• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.1209-1211
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• 2003

The wavelet and semivariogram analysis method are used to identify the city landscape and farmland landscape pattern on the 1m resolution IKONOS images. The results prove that wavelet method is a potential way for landscape pattern analysis. Compared to semivariogram analysis, Wavelet analysis can not only detect the overall spatial pattern, but also find multi-scale and direction structures. In this experiment, the wavelet analysis results indicate: (1) the city landscape image is mainly composed of three level structures whose spatial pattern characters appear at 2m, 16m, 128m and 256m accordingly; (2) the farmland landscape is mainly two scale spatial patterns appearing at the 2m, 128m and 256m. IKONOS Remote sensing, with the high spatial and spectral information, is a powerful tool that can use in many ecological systems research and sustainable management.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.709-711
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• 2003

The purpose of this study is to detect the damaged red pine trees by pine wilt disease using high resolution satellite image of IKONOS Geo. IKONOS images are segmented with eCognition image processing software. A segment based maximum likelihood classification was performed to delineate the pine stand. The pine stands are regarded as a potential damage area. In order to develop a methodology to detect the location of damaged trees from the high resolution satellite image, black and white aerial photographs were used as a simulated image. The developed method based on filtering technique. A local maximum filter was adapted to detect the location of individual tree. This report presents a part of the first year results of an ongoing project.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2004년도 춘계학술발표회논문집
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• pp.337-343
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• 2004

Spatial information could be obtained from spaceborne high resolution optical and synthetic aperture radar(SAR) images. However, some satellite images do not provide physical sensor information instead, rational polynomial coefficients(RPC) are available. The objectives of this study are: (1) 3-dimensional ground coordinates were computed by applying rational function model(RFM) with the RPC for the stereo pair of Ikonos images and their accuracy was evaluated. (2) Interferometric SAR(InSAR) was applied to JERS-1 images to generate DEM and its accuracy was analysis. (3) Quality of the DEM generated automatically also analyzed for different types of terrain in the study site. The overall accuracy was evaluated by comparing with GPS surveying data. The height offset in the RPC was corrected by estimating bias. In consequence, the accuracy was improved. Accuracy of the DEMs generated from InSAR with different selection of GCP was analyzed. In case of the Ikonos images, the results show that the overall RMSE was 0.23327", 0.l1625" and 13.70m in latitude, longitude and height, respectively. The height accuracy was improved after correcting the height offset in the RPC. i.e., RMSE of the height was 1.02m. As for the SAR image, RMSE of the height was 10.50m with optimal selection of GCP. For the different terrain types, the RMSE of the height for urban, forest and flat area was 23.65m, 8.54m, 0.99m, respectively for Ikonos image while the corresponding RMSE was 13.82m, 18.34m, 10.88m, respectively lot SAR image.

• 방송공학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.14-22
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• 2011

기존의 대표적인 위성영상 융합방법들의 경우 해상도가 높은 팬크로매틱 영상에서 얻은 고주파수 성분을 모든 저해상도의 다중분광 영상 (Color성분/IR성분 등)마다 똑같이 더함으로써 고화질의 컬러 위성영상을 합성하였다. 그러나 다중분광영상들의 스펙트럼을 살펴보면 각 채널마다 대역폭이 서로 다르고 평균적인 밝기도 서로 다르므로 기존의 방법에서와 같이 각 성분에 동일한 고주파 성분을 더하면 일부 다중분광영상이 왜곡되어 전체적인 컬러가 왜곡되는 현상이 나타난다. 따라서 본 논문에서는 이러한 밝기와 스펙트럼 중첩의 차이를 보상하는 새로운 웨이블릿 변역 위성영상합성 알고리즘을 제안한다. 구체적으로, 각 다중분광영상의 밝기차이를 보정하기 위하여 서로의 명암비를 고려하면서 팬크로매틱 영상으로부터 각 채널의 고해상도 영상을 합성하는 방법을 제안한다. 그리고 다중분광 영상들 사이의 대역폭 차이를 보정하기 위한 방안으로서 각각의 웨이블릿 계수를 구하여 이들을 웨이블릿 변역에서 대역폭에 비례한 상수를 곱해서 고주파 성분을 더해주는 방법을 제시하였다. 실험은 스펙트럼의 특성이 잘 알려진 IKONOS 위성영상에 대하여 수행하였으며, 실험 결과 제안하는 알고리즘이 PSNR과 상관도 평가에서 기존의 방법보다 더 좋다는 것을 확인하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권3D호
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• pp.535-540
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• 2006

본 논문에서는 고해상도 컬러 입체영상을 활용하여 도심지역의 3차원 건물정보를 효율적으로 복원하기 위한 일련의 처리방법을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안된 방법은 BDT 기법을 활용한 건물 추출, Hausdorff 거리와 컬러인덱싱 기법을 활용한 영상정합, 마지막으로 사진측량기법을 활용한 건물복원 등의 3단계의 처리과정을 포함하고 있다. 제안된 알고리즘의 실험은 고해상도 위성영상의 대표격인 IKONOS 컬러 입체영상을 대상으로 수행되었으며, 실험을 통해 건물추출에 있어서 영상의 배경부분과 건물부분의 밝기값의 분산을 증가시키는 BDT 기법이 건물추출에 우수함을 확인할 수 있었다. 또한, 2가지 건물인식기법을 활용한 영상정합 과정에 있어서도 컬러정보와 경계정보를 모두 사용할 경우 대부분의 추출건물들을 자동인식하고 이를 초기위치로 원활한 영상정합이 수행될 수 있음을 확인하였다. 최종적으로 실험지역에 대한 3차원 건물정보는 전방 다항식비례모형을 통해 획득되었으며 기준자료와의 비교를 통해 정확도 분석을 수행하였다.

• 한국측량학회지
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• 제25권6_2호
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• pp.587-597
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• 2007

본 연구는 IKONOS Geo레벨 스테레오 영상으로부터 DEM을 제작하기 위한 토지피복 특성별 정합영역 크기를 결정하고자 한다. 사용된 매칭기법은 상관계수를 이용한 영역기반정합 기법을 적용하였고, 탐색영역을 최소화하기 위해 외부표정요소를 구한 후, 이로부터 정합선을 수립하여 정합하였다. 실험은 산림, 논 밭, 수계, 도심지의 4가지 토지피복 특성별로 수행되어졌으며, 토지피복별 평균 상관계수, 칼럼 라인의 시차영상을 분석한 후, 실험 영상에서 최적의 정합영역 크기를 선정하였다. 실험결과, 산림지역은 $119{\times}119$화소, 논 밭 지역은 $51{\times}51$화소, 물 지역은 $81{\times}81$화소, 도심지는 $21{\times}21$화소가 DEM 제작을 위한 가장 적절한 정합영역 크기로 선정되었다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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• pp.356-359
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• 2006

The high prices and lack of information for satellite images prevent researchers from studying remote sensing and most non-professional people can't have the simple and easy solutions for the manipulation of satellite images. 'Satellite Imagery Information Management Center'(SIMC) project which is promoted by ETRI (Electronics and Telecommunications Research Institute) from 2002 to 2005 in Korea have the purpose to provide the satellite images freely to the public domain and the solutions for the above mentioned problems. Our project have the following five systems; Data Acquisition System, Data Preservation System, Integrated Solution System, Technology Development System, Operation Plan System. Data Acquisition System collects the satellite images such as LANDSAT, IKONOS, etc. Data Preservation System consists of database which registers the diverse satellite images. Integrated Solution System gives the user of public domain for the web service which search, order and transfer the satellite images. Technology Development System has the many processing technologies for the satellite images. Finally, the Operation Plan system has the role to plan the future of our SIMC project. In this paper, we will give the result of SIMC Project for each five systems during the fast four years from 2002 to 2005.

• 한국지리정보학회지
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• 제4권4호
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• pp.72-78
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• 2001

본 연구에서는 경남 거제시 연초면 지역의 소나무재선충(Bursaphelenchus Xylophilus) 피해발생 선단지를 보다 효율적으로 추출하기 위하여 IKONOS 1m 영상의 공간해상도와 Landsat TM 영상의 band 3, 4와 동일 파장대역이면서 식생과 같은 산림분야 연구에 많이 이용되고 있는 4m 영상의 Red(0.63~0.69)밴드, NIR(0.76~0.90)밴드를 활용하였다. 그 결과 IKONOS 4m 영상의 식생밴드(NIR band)를 이용한 히스토그램 분석이 가장 효과적이었으며, 이는 GPS(global positioning system)를 이용한 현지조사에서 총 22개의 sample 지점에서 15개의 소나무재선충 피해목을 추출함으로서 확인되었다. 본 연구는 소나무재선충 피해지역 추출뿐만 아니라 산림병해충 피해연구에 대한 고해상도 위성영상의 활용가능성을 제시하고자 한다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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• pp.147-150
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• 2008

This study refers to develop a semi-automatic extraction of agricultural land use and vegetation information using high resolution satellite images. Data of IKONOS satellite image (May 25 of 2001) and QuickBird satellite image (May 1 of 2006) which resembles with the spatial resolution and spectral characteristics of KOMPSAT3. The precise agricultural land use classification was tried using ISODATA unsupervised classification technique and the result was compared with on-screen digitizing land use accompanying with field investigation. For the extraction of vegetation information, three crops of paddy, com and red pepper were selected and the spectral characteristics were collected during each growing period using ground spectroradiometer. The vegetation indices viz. RVI, NDVI, ARVI, and SAVI for the crops were evaluated. The evaluation process is under development using the ERDAS IMAGINE Spatial Modeler Tool.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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• pp.620-624
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• 2007

Recently, Gonzalez-Audicana et al. proposed the substitute wavelet intensity (SWI) method which provided a solution based on the intensity-hue-saturation (IHS) method for the fusing of panchromatic (PAN) and multispectral (MS) images. Although the spectral quality of the fused MS images is enhanced, this method is not efficient enough to quickly merge massive volumes of data from satellite. To overcome this problem, we introduce a new SWI method based on a fast IHS transform to implement efficiently as an alternative procedure. In addition, we show that the method is well applicable for fusing IKONOS PAN with MS images.