Aljabri, Atif A.;Alshanqiti, Abdullah;Alkhodre, Ahmad B.;Alzahem, Ayyub;Hagag, Ahmed
International Journal of Computer Science & Network Security
/
제22권10호
/
pp.406-412
/
2022
Scene classification of very high-resolution (VHR) imagery can attribute semantics to land cover in a variety of domains. Real-world application requirements have not been addressed by conventional techniques for remote sensing image classification. Recent research has demonstrated that deep convolutional neural networks (CNNs) are effective at extracting features due to their strong feature extraction capabilities. In order to improve classification performance, these approaches rely primarily on semantic information. Since the abstract and global semantic information makes it difficult for the network to correctly classify scene images with similar structures and high interclass similarity, it achieves a low classification accuracy. We propose a VHR remote sensing image classification model that uses extracts the global feature from the original VHR image using an EfficientNet-V2L CNN pre-trained to detect similar classes. The image is then classified using a multilayer perceptron (MLP). This method was evaluated using two benchmark remote sensing datasets: the 21-class UC Merced, and the 38-class PatternNet. As compared to other state-of-the-art models, the proposed model significantly improves performance.
Preliminary results are reported on ship detection using coherence images computed from cross-correlating images of multi-look-processed dual-polarization data (HH and HV) of ENVISAT ASAR. The traditional techniques of ship detection by radars such as CFAR (Constant False Alarm Rate) rely on the amplitude data, and therefore the detection tends to become difficult when the amplitudes of ships images are at similar level as the mean amplitude of surrounding sea clutter. The proposed method utilizes the property that the multi-look images of ships are correlated with each other. Because the inter-look images of sea surface are covered by uncorrelated speckle, cross-correlation of multi-look images yields the different degrees of coherence between the images and water. In this paper, the polarimetric information of ships, land and intertidal zone are first compared based on the cross-correlation between HH and HV images, In the next step, we examine the technique when the dual-polarization data are split into two multi-look images, It was shown that the inter-look cross-correlation method could be applicable in the performance improvement of small ship detection and the land masking, It was also found that a simple combination of coherence images from each co-polarised (HH) inter-look and cross-polarised (HV) inter-look data can provide much higher target-detection possibilities.
화산활동으로 인한 피해를 현장관측을 통해 조사할 경우, 비용과 인력, 안전 등의 문제로 인한 어려움이 많다. 인공위성 영상을 활용한 원격탐사는 이와 같은 문제를 극복하기에 매우 유용한 도구 중에 하나이다. 본 연구에서는 2009년 4월 17일과 2012년 7월 30일에 획득된 Landsat 7 ETM+ 위성 영상을 이용하여 인도네시아 수마트라 섬에 위치한 시나붕 화산의 2010년 화산활동을 관측하였다. 피복분류를 통해 2010년 분화 전 후의 화성쇄설류 범람 지역을 추출한 결과, 2010년 분화로 인해 화성쇄설류 범람 지역의 면적이 약 3배나 증가한 것을 확인하였다. 화성쇄설류 범람 지역 예측 모델링으로 얻어진 결과는 Landsat 영상에서 추출된 화성쇄설류 범람 지역과 비교되었다. 그 결과, 화성쇄설류 범람 지역 예측 모델링은 범람의 거리(길이)는 92%로 정확하게 계산되었지만 화산의 경사가 급격한 지역에서는 범람의 폭이 다소 부정확하게 계산되어 17%의 정확도를 나타내었다.
EOC (Electro-Optical Camera) of KOMPSAT-1 (Korea Multi-Purpose SATellite) has been producing land imageries of the world since January 2000. After image data are acquired by EOC, they are transmitted from satellite to ground via X-band RF signal. Then, EOC image data are retrieved and pass through radiometric and geometric corrections to generate standard products of EOC images. After radiometric correction on EOC image data, Modulation Transfer Function (MTF) compensation is applicable on EOC images with user's request for better image quality. MTF compensation is concerned with filtering EOC images to minimize the effect of degradations. For Image Receiving and Processing System (IRPE) at KOMPSAT Ground Station (KGS), Wiener filter is used for MTF compensation of EOC images. If the Pointing Spread Function (PSF) of EOC system is known, signal-to-noise (SNR) power spectra ratio is the only variable which determines the shape of Wiener filter In this paper, MTF compensation in IRPE at KGS is briefly addressed, and MTF compensated EOC images are generated using Wiener filters with various SNR power spectra ratios. MTF compensated EOC images are compared with original EOC 1R images to observe correlations between them. As a result, the effect of SNR power spectra ratio on MTF compensated EOC images is shown.
Satellite remote sensing technology for ocean observation has evolved considerably in these last twenty years. Ocean color is one of the most important parameters of ocean satellite measurements. This paper describes a remote sensing of ocean color data project - Asian I-Lac Project; it also introduces several case studies using satellite images in the Asian waters. The Asian waters are related to about 30 Asian countries, representing about 60% of the world population. The project aims at generating long-term time series images (planned for 10 years from 1996 to 2006) by combining several ocean color satellite data, i.e., ADEOS-I OCTS and SeaWiFS, and some other sensors. Some typical parameters that could be measured include Chlorophyll- a (Chl-a), Colored Dissolved Organic Matter (CDOM), and Suspended Material (SSM). Reprocessed OCTS images display spatial variation of Chl-a, CDOM, and SSM in the Asian waters; a short term variability of phytoplankton blooms was observed in the Gulf of Oman in November 1996 by analyzing OCTS and NOAA sea surface temperature (SST); Chl-a concentrations derived from OCTS and SeaWiFS have also been evaluated in coastal areas of the Taiwan Strait, the Gulf of Thailand, the northeast Arabian Sea, and the Japan Sea. The data system provides scientists with capability of testing or developing ocean color algorithms, and transferring images for their research. We have also analyzed availability of OCTS images. The results demonstrate the potential of long-term time series of satellite ocean color data for research in marine biology, and ocean studies. The case studies show multiple applications of satellite images on monitoring of coastal environments in the Asian Waters.
The KOMPSAT/OSMI remote sending data of 800 km swath are collected by whisk broom method employing 96 charge coupled devices (CCDs). The stripping noise in the OSMI imageries, which arise mainly due to the non-uniform sensitivities of 96 CCDs, are the major hindrance for oceanographic applications of the OSMI data. The OSMI images are corrected by 'Ensemble Smoothness' method which is based on an assumption that the series of the averages and variances of digital numbers in each line should vary smoothly. The data of each line are corrected by linear regression model of which coefficients are obtained by Ensemble Smoothness method. Our algorithm can be applied not only to OSMI data but also for other remote sensing date collected by whisk broom or push broom.
대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
/
pp.256-261
/
1999
Global vegetation change is one of major global concerns. Remote sensing images provide an efficient and useful data source to estimate global vegetation covers, and a number of methods have been proposed to estimate them. Among them, the NDVI is one of the most popular indices, and it is_easy to calculate with simple image computing. However, this index is very much affected by the radiometric environment of sensing such as atmospheric conditions and the sun illumination angle. Therefore, it is not appropriate to apply the NDVI to investigate seasonal changes. This paper discusses these problems and proposes an alternative index, MODVI(Modified Vegetation Index), that is less affected by radiometric environment changes. An experiment was conducted to compare these two indices using temporal Landsat TM sub-scenes.
Recently remote sensing technology is applied for construction projects planning and design areas by use of high resolution satellite images according to engineering application technology in the various experimental tasks. In this study, It was applied for optimum route selection methods and basic design by comparing to present railway and new expand dual railway route on the new construction plan path of 20km at national railway lines, and then showed 3-dimensional images and fly simulation images to possibility for various application as low cost and short time compare to airplane and helicopters survey methods. As a results of its applied, It gained the results not only improvement of present methods but also real various application possibilities.
Hyperspectral remote sensing data contain plenty of information about objects, which makes object classification more precise. Over the past several years, different algorithms for the classification of hyperspectral remote sensing images have been developed. In this study, we proposed method based on absorption band extraction and Gravity type model to solve hyperspectral image classification problem. In contrast to conventional methods that are based on correlation techniques, this method is simple and more effective. The proposed approach was tested to evaluate its effectiveness. The evaluation was done by comparing the results of preexiting SFF(Spectral Feature Fitting) classification method. The evaluation results showed the proposed approach has a good potential in the classification of hyperspectral images.
The main objective of this study is to examine the effectiveness of newly available high spatial resolution satellite images, in evaluating vegetation environment of the urban areas. In doing so, we have used satellite images from QuickBird and selected some areas of Fukuoka City, Kyushu Japan, as study area. The results of the study revealed that, high resolution images are more effective in close monitoring of the vegetation status and green plants should be planted in open spaces and roofs of urban areas to increase vegetation, which will in turn act as a remedy to reduce heat island phenomenon.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.