• 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.

• 한국측량학회지
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• 제38권6호
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• pp.655-661
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• 2020

SGM (Semi Global Matching)은 입체영상 간 모든점의 매칭점을 찾기 때문에 고해상도 위성영상으로부터 고밀도 수치표면모델 제작이 가능하다. 그러나 물과 그림자, 폐색 지역이 포함되면 그 주변지점에도 오매칭의 영향을 준다. 특히 우리나라 아파트 구조물과 같이 시차가 크고 길쭉한 형태의 건물에서는 50cm급 고해상도 위성영상에 SGM 방법을 적용하더라도 건물의 3차원 복원은 어렵다. 따라서 본 연구는 1m급 해상도의 IKONOS-2 입체 위성 영상으로부터 분류영상과 에지영상을 이용한 SGM 기법을 제안, 적용하여 수치표면모델을 제작하고 일반 SGM 방법, ERDAS 소프트웨어의 고밀도 ABM (Area Based Matching) 매칭으로 제작한 수치표면모델과 비교하였다. 실험 대상지역에는 제안방법의 아파트 수치표면모델 결과가 가장 우수하였다. 결과적으로, 해상도가 1m 임에도 불구하고 제안방법을 이용하여 건물 수치표면모델의 윤곽선을 기존 방법에 비해 더욱 더 선명하게 표현할 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권2D호
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• pp.305-309
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• 2009

영상융합의 목적은 다양한 영상으로부터의 정보를 하나의 영상으로 통합하는 것이다. 위성영상의 융합에 있어, 고해상도의 전정영상과 저해상도의 다중분광영상을 결합하기 위해 많은 영상 융합기법들이 제안되어왔으며, 융합결과의 공간적 세밀함과 분광정보 모두를 보존하는 것은 매우 중요하다. 웨이블릿 변환을 이용한 영상 융합기법은 분광정보의 보존 측면에서 다른 융합 기법에 비해 좋은 결과를 나타낸다. 본 연구에서는 IKONOS 영상을 이용한 수정된 a'trous 알고리즘 기반 웨이블릿 영상융합 기법을 제안한다. IKONOS 영상의 실험결과, 기존의 a'trous 알고리즘을 이용한 융합기법에 비해 공간적 세밀함과 분광정보의 보존측면에서 더 효과적인 기법임을 확인할 수 있었다.

• 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.

• 한국측량학회지
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• 제22권4호
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• pp.331-338
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• 2004

본 연구에서는 IKONOS Geo-level 입체영상과 함께 계공되는 RPC에 의해 편의된 영상좌표를 보정하기 위해 1:1,000과 1:5,000 수치지도의 활용성을 평가하고자 하였다. 그 결과, 편의가 보정된 영상이 보정되지 않은 영상 보다 평면위치와 고도위치 각각에 대하여 4m, 2m 정도 정확도가 향상되었으며, 수치지도 기준점으로부터 편의 보정된 입체영상은 1:10,000 정도의 수치지도 제작에 요구되는 위치정확도를 만족하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제15권4호
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• pp.103-109
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• 2007

고해상도 위성영상으로부터 수치고도자료와 정사영상을 생성하기 위해서는 센서모델을 수립해야 한다. 센서모델 수립에 필요한 지상기준점은 실측을 통해서 획득할 수 있지만, 이를 위해서는 많은 시간과 비용이 소요된다. 본 연구에서는 기존의 정사영상과 위성영상 간의 정합을 통해서 얻은 지상좌표와 그에 대응하는 높이를 Digital Terrain Elevation(DTED) Level 2 자료로부터 추출하여 IKONOS 위성영상 센서모델을 수립하기 위한 기준점을 획득하였다. 획득한 기준점으로 IKONOS 센서 모델을 수립하고 그 결과를 분석하여 이로부터 추출한 기준점이 IKONOS 위성영상의 센서모델 수립에 적합한지 여부를 알아보았다. 본 연구를 위해서 사용된 DTED Level 2는 공간해상도가 약30m이고, 절대 수평 정확도는 원형오차로 23m(WGS84 기준)이하이고 절대 수직 정확도가 평균해수면 기준으로 18m 이하인 수치고도모델이다. 정합에 사용된 기존 정사영상의 공간해상도는 1m이다. 본 연구에서는 DTED와 정사영상을 이용해서 추출한 기준점으로 수립한 IKONOS 센서모델의 성능을 분석하였다. 실측 기준점을 검사점으로 했을 때 수립된 모델의 독립적 성능은 약 $4{\sim}5$ 픽셀 정도였다. 또한 수치고도모델을 생성하고 이를 실측 기준점으로 생성한 수치고도모델과 육안으로 비교했을 때 서로 유사함을 알 수 있었으며, DTED 자료를 기준으로 산출한 높이 RMS 오차는 약 9 m였다. 이 결과로 보아 DTED Level 2와 정사영상을 이용해서 추출한 기준점이 IKONOS 센서 모델 수립에 적용될 수 있음을 알 수 있었다.

• 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.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.727-731
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• 2003

ASTER image has some advantages for classification such as 15 spectral bands and 15m ${\sim}$ 90m spatial resolution. However, in the classification using general remote sensing image, shadow areas are often classified into water area. It is very difficult to divide shadow and water. Because reflectance characteristics of water is similar to characteristics of shadow. Many land cover items are consisted in one pixel which is 15m spatial resolution. Nowadays, very high resolution satellite image (IKONOS, Quick Bird) and Digital Surface Model (DSM) by air borne laser scanner can also be used. In this study, mixed pixel analysis of ASTER image has carried out using IKONOS image and DSM. For mixed pixel analysis, high accurated geometric correction was required. Image matching method was applied for generating GCP datasets. IKONOS image was rectified by affine transform. After that, one pixel in ASTER image should be compared with corresponded 15×15 pixel in IKONOS image. Then, training dataset were generated for mixed pixel analysis using visual interpretation of IKONOS image. Finally, classification will be carried out based on Linear Mixture Model. Shadow extraction might be succeeded by the classification. The extracted shadow area was validated using shadow image which generated from 1m${\sim}$2m spatial resolution DSM. The result showed 17.2% error was occurred in mixed pixel. It might be limitation of ASTER image for shadow extraction because of 8bit quantization data.

• 한국농공학회논문집
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• 제46권7호
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• pp.15-21
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• 2004

This study is to present a standardized agricultural land use classification scheme at various spatial resolution (from 1 m to 30 m) of satellite images including Landsat TM, KOMPSAT-1 EOC, ASTER VNIR and IKONOS panchromatic (PAN) and multi-spectral (MS) images. The satellite images were interpreted especially for identifying agricultural land use, crop types, agricultural facilities and structures of 18 items. It was found that there is a threshold spatial resolution between 4 m and 6.6 m to identify the full items. Thus it is suggested that IKONOS fusion image (MS enhanced by PAN) is required to produce land use map for agricultural purpose.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.561-563
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• 2003

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 (Pan) and multi-spectral (M/S) 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. The results by IKONOS image will be provided to KOMPSAT-2 project for agricultural application.