysis (SVSA), which can handle occluded building footprints or shadows semi-automatically. SVSA can extract wrong building information from a single high resolution satellite image because SVSA is influenced by extracted shadow area, image noise and objects around a building. The proposed method can reduce the disadvantage of SVSA by using multi-spectral images. The proposed method applies SVSA to panchromatic and multi-spectral images. Results of SVSA are used as parameters of a cost function. A building height with maximum value of the cost function is determined as actual building height. For performance evaluation, building heights extracted by SVSA and the proposed method from Kompsat-2 images were compared with reference heights extracted from stereo IKONOS. The result of performance evaluation shows the proposed method is a more accurate and stable method than SVSA.
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2007.04a
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pp.141-144
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2007
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.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.21
no.5
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pp.459-464
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2015
An on-line quality control of hot steel products is one of the important issues in the steel industry because of cost minimization. In recent years, relative depth information of surface defects is increasingly required for strict quality control. In this paper, a 3D shape reconstruction scheme for defects on a hot steel surface based on a multi-spectral photometric stereo method is proposed. After simultaneously illuminating a hot steel surface by using vertical/horizontal linearly polarized lights of green and blue light sources, the corresponding 4 images are obtained. The photometric stereo method is then applied with the aid of a GPU (Graphic Processing Unit) to reconstruct the shape of the target surface based on these images. The proposed scheme was validated through experiments.
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