• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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• pp.234-237
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• 2007

Road networks are important geospatial databases for various GIS (Geographic Information System) applications. Road digital maps may contain geometric spatial errors due to human and scanning errors, but manually updating roads information is time consuming. In this paper, we developed a new road features updating methodology using from multispectral high-resolution satellite image and pre-existing vector map. The approach is based on initial seed point generation using line segment matching and a modified double snake algorithm. Firstly, we conducted line segment matching between the road vector data and the edges of image obtained by Canny operator. Then, the translated road data was used to initialize the seed points of the double snake model in order to refine the updating of road features. The double snake algorithm is composed of two open snake models which are evolving jointly to keep a parallel between them. In the proposed algorithm, a new energy term was added which behaved as a constraint. It forced the snake nodes not to be out of potential road pixels in multispectral image. The experiment was accomplished using a QuickBird pan-sharpened multispectral image and 1:5,000 digital road maps of Daejeon. We showed the feasibility of the approach by presenting results in this urban area.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_1호
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• pp.893-903
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• 2018

고해상도 위성영상 활용의 증가와 함께 자동 정밀 기하보정의 필요성이 증가하고 있다. 정밀기하보정을 위한 지상기준점(ground control point, GCP)을 수집하는 방법 중 하나로 항공정사영상과 같은 영상지도의 일부를 추출한 칩(chip) 영상을 이용하는 것을 들 수 있고, 영상 정합 기법을 이용하여 자동화할 수 있다. 이 때 통합기준점과 같이 기존에 측량이 이루어진 지상기준점을 대상으로 칩 영상을 제작하는 경우 개수의 제한으로 영상 정합 성공률의 중요성이 증가한다. 이 연구의 목적은 KOMPSAT-3A 영상과 항공정사영상 기반 지상 기준점 칩 영상 간 정합 성공률을 향상시키기 위한 방법을 제시하는 것이다. 이를 위하여 KOMPSAT-3A 전정색(panchromatic, PAN) 영상, 다중분광(multispectral, MS) 영상, 융합(pansharpening, PS) 영상과 항공정사영상의 각 밴드 조합에 대해 영상 정합을 실시하고 성공률을 비교하였다. 그 결과 주로 사용되고 있는 전정색 영상과 다중분광 영상을 이용할 때 약 10-30%의 영상 정합 성공률이 융합 영상을 이용할 때 약 40-50%로 증가하는 것으로 나타났다. 따라서 KOMPSAT-3A 위성영상과 항공정사영상의 정합에 있어 융합 영상을 사용하는 것이 정합 성공률을 향상시키는데 도움이 되는 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_2호
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• pp.1165-1178
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• 2018

남극 빙붕의 붕괴 및 흐름속도의 변화는 빙상에 대한 지지력을 약화시킬 수 있어 해수면 상승에 잠재적인 원인이 될 수 있다. 이 연구에서는 2016년 4월 대규모 붕괴가 발생한 동남극 난센 빙붕에 대해 Landsat-7 Enhanced Thematic Mapper Plus(ETM+) 및 Landsat-8 Operational Land Imager(OLI) 영상을 이용하여 2000년부터 2017년까지의 연간 흐름속도 변화를 분석하였다. 흐름속도 산출을 위해 Landsat의 청색, 녹색, 적색, 근적외선, 전정색 및 첫 번째 주성분 영상 등 총 6개 영상에 orientation correlation 기법을 적용하고, 각각의 변위 산출 결과를 융합하는 다중분광 영상정합 기법을 사용하였다. Landsat 다중분광 영상정합은 난센 빙붕에서 전정색 단일 밴드 영상정합을 사용하는 경우보다 최소 14% 더 넓은 영역에 대해 신뢰할 수 있는 흐름속도를 산출하였고, Global Positioning System(GPS)로 관측된 흐름속도와 비교한 결과 ${\pm}2.1m\;a^{-1}$의 매우 작은 오차를 가지는 것으로 분석되었다. 난센 빙붕에서 2000-2017년 사이에 가장 급격한 흐름속도 증가를 나타낸 곳은 Drygalski 빙하설과 인접한 영역이었으며, 빙붕의 중앙 유선을 따라 측정된 흐름속도는 빙붕 전면(ice front)에 rift가 발달하기 전인 2010년까지 거의 변화가 없었다(${\sim}228m\;a^{-1}$). Rift가 발달하기 시작한 2011-2012년에 rift 상류에서 흐름속도의 가속화가 관측되었으나(${\sim}255m\;a^{-1}$), 이는 2010년에 비해 약 11% 빨라진 것에 불과하였다. 난센 빙붕의 rift가 완전히 발달한 2014년부터 rift 상류의 흐름속도는 다소 감소한 상태(${\sim}225m\;a^{-1}$)로 안정화 되었다. 이는 rift의 발달 및 빙붕 전면의 붕괴가 난센 빙붕의 흐름속도에 거의 영향을 주지 않았음을 의미한다.

• 한국측량학회지
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• 제39권1호
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• pp.13-21
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• 2021

아리랑3호, 국토위성 등 고해상도 국토관측 위성은 일반적으로 가시광 및 근적외선 영역의 영상을 획득하기 위한 MS (Multispectral) CCD (Charge Coupled Device) 센서와 MS보다 4배의 공간해상도를 갖는 고해상도 PAN (Panchromatic) 영상을 획득하기 위한 CCD 센서의 조합으로 된 카메라를 탑재한다. 카메라 내에서 PAN과 MS CCD라인이 일정한 간격을 갖게 설치되기 때문에 위성이 궤도를 지나가며 대상물을 약간의 시간차를 갖고 촬영하게 되며 따라서 영상 내의 대상물 위치도 달라진다. PAN과 MS 영상융합을 위해서는 PAN과 MS영상간의 정밀한 상호좌표등록이 필요한데, 본 연구에서는 센서모델링을 통한 기법과 영상 매칭의 융합을 통한 상호좌표등록을 수행하였다. PAN과 MS 상호 센서모델링을 통해 초기 상호좌표등록을 수행하고, 영상 매칭을 통해 그 정밀도를 향상시켜 약 RMSE (Root Mean Square Error) 0.2 화소의 정밀도를 확보할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제25권3호
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• pp.287-294
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• 2009

KOMPSAT-2 like other high-resolution satellites has the time and angle difference in the acquisition of the panchromatic (PAN) and multispectral (MS) images because the imaging systems have the offset of the charge coupled device combination in the focal plane. Due to the differences, high altitude and moving objects, such as clouds, have a different position between the PAN and MS images. Therefore, a mis-registration between the PAN and MS images occurs when a registration algorithm extracted matching points from these cloud objects. To overcome this problem, we proposed a new registration method. The main idea is to discard the matching points extracted from cloud boundaries by using an automatic thresholding technique and a classification technique on a distance disparity map of the matching points. The experimental result demonstrates the accuracy of the proposed method at ground region around cloud objects is higher than a general method which does not consider cloud objects. To evaluate the proposed method, we use KOMPSAT-2 cloudy images.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.169-172
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• 2006

본 논문에서는 1m 해상도의 위성영상으로부터 건물의 경계선을 검출하기 위해 영상분할과 변이지도(disparity map)를 이용하는 새로운 방법을 제안한다. Watershed 방법으로 영상을 분할하고 분할된 영역 내부의 변이를 다중정합창틀(multiple matching window)과 결합된 다차원특징벡터정합(multi-dimensional feature vector matching)을 이용하여 계산한다 분할된 인접 영역들 가운데 panchromatic 및 multispectral 밝기값과 변이의 평균값이 유사하면 두 영역을 결합하여 하나의 영역을 생성하고 이 과정을 반복적으로 수행한다. 영역의 평균 변이값이 기준 값보다 크면 이를 건물 지붕 영역으로 결정한다. IKONOS 위성영상에 제안한 방법을 적용하여 작은 건물이 밀집되어 있는 도시 지역에서 건물 지붕의 영역과 경계선을 효과적으로 검출할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제27권3호
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• pp.359-367
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• 2011

A suitable pan-sharpening method has to be chosen with respect to the used spectral characteristic of the multispectral bands and the intended application. The research on pan-sharpening algorithm in improving the accuracy of image classification has been reported. For a classification, preserving the spectral information is important. Other applications such as road detection depend on a sharp and detailed display of the scene. Various criteria applied to scenes with different characteristics should be used to compare the pan-sharpening methods. The pan-sharpening methods in our research comprise rather common techniques like Brovey, IHS(Intensity Hue Saturation) transform, and PCA(Principal Component Analysis), and more complex approaches, including wavelet transformation. The extraction of matching pairs was performed through SIFT descriptor and Canny edge detector. The experiments showed that pan-sharpening techniques for spatial enhancement were effective for extracting point and linear features. As a result of the validation it clearly emphasized that a suitable pan-sharpening method has to be chosen with respect to the used spectral characteristic of the multispectral bands and the intended application. In future it is necessary to design hybrid pan-sharpening for the updating of features and land-use class of a map.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권3D호
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• pp.535-540
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• 2006

본 논문에서는 고해상도 컬러 입체영상을 활용하여 도심지역의 3차원 건물정보를 효율적으로 복원하기 위한 일련의 처리방법을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안된 방법은 BDT 기법을 활용한 건물 추출, Hausdorff 거리와 컬러인덱싱 기법을 활용한 영상정합, 마지막으로 사진측량기법을 활용한 건물복원 등의 3단계의 처리과정을 포함하고 있다. 제안된 알고리즘의 실험은 고해상도 위성영상의 대표격인 IKONOS 컬러 입체영상을 대상으로 수행되었으며, 실험을 통해 건물추출에 있어서 영상의 배경부분과 건물부분의 밝기값의 분산을 증가시키는 BDT 기법이 건물추출에 우수함을 확인할 수 있었다. 또한, 2가지 건물인식기법을 활용한 영상정합 과정에 있어서도 컬러정보와 경계정보를 모두 사용할 경우 대부분의 추출건물들을 자동인식하고 이를 초기위치로 원활한 영상정합이 수행될 수 있음을 확인하였다. 최종적으로 실험지역에 대한 3차원 건물정보는 전방 다항식비례모형을 통해 획득되었으며 기준자료와의 비교를 통해 정확도 분석을 수행하였다.

• 한국측량학회지
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• 제22권4호
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• pp.359-365
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• 2004

많은 응용분야에서 단일 자료가 가진 한계를 극복하기 위해 다중 자료를 이용하여 통합 활용하는 기법이 요구되고 있다. 특히, 서로 다른 공간해상도와 분광해상도를 가진 영상들을 이용하여 영상의 공간해상도를 향상시키는 영상융합과 두 자료간의 상호 관계를 설정하는 영상등록에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 IKONOS 전정색 영상과 다중분광 위성영상에 대해 Brovey, IHS, PCA, HPF, CN, MWD 융합기법을 적용하여 원 영상의 분광정보를 가장 적게 왜곡하는 융합기법 에 대해 고찰하였다. 또한, SPOT-5 위성영상과 RADARSAT SAR 위성영상 간에 패치를 이용한 영상정합 기법을 적용하여 해석하였다. 본 연구를 통해 영상 융합에서 시각적 분석 및 통계적 분석 결과 HPF, MWD 융합기법이 가장 좋은 성과를 나타냈었으며, SPOT-5 위성영상과 RADARSAT SAR 위성영상으로부터 지형정보를 세밀하게 표현할 수 있는 패치를 추출함으로써 효과적인 영상등록이 가능하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제27권1호
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• pp.9-15
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• 2011

푸쉬브룸 스캐너 PAN영상과 MS영상 사이에는 오프셋이 존재하며 서로 다른 시간과 각도로 촬영하고 있다. 이로 인하여 구름과 같이 빠르게 움직이는 물체는 오정합 점들을 생성하며 이는 PAN영상과 MS영상간의 상호영상등록의 오차를 발생시킨다. 특히 구름(안개 및 스모그 포함)이 있는 기상조건 하에서 얻어진 위성영상은 구름에 의해 가려진 지형정보를 추출하는 데 있어 많은 문제를 야기하기 때문에 정확한 영상등록을 위해서는 효과적인 구름 탐지 및 제거 알고리즘이 필요하다. 구름 제거를 위한 관련 연구들은 크게 다음과 같은 세 가지로 나누어지는데 (1) 구름 검출 알고리즘을 통해 구름으로 여겨지는 영역을 분리하여 구름영역을 제거하는 방법 (2) 다중분광영상의 밴드정보를 이용하는 방법 (3) 다시기 영상정보를 이용하는 방법들로 나눌 수 있다. 본 연구에서는 구름 지역을 제거하는 방법과 다시기영상을 이용하는 방법을 사용하여 구름이 포함된 푸쉬브룸 스캐너 밴드간 영상등록의 정확도를 비교, 분석하였다.