• 한국조경학회지
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• 제27권4호
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• pp.131-136
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• 1999

Aerial videography techniques have been used to inventory conditions associated with grassland, forests, and agricultural crop production. Most recently, aerial videography has been used to verity satellite image classifications as part of the natural ecosystem survey. The objectives of this study were: (1) to use aerial video images of the study area, one part of Taean Seashore National Park, for the accuracy assessment, and (2) to determine the suitability of aerial videography as an accuracy assessment, of the land cover classification with Landsat-TM data. Video images were collected twice, summer and winter seasons, and divided into two kinds of images, wide angle and narrow angle images. Accuracy assessment methods include the calculation of the error matrix, the overall accuracy and kappa coefficient of agreement. This study indicates that aerial videography is an effective tool for accuracy assessment of the satellite image classifications of which features are relatively large and continuous. And it would be possible to overcome the limits of the present natural ecosystem survey method.

• 한국지리정보학회지
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• 제23권1호
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• pp.41-50
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• 2020

우리나라의 국토지리정보원에서는 2년 주기로 정사영상 제작과 수치지도 수정/갱신 등을 위해 디지털 항공사진영상을 촬영하고 있다. 이러한 디지털 항공사진영상을 촬영하기 위한 항공사진측량용 카메라는 면형(Frame type) 및 선형(Line type)으로 구분된다. 항공사진영상의 컴퓨터비전 해석은 Frame type만 가능하였다. 이에 본 연구에서는 Line type 항공사진영상을 컴퓨터비전 해석으로 공간정보를 생성하고자 하였으며, 항공사진영상의 활용 방안으로 산림공간정보를 생성하고자 하였다. 그 결과 Line type 항공사진영상의 컴퓨터비전 해석으로 생성된 공간정보는 수평위치 및 수직위치 오차의 RMSE가 GSD의 4배 이내로 나타났다. 컴퓨터비전 해석으로 생성된 공간정보를 이용해 산림공간정보를 생성하였으며, 이를 이용해 수관형상의 추출, 수고의 산정이 가능함을 확인하였다. 본 연구를 통하여 항공사진영상 활용성을 제고할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국측량학회지
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• 제35권3호
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• pp.155-166
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• 2017

항공영상의 활용도가 높아짐에 따라 전통적인 항공사진측량 절차뿐만 아니라 무인항공사진측량 절차를 적용한 다양한 소프트웨어가 제공되고 있다. 기존에는 소규모 영역을 촬영한 영상에 대해서 무인항공사진측량 절차를 적용한 소프트웨어를 사용하였으나 최근에는 항공사진측량용 카메라를 이용하여 촬영한 대규모 영역에 대해서도 무인항공사진측량 절차를 적용한 소프트웨어가 등장하고 있다. 이에 따라 본 연구는 대용량 항공영상을 이용하여 항공사진측량 절차와 무인항공사진측량 절차로 각각 정사영상을 생성하고 정성적, 정량적인 비교를 통해서 두 절차의 특징을 비교하였다. 연구대상지역의 실험을 통해서 정사영상 생성 시 수치표면모델을 이용하는 방법 보다 3차원 메시를 이용하는 것이 건물의 기복변위를 효과적으로 제거하는 것을 알 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.1281-1287
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• 2016

This paper presents a method of single image dehazing and feature matching for aerial remote sensing images. In the case of a aerial image, transferring the information of the original image is difficult as the contrast leans by the haze. This also causes that the image contrast decreases. Therefore, a refined transmission map based on a hidden Markov random field. Moreover, the proposed algorithm enhances the accuracy of image matching surface-based features in an aerial remote sensing image. The performance of the proposed algorithm is confirmed using a variety of aerial images captured by a Worldview-2 satellite.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_1호
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• pp.1757-1766
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• 2021

녹피율은 행정구역면적 대비 녹지가 피복된 면적의 비율로, 실질적인 도시녹화 지표로 활용되고 있다. 현재 녹피율은 토지피복지도를 기반하여 산출되는데, 토지피복지도의 낮은 공간해상도와 일정하지 않은 제작시기는 정확한 녹피율 산출과 정밀한 녹피분석을 어렵게 한다. 따라서 본 연구는 새로운 녹피율 산출방안으로 항공영상과 심층학습을 활용한 방안을 제안한다. 항공영상은 높은 해상도와 비교적 일정한 주기로 정밀한 분석을 가능하게 하며 심층 학습은 항공영상 내 녹지를 자동으로 탐지할 수 있다. 지자체는 매년 다양한 목적을 위해 유인항공영상을 취득하여 이를 활용해 신속하게 녹피율을 산출한다. 하지만 미리 취득된 유인항공영상은 취득 시기와 해상도, 센서와 같은 세부사항을 선택할 수 없어 정밀한 분석이 어려울 수 있다. 이러한 한계점은 다양한 센서의 탑재가 가능하고 낮은 고도의 비행으로 인해 고해상도 영상을 취득할 수 있는 무인항공기를 활용하여 보완될 수 있다. 이에 두 가지 항공영상으로부터 녹피율을 산출하였고 그 결과, 모든 녹지 유형으로 부터 높은 정확도로 녹피율을 산출할 수 있었다. 하지만 유인항공영상으로부터 산출된 녹피율은 복잡한 환경에서 한계가 있었다. 이를 보완하고자 활용한 무인항공영상은 복잡한 환경에서도 높은 정확도의 녹피율을 산출할 수 있었고 추가밴드 영상을 통해 더 정밀한 녹지 영역 탐지가 가능했다. 추후 기존 유인항공영상에 새로 취득한 무인항공영상을 보완적으로 사용해 녹피율을 효과적으로 산출할 수 있을 것이라 기대된다.

• 한국측량학회지
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• 제26권5호
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• pp.485-491
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• 2008

LiDAR systems are usually incorporated a laser scanner and GPS/INS modules with a digital aerial camera. LiDAR point clouds and digital aerial images acquired by the systems provide complementary spatial information on the ground. In addition, some of laser scanners provide intensity, radiometric information on the surface of the earth. Since the intensity is unnecessary of registration and provides the radiometric information at a certain wavelength on the location of LiDAR point, it can be a valuable ancillary information but it does not deliver sufficient radiometric information compared with digital images. This study utilize the LiDAR points as ground control points (GCPs) to adjust exterior orientations(EOs) of the stereo images. It is difficult to find exact point of LiDAR corresponding to conjugate points in stereo images, but this study used intensity of LiDAR as an ancillary data to find the GCPs. The LiDAR points were successfully used to adjust EOs of stereo aerial images, therefore, successfully provided the prerequisite for the precise registration of the two data sets from the LiDAR systems.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제3권3호
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• pp.436-443
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• 2008

This paper presents a new method for building detection and reconstruction from aerial images. In our approach, we extract useful building location information from the generated disparity map to segment the interested objects and consequently reduce unnecessary line segments extracted in the low level feature extraction step. Hypothesis selection is carried out by using an undirected graph, in which close cycles represent complete rooftops hypotheses. We test the proposed method with the synthetic images generated from Avenches dataset of Ascona aerial images. The experiment result shows that the extracted 3D line segments of the reconstructed buildings have an average error of 1.69m and our method can be efficiently used for the task of building detection and reconstruction from aerial images.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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• pp.515-517
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• 2007

In this study we attempted to estimate damage scope such as bridges destruction, farmland deformation, forest damage, etc occurred by typhoon using two digital aerial images for future high-resolution Kompsat-3 applications. The process procedures are followings: First, image registration between time-different aerial images was implemented. In this process one image was geometrically corrected by image-to-image registration. Second, image classification was done according to 4 classes. Finally through the comparison of classified two images the area of damage by flood and storm was approximately calculated. These results showed that it is possible to estimate the damage scale relatively rapidly using high-resolution images.

• Agricultural and Biosystems Engineering
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• 제3권1호
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• pp.18-28
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• 2002

Neural network based models were developed and evaluated for predicting corn yield from aerial images based on 1998 and 1994 image data. The model used images in multi-spectral bands such as R, G, B, and IR (Red, Green, Blue and Infrared). The inputs to the neural network consisted of mean and standard deviation of multispectral bands of the aerial images. Performances of several neural network architectures using back-propagation with momentum were compared. The maximum yield prediction accuracy obtained was 97.81%. The BPNN model prediction accuracy could be enhanced by using more number of observations to the model, other data transformation techniques, or by performing optical calibration of the aerial image.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.52-54
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• 2022

Aerial images are being one of the important aspects of satellite imagery, delivers effective information on landcovers. Their special characteristics includes the viewpoint from space which clarifies data related to land examining processes. Aerial images taken by satellites employed radio waves to wirelessly transmit images to ground stations. Due to transmission errors, images get distorted and unable to perform in landcover examining. This paper proposes an aerial image enhancement method using deep autoencoders. A properly trained autoencoder can enhance an aerial image to a considerable level of improvement. Results showed that the achieved enhancement is better than that was obtained from traditional image denoising methods.