Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2007.04a
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pp.141-144
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2007
Satellite image for national land monitoring is required high resolution and natural color with multi spectral band. the image is expensive as higher resolution. We need cheap image relatively in economic viewpoint but the image serves sufficient resolution to monitor national land. We merged two images to one image and evaluated the result. the two images which are used at the merge test are high resolution(2.5m per pixel) panchromatic and low resolution(10m per pixel) multi spectral image of SPOT-5 satellite. The result of this study. We made the merge image to have sufficient resolution for national monitoring.
High resolution satellite images are now widely used for a variety of mapping applications including photogrammetry, GIS data acquisition and visualization. As the spectral and spatial data size of satellite images increases, a greater processing power is needed to process the images. The solution of these problems is parallel systems. Parallel processing techniques have been developed for improving the performance of image processing along with the development of the computational power. However, conventional CPU-based parallel computing is often not good enough for the demand for computational speed to process the images. The GPU is a good candidate to achieve this goal. Recently GPUs are used in the field of highly complex processing including many loop operations such as mathematical transforms, ray tracing. In this study we proposed a technique for parallel processing of high resolution satellite images using GPU. We implemented a spectral radiometric processing algorithm on Landsat-7 ETM+ imagery using CUDA, a parallel computing architecture developed by NVIDIA for GPU. Also performance of the algorithm on GPU and CPU is compared.
Many researchers conducted the effort for improving the classification accuracy of satellite image. Most of the study has used optical spectrum information of each pixel for image classification. By applying this method for high resolution satellite image, number of class becomes increase. This situation is remarkable for house, because the roof of house has variety of many colors. Even if the classification is carried out for many classes, roof color information of each house is not necessary. Most of the case, we need the information that object is house or not. In this study, we propose the method for detecting the object by using Genetic Algorithms (GA). Aircraft was selected as object. It is easy for this object to detect in the airport. An aircraft was taken as a template. Object image was taken from QuickBird. Target image includes an aircraft and Haneda Airport. Chromosome has four or five parameters which are composed of number of template, position (x,y), rotation angle, rate of enlarge. Good results were obtained in the experiment.
The purpose of this investigation is to generate true orthophotos from high resolution satellite images. The major works of this research include 4 parts: (1) determination of orientation parameters, (2) generating traditional orthophotos using terrain model, (3) relief correction for buildings, and (4) process for hidden areas. To determine the position of satellites, we correct the onboard orientation parameters to fine tune the orbit. In the generation of traditional orthophotos, we employ orientation parameters and digital terrain model(DTM) to rectify tilt displacements and relief displacements for terrain. We, then, compute relief displacements for buildings with digital building model (DBM). To avoid double mapping, we detect hidden areas. Due to the satellite’s small field of view, an efficient method for the detection of hidden areas and building rectification will be proposed in this paper. Test areas cover the city of Kaohsiung in southern Taiwan. Test images are from the QuickBird satellite.
This paper describes the system development for the Ground Control Point collection and management through the major coastline region in KOREA, which will collect and manage the ground control point based on high resolution satellite image database. The module of this system is following 1) GCP/Coarstline research plan module 2) GCP/Coarstline ground collection module 3) GCP/Coarstline post processing module Our team developed the core components of ‘High Resolution Satellite Image Processing Technique’ project, and this system, among applications of our project, is constructed to apply to practical use. In this application, you will also see how to apply core components of our project.
Biotop map can be utilized for nature conservation and assessment of environmental impact for human activities in urban area. High resolution satellite images such as IKONOS and KOMPSAT1-EOC were interpreted to classify land use, hydrology, impermeable pavement ratio and vegetation for biotop mapping. Wildlife habitat map and detailed vegetation map obtained from former study results were used as ground truth data. Vegetation was investigated directly for the area where the detailed vegetation map is not available. All these maps were combined and the boundaries were delineated to produce the biotop map. Within the boundary, the characteristics of each polygon were identified, and named. This study investigates the possibility of biotop mapping using high resolution satellite remote sensing data together with field data with the goal of contributing to nature conservation in urban area.
Due to its inherent feature of high-resolution satellite, there is strong need in some specific area to minimize the processing time required to get a standard image on hand from downlink signal acquisition. However, in general image processing system, it takes considerable time to get image data up to certain level from raw data acquisition because the huge amount of data is dealt sequentially as input data. This paper introduces the high-speed image processing system which generates the image data only for the area selected by user. To achieve the high speed performance, this system includes Quick Look Image display function with sampling, ROI selection function, Image Line Index function, and Distributed processing function. The developed RPS was applied to KOMPSAT-2 320Mbps downlink channel and its effectiveness was successfully demonstrated. This feature to provide the image product very quickly is expected to promote the application of high resolution satellite image.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.10
no.3
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pp.593-598
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2006
High-resolution satellite imagery has many benefits, compared to aerial photo in the wide area as well as multi-spectral character. So, it can be used well for constructing GIS data when making digital map. This study analysed the possibilities that road information derived automatically from IKONOS can be used for making ITS system or updating digital map of the urban areas where change frequently and producing satellite image map. In this study, Sobel was applied for road edge dectection after low pass filtering. As the results, it's possible for low pass filtering and high pass filtering to be used as the basic data for ITS construction when extracting edge roads and constructs according to the characteristic of high-resolution satellite imagery.
Seo, Doo-Chun;Lim, Hyo-Suk;Shin, Ji-Hyeon;Kim, Moon-Gyu
Proceedings of the KSRS Conference
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v.2
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pp.780-783
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2006
The KOrea Multi-Purpose Satellite-2 (KOMPSAT-2) was launched in July 2006 and the main mission of the KOMPSAT-2 is a high resolution imaging for the cartography of Korea peninsula by utilizing Multi Spectral Camera (MSC) images. The camera resolutions are 1 m in panchromatic scene and 4 m in multi-spectral imaging. This paper provides an initial geometric accuracy assessment of the KOMPSAT-2 high resolution image without ground control points and briefly introduces the sensor model of KOMPSAT-2. Also investigated and evaluated the obtained 3-dimensional terrain information using the MSC pass image and scene images acquired from the KOMPSAT-2 satellite.
Extraction of building is one of essential issues for the 3D city models generation. In recent years, high-resolution satellite imagery has become widely available, and this shows an opportunity for the urban mapping. In this paper, we have developed a semi-automatic algorithm to extract 3D buildings in urban settlements areas from high-spatial resolution panchromatic imagery. The proposed algorithm determines building height interactively by projecting shadow regions for a given building height onto image space and by adjusting the building height until the shadow region and actual shadow in the image match. Proposed algorithm is tested with IKONOS images over Deajeon city and the algorithm showed promising results. ┌阀 䭏佈䉌ᔀ鳪떭臬隑駭验耀
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[게시일 2004년 10월 1일]
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