Kim Sun-Hwa;Ma Jung-Rim;Lee Kyu-Sung;Eo Yang-Dam;Lee Yong-Woong
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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pp.221-224
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2005
Hyperspectral image data have great potential to depict more detailed information on biophysical characteristics of surface materials, which are not usually available with multispectral data. This study aims to test the potential of hyperspectral data for classifying five soil classes defined by the vector product interim terrain data (VITD). In this study, we try to classify surface materials of bare soil over the study area in Korea using both hyperspectral and multispectral image data. Training and test samples for classification are selected with using VITD vector map. The spectral angle mapper (SAM) method is applied to the EO-I Hyperion data and Landsat ETM+ data, that has been radiometrically corrected and geo-rectified. Higher classification accuracy is obtained with the hyperspectral data for classifying five soil classes of gravel, evaporites, inorganic silt and sand.
Future land remote sensing satellite systems will kikely be constrained in terms of communication band-width. To alleviate this limitation, the data must be compressed. Image data obtained from satellite exhibit a high degree of spatial and spectral correlations that must be properly exploited. In this paper we propose multispectral image data compression using wavelet transform and selective predicted vector quantization. Th eproposed method is based on accuratly predicting other band from reference band and reducing bit rate through threshold map. we can achieve better compression effeciency than conventional methods.
본 논문에서는 초 다중 밴드 환경의 효과적인 데이터 분류를 위해서 Roungh 집합 이론을 이용한 특징 추출 방법을 제안한다. 다중 분광 이미지 데이터의 특성을 분석하고, 그 분석 결과를 토대로 Rough집합이론의 식별 능력을 이용하여 가장 효과적인 밴드를 선택할 수 있도록 한다. 실험으로는 Landsat TM으로부터 취득한 데이터에 적용시켰으며, 이를 통해 전통적인 밴드 특성에 의한 밴드 선택 방법과 본 논문에서 제안하는 러프 집합 이론을 이용한 밴드 선택 방법이 일치됨을 보이고 이를 통해 초다중 밴드 환경에서의 특징 추출에 대한 이론적 근거를 제시한다.
Ocean Scanning Multispectral Imager (OSMI) is a payload on the Korean Multi-Purpose SATellite (KOMPSAT) to perform global ocean color monitoring for the study of biological oceanography. HOMPSAT was launched 21 December 1999. The radiometric performance of OSMI is analyzed for various gain settings in the viewpoint of the instrument developer for OSMI calibration and application based on its ground performance data measured before launch. The radiometric response linearity and dynamic range are analyzed and the dynamic range is compared with the nominal input radiance for the ocean and the land. The noise equivalent radiance (NER) corresponding to the instrument radiometric noise is compared with the radiometric resolution of signal digitization (1-count equivalent radiance). The best gain setting of OSMI for ocean monitoring is recommended. This analysis is considered to be useful for the OSMI mission and operation planning, the OSMI image data calibration, and users' understanding about OSMI image quality.
본 논문에서는 웨이브릿 영역에서 영역별 대역간 예측과 벡터 양자화를 이용한 다중 분광 화상데이타 압축 기법을 제안하였다. 이 방법에서는 먼저 화상데이타에서 각 대역의 반사 특성을 이용하여 영역 분류를 행한 후, 공간적으로 가장 낮은 분산을 가지고 다른 밴드와 상관성이 가장 큰 기준 대역을 웨이브릿 영역에서 영역 분류 벡터 양자화를 행한다. 또한 나머지 각 밴드는 웨이브릿 영역에서 기준 대역으로부터 영역별 예측을 통하여 대역간 중복성을 제거하였다. 그리고 원 화상의 웨이브릿 계수와 예측 영상의 웨이브릿 계수의 차이를 줄이기 위해 오차 벡터 양자화를 행한다. 실제 원격 센싱된 인공위성 화상데이터에 대한 실험을 통하여 제안한 기법의 부호화 효율이 기존의 기법에 비하여 우수함을 확인하였다.
Kim, Yong-Hyun;Eo, Yang-Dam;Kim, Youn-Soo;Kim, Yong-Il
ETRI Journal
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제33권4호
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pp.497-505
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2011
Image fusion is a technical method to integrate the spatial details of the high-resolution panchromatic (HRP) image and the spectral information of low-resolution multispectral (LRM) images to produce high-resolution multispectral images. The most important point in image fusion is enhancing the spatial details of the HRP image and simultaneously maintaining the spectral information of the LRM images. This implies that the physical characteristics of a satellite sensor should be considered in the fusion process. Also, to fuse massive satellite images, the fusion method should have low computation costs. In this paper, we propose a fast and efficient satellite image fusion method. The proposed method uses the spectral response functions of a satellite sensor; thus, it rationally reflects the physical characteristics of the satellite sensor to the fused image. As a result, the proposed method provides high-quality fused images in terms of spectral and spatial evaluations. The experimental results of IKONOS images indicate that the proposed method outperforms the intensity-hue-saturation and wavelet-based methods.
일반적으로 신경회로망은 다중분광 영상의 카테고리 분류를 위해 많이 사용되나 다중분광 영상의 경우 카테고리간 명암도차가 얼마나지 않아 오차 수렴시간이 많이 걸리고 분류성능이 떨어진다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 평활화 과정, 주된 골을 찾는 과정, 그리고 향상 과정으로 구성되는 새로운 영상 향상법을 제안하고, 제안한 방법으로 향상된 다중분광 영상을 신경회로망의 입력으로 하여 카테고리 분류하였다. 제안한 방법을 LANDSAT TM 영상에 적용한 결과 신경회로망의 오차 수렴속도가 빨라졌고, 분류 성능이 향상되었음을 확인할 수 있었다.
MSC(Multispectral Camera), which will be a unique payload on KOMPSAT-II, is designed to collect panchromatic and multi-spectral imagery with a ground sample distance of 1m and a swath width of 15km at 685km altitude in sun-synchronous orbit. The instrument is designed to have an orbit operation duty cycle of 20% over the mission life time of 3 years. MSC electronics consists of three main subsystems; PMU(Payload Management Unit), CEU(Camera Electronics Unit) and PDTS(Payload Data Transmission Subsystem). PMU performs all the interface between spacecraft and MSC, and manages all the other subsystems by sending commands to them and receiving telemetry from them with software protocol through RS-422 interface. CEU controls FPA(Focal Plane Assembly) which contains TDI(Timc Delay Integration) CCD(Charge Coupled Device) and its clock drivers. PMU provides a Master Clock to synchronize panchromatic and multispectral camera. PDTS performs compression, storage and encryption of image data and transmits them to the ground station through x-band.
Although the intensity-hue-saturation (IHS) method for pan-sharpening has a spectral distortion problem, it is a popular method in the remote sensing community and has been used as a standard procedure in many commercial packages due to its fast computing and easy implementation. Recently, IHS-like approaches have tried to overcome the spectral distortion problem inherited from the IHS method itself and yielded a good result. In this paper, a similar IHS-like method with least squares for WorldView-2 pan-sharpening is presented. In particular, unlike the previous methods with three or four-band multispectral images for pan-sharpening, six bands of WorldView-2 multispectral image located within the range of panchromatic spectral radiance responses are considered in order to reduce the spectral distortion during the merging process. As a result, the new approach provides a satisfactory result, both visually and quantitatively. Furthermore, this shows great value in spectral fidelity of WorldView-2 eight-band multispectral imagery.
Clustering is the process of partitioning a data set into meaningful clusters. As the data to process increase, a laster algorithm is required than ever. In this paper, we propose a clustering algorithm to partition a multispectral remotely sensed image data set into several clusters using a hash search algorithm. The processing time of our algorithm is compared with that of clusters algorithm using other speed-up concepts. The experiment results are compared with respect to the number of bands, the number of clusters and the size of data. It is also showed that the processing time of our algorithm is shorter than that of cluster algorithms using other speed-up concepts when the size of data is relatively large.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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