This study has regard to classification by using multi-temporal SAR data. Multi-temporal JERS-1 SAR images are used for extract the land cover information and possibility. So far, land cover information extracted by high resolution aerial photo, satellite images, and field survey. This study developed on multi-temporal land cover status monitoring and coherence information mapping can be processing by L band SAR image. From July, 1997 to October, 1998 JERS SAR images (9 scenes) coherence values are analyzed and then extracted land cover information factors, so on. This technique which forms the basis of what is called SAR Interferometry or InSAR for short has also been employed in spaceborne systems. In such systems the separation of the antennas, called the baseline is obtained by utilizing a single antenna in a repeat pass.
본 연구는 비교적 높은 정확도가 요구되지 않거나 짧은 시간 안에 수치기본도의 수정이 필요한 경우에 활용할 수 있는 기법을 개발하고자 하였으며, 인공위성 영상과 항공사진 및 지상사진 등 다양한 형태의 영상자료를 이용하여 지형도와 준공도면에서 누락된 자료를 보완하여 수치지도를 편집 갱신할 수 있는 가능성을 제시하였다. 또한, 기존의 대학 시설물 관리에 관한 연구가 시설물 DB 설계에 치중되어 있던 반면, 본 연구에서는 다중영상을 활용한 현황도 작성을 바탕으로 안내 및 관리 시스템을 구축함으로써 보다 많은 활용 가능성을 제시하였다.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2003.04a
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pp.139-144
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2003
수종, 영급, 밀도 등과 같은 산림의 특성을 나타내는 임상구분은 주로 항공사진 육안판독을 통하여 이루어져 왔다. 최근 항공사진과 유사한 공간해상도를 갖춘 고해상도 위성영상이 제공되면서 이를 이용한 임상구분의 가능성에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구에서는 울산 인근 산림지역의 1m 공간해상도의 IKONOS 입체쌍 영상을 이용하여 임상 판독의 가능성을 분석하였다. IKONOS영상은 기존의 수치임상도와의 중첩을 위하여 수치고도자료(DEM)를 이용한 정사보정을 수행하였으며, 분광밴드의 조합을 통한 칼라영상을 이용하여 육안판독을 시도하였다. 육안판독결과 IKONOS 칼라합성영상에서 천연 소나무림과 활엽수림의 육안구분이 흑백항공사진에 비해 뚜렷하게 나타나는 것을 볼 수 있었으며, 임분의 밀도가 영상에서 나타나는 질감과 패턴의 차이로 구분이 가능하였다. 또한 기존의 임상도를 중첩하여 최근 산지개발, 산불 등으로 훼손된 지점에 대한 구분이 용이하기 때문에 기존의 수치임상도를 화연상에서 직접 갱신함으로써 최근의 산림현황정보의 유지를 하는데 적합한 것으로 나타났다.
The necessity of automatic precise georeferencing is increasing with the increase applications of high-resolution satellite imagery. One of the methods for collecting ground control points (GCPs) for precise georeferencing is to use chip images obtained by extracting a subset of an image map such as an ortho-aerial image, and can be automated using an image matching technique. In this case, the importance of the image matching success rate is increased due to the limitation of the number of the chip images for the known reference points such as the unified control point. This study aims to propose a method to improve the success rate of image matching between KOMPSAT-3A images and GCP chip images from aerial ortho-images. We performed the image matching with 7 cases of band pair using KOMPSAT-3A panchromatic (PAN), multispectral (MS), pansharpened (PS) imagery and GCP chip images, then compared matching success rates. As a result, about 10-30% of success rate is increased to about 40-50% when using PS imagery by using PAN and MS imagery. Therefore, using PS imagery for image matching of KOMPSAT-3A images and aerial ortho-images would be helpful to improve the matching success rate.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2006.05a
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pp.193-198
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2006
최근의 동남아시아 발생한 지진해일(쓰나미)과 미국 뉴올리언즈 지역의 허리케인으로 등의 재난으로 인해 막대한 인명과 경제적 피해가 전 세계적으로 빈번히 발생하고 있다. 우리나라도 폭설과 태풍, 산불로 인한 피해가 해마다 증가하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 '05년 양양지역의 대규모 산불재해지역을 중심으로 항공레이저측량, GPS/INS항공사진측량 등의 다중센서를 이용하여 GSIS자료를 취득하였다 이를 통해 수치지형도, 수치고도모형, 수치외관모형, 디지털 영상, 근적외선 영상을 처리하였으며, 과거 항공사진자료와의 비교 분석을 통해 정확한 피해면적과 피해량, 향후 산사태가 발생할 수 있는 지역 예측 및 식생에 대한 피해정도와 회생가능성을 분석하였다.
The purpose of this study was to investigate the objective impact in accuracy and reliability with tendency depend on training samples by using the high-resolution images. Supervised classification was performed based on multi-spectral images which made by each satellite and aerial images for considering all of bands' characteristics. The highest accuracy was 84.7% with satellite image(3*3) and 83% with aerial image(5*5) at the accuracy verification phase. Also, the overall accuracy with the consideration of Kappa coefficient were 0.84 for satellite images and 0.82 for aerial images. In all of the images, the smaller training sample was, the higher accuracy showed. Therefore, tree species classification accuracy was tended to rely on training sample size.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2021.05a
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pp.347-350
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2021
본 논문에서는 지도학습(Supervised Learning)알고리즘을 사용하는 모듈러 스파이킹 신경회로망(Modular Spiking Neural Networks)에서 학습의 진행 상황에 맞추어 학습용 데이터를 사용하는 다중 단계 학습알고리즘을 제안한다. 또한 컴퓨터 시뮬레이션에 의하여 항공영상 클러스터링 문제에 적용한 결과를 보임으로써 실제적인 문제에서의 적용 타당성과 가능성을 보인다.
강우-유출 모델링에 있어 토지피복/이용 상태는 중요한 입력변수로 사용되지만 기존의 다중분광영상을 이용한 분류에는 한계가 있다. 본 연구에서는 위성탑재 초분광영상인 Hyperion 영상의 분광혼합분석을 통해 도시지역의 수문학적 토지피복/이용 분류를 실시하였으며 분류등급의 기준은 널리 사용되고 있는 SCS 토지피복/이용 등급을 이용하였다. 정확도분석을 위해 항공사진을 디지타이징하여 불투수면적의 비율을 비교하였으며 분광혼합분석 결과와 항공사진에서 불투수면적의 비율은 유사하게 나타났다. 그러나 SCS의 분류등급은 미국을 기준으로 개발되었기 때문에 임계치를 이용하여 분류된 등급과 실제 항공사진판독의 결과가 일부 다르게 나타나는 것을 알 수 있었다.
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2010.04a
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pp.225-226
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2010
The problem in orthoimage generation is to recover occlusion areas. In this study, occlusion areas - double mapping regions of the building roofs - were mutually corrected by using multiple images. The proposed method could be efficient for generating true orthoimages in urban areas.
Xu, Chun Xu;Lim, Jae Hyoung;Jin, Xin Mei;Yun, Hee Cheon
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.36
no.6
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pp.589-599
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2018
The land cover map has been produced by using satellite and aerial images. However, these two images have the limitations in spatial resolution, and it is difficult to acquire images of a area at desired time because of the influence of clouds. In addition, it is costly and time-consuming that mapping land cover map of a small area used by satellite and aerial images. This study used multispectral camera-based drone to acquire multi-temporal images for orthoimages generation. The efficiency of produced land cover map was evaluated using time series analysis. The results indicated that the proposed method can generated RGB orthoimage and multispectral orthoimage with RMSE (Root Mean Square Error) of ${\pm}10mm$, ${\pm}11mm$, ${\pm}26mm$ and ${\pm}28mm$, ${\pm}27mm$, ${\pm}47mm$ on X, Y, H respectively. The accuracy of the pixel-based and object-based land cover map was analyzed and the results showed that the accuracy and Kappa coefficient of object-based classification were higher than that of pixel-based classification, which were 93.75%, 92.42% on July, 92.50%, 91.20% on October, 92.92%, 91.77% on February, respectively. Moreover, the proposed method can accurately capture the quantitative area change of the object. In summary, the suggest study demonstrated the possibility and efficiency of using multispectral camera-based drone in production of land cover map.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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