Precise image-to-image registration is required to process multi-sensor data together. The purpose of this paper is to develop an algorithm that register between high-resolution optical and SAR images using linear features. As a pre-processing step, initial alignment was fulfilled using manually selected tie points to remove any dislocations caused by scale difference, rotation, and translation of images. Canny edge operator was applied to both images to extract linear features. These features were used to design a cost function that finds matching points based on their similarity. Outliers having larger geometric differences than general matching points were eliminated. The remaining points were used to construct a new transformation model, which was combined the piecewise linear function with the global affine transformation, and applied to increase the accuracy of geometric correction.
Terra Nova Bay polynya (TNBP) is a representative coastal polynya in East Antarctica, which is formed by strong katabatic winds. As the TNBP is one of the major sea ice factory in East Antarctica and has a great impact on regional ocean circulation and surrounding marine ecosystem, it is very important to analyze its area change and development characteristics. In this study, we detected the TNBP from synthetic aperture radar (SAR) and optical images obtained from April 2007 to April 2022 by visually analyzing the stripes caused by the Langmuir circulation effect and the boundary between the polynya and surrounding sea ice. Then, we analyzed the area change and development characteristics of the TNBP. The TNBP occurred frequently but in a small size during the Antarctic winter (April-July) when strong katabatic winds blow, whereas it developed in a large size in March and November when sea ice thickness is thin. The 12-hour mean wind speed before the satellite observations showed a correlation coefficient of 0.577 with the TNBP area. This represents that wind has a significant effect on the formation of TNBP, and that other environmental factors might also affect its development process. The direction of TNBP expansion was predominantly determined by the wind direction and was partially influenced by the local ocean current. The results of this study suggest that the influences of environmental factors related to wind, sea ice, ocean, and atmosphere should be analyzed in combination to identify the development characteristics of TNBP.
The 3D DWT(The Three Dimensional Discrete Wavelet Transform) scheme is potentially regarded as useful one on analyzing both spatial and spectral information. Nevertheless, few researchers have attempted to process or classified remotely sensed images using the 3D DWT. This study aims to apply the 3D DWT to the land cover classification of optical and SAR(Synthetic Aperture Radar) images. Then, their results are evaluated quantitatively and compared with the results of traditional classification technique. As the experimental results, the 3D DWT shows superior classification results to conventional techniques, especially dealing with the high-resolution imagery and SAR imagery. It is thought that the 3D DWT scheme can be extended to multi-temporal or multi-sensor image classification.
Kim Ji-Eun;Park Sang-Eun;Kim Duk-jin;Kim Jun-su;Moon Wooil M.
Proceedings of the KSRS Conference
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2005.10a
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pp.497-500
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2005
Research and development of remote sensing technique is necessary so that more accurate and extensive information may be obtained. To achieve this goal, the synthesized technique which integrates the high resolution optic and SAR image, and topographical information was examined to investigate the quantitative/qualitative characteristics of the Earth's surface environment. For this purpose, high-precision DEMs of Jeju-Island was generated and data fusion algorithm was developed in order to integrate the multi-spectral optic and polarimetric SAR image. Three dimensional land-cover and two dimensional soil moisture maps were generated conclusively so as to investigate the Earth's surface environments and extract the geophysical parameters.
Current Industrial and Technological Trends in Aerospace
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v.8
no.2
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pp.98-104
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2010
The demand for Satellite Images is continuously increasing owing to the various applications of optical satellite images. However, the acquisition of optical images has a limitation due to problems of weather and day & night. because an optical satellite makes images with reflections of sunlight. Therefore, SAR Satellite, which uses electromagnetic waves to make an image, gives increased demand to various applications. It also makes increased interest. In this paper, a calibration and validation system, which is an essential element for high quality Radar images, is studied.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.24
no.4
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pp.41-54
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2021
It is very essential to estimate the water body area using remote exploration for water resource management, analysis and prediction of water disaster damage. Hydrophysical detection using satellites has been mainly performed on large satellites equipped with optical and SAR sensors. However, due to the long repeat cycle, there is a limitation that timely utilization is impossible in the event of a disaster/disaster. With the recent active development of Micro satellites, it has served as an opportunity to overcome the limitations of time resolution centered on existing large satellites. The Micro satellites currently in active operation are ICEYE in Finland and Capella satellites in the United States, and are operated in the form of clusters for earth observation purposes. Due to clustering operation, it has a short revisit cycle and high resolution and has the advantage of being able to observe regardless of weather or day and night with the SAR sensor mounted. In this study, the operation status and characteristics of micro satellites were described, and the water area estimation technology optimized for micro SAR satellite images was applied to the Daecheong Dam basin on the Korean Peninsula. In addition, accuracy verification was performed based on the reference value of the water generated from the optical satellite Sentinel-2 satellite as a reference. In the case of the Capella satellite, the smallest difference in area was shown, and it was confirmed that all three images showed high correlation. Through the results of this study, it was confirmed that despite the low NESZ of Micro satellites, it is possible to estimate the water area, and it is believed that the limitations of water resource/water disaster monitoring using existing large SAR satellites can be overcome.
Optical and microwave remote sensing data have been widely used in land cover and land use classification. Thanks to the spectral absorption characteristics of ground object in visible and near infrared region, optical data enables to extract different land cover types according to their material composition like water body, vegetation cover or bare land. On the other hand, microwave sensor receives backscatter radiance which contains information on surface roughness, object density and their 3-D structure that are very important complementary information to interpret land use and land cover. Separate use of these data have brought many successful results in practice. However, the accuracy of the land use / land cover established by this methodology still has some problems. One of the way to improve accuracy of the land use / land cover classification is just combination of both optical and microwave data in analysis. In this paper for the research, the author used LANDSAT TM scene 127/45 acquired on October 21, 1992, JERS-1 SAR scene 119/265 acquired on October 27, 1992 and aerial photographs taken on October 21, 1992. The study area has been selected in Hanoi City and surrounding area, Vietnam. This is a flat agricultural area with various land use types as water rice, secondary crops like maize, cassava, vegetables cultivation as cucumber, tomato etc. mixed with human settlement and some manufacture facilities as brick and ceramic factories. The use of only optical or microwave data could result in misclassification among some land use features as settlement and vegetables cultivation using frame stages. By combination of multitemporal JERS-1 SAR and TM data these errors have been eliminated so that accuracy of the final land use / land cover map has been improved. The paper describes a methodology for data combination and presents results achieved by the proposed approach.
The objective of this study is to quantitatively evaluate the effects of various SAR speckle reduction methods for multisource land-cover classification by backpropagation neural network, especially over the coastal region. The land-cover classification using neural network has an advantage over conventional statistical approaches in that it is distribution-free and no prior knowledge of the statistical distributions of the classes is needed. The goal of multisource land-cover classification acquired by different sensors is to reduce the classification error, and consequently SAR can be utilized an complementary tool to optical sensors. SAR speckle is, however, an serious limiting factor when it is exploited for land-cover classification. In order to reduce this problem. we test various speckle methods including Frost, Median, Kuan and EPOS. Interpreting the weights about training pixel samples, the “Importance Value” of each SAR images that reduced speckle can be estimated based on its contribution to the classification. In this study, the “Importance Value” is used as a criterion of the effectiveness.
Park, Taejin;Lee, Woo-Kyun;Jung, Raesun;Kim, Moon-Il;Kwon, Tae-Hyub
Journal of Korean Society of Forest Science
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v.100
no.3
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pp.315-326
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2011
In recent years, domestic and international interests focus on climate change, and importance of forest as carbon sink have been also increased. Particularly REDD+ mechanism expanded from REDD (Reduced Emissions from Deforestation and Degradation) is expected to perform a new mechanism for reducing greenhouse gas in post 2012. To conduct this mechanism, countries which try to get a carbon credit have to certify effectiveness of their activities by MRV (Measuring, Reporting and Verification) system. This study analyzed the approaches for detecting land cover change and estimating carbon stock by remote sensing technology which is considered as the effective method to develop MRV system. The most appropriate remote sensing for detection of land cover change is optical medium resolution sensors and satellite SAR (Synthetic Aperture Radar) according to cost efficiency and uncertainty assessment. In case of estimating carbon stock, integration of low uncertainty techniques, airborne LiDAR (Light Detection and Ranging), SAR, and cost efficient techniques, optical medium resolution sensors and satellite SAR, could be more appropriate. However, due to absence of certificate authority, guideline, and standard of uncertainty, we should pay continuously our attention on international information flow and establish appropriate methods. Moreover, to apply monitoring system to developing countries, close collaboration and monitoring method reflected characteristics of each countries should be considered.
Baikdu-san was a very active volcano during the Cenozoic era and is believed to be formed in late Cenozoic era. Recently it was also reported that there was a major eruption in or around 1002 A.D. and there are evidences which indicate that it is still an active volcano and a potential volcanic hazard. Remote sensing techniques have been widely used to monitor various natural hazards, including volcanic hazards. However, during an active volcanic eruption, volcanic ash can basically cover the sky and often blocks the solar radiation preventing any use of optical sensors. Synthetic aperture radar(SAR) is an ideal tool to monitor the volcanic activities and lava flows, because the wavelength of the microwave signal is considerably longer that the average volcanic ash particle size. In this study we have utilized several sets of SAR data to evaluate the utility of the space-borne SAR system. The data sets include JERS-1(L-band) SAR, and RADARSAT(C-band) data which included both standard mode and the ScanSAR mode data sets. We also utilized several sets of auxiliary data such as local geological maps and JERS-1 OPS data. The routine preprocessing and image processing steps were applied to these data sets before any attempts of classifying and mapping surface geological features. Although we computed sigma nought ($\sigma$$^{0}$) values far the standard mode RADARSAT data, the utility of sigma nought image was minimal in this study. Application of various types of classification algorithms to identify and map several stages of volcanic flows was not very successful. Although this research is still in progress, the following preliminary conclusions could be made: (1) sigma nought (RADARSAT standard mode data) and DN (JERS-1 SAR and RADARSAT ScanSAR data) have limited usefulness for distinguishing early basalt lava flows from late trachyte flows or later trachyte flows from the old basement granitic rocks around Baikdu-san volcano, (2) surface geological structure features such as several faults and volcanic lava flow channels can easily be identified and mapped, and (3) routine application of unsupervised classification methods cannot be used for mapping any types of surface lava flow patterns.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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