Han, Chun-ming;Guo, Hua-Dong;Changlin, Wang;Dian, Fan
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.476-483
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2002
In the past 20 years or so, numerous methods to reduce speckle in SAR images have been proposed. The primary goal of these methods is to reduce speckle without destroying resolution and smearing edge information. But the experiments indicate that there is always a kind of tradeoff between smoothing out speckle and preserving edge information. In this paper, an optimal SAR speckle filter is developed. It can effectively smooth out speckle while preserve edge information.
Satellite and aerial remote sensing (RS) techniques have been provided to collect spatial data globally over the last few decades. However in developing countries such as China, there is still an urgent need for low cost and high resolution RS data. As an emerging RS platform, commercial Unmanned Aerial Vehicle (UAV) integrated with state-of-the-art sensors and information technologies has the potential to become a low cost tool to meet application demands. In this paper, the architecture of UAV RS operation system is mentioned. Moreover, key technologies in UAV RS system are analyzed and current work is reported.
When and Where, What kind of agricultural products will be produced and provided for the market? It is a commercial requirement, and also an academic questions to remote sensing technology. Crop physiology analysis and growth monitoring are important elements for precision agriculture management. Remote sensing technology supplies us more selections and available spaces in this dynamic change study by producing images of different spatial, spectral and temporal resolutions. Especially, the hyperspectral remote sensing should do play a key role in crop growth investigation at national, regional and global scales. In the past five years, Chinese academy of sciences and Japan NTT-DATA have made great efforts to establish a prototype information service system to dynamically survey the vegetable planting situation in Nagano area of Japan mainly based on remote sensing data. For such concern, a flexible and light-duty flight system and some practical data processing system and some necessary background information should be rationally made together. In addition, some studies are also important, such as quick pre-processing for hyperspectral data, Multi-temporal vegetation index analysis, hyperspectral image classification in support of GIS data, etc. In this paper, several spectral data analysis models and a designed airborne platform are provided and discussed here.
최근 원격탐사 활용이 더욱 늘어남에 따라 연구주제를 모아 게재하는 특별호가 진행되었다. 이번 특별호에서는 2017년 국립농업과학원, 한국환경정책평가연구원, 환경부 및 한국항공우주연구원에서 진행한 연구주제와 2018년 한국해양과학기술원, 극지연구소, 한국항공우주연구원, 기상청에서 진행한 연구주제를 검토하고, 한국에서의 원격탐사 활용에 관한 연구들을 소개하고자 한다.
Satellite IKONOS images are one of important remote sensing data sources as today because of their very high spatial resolution. Their detections for islands and offshore oceanic features with multi-dimension and multi-scales information, specially some small islands, are of great potential. Their application abilities in islands and offshore detections are addressed at the first of the paper. And image processing technologies and the information extracting methodologies are described. Some results on remote sensing of the islands and their nearby object features are shown in details. Discussions and conclusions are carried out simply at the final.
The objective of this paper is to determine the suitable spectral bands for monitoring growth status change during a long period. The long-term ground-level reflectance spectra as well as LAI and biomass were obtained in xiaotangshan area, Beijing, 2001. The narrow-band NDVI type spectral indices by all possible two bands were calculated their correlation coefficients R$^2$ with biomass and LAI. The best NDVIs must have higher R$^2$ with both biomass and LAI. The reasonable band centers and band widths were determined by a systematically increasing bandwidth centered over a wavelength. In addition, the first 19 bands of MODIS were simulated and investigated. Each developed spectral indices was then validated by the biomass and LAI time series using the generalized vector angle. It turned out that six new NDVI type indices within 750-1400nm were developed. NDVI(811_10,957_10) and NDVI(962_10,802_10) performed best. No satisfactory conventional NDVI formed by red and NIR bands were found effective. MODIS_NDVI(band19, band17) and MODIS_NDVI(band19, band2) were much better than MODIS_NDVI(band2,band1) for growth monitoring.
Spatial and timely information on crop and filed conditions is one of the most important basics for rational and efficient planning and management in agriculture. Remote sensing, GIS, and modeling are powerful tools for such applications. This paper presents an overview of the state of the art in remote sensing of crop and field conditions with some case studies. It is also shown that a synergistic linkage between process-based models and remote sensing signatures enables us to estimate the multiple crop/ecosystem variables at a dynamic mode. Remotely sensed information can greatly reduce the uncertainty of simulation models by compensating for insufficient availability of data or parameters. This synergistic approach allows the effective use of infrequent and multi-source remote sensing data for estimating important ecosystem variables such as biomass growth and ecosystem $CO_2$ flux. This paper also shows a geo-spatial information system that enables us to integrate, search, extract, process, transform, and calculate any part of the data based on ID#, attributes, and/or by river-basin boundary, administrative boundary, or boundaries of arbitrary shape/size all over Japan. A case study using the system demonstrates that the nitrogen load from fertilizer was closely related to nitrate concentration of groundwater. The combined use of remote sensing, GIS and modeling would have great potential for various agro-ecosystem applications.
High-resolution satellite images offer abundance information of the earth surface for remote sensing applications. The information includes geometry, texture and attribute characteristic. The pixel-based image classification can't satisfy high-resolution satellite image's classification precision and produce large data redundancy. Object-oriented information extraction not only depends on spectrum character, but also use geometry and structure information. It can provide an accessible and truly revolutionary approach. Using Beijing Spot 5 high-resolution image and object-oriented classification with the eCognition software, we accomplish the cultures' precise classification. The test areas have five culture types including water, vegetation, road, building and bare lands. We use nearest neighbor classification and appraise the overall classification accuracy. The average of five species reaches 0.90. All of maximum is 1. The standard deviation is less than 0.11. The overall accuracy can reach $95.47\%.$ This method offers a new technology for high-resolution satellite images' available applications in remote sensing culture classification.
RAZAKSAT is a second micro-satellite mission by Malaysian Satellite Program and is expected for launch in June 2004. Designed to orbit the earth at low-equatorial orbit, RAZAKSAT will meet Malaysia’s immediate needs to rapid data acquisition (real time and more repetitions) to address many operational issues of remote sensing applications, which require availability of current data sets. RAZAKSAT will be among the first remote sensing satellite to orbit the earth at low inclination along the equator, 9$^{\circ}$ with 685km altitude, hence, allows optimal geographical information and environment change within equatorial region be observed with a unique revisit characteristics. The satellite primary payload is MAC, a push-broom type camera with 2.5m of ground sampling distance (GSD) in panchromatic band and 5m of GSD in four multi-spectral bands. This paper describes on the variation of illumination anticipated from simulated RAZAKSAT image, examine its implication to its ground leaving radiances for major applications.
이제는 딥러닝 없는 원격탐사 데이터 처리는 상상하기도 어려운 시대가 되었다. 원격탐사의 활용기술 개발을 위해서는 먼저 인공지능(artificial intelligence, AI)을 위한 데이터를 설계 및 구축하고, AI모델을 학습시키는 과정을 거친다. AI모델은 빠르게 발전하여 모델 정확도가 나날이 높아지고 있지만, 모델을 훈련시키는 사람에 따라 정확도의 편차가 발생하고 있다. 결국 AI모델을 훈련시킬 수 있는 숙련도 높은 전문가가 더욱 더 필요한 시대가 되어가고 있다. 특히, 딥러닝기술은 원격탐사활용에 있어 자동화라는 키워드를 제공하고 있다. 예전에는 60% 이하의 정확도만 있었던 기술도 이제는 90%를 넘어 100%의 시대로 가고 있다. 이 특별호에서는 딥러닝기술이 원격탐사에 어떻게 활용되고 있는지에 관한 13편의 논문을 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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