본 논문에서는 가변 블럭 벡터 양자화를 이용한 효율적인 다중 분광 화상 데이타 압축 기법을 제안하였다. 이 방법에서는 먼저 공간적으로 가장 낮은 분산을 가지고 다른 대역과 상관성이 가장 큰 기준 대역을 웨이브릿 영역에서 가변 블럭 벡터 양자화를 행하였다. 그리고 나머지 각 대역은 웨이브릿 영역에서 기준 대역으로부터 영역별 예측을 통하여 대역간 중복성을 제거하였다. 그리고 원 화상의 웨이브릿 계수와 예측 영상의 웨이브릿 계수의 차이를 줄이기 위해 오차 가변 블럭 벡터 양자화를 행한다. 실제 원격 센싱된 인공위성화상데이타에 대한 실험을 통하여 제안한 기법의 부호화 효율이 기존의 기법에 비하여 우수함을 확인하였다.
고해상도 위성영상 활용의 증가와 함께 자동 정밀 기하보정의 필요성이 증가하고 있다. 정밀기하보정을 위한 지상기준점(ground control point, GCP)을 수집하는 방법 중 하나로 항공정사영상과 같은 영상지도의 일부를 추출한 칩(chip) 영상을 이용하는 것을 들 수 있고, 영상 정합 기법을 이용하여 자동화할 수 있다. 이 때 통합기준점과 같이 기존에 측량이 이루어진 지상기준점을 대상으로 칩 영상을 제작하는 경우 개수의 제한으로 영상 정합 성공률의 중요성이 증가한다. 이 연구의 목적은 KOMPSAT-3A 영상과 항공정사영상 기반 지상 기준점 칩 영상 간 정합 성공률을 향상시키기 위한 방법을 제시하는 것이다. 이를 위하여 KOMPSAT-3A 전정색(panchromatic, PAN) 영상, 다중분광(multispectral, MS) 영상, 융합(pansharpening, PS) 영상과 항공정사영상의 각 밴드 조합에 대해 영상 정합을 실시하고 성공률을 비교하였다. 그 결과 주로 사용되고 있는 전정색 영상과 다중분광 영상을 이용할 때 약 10-30%의 영상 정합 성공률이 융합 영상을 이용할 때 약 40-50%로 증가하는 것으로 나타났다. 따라서 KOMPSAT-3A 위성영상과 항공정사영상의 정합에 있어 융합 영상을 사용하는 것이 정합 성공률을 향상시키는데 도움이 되는 것으로 판단된다.
연안 김 양식장의 효과적 관리를 위해서는 실제 시설량의 조사가 필요하며, 인공위성을 이용한 방법이 가장 효과적이다. 본 연구에서는 10m의 해상도를 갖고 있는 SPOT-5 다중분광영상을 사용하였으며, 경기도 화성시 제부도 남방 해역에 김 양식장의 자동탐지 기법을 적용하고 평가하였다. 김 양식장을 추출하기 위하여 우선 3밴드 영상의 분광 특성을 이용한 밴드차(Band difference) 영상을 작성하여, 두 가지 방법(형태학적 처리기법 및 Canny 에지 탐지기법)으로 처리를 한 후, 두 결과를 합성하여 레이블링함으로써 탐지율을 극대화하였다. 인공위성영상을 이용하여 얻어진 2005년 한국연안 김 양식장 시설량은 676,749책(柵)으로, 면허시설량 572,745책보다 많은 것으로 나타났다. 또한, 준법시설 비율은 52.9%로 아주 낮았다. 이와 같은 양식장 시설 현황 조사 결과는, 정부에서 전체 생산량을 조절할 수 있게 하여 안정적인 시장 가격을 유지하는데 도움이 될 수 있을 것이다.
부산직할시 강서구 대저동지역의 항공사진을 축척 1,200 항공측량지도를 이용하여 수치영상접합을 하였다. 공간보간은 2차 affine변환을 하며 TM좌표계로 변환하였고, 강도보간은 양선형보간을 하여 밝기값을 변환하였다. 이를 통하여 항공사전과 인공위성영상을 동일한 좌표계에 배치할 수 있으며 인공위성영상과 항공사진영상을 상호 비교하였다. 초기단계에 분류갯수 결정, 분류값획득, 여과후 검정과정를 용이하게 할 수 있었고 결과추적 및 추론이 가능하였다.
The utilization of multispectral imaging systems (MIS) in remote sensing has become crucial for large-scale agricultural operations, particularly for diagnosing plant health, monitoring crop growth, and estimating plant phenotypic traits through vegetation indices (VIs). However, environmental factors can significantly affect the accuracy of multispectral reflectance data, leading to potential errors in VIs and crop status assessments. This paper reviewed the complex interactions between environmental conditions and multispectral sensors emphasizing the importance of accounting for these factors to enhance the reliability of reflectance data in agricultural applications.An overview of the fundamentals of multispectral sensors and the operational principles behind vegetation index (VI) computation was reviewed. The review highlights the impact of environmental conditions, particularly solar zenith angle (SZA), on reflectance data quality. Higher SZA values increase cloud optical thickness and droplet concentration by 40-70%, affecting reflectance in the red (-0.01 to 0.02) and near-infrared (NIR) bands (-0.03 to 0.06), crucial for VI accuracy. An SZA of 45° is optimal for data collection, while atmospheric conditions, such as water vapor and aerosols, greatly influence reflectance data, affecting forest biomass estimates and agricultural assessments. During the COVID-19 lockdown,reduced atmospheric interference improved the accuracy of satellite image reflectance consistency. The NIR/Red edge ratio and water index emerged as the most stable indices, providing consistent measurements across different lighting conditions. Additionally, a simulated environment demonstrated that MIS surface reflectance can vary 10-20% with changes in aerosol optical thickness, 15-30% with water vapor levels, and up to 25% in NIR reflectance due to high wind speeds. Seasonal factors like temperature and humidity can cause up to a 15% change, highlighting the complexity of environmental impacts on remote sensing data. This review indicated the importance of precisely managing environmental factors to maintain the integrity of VIs calculations. Explaining the relationship between environmental variables and multispectral sensors offers valuable insights for optimizing the accuracy and reliability of remote sensing data in various agricultural applications.
작물의 스트레스를 탐지하는 것은 생산량 감소를 평가하는데 매우 중요하다. 광화학 반사 지수 (PRI)는 LUE의 원격 감지 지표로서 개발되었으며, 많은 연구자들에 의해 식생의 스트레스 탐지에 효과적으로 사용할 수 있음이 입증되었다. 그러나 원격탐사 영상에 기반한 PRI를 이용한 연구는 매우 드물다. 낮은 분광해상도로 인하여 드론 및 위성영상 기반의 PRI 모니터링이 어렵기 때문이다. 본 연구에서는 다중분광 센서 기반의 PRI를 산정하기 위하여 인접한 밴드를 이용한 융합 방법을 제안하였다. 제안한 기법을 초분광 및 다중분광 영상에 적용한 결과 산출된 PRI는 79%의 설명력을 나타내었으며, 지상고정형 센서의 관측값과도 유사한 변동 특성을 나타내었다. 따라서 밴드 융합에 의한 PRI는 작물 스트레스 평가에 적용이 가능할 것으로 판단된다.
위성영상의 융합에 있어, 가장 중요한 점은 전정영상의 공간적 세밀함과 다중분광영상의 분광정보 모두를 보존하는 것이다. 다양한 영상융합 기법 중에서, IHS 변환을 이용한 융합기법은 폭넓게 사용되고 있으며, 계산과정이 매우 단순하다는 장점을 갖고 있다. 본 연구에서는, fast IHS 변환과 trade-off 파라미터 $\alpha^i$를 이용한 융합기법을 제안한다. 제안한 융합 기법은 분광 ERGAS와 공간 ERGAS의 평가를 통하여, 융합영상에서 분광정보와 공간적 세밀함 사이의 trade-off 최적화를 가능하게 한다. IKONOS 영상의 실험결과, 제안한 기법은 기존의 fast IHS 변환을 이용한 융합기법에 비해 공간적 세밀함과 분광정보의 보존측면에서 더 효과적임을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 영상융합 기법을 적용하여 고해상 다분광 영상을 제작할 때 요구되는 융합 파라미터를 분석하고, 하나의 값으로 대표될 수 있는 융합 파라미터를 제시하고자 하였다. 이를 위하여, 한반도 영역을 촬영한 115장의 KOMPSAT-3A 영상을 대상으로 전정색 영상을 모사할 수 있는 선형회귀계수와, 융합영상 제작에 요구되는 융합계수를 분석하였으며, 대표 선형회귀계수와 대표 융합계수를 제시하였다. 대표 융합 파라미터를 사용하여 융합영상을 제작하였을 때, 각 융합영상 간 DN값의 차이가 최적의 융합 파라미터를 사용하였을 때보다 정량적으로 감소함을 확인하였다. 따라서 본 연구는 융합영상 제작에 반영되는 지역적 특성을 최소화할 수 있는 것으로, 융합영상을 하나의 제품 측면에서 제공할 때 활용 가치가 높다.
On May 31, 2003. Landsat 7 experienced an anomaly causing the Scan Line Corrector(SLC) to stop functioning normally. The SLC-off causes individual scan lines to alternately overlap and then leave large gaps at the edge of the Image. A many scientists with ongoing experience using ETM+ data evaluated the scientific usability and validity of Landsat 7 products containing the SLC anomaly The best reference scene for gap-filling is the other SLC-on Landsat scene that provide same resolution, few changes, and similar data acquisition. But receiving of Landsat imagery is not stable in Korea. So SPOT image can be another alternative solution because it is a steady-state multispectral satellite image as Landsat image. In this study, we filled the SLC-off gap s of 2, 3, 4 bands using SPOT image by a local regression technique, and assigned the optimum spectral value to gaps of 1, 5, 7 bands based on a spectral adjacency. Through this process, we could restore Landsat SLC-off image and evaluated the accuracy of the results.
서로 다른 공간해상도와 분광해상도를 가진 영상들을 이용하여 영상지도를 제작할 때 공간해상도를 향상시킬 수 있는 영상융합기법에 대해 연구하였다. 사용된 영상은 IKONOS panchromatic 영상과 multispectral 위성영상, KOMPSAT-1호 위성영상과 SPOT XS 위성영상에 대해 Brovey, IHS, PCA, HPF, CN, MWD 융합기법을 적용하여 시각적 분석, 공간정보의 분포특성, 통계적 특성을 기준으로 분석하였으며, 시각적 분석에서는 IHS, PCA 융합기법이, 통계적 분석에서는 HPF, MWD 융합기법이 좋은 결과를 보여주었으며, 종합적인 결과분석을 고려할 때 MWD 융합기법이 원 영상의 분광정보를 가장 작게 왜곡시킴을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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