본 연구에서는 고해상도의 panchromatic 영상을 이용하여 저해상도의 multispectral 영상을 고해상도로 재구축하는 방법을 제시하고 있다. 제안된 방법은 저해상도와 고해상도 간의 선형 모형 사용하여 실제의 spectral 값에 부합하는 고해상도 영상을 재구축하며 두 단계로 이루어 진다. 본 연구에서 제안 방법을 이용하여 IKONOS 1m RGB 영상 생성하였다.
3차원 공간정보를 구축하기 위해서는 고정밀의 3차원 점군데이터를 취득할 수 있는 레이저스캐닝 기술과 고해상도의 다중분광 영상정보를 취득할 수 있는 사진측량용 카메라의 활용은 필수이다. 그러나 사진측량용 카메라는 장비특성상 높은 구입비와 어려운 구입경로, 낮은 적용성으로 폭넓은 활용분야에 비해 활용성이 떨어진다. 따라서 일반사용자가 빠르고 간편하게 접근할 수 있는 디지털카메라를 이용하여 다차원 정사영상을 구축하는 기법을 연구하였다. 즉 3차원공간정보의 핵심자료인 3차원 다중분광영상정보를 구축하기 위해 디지털카메라를 개조하고 캘리브레이션 작업을 수행하였다. 스테레오 사진측량을 위한 기준점 측량과 관측대상에 대한 다중분광촬영, 정사영상으로의 변환 등을 거쳐 다차원 정사영상을 구축하였다.
Assessing health condition of crop in the field is one of core operation in precision fanning. A sensing system was proposed to remotely detect the crop health condition in terms of SP AD readings directly related to chlorophyll contents of crop using a multispectral camera equipped on ground-based platform. Since the image taken by a camera was sensitive to changes in ambient light intensity, it was needed to convert gray scale image data into reflectance, an index to indicate the reflection characteristics of target crop. A reference reflectance panel consisting of four pieces of sub-panels with different reflectance was developed for a dynamic calibration, by which a calibration equation was updated for every crop image captured by the camera. The system performance was evaluated in a field by investigating the relationship between com canopy reflectance and SP AD values. The validation tests revealed that the com canopy reflectance induced from Green band in the multispectral camera had the most significant correlation with SPAD values $(r^2=0.75)$ and NIR band could be used to filter out unwanted non-crop features such as soil background and empty space in a crop canopy. This research confirmed that it was technically feasible to develop a ground-based remote sensing system for assessing crop health condition.
The Electro-Optical Camera(EOC) image of the first Korea Multi-Purpose Satellitel(KOMPSAT-1) has both high resolution and convenient acquisition of research data, but on the other hand it has a defect of one band image. Fortunately, the multispectral Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) image data are receiving every day at the Korea Aerospace Research Institute (KARI). Therefore, this paper performed an effective merging for survey of reclaimed land using the high-resolution (6.6m) KOMPSAT-1 EOC image and the multispectral MODIS image data. According this paper prepared map of reclaimed lands in Western Coast of North Korea as quantitative(position and form) survey of reclaimed lands of North Korea using merged image. The use of KOPSAT-1 EOC image and MODIS images was found to be economical such using of large scale areas as reclaimed land or according easy to collect information and such north korea as inaccessible areas like as receiving every day.
본 연구에서는 항공기로부터 얻어지는 다수의 다중 분광영상을 자동적인 모자이킹 방법을 개발함으로써 수작업을 최대한 줄이는데 목적을 두었다. DuncanTech MS4100 카메라를 이용하여 2436개의 녹색, 적색, 근적외 삼분광 영상이 획득되었다. 카메라 영상과 함께 관측한 LIDAR(LIght Detection And Ranging)자료와 항공기의 위치와 자세를 측정하기위해 GPS/INS(global positioning system/inertial navigation system)자료도 산출되었다. 다수의 다중 분광 영상은 우선 무감독 분류를 적용하여 영상 패턴으로 변환하였다. 인접한 영상의 패턴을 비교하여 각 영상의 상대적인 공간의 위치를 파악하였다. 모든 항공 영상 중에서 80%의 인접한 영상 패턴의 일치율을 파악하고 모자이킹할 수 있었다. 다음으로 GPS/INS자료와 무감독 분류를 혼합한 방법으로 항공 영상을 자동 모자이킹 수행하였다. GPS/INS자료와 영상 포착시점의 불일치로 연속되는 GPS/INS자료 중에 무감독 분류를 이용한 영상 패턴의 일치율을 조사하여 영상포착시점에 일치하는 GPS/INS자료를 선택하였다. 이 혼합방법으로 96%의 영상을 모자이킹했으며, LIDAR자료와의 검정에서 공간적 정도 RMSE는 1.44 m에 불과했다.
고해상도 위성영상융합은 다중분광영상의 공간해상도를 향상시키기 위한 영상처리과정으로서 원격탐사 영상분석에서 그 중요성이 날로 커지고 있다. 고해상도 위성영상의 융합과정은 크게 다중분광영상의 크기 조절을 위한 업샘플링 과정과 흑백영상을 이용한 고주파 정보 주입과정으로 나눌 수 있다. 하지만 다중분광영상의 공간해상도를 강제적으로 키우는 업샘플링 과정에서 영상열화 현상이 수반되고 이는 이후 융합과정에서 분광정보를 왜곡시키는 하나의 원인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 최적화 기법에 근간을 둔 영상복원기법들을 위성영상 융합과정에 도입하여 이들의 효용성과 활용가능성을 평가하고자 하였다. 영상복원 기법들이 미치는 영향을 평가하기 위해 기존에 위성영상융합에 많이 사용된 공삼차 보간법을 이용한 방법과의 시각적/정량적 비교평가를 수행하였다. 정량적 비교평가 방법으로는 동일한 조건하에서 생성된 융합영상에 대한 분광왜곡 측정치를 이용하였다.
Currently available image fusion methods are not efficient for fusing the Landsat 7 images. Significant color distortion is one of the major problems. In this paper, using the well-known wavelet based method for data fusion between high-resolution panchromatic and low-resolution multispectral satellite images, we performed Landsat 7 image fusion. Based on the experimental results obtained from this study, we analyzed some reasons for color distortion. A new approach using the biorthogonal wavelets based method for data fusion is presented. This new method has reached an optimum fusion result - with the same spectral resolution as the multispectral image and the same spatial resolution as the panchromatic image with minimum artifacts.
기존의 대표적인 위성영상 융합방법들의 경우 해상도가 높은 팬크로매틱 영상에서 얻은 고주파수 성분을 모든 저해상도의 다중분광 영상 (Color성분/IR성분 등)마다 똑같이 더함으로써 고화질의 컬러 위성영상을 합성하였다. 그러나 다중분광영상들의 스펙트럼을 살펴보면 각 채널마다 대역폭이 서로 다르고 평균적인 밝기도 서로 다르므로 기존의 방법에서와 같이 각 성분에 동일한 고주파 성분을 더하면 일부 다중분광영상이 왜곡되어 전체적인 컬러가 왜곡되는 현상이 나타난다. 따라서 본 논문에서는 이러한 밝기와 스펙트럼 중첩의 차이를 보상하는 새로운 웨이블릿 변역 위성영상합성 알고리즘을 제안한다. 구체적으로, 각 다중분광영상의 밝기차이를 보정하기 위하여 서로의 명암비를 고려하면서 팬크로매틱 영상으로부터 각 채널의 고해상도 영상을 합성하는 방법을 제안한다. 그리고 다중분광 영상들 사이의 대역폭 차이를 보정하기 위한 방안으로서 각각의 웨이블릿 계수를 구하여 이들을 웨이블릿 변역에서 대역폭에 비례한 상수를 곱해서 고주파 성분을 더해주는 방법을 제시하였다. 실험은 스펙트럼의 특성이 잘 알려진 IKONOS 위성영상에 대하여 수행하였으며, 실험 결과 제안하는 알고리즘이 PSNR과 상관도 평가에서 기존의 방법보다 더 좋다는 것을 확인하였다.
본 연구는 산림 식생 모니터링을 위하여 무인기 다중분광영상의 화소값을 반사율로 변환하는 복사보정 방법을 적용하고 이를 평가하였다. 무인기에 5개 분광밴드 영상을 얻을 수 있는 소형 카메라를 탑재하여 다중 분광영상을 촬영하였고, 영상의 화소값을 반사율로 변환하기 위하여 (1) 복사조도계를 이용한 직접 보정 방법과 (2) 실험적 보정 방법을 적용하였다. 무인기 영상 촬영과 동시에 야외용 분광복사계를 이용해 특정 지표물의 반사율을 측정하여, 실험적 보정 방법을 위한 선형관계식 산출과 영상 반사율 검증에 사용하였다. 두 방법으로 산출한 반사율 영상을 비교한 결과, 직접적 방법은 촬영 지역 전역에 걸쳐 반사율이 안정적이었지만, 실험적 방법은 촬영 중 복사조도 및 대기상태에 변화가 발생한 지역에서 반사율이 불안정하였다. 실험적 보정 방법은 선형관계식 산출에 필요한 현장 반사율 측정 지점과 인접한 영역에서는 효과적인 방법이지만, 상대적으로 넓은 면적에 비교적 긴 촬영 시간을 필요로 하는 대상 지역에서는 광량의 및 대기상태의 변화를 고려한 절대적 보정 방법의 적용이 보다 적합한 것으로 분석되었다.
Road networks are important geospatial databases for various GIS (Geographic Information System) applications. Road digital maps may contain geometric spatial errors due to human and scanning errors, but manually updating roads information is time consuming. In this paper, we developed a new road features updating methodology using from multispectral high-resolution satellite image and pre-existing vector map. The approach is based on initial seed point generation using line segment matching and a modified double snake algorithm. Firstly, we conducted line segment matching between the road vector data and the edges of image obtained by Canny operator. Then, the translated road data was used to initialize the seed points of the double snake model in order to refine the updating of road features. The double snake algorithm is composed of two open snake models which are evolving jointly to keep a parallel between them. In the proposed algorithm, a new energy term was added which behaved as a constraint. It forced the snake nodes not to be out of potential road pixels in multispectral image. The experiment was accomplished using a QuickBird pan-sharpened multispectral image and 1:5,000 digital road maps of Daejeon. We showed the feasibility of the approach by presenting results in this urban area.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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