Digital image watermarking is a technology used in copyrighting of digital images by embedding unremovable informations. In this paper, a pixel-domain look-up-table-based watermarking algorithm is presented. With this methodology, the watermark was embedded in the host image, but we did not observe any distortion at certain specific region of interest. This means the proposed method is preferred in case of satellite images. Then, the image manipulation tool which is called 'StirMark' will be used to perform many kinds of attacks such as rotation, scaling, filtering and compression on the watermarked image. Finally, the effectiveness of a watermarking technique in terms of 'robustness' and 'data integrity' criteria will be measured by calculating PSNR of watermark and watermarked image.
Each class in remotely sensed imagery has different spectral and spatial characteristics. Natural features have relatively smaller spatial changes than spectral changes. Meanwhile, urban area in which buildings, roads, and cars are included is inclined to face more changes of spatial variation than spectral one. This study aims to propose the new urban complexity index (UCI) based on the 3D DWT computation of remotely sensed imageries considering these characteristics. And then we analyze relation between index and land cover map. The 3DWUCI values are related to class and the indices of urban area are greater than natural area. The proposed UCI could be used to express effectively the standard of urban complexity over a wide area.
A technique on atmospheric correction algorithm for a single band (0.76-0.90 $\mu$m) reflective of Landsat TM imagery has been developed using a radiation transfer model simulation. It proceeds in two steps: First, calculation of the surface reflectance of each pixel based on precomputed planetary albedo functions for actual atmospheres(e. g. radiosonde) and two kinds of atmospheric visibility states. Second, approximate correction of the adjacency pixel effect by taking into account the average reflectance in an 7 $\times$ 7 pixel neighbourhood and using appropriate land cover classification in reflectance. The correction functions are provided by MODTRAN model.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2004.05b
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pp.1271-1275
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2004
The purpose of this study is to present a standardized scheme for providing agriculture-related information at various spatial resolutions of satellite images including Landsat +ETM, KOMPSAT-1 EOC, ASTER VNIR, and IKONOS panchromatic and multi-spectral images. The satellite images were interpreted especially for identifying agricultural areas, crop types, agricultural facilities and structures. The results were compared with the land cover/land use classification system suggested by Ministry of Construction & Transportation based on NGIS (National Geographic Information System) and Ministry of Environment based on satellite remote sensing data. As a result, high-resolution agricultural land cover map from IKONOS imageries was made out. The results by IKONOS image will be provided to KOMPSAT-2 project for agricultural application.
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2004.11a
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pp.161-166
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2004
Seoul has experienced a rapid urban expansion over the past three decades. This paper reports an investigation into the application of Landsat imagery for detecting urban growth and assessing its impact on surface temperature in the region. Land cover/use change detection w3s carried out by using Landsat data. The results revealed a notable urban growth in the study area. This urban expansion had raised surface radiant temperature in the urbanized area. The method using remote sensing data based on GIS was found to be effective in monitoring and analysing urban growth and in evaluating urbanization impact on surface temperature.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2004.03a
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pp.261-265
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2004
The purpose of this study is to present a standardized scheme for providing agriculture-related information at various spatial resolutions of satellite images including Landsat+ETM, KOMPSAT-1 EOC, ASTER VNIR, and IKONOS panchromatic and multi-spectral images. The satellite images were interpreted especially for identifying agricultural areas, crop types, agricultural facilities and structures. The results were compared with the land cover/land use classification system suggested by Ministry of Construction & Transportation based on NGIS (National Geographic Information System) and Ministry of Environment based on satellite remote sensing data. As a result, high-resolution agricultural land cover map from IKONOS imageries was made out. The results by IKONOS image will be provided to KOMPSAT-2 project for agricultural application.
Classification is considered as one of the processes of extracting attributes from satellite imagery and is one of the usual functions in the commercial satellite image processing software. Accuracy of classification plays a key role in deciding the usage of its results. Many tremendous efforts far the higher accuracy have been done in such fields; training area selection, classification algorithm. Our research is one of these effort in different manners. In this research, we conduct classification using multiple satellite image data and evidential approach. We statistically consider the posterior probabilities and certainty in maximum likelihood classification and methodologically Dempster's orthogonal sums. Unfortunately, accuracy for the whole data sets has not assessed yet, but accuracy assessments in training fields and check fields shows accuracy improvement over 10% in overall accuracy and over 0.1 in kappa index.
Kim, Sung-Chai;Jeon, Seung-Hun;Kim, Min;Lee, Kwae-Hi
Proceedings of the KSRS Conference
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2002.10a
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pp.95-100
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2002
Detecting simple shaped buildings from 1m-resolution satellite imagery is presented. The proposed algorithm is that first, image features such as edges are detected and then segmentation process is performed with the detected features. It can be result in line primitives. These primitives are linked and grouped by building hypotheses. Proposed building hypotheses restrict a building to simple rectangular shape. And sub-region homogeneity test is performed for finding rooftops of buildings. The proposed algorithm has been tested on IKONOS satellite image with 1m-resolution.
Among effective feature extraction methods from the small-patched image set, independent component analysis (ICA) is recently well known stochastic manner to find informative basis images. The ICA simultaneously learns both basis images and independent components using high order statistic manners, because that information underlying between pixels are sensitive to high-order statistic models. The topographic ICA model is adapted in our experiment. This paper deals with an unsupervised classification strategies using learned ICA basis images. The experimental result by proposed classification technique shows superior performance than classic texture analysis techniques for the panchromatic KOMPSAT imagery.
Change detection technology, which discovers the change information on the surface of the earth by comparing and analyzing multi-temporal satellite images, can be usefully applied to the various fields, such as environmental inspection, urban planning, forest policy, updating of geographical information and the military usage. In this paper, we introduce a change detection system that can extract and analyze change elements from high-resolution satellite imagery as well as low- or middle-resolution satellite imagery. The developed system provides not only 7 pixelbased methods that can be used to detect change from low- or middle-resolution satellite images but also a float window concept that can be used in manual change detection from highresolution satellite images. This system enables fast access to the very large image, because it is constituted by OGC grid coverage components. Also new change detection algorithms can be easily added into this system if once they are made into grid coverage components.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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