Kim, Seong-Baek;Lee, Seung-Yong;Choi, Ji-Hoon;Choi, Kyung-Ho;Jang, Byung-Tae
Journal of Astronomy and Space Sciences
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제20권4호
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pp.359-364
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2003
In this paper, we present multi-sensor data fusion for telematics application. Successful telematics can be realized through the integration of navigation and spatial information. The well-determined acquisition of vehicle's position plays a vital role in application service. The development of GPS is used to provide the navigation data, but the performance is limited in areas where poor satellite visibility environment exists. Hence, multi-sensor fusion including IMU (Inertial Measurement Unit), GPS(Global Positioning System), and DMI (Distance Measurement Indicator) is required to provide the vehicle's position to service provider and driver behind the wheel. The multi-sensor fusion is implemented via algorithm based on Kalman filtering technique. Navigation accuracy can be enhanced using this filtering approach. For the verification of fusion approach, land vehicle test was performed and the results were discussed. Results showed that the horizontal position errors were suppressed around 1 meter level accuracy under simulated non-GPS availability environment. Under normal GPS environment, the horizontal position errors were under 40㎝ in curve trajectory and 27㎝ in linear trajectory, which are definitely depending on vehicular dynamics.
Analysis method using remote sensing data is one of the effective ways to research a spatial and temporal variability of the mesoscale oceanic motions. During past several decades, many researchers have been getting comprehensive results using remote sensing data with application of data fusion methods in many parts of geo-science. For this study, we took the integration and fusion of several remote sensing data, which are different data resolution, timescale and characteristics, for improving accurate analysis of variation of the Kuroshio Extension. Furthermore, we might get advanced ways to understand the variability of the Kuroshio Extension, has close relation to the spatial and temporal variation of the Kuroshio and Oyashio Current.
웹 매핑 환경에서 사용자가 요구하는 공간 데이터가 다수의 데이터 서버에 저장되어 있는 경우에, 하나 이상의 맵서버로 접근하여 데이터를 획득하고 그 결과를 통합해야 한다. 본 논문에서는 이와 같은 웹 매핑을 위해 융합 맵서버를 설계하고 구현한다. 제안된 융합 맵서버는 다음과 같은 세 가지의 특징을 가진다. 첫째, 다양한 사용자의 요구를 반영하기 위해 메타데이터를 개별화한다. 이를 이용하여 사용자는 자신이 원하는 형태의 통합 데이터를 획득할 수 있다. 둘째, 공간 데이터와 비공간 데이터의 통합을 지원하기 위하여 융합 서비스 개념을 도입한다. 마지막으로 이러한 융합 서비스를 보다 효율적으로 지원하기 위하여 동적 링킹 방법을 사용하여 실체화한다. 제안된 맵서버의 구현을 위하여 Publisher 클라이언트 맵서버 융합 맵서버를 각각 설계하고 구현하였으며 그 결과를 보인다.
응용프로그램은 그 목적에 따라 최적의 데이터 모델을 활용하며, 이러한 응용프로그램을 위한 3차원 모델링 데이터는 선택된 데이터 모델을 기반으로 생성된다. 이러한 이유로, 동일한 공간의 지형지물을 표현하기 위해 다양한 데이터 셋이 존재한다. 그러한 중복된 데이터 셋은 공간정보 산업의 재정적 측면에서 문제를 가져올 뿐만 아니라, 시스템호환성과 데이터 비교가능성에서도 심각한 문제를 야기한다. 이러한 문제를 극복하기 위하여, 본 연구에서는 항목클래스내의 공간객체들 간의 위상적 관계를 이용하여 TRM (Topological Relation Method)이라고 하는 공간데이터융합 방법을 제안한다. TRM은 응용프로그램 수준에서 구현되는 공간데이터 융합방법으로써, 서로 다른 데이터 모델에 의해 생성된 기하데이터들을 응용시스템에서 어떠한 데이터 변환이나 교환 과정을 거치지 않고, 직접적으로 실내공간 위치기반 서비스에 제공하기 위해 사용된다. 이러한 위상관계는 IndoorGML의 기본 개념으로 정의 및 기술된다. TRM의 개념을 기술한 후, 3D GIS상에서 제안된 데이터 융합방법의 실험적 구현을 보여준다. 마지막으로서 본 연구의 한계와 향후 연구에 대해 정리한다.
Park, No-Wook;Chi, Kwang-Hoon;Chung, Chang-Jo;Kwon, Byung-Doo
대한원격탐사학회지
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제19권3호
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pp.233-246
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2003
This paper presents a methodology to account for the partial or gradual changes of environmental phenomena in categorical map information for the fusion/integration of multiple spatial data. The fuzzy set based spatial data fusion scheme is applied in order to account for the fuzziness of boundaries in categorical information showing the partial or gradual environmental impacts. The fuzziness or uncertainty of boundary is represented as two kinds of fuzzy membership functions based on fuzzy object concept and the effects of them are quantitatively evaluated with the help of a cross validation procedure. A case study for landslide hazard assessment demonstrates the better performance of this scheme as compared to traditional crisp boundary representation.
Efficient multi-resolution image fusion aims to take advantage of the high spectral resolution of Landsat TM images and high spatial resolution of SPOT panchromatic images simultaneously. This paper presents a multi-resolution data fusion scheme, based on multirate image representation. Motivated by analytical results obtained from high-resolution multispectral image data analysis: the energy packing the spectral features are distributed in the lower frequency bands, and the spatial features, edges, are distributed in the higher frequency bands. This allows to spatially enhancing the multispectral images, by adding the high-resolution spatial features to them, by a multirate filtering procedure. The proposed method is compared with some conventional methods. Results show it preserves more spectral features with less spatial distortion.
Many applications using satellite data from high-resolution multispectral sensors require an image fusion step, known as pansharpening, before processing and analyzing the multispectral images when spatial fidelity is crucial. Image fusion methods are to improve images with higher spatial and spectral resolutions by reducing spectral distortion, which occurs on image fusion processing. The image fusion methods can be classified into MRA (Multi-Resolution Analysis) and CSA (Component Substitution Analysis) approaches. To suggest the efficient image fusion method for Pleiades and KOMPSAT (Korea Multi-Purpose Satellite) 3 satellites, this study will evaluate image fusion methods for multispectral and panchromatic images. HPF (High-Pass Filtering), SFIM (Smoothing Filter-based Intensity Modulation), GS (Gram Schmidt), and GSA (Adoptive GS) were selected for MRA and CSA based image fusion methods and applied on multispectral and panchromatic images. Their performances were evaluated using visual and quality index analysis. HPF and SFIM fusion results presented low performance of spatial details. GS and GSA fusion results had enhanced spatial information closer to panchromatic images, but GS produced more spectral distortions on urban structures. This study presented that GSA was effective to improve spatial resolution of multispectral images from Pleiades 1A and KOMPSAT 3.
As multi-source spatial data fusion mainly deal with various types of spatial data which are specific representations of real world with unequal reliability and incomplete knowledge, proper data representation and uncertainty analysis become more important. In relation to this problem, this paper presents and applies an advanced data representation methodology for different types of spatial data such as categorical and continuous data. To account for the uncertainties of both categorical data and continuous data, fuzzy boundary representation and smoothed kernel density estimation within a fuzzy logic framework are adopted, respectively. To investigate the effects of those data representation on final fusion results, a case study for landslide hazard mapping was carried out on multi-source spatial data sets from Jangheung, Korea. The case study results obtained from the proposed schemes were compared with the results obtained by traditional crisp boundary representation and categorized continuous data representation methods. From the case study results, the proposed scheme showed improved prediction rates than traditional methods and different representation setting resulted in the variation of prediction rates.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제34권3호
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pp.407-412
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2010
According to the remarkable advances in sonar technology, positioning capabilities and computer processing power we can accurately image and explore the seafloor in hydrography. Especially, Multibeam Echo Sounder can provide nearly perfect coverage of the seafloor with high resolution. Since the mid-1990's, Multibeam Echo Sounders have been used for hydrographic surveying in Korea. In this study, new marine data set as an effective decision-making tool in various fields was proposed by visualizing and combining with Multibeam sonar data and marine spatial data sets such as satellite image and digital nautical chart. The proposed method was tested around the port of PyeongTaek-DangJin in the west coast of Korea. The Visualization and fusion methods are described with various marine data sets with processing. We demonstrated that new data set in marine GIS is useful in safe navigation and port management as an efficient decision-making tool.
지속적인 식생 모니터링을 위해서는 다중 위성자료의 시간 및 공간해상도의 상호 보완적 특성을 융합한 높은 시공간해상도에서의 식생지수 생성이 필요하다. 이 연구에서는 식생 모니터링에서 다중 위성자료의 시공간 융합 모델에 따른 시계열 변화 정보의 예측 정확도를 정성적, 정량적으로 분석하였다. 융합 모델로는 식생 모니터링 연구에 많이 적용되었던 Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model(STARFM)과 Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model(ESTARFM)을 비교하였다. 예측 정확도의 정량적 평가를 위해 시간해상도가 높은 MODIS 자료를 이용해 모의자료를 생성하고, 이를 입력자료로 사용하였다. 실험 결과, ESTARFM에서 시계열 변화 정보에 대한 예측 정확성이 STARFM보다 높은 것으로 나타났다. 그러나 예측시기와 다중 위성자료의 동시 획득시기의 차이가 커질수록 STARFM과 ESTARFM 모두 예측 정확성이 저하되었다. 이러한 결과는 예측 정확성을 향상시키기 위해서는 예측시기와 가까운 시기의 다중 위성자료를 이용해야 함을 의미한다. 광학영상의 제한적 이용을 고려한다면, 식생 모니터링을 위해 이 연구의 제안점을 반영한 개선된 시공간 융합 모델 개발이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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