As the COVID-19 pandemic has decreased face-to-face communication in everyday life, our interest in cultural communication via virtual world has grown significantly. In particular, the demand for applications that use three-dimensional (3D) data generation technology such as virtual reality, augmented reality, virtual performances, and realistic content is rapidly increasing in the entertainment and gaming industries. Additionally, improved computing capacity has increased the demand for high-resolution data. This study investigates the trends in 3D scanning and photogrammetry technologies that can support high-quality 3D data generation and introduces the high-resolution 3D data generation technology developed and reported in ETRI.
Recently, because of the weather forecasts through the low-resolution data has been limited, the demand of the high-resolution data is sharply increasing. Therefore, in this study, we restore the ultra-high resolution synthetic precipitation and temperature data for 2000-2014 due to small-scale topographic effect using the QPM (Quantitative Precipitation Model)/QTM (Quantitative Temperature Model). First, we reproduce the detailed precipitation and temperature data with 1km resolution using the distribution of Automatic Weather System (AWS) data and Automatic Synoptic Observation System (ASOS) data, which is about 10km resolution with irregular grid over South Korea. Also, we recover the precipitation and temperature data with 1km resolution using the MERRA reanalysis data over North Korea, because there are insufficient observation data. The precipitation and temperature from restored current climate reflect more detailed topographic effect than irregular AWS/ASOS data and MERRA reanalysis data over the Korean peninsula. Based on this analysis, more detailed prospect of regional climate is investigated.
This paper is to present an approach for generating coarse resolution (MODIS data) fraction images of forested region in Korea peninsula using forest type area fraction derived from high resolution data (ASTER data) in regional forest area. A 15-m spatial resolution multi-spectral ASTER image was acquired under clear sky conditions on September 22, 2003 over the forested area near Seoul, Korea and was used to select each end-member that represent a pure reflectance of component of forest such as different forest, bare soil and water. The area fraction of selected each end-member and a 500-m spatial resolution MODIS reflectance product covering study area was applied to a linear mixture inversion model for calculating the fraction image of forest component across the South Korea. We found that the area fraction values of each end-member observed from high resolution image data could be used to separate forest cover in low resolution image data.
고해상도의 인공위성 데이터로부터 지상좌표를 해석하는 센서모델링 기술은 위성영상자료의 활용 확대 및 신뢰성 확보에 가장 중요한 연구부분으로서 이에 대한 연구과 증가되고 있다. 본 연구는 이러한 요구조건을 기본을 하여, 고해상도 인공위성에서 기본적으로 탑재되어 있는 GPS, Star-tracker, Gyro 등의 센서로부터 측정된 위성의 위치, 속도, 자세 및 시간 정보를 이용하여 위성자료로부터 지상좌표를 해석하는 direct sensor model (DSM)과 위성의 궤도 정보를 얻을 수 없는 경우나 궤도에 대한 정보가 불확실하여 물리적 센서모델로는 지형보정을 수행할 수 없는 경우에 사용될 수 있는 rational function model (RFM)의 적용하여 지상좌표를 해석하는 방법에 대해 살펴보고자 한다.
SAR 데이터를 이용하는 IFSAR 기법은 응용분야가 다양하며, 레이더의 위상정보를 이용하여 고 정밀 고도정보를 추출할 수 있는 유일한 첨단기술이다. 본 논문에서는 IFSAR 기법을 구현하는 전체 알고리즘을 고찰하였다. 그리고 SAR 데이터의 방위방향 aliasing 제거 및 인터페로그램을 생성하는 알고리즘을 제안하였으며, 실험을 통하여 이를 검증하였다. 실험결과 방위방향 aliasing이 제거되고 적합한 인터페로그램이 생성되었다. 따라서 본 논문에서는 정밀한 고도정보를 추출하는데 필수적인 인터페로그램 생성방안 및 IFSAR 알고리즘 주요 모듈에 대한 개발방안을 제시하였다.
고해상도 심층신경망을 이용하여 기상데이터를 초해상화하면 보다 더 정밀한 연구와 실생활에 유용한 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 고해상도 심층신경망 학습에 사용하기 위한 개선된 훈련자료 생산기술을 최초로 제안한다. 기상전문 지식으로 고해상도 기상 자료를 생성하기 위해, 전문 기관의 관측자료와 ERA5 재분석장 자료를 바탕으로 람베르트 정각원추도법과 객관분석을 적용했다. 그 결과, 기상 전문 지식 기반의 기온 및 습도 분석자료는 기존 배경장 대비 RMSE 값이 각각 최대 42%, 46% 개선되었다. 다음으로, 기상 전문 기술을 이용한 수동적인 데이터 생성 기법을 자동화하기 위해 인공지능 기술 중 하나인 SRGAN을 이용했고, 10 km 해상도를 가지는 전지구모델자료로부터 1 km 해상도를 가지는 고해상도 자료를 생성하는 실험을 진행했다. 최종적으로, SRGAN으로 생성한 결과는 전지구모델입력자료에 비해 높은 해상도를 가지며 수동으로 생성한 고해상도 분석자료와 유사한 분석 패턴을 보이면서도 부드러운 경계를 보였다.
With precise sensor position, attitude element, and imaging resolution, a simulated geospatial image can be generated. In this study, a satellite image is simulated using SPOT ortho-image and global elevation data, and the geometric similarity between original and simulated images is analyzed. Using a SPOT panchromatic image and high-density elevation data from a 1/5K digital topographic map data an ortho-image with 10-meter resolution was produced. The simulated image was then generated by exterior orientation parameters and global elevation data (SRTM1, GDEM2). Experimental results showed that (1) the agreement of the image simulation between pixel location from the SRTM1/GDEM2 and high-resolution elevation data is above 99% within one pixel; (2) SRTM1 is closer than GDEM2 to high-resolution elevation data; (3) the location of error occurrence is caused by the elevation difference of topographical objects between high-density elevation data generated from the Digital Terrain Model (DTM) and Digital Surface Model (DSM)-based global elevation data. Error occurrences were typically found at river boundaries, in urban areas, and in forests. In conclusion, this study showed that global elevation data are of practical use in generating simulated images with 10-meter resolution.
This study addresses a photogrammetric approach to generate Mars topographic products from mapping data of Mars Global Surveyor (MGS). High-resolution stereo images and laser altimetry data collected from the MGS mission are combined and processed to produce Digital Elevation Models (DEM) and orthoimages. First, altimeter data is registered to high resolution images and considerable registration offset (around 325 m) is discovered on high resolution stereo images. Altimetry data, exterior orientation elements of the camera and conjugate points are used for bundle adjustment to solve this mis-registration and detennine the ground coordinates. The mis-registration of altimetry data are effectively eliminated after the bundle adjustment. Using the adjusted exterior orientation the ground coordinates of conjugate points are detennined. A sufficient number of corresponding points collected through image matching and their precise 3-D ground coordinates are used to generate DEM and orthoimages. A posteriori standard deviations of ground points after bundle adjustment indicate the accuracy of OEM generated in this study. This paper addresses the photogrammetric procedure: the registration of altimetry data to stereo pair images, the bundle adjustment and the evaluation, and the generation of OEM and orthoimages.
We propose a feature generation method for low-resolution face recognition. For this, we first generate new features from the input features (pixels) of a low-resolution face image by adding the higher-order terms. Then, we evaluate the separability of both of the original input features and new features by computing the discriminant distance of each feature. Finally, new data sample used for recognition consists of the features with high separability. The experimental results for the FERET, CMU-PIE and Yale B databases show that the proposed method gives good recognition performance for low-resolution face images compared with other method.
Photogrammetry is a current method of GIS data acquisition. However, as a matter of fact, a large manpower and expenditure for making detailed 3D spatial information is required especially in urban areas where various buildings exist. There are no photogrammetric systems which can automate a process of spatial information acquisition completely. On the other hand, LiDAR has high potential of automating 3D spatial data acquisition because it can directly measure 3D coordinates of objects, but it is rather difficult to recognize the object with only LiDAR data, for its low resolution at this moment. With this background, we believe that it is very advantageous to integrate LiDAR data and stereo CCD images for more efficient and automated acquisition of the 3D spatial data with higher resolution. In this research, the automatic urban object recognition methodology was proposed by integrating ultra highresolution stereo images and LiDAR data. Moreover, a method to enable more reliable and detailed stereo matching method for CCD images was examined by using LiDAR data as an initial 3D data to determine the search range and to detect possibility of occlusions. Finally, intellectual DSMs, which were identified urban features with high resolution, were generated with high speed processing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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