This study investigates the geometric and spatial image quality analysis of KOMPSAT-3A stereo pair. KOMPSAT-3A is, the latest satellite of KOMPSAT family, a Korean earth observation satellite operating in optical bands. A KOMPSAT-3A stereo pair was taken on 23 November, 2015 with 0.55 m ground sampling distance over Terrassa area of Spain. The convergence angle of KOMPSAT-3A stereo pair was estimated as $58.68^{\circ}$. The investigation was assessed through the evaluation of the geopositioning analysis, image quality estimation and the accuracy of automatic Digital Surface Model (DSM) generation and compared with those of KOMPSAT-3 stereo pair with the convergence angle of $44.80^{\circ}$ over the same area. First, geopositioning accuracy was tested with initial rational polynomial coefficients (RPCs) and after compensating the biases of the initial RPCs by manually collected ground control points. Then, regarding image quality, relative edge response was estimated for manually selected points visible from two stereo pairs. Both of the initial and bias-compensated positioning accuracy and the quality assessment result expressed that KOMPSAT-3A images showed higher performance than those of KOMPSAT-3 images. Finally, the accuracy of DSMs generated from KOMPSAT-3A and KOMPSAT-3 stereo pairs were examined with respect to the reference LiDAR-derived DSM. The various DSMs were generated over the whole coverage of individual stereo pairs with different grid spacing and over three types of terrain; flat, mountainous and urban area. Root mean square errors of DSM from KOMPSAT-3A pair were larger than those for KOMPSAT-3. This seems due to larger convergence angle of the KOMPSAT-3A stereo pair.
In this paper, we proposed muli-dimensional feature vector matching method combined with disparity smoothness constraint. The smoothness constraint was calculated using the difference between disparity of center pixel and those of 4-neighbor pixels. By applying proposed algorithm to IKONOS satellite stereo imagery, we obtained robust stereo matching result in urban areas.
Muhammad Abdullah, Sandhu;Asjad, Amin;Muhammad Ali, Qureshi
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권1호
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pp.1-10
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2023
Open surface water body extraction is gaining popularity in recent years due to its versatile applications. Multiple techniques are used for water detection based on applications. Different applications of Radar as LADAR, Ground-penetrating, synthetic aperture, and sounding radars are used to detect water. Shortwave infrared, thermal, optical, and multi-spectral sensors are widely used to detect water bodies. A stereo camera is another way to detect water and different methods are applied to the images of stereo cameras such as deep learning, machine learning, polarization, color variations, and descriptors are used to segment water and no water areas. The Satellite is also used at a high level to get water imagery and the captured imagery is processed using various methods such as features extraction, thresholding, entropy-based, and machine learning to find water on the surface. In this paper, we have summarized all the available methods to detect water areas. The main focus of this survey is on water detection especially in small patches or in small areas. The second aim of this survey is to detect water hazards for unmanned vehicles and off-sure navigation.
Using stereo images with ephemeris data from the Korea Multi-Purpose Satellite-1 electro-optical camera (KOMPSAT-1 EOC), we performed geometric modeling for three-dimensional (3-D) positioning and evaluated its accuracy. In the geometric modeling procedures, we used ephemeris data included in the image header file to calculate the orbital parameters, sensor attitudes, and satellite position. An inconsistency between the time information of the ephemeris data and that of the center of the image frame was found, which caused a significant offset in satellite position. This time inconsistency was successfully adjusted. We modeled the actual satellite positions of the left and right images using only two ground control points and then achieved 3-D positioning using the KOMPSAT-1 EOC stereo images. The results show that the positioning accuracy was about 12-17 m root mean square error (RMSE) when 6.6 m resolution EOC stereo images were used along with the ephemeris data and only two ground control points (GCPs). If more accurate ephemeris data are provided in the near future, then a more accurate 3-D positioning will also be realized using only the EOC stereo images with ephemeris data and without the need for any GCPs.
수치위성영상을 활용한 3차원 영상정보의 생성에는 수치지형표고자료, 정사영상, 그리고 지형지물의 3차원 위치자료가 필수적 인 요소가 된다. 본 연구에서는 입체해석도화 방식으로 수행되던 지형지물의 3차원 위치자료 추출과정을 수치사진측정 기술로 전환하도록 시도하였다. 이 과정을 위해 정사영상 생성에 의한 방법 및 입체영상 형성과 입체관측원리를 이용하여 스테레오 위크스테이션 상에서의 지형지물 위치자료 추출 기법을 연구하였다. 또 한, 각 과정에 대한 프로그램을 개발하고, SPOT위성영상을 기준영상으로 활용하여 실험을 수행하였다. 실험을 통하여 추출된 자료의 위치정확도를 분석하여, 수치사진측정 기술에 의해 지도제작시 위치정확도 요구조건을 만족하는 지형지물 3차원 위치자료의 추출가능성을 입증하였다.
Various matching methods have been introduced by investigators to improve digital elevation model (DEM) accuracy of satellite imagery. This study proposed an area-based matching method according to land cover property using correlation coefficient of pixel brightness value between the two images for DEM generation from IKONOS stereo imagery. For this, matching line (where "matching line" implies straight line that is approximated to complex nonlinear epipolar geometry) is established by exterior orientation parameters to minimize search area. The matching is carried out based on this line. Land cover classes are divided off into water, urban land, forest and agricultural land. Matching size is selected using a correlation-coefficient image in the four areas. The selected sizes are $81{\times}81$ pixels window, $21{\times}21$ pixels window, $119{\times}119$ pixels window and $51{\times}51$ pixels window in the water area, urban land, forest land and agricultural land, respectively. And hence, DEM is generated from IKONOS stereo imagery using the selected matching sizes and land cover map on the four types.
본 논문에서는 위성영상으로부터 수치표고모형 추출을 목적으로 하는 영상정합 알고리즘 의 개발에 관하여 기술한다. 개발된 알고리즘은 주어진 목적에 맞추어 비선형 최소자승법에 기초 한 영역정합방식에 기초하였으나 새롭게 정의된 정합구역을 이용함으로써 기존의 정합방식보다 향상된 정합 수행속도를 가진다. 이 정합 알고리즘은 정합수행 모듈, 정합조절 모듈, 정합최적화 모듈로 구성되어 있으며 각각의 기능에 대하여 기술한다. 또한 제안된 알고리즘의 성능을 정합 가능도, 수행 속도, 정합 수렴 반경 등을 이용하여 정량적으로 분석한다.
동일 센서 내의 스테레오 취득 원리에 기반하여 얻어진 동종센서 스테레오와 서로 다른 센서에서 얻어진 영상간에 임의로 결합된 이종센서 스테레오는 기하 특성과 스테레오 모델 정확도 측면에서 많은 차이를 보이게 된다. 이 논문에서는 고해상도 위성영상에서의 얻어진 동종센서 스테레오 모델과 이종센서 스테레오 모델을 비교한다. 실험을 위해 동일 지역을 촬영한 SPOT-5 스테레오와 KOMPSAT-2 스테레오 영상을 활용하여 총 2쌍의 동종센서 스테레오와 4쌍의 이종센서 스테레오 영상을 이용하였다. 동종센서 스테레오 모델의 경우 모두 안정적인 스테레오 기하를 형성한 반면, 이종센서 스테레오 모델의 경우 2조합은 비교적 안정적인 기하를 다른 2조합은 매우 불안정한 기하를 형성하였다. 그리고 불안정한 기하를 형성한 이종센서 스테레오의 경우 3차원 위치 정확도가 크게 감소하였다. 안정적인 스테레오 기하를 형성하는 이종센서 스테레오의 경우에도 동종센서 스테레오와는 차이점이 있었다. 전반적으로 수직 정확도 측면에서는 동종센서 스테레오 모델이 더 높은 정확도를 보인 반면, 수평 정확도 측면에서는 이종센서 스테레오 모델이 더 높은 정확도를 보여주었다. 논문에서는 두 가지 스테레오 모델이 가지는 기하 특성과 3차원 모델 정확도의 차이를 잘 드러내며, 고해상도 스테레오 영상 특히 이종위성 스테레오 자료를 효과적으로 활용하는데 있어 고려되어야 할 중요한 분석 결과들을 제시한다.
아리랑위성 2호는 다양한 공간정보 생성 및 활용을 위해서 서로 다른 두 궤도를 이용하여 입체영상을 촬영하여 제공할 수 있다. 그러나 이와 같은 입체영상을 지도제작 등에 활용 가능한지 확인하기 위해서는 다양한 실험이 요구된다. 본 연구의 목적은 아리랑위성 2호 입체영상을 이용한 지도제작 가능성을 확인하는데 있으며, 이를 위하여 입체영상 기반의 수치도화를 수행하고 그 성과를 바탕으로 수치고도모델 및 정사영상을 제작한 후 정확도 평가를 수행하였다. RPC 기반의 모델링 결과를 GPS 측량점과 비교한 결과 수평, 수직 모두 ${\pm}1.5m$ 이내의 정확도를 나타냈으며, 이를 바탕으로 실제 도화한 성과를 기존 축척 1/5,000 수치지형도와 비교한 결과 수직방향으로는 지형특성에 따라 최대 5m 이상의 차이도 존재하는 것으로 확인되었다. 한편 비록 실험에 사용된 영상자료 내에 일부 불규칙한 시차가 존재하는 것을 확인하였지만 축척 1/5,000 수치지형도에서 요구되는 레이어에 대해서 최소 70% 이상은 판독 및 도화가 가능한 것으로 확인되었다. 또한 실험을 통해 제작된 도화 DEM을 기존 라이다 DEM 등과 비교함과 동시에 이를 통해 제작된 정사영상의 위치정확도가 축척 1/5,000 정사영상지도에서 요구하는 정확도를 만족하는 것을 확인하였다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.772-775
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2006
Muilti-dimensional feature vector matching algorithm uses multiple features such as intensity, gradient, variance, first or second derivative of a pixel to find correspondence pixels in stereo images. In this paper, we proposed a new method for adjusting automatically the weight of feature in multi-dimensional feature vector matching considering sharpeness of a pixel in feature vector distance curve. The sharpeness consists of minimum and maximum vector distances of a small window mask. In the experiment we used IKONOS satellite stereo imagery and obtained accurate matching results comparable to the manual weight-adjusting method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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