• 제목/요약/키워드: multi-spectral images

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The Classifications using by the Merged Imagery from SPOT and LANDSAT

  • Kang, In-Joon;Choi, Hyun;Kim, Hong-Tae;Lee, Jun-Seok;Choi, Chul-Ung
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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    • 대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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    • pp.262-266
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    • 1999
  • Several commercial companies that plan to provide improved panchromatic and/or multi-spectral remote sensor data in the near future are suggesting that merge datasets will be of significant value. This study evaluated the utility of one major merging process-process components analysis and its inverse. The 6 bands of 30$\times$30m Landsat TM data and the 10$\times$l0m SPOT panchromatic data were used to create a new 10$\times$10m merged data file. For the image classification, 6 bands that is 1st, 2nd, 3rd, 4th, 5th and 7th band may be used in conjunction with supervised classification algorithms except band 6. One of the 7 bands is Band 6 that records thermal IR energy and is rarely used because of its coarse spatial resolution (120m) except being employed in thermal mapping. Because SPOT panchromatic has high resolution it makes 10$\times$10m SPOT panchromatic data be used to classify for the detailed classification. SPOT as the Landsat has acquired hundreds of thousands of images in digital format that are commercially available and are used by scientists in different fields. After the merged, the classifications used supervised classification and neural network. The method of the supervised classification is what used parallelepiped and/or minimum distance and MLC(Maximum Likelihood Classification) The back-propagation in the multi-layer perception is one of the neural network. The used method in this paper is MLC(Maximum Likelihood Classification) of the supervised classification and the back-propagation of the neural network. Later in this research SPOT systems and images are compared with these classification. A comparative analysis of the classifications from the TM and merged SPOT/TM datasets will be resulted in some conclusions.

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Quality Assessment of Images Projected Using Multiple Projectors

  • Kakli, Muhammad Umer;Qureshi, Hassaan Saadat;Khan, Muhammad Murtaza;Hafiz, Rehan;Cho, Yongju;Park, Unsang
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제9권6호
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    • pp.2230-2250
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    • 2015
  • Multiple projectors with partially overlapping regions can be used to project a seamless image on a large projection surface. With the advent of high-resolution photography, such systems are gaining popularity. Experts set up such projection systems by subjectively identifying the types of errors induced by the system in the projected images and rectifying them by optimizing (correcting) the parameters associated with the system. This requires substantial time and effort, thus making it difficult to set up such systems. Moreover, comparing the performance of different multi-projector display (MPD) systems becomes difficult because of the subjective nature of evaluation. In this work, we present a framework to quantitatively determine the quality of an MPD system and any image projected using such a system. We have divided the quality assessment into geometric and photometric qualities. For geometric quality assessment, we use Feature Similarity Index (FSIM) and distance-based Scale Invariant Feature Transform (SIFT). For photometric quality assessment, we propose to use a measure incorporating Spectral Angle Mapper (SAM), Intensity Magnitude Ratio (IMR) and Perceptual Color Difference (ΔE). We have tested the proposed framework and demonstrated that it provides an acceptable method for both quantitative evaluation of MPD systems and estimation of the perceptual quality of any image projected by them.

초분광 영상정보를 이용한 태화강 수계지역의 토지피복 변화분석 (Analysis of Land Cover Change in the Waterfront Area of Taehwa River using Hyperspectral Image Information)

  • 김용석
    • 한국지리정보학회지
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    • 제24권1호
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    • pp.12-25
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    • 2021
  • 토지피복도는 도시의 확장과 개발에 있어 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 연구는 태화강 수계지역을 중심으로 멀티센서 정보를 이용하여 시계열적 토지피복 변화량을 분석하였다. 정확도가 높은 항공 초분광 영상을 적용하기 위하여 지상분광 스펙트럼과의 패턴을 검토하고, 시계열 수치지형도와 비교하였다. 초분광 영상은 13개의 토지피복 등급을 설정하였고, 시계열 수치지형도는 7개, 그리고 수계지역을 중심으로는 각각 5~6개 등급으로 분류하여 분석하였다. 1990년대에서 2010년까지 수치지형도의 토지피복 변화량 분석결과 산림지역이 빠르게 감소하고 농경 및 초지가 도시화되고 있는 것을 알 수 있었다. 초분광 영상을 통한 수계지역(500m 설정)의 토지피복변화(2010~2019)는 농업, 산림, 초지가 각각 1.4㎢, 1.0㎢, 0.8㎢가 시가지화 건조지역으로 변화되었으며 태화강 수계를 중심으로 도시화가 가속화되고 있음을 알 수 있었다. 최근 고정밀 위성영상과 항공 초분광 영상을 이용하여 토지피복도 제작에 대한 연구가 많이 이루어지고 있기 때문에 더욱 세분화되고 정밀한 토지피복도를 제작하여 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

다목적 실용위성 해색센서 (OSMI)의 복사영상에 대한 모의 및 평가 (Simulation and Evaluation of the KOMPSAT/OSMI Radiance Imagery)

  • 반덕로;김용승
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제15권2호
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    • pp.131-146
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    • 1999
  • 가시광선 위성자료는 해색 연구에 성공적으로 응용되어 왔다. 또 하나의 해색관측 센서인 OSMI 가 다목적 실용위성에 탑재되어 1999년 발사될 예정이다. 향후 OSMI 영상특성을 이해하기 위해서 우선 모의 실험 절차를 자세히 논하고 복사전달 모델을 이용하여 전형적인 경우의 가시대역 복사패턴을 모의 생성시켰다. 각 성분의 복사량 (에오로졸 산란, Rayleigh 산란, 태양복사, 해수 상향 복사량 및 총 복사량) 분포를 설명하기 위해 계절별, 해수형태 및 위성의 적도 통과 시각에 대한 위성의 전체 통과 경로와 한국 근해지역의 여러 가지 모의 영상들이 소개된다. 그리고 영상의 품질 및 가용도를 평가하기 위한 방법은 복합신호잡음비 (CSNR)로 정의된 영상특성을 이용해 개발된다. 한편 다목적 실용위성이 궤도에 진입 되기 전에 OSMI 영상자료의 질과 가용도를 평가할 수 있도록 일련의 CSNR영상이 서로 다른 경우에 대한 모의 복사량 성분들로부터 생성된다. 최종적으로 OSMI 영상의 질과 가용도가 CSNR모의 영상을 이용해 정량적으로 분석된다. 본 연구결과가 OSMI 임무를 책임지고 있는 모든 과학자들과 OSMI 자료활용을 계획하고 있는 사람들에게 유용하게 되기를 기대한다.

농업지역 소하천의 수질 특성 파악을 위한 UAV 영상 활용 가능성 분석 (An Analysis on the Usability of Unmanned Aerial Vehicle(UAV) Image to Identify Water Quality Characteristics in Agricultural Streams)

  • 김성현;문병현;송봉근;박경훈
    • 한국지리정보학회지
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    • 제22권3호
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    • pp.10-20
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    • 2019
  • 전 세계적으로 기후변화로 인한 불규칙적인 강우의 영향으로 수계에서는 비점오염에 의한 부영양화, 녹조현상 등이 빈번하게 발생되고 있다. 특히 이러한 수계오염은 원활한 용수공급을 위한 저수지 유속이 느린 하천이 인접해있고, 축사 퇴비 등이 다수 분포해 있어 비점오염의 수계유입이 쉬운 농업지역이 취약하다. 따라서, 본 연구에서는 UAV(Unmanned Aerial Vehicle) 영상과 수계부영양화를 발생시키는 총인 총질소, 녹조발생과 간접적인 연관성이 있는 클로로필-a의 상관분석을 통해 소하천 수질 특성 파악에 UAV의 활용 가능성을 분석하였다. 분석에는 대상지인 양천, 함양위천 소권역에서 수집한 다중분광 영상 및 녹조탐지에 사용되는 식생지수 NDVI(Normalized difference vegetation index), NDRE(Normalized Difference Red edge), CIRE(Chlorophyll Index Red edge)를 활용하였다. 채수지점에 대한 영상값과 수질분석 값의 상관관계를 분석한 결과 총인은 유의수준 0.05 이내에서 CIRE(0.66)와 클로로필-a는 Blue(-0.67), Green(-0.66), NDVI(0.75), NDRE(0.67), CIRE(0.74)와 상관관계를 보였다. 총질소는 유의수준 0.05에서 Red(-0.64), Red edge(-0.64), NIR(-0.72)와 상관관계를 보였다. 본 연구결과를 통해 UAV 기반 다중분광 영상과 수질오염 발생 인자에 대한 유의미한 상관관계를 확인하였고, 녹조탐지에 사용하는 식생지수의 경우 클로로필-a뿐만 아니라 총인의 파악에도 활용할 수 있는 가능성을 확인하였다. 이는 농업지역의 비점오염 관리우심 지역 선정 등 관리대책을 마련하는데 유의미한 자료로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

전이학습과 딥러닝 네트워크를 활용한 고해상도 위성영상의 변화탐지 (Change Detection for High-resolution Satellite Images Using Transfer Learning and Deep Learning Network)

  • 송아람;최재완;김용일
    • 한국측량학회지
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    • 제37권3호
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    • pp.199-208
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    • 2019
  • 운용 가능한 위성의 수가 증가하고 기술이 진보함에 따라 영상정보의 성과물이 다양해지고 많은 양의 자료가 축적되고 있다. 본 연구에서는 기구축된 영상정보를 활용하여 부족한 훈련자료의 문제를 극복하고 딥러닝(deep learning) 기법의 장점을 활용하고자 전이학습과 변화탐지 네트워크를 활용한 고해상도 위성영상의 변화탐지를 수행하였다. 본 연구에서 활용한 딥러닝 네트워크는 공간 및 분광 정보를 추출하는 합성곱 레이어(convolutional layer)와 시계열 정보를 분석하는 합성곱 장단기 메모리 레이어(convolutional long short term memory layer)로 구성되었으며, 고해상도 다중분광 영상에 최적화된 정보를 추출하기 위하여 커널(kernel)의 차원에 따른 정확도를 비교하였다. 또한, 학습된 커널 정보를 활용하기 위하여 변화탐지 네트워크의 초기 합성곱 레이어를 고해상도 항공영상인 ISPRS (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing) 데이터셋에서 추출된 40,000개의 패치로 학습된 값으로 초기화하였다. 다시기 KOMPSAT-3A (KOrean Multi-Purpose SATllite-3A) 영상에 대한 실험 결과, 전이학습과 딥러닝 네트워크를 활용할 경우 기복 변위 및 그림자 등으로 인한 변화에 덜 민감하게 반응하며 분류 항목이 달라진 지역의 변화를 보다 효과적으로 추출할 수 있었으며, 2차원 커널보다 3차원 커널을 사용할 때 변화탐지의 정확도가 높았다. 3차원 커널은 공간 및 분광정보를 모두 고려하여 특징 맵(feature map)을 추출하기 때문에 고해상도 영상의 분류뿐만 아니라 변화탐지에도 효과적인 것을 확인하였다. 본 연구에서는 고해상도 위성영상의 변화탐지를 위한 전이학습과 딥러닝 기법의 활용 가능성을 제시하였으며, 추후 훈련된 변화탐지 네트워크를 새롭게 취득된 영상에 적용하는 연구를 수행하여 제안기법의 활용범위를 확장할 예정이다.

GOCI와 Landsat OLI 영상 융합을 통한 적조 탐지 (Red Tide Detection through Image Fusion of GOCI and Landsat OLI)

  • 신지선;김근용;민지은;유주형
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제34권2_2호
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    • pp.377-391
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    • 2018
  • 광역범위에 대한 적조의 효율적인 모니터링을 위하여 원격탐사의 필요성이 점차 증가하고 있다. 하지만 기존 연구에서는 다양한 센서 중 해색 센서만을 위한 적조 탐지 알고리즘 개발에만 집중되어 있는 실정이다. 본 연구에서는 위성 기반 적조 모니터링의 한계로 지적되고 있는 탁도가 높은 연안역의 적조 탐지와 원격탐사 자료의 부정확성을 개선하고자 다중센서의 활용을 제시하고자 한다. 국립수산과학원 적조속보 정보를 바탕으로 적조 발생해역을 선정하였고, 해색 센서인 GOCI 영상과 육상 센서인 Landsat OLI 영상을 이용하여 공간적인 융합과 분광기반 융합을 시도하였다. 두 영상의 공간 융합을 통하여, GOCI 영상에서 관측 불가능하였던 연안지역의 적조와 Landsat OLI 영상의 품질이 낮았던 외해역의 적조 모두 개선된 탐지결과 획득 가능하였다. Feature-level과 rawdata-level로 나누어 진행된 분광 융합 결과, 두 방법에서 도출된 적조 분포 양상은 큰 차이를 보이지 않았다. 하지만 feature-level 방법에서는 영상의 공간해상도가 낮을수록 적조 면적이 과대추정되는 경향이 나타났다. Linear spectral unmixing 방법으로 픽셀을 세분화한 결과, 적조 비율이 낮은 픽셀의 수가 많을수록 적조 면적의 차이는 심화되는 것으로 나타났다. Rawdata-level의 경우Gram-Schmidt가 PC spectral sharpening 기법보다 다소 넓은 면적이 추정되었지만, 큰 차이는 나타나지 않았다. 본 연구에서는 해색 센서와 육상 센서의 공간 융합을 통해 외해뿐만 아니라 탁도가 높은 연안의 적조 역시 탐지가 가능함을 보여주었고, 다양한 분광 융합 방법을 제시함으로써 더욱 정확한 적조 면적 추정 방법을 제시하였다. 이 결과는 한반도 주변의 적조를 더욱 정확하게 탐지하고, 적조를 효과적으로 제어하기 위한 대응대책 수립을 결정하는데 필요한 정확한 적조 면적 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

Analysis of Changes in NDVI Annual Cycle Models Caused by Forest Fire in Yangyang-gun, Gangwon-do Using Time Series of Landsat Images

  • Choi, Yoon Jo;Cho, Han Jin;Hong, Seung Hwan;Lee, Su Jin;Sohn, Hong Gyoo
    • 대한공간정보학회지
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    • 제24권4호
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    • pp.3-11
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    • 2016
  • Sixty four percent of Korean territory consists of forest which is fragile for forest fire. However, it is difficult to detect the disaster-induced damages due to topographic complexity in mountainous areas and harsh weather conditions. For this reason, satellite imaging systems have been widely utilized to detect the damage caused by forest fire. In particular, ground vegetation condition can be estimated from multi-spectral satellite images and change detection technique has been used to detect forest fire damages. However, since Korea has clear four seasons, simple change detection technique has limitation. In this regard, this study applied the NDVI(normalized difference vegetation index) annual cycle modeling technique on time-series of Landsat images from 1991 to 2007 to analyze influence of forest fire of Yangyang-gun, Gangwon-do in 2005 on vegetation condition. The encouraging result was obtained when comparing the areas where forest fire occurs with non-damaged areas. The mean value of NDVI was decreased by 0.07 before and after the forest fire. On the other hand, annual variability of NDVI had been increasing and peak value of NDVI was stationary after the forest fire. It is interpreted that understory vegetation was seriously damaged from the forest fire occurred in 2005.

FORMOSAT-2'S EFFECTIVENESS TO TAIWAN'S PUBLIC EDUCATION

  • Chern, Jeng-Shing;Wu, Lance;Liou, Yuei-An
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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    • 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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    • pp.959-962
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    • 2006
  • Public education is undoubtedly a very important aspect for a country to develop space program. People have the rights to understand how the tax they paid is being used. This paper addresses the effectiveness of FORMOSAT-2 on public education in Taiwan. As the first remote sensing satellite of the National Space Organization (NSPO) of Taiwan, FORMOSAT-2 is a small satellite of 746 kg mass for two remote sensing missions: Earth and upward lightning observations. The mission orbit is sun-synchronous of 888 km altitude for exactly 14 revolutions per day. For earth observation, the payload is an advanced high resolution remote sensing instrument (RSI) with ground sampling distance (GSD) 2 m in panchromatic (PAN) band and 8 m in four multi-spectral (MS) bands. For upward lightning observation, the payload is an imager of sprites and upper atmospheric lightning (ISUAL). After more than two years of Earth observation started in June 2004, the effectiveness of FORMOSAT-2 images on public education in Taiwan is very promised. Five domestic universities and one private company in Taiwan have signed contracts respectively with NSPO to take the roles of satellite image investigator and distributor. A private company has signed contract with NSPO to generate and provide URMAP (= your map) in its website for general public applications by using FORMOSAT-2 images. The Newtonkids Book Company used FORMOSAT-2 images to publish a kind of calendar for children education purpose. Besides, a science team in National Cheng Kung University (NCKU) is doing the research work on the 3820 (up to 30 June 2006) transient luminous events (TLEs) observed by FORMOSAT-2.

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Automatic Change Detection Using Unsupervised Saliency Guided Method with UAV and Aerial Images

  • Farkoushi, Mohammad Gholami;Choi, Yoonjo;Hong, Seunghwan;Bae, Junsu;Sohn, Hong-Gyoo
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제36권5_3호
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    • pp.1067-1076
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    • 2020
  • In this paper, an unsupervised saliency guided change detection method using UAV and aerial imagery is proposed. Regions that are more different from other areas are salient, which make them more distinct. The existence of the substantial difference between two images makes saliency proper for guiding the change detection process. Change Vector Analysis (CVA), which has the capability of extracting of overall magnitude and direction of change from multi-spectral and temporal remote sensing data, is used for generating an initial difference image. Combined with an unsupervised CVA and the saliency, Principal Component Analysis(PCA), which is possible to implemented as the guide for change detection method, is proposed for UAV and aerial images. By implementing the saliency generation on the difference map extracted via the CVA, potentially changed areas obtained, and by thresholding the saliency map, most of the interest areas correctly extracted. Finally, the PCA method is implemented to extract features, and K-means clustering is applied to detect changed and unchanged map on the extracted areas. This proposed method is applied to the image sets over the flooded and typhoon-damaged area and is resulted in 95 percent better than the PCA approach compared with manually extracted ground truth for all the data sets. Finally, we compared our approach with the PCA K-means method to show the effectiveness of the method.