It is well known that combining spatial and spectral information can improve land use classification from satellite imagery. High spatial resolution classification has a limitation when only using the spectral information due to the complex spatial arrangement of features and spectral heterogeneity within each class. Therefore, extracting the spatial information is one of the most important steps in high resolution satellite image classification. In this paper, we propose a new spatial feature extraction method. The extracted features are integrated with spectral bands to improve overall classification accuracy. The classification is achieved by applying a Support Vector Machines classifier. In order to evaluate the proposed feature extraction method, we applied our approach to KOMPSAT-2 data and compared the result with the other methods.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.14
no.4
s.38
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pp.71-77
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2006
Support Vector Machine (SVM) which has roots in a statistical learning theory is a training algorithm based on structural risk minimization. Generally, SVM algorithm uses the kernel for determining a linearly non-separable boundary and classifying the data. But, classical kernels can not apply to effectively the hyperspectral image classification because it measures similarity using vector's dot-product or euclidian distance. So, This paper proposes the spectral similarity kernel to solve this problem. The spectral similariy kernel that calculate both vector's euclidian and angle distance is a local kernel, it can effectively consider a reflectance property of hyperspectral image. For validating our algorithm, SVM which used polynomial kernel, RBF kernel and proposed kernel was applied to land cover classification in Hyperion image. It appears that SVM classifier using spectral similarity kernel has the most outstanding result in qualitative and spatial estimation.
The recent 3D visualization such as volume rendering, iso-surface rendering or stream line visualization gives more understanding about structures or distribution of data in a space and, moreover, the real-time rendering of a scene enables the animation of time-series data. Because the meteorological data is frequently formed as multi-variables, 3-dimensional and time-series data, the spatial analysis, time-series analysis, vector display, and animation techniques can do important roles to get more understanding about data. In this research, our aim is to develop the 3-dimensional visualization techniques for meteorological data in the PC environment by using IDL. The visualization technology from :his research will be used as basic technology not only for the deeper understanding and the more exact prediction about meteorological environments but also for the scientific and spatial data visualization research in any field from which three-dimensional data comes out such as oceanography, earth science, or aeronautical engineering.
One of the most difficult parameters to measure in the sea is current speed and direction. Recently, efforts are being made to estimate the ocean current vectors by utilizing sequential satellite imageries. In this study, we attempted to estimated sea surface current vector (sscv) by using satellite ocean color imageries of SeaWifs around the Korean Peninsula. This ocean color image data has 1-day sampling interval and spatial resolution of 1x1 km. Maximum cross-correlation method is employed which is aimed to detect similar patterns between sequential images. The estimated current vectors are compared to the surface geostrophic current vectors obtained from altimeter of sea level height data. In utilizing the color imagery data, some limitations and drawbacks exist so that in warm water region where phytoplankton concentration is relatively lower than in cold water region, estimation of sscv is poor and unreliable. On the other hand, two current vector fields agree reasonably well in the Korean South Sea region where high concentration of chlorophyll-a and weak tide is observed. In the future, with ocean color images of shorter sampling interval by COMS satellite, the algorithm and methodology developed in the study would be useful in providing the information for the ocean current around Korean Peninsula.
The MPEG-2 video compressed bitstream is very sensitive to transmission errors due to the complex coding structure of the MPEG-2 video coding standard. If one packet is lost or received with errors, not only the current frame will be corrupted, but also errors will propagate to succeeding frames within a group of pictures. Therefore, we employ various error resilient coding/decoding techniques to protect and reduce the transmission error effects. Error concealment technique is one of them. Error concealment technique exploits spatial and temporal redundancies of the correctly received video data to conceal the corrupted video data. Motion vector recovery and compensation with the estimated motion vector is good approach to conceal the corrupted data. In this paper, we propose various error concealment algorithms based on motion vector recovery, and compare their performance to those of conventional error concealment methods.
Silhouette is useful in computer graphics for a number of techniques such as non-photorealistic rendering, silhouette clipping, and blueprint generating. Methods for generating silhouette are classified into three categories: image-based, object-based, and hybrid-based. Hybrid-based method is effective in terms of time complexity but spatial coherence problem still remains. In this paper, we proposed a new hybrid-based method which produces 3D data for silhouette and also guarantees no spatial coherence problem. To verify the efficiency of the proposed algorithm, several experiments are conducted for various 3D models from simple to quite complex. Results show that our algorithm generates no gap between any two consecutive silhouette lines when the silhouette model is magnified significantly.
This paper outlines the development of image processing system, which will allow the general users in Government and Public organizations easily to use and apply KOMPSAT EOC images in their own business. The system includes an import/export module of EOC image distributed in Hierarchical Data Format (HDF) file and various image processing analysis modules. Especially, the image mosaic and subset functions are designed to use EOC image as an image map, generating the Ortho-image module. To update the various spatial data with EOC image, some essential modules such as change detection by pattern recognition, overlay between images and vector data, and modification of vector data are implemented in the system. The system is developed based on the user request analysis of government agency, and suited for more efficient use of satellite image in public applications. Such system is expected to contribute to practical application of KOMPSAT-2 that will be launched in 2005. Further efforts will be made to accommodate the KOMPSAT -2 MSC data.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.28
no.3
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pp.385-392
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2010
A LiDAR technique has the merits that survey engineers can get a large number of measurements with high precision quickly. Aerial photos and satellite sensor images are used for generating 3D spatial images which are matched with the map coordinates and elevation data from digital topographic files. Also, those images are used for matching with 3D spatial image contents through perspective view condition composed along to the designated roads until arrival the corresponding location. Recently, 3D aviation image could be generated by various digital data. The advanced geographical methods for guidance of the destination road are experimented under the GIS environments. More information and access designated are guided by the multimedia contents on internet or from the public tour information desk using the simulation images. The height data based on LiDAR is transformed into DEM, and the real time unification of the vector via digital image mapping and raster via extract evaluation are transformed to trace the generated model of 3-dimensional downtown building along to the long distance for 3D tract model generation.
The purpose of this study is to develop a GIS application and interface model (GISCELWAB) for the temporal and spatial simulation of surface runoff from a small watershed. The model was constituted by three sub - models : The input data extraction model (GISINDATA) which prepares cell-based input data automatically for a given watershed, the cell water balance model(CELWAB) which calculates the water balance for a cell and simulates surface runoff of watershed simultaneously by the interaction of cells, and the output data management model(GISOUTDISP) which visualize the results of temporal and spatial variation of surface runoff. The input data extraction model was developed to solve the time-consuming problems for the input-data preparation of distributed hydrologic model. The input data for CELWAB can be obtained by extracting ASCII data from a vector map. The output data management model was developed to convert the storage depth and discharge of cell into grid map. This model ean-bles to visualize the temporal and spatial formulation process of watershed storage depth and surface runoff wholly with time increment.
The surface reflectance is essential to retrieval various indicators related land properties such as vegetation index, albedo and etc. In this study, we estimated surface reflectance using Himawari-8 / Advanced Himawari Imager (AHI) channel data. In order to estimate surface reflectance from Top of Atmosphere (TOA) reflectance, the atmospheric correction is necessary because all of the TOA reflectance from optical sensor is affected by gas molecules and aerosol in the atmosphere. We used Second Simulation of a Satellite Signal in the Solar Spectrum Vector (6SV) Radiative Transfer Model (RTM) to correct atmospheric effect, and Look-Up Table (LUT) to shorten the calculation time. We verified through comparison Himawri-8 / AHI surface reflectance and Proba-V S1 products. As a result, bias and Root Mean Square Error (RMSE) are calculated about -0.02 and 0.05.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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