Nowadays, digital maps of 1:5,000 scale are used to plan and review far road alignment design. However, the updating and modifying period of digital maps is not so harmonious as topographical changes caused by rapid developments can be reflected in digital maps, the different areas between real surface and digital map can be found easily. This research is aimed to suggest that the use of high resolution satellite image is effective way to get latest topographical information for road alignment design about wide region. IKONOS satellite images were geometrically corrected, and the road alignment data previously designed by traditional procedure were overlapped on the satellite images. As a result, the satellite image maps clearly described wrong road alignment, and modification of road alignment could be accomplished adequately By these procedures, road alignment design was Improved in quality, and could be reasonable and economic design to prevent modification that would be happened in the next step of practical plan. For the geometric correction method of IKONOS images, Thin Plate Spline(TPS) transformation with large number of ground control points, as well as ortho rectification, was effective.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.20
no.2
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pp.155-164
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2002
In this study, in order to discuss the geometric correction methods of high-resolution IKONOS satellite image, the existing polynomial model and RFM which is able to rectify satellite image without auxiliary data are applied to IKONOS satellite image data. Then the accuracy of ground point versus number of GCPs and each order of RFM are assessed. A numerical instability is removed by application of Tikhonov regularization method. As the results of this study, the root mean square errors of RFM is decreased more than 2 pixels in comparison with the two dimensional polynomial model.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.32
no.1
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pp.39-47
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2014
In this study, the epipolar images were created by both methods of resolution adjustment and piecewise approach using RPC(Rational Polynomial coefficients) and ancillary data of IKONOS-2 and SPOT-5 satellite images whose resolutions are different from each other. The stereo geometry of these two satellite images was analyzed and the RPC block modelling was accomplished for generating epipolar images. In order to evaluate the accuracy of created epipolar images, the y-parallaxes were analyzed for the specific points which were apparently identified in mountainous, plain and urban area. Also the RMSEs of the specific points were calculated using the coordinates from the epipolar stereo images and the coordinates from the block triangulation. Y-parallaxes were within one pixel and the RMSEs were within two meters for X, Y and Z each.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.38
no.6
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pp.655-661
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2020
SGM (Semi Global Matching) can be used to find all the conjugate points between stereo images. Therefore, it enables high-density DSM (Digital Surface Model) production from high-resolution satellite images. However, water, shadows, and occlusion areas cause mismatching of the surrounding points in this method. Particularly, in buildings with large-parallax and elongated-shapes such as a Korean style apartment, it is difficult to reconstruct the 3D building even if the SGM method is applied to a high-resolution 50cm satellite image. This study proposed and performed the SGM technique with a classified image and an edge image from the IKONOS-2 satellite stereo-image with a 1m resolution to produce DSM. It was compared with the DSMs from the general SGM and the high-density ABM (Area Based Matching) matching of ERDAS software. The results of the apartment DSM by the proposed method were the best in the test area. As a result, despite the image having a resolution of 1m, the outline of the building DSM could be expressed more clearly than the existing method.
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2004.04a
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pp.299-302
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2004
최근에 상용화되어 있는 영상 중 가장 고해상도인 ikonos 영상은 공간해상도가 높기 때문에 더 많은 지형지물 정보를 포함하고 있다. 그러나 이러한 커다란 장점과 더불어 고층건물이나 높은 표고의 지형에서 발생하는 기복변위 보정이라는 소축척 영상에서 볼 수 없었던 새로운 문제가 등장하였다. 특히, 이러한 고해상도 영상들은 산악지역에서 식생에 대한 세밀한 정보를 제공하지만 상대적으로 높은 고도를 가지고 있기 때문에 발생하는 기복왜곡과 그림자 효과가 자료의 이용에 제한요인으로 작용하게 된다. 본 연구에서는 ikonos 고유의 센서정보와 수치지형도를 통하여 획득한 DEM(수치표고모델)을 이용하여 정밀편위보정방법(Difference rectification method) 방법에 의해 기하보정을 수행하고 그 결과 발생하는 산악지역에서는 기복변위를 분석하였다.
This study presents an approach to reconstruct high-resolution imagery for multispectral imagery of low-resolution using panchromatic imagery of high-resolution. The proposed scheme reconstructs a high-resolution image which agrees with original spectral values. It uses a linear model of high-and low- resolution images and consists of two stages. In this study, an 1m RGB image was generated from 4m IKONOS multispectral data.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.6
no.3
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pp.107-116
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2003
This study investigated how appropriate the classification methods based on conventional spectral characteristics are for high resolution imagery. A supervised classification mixing parametric and non-parametric rules, a method in which fuzzy theory is applied to such classification, and an unsupervised method were performed and compared to each other for accuracy. In addition, comparing the result screen-digitized through interpretation to the classification result using spectral characteristics, this study analyzed the conformity of both methods. Although the supervised classification to which fuzzy theory was applied showed the best performance, the application of conventional classification techniques to high resolution imagery had some limitations due to there being too much information unnecessary to classification, shadows, and a lack of spectral information. Consequently, more advanced techniques including integration with other advanced remote sensing technologies, such as lidar, and application of filtering or template techniques, are required to classify land cover/use or to extract useful information from high resolution imagery.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.21
no.4
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pp.301-308
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2003
This study describes the methodology that improves the accuracy of the 3D object-space data extracted from IKONOS satellite images by improving the accuracy of a RPC(Rational Polynomial Coefficient) model. For this purpose, we developed the algorithm to adjust a RPC model, and could improve the accuracy of a RPC model with this algorithm and geographically well-distributed GCPs(Ground Control Points). Furthermore, when a RPC model was adjusted with this algorithm, the effects of geographic distribution and the number of GCPs on the accuracy of the adjusted RPC model was tested. The results showed that the accuracy of the adjusted RPC model is affected more by the distribution of GCPs than by the number of GCPs. On the basis of this result, the algorithm using pseudo_GCPs was developed to improve the accuracy of a RPC model in case the distribution of GCPs was poor and the number of GCPs was not enough to adjust the RPC model. So, even if poorly distributed GCPs were used, the geographically adjusted RPC model could be obtained by using pseudo_GCPs. The less the pseudo_GCPs were used -that is, GCPs were more weighted than pseudo_GCPs in the observation matrix-, the more accurate the adjusted RPC model could be obtained, Finally, to test the validity of these algorithms developed in this study, we extracted 3D object-space coordinates using RPC models adjusted with these algorithms and a stereo pair of IKONOS satellite images, and tested the accuracy of these. The results showed that 3D object-space coordinates extracted from the adjusted RPC models was more accurate than those extracted from original RPC models. This result proves the effectiveness of the algorithms developed in this study.
The classification of the satellite images is basic part in Remote sensing. In classification of the satellite images, class separability feature is very effective accuracy of the images classified. For improving classification accuracy, It is necessary to study classification methode than analysis of class separability feature deciding classification probability. In this study, IKONOS, SPOT 5, Landsat TM, were resampled to sizes 1m grid. Above images were calculated the class separability prior to the step for classification of pixels. This Study concludes, each image was measured by the rate of class separability, values classified were showed highly about $1,600{\sim}2,000$.
Song Seok-Jin;Jang Yong-Gu;Kwak Jae-Ha;Kang In-Joon
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2006.05a
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pp.96-100
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2006
지적 측량분야에서의 위성영상의 활용사례는 거의 전무한 상태이며, 그 이유로는 여러 가지가 있겠으나, 무엇보다 위성영상의 해상도가 낮음이 가장 큰 이유라 할 수 있다. 하지만 저렴한 비용으로 넓은 지역을 단시간에 분석, 다양한 정보를 얻을 수 있는 큰 장점 등으로 인하여 앞으로의 그 활용가치는 매우 크다 할 수 있다. 본 연구에서는 IKONOS영상을 이용하여 지적재조사 측량에 적용 가능성을 알아보기 위해 실험한 결과 다음과 같은 연구성과를 얻었다. 먼저, 수치지적도와 IKONOS 영상을 중첩하여 도심지의 건물들을 검사점으로 오차를 측정한 결과 X방향으로 평균 2.77m, Y방향으로 평균 1.58m가 발생하였고 본 연구에서 활용한 영상이 나타내는 면적을 기준으로 개략적인 비용을 산출해 본 결과 위성영상 $6km{\times}5km$의 소요비용이 260,117,000원 정도로 나타났고, 총 소요비용 중 영상의 재료비 비용이 상당히 낮게 차지한다는 장점이 있었다. 그리고 위성영상 기술은 앞으로 많은 발전이 있을 것으로 판단되어 정확도는 더욱더 향상될 것이다. 현재로서는 위성영상을 지적재조사 측량 방법으로 정립하기에는 한계가 있다고 본다. 다만, 지상측량 방법으로 측량이 곤란한 지역 즉, 접근이 제한되는 지역의 사전 정보 정보를 획득하는 수단이나 현황을 참고하는 수준정도로서는 충분한 활용 가능성이 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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