Mapping systems using Satellite Imagery has not been well-established compare to conventional Arial Photograph mapping systems. In order for satellite imagery to produce a stable quality of maps, it requires to follow the standard mapping procedures. In this satellite imagery study, we proposed four methods of mapping procedures. Mapping methods were established by generating trial maps and analyzing types of input data and functions of DPW (Digital Photogrammetric Workstation). On quantitative aspect, accuracy of each steps were measured by increasing 2 GCPs each time from the minimum of 6 GCPs. In DLT, with the minimum of 10 points, RMSE is 2 pixels at most. Besides that, interpretation and stereoscopic plotting using KOMPSAT-1 imagery and other simulated imagery was performed. The tests resulted that, for KOMPSAT-1 (6.6m) stereoscopic images, the possibility of interpretation is 44.79% and possibility of stereoscopic plotting is 43.75%. In the other hand, for simulated imagery (1m), the possibility of interpretation is 60.92% and possibility of stereoscopic plotting is 55.18%.
Due to recent severe climate change, abnormal weather phenomena, and other factors, the frequency and magnitude of natural disasters are increasing. The need for disaster management using artificial satellites is growing, especially during large-scale disasters due to time and economic constraints. In this study, we have summarized the current status of next-generation medium-sized satellites and microsatellites in operation and under development, as well as trends in satellite imagery analysis techniques using a large volume of satellite imagery driven by the advancement of the space industry. Furthermore, by utilizing satellite imagery, particularly focusing on recent major disasters such as floods, landslides, droughts, and wildfires, we have confirmed how satellite imagery can be employed for damage analysis, thereby establishing its potential for disaster management. Through this study, we have presented satellite development and operational statuses, recent trends in satellite imagery analysis technology, and proposed disaster response strategies that utilize various types of satellite imagery. It was observed that during the stages of disaster progression, the utilization of satellite imagery is more prominent in the response and recovery stages than in the prevention and preparedness stages. In the future, with the availability of diverse imagery, we plan to research the fusion of cutting-edge technologies like artificial intelligence and deep learning, and their applicability for effective disaster management.
Hyeon-Gyeong Choi;Sung-Joo Yoon;Sunghyeon Kim;Taejung Kim
Korean Journal of Remote Sensing
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v.40
no.1
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pp.103-114
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2024
The escalating demands for high-resolution satellite imagery necessitate the dissemination of geospatial data with superior accuracy.Achieving precise positioning is imperative for mitigating geometric distortions inherent in high-resolution satellite imagery. However, maintaining sub-pixel level accuracy poses significant challenges within the current technological landscape. This research introduces an approach wherein upsampling is employed on both the satellite image and ground control points (GCPs) chip, facilitating the establishment of a high-resolution satellite image precision sensor orientation. The ensuing analysis entails a comprehensive comparison of matching performance. To evaluate the proposed methodology, the Compact Advanced Satellite 500-1 (CAS500-1), boasting a resolution of 0.5 m, serves as the high-resolution satellite image. Correspondingly, GCP chips with resolutions of 0.25 m and 0.5 m are utilized for the South Korean and North Korean regions, respectively. Results from the experiment reveal that concurrent upsampling of satellite imagery and GCP chips enhances matching performance by up to 50% in comparison to the original resolution. Furthermore, the position error only improved with 2x upsampling. However,with 3x upsampling, the position error tended to increase. This study affirms that meticulous upsampling of high-resolution satellite imagery and GCP chips can yield sub-pixel-level positioning accuracy, thereby advancing the state-of-the-art in the field.
The needs for digital models of real environment such as 3D terrain or cyber city model are increasing. Most of applications related with modeling and simulation require virtual environment constructed from geospatial information of real world in order to guarantee reliability and accuracy of the simulation. The most fundamental data for building virtual environment, terrain elevation and orthogonal imagery is acquired from optical sensor of satellite or airplane. Providing interoperable and reusable digital model is important to promote practical application of high-resolution satellite imagery. This paper presents the new research regarding representation of geospatial information, especially for 3D shape and appearance of virtual terrain, and describe framework for constructing real-time 3D model of large terrain based on high-resolution satellite imagery. It provides infrastructure of 3D simulation with geographical context. Details of standard-based approach for providing infrastructure of real-time 3D simulation using high-resolution satellite imagery are also presented. This work would facilitate interchange and interoperability across diverse systems and be usable by governments, industry scientists and general public.
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2004.11a
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pp.399-404
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2004
Recently GPS has been playing an increasingly important role in geodesy and positioning, for example, car navigation system, surveying, ITS(intelligent transport systems), LBS(Location Based Service) and so on. For telematics application, reception conditions of GPS signal are important. In some situation, such as in areas between buildings, metropolitan areas or areas with large skyscraper complexes, there are situations whereby the satellite signal is seriously restricted by various obstacles. Before the signal arrives at the receiver, it may be blocked, reflected, delayed, attenuated or scattered by terrestrial obstacles such as buildings. In this paper, we present satellite imagery data for telematics application. Therefore, for propriety of this studies, we made a GPS satellite visibility experiments in Bun-Dang on same time. This paper describes an approach to calculate building level using 0.6m, 1m, 6.6m resampling aerial polo imagery in stead of the satellite imagery and make a comparative study of accuracy. This paper tests the simulation of GPS signal using the building level.
As even small features can be classified as high resolution imagery, urban remote sensing is regarded as one of the important application fields in time of wide use of the commercialized high resolution satellite imageries. In this study, we have analyzed the variogram properties of high resolution imagery, which was obtained in urban area through the simple modeling and applied to the real image. Based on the grasped variogram characteristics, we have tried to decomposed two high-resolution imagery such as IKONOS and QuickBird reducing window size until the unique variogram that urban feature has come out and then been indexed. Modeling results will be used as the fundamental data for variographic analysis in urban area using high resolution imagery later on. Index map also can be used for determining urban complexity or land-use classification, because the index is influenced by the feature size.
Today's commercial high resolution satellite imagery such as IKONOS and QuickBird, offers the potential to extract useful spatial information for geographical database construction and GIS applications. Recognizing this potential use of high resolution satellite imagery, KARI is performing a project for developing Korea multipurpose satellite 3(KOMPSAT-3). Therefore, it is necessary to develop techniques for various GIS applications of KOMPSAT-3, using similar high resolution satellite imagery. As fundamental studies for this purpose, we focused on the extraction of 3D spatial information and the update of existing GIS data from QuickBird imagery. This paper examines the scheme for rectification of high resolution image, and suggests the convenient semi-automatic algorithm for extraction of 3D building information from a single image. The algorithm is based on triangular vector structure that consists of a building bottom point, its corresponding roof point and a shadow end point. The proposed method could increase the number of measurable building, and enhance the digitizing accuracy and the computation efficiency.
In times of the civil uses of commercialized high-resolution satellite imagery, applications of remote sensing have been widely extended to the new fields or the problem solving beyond traditional application domains. Transportation application of this sensor data, related to the automatic or semiautomatic road extraction, is regarded as one of the important issues in uses of remote sensing imagery. Related to these trends, this study focuses on automatic road extraction using Gradient Direction Profile Algorithm (GDPA) scheme, with IKONOS panchromatic imagery having 1 meter resolution. For this, the GDPA scheme and its main modules were reviewed with processing steps and implemented as a prototype software. Using the extracted bi-level image and ground truth coming from actual GIS layer, overall accuracy evaluation and ranking error-assessment were performed. As the processed results, road information can be automatically extracted; by the way, it is pointed out that some user-defined variables should be carefully determined in using high-resolution satellite imagery in the dense or low contrast areas. While, the GDPA method needs additional processing, because direct results using this method do not produce high overall accuracy or ranking value. The main advantage of the GDPA scheme on road features extraction can be noted as its performance and further applicability. This experiment study can be extended into practical application fields related to remote sensing.
The ability to detect urban heat islands in satellite imagery is a function of spatial, spectral, and temporal resolutions. Imagery from the satellite-mounted Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) sensor acquired since December 1999 allows us to view the Earth at a higher spectral resolution in the thermal infrared (TIR) portion of the electromagnetic spectrum than most other satellite systems (e.g., AVHRR, Landsat TM). (omitted)
Overhead transmission line design supporting program using high spatial resolution satellite imagery has been developed recently by Korea Power Engineering Company, The developed program, ITSS(Interactive Tower Spotting System) is purposed to improve the application of satellite imagery with the route selection of overhead transmission line. It is composed of spotting the tower position and designing the tower type and height with DEM(Digital Elevation Model) overlaid with satellite Imagery. To review and confirm the function and work efficiency, ITSS was applied to the pilot project of overhead transmission line design.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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