Image segmentation techniques becoming increasingly important in the field of remote sensing image analysis in areas such as object oriented image classification. This paper presents a new method for image segmentation in High Resolution Remote Sensing Image based on Seeded Region Growing (SRG) and Edge Information. Firstly, multi-spectral edge detection was done using an entropy operator in pan-sharpened QuickBird imagery. Then, the initial seeds were automatically selected from the obtained edge map. After automatic selection of significant seeds, an initial segmentation was achieved by applying SRG. Finally the region merging process, using region adjacency graph (RAG), was carried out to get the final segmentation result. Experimental results demonstrated that the proposed method has good potential for application in the segmentation of high resolution satellite images.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.39
no.6
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pp.563-569
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2021
With the launch of Compact Advanced Satellite 500 series of various characteristics and the operation of KOMPSAT-3/3A, uses of high-resolution satellite images have been continuously increased. Especially, in order to provide satellite images in the form of ARD (Analysis Ready Data), various pre-processing such as geometric correction and radiometric correction have been developed. For pre-processing of high spatial satellite imagery, auxiliary information, such as solar zenith, solar azimuth and offnadir angle, should be required. However, most of the high-resolution satellite images provide the solar zenith and nadir angle for the entire image as a single variable. In this paper, the solar zenith and offnadir angle corresponding to each pixel of the image were calculated using RFM (Rational Function Model) and auxiliary information of the image, and the quality of extracted information were evaluated. In particular, for the utilization of pixel-based solar zenith and offnadir angle, pixel-based auxiliary data were applied in calculating the top of atmospheric reflectance, and comparative evaluation with a single constant-based top of atmospheric reflectance was performed. In the experiments using various satellite imagery, the pixel-based solar zenith and offnadir angle information showed a similar tendency to the auxiliary information of satellite sensor, and it was confirmed that the distortion was reduced in the calculated reflectance in the top of atmospheric reflectance.
The payload can be classified as a passive and active type. Generally radar satellite to acquire specific information through various radar images will use the SAR (Synthetic Aperture Radar) as active type payload. the principal of SAR satellite is to receive the signal returned from certain objects and/or surfaces in order to construct an radar image. The data acquired from the satellite in its real orbit shall be needed to perform successful CAL/VAL (Calibration & Validation) because the SAR satellite have to receive the returned signal for SAR image construction. In order to do the above, the returned signal shall be related to ground targets. Especially ground target is the corner reflector (CR) for CAL/VAL. Generally the reflector has various types and shapes. Their selection can be dependent on characteristics and mission objectives of SAR satellite. In this paper, reflector focused on the optimal case and effective case has been studied and then the trihedral corner reflector under this study has been designed and its performance also analyzed.
Water pollution is becoming a serious problem in the populous cities and coastal areas near industrial complex. Sometimes, phytoplankton is considered as the most important element in the coastal environment. Phytoplankton is easily estimated by measuring chlorophyll content in the laboratory. In this study, to build up estimating algorithm of the chlorophyll amount related to the monitoring of coastal environments in Kwangyang bay, the correlationship the respective in situ observed data with Landsat TM and SeaWiFS satellite Image was analyzed. It showed that Landsat TM band 3 image has the highest correlationship with observed data, and based upon this result the monitoring algorithm of chlorophyll in coastal area was extracted. This algorithm will be an important for extracting and controlling environment elements in coastal areas in the future. And it has a significant meaning that it has established a spatial data construction in which satellite image alone could monitor the coastal environment.
Recently there are many pilot studies for advanced application of first Korea national high resolution satellite image, which is called as KOMPSAT-MSC (Korean Multi-purpose Satellite-Multi-Spectral Camera), in Korea. In this study the forest type classification methodology is developed and its distribution map was constructed by applying high resolution satellite image, KOMPSAT-MSC, based on Tasseled Cap Transformation, especially through comparing the result of detailed filed surveying such as forest type, tree species, tree diameter, tree age and tree crown density in pilot study area.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.27
no.4
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pp.131-136
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1999
Aerial videography techniques have been used to inventory conditions associated with grassland, forests, and agricultural crop production. Most recently, aerial videography has been used to verity satellite image classifications as part of the natural ecosystem survey. The objectives of this study were: (1) to use aerial video images of the study area, one part of Taean Seashore National Park, for the accuracy assessment, and (2) to determine the suitability of aerial videography as an accuracy assessment, of the land cover classification with Landsat-TM data. Video images were collected twice, summer and winter seasons, and divided into two kinds of images, wide angle and narrow angle images. Accuracy assessment methods include the calculation of the error matrix, the overall accuracy and kappa coefficient of agreement. This study indicates that aerial videography is an effective tool for accuracy assessment of the satellite image classifications of which features are relatively large and continuous. And it would be possible to overcome the limits of the present natural ecosystem survey method.
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2004.11a
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pp.295-301
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2004
Satellite captures images periodically and economically over the area wider than aerial photographs, and reconnaissance to unapproachable area. For these advantages, mapping using high resolution satellite image has high potentials of marketability and development. Therefore, utilization of satellite image in mapping and GIS is expected to be growing and research on describable feature, positional accuracy and, possible mapping scale is urgently needed. This research presented that Quick Bird orthoimage could be used to update digital map on a scale of 1:5,000. Quick Bird image was corrected geometrically based on ground control points. DEM was generated using height data of digital topographic map. The orthoimge was produced by digital differential rectification based on DEM which was generated using height data of digital topographic map(scale 1;5,000 and 1;1,000). When the digital topographic map was overlaid with the orthoimage, it was very easy to find changed region or new features builded after the map compiled.
This paper presents the matching algorithm with the satellite images using the image warping method. Two stereo images, which are used for the DEM(Digital Elevation Model) extraction, are generally distorted because the images are acquired at different locations and angles. Therefore, the matching Process can't be executed with the original images. To solve this problem, a dynamic triangular image warping method is proposed. At first, the initial matching is executed with seed point, and then, using the matched points from the initial matching, the distorted images is compensated. We experimented this algorithm with the parts of the $6000{\times}6000$ SPOT satellite images. The experiment results show this algorithm is superior to other warping algorithm.
Satellite images are utilized for various purposes and many people are concerned about them. But it is necessary to process geometric correction for using of satellite images. However, common user regards geometric correction, which is basic preprocessing for satellite image, as laborious job. Therefore we should provide an automatic geometric correction method for Landsat image using GCP chip database. The GCP chip database is the collection of pieces of images with geoinformation and is provided by XML web service. More specifically, XML web service enables common users to easily use our GCP chip database for their own geometric correcting applications.
Kim, Hye-Jin;Byun, Young-Gi;Choi, Jae-Wan;Han, You-Kyung;Kim, Yong-Il
Proceedings of the KSRS Conference
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2007.10a
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pp.238-242
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2007
Today's commercial high resolution satellite imagery such as that provided by IKONOS and QuickBird, offers the potential to extract useful spatial information for geographical database construction and GIS applications. Digital maps supply the most generally used GIS data probiding topography, road, and building information. Currently, the building information provided by digital maps is incompletely constructed for GIS applications due to planar position error and warped shape. We focus on extracting of the accurate building information including position, shape, and height to update the building information of the digital maps and GIS database. In this paper, we propose a new method of 3D building information extraction with a single high resolution satellite image and digital map. Co-registration between the QuickBird image and the 1:1,000 digital maps was carried out automatically using the RPC adjustment model and the building layer of the digital map was projected onto the image. The building roof boundaries were detected using the building layer from the digital map based on the satellite azimuth. The building shape could be modified using a snake algorithm. Then we measured the building height and traced the building bottom automatically using triangular vector structure (TVS) hypothesis. In order to evaluate the proposed method, we estimated accuracy of the extracted building information using LiDAR DSM.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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