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Development of Android Smartphone App for Corner Point Feature Extraction using Remote Sensing Image

위성영상정보 기반 코너 포인트 객체 추출 안드로이드 스마트폰 앱 개발

  • Kang, Sang-Goo (Dept. of Information Systems Engineering, Hansung University) ;
  • Lee, Ki-Won (Dept. of Information Systems Engineering, Hansung University)
  • 강상구 (한성대학교 정보시스템공학과) ;
  • 이기원 (한성대학교 정보시스템공학과)
  • Received : 2011.02.05
  • Accepted : 2011.02.22
  • Published : 2011.02.28

Abstract

In the information communication technology, it is world-widely apparent that trend movement from internet web to smartphone app by users demand and developers environment. So it needs kinds of appropriate technological responses from geo-spatial domain regarding this trend. However, most cases in the smartphone app are the map service and location recognition service, and uses of geo-spatial contents are somewhat on the limited level or on the prototype developing stage. In this study, app for extraction of corner point features using geo-spatial imagery and their linkage to database system are developed. Corner extraction is based on Harris algorithm, and all processing modules in database server, application server, and client interface composing app are designed and implemented based on open source. Extracted corner points are applied LOD(Level of Details) process to optimize on display panel. Additional useful function is provided that geo-spatial imagery can be superimposed with the digital map in the same area. It is expected that this app can be utilized to automatic establishment of POI (Point of Interests) or point-based land change detection purposes.

최근 국내외적으로 인터넷 웹에서 스마트폰 앱으로 정보통신기술 사용자 요구와 개발 환경이 변화되고 있어 공간정보 분야에서도 이에 따른 기술적 대응이 요구되고 있다. 그러나 현재의 수준은 스마트폰 지도서비스와 위치 확인 서비스가 주가 되고 있어 공간정보 콘텐츠 서비스를 위한 스마트폰 앱의 개발은 전세계 기술 개발 동향을 고려하더라도 시험 개발의 초기 단계로 볼 수 있다. 본 연구에서는 공간영상정보를 활용하여 코너 포인트 객체 (Corner Point Feature) 추출 및 DB 연동 처리 기능을 제공하는 앱을 개발하였다. 이때 코너 포인트 객체 추출은 Harris 알고리즘을 적용하였으며 데이터베이스 서버와 어플리케이션 서버, 사용자 환경으로 구분한 기본적인 시스템 환경의 모든 처리 모듈은 오픈소스 기반으로 설계 및 구현하였다. 추출되는 코너 포인트는 사용자 요구사항에 따라 화면 확대, 축소에 따라 상세화(Level of Details) 과정을 거쳐 화면에 최적화하도록 설계하였다. 한편 공간영상정보와 통일한 대상 지역의 수치지도가 있는 경우에는 앱 상에서수치지도 레이어를 중첩 표현할 수 있는 추가 기능을 제공하도록 하였다. 본 연구에서 추출되는 자동 POI(Point of Interests) 설정이나 포인트 객체 기반 국토변화 탐지에 적용이 가능할 것으로 예상한다.

Keywords

References

  1. 강상구, 이기원, 2010. 위성영상정보 분석을 위한 안드로이드 스마트폰 앱 개발, 대한원격탐사학회지, 26: 561-570. https://doi.org/10.7780/kjrs.2010.26.5.561
  2. 한국정보화진흥원, 2011. 2011년 IT 트렌드 전망 및 정책방향, IT 정책연구시리즈.
  3. Carrasco, J. and A. Romeu, 2010. gvGIS Mobile and Mini, FOSS4G 2010, Tutorial T-01.
  4. Chen, M.-C., J.-L. Chen, and T.-W. Chang, 2011. Android/OSGi-based vehicular network management system, Computer Communications, 34: 169-183. https://doi.org/10.1016/j.comcom.2010.03.032
  5. Guzzonato, E., C. Valladeau and J. Inglada, 2009. Orfeo ToolBox: An Open Source Tool for High Resolution Image Processing, GeoCap Meeting.
  6. Harris, C. and M. Stephens, 1988. A combined corner and edge detector, Proceedings of the 4th Alvey Vision Conference, 147-151.
  7. Kang, S. and K. Lee, 2010(a). Open Source Remote Sensing of ORFEO Toolbox and Its Connection to Database of PostGIS with NIX File Importing, Korean Journal of Remote Sensing, 26: 361-371. https://doi.org/10.7780/kjrs.2010.26.3.361
  8. Kang, S. and K. Lee, 2010(b). Smart Phone Application Development for Thematic Geospatial Image Handling, Proceedings on 2010 International Symposium on Remote Sensing.
  9. Lemmens, M., 2010. Mobile GIS Systems, GIM International, 12: 21-27.
  10. Mehrotra, R. and S. Nichani, 1990. Corner detection, Pattern Recognition, 23: 1223-1233. https://doi.org/10.1016/0031-3203(90)90118-5
  11. OTB Development Team, 2010. The ORFEO Tool Box Software Guide, Updated for OTB-3.8, 670p.
  12. Tomasi C. and T. Kanade, 2004. Detection and Tracking of Point Features, Pattern Recognition, 37: 165-168. https://doi.org/10.1016/S0031-3203(03)00234-6
  13. Trujillo L. and G. Olague, 2008. Automated design of image operators that detect interest points, Evolutionary Computation, 16(4): 483-507. https://doi.org/10.1162/evco.2008.16.4.483
  14. Wernecke, J., 2009. The KML Handbook, Google.
  15. Zhang, X., A. W. B. Smith, X. Ling, B. C. Lovell, and D. Yang, 2010. Corner detection based gradient correlation matrices of palnar curves, Pattern Recognition, 43: 1207-1223. https://doi.org/10.1016/j.patcog.2009.10.017
  16. Lahlou, O., J. Michel, D. Pichard, and J. Inglada, 2009. Assessment of interest points detection algorithms in OTB, IGARSS 2009.

Cited by

  1. InSAR 정보 서비스 스마트폰 어플리케이션 설계 및 시험 구현 vol.27, pp.5, 2011, https://doi.org/10.7780/kjrs.2011.27.5.555
  2. 모바일 클라우드 컴퓨팅 서비스를 위한 위성영상 병렬 정보처리 성능 예비실험 vol.28, pp.4, 2012, https://doi.org/10.7780/kjrs.2012.28.4.10
  3. 지적정보 서비스 모바일 애플리케이션 개발 vol.15, pp.4, 2011, https://doi.org/10.11108/kagis.2012.15.4.055
  4. Mobile app approach by open source stack for satellite images utilization vol.4, pp.7, 2013, https://doi.org/10.1080/2150704x.2013.781286
  5. 스마트폰과 Google Earth를 이용한 TS 측량 및 가시화 안드로이드 앱 개발 vol.29, pp.2, 2011, https://doi.org/10.7780/kjrs.2013.29.2.9
  6. 그레디언트 행렬 고유치의 기하 평균을 이용한 특징점 검출 vol.30, pp.6, 2014, https://doi.org/10.7780/kjrs.2014.30.6.7
  7. 초소수력 발전 잠재량의 가시화를 위한 앱 개발 vol.17, pp.4, 2011, https://doi.org/10.5392/jkca.2017.17.04.001