본 연구에서는 인도네시아 반둥 남부지역에 대하여 지질조사 시 기초 자료를 제공하기 위해 지형 및 위성영상 분석결과와 지질과의 상관성 분석을 실시하였다. 이를 위해 지형, 지질 및 위성영상에 대한 공간 DB를 구축하였고, 지형자료로부터 지형, 고도분포도, 경사도, 경사방향도, 곡률도 및 음영기복도를, 위성영상으로부터 선구조, 선구조 밀도 및 식생지수를 추출하여 공간 DB를 구축하였다. 이렇게 구축된 공간 DB와 지질과의 상관성 분석 결과 본 연구지역에서 는 지질 분포가 지형과 밀접한 관계가 있었다. 퇴적암층들은 지형분석과 지질과의 관계를 볼 때 각 층에 대하여서는 일치하지 않으나 전체적으로 놓고 볼 때는 매우 잘 일치함을 볼 수 있다. 화산암층에서는 응회암층과 화산각력암층이 지형분석결과와 잘 일치됨을 볼 수 있다. 테일러스층은 지형 및 위성영상 분석과 매우 잘 일치함을 나타내고 있다.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.792-797
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2002
In the following paper two algorithms, suitable for the analysis of panchromatic data as provided by KOMPSAT-1 will be presented. One is a texture analysis which will be used to create a settlement mask based on the variations of gray values. The other is a fusion algorithm which allows the combination of high resolution panchromatic data with medium resolution multispectral data. The procedure developed for this purpose uses the spatial information present in the high resolution image to spatially enhance the low resolution image, while keeping the distortion of the multispectral information to a minimum. This makes it possible to use the fusion results for standard multispecatral classification routines. The procedures presented here can be automated to large extent, making them suitable for a standard processing routine of satellite data.
위성 영상 활용 분야의 확대 및 사용자 증가에 따라 다양한 형태의 임무를 수행할 수 있는 위성이 요구되고 있다. 대부분의 고해상도 위성은 신호대 잡음비를 향상시키기 위하여 TDI (time delay and integration) 기법을 사용하지만 위성 기동에 의해 위성 영상의 품질 저하가 발생될 수 있다. 본 논문에서는 고해상도 위성이 기동성을 이용하여 지상 관측을 수행하는데 있어서 필요한 위성 자세 관련 요구사항을 도출하고 지상 관측을 수행하기 위한 위성 운영 방안을 제시하는 것을 내용으로 한다. 본 논문에서 제시한 내용은 시스템 수준의 개념 설계 및 분석에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 예상된다.
This research uses high-resolution satellite images as a source of collecting farmland information. For effectively extract the paddy area, we use texture information and different classify methods to assist the satellite image classification. First, using maximum likelihood classifier to extract paddy information from images. The results show that User Accuracy and Procedure Accuracy of the paddy area can increase from 80.60% to 95.45% and 84.38% to 95.45%. Second, establishing a paddy Knowledge Base and using Knowledge Base Classifier to extract paddy area, and result shows the User Accuracy and Producer Accuracy to be 92.16% and 90.06%. Finally, The result shows we can effectively contribute to the paddy field information extraction from high-resolution satellite images.
This research is aim to analyze of changing landscape and according to phenological cycle from image information of coastal environment obtained by multi-media were analyzed by camera and satellite image. The digital camera and satellite image were used for tidal flat vegetation monitoring during the construction of Sihwa lake. The vegetation type and phenological cycle of Sihwa tidal flat have been changed with the Sihwa lake ecosystem. The environment changes of Sihwa tidal flat area and ecological change were analyzed by field work digital camera images and satellite images. The airborne, UAV and satellite images were classified with the changed elements of coastal ecological environment and tidal flat vegetation monitoring carried out the changed area and shape of vegetation distribution with time series images.
DSM (Digital Surface Model) is a digital representation of ground surface topography or terrain that is widely used for hydrology, slope analysis, and urban planning. Aerial photogrammetry and LiDAR (Light Detection And Ranging) are main technology for urban DSM generation but high-resolution satellite imagery is the only ingredient for remote inaccessible areas. Traditional automated DSM generation method is based on correlation-based methods but recent study shows that a modern pixelwise image matching method, SGM (Semi-Global Matching) can be an alternative. Therefore this study investigated the application of SGM for Kompsat satellite data of KARI (Korea Aerospace Research Institute). Firstly, the sensor modeling was carried out for precise ground-to-image computation, followed by the epipolar image resampling for efficient stereo processing. Secondly, SGM was applied using different parameterizations. The generated DSM was evaluated with a reference DSM generated by the first pulse returns of the LIDAR reference dataset.
위성에서 관측된 다중분광 위성영상 데이터를 이용목적에 따라 분석하고 활용하기 위해서는 영상 자체에 내포된 밝기, 칼라, 질감 등 다양한 특징들이 중요한 정보원으로 이용되고 있다. 특히 질감이나 칼라정보를 이용한 위성영상의 분석과정에서 가장 중요한 문제는 원 영상의 정보를 효율적으로 표현하는 속성을 추출하여 적절히 활용하는 것이다. 따라서 본 논문에서는 위성영상 분석에 유용하게 사용할 수 있는 6개의 속성 벡터들을 선정한 다음 SPOT 위성에서 관측된 영상을 이용하여 각각의 속성들에 대한 분별력을 평가하기 위하여 역전파 신경망(Back-propagation Neural Network)을 이용한 분류 네트워크를 구성하였고, 실험하고자 하는 지역에 대한 훈련집합 선택시 선정된 여섯 개이 속성 벡터들을 분류에 사용될 특징으로 선택하였다. 분류 실험을 수행한 결과 각각의 벡터 속성들은 개개의 특성에 따라 많은 장단을 내포하고 있었으며, 전반적으로는 비교적 정확한 분류결과를 나타내었다. 따라서 칼라 및 질감 속성 벡터들은 위성영상의 분류과정에 효과적으로 사용될 수 있음은 물론 다양한 영상분석 및 응용분야에서도 유용하게 이용될 수 있을 것으로 기대된다.
This study proposes a distributed parallel processing system, called the Fast Analysis System for remote sensing daTa(FAST), for large-scale satellite image processing and analysis. FAST is a system that designs jobs in vertices and sequences, and distributes and processes them simultaneously. FAST manages data based on the Hadoop Distributed File System, controls entire jobs based on Apache Spark, and performs tasks in parallel in multiple slave nodes based on a docker container design. FAST enables the high-performance processing of progressively accumulated large-volume satellite images. Because the unit task is performed based on Docker, it is possible to reuse existing source codes for designing and implementing unit tasks. Additionally, the system is robust against software/hardware faults. To prove the capability of the proposed system, we performed an experiment to generate the original satellite images as ortho-images, which is a pre-processing step for all image analyses. In the experiment, when FAST was configured with eight slave nodes, it was found that the processing of a satellite image took less than 30 sec. Through these results, we proved the suitability and practical applicability of the FAST design.
강과 호수와 같은 넓은 지역을 대상으로 수질조사를 실시할 경우, 주기적이고 동시적인 관찰과 분석이 요구되고 있으며 인공위성 영상을 이용한 원격탐사 기법은 이러한 측면에서 매우 유용한 것으로 평가되고 있다. 그러나 인공위성 영상으로부터 수질인자를 추출하고자 할 때, 대기 산란의 영향이 포함된 위성영상의 화소 값은 분석의 정확도를 감소시키는 주된 원인이 된다. 본 연구에서는 원격탐사 기법을 이용하여 수질 인자를 분석하고자 할 때, 대기의 산란에 의한 영향을 제거하기 위한 대기 보정방법을 선택하고자 하였다. 또한 대기 보정방법 중 클로로필-a 부유물질, 투명도에 대한 상관성이 가장 높은 밴드의 조합을 선정하였다. 이러한 대기 보정방법과 밴드 조합을 사용하여 1984년, 1989년, 1993년, 1995년에 각각 관측된 인공위성 영상으로부터 수질 인자간의 시계열 변화를 분석하고자 하였다.
인공위성영상은 일반지도에 비해 많은 정보를 포함하고 있다. 위성에 탑재된 센서를 이용하여 수집하는 영상은 대부분 디지털 이미지로서 고가의 컴퓨터영상처리장비에 의하여 처리 분석해야만 한다. SPOT2-3호에서 수집한 강원도 춘천지역의 중복영상으로부터 자동으로 수치 표고모델을 작성함으로써 다양한 영상정보의 활용과 함께 입체영상지도제작 및 분석이 가능해지고 있다. 본 연구에서는 SPOT($60{\times}60km$)의 춘천지역을 대상으로 한눈에 영상을 재현할 수 있도록 고해상도의 인공위성 영상자료를 처리하여 영상지도를 제작하기 위한 DEM(digital elevation model)을 만들어 입체감을 가진 다 방향의 조감도를 작성하고자 하였다. 3차원 영상지도제작의 효율적인 방법을 모색하여 기존의 방법을 크게 개선하면서 경제적인 새로운 개념의 위성영상지도의 제작 및 활용가능성을 모색하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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