Remote sensing is the science and art of obtaining information about an object, area or phenomenon through the analysis of data acquired by a device that is not in contact with the object, area, or phenomenon under investigation./sup 1)/ EOC (Electro -Optical Camera) sensor loaded on the KOMPSAT-1 (Korea Multi- Purpose Satellite-1) performs the earth remote sensing operation. EOC can get high-resolution images of ground distance 6.6m during photographing; it is possible to get a tilt image by tilting satellite body up to 45 degrees at maximum. Accordingly, the device developed in this study enables to obtain images by photographing one pair of tilt image for the same point from two different planes. KOMPSAT-1 aims to obtain a Korean map with a scale of 1:25,000 with high resolution. The KOMPSAT-1 developed automated feature extraction system based on stereo satellite image. It overcomes the limitations of sensor and difficulties associated with preprocessing quite effectively. In case of using 6, 7 and 9 ground control points, which are evenly spread in image, with 95% of reliability for horizontal and vertical position, 3-dimensional positioning was available with accuracy of 6.0752m and 9.8274m. Therefore, less than l0m of design accuracy in KOMPSAT-1 was achieved. Also the ground position error of ortho-image, with reliability of 95%, is 17.568m. And elevation error showing 36.82m was enhanced. The reason why elevation accuracy was not good compared with the positioning accuracy used stereo image was analyzed as a problem of image matching system. Ortho-image system is advantageous if accurate altitude and production of digital elevation model are desired. The Korean map drawn on a scale of 1: 25,000 by using the new technique of KOMPSAT-1 EOC image adopted in the present study produces accurate result compared to existing mapping techniques involving high costs with less efficiency.
SGM (Semi Global Matching)은 입체영상 간 모든점의 매칭점을 찾기 때문에 고해상도 위성영상으로부터 고밀도 수치표면모델 제작이 가능하다. 그러나 물과 그림자, 폐색 지역이 포함되면 그 주변지점에도 오매칭의 영향을 준다. 특히 우리나라 아파트 구조물과 같이 시차가 크고 길쭉한 형태의 건물에서는 50cm급 고해상도 위성영상에 SGM 방법을 적용하더라도 건물의 3차원 복원은 어렵다. 따라서 본 연구는 1m급 해상도의 IKONOS-2 입체 위성 영상으로부터 분류영상과 에지영상을 이용한 SGM 기법을 제안, 적용하여 수치표면모델을 제작하고 일반 SGM 방법, ERDAS 소프트웨어의 고밀도 ABM (Area Based Matching) 매칭으로 제작한 수치표면모델과 비교하였다. 실험 대상지역에는 제안방법의 아파트 수치표면모델 결과가 가장 우수하였다. 결과적으로, 해상도가 1m 임에도 불구하고 제안방법을 이용하여 건물 수치표면모델의 윤곽선을 기존 방법에 비해 더욱 더 선명하게 표현할 수 있었다.
본 연구는 현재 각 기초 지자체 단위로 시행하고 있는 도로명 및 건물번호 부여사업의 현장조사 및 기본도 검수를 위하여 고해상도의 위성영상을 활용하는 것을 그 내용으로 한다. 대부분의 지방자치단체는 기존의 축척 1/1,000과 1/5,000 수치지도로 제작된 기본도에만 의존하여 현장조사를 진행하여 왔으며, 이 과정에서 현장조사자의 사전지식 부족 및 기본도의 현시성 결여 등으로 인하여 사업초기 상당한 시행착오를 겪는다. 따라서 본 연구는 도로명 및 건물번호 부여 사업에서 기존의 국립지리원 수치지도에 근거한 기본도를 보완하기 위한 방안으로 고해상도 위성영상의 활용가능성을 제시한다. 그 동안의 위성영상은 낮은 해상도로 인하여 상대적으로 면적이 좁고 토지 이용이 조밀한 우리나라의 실정에 적합하지 못하였으나, 1m 내외의 공간해상도를 지니는 고해상도 위성영상이 상용화되면서 우리나라에서도 점차 그 활용 분야가 넓어지고 있다. 또한 기존의 vector 기반의 수치지도와의 상호 보완을 위한 연계 활용도 점차 증가하고 있다. 연구 결과, 도로명 및 건물번호 부여사업에서 고해상도 위성영상의 활용은 그 결과적인 측면뿐만 아니라 비용적인 측면에서도 타당성이 있는 것으로 나타났으며, 본 사업을 통하여 구축된 위성영상 자료는 도시계획 등 타 분야에서도 활용이 가능하여 지방자치단체의 기초 공간자료로서도 활용도가 높다.
뉴스페이스(new space) 시대가 도래함에 따라 국내 KOMPSAT-3·3A 위성영상과 해외 위성영상과의 글로벌 융합활용 기술확보가 대두되고 있다. 일반적으로 다중센서 위성영상은 취득 당시의 다양한 외부요소로 인해 영상 간 상대적인 기하오차(relative geometric error)가 발생하며, 이로 인해 위성영상 산출물의 품질이 저하된다. 따라서 본 연구에서는 KOMPSAT-3·3A 위성영상과 해외 위성영상 간 존재하는 상대기하오차를 최소화하기 위한 정밀영상정합(fine-image registration) 방법론을 제안한다. KOMPSAT-3·3A 위성영상과 해외 위성영상 간 중첩영역을 선정한 후 두 영상 간 공간해상도를 통일한다. 이어서, 특징 및 영역 기반 정합기법을 결합한 형태의 하이브리드(hybrid) 정합기법을 이용하여 정합점(tie-point)을 추출한다. 그리고 피라미드(pyramid) 영상 기반의 반복적 정합을 수행하여 정밀영상정합을 수행한다. KOMPSAT-3·3A 위성영상과 Sentinel-2A 및 PlanetScope 영상을 이용하여 제안기법의 정확도 및 성능을 평가하였다. 그 결과, Sentienl-2A 영상 기준 평균 Root Mean Square Error (RMSE) 1.2 pixels, PlanetScope 영상 기준 평균 RMSE 3.59 pixels의 정확도가 도출되었다. 이를 통해 제안기법을 이용하여 효과적으로 정밀영상정합을 수행할 수 있을 것으로 사료된다.
합성 개구면 레이다(synthetic aperture radar: SAR) 위성은 주 야와 날씨에 관계없이 객체의 전자기적 산란분포를 2차원 영상으로 제공할 수 있기 때문에, 광학 위성에 비해 객체 분석에 효과적으로 이용될 수 있다. SAR 위성의 지구 관측주기를 고려한다면, 한 번에 넓은 범위를 관측하는 것이 객체분석에 유리하다. 하지만, 관측범위가 넓어질수록 위성 SAR 영상의 해상도가 저하되는 문제점이 있다. 이는 기존 레이다 신호처리에 이용되었던 해상도 향상 기법을 이용하여 극복될 수 있지만, 아직 해상도 향상 기법을 위성 SAR 영상에 적용하여 그 성능을 분석한 연구는 미미한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 위성 SAR 영상에 대한 기존 해상도 기법의 적용 가능성을 탐색하는 연구를 수행한다. 구체적으로, 한국항공우주연구원에서 운용 중인 다목적실용위성 5호(Korea multi-purpose satellite-5: KOMPSAT-5) 영상에 객체 탐지를 수행하고, 외삽(extrapolation), RELAX(relaxation), MUSIC(multiple signal classification) 기법을 적용하여 해상도를 향상시킨 후, 그 성능을 분석한다.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제13권2호
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pp.260-265
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2012
Satellite devices for fine attitude control of the Science & Technology Satellite-2 (STSAT-2). Based on the mission requirements of STSAT-2, the conventional analog-type sun sensors were found to be inadequate, motivating the development of a compact, fast and fine digital sun sensor (FDSS). The FDSS uses a CMOS image sensor and has an accuracy of less than 0.03degrees, an update rate of 5Hz and a weight of less than 800g. A pinhole-type aperture is substituted for the optical lens to minimize its weight. The target process speed is obtained by utilizing the Field Programmable Gate Array (FPGA), which acquires images from the CMOS sensor, and stores and processes the image data. The sensor accuracy is maintained by a rigorous centroid algorithm. This paper describes the FDSS designs, realizations, tests and calibration results.
This research uses high-resolution satellite images as a source of collecting farmland information. For effectively extract the paddy area, we use texture information and different classify methods to assist the satellite image classification. First, using maximum likelihood classifier to extract paddy information from images. The results show that User Accuracy and Procedure Accuracy of the paddy area can increase from 80.60% to 95.45% and 84.38% to 95.45%. Second, establishing a paddy Knowledge Base and using Knowledge Base Classifier to extract paddy area, and result shows the User Accuracy and Producer Accuracy to be 92.16% and 90.06%. Finally, The result shows we can effectively contribute to the paddy field information extraction from high-resolution satellite images.
Frame Synchronization is applied to not only digital data transmission for data synchronization between transmitter and receiver but also data communication with satellite. When satellite image data with high resolution and mass storage is transmitted, hardware frame synchronizer for real-time processing or software frame synchronizer for post-processing is used. In case of hardware, processing with high speed is available but data loss may happen for Search of Frame Synchronization. In case of software, data loss does not happen but speed is relatively slow. In this paper, Pending Buffer concept was proposed to cope with data loss according to processing status of Frame Synchronization. Algorithm to process Frame synchronization with high speed using bit threshold search algorithm with pattern search technique and SIMD is also proposed.
This research is aim to analyze of changing landscape and according to phenological cycle from image information of coastal environment obtained by multi-media were analyzed by camera and satellite image. The digital camera and satellite image were used for tidal flat vegetation monitoring during the construction of Sihwa lake. The vegetation type and phenological cycle of Sihwa tidal flat have been changed with the Sihwa lake ecosystem. The environment changes of Sihwa tidal flat area and ecological change were analyzed by field work digital camera images and satellite images. The airborne, UAV and satellite images were classified with the changed elements of coastal ecological environment and tidal flat vegetation monitoring carried out the changed area and shape of vegetation distribution with time series images.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.81-81
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2002
Classification is considered as one of the processes of extracting attributes from satellite imagery and is one of the usual functions in the commercial satellite image processing software. Accuracy of classification plays a key role in deciding the usage of its results. Many tremendous efforts far the higher accuracy have been done in such fields; training area selection, classification algorithm. Our research is one of these effort in different manners. In this research, we conduct classification using multiple satellite image data and evidential approach. We statistically consider the posterior probabilities and certainty in maximum likelihood classification and methodologically Dempster's orthogonal sums. Unfortunately, accuracy for the whole data sets has not assessed yet, but accuracy assessments in training fields and check fields shows accuracy improvement over 10% in overall accuracy and over 0.1 in kappa index.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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