Landsat satellite images have been increasingly used for disaster damage analysis and disaster monitoring because they can be used for periodic and broad observation of disaster damage area. However, periodic disaster monitoring has limitation because of areas having missing data due to clouds as a characteristic of optical satellite images. Therefore, a study needs to be conducted for restoration of missing areas. This study detected and removed clouds and cloud shadows by using the quality assessment (QA) band provided when acquiring Landsat-8 images, and performed image restoration of removed areas through a spatial and temporal adaptive reflectance fusion (STARFM) algorithm. The restored image by the proposed method is compared with the restored image by conventional image restoration method throught MLC method. As a results, the restoration method by STARFM showed an overall accuracy of 89.40%, and it is confirmed that the restoration method is more efficient than the conventional image restoration method. Therefore, the results of this study are expected to increase the utilization of disaster analysis using Landsat satellite images.
Very high resolution (VHR) satellite imagery provide valuable information on urban change monitoring due to multi-temporal observation over large areas. Recently, there has been increased interest in the urban change detection technique using VHR Synthetic Aperture Radar (SAR) imaging system, because it can take images regardless of solar illumination and weather condition. In this paper, we proposed a texture-based urban change detection method using the VHR SAR texture features generated from Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM). In order to evaluate the efficiency of the proposed method, the result was compared, visually and quantitatively, with the result of Non-Coherent Change Detection (NCCD) which is widely used for the change detection of VHR SAR image. The experimental results showed the greater detection accuracy and the visually satisfactory result compared with the NCCD method. In conclusion, the proposed method has shown a great potential for the extraction of urban change information from VHR SAR imagery.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.26
no.4
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pp.27-39
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2023
Detecting greenhouses from the remote sensing datasets is useful in identifying the illegal agricultural facilities and predicting the agricultural output of the greenhouses. This research proposed a methodology for automatically detecting greenhouses from a given Planetscope satellite imagery acquired in the areas of Gimje City using the deep learning technique through a series of steps. First, multiple training images with a fixed size that contain the greenhouse features were generated from the five training Planetscope satellite imagery. Next, the YOLO(You Only Look Once) model was trained using the generated training images. Finally, the greenhouse features were detected from the input Planetscope satellite image. Statistical results showed that the 76.4% of the greenhouse features were detected from the input Planetscope satellite imagery by using the trained YOLO model. In future research, the high-resolution satellite imagery with a spatial resolution less than 1m should be used to detect more greenhouse features.
Kang C. H.;Park D. J.;Koo I. H.;Ahn S. I.;Kim E. K.
Proceedings of the KSRS Conference
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2005.10a
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pp.582-585
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2005
The Geostationary Operational Environmental Satellite (GOES) 9, which is currently located at 155°E geostationary orbits, has transmitted earth observation data acquired by imager to CDA at NOAA. After the acquisition on ground, observation data are corrected on ground and re-transmitted to GOES-9 for the dissemination to users. In this paper, the procedure and result from raw data acquisition and pre-processing for earth observation imagery retrieval from GOES-9 Raw data acquired in Korea at May 2005 are introduced.
The detection of sandstorms and industrial pollutants has been the emphasis of this study. Data obtained from meteorological satellites, NOAA and GMS, have been used for detailed analysis. MODIS and Landsat images are also used for the application of future KOMPSAT- 2. Verification of satellite observations has been made with air pollution data obtained by ground-level monitors. It was found that satellite measurements agree well with concentrations and variations of air pollutants measured on the ground, and that satellite technique is a very useful device for monitoring large-scale air pollution in East Asia. The quantitative analysis of satellite image data on air pollution is the goal in the future studies.
The study of geomorphology of tidal flat using remote sensing image has been considered useful because of it's ability to acquire data periodically. Especially, the Near Infrared band of satellite image has been used to divide between land and sea area. This study extracted a borderline of the tidal flat using Landsat-5 images and generated DEM(Digital elevation model) using tide level data as elevation value. DEM is a useful tool for three-dimensional survey of geomorphology and can be used for survey of tidal flat. This study divided 8 images of 1990's into two parts - before 1994 and after 1994 - and generated DEM respectively. In this work, the areas of tidal flats are calculated and it was revealed the area of tidal flat was decreased after 1994.
Remote sensing can provide invisible information in addition to acquire wide-view image data from space. Synthetic Aperture Radar (SAR) transmits microwave to the earth from a satellite and collects the reflected echo from the surface. Interferometric processing of SAR data can detect the subtle land deformation. The information of the surface movement by SAR is useful to monitor the volcanic activity, extended subsidence of urbanized area and the prediction of the earthquake caused by crustal deformation, and it complements the conventional levelling and GPS technique. PSInSAR (Permanent Scatterers Interferometric SAR) is one of interferometric techniques to be applied to practical projects in Japan. In this paper, the projects of land deformation monitoring are shown after the explanations of the PSInSAR principle. Tokai earthquake risk assessment is the first example. PSInSAR detects the subduction of crustal deformation of the adjacent area of new assumed epicenter region of the Tokai Earthquake. The extended subsidence of the urbanized area was implemented by using Japanese satellite data i.e. JERS that has so much data the surrounding of Japan as the archive. We examine the relationship between the geological structure and settlement at Nohbi basin including Nagoya city.
Telemetry processing system requires minimum bit transition level in data streams to maintain a bit synchronization while receiving telemetry signal. PN code has a capability of providing the bit transition and is widely used in the packet communication of CCSDS. CCSDS PN code that generator polynomial is $h(x)=x^{8}+x^{7}+x^{5}+x^{3}+1$, and the random bit sequence that is generated from this polynomial is repeated with the cycle of 255 bits. As the resolution of satellite image increases, the size and transmission rate of data increases. To process of huge and bulky size of satellite image, the speed of CCSDS PN Processing is very important. This paper introduces the way of improving the CCSDS PN Processing speed through processing 128 bits at one time using the feature of cyclic structure that repeats after first 255 bytes by grouping the random bit sequence with 1 byte and Intel Streaming SIMD Extensions 2. And this paper includes the comparison data of processing speed between SSE2-applied implementation and not-applied implementation, in addition, the measured value of speed improvement.
In this study, for efficient replacement of sensor modelling of high-resolution satellite imagery, image segmentation method is applied to the test area of the SPOT-3 satellite imagery. After that, a third-order polynomial model in the sectioned area is compared with the RFM which Is to the entire in the test area. As results, plane error of the third-order polynomial model is lower(approximately 0.8m) than that of RFM. On the other hand, height error of RFM is lower(approximately 1.0m).
In this study, S-Band receiver for low orbit satellite is implemented. The developed receiver is double super-heterodyne type and STDN compatible. Input/output frequency of receiver is 2034.747MHz and 18.414MHz used for KOMPSAT 2 satellite. Overall gain(@AGC=0V) and image rejection were 92.4dB and 50.2dB respectively. It was verified that receiver has stable performance to the temperature limit, power supply voltage variation and input signal level range.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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