최근 고해상도 위성 영상의 보급에 따라 이를 활용한 서비스가 증가하고 있다. 특히, $Google\;Earth^{TM}$와 $Virtual\;Earth^{TM}$와 같은 전 지구 차원 의 3차원 가시화 서비스나 최근 일부 도시에 대하여 제공되고 있는 3차원 GIS 서비스는 지형과 지물에 대한 사실적인 기하정보를 제공하고 있다. 이러한 서비스들은 도시 개발 계획의 수립, 도로망의 개선, 엔터테인먼트 사업, 군사 시뮬레이션, 재난 및 재해 관리 등의 다양한 분야에 활용이 가능하다. 이러한 활용을 위해서는 고해상도 위성 영상을 이용하여 지형 및 지물 정보를 효과적으로 추출하는 연구가 요구된다. 본 논문 에서는 단일 위성 영상으로부터 건물의 3차원 모델을 추출하기 위한 요구사항을 살펴본 뒤 이를 기반으로 효과적인 모델 추출을 위한 시스템 을 제안한다. 제안하는 시스템은 영상의 특징 정보와 건물, 위성, 태양의 기하 관계를 이용하여 최소한의 사용자 조작으로 건물의 3차원 모델을 추출한다. 마지막으로 실제 위성 영상으로부터 건물의 3차원 모델 추출을 수행하고 효과적으로 3차원 모델을 획득할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 고해상도 위성영상의 효과적인 분류를 위한 감독분류 시스템을 설계하고 구현하였다. 구현된 시스템은 분류의 정확도 향상을 위한 훈련데이타의 효율적인 선택을 위해서 다양한 인터페이스와 통계자료를 제공한다. 또한, 다양한 위성영상 포맷의 지원과 새로운 감독분류 알고리즘의 확장을 용이하게 하기 위하여 시스템을 모듈화 하였으며, 분광 특성을 고려한 분류의 적용이 가능하다. 분류 알고리즘으로는 평행육면체 분류, 최소거리 분류, 마하라노비스 거리 분류, 최대우도 분류, 퍼지 분류의 감독분류기법을 이용하여 고해상도 위성영상의 처리를 지원한다. 본 시스템의 적용은 고해상도 IKONOS 위성영상을 입력으로 하고, 그 결과를 분석하여 봄으로써 시스템의 응용 가능성을 보여준다.
본 논문에서는 최근에 개발된 고해상도 지구관측위성의 본체 형상설계 동향에 대해 기술하고자 한다. 인공위성의 본체는 임무, 탑재체, 발사환경, 임무특성, 자세제어 및 추진시스템에 따라 다양한 형상을 갖는다. 또한 2000년대 들어서 시작된 위성영상의 상업화에 따른 영상수요의 증가는 고해상도 영상을 신속히 많이 획득할 수 있는 위성시스템을 요구하고 있다. 이러한 요구에 맞춰 위성의 본체는 가벼우면서도 안정적으로 탑재체를 지지할 수 있도록 설계되고 있으며, 이 중에 형상설계 변화를 본 논문에서 집중적으로 살펴본다.
Terrain classification is still a challenging issue in image processing, especially with high resolution satellite images. The well-known obstacles include low accuracy in the detection of targets, especially for the case of man-made structures, such as buildings and roads. In this paper, we present an efficient approach to classify and detect building footprints, foliage, grass and road from high resolution grayscale satellite images. Our contribution is to build a strong classifier using AdaBoost based on a combination of co-occurrence and Haar-like features. We expect that the inclusion of Harr-like feature improves the classification performance of the man-made structures, since Haar-like feature is extracted from corner features and rectangle features. Also, the AdaBoost algorithm selects only critical features and generates an extremely efficient classifier. Experimental result indicates that the classification accuracy of AdaBoost classifier is much higher than that of the conventional classifier using back propagation algorithm. Also, the inclusion of Harr-like feature significantly improves the classification accuracy. The accuracy of the proposed method is 98.4% for the target detection and 92.8% for the classification on high resolution satellite images.
Forest cover density studies using high resolution satellite data and object oriented classification are limited in India. This article focuses on the potential use of QuickBird satellite data and object oriented classification in forest density mapping. In this study, the high-resolution satellite data was classified based on NDVI/pixel based and object oriented classification methods and results were compared. The QuickBird satellite data was found to be suitable in forest density mapping. Object oriented classification was superior than the NDVI/pixel based classification. The Object oriented classification method classified all the density classes of forest (dense, open, degraded and bare soil) with higher producer and user accuracies and with more kappa statistics value compared to pixel based method. The overall classification accuracy and Kappa statistics values of the object oriented classification were 83.33% and 0.77 respectively, which were higher than the pixel based classification (68%, 0.56 respectively). According to the Z statistics, the results of these two classifications were significantly different at 95% confidence level.
The needs for digital models of real environment such as 3D terrain or cyber city model are increasing. Most of applications related with modeling and simulation require virtual environment constructed from geospatial information of real world in order to guarantee reliability and accuracy of the simulation. The most fundamental data for building virtual environment, terrain elevation and orthogonal imagery is acquired from optical sensor of satellite or airplane. Providing interoperable and reusable digital model is important to promote practical application of high-resolution satellite imagery. This paper presents the new research regarding representation of geospatial information, especially for 3D shape and appearance of virtual terrain. and describe framework for constructing real-time 3D model of large terrain based on high-resolution satellite imagery. It provides infrastructure of 3D simulation with geographical context. Web architecture, XML language and open protocols to build a standard based 3D terrain are presented. Details of standard-based approach for providing infrastructure of real-time 3D simulation using high-resolution satellite imagery are also presented. This work would facilitate interchange and interoperability across diverse systems and be usable by governments, industry scientists and general public.
A traditional image analysis or classification method using satellite imagery is mostly based on the spectral information. However, the spatial information is more important according as the resolution is higher and spatial patterns are more complex. In this study, we attempted to compare and analyze the variogram properties of actual high resolution imageries mainly in the urban area. Through the several experiments, we have understood that the variogram is various according to a sensor type, spatial resolution, a location, a feature type, time, season and so on and shows the information related to a feature size. With simple modeling, we confirmed that the unique variogram types were shown unlike the classical variogram in case of small subsets. Based on the grasped variogram characteristics, we made a level index map for determining urban complexity or land-use classification. These results will become more and more important and be widely applied to the various fields of high-resolution imagery such as KOMPSAT-2 and KOMPSAT-3 which is scheduled to be launched.
갯골은 갯벌 퇴적의 형성과 발달에 가장 핵심적인 구실을 하는 해안퇴적지형으로써, 갯벌 퇴적/침식 지형의 이해와 분포 파악에 있어 매우 중요한 지표로 여겨진다. 본 연구는 KOMPSAT 고해상도 위성영상자료를 활용하여 시화호 간척지의 방조제 수문 개방 이후 시기별 갯골 변화 양상을 파악하고, 고해상도 위성 영상의 활용 가능성 및 효율성 평가하는데 목적을 가진다. 갯골 선 추출을 위해 2009년, 2014년, 2019년 세 시기를 대상으로 KOMPSAT 2, 3 영상을 활용하였으며, 각 4개의 분광 밴드를 활용한 주성분 분석 및 기본 신경망 기반 감독 분류와 Normalized Difference Water Index, Matched Filtering 및 Spectral Angle Mapper 감독 분류 기반의 밴드 비연산 기법을 적용하였다. 추출한 갯골 정보의 검증을 위해 국토지리정보원 수치지도정보 및 중해상도 Landsat 7 ETM+ 영상자료를 활용하였다. 검증 결과, 갯골 선의 방향성 및 분포 양상 변화 감지 부분에서 KOMPSAT 영상 자료가 Landsat 7 영상과 비교하여 검증자료와 큰 일치성을 나타냈다. 하지만 갯골 선 밀도 분포 파악 및 퇴적 지형 발달과 관련된 유의미한 정보의 제공에 있어서는 한계를 가질 것으로 확인되었다. 본 연구는 국내 조간대 환경 이슈에 대응하는 방안으로써 KOMPSAT 영상 기반 고해상도 원격 탐사의 활용 가능성을 제시할 수 있을 것으로 기대되며, 조간대 환경 일대를 대상으로 하는 다종 플랫폼 영상 기반 융·복합 주제도 작성을 위한 기초연구자료로써 이용될 수 있을 것으로 기대된다.
Park Jong-Euk;Kong Jong-Pil;Heo Haeng-Pal;Kim Young Sun;Youn Heong-Sik;Paik Hong Yul
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
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pp.483-485
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2004
The SRI (Super Resolution Imager) is the development project for the next generation satellite camera. This camera has more high resolution than the present satellite camera. It's used by very accurate observation and other multi-purposes. In this paper, the SRI electronic system is described in terms of H/W (Configuration and Function operation).
본 논문에서 위성통신 단말에 적용할 PLL 주파수 합성기의 잡음 특성을 분석하였고, 주파수 간격(step size)을 작게하면서 저 위상잡음 특성을 갖도록 설계 및 구현하였다. 구현된 주파수 합성기 모듈은 950~1450 MHz 대역에서 -2dBm 이상의 출력을 보였으며, 위상잡음은 10kHz offset에서 -101dBc/Hz로 측정되었다. 주파수 합성기의 위상잡음 특성을 분석한 결과 루프대역 내에서의 위상잡음은 분주기 값을 작게 하기위한 LO의 특성을 따라 감을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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