본 연구에서는 항공사진과 지형공간정보체계를 이용하여 수치영상지도를 제작하기 위한 효율적 방안을 고찰하고, 저가의 개인용 컴퓨터시스템을 기본으로 하는 지형공간정보체계를 이용하여 수치항공사진 영상과 수치지형도를 중첩함으로써, 지형판독성과 활용성이 높은 수치영상지도를 제작하는 실험적 방안을 연구한다. 이를 위하여 지상좌표의 결정, 수치영상처리, 수치표고모형의 생성에 대하여 고찰한 다음, 수치영상지도제작에 필요한 영상자료 입출력, 수치편위미분수정, 항공사진을 이용한 정사투영상의 생성에 관련된 방법을 고찰하고, 수치영상지도를 실험제작하여 그 활용방안을 제시하였다.
본 논문에서는 물체의 경계선을 고려한 칼라 영상 분할 방법을 제안한다. 제안 방법은 먼저 원영상을 벡터 양자화한 후 양자화된 영상의 인덱스 맵을 이용하여 초기 영역을 설정하였다. 그 후 HSI컬러 공간을 이용한 영역 병합에서 물체의 경계선을 고려하기 위해 경계선 제한 성분을 적용하여 영역들을 병합하였다. 또한 RGB 컬러 공간을 이용하여 HSI 컬러 공간에서 병합되지 않은 영역들을 병합하였다. 그리 고 영역병합 알고리즘을 통해 반복적인 처리를 감소시킴으로써 처리 시간을 줄였다. 실험 결과에서는 다양한 영상에 대해 주요 영역들의 분할 결과 및 처리소요시간에서 우수한 성능을 보였다.
이 논문은 삼차원 메쉬의 의미있는 조각의 기하적 속성을 나타내기 위하여 정의한 병합우선순위메트릭에 기반한 사용자 의도 메쉬분할의 그리디 방법을 제시한다. 우선순위메트릭은 가우시안사상의 분포, 경계경로의 오목성, 경계경로의 길이, 면의 개수, 분할해상도의 5 가지 기하적 매개변수로 구성된 가중치 함수이다. 이러한 방식은 구도의 변경 없이 다른 기하적 매개변수를 정의하고 추가함으로써 확장될 수 있다. 실험 결과, 분할된 조각의 모양은 기하적 매개변수의 가중치를 부여함으로써 사용자 의도대로 조절될 수 있음을 보여준다.
An efficient method for the unsupervised classification of high resolution imagery is suggested in this paper. It employs pixel-linking and merging based on the adjacency graph. The proposed algorithm uses the neighbor lines of 8 directions to include information in spatial proximity. Two approaches are suggested to employ neighbor lines in the linking. One is to compute the dissimilarity measure for the pixel-linking using information from the best lines with the smallest non. The other is to select the best directions for the dissimilarity measure by comparing the non-homogeneity of each line in the same direction of two adjacent pixels. The resultant partition of pixel-linking is segmented and classified by the merging based on the regional and spectral adjacency graphs. This study performed extensive experiments using simulation data and a real high resolution data of IKONOS. The experimental results show that the new approach proposed in this study is quite effective to provide segments of high quality for object-based analysis and proper land-cover map for high resolution imagery of urban area.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.72-75
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2008
Image segmentation techniques becoming increasingly important in the field of remote sensing image analysis in areas such as object oriented image classification. This paper presents a new method for image segmentation in High Resolution Remote Sensing Image based on Seeded Region Growing (SRG) and Edge Information. Firstly, multi-spectral edge detection was done using an entropy operator in pan-sharpened QuickBird imagery. Then, the initial seeds were automatically selected from the obtained edge map. After automatic selection of significant seeds, an initial segmentation was achieved by applying SRG. Finally the region merging process, using region adjacency graph (RAG), was carried out to get the final segmentation result. Experimental results demonstrated that the proposed method has good potential for application in the segmentation of high resolution satellite images.
To increase building change recognition accuracy, we present a deep learning-based building change detection using remote sensing images. In the proposed approach, by merging pixel-level and object-level information of multitemporal remote sensing images, we create the difference image (DI), and the frequency-domain significance technique is used to generate the DI saliency map. The fuzzy C-means clustering technique pre-classifies the coarse change detection map by defining the DI saliency map threshold. We then extract the neighborhood features of the unchanged pixels and the changed (buildings) from pixel-level and object-level feature images, which are then used as valid deep neural network (DNN) training samples. The trained DNNs are then utilized to identify changes in DI. The suggested strategy was evaluated and compared to current detection methods using two datasets. The results suggest that our proposed technique can detect more building change information and improve change detection accuracy.
시소러스의 효율성을 유지하기 위해서는 지속적인 용어 관리가 절대적으로 필요하다. 실제적으로 특정 주제영역의 정보와 키워드들은 생성과 분화, 소멸 과정 등이 동적으로 이루어지기 때문에 시소러스의 효율적인 관리가 매우 어려운 실정이다. 따라서 시소러스의 구조와 관리를 유연하게 수행할 수 있는 방안이 필요하다. 이에 따라 본 연구에서는 토픽맵의 기본요소인 토픽과 대상물, 연관관계 등을 활용하여 시소러스 관리를 위한 구조화 방안을 제안하였다. 한편 구조체계의 맵핑 알고리즘과 구조체계의 병합 알고리즘을 이용한 시소러스 기본관계와 세부관계 표현 방법도 제안하였다. 또한 토픽 타입을 이용한 연결중심문서를 기준으로 디스크립터의 확장과 디스크립터의 대치 방안을 제시하였다. 특히, 고정된 개념을 통한 이중 용어관리라는 새로운 방안도 개발하였다. 이는 시간과 공간의 비종속적인 개념을 표현하는 용어를 고정시키고, 해당 개념의 범주에 속하면서 외부의 정보적 상황에 따라 디스크립터를 자유롭게 선정하는 방법이다.
최근 각광을 받고 있는 지도(이하 맵)를 활용한 서비스는 맵에 접근한 후 인터페이스를 통해 다양한 매쉬업 형태의 결과를 제공하는 방식이다. 이러한 서비스는 사용자에게 정확한 정보를 제공할 수는 있지만 맵의 재활용은 어렵다. 본 논문의 스케치맵 시스템은 기존의 대형 맵 시스템과는 달리 목적에 부합하는 특정 지점과 경로를 XML 문서로 표현한다. 또한, 스케치맵 간에 클러스터링 방법을 사용함으로써 맵에서 표현되는 지점을 최적의 내용으로 갱신한다. 그 결과로서, 목적지점에 대한 경로를 간단하게 약도로 표현하기 위해 설계된 맵 서비스 시스템이다. 본 시스템은 스케치 맵의 XML 문서 입력에 대하여 스케치맵 생성기에서 분석 분할 클러스터링의 과정을 통해 유효한 형태의 스케치맵을 생성한다. 스케치맵의 분할 및 병합을 위한 질의처리 방법으로는 LCS(Longest Common Subsequence) 알고리즘을 사용하였다. 또한, 본 스케치맵 시스템에 대한 기대효과를 시뮬레이션으로 제시하여 정보와 지식을 공유하는 보이는 맵들이 모여 거대한 맵을 형성함으로서 새로운 검색 포털로서의 역할을 수행할 수 있음을 보인다.
이동 매제를 통한 진자지도 서비스는 전송 정보의 용량이 크고 출력 장치의 자원을 많이 요구하기 때문에 기존의 지도 데이터베이스를 그대로 사용하여 서비스할 수 없는 문제점이 있다. 또한 무선 서비스 전용 지도 데이터베이스를 별도로 구축하는 것은 막대한 중복 비용이 발생하므로 받아들이기 어렵다. 본 논문에서는 기존의 지도 데이타베이스로부터 무선 서비스에 적합한 지도를 동적으로 생성하는 새로운 기법을 제시한다. 이 기법은 기존 지도의 데이타 크기를 줄이기 위한 generalization과 생성된 지도의 데이타 크기가 임계값을 넘지 않도록 제어하는 filtering을 수행한다. Generalization은 레이어를 통합하는 단계, 세부 객체를 간소화하는 단계, 그리고 사용자 인터페이스를 처리하는 단계로 나누어 처리된다. Filtering은 약도에 포함된 객체를 카운터하는 모듈과 검색 객체와 거리에 따른 중요도로 선택하는 모듈로 데이터 크기를 대역폭 임계값 이내로 처리한다.
본 연구는 l/5,000 수치지도 Ver 2.0을 이용하여 1/25,000 수치지도를 제작하기 위한 일반화처리공정을 개발하였다. 공간 및 속성정보를 포함하고 있는 수치지도 Ver 2.0은 기존의 수치지도 보다 많은 정보량을 포함하고 있기때문에 1/25,000 지청지물코드에 포함되지 않는 Layer를 삭제하고, 자료처리를 8대 지형·지물별로 분류하여 각각에 대해 처리한 후, merge 하는 과정으로 이루어지도록 적합한 작업공정을 도출하였다. 따라서, 본 연구에서 개발한 일반화 작업공정을 이용하므로서 향후 최적 자동일반화시스템을 개발할 수 있을 것이고, 소축척 수치지도 및 주제도 제작에 기여할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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