The geometry of satellite image captured by linear pushbroom scanner is different from that of frame camera image. Since the exterior orientation parameters for satellite image will vary scan line by scan line, the epipolar geometry of satellite image differs from that of frame camera image. As we know, 2D affine orientation for the epipolar image of linear pushbroom scanners system are well-established by using the collinearity equation (Testsu Ono, 1999). Also, another epipolar geometry of linear pushbroom scanner system is recently established by Habib(2002). He reported that the epipolar geometry of linear push broom satellite image is realized by parallel projection based on 2D affine models. Here, in this paper, we compared the Ono's method with Habib's method. In addition, we proposed a method that generates epipolar resampled images. For the experiment, IKONOS stereo images were used in generating epipolar images.
최근까지도 GIS는 벡터 데이터를 활용하는 방법이 대종을 이루고 있다. 그러나 벡터데이터는 축척변경의 용이성, 작은 용량의 데이터 등 여러 가지 측면에서 장점을 갖고 있으나, 현실세계를 잘 반영하지 못하는 단점을 갖고있다. 이에 반해 인공위성영상은 데이터의 용량이 크지만, 실세계를 잘 반영하는 장점이 있다. 그러므로 이 연구에서는 요즈음 컴퓨터의 용량과 처리 속도가 빨라지고 있는 추세이므로 벡터데이터와 래스터데이터를 접목하여, 위성영상을 기반으로 하는 GIS 응용 시스템을 개발하고자 한다. 이 응용 시스템은 PC용 Visual C++과 데이터베이스 관리를 위한 MS Access 파일을 이용하여 개발되었으며, 개발된 시스템의 기반에 사용된 위성영상은 LANDSAT, KOMPSAT, IKONOS 영상이며, 화면출력을 위해 각 영상의 해상도에 적합한 해상도별 축척을 결정하였다.
본 논문에서는 고해상도 위성영상의 효과적인 분류를 위한 감독분류 시스템을 설계하고 구현하였다. 구현된 시스템은 분류의 정확도 향상을 위한 훈련데이타의 효율적인 선택을 위해서 다양한 인터페이스와 통계자료를 제공한다. 또한, 다양한 위성영상 포맷의 지원과 새로운 감독분류 알고리즘의 확장을 용이하게 하기 위하여 시스템을 모듈화 하였으며, 분광 특성을 고려한 분류의 적용이 가능하다. 분류 알고리즘으로는 평행육면체 분류, 최소거리 분류, 마하라노비스 거리 분류, 최대우도 분류, 퍼지 분류의 감독분류기법을 이용하여 고해상도 위성영상의 처리를 지원한다. 본 시스템의 적용은 고해상도 IKONOS 위성영상을 입력으로 하고, 그 결과를 분석하여 봄으로써 시스템의 응용 가능성을 보여준다.
고해상도 위성영상을 이용한 DEM 자동제작과 관련한 기존연구에 따르면, 토지피복 특성별로 DEM 정확도가 다르게 나타난다는 것을 제시하였다. 따라서 본 연구에서는 토지피복 분류영상을 이용하여 IKONOS Geo레벨 입체영상에서 상관계수 정합을 위한 토지피복 특성별 기준영역 크기 자동선택 방법을 제안하였다. 그리고 기준영역이 큰 지역의 경우, 정합시간 단 축을 위해 기준영역과 검색영역내의 일정간격 화소들만 참여하여 상관계수를 계산하게 하였다. 그 결과, 고정된 기준영역으로 정합한 DEM보다 제안방법으로 구한 DEM의 정확도가 향상되었다. 그리고 실험 대상지 중 경작지에서는 제안방법에 의한 DEM 결과가 수치지도와 ERDAS에 의한 DEM의 결과보다는 오히려 우수한 것으로 판단되어진다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.631-634
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2006
Three main important sources for establishing GIS are the orthomap in scale 1:5 000 with Ground Sampling Distance of 0,5m; DEM/DTM data with height error of ${\pm}$1,0m and topographic map in scale 1: 10 000. The new era with Very High Resolution Satellite (VHRS) images as IKONOS, QuickBird, EROS, OrbView and other ones having Ground Sampling Distance (GSD) even lower than 1m has been in potential for producing orthomap in large scale 1:5 000, to update existing maps, to compile general-purpose or thematic maps and for GIS. The accuracy of orthomap generated from VHRS image affects strongly on GIS reliability. Nevertheless, orthomap accuracy taken from VHRS image is at first dependent on chosen sensor geometrical models. This paper presents, at fist, theoretical basic of the Rational Polynomial Coefficient (RPC) model installed in the commercial ImageStation Systems, realized for orthorectifying VHRS images. The RPC model of VHRS image is a replacement camera mode that represents the indirect relation between terrain and its image acquired on the flight orbit. At the end of this paper the practical accuracies of IKONOS and QuickBird image orthorectified by RPC model on Canadian PCI Geomatica System have been presented. They are important indication for practical application of producing digital orthomaps.
선형 CCD 센서에 의해 획득되는 위성영상의 기하는 프레임 카메라 영상의 기하와는 차이점을 가지고 있다. 이는 각 스캔 선마다 영상의 외부표정요소가 다르기 때문에 발생한다. 따라서 기존의 프레임 영상에 사용되었던 에피폴라 기하와는 다른 기하가 필요하게 된다. 이와 같은 관점에서, 본 연구에서는 대표적인 선형 CCD 센서를 사용하여 촬영된 IKONOS 위성영상을 이용하여 에피폴라 영상을 제작하기 위한 영상 재배열 방법에 대한 연구를 수행하였으며, 영상의 투영조건을 중심투영이 아닌 평행투영으로 간주하여 구성된 2D 부등각 센서모델을 적용하였다. 이센서 모델에 의해 구성된 에피폴라 선식으로부터 유도된 정규 매개변수와 부등각 변환을 적용하여 에피폴라 재배열영상을 제작하였다. 결과로써, 2D 부등각 센서모델의 정확도가 검증되었으며, 제작된 에피폴라 영상을 사용하여 추출된 3차원 위치정확도는 IKONOS의 RFM 위치정확도와 유사하게 도출되었다.
본 연구는 고해상도 위성영상을 정사보정하여 위치정확도를 검증하고 정사보정된 고해상도 영상간의 밴드 상관성과 NDVI 상관성을 분석하는데 목적이 있다. KOMPSAT2와 IKONOS 영상의 정사보정은 RPC자료로 정오차를 제거하고 GPS측량자료로 비평면적 왜곡을 보정하였다. 그리고 정사영상내 동일한 위치의 영상점을 선점하여 각 영상의 영상점과 GPS 측량점간 위치정확도를 비교하고 영상간 영상점의 위치정확도를 분석하였다. 밴드 상관성과 NDVI 상관성은 구입시 정사보정된 Quickbird영상과 항공사진을 추가하여 밴드별로 DN값의 기술통계를 구하고 각 영상간 밴드상관성과 NDVI의 상관성을 분석하였다. 그 결과, KOMPSAT2와 IKONOS 정사영상의 위치정확도 비교에서 각 영상내 영상점과 GPS 측량점간 RMSE는 KOMPSAT2가 3.41m, IKONOS가 1.45m로 1.96m의 차이를 보였고 영상점간 RMSE는 1.88m였다. Quickbird, KOMPSAT2, IKONOS, 항공사진을 이용한 영상간 밴드와 NDVI 상관성은 Band2에서 항공사진과 KOMPSAT2의 상관성이 높은 것을 제외하면 모든 Band와 NDVI에서 Quickbird 와 IKONOS의 상관성이 높게 나타났다. 밴드간 상관성이 낮은 경우는 Band1에서 Quickbird와 항공사진, Band2와 Band4에서 KOMPSAT2와 IKONOS, Band3에서 KOMPSAT2와 항공사진이었고 NDVI는 KOMPSAT2가 QuickBird, IKONOS 모두와 낮은 상관성을 보였다.
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.
Since 1988, pine wilt disease has spread over rapidly in Korea. It is not easy to detect the damaged pine trees by pine wilt disease from conventional remote sensing skills. Thus, many possibilities were investigated to detect the damaged pines using various kinds of remote sensing data including high spatial resolution satellite image of 2000/2003 IKONOS and 2005 QuickBird, aerial photos, and digital airborne data, too. Time series of B&W aerial photos at the scale of 1:6,000 were used to validate the results. A local maximum filtering was adapted to determine whether the damaged pines could be detected or not at the tree level from high resolution satellite images, and to locate the damaged trees. Several enhancement methods such as NDVI and image transformations were examined to find out the optimal detection method. Considering the mean crown radius of pine trees, local maximum filter with 3 pixels in radius was adapted to detect the damaged trees on IKONOS image. CIR images of 50 cm resolution were taken by PKNU-3(REDLAKE MS4000) sensor. The simulated CIR images with resolutions of 1 m, 2 m, and 4 m were generated to test the possibility of tree detection both in a stereo and a single mode. In conclusion, in order to detect the pine tree damaged by pine wilt disease at a tree level from satellite image, a spatial resolution might be less than 1 m in a single mode and/or 1 m in a stereo mode.
Recently, the spatial resolution of earth observation satellites is significantly increased to a few meters. Such high spatial resolution images definitely will provide lots of information for detail-thirsty remote sensing users. However, it is more difficult to develop automated image algorithms for automated image feature extraction and pattern recognition. In this study, we propose a two-stage procedure to extract road information from high resolution satellite images. At first stage, a watershed segmentation technique is developed to classify the image into various regions. Then, a knowledge is built for road and used to extract the road regions. In this study, we use panchromatic and multi-spectral images of the IKONOS satellite as test dataset. The experiment result shows that the proposed technique can generate suitable and meaningful road objects from high spatial resolution satellite images. Apparently, misclassified regions such as parking lots are recognized as road needed further refinement in future research.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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