Time-series data generated from satellite data are crucial resources for change detection and monitoring across various fields. Existing research in time-series data generation primarily relies on single-image analysis to maintain data uniformity, with ongoing efforts to enhance spatial and temporal resolutions by utilizing diverse image sources. Despite the emphasized significance of time-series data, there is a notable absence of automated data collection and preprocessing for research purposes. In this paper, to address this limitation, we propose a system that automates the collection of satellite information in user-specified areas to generate time-series data. This research aims to collect data from various satellite sources in a specific region and convert them into time-series data, developing an automatic satellite image collection system for this purpose. By utilizing this system, users can collect and extract data for their specific regions of interest, making the data immediately usable. Experimental results have shown the feasibility of automatically acquiring freely available Landsat and Sentinel images from the web and incorporating manually inputted high-resolution satellite images. Comparisons between automatically collected and edited images based on high-resolution satellite data demonstrated minimal discrepancies, with no significant errors in the generated output.
This study aims to analyze the relations among greenbelt, urban land surface temperature empirically in order to assess the environmental effects of the greenbelt in the Seoul metropolitan area, objectively. For this purpose, this study conducts an empirical analysis of impacts of greenbelt on urban land surface temperature using a multiple-regression model. The main data employed in the analysis include real-time air pollution data, Landsat 8-OLI Landsat imagery data, KLIS data and Jip-gye-gu data. The major findings are summarized as follows. NDVI has a negative (-) correlation with the land surface temperature, and the urban temperature is high in areas with poor vegetation. The land surface temperature is low in residential or commercial areas, while the temperature is high in industrial areas. The temperature is low in green fields, open spaces, and river areas. it is found that the urban land surface temperature is low in the greenbelt zone. In the greenbelt zone, there is an effect that reduces the land surface temperature by 1% on average, as compared to that at the center of the Seoul metropolitan area. Especially, the center of the Seoul metropolitan area, in a range from 0.6% to 1.9% of the average temperature, the temperature gets lower up to approximately 3km from the greenbelt boundary.
The intertidal zone, which is a transitional zone between the ocean and the land, requires continuous monitoring as various changes occur rapidly due to artificial activity and natural disturbance. Monitoring of coastal topography changes using remote sensing method is evaluated to be effective in overcoming the limitations of intertidal zone accessibility and observing long-term topographic changes in intertidal zone. Most of the existing coastal topographic monitoring studies using remote sensing were conducted through high spatial resolution images such as Landsat and Sentinel. This study extracted the waterline using the NDWI from the GOCI-II (Geostationary Ocean Color Satellite-II) data, identified the changes in the intertidal area in Gyeonggi Bay according to various tidal heights, and examined the utility of DEM generation and topography altitude change observation over a short period of time. GOCI-II (249 scenes), Sentinel-2A/B (39 scenes), Landsat 8 OLI (7 scenes) images were obtained around Gyeonggi Bay from October 8, 2020 to August 16, 2021. If generating intertidal area DEM, Sentinel and Landsat images required at least 3 months to 1 year of data collection, but the GOCI-II satellite was able to generate intertidal area DEM in Gyeonggi Bay using only one day of data according to tidal heights, and the topography altitude was also observed through exposure frequency. When observing coastal topography changes using the GOCI-II satellite, it would be a good idea to detect topography changes early through a short cycle and to accurately interpolate and utilize insufficient spatial resolutions using multi-remote sensing data of high resolution. Based on the above results, it is expected that it will be possible to quickly provide information necessary for the latest topographic map and coastal management of the Korean Peninsula by expanding the research area and developing technologies that can be automatically analyzed and detected.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
/
v.35
no.3
/
pp.187-194
/
2017
The present study introduces a method to parallelize k-means clustering algorithm for fast unsupervised classification of large satellite imagery. Known as a representative algorithm for unsupervised classification, k-means clustering is usually applied to a preprocessing step before supervised classification, but can show the evident advantages of parallel processing due to its high computational intensity and less human intervention. Parallel processing codes are developed by using multi-threading based on OpenMP. In experiments, a PC of 8 multi-core integrated CPU is involved. A 7 band and 30m resolution image from LANDSAT 8 OLI and a 8 band and 10m resolution image from Sentinel-2A are tested. Parallel processing has shown 6 time faster speed than sequential processing when using 10 classes. To check the consistency of parallel and sequential processing, centers, numbers of classified pixels of classes, classified images are mutually compared, resulting in the same results. The present study is meaningful because it has proved that performance of large satellite processing can be significantly improved by using parallel processing. And it is also revealed that it easy to implement parallel processing by using multi-threading based on OpenMP but it should be carefully designed to control the occurrence of false sharing.
Image classification needs the spectral similarity comparison between spectral features of each pixel and the representative spectral features of each class. The spectral similarity is obtained by computing the spectral feature vector distance between the pixel and the class. Each spectral feature contributes differently in the image classification depending on the class separability of the spectral feature, which is computed using a suitable vector distance measure such as the Bhattacharyya distance. We propose a method to determine the weight value of each spectral feature in the computation of feature vector distance for the similarity measurement. The weight value is determined by the ratio between each feature separability value to the total separability values of all the spectral features. We created ten spectral features consisting of seven bands of Landsat-8 OLI image and three indices, NDVI, NDWI and NDBI. For three experimental test sites, we obtained the overall accuracies between 95.0% and 97.5% and the kappa coefficients between 90.43% and 94.47%.
In this paper, a new classification method based on the combination of semi-supervised learning with spatial similarity of adjacent pixels is presented for crop classification in inaccessible areas. Iterative classification based on semi-supervised learning is applied to extract reliable training data from both the initial classification result with a small number of training data, and classification results of adjacent pixels are also considered to extract new training pixels with less uncertainty. To evaluate the applicability of the proposed method, a case study of the classification of field crops was carried out using multi-temporal Landsat-8 OLI acquired in the Daehongdan region, North Korea. From a case study, the misclassification of crops and forests, and isolated pixels in the initial classification result were greatly reduced by applying the proposed semi-supervised learning method. In addition, the combination of classification results of adjacent pixels for the extraction of new training data led to the great reduction of both misclassification results and isolated pixels, compared to the initial classification and traditional semi-supervised learning results. Therefore, it is expected that the proposed method would be effectively applied to classify areas in which it is difficult to collect sufficient training data.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
/
v.37
no.6
/
pp.445-452
/
2019
In this study, parallel processing codes of k-means clustering algorithm were developed and implemented in a PC-cluster for unsupervised classification of large satellite images. We implemented intra-node code using multicores of CPU (Central Processing Unit) based on OpenMP (Open Multi-Processing), inter-nodes code using a PC-cluster based on message passing interface, and hybrid code using both. The PC-cluster consists of one master node and eight slave nodes, and each node is equipped with eight multicores. Two operating systems, Microsoft Windows and Canonical Ubuntu, were installed in the PC-cluster in turn and tested to compare parallel processing performance. Two multispectral satellite images were tested, which are a medium-capacity LANDSAT 8 OLI (Operational Land Imager) image and a high-capacity Sentinel 2A image. To evaluate the performance of parallel processing, speedup and efficiency were measured. Overall, the speedup was over N / 2 and the efficiency was over 0.5. From the comparison of the two operating systems, the Ubuntu system showed two to three times faster performance. To confirm that the results of the sequential and parallel processing coincide with the other, the center value of each band and the number of classified pixels were compared, and result images were examined by pixel to pixel comparison. It was found that care should be taken to avoid false sharing of OpenMP in intra-node implementation. To process large satellite images in a PC-cluster, code and hardware should be designed to reduce performance degradation caused by file I / O. Also, it was found that performance can differ depending on the operating system installed in a PC-cluster.
This paper proposes an advanced crop classification model that combines a procedure for weighted combination of spatial features extracted from multi-scale input images with a conventional convolutional neural network (CNN) structure. The proposed model first extracts spatial features from patches with different sizes in convolution layers, and then assigns different weights to the extracted spatial features by considering feature-specific importance using squeeze-and-excitation block sets. The novelty of the model lies in its ability to extract spatial features useful for classification and account for their relative importance. A case study of crop classification with multi-temporal Landsat-8 OLI images in Illinois, USA was carried out to evaluate the classification performance of the proposed model. The impact of patch sizes on crop classification was first assessed in a single-patch model to find useful patch sizes. The classification performance of the proposed model was then compared with those of conventional two CNN models including the single-patch model and a multi-patch model without considering feature-specific weights. From the results of comparison experiments, the proposed model could alleviate misclassification patterns by considering the spatial characteristics of different crops in the study area, achieving the best classification accuracy compared to the other models. Based on the case study results, the proposed model, which can account for the relative importance of spatial features, would be effectively applied to classification of objects with different spatial characteristics, as well as crops.
KOMPSAT-3A images have been used in various kinds of applications, since its launch in 2015. However, there were limits to scientific analysis and application extensions of these data, such as vegetation index estimation, because no tool was developed to obtain the surface reflectance required for analysis of the actual land environment. The surface reflectance is a product of performing an absolute atmospheric correction or calibration. The objective of this study is to quantitatively verify the accuracy of top-of-atmosphere reflectance and surface reflectance of KOMPSAT-3A images produced from the OTB open-source extension program, performing the cross-validation with those provided by a site measurement data of RadCalNet, an international Calibration/Validation (Cal/Val) portal. Besides, surface reflectance was obtained from Landsat-8 OLI images in the same site and applied together to the cross-validation process. According to the experiment, it is proven that the top-of-atmosphere reflectance of KOMPSAT-3A images differs by up to ± 0.02 in the range of 0.00 to 1.00 compared to the mean value of the RadCalNet data corresponding to the same spectral band. Surface reflectance in KOMPSAT-3A images also showed a high degree of consistency with RadCalNet data representing the difference of 0.02 to 0.04. These results are expected to be applicable to generate the value-added products of KOMPSAT-3A images as analysisready data (ARD). The tools applied in thisstudy and the research scheme can be extended as the new implementation of each sensor model to new types of multispectral images of compact advanced satellites (CAS) for land, agriculture, and forestry and the verification method, respectively.
North Korea is carrying out reclamation activities in tidal flat areas distributed throughout the west coast. Previousremote sensing research on North Korean tidal flats either failsto reflect recent trends or focuses on identifying and analyzing tidal flats. Thisstudy aimsto quantify the impact of recent reclamation activitiesin North Korea's coastal areas and contribute knowledge useful for determining the best remote sensing methods for coastal areas with limited accessibility, such as those in North Korea. Using Landsat-8 OLI images from 2014-2022, we analyzed land cover changesin an area on the west coast of Pyeonganbuk-do where reclamation activities are underway. Unsupervised classification using the normalized difference water index and the random forest classification technique were each used to divide the study area into classification groups, and changes in their areas over time were analyzed. The resultsshow a clear decrease in the water area and a tendency to increase cultivated area,supporting the evidence that North Korea'sreclamation isfor agricultural land expansion.Along coasts behind seawalls, the water area decreased by nearly half, and the cultivated area increased by over 2,300%, indicating significant changes and highlighting the anthropogenic nature of the cover changes due to reclamation. Both methods demonstrated high accuracy, making them suitable for detecting cover changes caused by reclamation. It is expected that further quality research will be conducted through the use of high-resolution satellite images and by combining data from multiple satellites in the future.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.