위성영상 기술의 발달과 고해상도 위성영상의 해상도 규제가 완화됨에 따라 건물의 높이 정보를 획득하는데 있어 고해상도 위성영상의 그림자 정보를 이용하는 연구들이 활발히 수행되어지고 있다. 그림자 정보를 이용하여 건물 높이 정보를 획득하는 연구의 정확도를 높이기 위해서는 정확한 건물의 그림자 탐지가 선행되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 단영상을 이용한 그림자 탐지기법인 임계값법(Thresholding), 영상분류법, 영역확장법(Region Growing)을 건물의 그림자 탐지에 적용하여 각 기법의 장단점과 정확도를 평가하였다. 영상에서 수동으로 건물의 그림자를 디지타이징한 참조 자료와 기법들을 적용하여 탐지한 결과 영상을 시각적으로 비교하였고, 오차행렬(Confusion Matrix)을 이용한 전체정확도(Accuracy), F-measure, AOR(Area Overlap Ratio)을 이용하여 정량적인 정확도평가를 수행하였다. 실험결과 영역확장법을 적용한 경우 시각적 정량적으로 가장 높은 정확도를 보였으며, 영상분류법을 적용한 경우 시각적으로는 임계값을 적용한 경우보다 좋은 결과를 보였으나 정량적으로는 가장 낮은 정확도를 보였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
/
2010.05a
/
pp.18-22
/
2010
본 연구는 고해상도 위성영상의 자료를 비점오염원 분석에 적합한 SWAT모형에 적용할 수 있는 정밀토지이용도의 분류항목으로 설정하고 영상에서 추출 할 수 있는 정보를 효율적으로 이용하여 고해상도 위성영상의 활용성을 높이고자 하였다. 본 연구의 대상지역은 경안천 유역($260.54km^2$)으로 기상자료는 1998년부터 2008년 동안의 경안천유역 6개의 강우관측소 자료와 3개의 기상관측소 자료를 수집하여 구축하였다. 수질자료는 환경부 물환경정보시스템에서 제공하는 자료를 1999~2008년까지 구축하여 사용하였다. 점오염원자료는 경안, 오포, 매산 하수처리장의 1990~2007년까지의 일자료를 사용하였다. 또한 고해상도 위성영상(KOMPSAT-2)을 환경부의 토지피복분류체계와 현장조사를 통하여 토지이용분류 항목을 설정하고 스크린 디지타이징 방법을 통해 제작한 정밀토지이용도를 사용하였다. 정밀토지이용도를 SWAT 모형에 적용하여 분석 시 활용성을 평가하기 위해 30m 중해상도의 환경부 토지이용도와의 모형 결과를 비교하였다.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
/
v.6
no.3
/
pp.107-116
/
2003
This study investigated how appropriate the classification methods based on conventional spectral characteristics are for high resolution imagery. A supervised classification mixing parametric and non-parametric rules, a method in which fuzzy theory is applied to such classification, and an unsupervised method were performed and compared to each other for accuracy. In addition, comparing the result screen-digitized through interpretation to the classification result using spectral characteristics, this study analyzed the conformity of both methods. Although the supervised classification to which fuzzy theory was applied showed the best performance, the application of conventional classification techniques to high resolution imagery had some limitations due to there being too much information unnecessary to classification, shadows, and a lack of spectral information. Consequently, more advanced techniques including integration with other advanced remote sensing technologies, such as lidar, and application of filtering or template techniques, are required to classify land cover/use or to extract useful information from high resolution imagery.
Generally, pixel-based classification, utilize the similarity of distances between the pixel values in feature space, is applied to land use mapping using satellite remote sensing data. But this method is Improper to be applied to the very high resolution satellite data (VHRS) due to complexity of the spatial structure and the variety of pixel values. In this paper, we performed the hierarchical classification of VHRS imagery by data fusion, which integrated LiDAR height and intensity information. MLC and ISODATA methods were applied to IKONOS-2 imagery with and without LiDAR data prior to the hierarchical classification, and then results was evaluated. In conclusion, the hierarchical method with LiDAR data was the superior than others in VHRS imagery and both MLC and ISODATA classification with LiDAR data were better than without.
High spatial resolution satellite image 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, the extraction of the spatial information is one of the most important steps in high resolution satellite image classification. This study proposes a new spatial feature extraction method, named SSI(Shape-Size Index). SSI uses a simple region-growing based image segmentation and allocates spatial property value in each segment. The extracted feature is integrated with spectral bands to improve overall classification accuracy. The classification is achieved by applying a SVM(Support Vector Machines) classifier. In order to evaluate the proposed feature extraction method, KOMPSAT-2 and QuickBird-2 data are used for experiments. It is demonstrated that proposed SSI algorithm leads to a notable increase in classification accuracy.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
/
v.28
no.6
/
pp.627-636
/
2010
Image segmentation technique is becoming increasingly important in the field of remote sensing image analysis in areas such as object oriented image classification to extract object regions of interest within images. This paper presents a new method for image segmentation to consider spectral and spatial information of high resolution satellite image. Firstly, the initial seeds were automatically selected using local variation of multi-spectral edge information. After automatic selection of significant seeds, a segmentation was achieved by applying MSRG which determines the priority of region growing using information drawn from similarity between the extracted each seed and its neighboring points. In order to evaluate the performance of the proposed method, the results obtained using the proposed method were compared with the results obtained using conventional region growing and watershed method. The quantitative comparison was done using the unsupervised objective evaluation method and the object-based classification result. Experimental results demonstrated that the proposed method has good potential for application in the object-based analysis of high resolution satellite images.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
/
v.24
no.3
/
pp.73-82
/
2021
Rural roads are the significant infrastructure for developing and managing the rural areas, hence the utilization of the remote sensing datasets for managing the rural roads is necessary for expanding the rural transportation infrastructure and improving the life quality of the rural residents. In this research, the two different methods such as image classification and image segmentation were compared for mapping the rural road based on the given high-resolution satellite image acquired in the rural areas. In the image classification method, the deep learning with the multiple neural networks was employed to the given high-resolution satellite image for generating the object classification map, then the rural roads were mapped by extracting the road objects from the generated object classification map. In the image segmentation method, the multiresolution segmentation was employed to the same satellite image for generating the segment image, then the rural roads were mapped by merging the road objects located on the rural roads on the satellite image. We used the 100 checkpoints for assessing the accuracy of the two rural roads mapped by the different methods and drew the following conclusions. The image segmentation method had the better performance than the image classification method for mapping the rural roads using the give satellite image, because some of the rural roads mapped by the image classification method were not identified due to the miclassification errors occurred in the object classification map, while all of the rural roads mapped by the image segmentation method were identified. However some of the rural roads mapped by the image segmentation method also had the miclassfication errors due to some rural road segments including the non-rural road objects. In future research the object-oriented classification or the convolutional neural networks widely used for detecting the precise objects from the image sources would be used for improving the accuracy of the rural roads using the high-resolution satellite image.
Journal of Satellite, Information and Communications
/
v.12
no.1
/
pp.6-12
/
2017
Recently, the demand for SAR imaging is growing to monitor natural disasters or military sites to foresee topographic changes, where optical sensing is not easily available. High-resolution SAR images are useful in exploring topography and monitoring artificial land objects in all weather conditions. In this paper,high resolution SAR images acquired from KOMPSAT-5 are exploited for the applications of change detection and classification. In order to detect change areas, amplitude change detection (ACD) and coherence change detection (CCD) algorithms are employed and their performances are compared in practical applications. For enhanced performance, the potential of small scaled change detection is explored by combining multi-temporary SAR images. The k-means and SVM methods are applied for land classifications and their performances are compared by applying to the real spaceborne SAR images.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
/
2004.10b
/
pp.790-792
/
2004
본 논문은 PCM(Possibilistic C-Means) 알고리즘과 베이시안 분류 알고리즘을 통합한 고해상도 위성영상의 효과적인 분류방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 학습데이터를 참고로 하여 PCM 알고리즘을 반복적인 과정 없이 수행한다. 각 분류항목별로 분류된 데이터에서 평균내부거리 내부에 해당되는 데이터들을 선정하여 각 항목별 비율을 구한 후 베이시안 분류기법의 사전확률로 적용하여 분류를 수행한다 PCM 알고리즘은 각 데이터와 특정 클러스터와의 거리에 소속도를 부여하는 퍼지 C-Means 알고리즘과 달리 소속도를 각 데이터와 클러스터 중심간의 절대거리에 의존하는 방법으로 퍼지 C-Means 알고리즘이 가지는 상대성 문제를 해결하였다. 제안된 분류 기법을 고해상도 다중분광 데이터인 IKONOS 위성영상에 적용하여 분류를 수행한 후 최대우도 분류기법과 비교한다.
Jo Myung-Hee;Jo Yun-Won;Kim Sung-Jae;Song Wan-Young;Chung Young-Kyo
Proceedings of the KSRS Conference
/
2006.03a
/
pp.359-364
/
2006
최근 GIS를 비롯한 공간정보기술의 눈부신 발전으로 국토전반에 대한 정보화와 과학적인 관리기법이 확산되고 있다. 이에 효율적인 산림관리를 위하여 위성영상과 지리정보시스템을 이용한 산림정보가 구축되고 있으나, 산림지역이라는 지리특성상 현장 출입이 제한적이고 위험하여 정보수집에 어려움이 있다. 본 연구에서는 효율적인 산림정보구축을 위하여 남제주군을 대상으로 고해상도 위성영상과 공간정보추출언어인 SML(Spatial Modeler Language)을 이용하여 다양한 모델별 산림지역의 임상정보를 추출, 임상분류를 위한 모델링 기법을 개발하였다. 또한 l/5,000도엽을 기준으로 표본점을 배치하고 임상, 하층식생, 입지 및 토양에 대한 현지조사를 수행하였으며, 추출자료와의 상관성 분석 및 검증을 통하여 공간정보 기술을 이용한 산림정보 구축의 기반을 마련하고자 하였다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.