Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.21
no.3
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pp.127-137
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2018
Recently, UAVs and Drones have been used for various applications. In particular, in the field of surveying, there are studies on the technology for monitoring the terrain based on the high resolution image data obtained by using the UAV-equipped digital camera or various sensors, or for generating high resolution orthoimage, DSM, and DEM. In this study, we analyzed the accuracy of GCP(Ground control point) matching using UAV and VRS-GPS. First, we used VRS-GPS to pre-empt the ground reference point, and then imaged at a base altitude of 150m using UAV. To obtain DSM and orthographic images of 646 images, RMSE was analyzed using pix4d mapper version As a result, even if the number of GCP matches is more than five, the error range of the national basic map(scale : 1/5,000) production work regulations is observed, and it is judged that the digital map revision and gauging work can be utilized sufficiently.
This study addresses a photogrammetric approach to generate Mars topographic products from mapping data of Mars Global Surveyor (MGS). High-resolution stereo images and laser altimetry data collected from the MGS mission are combined and processed to produce Digital Elevation Models (DEM) and orthoimages. First, altimeter data is registered to high resolution images and considerable registration offset (around 325 m) is discovered on high resolution stereo images. Altimetry data, exterior orientation elements of the camera and conjugate points are used for bundle adjustment to solve this mis-registration and detennine the ground coordinates. The mis-registration of altimetry data are effectively eliminated after the bundle adjustment. Using the adjusted exterior orientation the ground coordinates of conjugate points are detennined. A sufficient number of corresponding points collected through image matching and their precise 3-D ground coordinates are used to generate DEM and orthoimages. A posteriori standard deviations of ground points after bundle adjustment indicate the accuracy of OEM generated in this study. This paper addresses the photogrammetric procedure: the registration of altimetry data to stereo pair images, the bundle adjustment and the evaluation, and the generation of OEM and orthoimages.
In this study 3D topographic modeling was made by using aerial photography and digital terrain map, through this we did visibility analysis and implemented Web GIS of Dong-A university. Studying area was Busan Saha-gu Hadan-dong, we used aerial photography on a scale of 1:20,000 and digital terrain map on a scale of 1:5,000. Ortho correction image was made by aerial photography through selecting GCP, image matching, image resampling and precise differential rectification. And DEM on digital map was created using ArcView program, making 3D topographic modeling by road layer and building layer and implementing Web GIS about Dong-A university.
In general, stereo images are widely used to remote sensing or photogrametric applications for the purpose of image understanding and feature extraction or cognition. However, the most cases of these stereo-based application deal with 2-D satellite images or the airborne photos so that its main targets are generation of small-scaled or large-scaled DEM(Digital Elevation Model) or DSM(Digital Surface Model), in the 2.5-D. Contrast to these previous approaches, the scope of this study is to investigate 3-D stereo processing and visualization of true geo-referenced 3-D features based on anaglyph technique, and the aim is at the prototype development for stereo visualization system of complex typed 3-D GIS features. As for complex typed 3-D features, the various kinds of urban landscape components are taken into account with their geometric characteristics and attributes. The main functions in this prototype are composed of 3-D feature authoring and modeling along with database schema, stereo matching, and volumetric visualization. Using these functions, several technical aspects for migration into actual 3-D GIS application are provided with experiment results. It is concluded that this result will contribute to more specialized and realistic applications by linking 3-D graphics with geo-spatial information.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.28
no.3
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pp.385-392
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2010
A LiDAR technique has the merits that survey engineers can get a large number of measurements with high precision quickly. Aerial photos and satellite sensor images are used for generating 3D spatial images which are matched with the map coordinates and elevation data from digital topographic files. Also, those images are used for matching with 3D spatial image contents through perspective view condition composed along to the designated roads until arrival the corresponding location. Recently, 3D aviation image could be generated by various digital data. The advanced geographical methods for guidance of the destination road are experimented under the GIS environments. More information and access designated are guided by the multimedia contents on internet or from the public tour information desk using the simulation images. The height data based on LiDAR is transformed into DEM, and the real time unification of the vector via digital image mapping and raster via extract evaluation are transformed to trace the generated model of 3-dimensional downtown building along to the long distance for 3D tract model generation.
Direct Georeferencing(DG) Is based on the direct measurement of the projection centers and rotation angle of sensor through loading the GPS and INS in aircraft. The methods can offer us to acquire the exterior orientation parameters with only minimum GCPs, even the ground control process could be completely skipped. Hence, as long as securing Digital Elevation Model (DEM), it is feasible to generate digital orthophotos without performing the aerial triangulation with Ground Control Point (GCP) surveying. In this study, the DEM is automatically generated by using a image matching technique based on aerial photos and exterior orientation parameters. This is followed by producing an orthophoto from these results. Finally, accuracy analysis of the georeferencing technique for generating orthoimage indicates that RMS errors of 62cm and 76cm occurred at the X and the Y axis, respectively. This means that the results fulfill the demanding accuracy of the 1:5000 digital map. Hence, it is possible to conclude from this study that the direct georeferencing based orthoimage generation method is able to effectively digital map update.
The Spatial Image contents of Geomorphology 3-D environment is focused by the requirement and importance in the fields such as, national land development plan, telecommunication facility management, railway construction, general construction engineering, Ubiquitous city development, safety and disaster prevention engineering. The currently used DEM system using contour lines, which embodies geographic information based on the 2-D digital maps and facility information has limitation in implementation in reproducing the 3-D spatial city. Moreover, this method often neglects the altitude of the rail way infrastructure which has narrow width and long length. This As the results, We confirmed the solutions of varieties application for railway facilities management using 3-D spatial image contents and database design. Also, I suggested that U-city using railway modeling about matching methods of high density elevation value using 3-D aerial photo with laser data are best approach for detail stereo modeling and simulation.
The ground positions and elevations information called DEMs(Digital Elevation Models) which are extracted from the stereo aerial photographs and/or satellite images using image matching method have the natural errors caused by variant environments. This study suggests the method to evaluate DEMs using correlation values between the reference and the target DEMs. This would be strongly helpful for experts to correct these errors. To evaluate the whole area of DEMs in the horizontal and vertical errors, the target cell is matched for each reference cell using the correlation values of these two cells. When the target cell is matched for each reference cell, horizontal and vertical error was calculated so as to help experts to recognize a certain area of DEMs which should be corrected and edited. If the correlation value is low and tile difference in height is high, the target cell will be candidated as changed or corrupted cell. When the area is clustered with those candidated cells, that area will be regarded as changed or corrupted area to be corrected and edited. Using this method, the evaluation for all DEM cells is practicable, the horizontal errors as well as vertical errors is calculable and the changed or corrupted area can be detected more efficiently.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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v.8
no.3
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pp.179-192
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2008
A multiphase compensation method with mismatch linearization technique, is presented and demonstrated in a $\Sigma-\Delta$ fractional-N frequency synthesizer. An on-chip delay-locked loop (DLL) and a proposed delay line structure are constructed to provide multiphase compensation on $\Sigma-\Delta$ quantizetion noise. In the delay line structure, dynamic element matching (DEM) techniques are employed for mismatch linearization. The proposed $\Sigma-\Delta$ fractional-N frequency synthesizer is fabricated in a $0.18-{\mu}m$ CMOS technology with 2.14-GHz output frequency and 4-Hz resolution. The die size is 0.92 mm$\times$1.15 mm, and it consumes 27.2 mW. In-band phase noise of -82 dBc/Hz at 10 kHz offset and out-of-band phase noise of -103 dBc/Hz at 1 MHz offset are measured with a loop bandwidth of 200 kHz. The settling time is shorter than $25{\mu}s$.
Automatic image registration is an essential element of remote sensing because remote sensing system generates enormous amount of data, which are multiple observations of the same features at different times and by different sensor. The general process of automatic image registration includes three steps: 1) The extraction of features to be used in the matching process, 2) the feature matching strategy and accurate matching process, 3) the resampling of the data based on the correspondence computed from matched feature. For step 2) and 3), we have developed an algorithms for automated registration of satellite images with RANSAC(Random Sample Consensus) in success. However, for step 1), There still remains human operation to generate GCP Chips, which is time consuming, laborious and expensive process. The main idea of this research is that we are able to automatically generate GCP chips with comer detection algorithms without GPS survey and human interventions if we have systematic corrected satellite image within adaptable positional accuracy. In this research, we use SUSAN(Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus) algorithm in order to detect the comer. SUSAN algorithm is known as the best robust algorithms for comer detection in the field of compute vision. However, there are so many comers in high-resolution images so that we need to reduce the comer points from SUSAN algorithms to overcome redundancy. In experiment, we automatically generate GCP chips from IKONOS images with geo level using SUSAN algorithms. Then we extract reference coordinate from IKONOS images and DEM data and filter the comer points using texture analysis. At last, we apply automatically collected GCP chips by proposed method and the GCP by operator to in-house automatic precision correction algorithms. The compared result will be presented to show the GCP quality.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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