지형도 제작, 환경, 산림, 시설물 탐지 등의 분야에서 위성영상이나 항공사진을 이용하여 변화탐지가 수행되어 왔다. Landsat이나NOAA 위성의 저해상 영상은 자동 변화탐지에 사용되어 왔으며, 항공사진과 같은 고해상 영상은 판독에 의한 변화탐지에 사용되었다. 고해상 위성영상을 이용하여 이러한 자동 변화탐지와 수동 변화탐지를 통합하려는 시도가 있지만, 그림자, 중심 투영 영상으로 인한 건물의 왜곡, 정밀한 기하보정 등의 문제점이 발견되고 있다. 본 논문에서는 IKONOS 위성영상을 이용하여 변화 탐지를 수행하고, 이에 따른 문제점을 살펴보도록 하겠다.
Heavy rainfall events are occurred exceedingly various forms by a complex interaction between synoptic, dynamic and atmospheric stability. As the results, quantitative precipitation forecast is extraordinary difficult because it happens locally in a short time and has a strong spatial and temporal variations. GOES-9 imagery data provides continuous observations of the clouds in time and space at the right resolution. In this study, an power-law type algorithm(KAE: Korea auto estimator) for estimating rainfall based on the rainfall type was developed using geostationary meteorological satellite data. GOES-9 imagery and automatic weather station(AWS) measurements data were used for the classification of rainfall types and the development of estimation algorithm. Subjective and objective classification of rainfall types using GOES-9 imagery data and AWS measurements data showed that most of heavy rainfalls are occurred by the convective and mired type. Statistical analysis between AWS rainfall and GOES-IR data according to the rainfall types showed that estimation of rainfall amount using satellite data could be possible only for the convective and mixed type rainfall. The quality of KAE in estimating the rainfall amount and rainfall area is similar or slightly superior to the National Environmental Satellite Data and Information Service's auto-estimator(NESDIS AE), especially for the multi cell convective and mixed type heavy rainfalls. Also the high estimated level is denoted on the mature stage as well as decaying stages of rainfall system.
Since 1988, pine wilt disease has spread over rapidly in Korea. It is not easy to detect the damaged pine trees by pine wilt disease from conventional remote sensing skills. Thus, many possibilities were investigated to detect the damaged pines using various kinds of remote sensing data including high spatial resolution satellite image of 2000/2003 IKONOS and 2005 QuickBird, aerial photos, and digital airborne data, too. Time series of B&W aerial photos at the scale of 1:6,000 were used to validate the results. A local maximum filtering was adapted to determine whether the damaged pines could be detected or not at the tree level from high resolution satellite images, and to locate the damaged trees. Several enhancement methods such as NDVI and image transformations were examined to find out the optimal detection method. Considering the mean crown radius of pine trees, local maximum filter with 3 pixels in radius was adapted to detect the damaged trees on IKONOS image. CIR images of 50 cm resolution were taken by PKNU-3(REDLAKE MS4000) sensor. The simulated CIR images with resolutions of 1 m, 2 m, and 4 m were generated to test the possibility of tree detection both in a stereo and a single mode. In conclusion, in order to detect the pine tree damaged by pine wilt disease at a tree level from satellite image, a spatial resolution might be less than 1 m in a single mode and/or 1 m in a stereo mode.
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.
In this study, for efficient replacemen of sensor modelling of high-resolution satellite imagery, image segmentation method is applied to the test area of the SPOT-3 satellite imagery. After that, a third-order polynomial model in the sectioned area is compared with the RFM which is to the entire in the test area. As results, plane error of the third-order polynomial model is lower(approximately 0.8m) than that of RFM. On the other hand, height error of RFM is lower(approximately 1.0m).
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.728-733
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2002
The measurement of river discharge is among the most fundamental observations and is necessary for understanding many water-related issues, such as flooding hazards, sediment transportation, and nutrient movement. Traditionally river discharge is estimated by measuring the water stage and converting the measurement to discharge using a stage-discharge rating curve. The possibility of monitoring river discharge from satellites has been largely ignored, because it is difficult to measure water surface information from space with sufficient precision. In this paper, an efficient approach to discharge estimation using mainly satellite data is developed and described. The proposed method, which focuses on the measurement of water-surface width coupled with river width-stage and stage-discharge relationships, is applied to the Yangtze River with good results.
이 연구는 대형 고해상도 타일드 디스플레이를 활용한 천리안 해양관측위성 영상 가시화 시스템을 구현하였다. 이 시스템은 타일드 디스플레이에서 멀티 터치와 키넥트 모션 제스쳐 인식 인터랙션을 제공하여 한반도 중심의 해양환경 위성 영상을 효과적으로 관측 및 분석 할 수 있도록 도와준다. 방대한 메모리양의 고화질 천리안 해양 관측 위성 영상은 멀티스케일 이미지 로드 기법을 사용하여 다양한 조작에서도 타일드 디스플레이 화면에 매끄럽게 출력되도록 하였다. 이 가시화 시스템은 기본적으로 특정 날짜에 해당하는 시간 단위의 해양관측 위성 영상을 동적으로 화면에 출력되며, 사용자는 멀티 터치나 키넥트 인터랙션을 통하여 영상을 자유롭게 확대 축소하고 상하좌우로 이동하며 다양한 기능 버튼을 누르는 등의 인터랙션을 할 수 있도록 하였다.
고해상도 위성의 센서모형화는 도면화와 지형공간정보(Geo-spatial Information System)의 응용을 위해서는 필수적인 단계이다. 영상과 대상물과의 기하학적인 관계를 규정하는 센서모형은 크게 엄밀(rigorous)센서모형화와 간략(approximate)센서모형화의 두 가지로 나눌 수 있다. 엄밀센서모형화는 위성의 실제적인 촬영기하를 고려한 것으로 센서의 내외부적인 특성을 알고 있어야 하는 반면에 간략센서모형화 방법은 영상취득기하의 종합적인 이해나 센서의 내외부적인 특성정보를 필요로 하지 않기 때문에 사진측량 커뮤니티에서 많은 관심이 증대되고 있다. 본 연구에서는 고해상도 위성영상의 3차원 위치결정에 이용되고 있는 엄밀센서모형과 다양한 간략센서모형에 대해 비교연구를 수행하였으며 위성영상의 이용목적에 따른 적합한 모형화 방법을 제안하였다. IKONOS 위성영상을 이용한 사례연구를 통하여 엄밀센서모형과 간략센서모형에 대한 비교연구를 수행하였으며, 수집 가능한 지상기준점에 따른 위치정확도를 평가하였다. 간략센서모형화 방법 중에서 편의보정된 다항식비례모형(bias compensated RFM)이 가장 우수하였으며 개량평행투영모형(modified parallel projection)과 평행-중심투영모형(parallel-perspective model)은 적은 수의 기준점을 이용하여 센서모형화가 가능하였다. 또한 간략센서모형화 방법 중 부등각사상변환(affine transformation)은 고해상도 위성의 수평위치결정과 영상간의 등록에 활용가능하다.
최근에 개체의 경계가 분명하게 나타나는 고해상도 위성영상을 분석하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 고해상도 영상을 이용해 도시지역을 세분화하여 연구하려고 할 때 분석의 범위는 임의로 결정되는 경우가 많다. 연구지역에 대한 사전정보가 충분하다면 임의로 결정하는 것이 가능하지만 그렇지 않을 경우 영상만을 이용해 연구 지역의 최적 분석범위를 결정하는 것은 쉽지 않다. 이 연구에서는 실제 위성 영상에 적용하기에 앞서 간단한 가상 모델의 베리오그램을 분석하였다. 모델 테스트 결과, 문턱값은 개체들의 밀도에 영향을 주고 개체의 크기와 간격은 상관거리에 영향을 준다. 이 모델 테스트의 결과를 도시지 역을 촬영한 실제 위성영상의 베리오그램에 반영하여 분석하고 이론적 베리오그램의 상관거리를 이용해 최적의 분석 단위를 결정하였다. 이 연구는 베리오그램이 연구지역에 대한 사전자료가 없는 경우 효과적으로 기본 분석단위를 결정하는데 도움을 줄 수 있을 것이라는 것을 보여주었다. 또한 베리오그램은 기존의 전통적인 크리깅이나 시뮬레이션뿐만 아니라 도시 영상의 특성을 정의하는 정보로 활용 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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