Airborne laser scanning thechnology has been studied in many applications, DSM(Digital Surface Model) development, building extraction, 3D virtual city modeling. In this paper, we will evaluate the possibility of airborne laser scanning technology for transportation application, especially for recognizing moving vehicles on road. First, we initially segment the region of roads from all LiDAR DATA using the GIS map and intensity image. Secondly, the segmented region is divided into the roads and vehicles using the height threshold value of local based window. Finally, the vehicles will be classified into the several types of vehicles by MDC(Minimum Distance Classification) method using the vehicle's geometry information, height, length, width, etc
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.880-883
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2006
Altimeter(Topex/Poseidon) and AVHRR(NOAA) data were used to study the variations and correlations of Sea Level(SL) and Sea Surface Temperature (SST) in the North East Asian Seas from November 1993 to May 1998. This region is influenced simultaneously to continental and oceanic climate as the border of the East Sea(Japan Sea). SL and SST have increased gradually every year because the global warming, and presented usually a strong annual variations in Kuroshio extension region with the influence of bottom topography.
To develop more sensitive humidity sensor on high temperature region, in this paper, we prepared polyimide humidity sensor by electrophoretic method. Sensing properties of be sensor in high temprature region were studied and compared with that prepared by solution casting method. From the result, the thiner film thickness, the more sensitive. however, It is difficult to make he thickness optimal because of short between electrodes, and the thickness of upper electrode is one of most important parameters affecting pefomance of the sensor.
This Paper propose a novel sensorless drive system for the trapezoidal brushless DC motor in Bow speed region. The inverter DC input voltage is controlled by step-down converter for low speed operation. A indirect rotor position sensing technique based on a detailed analysis of the terminal voltage characterisrics is proposed in this paper. A sensorless drive system is implemented using a TMS320F240 for the main process and IPM(Intelligent Power Module) for the inverter.
This study a imed to analyze the effect of combined optical and radar image for the land cover classification in coastal region. The study area, Gyeonggi Bay area has one of the largest tidal ranges and has frequent land cover changes due to the several reclamations and rather intensive land uses. Ten land cover types were classified using several datasets of combining Landsat ETM+ and RADARSAT imagery. The synergic effects of the merged datasets were analyzed by both visual interpretation and an ordinary supervised classification. The merged optical and SAR datasets provided better discrimination among the land cover classes in the coastal area. The overall classification accuracy of merged datasets was improved to 86.5% as compared to 78% accuracy of using ETM+ only.
Mongkolsawat, C.;Thirangoon, P.;Suwanwerakamtorn, R.;Karladee, N.;Paiboonsak, S.
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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pp.7-9
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2003
The objective of this study is to evaluate flood risk area by integrating GIS and RADARSAT data. The study area, Northeast Thailand, is subject to flood during the rainy season. The main data used in this evaluation included RADARSAT data, landform and topographic map. The evaluation was conducted by overlay operation of flood area in 2001, land form and buffer region beyond the flood areas with the selection criteria defined. Most of the flood risk areas were found in the low lying land form within the buffer region. The cloud penetrating capabilities of SAR is only a source of information for effectively assessment of flood risk area in Northeast Thailand.
Thresholding is a popular image segmentation method that converts a gray-level image into a binary image. The selection of optimum threshold has remained a challenge over decades. Many image segmentation techniques are developed using information about image in other space rather than the image space itself. Most of the technique based on histogram analysis information-theoretic approaches. In this paper, the criterion function for finding optimal threshold is developed using an intensity-based classuncertainty (a histogram-based property of an image) and region-homogeneity (an image morphology-based property). The theory of the optimum thresholding method is based on postulates that objects manifest themselves with fuzzy boundaries in any digital image acquired by an imaging device. The performance of the proposed method is illustrated on experimental data obtained by W-band millimeter-wave radiometer image under different noise level.
High-resolution satellite images are used in the fields of mapping, natural disaster forecasting, agriculture, ocean-based industries, infrastructure, and environment, and there is a progressive increase in the development and demand for the applications of high-resolution satellite images. Users of the satellite images desire accurate quality of the provided satellite images. Moreover, the distinguishability of each image captured by an actual satellite varies according to the atmospheric environment and solar angle at the captured region, the satellite velocity and capture angle, and the system noise. Hence , NIIRS must be measured for all captured images. There is a significant deficiency in professional human resources and time resources available to measure the NIIRS of few hundred images that are transmitted daily. Currently, NIIRS is measured every few months or even few years to assess the aging of the satellite as well as to verify and calibrate it [3]. Therefore, we develop an algorithm that can measure the national image interpretability rating scales (NIIRS) of a typical satellite image rather than an artificial target satellite image, in order to automatically assess its quality. In this study, the criteria for automatic edge region extraction are derived based on the previous works on manual edge region extraction [4][5], and consequently, we propose an algorithm that can extract the edge region. Moreover, RER and H are calculated from the extracted edge region for automatic edge region extraction. The average NIIRS value was measured to be 3.6342±0.15321 (2 standard deviations) from the automatic measurement experiment on a typical satellite image, which is similar to the result extracted from the artificial target.
Many building detection methods mainly rely on line segments extracted from aerial or satellite imagery. Building detection methods based on line segments, however, are difficult to succeed in high resolution satellite imagery such as IKONOS imagery, for most buildings in IKONOS imagery have small size of roofs with low contrast between roof and background. In this paper, we propose an efficient method to extract line segments and group them at the same time. First, edge preserving filtering is applied to the imagery to remove the noise. Second, we segment the imagery by watershed method, which collects the pixels with similar intensities to obtain homogeneous region. The boundaries of homogeneous region are not completely coincident with roof boundaries due to low contrast in the vicinity of the roof boundaries. Finally, to resolve this problem, we set up snake model with segmented region boundaries as initial snake's positions. We used a greedy algorithm to fit a snake to roof boundary. Experimental results show our method can obtain more .correct roof boundary with small size and low contrast from IKONOS imagery. Snake algorithm, building roof detection, watershed segmentation, edge-preserving filtering
Topographical images, in case of aerial or satellite images, are usually similar in colors and textures, and complex in shapes. Thus we have to use shape features of images for efficiently retrieving a query image from topographical image databases. In this paper, we propose a shape feature extraction method which is suitable for topographical images. This method, which improves the existing projection in the Cartesian coordinates, performs the projection operation in the polar coordinates. This method extracts three attributes, namely the number of region pixels, the boundary pixel length of the region from the centroid, the number of alternations between region and background, along each angular direction of the polar coordinates. It extracts the features of complex shape objects which may have holes and disconnected regions. An advantage of our method is that it is invariant to rotation/scale/translation of images. Finally we show the advantages of our method through experiments by comparing it with CSS which is one of the most successful methods in the area of shape feature extraction
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[게시일 2004년 10월 1일]
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