Very high resolution (VHR) satellite imagery provide valuable information on urban change monitoring due to multi-temporal observation over large areas. Recently, there has been increased interest in the urban change detection technique using VHR Synthetic Aperture Radar (SAR) imaging system, because it can take images regardless of solar illumination and weather condition. In this paper, we proposed a texture-based urban change detection method using the VHR SAR texture features generated from Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM). In order to evaluate the efficiency of the proposed method, the result was compared, visually and quantitatively, with the result of Non-Coherent Change Detection (NCCD) which is widely used for the change detection of VHR SAR image. The experimental results showed the greater detection accuracy and the visually satisfactory result compared with the NCCD method. In conclusion, the proposed method has shown a great potential for the extraction of urban change information from VHR SAR imagery.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.15
no.3
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pp.137-147
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2012
Recently, floating green algae (FGA) in open oceans and coastal waters have been reported over wide area, yet accurate detection of these using traditional ground based measurement and chemical analysis in the laboratory has been difficult or even impossible due to the lack of spatial resolution, coverage, and revisit frequency. In contrast, spectral reflectance measurement makes it possible to quickly assess the chlorophyll content in green algae. Our objectives are to investigate the spectral reflectance of the FGA observed in the Yellow Sea and to develop a new index to detect FGA from satellite imagery, namely floating green algae index (FGAI), which uses relatively simple reflectance ratio technique. The Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) and Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) satellite images at 500m spatial resolution were utilized to produce FGAI which is defined as the ratio between reflectance at 860nm and 660nm bands. Both FGAI results yielded reasonable green algae detection at the regional scale distribution. Especially houly GOCI observations can present more detaield information of FGAI than low-orbit satellite.
More than 70 percent of terrestrial territory of Korea is mountainous areas where degradation becomes serious year by year due to illegal tombs, expanding golf courses and stone mine development. We elaborate the potential usage of high resolution image for the monitoring of the phenomena. We made the classification of tombs and the statistical radiometric characteristics of graves were identified from this project. The graves could be classified to 4 groups from the field survey. As compared with grouping data after clustering and discriminant analysis, the two results coincided with each other. Object-oriented classification algorithm for feature extraction was theoretically researched in this project. And we did a pilot project, which was performed with mixed methods. That is, the conventional methods such as unsupervised and supervised classification were mixed up with the new method for feature extraction, object-oriented classification method. This methodology showed about $60\%$ classification accuracy for extracting tombs from satellite imagery. The extraction of tombs' geographical coordinates and graves themselves from satellite image was performed in this project. The stone mines and golf courses are extracted by NDVI and GVI. The accuracy of classification was around 89 percent. The location accuracy showed extraction of tombs from one-meter resolution image is cheaper and quicker way than GPS method. Finally we interviewed local government officers and made analyses on the current situation of mountainous area management and potential usage of KOMPSAT-II images. Based on the requirement analysis, we developed software, which is to management and monitoring system for mountainous area for local government.
This paper introduces an automated method for building height recovery through the integration of high-resolution satellite images and digital vector maps. A cross-correlation matching method along the vertical line locus on the Ikonos images was deployed to recover building heights. The rational function models composed of rational polynomial coefficients were utilized to create a stereopair of the epipolar resampled Ikonos images. Building footprints from the digital maps were used for locating the vertical guideline along the building edges. The digital terrain model (DTM) was generated from the contour layer in the digital maps. The terrain height derived from the DTM at each foot of the buildings was used as the starting location for image matching. At a preset incremental value of height along the vertical guidelines derived from vertical line loci, an evaluation process that is based on the cross-correlation matching of the images was carried out to test if the top of the building has reached where maximum correlation occurs. The accuracy of the reconstructed buildings was evaluated by the comparison with manually digitized 3D building data derived from aerial photographs.
The importance of acquisition of road information has recently been increased with a rapid growth of spatial-related services such as urban information system and location based service. This paper proposes an automatic road extraction method using object-based approach which was issued alternative of pixel-based method recently. Firstly, the spatial objects were created by MSRS(Modified Seeded Region Growing) method, and then the key road objects were extracted by using properties of objects such as their shape feature information and adjacency. The omitted road objects were also traced considering spatial correlation between extracted road and their neighboring objects. In the end, the final road region was extracted by connecting discontinuous road sections and improving road surfaces through their geometric properties. To assess the proposed method, quantitative analysis was carried out. From the experiments, the proposed method generally showed high road detection accuracy and had a great potential for the road extraction from high resolution satellite images.
There are significant differences in geometric property and stereo model accuracy between single-sensor stereo that uses two images taken by stereo acquisition mechanism within identical sensor and dual-sensor stereo that randomly combines two images taken from two different sensors. This paper compares the two types of stereo pairs thoroughly. For experiment, two single-sensor stereo pairs and four dual-sensor stereo pairs were constituted using SPOT-5 stereo and KOMPSAT-2 stereo covering same area. While the two single-sensor stereos have stable geometry, the dual-sensor stereos produced two stable and two unstable geometries. In particular, the unstable geometry led to a decrease in stereo model accuracy of the dual-sensor stereos. The two types of stereo pairs were also compared under the stable geometry. Overall, single-sensor stereos performed better than dual-sensor stereos for vertical mapping, but dual-sensor stereos was more accurate for horizontal mapping. This paper has revealed the differences of two types of stereos with their geometric properties and positioning accuracies, suggesting important considerations for handling satellite stereo images, particularly for dual-satellite stereo images.
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2004.04a
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pp.251-257
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2004
The Electro-Optical Camera(EOC) image of the first Korea Multi-Purpose Satellitel(KOMPSAT-1) has both high resolution and convenient acquisition of research data, but on the other hand it has a defect of one band image. Fortunately, the multispectral Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) image data are receiving every day at the Korea Aerospace Research Institute (KARI). Therefore, this paper performed an effective merging for survey of reclaimed land using the high-resolution (6.6m) KOMPSAT-1 EOC image and the multispectral MODIS image data. According this paper prepared map of reclaimed lands in Western Coast of North Korea as quantitative(position and form) survey of reclaimed lands of North Korea using merged image. The use of KOPSAT-1 EOC image and MODIS images was found to be economical such using of large scale areas as reclaimed land or according easy to collect information and such north korea as inaccessible areas like as receiving every day.
The land uses of Korean peninsula are very complicated and high-density. Therefore, the image classification using coarse resolution satellite images may not provide good results for the land cover classification. The purpose of this paper is to compare the classification accuracy of visual interpretation with that of digital image classification of satellite remote sensing data such as 20m SPOT and 30m TM. In this study, hybrid classification was used. Classification accuracy was assessed by comparing each classification result with reference data obtained from KOMPSAT-1 EOC imagery, air photos, and field surveys.
Bulatov, Nafanail V.;Kapshiter, Alexander V.;Obukhova, Natalya G.
Proceedings of the KSRS Conference
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v.2
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pp.926-929
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2006
Some features of vertical structure of the frontal interaction zone of the warm Kuroshio Current and cold Oyashio Current are known from 1930 from analysis of ship data. Ship data however do not allow carrying out the area detailed survey opposite to satellite infrared (IR) observations which possess by high spatial and temporal resolution. Analysis of NOAA AVHRR IR images demonstrated that process of formation and development of the Kuroshio warm core rings is highly complex. They are formed as a result of development of anticyclonic meanders of the warm Kuroshio waters and spin off them from the current. Joint analysis of thermal infrared images and altimetry data has also indicated that interaction of eddies to the frontal zone plays a crucial role in formation of large eddies moving to the Southern Kuril region.
One of the most difficult parameters to measure in the sea is current speed and direction. Recently, efforts are being made to estimate the ocean current vectors by utilizing sequential satellite imageries. In this study, we attempted to estimated sea surface current vector (sscv) by using satellite ocean color imageries of SeaWifs around the Korean Peninsula. This ocean color image data has 1-day sampling interval and spatial resolution of 1x1 km. Maximum cross-correlation method is employed which is aimed to detect similar patterns between sequential images. The estimated current vectors are compared to the surface geostrophic current vectors obtained from altimeter of sea level height data. In utilizing the color imagery data, some limitations and drawbacks exist so that in warm water region where phytoplankton concentration is relatively lower than in cold water region, estimation of sscv is poor and unreliable. On the other hand, two current vector fields agree reasonably well in the Korean South Sea region where high concentration of chlorophyll-a and weak tide is observed. In the future, with ocean color images of shorter sampling interval by COMS satellite, the algorithm and methodology developed in the study would be useful in providing the information for the ocean current around Korean Peninsula.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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