• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.1346-1348
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• 2003

In this paper, the interferometric coherence was estimated and the amplitude intensity was extracted using the repeat-pass interferometric data, acquired by European Remote Sensing Satellite 1 and 2. Then discrimination and classification of surface land types in Zhangjiakou test site, Hebei Province were carried out based on the coherence estimation and the intensity extraction. Seven types of land were discriminated and classified, including in two different types of meadows, woodland, dry land, grassland, steppe and water body. The backscatter and coherence characteristics of these land types on the multi-temporal images were analyzed, and the change of surface features with time series was also discussed.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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• pp.233-235
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• 2005

This paper presents an unsupervised change detection methodology designed for the detection of landslide areas. The proposed methodology consists of two analytical steps: one for multi-temporal segmentation and the other for automatic selection of thresholding values. By considering the conditions of landslide occurrences and the spectral behavior of multi-temporal remote sensing images, some specific procedures are included in the analytical steps mentioned above. The effectiveness and applicability of the methodology proposed here were illustrated by a case study of the Gangneung area, Korea. The case study demonstrated that the proposed methodology could detect about $83\%$ of landslide occurrences.

• 한국측량학회지
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• 제37권5호
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• pp.323-330
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• 2019

Radiometric normalization with multi-temporal satellite images is essential for time series analysis and change detection. Generally, relative radiometric normalization, which is an image-based method, is performed, and histogram matching is a representative method for normalizing the non-linear properties. However, since it utilizes global statistical information only, local information is not considered at all. Thus, this paper proposes a histogram matching method considering local information. The proposed method divides histograms based on density, mean, and standard deviation of image intensities, and performs histogram matching locally on the sub-histogram. The matched histogram is then further partitioned and this process is performed again, iteratively, controlled with the wasserstein distance. Finally, the proposed method is compared to global histogram matching. The experimental results show that the proposed method is visually and quantitatively superior to the conventional method, which indicates the applicability of the proposed method to the radiometric normalization of multi-temporal images with non-linear properties.

• 한국측량학회지
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• 제29권5호
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• pp.449-457
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• 2011

As automated image processing techniques have been required in multi-temporal/multi-sensor geospatial image applications, use of automated but highly invariant image matching technique has been a critical ingredient. Note that there is high possibility of geometric and spectral differences between multi-temporal/multi-sensor geospatial images due to differences in sensor, acquisition geometry, season, and weather, etc. Among many image matching techniques, the SIFT (Scale Invariant Feature Transform) is a popular method since it has been recognized to be very robust to diverse imaging conditions. Therefore, the SIFT has high potential for the geospatial image processing. This paper presents a performance test results of the SIFT on geospatial imagery by simulating various image differences such as shear, scale, rotation, intensity, noise, and spectral differences. Since a geospatial image application often requires a number of good matching points over the images, the number of matching points was analyzed with its matching positional accuracy. The test results show that the SIFT is highly invariant but could not overcome significant image differences. In addition, it guarantees no outlier-free matching such that it is highly recommended to use outlier removal techniques such as RANSAC (RANdom SAmple Consensus).

• 한국측량학회지
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• 제36권6호
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• pp.581-588
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• 2018

본 연구는 다시기 영상의 활용이 유리한 RapidEye 영상의 활용성을 증대시키기 위하여, 이들 간에 지역적으로 존재하는 기하오차를 최소화 하는 정밀 상호좌표등록 기법을 제안하였다. 이를 위해, RapidEye 영상과 함께 제공되는 RPCs (Rational Polynomial Coefficients)를 이용하여 다시기 정사영상을 생성하고, 정사영상 간의 정밀 상호 좌표등록을 수행하였다. 정사영상을 생성하기 위해서 수치지도에서 추출된 DEM (Digital Elevation Model)을 활용하였으며, 정밀 상호좌표등록을 수행하기 위하여 RNCC (Registration Noise Cross Correlation) 기법을 적용하였다. 영광지역에 대해 2015년 5월부터 2016년 11월까지 획득된 RapidEye 1B 영상 총 4장을 활용하여 실험을 진행하였으며, 밴드별(blue, green, red, red edge, near-infrared)로 적용된 정밀 상호좌표등록 결과 비교분석을 통해 각 밴드가 보이는 상호좌표등록 적용 가능성 여부를 판단하였다. 실험 결과, RapidEye 영상의 모든 밴드를 활용하여 상호좌표등록이 가능하였으며, 상호좌표등록을 하지 않았을 때보다 다시기 영상 간 정량적/정성적으로 향상된 기하 일치도를 보였다. 특히 red와 red edge 밴드를 이용할 경우 다시기 영상 촬영시기의 계절적 차이에 관계없이 안정적인 상호좌표등록 결과를 보임을 확인하였다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제41권2호
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• pp.126-137
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• 2016

Purpose: The overall objective of this study was to evaluate the vegetation fraction of soybeans, grown under different cropping conditions using an unmanned aerial vehicle (UAV) equipped with a red, green, and blue (RGB) camera. Methods: Test plots were prepared based on different cropping treatments, i.e., soybean single-cropping, with and without herbicide application and soybean and barley-cover cropping, with and without herbicide application. The UAV flights were manually controlled using a remote flight controller on the ground, with 2.4 GHz radio frequency communication. For image pre-processing, the acquired images were pre-treated and georeferenced using a fisheye distortion removal function, and ground control points were collected using Google Maps. Tarpaulin panels of different colors were used to calibrate the multi-temporal images by converting the RGB digital number values into the RGB reflectance spectrum, utilizing a linear regression method. Excess Green (ExG) vegetation indices for each of the test plots were compared with the M-statistic method in order to quantitatively evaluate the greenness of soybean fields under different cropping systems. Results: The reflectance calibration methods used in the study showed high coefficients of determination, ranging from 0.8 to 0.9, indicating the feasibility of a linear regression fitting method for monitoring multi-temporal RGB images of soybean fields. As expected, the ExG vegetation indices changed according to different soybean growth stages, showing clear differences among the test plots with different cropping treatments in the early season of < 60 days after sowing (DAS). With the M-statistic method, the test plots under different treatments could be discriminated in the early seasons of <41 DAS, showing a value of M > 1. Conclusion: Therefore, multi-temporal images obtained with an UAV and a RGB camera could be applied for quantifying overall vegetation fractions and crop growth status, and this information could contribute to determine proper treatments for the vegetation fraction.

• 대한공간정보학회지
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• 제12권4호
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• pp.3-12
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• 2004

농촌지역의 신규 수자원개발과 지속가능한 물의 사용과 배분을 위해서는 수자원의 관리가 매우 중요하다. 본 고는 안성지역을 중심으로 하여 다중 시기의 ETM 위성영상을 이용하여 토양습도를 분석하는 것을 목적으로 한다. Landsat 위성영상은 다목적 실용위성과 융합하여 용수구역도의 배경으로 사용되는 것을 원래 목적이었으나 세 시기에 걸친 영상분석의 결과를 통해 보다 높은 해상도의 토양수분도를 작성할 수 있었다. 2001년 4월의 영상분석결과는 논의 상태는 인공지물과 같이 매우 낮은 반사도 값을 보여준 반면에 5월과 6월에 촬영된 영상의 습도지수는 상당히 높게 나타났으며 이는 이앙기를 지나면서 토양의 습도의 변화를 반영한 것으로 해석된다. 본 연구에서도 산지지역의 경우에는 습윤지수의 변화는 거의 나타나지 않고 있으며 호수와 하천의 경우에는 보유유량에 따라 매우 급격한 변화값을 보여주었다. 위의 결과를 토대로 하여 농업지역의 토양의 습도 상태에 대한 지도제작을 수행하고 가뭄에 민감한 정도가 시간의 변화에 따라 상이한 정도로 표시되는 주제도를 작성할 수 있었다. 이로써 ETM영상과 다목적 실용위성영상의 융합을 통한 습윤지수 지도는 경제적이면서도 빠른 의사결정을 지원할 수 있으며, 수문학적 가뭄과 기후학적 가뭄 자료와 더불어 가뭄 민감도 지도생성을 통한 합리적인 용수 배분에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제10권3호
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• pp.31-39
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• 2007

본 연구에서는 대청댐 유역의 수계 변화를 GIS 기반에서 정량적 정성적으로 해석하기 위해 다시기의 Landsat 위성영상을 이용하여 대청댐 건설이후부터 근래까지 유역의 수계 변화를 탐지하고자 하였다. 이를 위해 1981년, 1987년, 1993년, 2002년에 해당하는 각각의 Landsat 위성영상에 대하여 수계, 식생, 도로 및 인공지물 등의 클래스를 지정하고 감독분류기법을 적용하여 유역에 대한 변화를 분석하였다. 감독분류의 결과로부터 4개 시기의 위성영상 중 수계만을 추출하여 중첩분석을 수행하였으며, 이를 통해 대청댐 유역의 수계에 대한 시계열적 변화를 효율적으로 파악할 수 있었다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권1호
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• pp.111-120
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• 2015

HDR(high dynamic range) 영상 생성은 실세계의 고명암비 영상을 재현하는 방법이다. Exposure fusion은 여러 HDR 영상 생성방법 중 한 가지로 true-HDR 영상을 생성하지 않고, 바로 pseudo-HDR 영상을 생성하는 방법이다. 그러나 노출이 다른 여러 입력영상들 중에서 이동하는 물체가 존재하면 잔상 효과가 발생하여 pseudo-HDR 영상의 화질 열화를 가져온다. 이러한 단점을 해결하기 위해 본 논문에서는 시간 영역에서 일치성 평가를 통한 무 잔상 exposure fusion을 제안하였다. 먼저 다중 역치 및 밝기를 이용한 비트맵과 색도 일관성 맵을 이용하여 각 입력 영상들간의 일치성을 평가하였고, 이를 시간 영역 가중치 맵으로 나타내었다. 그리고 기존 exposure fusion에서의 공간 영역 가중치 맵과 결합하여 최종 가중치 맵을 생성하였다. 마지막으로 각각 입력 영상에 최종 가중치 맵을 적용한 후, 합성하여 잔상이 제거된 pseudo-HDR 영상을 생성하였다. 실험을 통해 제안된 방법의 pseudo-HDR이 기존의 방법보다 잔상이 더 많이 제거되어 화질이 개선됨을 확인하였고, 객관적인 평가 방법인 기준 영상 대비 오차도 더 적게 나타남을 확인하였다.

• 대한지리학회지
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• 제39권5호
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• pp.786-803
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• 2004

최근, 다중 센서 영상과 GIS 주제도 정보를 이용한 토지 피복 분류에 대해 관심이 증가하고 있는 추세이다. 그러나. 분류에 필요한 효과적인 GIS 정보를 충분히 보유하고 있음에도 불구하고, 최대우도법(MLE) 같은 전통적인 방법은 기존의 컴퓨터 프로그램들이 GTS 자료를 제대로 다룰 수 없다는 이유로 유용한 정보의 이용에 제한을 받아 왔다. 본 연구에서는 다중 파장대 및 다중 시기 영상을 이용하여 새로운 영상 분류기법을 제안하고자 한다. 특히 MLE기법을 확대하여 다중 스펙트럼 영상 자료 및 토지 피복 분류 자료 등을 함께 사용할 수 있도록 하였다. 또한 파라미터가 데이터에서 추정되는 경우 우도비(LRE) 추정법이 오히려 더 적합할 수 있어서 LRE기법도 함께 사용하였다. 연구 지역은 서해안 안면도 지역이며, 자료는 Landsat ETM+ 영상과 Landsat TM 영상을 이용하여 만든 토지 피복도이다. 연구 결과. 제안된 방법은 단일 스펙트럼 자료를 사용하는 것보다 현저히 개선된 분류 정확도를 나타낸다. 즉, 개선된 분류 영상들은. MLE를 사용했을 때는 $6.2\%$, LRE를 사용했을 때는 $9.2\%$의 분류 정확도 개선을 보였다. 또한 본 연구는 제시된 알고리즘이 토지 피복 변화에 따른 그 지역의 변화 지역 추출도 가능할 것으로 판단된다. 향후 토지피복 분류 결과는 실 세계에서 보다 정확한 의사결정을 위한 보완적인 자료로써 유용하게 사용될 수 있을 것이라는 판단된다.