Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.3
no.1
s.5
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pp.79-89
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1995
Using SPOT satellite imagery, 3 dimensional geographic information can be obtained from SPOT's oblique viewing image. Especially, SPOT provides high spatial resolution, adequate base/height ratio and stable orbit characteristics. In this paper, 3D terrain features were extracted using SPOT stereo image and also the techniques for generation of 3D graphic data were developed for the extracted terrain features. We developed computer programs to generate automatically 3D graphic files and to display geographic information on the computer screen, The results of this study may be effectively utilized for the development of 3D geographic information using satellite images.
Using SPOT satellite imagery, 3 dimensional geographic information can be obtained from SPOT's oblique viewing image. Especially, SPOT provides high spatial resolution, adequate base/height ratio and stable orbit characteristics. In this paper, 3D terrain features were extracted using SPOT stereo image and also the techniques for generation of 3D graphic data were developed for the extracted terrain features. We developed computer programs to generate automatically 3D graphic files and to display geographic information on the computer screen. The results of this study may be effectively utilized for the development of 3D geographic information using satellite images.
The Saemangeum embankment construction have changed the flowing on the topography of the coastal marine environment. However, the variety of ecological factors are changing from outside of Saemangeum embankment area. The ecosystem of various marine organisms have led to changes by sea surface temperature. The aim of this study is to monitoring of sea surface temperature(SST) changes were measured by using thermal infrared satellite imagery, MODIS and Landsat. The MODIS data have the high temporal resolution and Landsat satellite data with high spatial resolution was used for time series monitoring. The extracted informations from sea surface temperature changes were compared with the dyke to allow them inside and outside of Saemangeum embankment. The spatial extent of the spread of sea water were analyzed by SST using MODIS and Landsat thermal channel data. The difference of sea surface temperature between inland and offshore waters of Saemangeum embankment have changed by seasonal flow and residence time of sea water in dyke.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.13
no.1
s.31
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pp.55-61
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2005
Digital Elevation Model (DEM) generation from remotely sensed imagery is crucial for a variety of mapping applications such as ortho-photo generation, city modeling. High resolution imaging satellites such as SPOT-5, IKONOS, QUICK-BIRD, ORBVIEW constitute an excellent source for efficient and economic generation of DEM data. However, prerequisite knowledge in the areas of sensor modeling, epipolar resampling, and image matching is required to generate DEM from these high resolution satellite imagery. From the above requirements, epipolar resampling emerges as the most important factors. Research attempts in this area are still in high demand and short supply. Another cause that adds to the complication of the problem is that most studies of DEM generation from IKONOS scenes have been based on rational function model. In this paper, we proposed a new methodology for DEM generation from satellite scenes using parallel projection model which is sensor independent, makes it possible for sensor modeling and epipolar resampling by only few control points. The performance and feasibility of the developed methodology is evaluated through real dataset captured by IKONOS.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.4
no.3
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pp.61-70
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2001
This paper presents a new method to extract semi-automatically roads from high spatial resolution satellite imagery. This method is based both on wavelet transform and on multiresolution analysis combined in the "$\grave{a}$ trous" algorithm. As an urban road network consists on different classes of streets, multiresolution processing allows to extract the streets class by class. The method was applied to a KVR-1000 image on a part of Busan Metropolitan City. The method was carried out for the road extraction of three different widths and it succeeded in extracting good fitted strips. The accuracy analysis for three types of streets was also performed. The overall accuracy in 4 pixels of width is 80.5%. The result suggests that this method can be used to update road networks in the studied urban network. In summary, the multiresolution approach based on the wavelet transform, used in this study, is regarded as one of effective methods to extract urban road network from high spatial resolution satellite images.
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 $30^{\circ}$.
With the increasing need for high temporal resolution satellite imagery for monitoring land surfaces, this study evaluated the temporal resolution of the NDVI composites from Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) data. The GOCI is the first geostationary satellite sensor designed to provide continuous images over a $2,500{\times}2,500km^2$ area of the northeast Asian region with relatively high spatial resolution of 500 m. We used total 2,944 hourly images of the GOCI level 1B radiance data obtained during the one-year period from April 2011 to March 2012. A daily NDVI composite was produced by maximum value compositing of eight hourly images captured during day-time. Further NDVI composites were created with different compositing periods ranging from two to five days. The cloud coverage of each composite was estimated by the cloud detection method developed in study and then compared with the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) Aqua cloud product and 16-day NDVI composite. The GOCI NDVI composites showed much higher temporal resolution with less cloud coverage than the MODIS NDVI products. The average of cloud coverage for the five-day GOCI composites during the one year was only 2.5%, which is a significant improvement compared to the 8.9%~19.3% cloud coverage in the MODIS 16-day NDVI composites.
Today's commercial high resolution satellite imagery such as IKONOS and QuickBird, offers the potential to extract useful spatial information for geographical database construction and GIS applications. Extraction of 3D building information from high resolution satellite imagery is one of the most active research topics. There have been many previous works to extract 3D information based on stereo analysis, including sensor modelling. Practically, it is not easy to obtain stereo high resolution satellite images. On single image performance, most studies applied the roof-bottom points or shadow length extracted manually to sensor models with DEM. It is not suitable to apply these algorithms for dense buildings. We aim to extract 3D building information from a single satellite image in a simple and practical way. To measure as many buildings as possible, in this paper, we suggested a new way to extract building height by triangular vector structure that consists of a building bottom point, its corresponding roof point and a shadow end point. The proposed method could increase the number of measurable building, and decrease the digitizing error and the computation efficiency.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.16
no.3
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pp.15-20
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2008
High-spatial resolution remote sensing satellites (IKONOS-2, QuickBird and KOMPSAT-2) have provided low-spatial resolution multispectral images and high-spatial resolution panchromatic images. Image fusion or Pan-sharpening is a very important in that it aims at using a satellite image with various applications such as visualization and feature extraction through combining images that have a different spectral and spatial resolution. Many image fusion algorithms are proposed, most methods could not preserve the spectral information of original multispectral image after image fusion. In order to solve this problem, modified induction technique which reduce the spectral distortion of fused image is developed. The spectral distortion is adjusted by the comparison between the spatially degraded pan-sharpened image and original multispectral image and our algorithm is evaluated by QuickBird satellite imagery. In the experiment, pan-sharpened image by various methods can reduce spectral distortion when our algorithm is applied to the fused images.
In the satellite remote sensing, the operational environment of the satellite sensor causes image degradation during the image acquisition. The degradation results in noise and blurring which badly affect identification and extraction of useful information in image data. This study proposes a maximum a posteriori (MAP) estimation using Point-Jacobian iteration to restore a degraded image. The proposed method assumes a Gaussian additive noise and Markov random field of spatial continuity. The proposed method employs a neighbor window of spoke type which is composed of 8 line windows at the 8 directions, and a boundary adjacency measure of Mahalanobis square distance between center and neighbor pixels. For the evaluation of the proposed method, a pixel-wise classification was used for simulation data using various patterns similar to the structure exhibited in high resolution imagery and an unsupervised segmentation for the remotely-sensed image data of 1 mspatial resolution observed over the north area of Anyang in Korean peninsula. The experimental results imply that it can improve analytical accuracy in the application of remote sensing high resolution imagery.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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