In the post-Cold War era, acquisition technique of high-resolution satellite imagery (HRSI) has begun to commercialize. IKONOS-2 satellite imaging data is supplied for the first time in the 21st century. Many researchers testified mapping possibility of the HRSI data instead of aerial photography. It is easy to renew and automate a topographical map because HRSI not only can be more taken widely and periodically than aerial photography, but also can be directly supplied as digital image. In this study matching size of IKONOS Geo-level stereo image is presented lot production of digital elevation model (DEM). We applied area based matching method using correlation coefficient of pixel brightness value between the two images. After matching line (where "matching line" implies straight line that is approximated to complex non-linear epipolar geometry) is established by exterior orientation parameters (EOPs) to minimize search area, the matching is tarried out based on this line. The experiment on matching size is performed according to land cover property, which is divided off into four areas (water, urban land, forest land and agricultural land). In each of the test areas, window size for the highest correlation coefficient is selected as propel size for matching. As the results of experiment, the proper size was selected as $123{\times}123$ pixels window, $13{\times}13$ pixels window, $129{\times}129$ pixels window and $81{\times}81$ pixels window in the water area, urban land, forest land and agricultural land, respectively. Of course, determination of the matching size by the correlation coefficient may be not absolute appraisal method. Optimum matching size using the geometric accuracy therefore, will be presented by the further work.
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.
Microphytobenthos bloom from late January to early March in Korean tidal flats. KOMPSAT-2 will provide multi-spectral images with a spatial resolution of 4 m comparable with IKONOS. Using IKONOS and Landsat data, algal mat detection was tested in the Saemangeum area~ Micro-benthic diatoms are abundant and a major primary product in the tidal flats. A linear spectral unmixing (LSU) method was applied to the test data. LSU was effective to detect algal mat and the classified algal mat fraction well correlated with NDVI image. Fine grained upper tidal flats are generally known to be the best environment for algal mat. Algal mat thriving in coarse grained lower tidal flats as well as upper tidal flats were reported in this study. A high resolution multi-spectral sensor in KOMPSAT-2 will provide useful data for long-term monitoring of microphytobenthos in tidal flats.
본 연구에서는 고해상도의 panchromatic 영상을 이용하여 저해상도의 multispectral 영상을 고해상도로 재구축하는 방법을 제시하고 있다. 제안된 방법은 저해상도와 고해상도 간의 선형 모형 사용하여 실제의 spectral 값에 부합하는 고해상도 영상을 재구축하며 두 단계로 이루어 진다. 본 연구에서 제안 방법을 이용하여 IKONOS 1m RGB 영상 생성하였다.
경상남도 진주시를 사례지역으로 선정하여 도시계획구역 내에서의 용도지역별 토지이용변화탐지와 녹지면적추출을 고해상위성영상인 IKONOS, KOMPSAT-2(아리랑 2호)를 이용하여 분석함으로서 고해상위성영상이 지자체의 도시관리계획을 수립하고 평가하는데 핵심적으로 활용될 수 있음을 제시하는데 연구목적을 두었다. 그 결과, ArcGIS 기반의 토지이용변화 및 녹지면적 산정모듈을 개발하고, 이를 이용하여 토지이용변화와 행정동 내의 녹지 공간의 분포를 분석함으로서 도시계획의 수립과 실행에 따른 용도지역별 변화추이를 평가할 수 있는 도시관리행정의 평가자료로 고해상위성영상의 활용 가능성을 제시하였다.
해상도 위성영상은 항공영상에 비해 광범위한 지역의 최신 정보를 취득할 수 있고, 수치지도의 갱신주기를 단축시킬 수 있는 장점을 가지고 있다. 특히, 최근에는 고해상도 위성영상이 일반인에게 공개되고 상업적으로 이용이 가능해 짐에 따라 위성영상으로부터 도로, 건물 등과 같은 인공지물에 관한 정보를 자동으로 추출하고, 수치지도제작 및 갱신과 지형공간정보체계에서 자료기반으로 활용하려는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 따라서, 본 연구에서는 1m의 공간해상도를 가지는 IKONOS 위성의 수치정사영상에서 인공지물중 도시지역에서 많은 분포를 나타내고 있으며, 빠른 갱신주기를 필요로 하는 건물에 대하여 자동으로 추출할 수 있는 처리기법을 정립하고, 알고리즘을 개발하였다. 연구결과 전체 건물중 72%를 자동 추출할 수 있었으며, 대상영상과 중첩, 대상지역의 수치지도 및 수동으로 도화한 결과와 비교함으로써 오류발생의 경향을 분석하고, 본 연구에서 제시한 기법이 건물의 자동 추출에 비교적 양호한 결과를 얻을 수 있음을 알 수 있었다.
IKONOS-2, QuickBird, KOMPSAT-2와 같은 고해상도 위성영상은 높은 공간해상도의 흑백영상과 멀티스펙트럴 영상을 동시에 제공하고 있다. 영상융합은 서로 다른 공간, 분광해상도를 가지는 영상을 이용하여 두 개의 장점을 모두 가지는 영상으로 재구성하는 것을 의미하며 위성영상을 영상의 시각화, 개체 추출 등에 더욱 효과적으로 사용할 수 있도록 한다는 점에서 중요한 연구분야이다. 이를 위해 많은 영상융합 알고리즘이 제안되었지만, 대부분 의 알고리즘들은 융합 후에 원 멀티스펙트럴 영상의 분광정보를 효과적으로 보존하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 수정된 영상 유도 기법을 통하여 융합영상의 분광왜곡량을 줄이는 알고리즘을 제안하였다. 원 멀티스펙트럴 영상과 해상도를 낮춘 융합영상과의 비교 분석을 통하여 융합영상의 분광 정보 왜곡량을 보정하도록 유도기법을 조정하였다. QuickBird 영상에 적용한 결과, 다양한 융합영상들이 본 알고리즘을 적용할 경우에 분광왜곡량이 줄어드는 것을 확인할 수 있었다.
스테레오 영상으로부터 수치표고모델을 생성하기 위해서는 일반적으로 두 영상 간의 정합을 수행한다. 정합은 초기 정합 후보점으로부터 시작되며, 두 영상 간의 접합점(Tie-points)이 이러한 초기 후보점 역할을 하게 된다. 이 초기 정합 후보점의 개수와 영상 내에서의 분포는 정합결과에 영향을 준다. 정합결과를 바탕으로 생성되는 수치표고모델에는 에러가 포함된다. 이러한 에러를 제거하는 가장 보편적인 방법은 주변값으로 보간하는 것이다. 본 논문에서는 신뢰성 있는 수치표고모델을 자동으로 생성하기 위해서 기존 수치표고모델을 이용하여 자동으로 추출한 접합점(Tie-points)과 영상 피라미드 그리고 정합 결과에서 발생한 이상값(Outlier)을 기존 수치표고모델로 보정하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 IKONOS, QuickBird, SPOTS 스테레오 영상과 DTED level 2 데이터를 이용하여 실험을 수행했으며, 실험결과를 통해서 제안된 방법으로 생성한 수치표고모델에서는 에러가 모두 제거되었음을 보여준다. 또한 기존 DTED level 2를 참값으로 하여 산출된 높이값에 대한 RMSE는 15m 미만으로, 비교적 정확한 수치표고모델을 생성하였음을 보여준다.
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. The results of the study were valued necessary process in geometric information building. This study help to improve accuracy of classification as feature of class separability in the class through optimizing previous classification steps.
본 연구에서는 KOMPSAT-3급 고해상도 위성영상을 이용하여 정밀농업 토지이용도와 식생정보를 추출하는 반자동 기법을 개발하여 제시하고자 한다. 분석에 사용한 자료는 KOMPSAT-3급의 공간 해상도와 분광 해상도가 동일한 IKONOS-2 영상(2001/5/25, 2001/12/25, 2003/10/23), QuickBird-2 영상(2006/5/1, 2004/11/17) 그리고 KOMPSAT-2 영상(2007/9/17)을 사용하였다. KOMFSAT-3급 영상자료로부터 정밀농업 재배지도를 작성하기 위해 ISODATA방법을 이용한 정밀농업 토지이용도를 작성하여 현장자료를 기존 스크린 디지타이징 기법으로 작성한 정밀 토지이용도와 비교하였다. 다양한 작물의 생육정보를 추출하기 위하여 식생지수인 RVI, NDVI, ARVI, SAVI를 이용하여 각 작물별로 분석하였으며, 이 과정을 ERDAS IMAGINE Spatial Modeler Tool로 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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