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.
위성영상의 융합에 있어, 가장 중요한 점은 전정영상의 공간적 세밀함과 다중분광영상의 분광정보 모두를 보존하는 것이다. 다양한 영상융합 기법 중에서, IHS 변환을 이용한 융합기법은 폭넓게 사용되고 있으며, 계산과정이 매우 단순하다는 장점을 갖고 있다. 본 연구에서는, fast IHS 변환과 trade-off 파라미터 $\alpha^i$를 이용한 융합기법을 제안한다. 제안한 융합 기법은 분광 ERGAS와 공간 ERGAS의 평가를 통하여, 융합영상에서 분광정보와 공간적 세밀함 사이의 trade-off 최적화를 가능하게 한다. IKONOS 영상의 실험결과, 제안한 기법은 기존의 fast IHS 변환을 이용한 융합기법에 비해 공간적 세밀함과 분광정보의 보존측면에서 더 효과적임을 확인할 수 있었다.
In this age of information ruled by new technologies and knowledge, the world is interconnected as a single community, and within this trend of globalization, new cultural codes are emerging through temporal fusion between the past and the present and spatial fusion between different regions and countries. In this situation, it seems meaningful to review Korean fusion foods and restaurants serving such foods, as well as to consider their future directions. Thus, the objective of the present study was to survey and analyze Korean fusion restaurants representing Korean culture not only in Korea, but also in foreign cities, and to identify the expression characteristics of such restaurants. Based on restaurants recommended in relevant magazines and on Internet sites, 18 spaces were selected, visited, and surveyed, in which tradition and modernism were well-mixed. Data on the shapes, materials, colors, and patterns of spatial elements and food-related elements, including photographs, were collected and analyzed. The results are as follows. Of the 18 restaurants, 13 (72%) showed temporal fusion in both spatial and food-related elements, 4 showed temporal fusion in spatial elements and cultural fusion in food-related elements, and 1 showed cultural fusion in both spatial and food-related elements. In general, the spaces were mainly designed with modern elements and partially with traditional elements (ceilings, windows, furniture, articles), and the fusion of food-related elements was made in diverse forms that included temporal fusion restructuring traditional menus contemporarily, and cultural fusion harmonizing traditional food with Western cookery.
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.
Image fusion techniques are widely used to integrate a lower spatial resolution multispectral image with a higher spatial resolution panchromatic image. However, the existing techniques either cannot avoid distorting the image spectral properties or involve complicated and time-consuming decomposition and reconstruction processing in the case of wavelet transform-based fusion. In this study a simple spectral preserve fusion technique: the Smoothing Filter-based Replacement(SFR) is proposed based on a simplified solar radiation and land surface reflection model. By using a ratio between a higher resolution image and its low pass filtered (with a smoothing filter) image, spatial details can be injected to a co-registered lower resolution multispectral image minimizing its spectral properties and contrast. The technique can be applied to improve spatial resolution for either colour composites or individual bands. The fidelity to spectral property and the spatial quality of SFM are convincingly demonstrated by an image fusion experiment using IKONOS panchromatic and multispectral images. The visual evaluation and statistical analysis compared with other image fusion techniques confirmed that SFR is a better fusion technique for preserving spectral information.
영상융합 기법은 고해상도 영상을 이용하여 저해상도 영상의 공간해상도를 증대시키는 방법이다. 본 논문에서는 EO-1 위성에 탑재된 ALI 센서와 Hyperion 센서로부터 취득된 고해상도 흑백영상, 저해상도 다중분광 영상 및 초분광 영상을 활용한 초분광 영상의 융합기법에 대한 연구를 수행하였다. 특히, 초분광 영상과 다중분광 영상의 특성을 고려하여 초분광 영상의 블록을 구성하여 ALI 및 Hyperion 영상에 적용하고, 이에 따른 영상융합 기법의 성능을 평가하고자 하였다. 실험결과, 고해상도 흑백영상만을 사용한 융합결과와 비교하여 저해상도 다중분광 영상을 활용한 블록기반의 융합기법이 공간해상도를 효율적으로 향상시킬 수 있음을 확인하였으며, 제안된 융합기법이 기존의 블록기반 융합기법과 비교하여 분광왜곡을 최소화시킬 수 있음을 확인하였다. 이를 통해, 향후 발사될 다양한 초분광 위성 및 항공기 초분광 센서의 활용을 증대시킬 수 있을 것으로 판단된다.
영상융합은 저해상도 다중분광영상과 고해상도 전정영상을 통합시키는 기법으로서 현재 까지 널리 사용되고 있다 하지만, 기존의 사용되어온 방법은 융합과정시 적지않은 분광정보의 왜곡을 불러일으키거나 웨이블렛 기법과 같은 경우 주파수 분해 및 복원 과정이 필요하므로 처리시간이 길어지는 단점이 있다. 본 연구에서는 비교적 간단한 분광정보 보존 기법: 평활화 필터 기반 대체기법을 제안하였다. 이 기법은 단순화 시킨 태양 방사 및 지표면 반사 모델에 기반을 두고 있으며 저주파수 영역 필터링 영상과 전정영상의 해상도 비율을 이용하여 분광학적 특성의 왜곡을 최소화시키며 전정영상의 상세한 지형묘사를 그대로 유지 시킨다. 또한 이 방법은 RGB 의 컬러 합성 뿐만 아니라 단일밴드의 융합에도 적용 시킬 수 있다. 제안된 기법을 검증하기 위하여 IKONOS 전정영상과 다중분광영상을 이용하여 분광정보의 왜곡정도와 공간정보의 상세함에 대한 분석을 하였다. 시각적 검토 및 통계적 방법을 통해 기존의 융합기법과 비교한 결과 분광정보 보전의 측면에서 제안된 SFR 기반 융합기법이 더 나은 결과를 보여주었다.
FIHS(Fast Intensity Hue Saturation) 융합은 빠른 계산 능력 때문에 널리 이용되고 있으나 IHS(Intensity Hue Saturation) 융합과 마찬가지로 분광정보 왜곡 현상이 나타난다. 본 논문에서는 각 분광 대역의 비율을 이용하여 분광정보 왜곡을 줄일 수 있는 융합법(FIHS-BR)과 공간정보 및 분광 대역의 비율을 활용한 적응 FIHS 융합법(FIHS-SABR)을 제안하였다. 제안한 FIHS-BR 융합은 각 분광 대역의 비율을 이용하여 구한 분광 대역별로 서로 다른 공간 해상도 개선 값을 더하여 분광정보 왜곡을 줄일 수 있도록 하였으며, FIHS-SABR 융합은 국부 영상의 공간정보 특성에 따라 적응적으로 결정된 공간 해상도 개선 값을 각 분광 대역의 비율에 따라 분광 대역별로 재조정하여 분광 정보 왜곡을 더 많이 줄일 수 있도록 하였다. 제안한 FIHS-BR 융합과 FIHS-SABR 융합의 성능을 확인하기 위하여 IKONOS 위성 영상에 대하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였으며, 실험 결과 제안 방법들이 기존 융합 영상에서 색상 왜곡이 심하게 나타나는 삼림지역 등에서 색상 왜곡 현상이 적게 나타남을 확인할 수 있었으며, 융합 영상의 분광정보 특성 평가 결과도 가장 우수함을 확인할 수 있었다.
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.
최근 고해상도 광학 위성영상의 활용성이 강조되면서 이를 이용한 지표 모니터링 연구가 활발히 수행되고 있다. 그러나 고해상도 위성영상은 낮은 시간 해상도에서 획득되기 때문에 그 활용성에 한계가 있다. 이러한 한계를 보완하기 위해 서로 다른 시간 및 공간 해상도를 갖는 다중 위성영상을 융합해 높은 시공간 해상도의 합성 영상을 생성하는 시공간 자료 융합을 적용할 수 있다. 기존 연구에서는 중저해상도의 위성영상을 대상으로 시공간 융합 모델이 개발되어 왔기 때문에 고해상도 위성영상에 대한 기개발된 융합 모델의 적용성을 평가할 필요가 있다. 이를 위해 이 연구에서는 KOMPSAT-3A 영상과 Sentinel-2 영상을 대상으로 기개발된 시공간 융합 모델의 적용성을 평가하였다. 여기에는 예측을 위해 사용하는 정보가 다른 Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model (ESTARFM)과 Spatial Time-series Geostatistical Deconvolution/Fusion Model (STGDFM)을 적용하였다. 연구 결과, 시간적으로 연속적인 반사율 값을 결합하는 STGDFM의 예측 성능이 ESTARFM 보다 높은 것으로 나타났다. 특히 KOMPSAT 영상의 낮은 시간 해상도로 같은 시기에서 KOMPSAT 및 Sentinel-2 영상을 동시에 획득하기 어려운 경우, STGDFM의 예측 성능 향상이 더욱 크게 나타났다. 본 실험 결과를 통해 연속적인 시간 정보를 결합해 상대적으로 높은 예측 성능을 가지는 STGDFM을 이용해 낮은 재방문 주기로 인한 고해상도 위성영상의 한계를 보완할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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