눈은 지표면의 물리과정에서 중요한 요소 중의 하나로 짧은 시간 동안에 많은 변화를 유도할 있다. 본 연구에 MODIS 채널자료를 이용하여 적설역에서 나타나는 단파적외 채널과 반사도 특성을 알아보았다 일반적으로 MODIS 위성자료를 이용한 적설연구는 근적외 채널을 활용한 NOSI (Normalized Difference of Snow Index)를 주로 사용한다. 하지만 본 연구는 정지기상 위성의 적셜 탐지 능력을 시험하기 위한 연구이다. 따라서 정지 기상 위성 탑재되어 있는 채널의 특성과 비슷한MODIS 가시 채널과 단파 적외 채널 자료를 이용하여 적설지역을 분석하였다단일 가시 채널을 이용하여 적설을 탐지 하는 것은 청천역일 경우 큰 어려움이 없으나 반면 구름과 적설이 혼재되어 있는 지역에서는 탐지 능력이 떨어진다.반면 BID 값을 활용한 적설지역 탐지는 단일 가시 채널을 활용한 방법보다 좋은 결과를 가지지만 하층운이 존재할 때는 여전히 적설과 구름을 명확히 구분하기는 어렵다.
Kim, Junwoo;Kim, Duk-jin;Sohn, Hong-Gyoo;Choi, Jinmu;Im, Jungho
Korean Journal of Remote Sensing
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v.38
no.5_2
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pp.661-667
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2022
As remote sensing and GIS have been considered to be essential technologies for disasters information production, researches on developing methods for analyzing spatial data, and developing new technologies for such purposes, have been actively conducted. Especially, it is assumed that the use of remote sensing and GIS for disaster management will continue to develop thanks to the launch of recent satellite constellations, the use of various remote sensing platforms, the improvement of acquired data processing and storage capacity, and the advancement of artificial intelligence technology. This spatial issue presents 10 research papers regarding ship detection, building information extraction, ocean environment monitoring, flood monitoring, forest fire detection, and decision making using remote sensing and GIS technologies, which can be applied at the disaster prediction, monitoring and response stages. It is anticipated that the papers published in this special issue could be a valuable reference for developing technologies for disaster management and academic advancement of related fields.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.04a
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pp.142-144
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2002
본 논문에서는 취약성 탐지 스크립트의 원격 편집기를 설계 및 구현하였다. 원격 편집기는 Windows 계열의 시스템에서 구동되며 스크립트 데이터베이스가 저장되어 있는 서버로부터 스크립트를 인출하여 수정 후 저장하거나 새로운 스크립트를 작성하여 저장한다. 편집기는 스크립트의 작성 및 편집을 위한 편집기능, 서버와의 HTTP 프로토콜 기반 통신 기능, 스크립트의 사용 용도나 스크립트의 경향과 특성을 파악하는 등의 특성분석기능, 스크립트의 유효성 및 문법 검사기능을 가지고 있으며, 원격 편집기의 요청이 있을 때에 이에 응답하기 위하여 스크립트 데이터베이스 서버측에서 CGI(Comman Gateway Interface)가 구동된다.
The availability of high-resolution satellite image time series data has led to an increase in change detection research. Various methods are being studied, such as satellite image pixel and object-level change detection algorithms, as well as algorithms that apply deep learning technology. In this paper, we propose a QGIS plugin-based system to enhance the utilization of these useful results and present an actual implementation case. The proposed system is a system for intensive change detection and monitoring of areas of interest, and we propose a convenient system expansion method for algorithms to be developed in the future. Furthermore, it is expected to contribute to the construction of satellite image utilization systems by presenting the basic structure of commercialization of change detection research.
Recently, many target detection algorithms were developed for hyperspectral image. However, almost of these studies focused only accuracy from 1 or 2 data sets to validate and compare the algorithms although they give limited information to users. This study aimed to compare usability of target detection algorithms with various parameters. Five parameters were proposed to compare sensitivity in aspect of detection accuracy which are related with radiometric and spectral characteristics of target, background and image. Six target detection algorithms were compared in aspect of accuracy and efficiency (processing time) by variation of the parameters and image size, respectively. The results shown different usability of each algorithm by each parameter in aspect of accuracy. Second order statistics based algorithms needed relatively long processing time. Integrated usabilities of accuracy and efficiency were various by characteristics of target, background and image. Consequently, users would consider appropriate target detection algorithms by characteristics of data and purpose of detection.
When a satellite image has low spatial resolution, it is difficult to detect small objects. In this research, we aim to check the effect of super resolution on object detection. Super resolution is a software method that increases the resolution of an image. Unpaired super resolution network is used to improve Sentinel-2's spatial resolution from 10 m to 3.2 m. Faster-RCNN, RetinaNet, FCOS, and S2ANet were used to detect vessels in the Sentinel-2 images. We experimented the change in vessel detection performance when super resolution is applied. As a result, the Average Precision (AP) improved by at least 12.3% and up to 33.3% in the ship detection models trained with the super-resolution image. False positive and false negative cases also decreased. This implies that super resolution can be an important pre-processing step in object detection, and it is expected to greatly contribute to improving the accuracy of other image-based deep learning technologies along with object detection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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