Precision correction is the process of geometrically aligning images to a reference coordinate system using GCPs(Ground Control Points). Many applications of remote sensing data, such as change detection, mapping and environmental monitoring, rely on the accuracy of precision correction. However it is a very time consuming and laborious process. It requires GCP collection, the identification of image points and their corresponding reference coordinates. At typical satellite ground stations, GCP collection requires most of man-powers in processing satellite images. A method of automatic registration of satellite images is demanding. In this paper, we propose a new algorithm for automatic precision correction by GCP chips and RANSAC(Random Sample Consensus). The algorithm is divided into two major steps. The first one is the automated generation of ground control points. An automated stereo matching based on normalized cross correlation will be used. We have improved the accuracy of stereo matching by determining the size and shape of match windows according to incidence angle and scene orientation from ancillary data. The second one is the robust estimation of mapping function from control points. We used the RANSAC algorithm for this step and effectively removed the outliers of matching results. We carried out experiments with SPOT images over three test sites which were taken at different time and look-angle with each other. Left image was used to select UP chipsets and right image to match against GCP chipsets and perform automatic registration. In result, we could show that our approach of automated matching and robust estimation worked well for automated registration.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.28
no.5
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pp.531-537
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2010
Real-time Aerial Monitoring System performs the rapid mapping in an emergency situation so that the geoinformation could be constructed in near real time. In this system, the position and attitude information from GPS/INS integration algorithm is used to perform the aerial triangulation(AT) without GCPs. Therefore, if we obtain Exterior Orientation(EO) estimates from AT sequentially, EO are used as the measurements in the Kalman filter. In this study, we simulate the GPS/IMS/Image data for an UAV-based aerial monitoring system and compare the GPS/INS/AT with and without from AT. Comparative analysis showed that result from the GPS/INS/AT with EO update is more accurate than without the update. However, when the vehicle turns, the position error significantly increases which need more analysis in the future.
Kwoun Oh-Ig;Baek Sangho;Lee Hyongki;Sohn Hong-Gyoo;Han Uk;Shum C. K.
Korean Journal of Remote Sensing
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v.21
no.1
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pp.73-81
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2005
We construct improved geocentric digital elevation model (DEM), estimate tidal dynamics and ice stream velocity over Sulzberger Ice Shelf, West Antarctica employing differential interferograms from 12 ERS tandem mission Synthetic Aperture Radar (SAR) images acquired in austral fall of 1996. Ice, Cloud, and land Elevation Satellite (ICESat) laser altimetry profiles acquired in the same season as the SAR scenes in 2004 are used as ground control points (GCPs) for Interferometric SAR (InSAR) DEM generation. 20 additional ICESat profiles acquired in 2003-2004 are then used to assess the accuracy of the DEM. The vertical accuracy of the OEM is estimated by comparing elevations with laser altimetry data from ICESat. The mean height difference between all ICESat data and DEM is -0.57m with a standard deviation of 5.88m. We demonstrate that ICESat elevations can be successfully used as GCPs to improve the accuracy of an InSAR derived DEM. In addition, the magnitude and the direction of tidal changes estimated from interferogram are compared with those predicted tidal differences from four ocean tide models. Tidal deformation measured in InSAR is -16.7cm and it agrees well within 3cm with predicted ones from tide models. Lastly, ice surface velocity is estimated by combining speckle matching technique and InSAR line-of-sight measurement. This study shows that the maximum speed and mean speed are 509 m/yr and 131 m/yr, respectively. Our results can be useful for the mass balance study in this area and sea level change.
Recently, Unmanned Aerial Vehicle utilization and image processing technology for remote sensing have diversified remarkably with Orthophoto and Digital Surface Model. In particular, It uses more application fields such as spatial information analysis and hazardous areas as well as land surveying. This study analyses the accuracy of the coordinate on Orthophoto and DSM height on slope area with high and low differences by using UAV images. As the result of this study, in the case of GCP on 2D orthophoto, the location error was not produced significantly. The vertical position of the DSM showed the highest accuracy when the height difference between GCPs is under 30m(RMSEZ=0.07m). The location of the GCPs was divided into approximately 10m, 20m, 30m, and 40m with analysis for each of the eight points of GCP and inspection points in general. This study expects that producing both horizontal accuracy of Orthophoto and vertical accuracy of DSM using UAV on the sloped area which similar to this research area will help in spatial information fields.
In order to correct the provided RPC and DEM generated from the high-resolution satellite images, the acquisition of the ground control point (GCP) must be preceded. This task is a very complicate that requires field surveys, GPS surveying, and image coordinate reading corresponding to GCPs. In addition, since it is difficult to set up and measure a GCP in areas where access is difficult or impossible (tidal flats, polar regions, volcanic regions, etc.), an alternative method is needed. In this paper, we propose a 3D surface matching technique using only the established ground coordinate package, avoiding the ground-image-location survey of the GCP to correct the DEM produced from WorldView-2 satellite images and the provided RPCs. The location data of the public control points were obtained from the National Geographic Information Institute website, and the DEM was corrected by performing 3D surface matching with this package. The accuracy of 3-axis translation and rotation obtained by the matching was evaluated using pre-measured GPS checkpoints. As a result, it was possible to obtain results within 2 m in the plane location and 1 m in height.
Purpose: This study aimed to investigate whether and how the biopsychosocial features of myofascial pain (MFP) differ from those of local myalgia (LM) in temporomandibular disorder (TMD). Methods: Patients with TMD were retrospectively evaluated using the Diagnostic Criteria for TMD. All patients completed a series of self-administered questionnaires on pain severity and pain interference (Brief Pain Inventory, BPI), pain disability (Graded Chronic Pain Scale, GCPS), psychological distress (Symptom Check List-90-Revised, SCL-90R), pain cognition (Pain Catastrophizing Scale, PCS), and subjective sleep quality (Pittsburgh Sleep Quality Index, PSQI). Among all the TMD diagnoses, muscle pain was classified into the MFP group and LM group. Results: This study included 917 patients with myalgia (MFP: 266, LM: 651). Significant differences were observed in the female ratio (78.9% for MFP, 60.9% for LM, p<0.001) and the mean pain duration (MFP: 25.3 months, LM: 15.8 months, p=0.001) between the two groups. Patients with MFP exhibited higher pain severity (p=0.003) and pain interference (p<0.001) of BPI than those with LM. Furthermore, the global scores of the PCS (p<0.001) and PSQI (p<0.001) were higher in the MFP group than in the LM group. The MFP group had higher global symptom index (p=0.017) and five subscales of the SCL-90R than the LM group. Compared with the LM group (33.4%), the greater proportion of high disability of GCPS was observed in the MFP group (44.9%) (p<0.001). Multiple regression analysis revealed that sex (p=0.002), pain duration (p=0.019), pain disability (p=0.010), and subjective sleep quality (p=0.008) significantly differed between the two groups. Conclusions: The findings of this study indicated that MFP presents a higher biopsychosocial burden than LM in TMD.
Shin, Jin Kyu;Lee, Young Jin;Choi, Hae Jin;Lee, Jun Hyuk
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.32
no.4_1
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pp.299-309
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2014
This paper evaluated the possibility for 1/5,000 digital topographic mapping by using PLEIADES images of 0.5m GSD(Ground Sampling Distance) resolution that has recently launched. Those results of check points by applying the initial RPC(Rational Polynomial Coefficient) of PLEIADES images came out as; RMSE of those were $X={\pm}1.806m$, $Y={\pm}2.132m$, $Z={\pm}1.973m$. Also, if we corrected geometric correction using 16 GCP(Ground Control Point)s, the results of RMSE became $X={\pm}0.104m$, $Y={\pm}0.171m$, $Z={\pm}0.036m$, and t he RMSE of check points were $X={\pm}0.357m$, $Y={\pm}0.239m$, $Z={\pm}0.188m$; which of those results indicated the accuracy of standard adjustment complied in error tolerances of the 1/5,000 scale. Additionally, we converted coordinates of points, obtained by TerraSAR. for comparing with measurements from GPS(Global Positioning System) surveying. The RMSE of comparing converted and GPS points were $X={\pm}0.818m$, $Y={\pm}0.200m$, $Z={\pm}0.265m$, which confirmed the possibility for 1/5,000 digital topographic mapping with PLEIADES images and GCPs. As method of obtaining GCPs in unaccessible area, however, the outcome evaluation of GCPs extracted from TerraSAR images was not acceptable for 1/5,000 digital topographic mapping. Therefore, we considered that further researches are needed on applicability of GCPs extracted from TerraSAR images for future alternative method.
Geometric correction is a critical step to remove geometric distortions in satellite images. For correct geometric correction, Ground Control Points (GCPs) have to be chosen carefully to guarantee the quality of corrected satellite images. In this paper, we present an automatic approach for geometric correction by constructing GCP Chip database (GCP DB) that is a collection of pieces of images with geometric information. The GCP DB is constructed by exploiting Landsat's nadir-viewing property and the constructed GCP DB is combined with a simple block matching algorithm for efficient GCP matching. This approach reduces time and energy for tedious manual geometric correction and promotes usage of Landsat images.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2009.05a
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pp.1147-1151
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2009
In this study, we address the problem of producing probability forecasts of summer seasonal rainfall, on the basis of Hindcast experiments from a ensemble of GCMs(cwb, gcps, gdaps, metri, msc_gem, msc_gm2, msc_gm3, msc_sef and ncep). An advanced Hierarchical Bayesian weighting scheme is developed and used to combine nine GCMs seasonal hindcast ensembles. Hindcast period is 23 years from 1981 to 2003. The simplest approach for combining GCM forecasts is to weight each model equally, and this approach is referred to as pooled ensemble. This study proposes a more complex approach which weights the models spatially and seasonally based on past model performance for rainfall. The Bayesian approach to multi-model combination of GCMs determines the relative weights of each GCM with climatology as the prior. The weights are chosen to maximize the likelihood score of the posterior probabilities. The individual GCM ensembles, simple poolings of three and six models, and the optimally combined multimodel ensemble are compared.
The quality of orthoimages mainly depends on the elevation information and exterior orientation (EO) parameters. Since LiDAR data directly provides the elevation information over the earth's surface including buildings and trees, the concept of true orthorectification has been rapidly developed and implemented. If a LiDAR-driven digital surface model (DSM) is used for orthorectification, the displacements caused by trees and buildings are effectively removed when compared with the conventional orthoimages processed with a digital elevation model (DEM). This study sequentially utilized LiDAR data to generate orthorectified digital aerial images. Experimental orthoimages were produced using DTM and DSM. For the preparation of orthorectification, EO components, one of the inputs for orthorectification, were adjusted with the ground control points (GCPs) collected from the LiDAR point data, and the ground points were extracted by a filtering method. The orthoimage generated by DSM corresponded more closely to non-ground LiDAR points than the orthoimage produced by DTM.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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