최근 고해상도 위성영상은 자연자원이나 환경 관리에 필요로 하는 토지 피복 및 이용 현황자료 등에 유용하게 사용되고 있는 실정이다. 이에 따라 고액의 투자가 필요로 하는 위성영상의 효율성을 높이기 위하여 영상자료의 분석과정이 중요해지고 있다. 따라서 본 연구에서는 전처리 과정 중 연구대상에 대한 통계값에 대한 계산 및 분석을 수행하였으며, 전통적인 분류 기법인 최대우도 분류 외에도 인공신경망 분류와 SVM 분류에 대하여 설명하고 고해상도 위성영상인 IKONOS영상에 각 분류기법을 적용하여 토지피복분류를 하였으며, 각각의 결과를 오차 행렬을 통해 정확도 분석을 수행하였다. 그 결과 다른 분류 기법에 비해 Support Vector Machines(SVM) 분류 기법이 전체 정확도가 약 86%정도로 가장 우위의 결과물을 도출하였다.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.82-87
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2002
RFM is the sensor model of IKONOS imagery for end-users. IKONOS imagery vendors provide RPC (Rational Polynomial Coefficients), Ration Function Model coefficients for IKONOS, for end-users with imagery. So it is possible that end-users obtain geospatial information in their IKONOS imagery without additional any effort. But there are requirements still fur rigorous 3D positions on RPC user. Provided RPC can not satisfy user and company to generate precision 3D terrain model. In IKONOS imagery, physical sensor modeling is difficult because IKONOS vendors do not provide satellite ephemeris data and abstract sensor modeling requires many GCP well distributed in the whole image as well as other satellite imagery. Therefore RPC modification is better choice. If a few GCP are available, RPC can be modified by method which is introduced in this paper. Study on evaluation modified RPC in IKONOS reports reasonable result. Pseudo GCP generated with vendor's RPC and additional GCP make it possible through sequential solution.
The purpose of this study is to present a standardized scheme for providing agriculture-related information at various spatial resolutions of satellite images including Landsat +ETM, KOMPSAT-1 EOC, ASTER VNIR, and IKONOS panchromatic and multi-spectral images. The satellite images were interpreted especially for identifying agricultural areas, crop types, agricultural facilities and structures. The results were compared with the land cover/land use classification system suggested by Ministry of Construction & Transportation based on NGIS (National Geographic Information System) and Ministry of Environment based on satellite remote sensing data. As a result, high-resolution agricultural land cover map from IKONOS imageries was made out. The results by IKONOS image will be provided to KOMPSAT-2 project for agricultural application.
현행 노선선정시 1:5,000 축척의 수치지도를 이용하여 계획, 검토하고 있으나, 수치 지도는 수정, 갱신주기가 원활치 못하여 급속한 개발에 따른 지형·지물의 변화 등이 반영되지 않아 실제와 상이한 부분들이 존재한다. 이에 대한 대안으로서, 본 연구에서는 기존 노선계획 방법에 의해 수치지도를 기본자료로 사용하여 노선선정을 한 후, 이를 IKONOS 위성영상과 중첩하여 지형·지물의 사실적 표현을 통한 문제점을 파악하고, 이에 따른 노선변경을 하였다. 이로써 기본설계의 질적 내실화와 지형에 맞는 합리적인 도로의 선형을 도출할 수 있었으며, 차후 실시설계 단계에서의 노선변경을 미리 예방함으로써 경제성을 도모할 수 있었다. 한편, IKONOS 영상의 기하학적 보정에 있어서 지상기준점 수가 충분할 경우에는 TPS(Thin Plate Spline)변환을 효과적으로 활용할 수 있음을 알 수 있었다.
IKONOS 1m satellite imagery is particularly well suited for 3-D feature extraction and 1 :5,000 scale topographic mapping. Because the image line and sample calculated by given RPCs have the error of more than 11m, in order to be able to perform feature extraction and topographic mapping, rational polynomial coefficients(RPCs) camera model that are derived from the very complex IKONOS sensor model to describe the object-image geometry must be refined by several Ground Control Points(GCPs). This paper presents a quantitative evaluation of the geometric accuracy that can be achieved with IKONOS imagery by refining the offset and scaling factors of RPCs using several GCPs. If only two GCPs are available, the offsets and scale factors of image line and sample are updated. If we have more than three GCPs, four parameters of the offsets and scale factors of image line and sample are refined first, and then six parameters of the offsets and scale factors of latitude, longitude and height are updated. The stereo images acquired by IKONOS satellite are tested using six ground points. First, the RPCs model was refined using 2 GCPs and 4 check points acquired by GPS. The results from IKONOS stereo images are reported and these show that the RMSE of check point acquired from left images and right are 1.021m and 1.447m. And then we update the RPCs model using 4 GCPs and 2 check points. The RMSE of geometric accuracy is 0.621 m in left image and 0.816m in right image.
Satellite IKONOS images are one of important remote sensing data sources as today because of their very high spatial resolution. Their detections for islands and offshore oceanic features with multi-dimension and multi-scales information, specially some small islands, are of great potential. Their application abilities in islands and offshore detections are addressed at the first of the paper. And image processing technologies and the information extracting methodologies are described. Some results on remote sensing of the islands and their nearby object features are shown in details. Discussions and conclusions are carried out simply at the final.
This paper presents on adjustment methods of the vendor-provided RPC(Rational Polynomial Coefficient) of GEO-level stereo images for the IKONOS satellite. RPC are adjusted with control points by the first-order polynomial and the block adjustment method in this study. As results, the maximum error of 3D ground coordinates by the adjusted RPC model did not exceed 4m. The block adjustment method is more stability than the first-order polynomial method.
토양의 포장은 도시의 기후나 홍수 그리고 수질오염 등에 영향을 미친다. 토양의 포장률이 높아질수록 건물과 도로의 열 저장능력이 커져 대기의 온도가 상승하며, 유출수가 증가하여 집중호우시 홍수를 유발한다. 아울러 비점오염의 부하량이 늘어나서 수질오염을 가중시킨다. 이와 같이 도시의 생태, 재해 그리고 오염에 영향을 미치는 토양의 포장현황을 파악하고 모니터링하는 것은 매우 중요하다. 그러나 도시지역의 토양포장 상태는 복잡하며, 이를 조사하는데 시간과 비용이 많이 소요되기 때문에 자료를 얻기가 매우 어려운 실정이다. 이와 같은 문제인식 하에서, 이 연구에서는 효과적으로 불투수지표면을 조사하는 방법의 하나로서 인공위성영상자료를 이용하는 방법을 모색하였다. 이 연구에서는 실제로 IKONOS 영상을 이용하여 안양시의 불투수지표면(不透水地表面)의 현황을 조사 분석하고, 이 방법의 유용성과 한계를 살펴보았다.
고해상도위성 영상은 항공사진에 비해서 다중분광특성 뿐만 아니라 광역성에서 많은 장점을 가지고 있다. 그래서 고해상도 인공위성영상은 수치지도를 제작할 때 GIS자료 구축하는데 유용하게 사용될 수 있다. 본 연구에서는 IKONOS 위성 영상에서 자동 검출된 도로정보가 ITS시스템 구축을 위한 자료로 사용되거나 변화가 빈번한 도시지역의 수치 지도 갱신 및 위성 영상지도 제작에 활용될 수 있는 가능성을 분석하였다. 본 연구에서는 저주파 필터링 후 Sobel 연산자가 도로 경계 검출을 위해 적용되었다. 연구결과 고해상도 위성 영상 자료 특성에 따라 도로를 비롯한 구조물 경계를 검출하고자 할 때 저주파 필터링과 고주파 필터링은 ITS구축을 위한 기초자료로 활용이 가능할 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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