In the mid 90's, the U.S. government released images acquired by the first generation of photo reconnaissance satellite missions between 1960 and 1972. The Declassified Intelligent Satellite Photographs (DISP) from the Corona mission are of high quality with an astounding ground resolution of about 2 m. The KH-4A panoramic camera system employed a scan angle of $70^{\circ}$ that produces film strips with a dimension of $55\;mm\;{\times}\;757\;mm$. Since GPS/INS did not exist at the time of data acquisition, the exterior orientation must be established in the traditional way by using control information and the interior orientation of the camera. Detailed information about the camera is not available, however. For reconstructing points in object space from DISP imagery to an accuracy that is comparable to high resolution (a few meters), a precise camera model is essential. This paper is concerned with the derivation of a rigorous mathematical model for the KH-4A/B panoramic camera. The proposed model is compared with generic sensor models, such as affine transformation and rational functions. The paper concludes with experimental results concerning the precision of reconstructed points in object space. The rigorous mathematical panoramic camera model for the KH-4A camera system is based on extended collinearity equations assuming that the satellite trajectory during one scan is smooth and the attitude remains unchanged. As a result, the collinearity equations express the perspective center as a function of the scan time. With the known satellite velocity this will translate into a shift along-track. Therefore, the exterior orientation contains seven parameters to be estimated. The reconstruction of object points can now be performed with the exterior orientation parameters, either by intersecting bundle rays with a known surface or by using the stereoscopic KH-4A arrangement with fore and aft cameras mounted an angle of $30^{\circ}$.
Methods of geometric correction for the Advanced Very High Resolution Radiometer imagery of NOAA satellites were developed and applied to the software for image processing of meteorological satellite data. The software for finding the earth location of each scan position and the software for gridding on original imagery were dedigned. On the assumption of circular orbits and the spherical earth, the methods developed were sufficiently accurate in the purpose of most meteorological data analyses.
Proceedings of the Korean Society of Agricultural Engineers Conference
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2003.10a
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pp.71-74
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2003
The purpose of this study is to extract agriculture-related information from high-resolution satellite imageries. Calendar of cropping pattern for crops detected on the image was diagrammed, and field investigation was done to check crop status, agricultural facilities and structures. As a result, high-resolution agricultural land cover map from IKONOS imageries was made out.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.21
no.2
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pp.3-9
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2013
Various data like digital maps(1/1,000 or 1/5,000), field surveying, online materials and literatures are used for the preliminary investigation for urban development such as the feasibility evaluation, the profitability analysis, the zoning proposal, the zoning designation, and the land replotting planning. There are a couple of urban development methods like an expropriation, a replotting, a mixed-used method. The replotting method requires the consideration of land replotting types based on topography and building condition, which is not easy to gather data for the preliminary investigation maintaining the security of development planning. There are limitations of a preliminary investigation using aerial photos to detect topographic and building changes at specific period. GIS data combined with high-resolution imagery has advantages over the current dataset, which come from easy acquisition of various spatial resolution satellite images, wide swath coverage, the choice of imagery resolution satisfying a usage purpose, economic benefit comparing to aerial photos, and the calculation of distance and area on imagery from image modeling. For these reasons, the proposed method in this study enables to perform the more appropriate preliminary investigation using more accurate information.
Image segmentation techniques becoming increasingly important in the field of remote sensing image analysis in areas such as object oriented image classification. This paper presents a new method for image segmentation in High Resolution Remote Sensing Image based on Seeded Region Growing (SRG) and Edge Information. Firstly, multi-spectral edge detection was done using an entropy operator in pan-sharpened QuickBird imagery. Then, the initial seeds were automatically selected from the obtained edge map. After automatic selection of significant seeds, an initial segmentation was achieved by applying SRG. Finally the region merging process, using region adjacency graph (RAG), was carried out to get the final segmentation result. Experimental results demonstrated that the proposed method has good potential for application in the segmentation of high resolution satellite images.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.18
no.4
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pp.405-414
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2000
A new generation of commercial satellites like IKONOS, SPOT-5 and OrbView-3,4 will have improved features, especially an higher geometric resolution with a better dynamic radiometric range. In addition high precision orbital position and attitude data will be provided by the on-board GPS receivers, IMU(Inertial Measurement Units) and star trackers. This additional information allows for reducing the number of ground control points. Furthermore this information enables direct georeferencing of imagery without ground control points. In our work mathematical models for calculating the satellite orbital parameters of SPOT-3 and KOMPSAT-1 were developed and can be easily extended to process images from other high resolution imaging systems as they become available.
Researchers have recently begun using high spatial resolution remote-sensing data, which are automatically captured and georeferenced, to assess damage following natural and man-made disasters, in addition to, or instead of employing the older methods of walking house-to-house for surveys, or photographing individual buildings from an airplane. This research establishes quantitative relationships between the damage states observed at ground-level, and those observed from space using high spatial resolution remote-sensing data, for windstorms, for individual site-built one- or two-family residences (FR12). "Degrees of Damage" (DOD) from the Enhanced Fujita (EF) Scale were determined for ground-based damage states; damage states were also assigned for remote-sensing imagery, using a modified version of Womble's Remote-Sensing (RS) Damage Scale. The preliminary developed model can be used to predict the ground-level damage state using remote-sensing imagery, which could significantly lessen the time and expense required to assess the damage following a windstorm.
The availability of high-resolution satellite image time series data has led to an increase in change detection research. Various methods are being studied, such as satellite image pixel and object-level change detection algorithms, as well as algorithms that apply deep learning technology. In this paper, we propose a QGIS plugin-based system to enhance the utilization of these useful results and present an actual implementation case. The proposed system is a system for intensive change detection and monitoring of areas of interest, and we propose a convenient system expansion method for algorithms to be developed in the future. Furthermore, it is expected to contribute to the construction of satellite image utilization systems by presenting the basic structure of commercialization of change detection research.
This paper is made to suggest a future strategy for the Korean High Resolution Wide Swath Synthetic Aperture Radar (HRWS SAR) satellite development by surveying the current trends for the SAR satellite technologies. From the survey, the latest SAR technology trends are revealed of using Digital Beam-Forming (DBF), SCan-On-Receive (SCORE), Displaced Phase Center Antenna (DPCA), interferometry, and polarimetry for exploiting the SAR imagery. Based on the latest SAR technology trends and the foreign HRWS SAR development cases, the strategy for the future HRWS Korean SAR satellite development is suggested to develop the DPCA and SCORE technologies by using the KOrea Multi-Purpose SATellite-6 (KOMPSAT-6) which is going to launch in a few years, and consequently to develop the HRWS SAR satellites which can monitor the whole Earth at weekly intervals.
One of the major obstacles to classify and validate Land Cover maps is the high cost of acquiring reference data. In case of inaccessible areas such as North Korea, the high resolution satellite imagery may be used for reference data. The objective of this paper is to investigate the possibility of utilizing QuickBird high resolution imagery of North Korea that can be obtained from Google Earth data via internet for reference data of land cover classification. Monthly MODIS NDVI data of nine months from the summer of 2004 were classified into L=54 cluster using ISODATA algorithm, and these L clusters were assigned to 7 classes - coniferous forest, deciduous forest, mixed forest, paddy field, dry field, water, and built-up areas - by careful use of reference data obtained through visual interpretation of the high resolution imagery. The overall accuracy and Kappa index were 85.98% and 0.82, respectively, which represents about 10% point increase of classification accuracy than our previous study based on GCP point data around North Korea. Thus we can conclude that Google Earth may be used to substitute the traditional reference data collection on the site where the accessibility is severely limited.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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