Ever since high resolution satellites were launched, high-resolution satellite images have been utilized in many areas. This paper proposed methods of generating simulated satellite image using DEM(Digital Elevation Model) and digital image such as aerial photograph. There are two methods proposed in the paper: one is Direct-Indirect method and the other Indirect-Indirect, method. It is assumed that satellite attitude is not changing and perspective center is moving in the direction of flight while image is captured. The proposed methods were implemented with aerial photograph, DEM data, arbitrary orbit parameters and attitude parameters of high resolution satellite image under generation. Furthermore, for the stereo viewing, different orientation parameters and perspective center were tested for generating simulated satellite image. In addition, the quality and accuracy of the simulated satellite image generated by the proposed methods were analyzed.
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2004.11a
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pp.239-243
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2004
Recently various thematic maps and image maps using aerial photograph and satellite imagery are frequently made. The geo-referencing is essential to make image map and topographic map using aerial photograph and satellite imagery. For this geo-referencing, Ground Control Points (GCPs) are needed. In this paper, we used GPS relative positioning to measure GCP ground coordinate and the accuracy of 8cm level was achieved. We made GCP image chips for the efficiency of geo-referencing and carried out the bundle adjustment of aerial photographs using GCP image chips to acquire the GCP photo coordinate with image matching technique. Finally we analyzed the accuracy of bundle adjustment compared to the accuracy of the case in using digital maps to acquire GCP photo coordinate.
Most research materials (data), which are used for the study of digital mapping and digital elevation model (DEM) in the field of Remote Sensing and Aerial Photogrammetry are aerial photographs and satellite images. Additionally, they are also used for National land mapping, National land management, environment management, military purposes, resource exploration and Earth surface analysis etc. Although aerial photographs have high resolution, the data, which they contain, are not used for environment exploration that requires continuous observation because of problems caused by its coastline, as well as single - spectral and long-term periodic image. In addition to this, they are difficult to interpret precisely because Satellite Images are influenced by atmospheric phenomena at the time of photographing, and have by far much lower resolution than existing aerial photographs, while they have a great practical usability because they are mulitispectral images. The PKNU 2 is an aerial photographing system that is made to compensate with the weak points of existing aerial photograph and satellite images. It is able to take pictures of very high resolution using a color digital camera with 6 million pixels and a color infrared camera, and can take perpendicular photographs because PKNU 2 system has equipment that makes the cameras stay level. Moreover, it is very cheap to take pictures by using super light aircraft as a platform. It has much higher resolution than exiting aerial photographs and satellite images because it flies at a low altitude about 800m. The PKNU 2 can obtain multispectral images of visible to near infrared band so that it is good to manage environment and to make a classified diagram of vegetation.
Recently, information-oriented whole domain and scientific management method for nation-wide territory is widly being used due to the remarkable development such as GIS and RS. In addition to this, request for analyzing forest spatial information has been increasing to manage forest resources efficiently. Although forest information using satellite image and GIS has been built to analyze a large amount of forest information scientifically, there are many difficulties to gather information because normally forest area is large and difficult to access.. This research uses high resolution satellite and digital aerial photograph around Kyungju city area to classify forest area, and stratifies forest area through a spot survey and a comparison of sample area. It will be possible for us to draw a more detailed map of forest area than 1/25000 map of forest area through these works.
In this paper, a new embedded wavelet packet image coder algorithm is proposed for an effective image coder using correlation between partitioned coefficients. This new algorithm presents parent-child relationship for reducing image reconstruction error using relations between individual frequency sub-bands. By parent-child relationship, every coefficient is partitioned and encoded for the zerotree data structure. It is shown that the proposed wavelet packet image coder algorithm achieves low bit rates and rate-distortion. It also demonstrates higher PSNR under the same bit rate and an improvement in image compression time. The perfect rate control is compared with the conventional method. These results show that the encoding and decoding processes of the proposed coder are simpler and more accurate than the conventional ones for texture images that include many mid and high-frequency elements such as aerial and satellite photograph images. The experimental results imply the possibility that the proposed method can be applied to real-time vision system, on-line image processing and image fusion which require smaller file size and better resolution.
This paper presents a system for image matching and recognition based on image feature detection and description techniques from artificial satellite photographs. We propose some kind of parameters from the varied environmental elements happen by image handling process. The essential point of this experiment is analyzes that affects match rate and recognition accuracy when to change of state of each parameter. The proposed system is basically inspired by Lowe's SIFT(Scale-Invariant Transform Feature) algorithm. The descriptors extracted from local affine invariant regions are saved into database, which are defined by k-means performed on the 128-dimensional descriptor vectors on an artificial satellite photographs from Google earth. And then, a label is attached to each cluster of the feature database and acts as guidance for an appeared building's information in the scene from camera. This experiment shows the various parameters and compares the affected results by changing parameters for the process of image matching and recognition. Finally, the implementation and the experimental results for several requests are shown.
Lineament is defined generally as a linear feature or pattern on interpretation of a satellite image and indicates the geological structures such as faults and fractures. For this reason, a lineament extraction and analysis using remote sensing images have been widely used for mapping large areas. The Gyeong-gang Fault is a NNE trending structure located in Gangwon-do and Kyeonggi-do district. However, a few geological researches on that fault have been carried out and its trace or continuity is ambiguous. In this study, we investigate the geologic features at Gyeong-gang Fault Zone using LANDSAT ETM+ satellite image and SRTM digital elevation model. In order to extract the characteristics of geologic features effectively, we transform the LANDSAT ETM+ image using Principal Component Analysis (PCA) and create a shade relief from SRTM data with various illumination angles. The results show that it is possible to identify the dimensions and orientations of the geologic features at Gyeong-gang Fault Zone using remote sensing data. An aerial photograph interpretation and a field work will be future tasks for more accurate analysis in this area.
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 National Geographic Information based on aerial photograph 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 classification result by IKONOS image will be provided to KOMPSAT-2 project for agricultural application.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.10
no.2
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pp.93-103
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1985
The digital signal processing technique by bandwidth compression has been grown up ragidly owing to integrated circuit developments. In this project, we have proposed the Lee Weighted Hadamard (LWH) transform which retains the main properties of Hadamard matirx. The LWH matrix was weighted in the center of the spatial domain. The human visual of the mid spatial are emphasized more than the low and high spatial frequencies. The fast algorithms of the LWH transform has been studied for hardware realization. The result of this project are availabel to airplane photograph, X-Ray, CATV and the artificial satellite of the digital image processing.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.28
no.4D
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pp.569-577
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2008
The purpose of this study is focused on the development of compound classification process by mixing multitemporal data and annexing a specific image enhancement technique with a specific image classification algorithm, to gain more accurate land information from satellite imagery. That is, this study suggests the classification process using canonical correlation classification technique after principal component analysis for the mixed multitemporal data. The result of this proposed classification process is compared with the canonical correlation classification result of one date images, multitemporal imagery and a mixed image after principal component analysis for one date images. The satellite images which are used are the Landsat 5 TM images acquired on July 26, 1994 and September 1, 1996. Ground truth data for accuracy assessment is obtained from topographic map and aerial photograph, and all of the study area is used for accuracy assessment. The proposed compound classification process showed superior efficiency to appling canonical correlation classification technique for only one date image in classification accuracy by 8.2%. Especially, it was valid in classifying mixed urban area correctly. Conclusively, to improve the classification accuracy when extracting land cover information using Landsat TM image, appling canonical correlation classification technique after principal component analysis for multitemporal imagery is very useful.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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