In this paper, we propose an efficient coding method of remotely sensed satellite image using region classification and interband prediction. This method classifies each pixel vector considering spectral characteristics of satellite image data. Then we perform the classified intraband VQ to remove spatial (intraband) redundancy for a reference band image. To remove interband redundancy effectively, we perform the classified interband prediction for the remaining band images. Experiments on LANDSAT TM satellite image show that coding efficiency of the proposed method is better than that of the conventional Gupta's method.
Kim, Jae-Uk;Lee, Dong-Kun;Oh, Kyu-Shik;Sung, Hyun-Chan
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.6
no.3
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pp.79-85
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2003
Human beings have pursued development and economic betterment; thus, enhancing convenience and prosperity. A flourish of human civilization upon the industrialization results a massive urbanization. However, human beings have connived the environmental importance in the course of rapid urbanization. The environmental quality now becomes one of the most important factors that determine the quality of life in a city. Many studies were proceeded about the heat island effect in large cities. In general, most studies have been done to investigate urban microclimate phenomena using meteorological network or AWS (automatic weather station) data. Those preceding studies do not seem to sufficiently reflect the and thus, failed to show regional representative. In this study, temporal Landsat TM satellite imageries of May 20, 1987 and May 21, 1999 were 뻐d in order to detect the surface temperature of the study area using the band 6 ($10.4{\mu}m{\sim}12.5{\mu}m$). The surface temperature distribution detected by the band 6 of Landsat TM was over layed with the land cover classification data in order to investigate the temperature difference of the paved road and the riparian areas of the stream. As a result, a surface temperature difference as much as $3^{\circ}C$ between the paved road and the riparian areas with vegetation was observed. This study concludes that the land cover change is one of the main causes of urban heat island effect which may be closely affected by the paved areas and roads. Besides, the change of the atmospheric temperature followed by the urban secular change could have been confirmed. In the case of Yangjaecheon stream which underwent a heavy environmental restoration in 1995, the temperature was decreased as much as $0.6^{\circ}C$ after the restoration. The results of this study is expected to contribute to develop an urban space in harmony with the healthy human life and the environment respecting the crucial role of vegetation to stabilize the urban environmental dynamics.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.3
no.1
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pp.5-15
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2001
For estimating paddy field area with Landsat TM images, two dates, May 31, 1991 (transplanting stage) and August 19, 1991 (heading stage) were selected by the data analysis of digital numbers considering rice cropping calendar. Four different estimating methods (1) rule-based classification method, (2) supervised classification(maximum likelihood), (3) unsupervised classification (ISODATA, No. of class:15), (4) unsupervised classification (ISODATA, No. of class:20) were examined. Paddy field area was estimated to 7291.19 ha by non-classification method. In comparison with topographical map (1:25,000), accuracy far paddy field area was 92%. A new image stacked by 10 layers, Landsat TM band 3,4,5, RVI, and wetness in May 31,1991 and August 19,1991 was made to estimate paddy field area by both supervised and unsupervised classification method. Paddy field was classified to 9100.98 ha by supervised classification. Error matrix showed 97.2% overall accuracy far training samples. Accuracy compared with topographical map was 95%. Unsupervised classifications by ISODATA using principal axis. Paddy field area by two different classification number of criteria were 6663.60 ha and 5704.56 ha and accuracy compared with topographical map was 87% and 82%. Irrespective of the estimating methods, paddy fields were discriminated very well by using two-date Landsat TM images in May 31,1991 (transplanting stage) and August 19,1991 (heading stage). Among estimation methods, rule-based classification method was the easiest to analyze and fast to process.
The urban thermal environment can be an important index to detect heat island phenomena and manage it to improve urban life quality. Cheongju is a typical plain-city that main part has been formed and developed in lowland. The Mushim stream crosses the city from south to north. We reviewed the use of thermal remote sensing in stream around areas and the thermal environments, focusing primarily on the Urban Heat Island(UHI) effect. The purpose of this study is to determine the relationship between the stream nearby urban area and the stream cooling effect of UHI. The objectives are to determine the usefulness of KOMPSAT-2 bands MS3 and MS4 for vegetation cover mapping, and the usefulness of LANDSAT TM band 6 in identifying thermal environmental characteristics and UHI. Land Surface Temperatures (LST) are retrieved by single-channel algorithm to study the UHI from the 6th band (thermal infrared band) of LANDSAT TM images and thermal radiance thermometer based on remote sensing method and the LST distribution maps are accomplished according to the retrieval results. There is also comparison of satellite-derived and in situ measured temperature. The results indicated that the LST of urban center is higher than that of suburban area, the temperature of mountain and water are the lowest area, so it is clearly proved that there are obvious UHI effects by stream. The surface temperature distribution of Mushim stream is detected $2^{\circ}C$ lower than urban area.
In this study, surface temperature which was extracted from Landsat TM band 6 was compared and analyzed with the AWS(Automatic Weather System) observation data for studying urban heat environment properties with possibility of remote sensing data application. In order to verification of the distribution properties of urban surface temperature, correlation analysis between surface temperature and NDVI, the distribution properties of urban surface temperature by land use/cover patterns were carried out by GIS spatial analysis techniques. The results presented that the spatial distribution of urban surface temperature was very different depending on various land use/cover patterns of surrounding areas. Also there was the reverse linear relationship between surface temperature and NDVI. These results will be worked as one of the major factors for environmentally sustainable urban planning considering the characteristics of weather environments in the near future.
The study was to analysis the dispersion of the cooling water of Kori atomic power station using thermal infrared data. The dispersion pattern of the cooling water analysis clearly on the LANDSAT TM band 6. It was changed due to tidal current, that is, the cooling water disperses north-eastern direction during the low tide and southweatern direction during the high tide. The relative temperature distribution was mapped through the density slicing method on the images.
Study was made on the spectral characteristics of rock samples including bentonites collected from the northern Ulsan area. The geology of the area consists mainly of sediments of the Kyongsang Series and Bulguksa granite, the Tertiary volcanics, andesites and tuffs. Relative reflectances of meshed samples(2.5~10mm) to BaSO$_4$ are measured at 6 Landsat TM spectral windows (excluding the thermal band) with HHRR, and their reflection charactristics were analysed. In addition, three different data selection schemes including the Eulidean distance, multiple regression, and PCA weight methods were applied to the 30 TM ratio channels, derived from the above 6 bands. The selected data sets were subject to two unsupervised classification techniques(FA and ISODATA) in order to compare the effectiveness for classification of particularly bentonite from others. As a result, in ISODATA analysis the multiple regression model shows the best, followed by the Euliean distances one. The PCA weight model seems to show some confusion. In FA, though difficult for quantitative analysis, the best still seems to be the regression model. Among ratio bands, rations of band 7 or 5 against other bands represent the best contribution in classification of bentonites from others.
The purpose of this study is to evaluate and seek the best suitable band and threshold boundary level on the change detection of image differencing method using Landsat TM data(20 May 1987 and 20 May 1993) in Pyeongtaeg City. The change detection images differencing method were evaluated by using normal reference data with an optimal threshold level{$mean{\pm}(SD{\times}T$ value). The normal reference data consisted of positive change{change dark into light in image pattern, that is, it changed arable land(paddy, upland, forest and so on) to artificial area(buildings, vinyl-house and roads, etc)} and negative change(change light into dark in image pattern, that is, it changed artificial area into arable land). As the result, the kappa coefficients of visible bands(D1, D2 and D3) were higher than those of infrared bands(D4, D5 and D7), and than D1 image with 1.0 thresholding and normal reference data was a improved result in the land-surface change detection such as kappa coefficient : 68.4%, overall accuracy : 89.2%, negative change : 6.6%, positive change : 10.6%.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2006.05a
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pp.1940-1944
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2006
현지관측을 통한 지속적이고 광범위한 지역에 대해 정확하고 정밀하게 조사하여 종합적인 분석과 예측, 결정과정에 있어서, 복잡한 해양의 특성, 여러가지 조사 작업상의 난점, 경제적, 시간적으로 많은 어려움이 따르게 된다. 하지만, 위성원격탐사와 GIS를 이용한 해양환경파악기법은 현지관측에서 얻을 수 있는 제한적인 자료이외의 다량의 자료를 정성 및 정량적으로 데이터베이스화하여 분석함과 동시에 가시화함으로써 해양개발로 인해 불가피하게 초래될 수밖에 없는 환경을 보다 정확하게, 객관적으로 분석하여 장기적으로 예측할 수 있는 고도화된 환경조사 및 평가 기술이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 고해상도 위성자료인 Landsat TM 영상과 NOAA AVHRR 자료를 이용하여 수온 및 클로로필을 추출하였으며, GIS를 이용하여 현지관측자료 및 수치해도를 기초로 공간분포도를 작성함으로서 그 외의 수질환경요소를 산출하였다. 위성영상분석은 현장조사와 같은 시점의 Landsat TM 위성영상을 획득하여, 위성 영상은 지구의 곡률과 자전, 위성체의 자세와 고도 및 속도, 그리고 센서의 기하 특성으로 인하여 실제의 지형에 대하여 기하학적 왜곡을 가지고 있으므로 지형도에서 지상기준점(Ground Control Point, GCP)를 추출하여 ERDAS Imagine으로 UTM좌표체계에 따른 기하보정(Geometric Correction)을 실시하였으며, 동일한 시기의 NOAA AVHRR영상을 데이터로 처리하여 수온자료를 추출하였다. 표층수온과 현장관측에 의한 클로로필을 수치 지도화하기 위하여 열적외선영역인 TM band 6의 분광특성값(Digital Number)과 동일한 위치의 수온자료를 기초로 회귀분석을 실시함으로써 수온추출 알고리즘을 도출하여, 분석데이터의 신뢰도를 검증하였으며, 수온, 클로로필, 투명도 등을 위성원격탐사 자료와 GIS를 이용하여 공간분석을 실시하고, 공간분포도를 작성함으로써 대상해역의 해양환경을 파악하였다. 본 연구결과, 분석된 위성자료가 현장조사에 의한 검증이 이루어지지 않을 경우, 영상자료분석을 통한 표층수온 추출은 대기 중의 수증기와 에어로졸에 의한 계산치의 오차가 반영되기 때문에 실측치 보다 낮게 평가 될 수 있으므로, 반드시 이에 대한 검증이 필요함을 알 수 있었다. 현지관측에 비해 막대한 비용과 시간을 절약할 수 있는 위성영상해석방법을 이용한 방법은 해양수질파악이 가능할 것으로 판단되며, GIS를 이용하여 다양하고 복잡한 자료를 데이터베이스화함으로써 가시화하고, 이를 기초로 공간분석을 실시함으로써 환경요소별 공간분포에 대한 파악을 통해 수치모형실험을 이용한 각종 환경영향의 평가 및 예측을 위한 기초자료로 이용이 가능할 것으로 사료된다.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.11
no.1
s.24
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pp.13-19
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2003
In this paper we discussed the processing procedures of histogram equalization(HE) method and brightness preserving bi-histogram equalization(BBHE) method in the contrast enhancement methods for the performance comparison. With remotely sensed image data of Landsat TM we compared the performances of three methods of Min-Max method, HE method, BBHE method. The experimental results demonstrate that the HE method and BBHE method are more effective in the contrast enhancement performances than the Min-Max method. In the HE method the mean brightness of the resultant output images approached to the middle gray level with regardless of input image mean. In the BBHE method, it is capable of preserving the mean brightness of a original image compared to the HE method while enhancing the contrast of original image effectively. Thus BBHE method is provided more natural enhancement effect than the HE method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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