대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.810-814
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2002
According to the image level definition for KOMPSAT-2 in KOMPSAT-2 Ground Station Specification, the level 0 is frame formatted, unprocessed data at full resolution; any and all communications artifacts (e.g., synchronization frames, communications headers) removed. The level 0 is used for two purposes: 1) exchange of imagery between image receiving & processing element (IRPE), and 2) image transfer from the Receiving & Archiving Subsystem to Search & Processing Subsystem. On-board processing of imagery data of KOMPSAT-2 includes JPEG-like compression and encryption besides conventional CCSDS packetization. The encryption is used to secure imagery data from any intervention during downlink and compression allows real-time downlink of image data reducing data rate produced from the camera. While developing ground receiving system for KOMPSAT-2, it was necessarily to define level 0 products. In this paper, we will suggest level 0 product definition for KOMPSAT-2 and explain reasons of the decisions made. The key factor used while defining the level 0 products is the efficiency of whole ground receiving system. The latter half of the paper will explain the implementation of software that generates level 0 products. The necessary steps to produce level 0 products will be explained, and the performance achieved will be presented.
본 연구에서는 SPOT 위성자료를 이용함에 있어 경제적 시간적 효용성을 증대시키기 위해, CCT 형태의 수치영상자료를 일반 PC 영상처리체계로 처리하여 3차원 위치를 결정하고자 하였으며, 위성영상의 상좌표취득에는 통계적 이론에 근거한 영상정합기법을 도입, 좌표취득의 신뢰도를 분석하여 수치표고모형생성, 정사사진의 작성 등에 요구되는 3차원 위치결정에 관한 새로운 알고리즘을 제시하였다. CCT 형태의 수치위성영상을 이용한 상좌표취득에 있어서 영상정합기법을 적용한 결과, 육안관측에 의하여 상좌표를 취득하는 방법에 비하여 수평위치 및 높이결정의 정확도를 향상시킬 수 있었다. 상좌표취득을 위해 영상상관기법을 적용할 경우, 기준영역의 크기를 변화시켜 상관계수를 구한 결과, 19$\times$19 영상소의 기준영역이 상좌표취득에 있어 가장 적합한 크기임을 알 수 있었으며, 이러한 결과를 바탕으로 SPOT 위성자료를 해석함에 있어 수치영상의 활용에 관한 알고리즘을 제시할 수 있었다.
도시화는 토지 이용과 토지 피복에 많은 변화를 가져오며 토지 이용의 변화는 도시확장과 밀접한 관계를 가지게 된다. 위성영상을 이용하여 도시화에 관한 주제도를 제작하는 것은 토지 이용의 변화에 관한 분석과 자료 제작에 있어서 중요한 방법 중의 하나이다. 과거의 위성영상은 도시정보를 얻을 수 있는 유용한 정보이며 CORONA는 1960년부터 1972년 사이에 운용된 미국의 고해상도 첩보위성영상으로 1995년 일반에 공개가 되었다. 그러나 코로나 위성영상은 파노라마 방식으로 촬영되었기 때문에 여러 가지 형태의 왜곡이 영상에 존재한다. 본 논문에서는 영상의 왜곡을 보정하여 공선조건식을 이용하는 수학적인 모델을 제안하였다. 기하보정 후 서울시 모자이크 영상을 제작하였으며 1972년 CORONA 영상과 1995년 SPOT 영상에 GLCM 기법과 육안판독을 이용하여 도시경계를 추출함으로서 서울시의 변화모습을 정량적으로 관찰할 수 있었다.
The needs for digital models of real environment such as 3D terrain or cyber city model are increasing. Most of applications related with modeling and simulation require virtual environment constructed from geospatial information of real world in order to guarantee reliability and accuracy of the simulation. The most fundamental data for building virtual environment, terrain elevation and orthogonal imagery is acquired from optical sensor of satellite or airplane. Providing interoperable and reusable digital model is important to promote practical application of high-resolution satellite imagery. This paper presents the new research regarding representation of geospatial information, especially for 3D shape and appearance of virtual terrain. and describe framework for constructing real-time 3D model of large terrain based on high-resolution satellite imagery. It provides infrastructure of 3D simulation with geographical context. Web architecture, XML language and open protocols to build a standard based 3D terrain are presented. Details of standard-based approach for providing infrastructure of real-time 3D simulation using high-resolution satellite imagery are also presented. This work would facilitate interchange and interoperability across diverse systems and be usable by governments, industry scientists and general public.
Compared to the imagery produced by traditional satellites, PlanetScope satellite imagery has made it possible to easily capture remotely-sensed imagery every day through dozens or even hundreds of satellites on a relatively small budget. This study aimed to detect changed areas and update a land cover map using a PlanetScope image. To generate a classification map, pixel-based Random Forest (RF) classification was performed by using additional features, such as the Normalized Difference Water Index (NDWI) and the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). The classification result was converted to vector data and compared with the existing land cover map to estimate the changed area. To estimate the accuracy and trends of the changed area, the quantitative quality of the supervised classification result using the PlanetScope image was evaluated first. In addition, the patterns of the changed area that corresponded to the classification result were analyzed using the PlanetScope satellite image. Experimental results found that the PlanetScope image can be used to effectively to detect changed areas on large-scale land cover maps, and supervised classification results can update the changed areas.
Image registration involves overlapping images of an identical region and assigning the data into one coordinate system. Image registration has proved important in remote sensing, enabling registered satellite imagery to be used in various applications such as image fusion, change detection and the generation of digital maps. The image descriptor, which extracts matching points from each image, is necessary for automatic registration of remotely sensed data. Using contrast enhancement algorithms such as histogram equalization and image stretching, the normalized data are applied to the image descriptor. Drawing on the different spectral characteristics of high resolution satellite imagery based on sensor type and acquisition date, the applied normalization method can be used to change the results of matching interest point descriptors. In this paper, the matching points by scale invariant feature transformation (SIFT) are extracted using various contrast enhancement algorithms and injection of Gaussian noise. The results of the extracted matching points are compared with the number of correct matching points and matching rates for each point.
고해상도위성 영상은 항공사진에 비해서 다중분광특성 뿐만 아니라 광역성에서 많은 장점을 가지고 있다. 그래서 고해상도 인공위성영상은 수치지도를 제작할 때 GIS자료 구축하는데 유용하게 사용될 수 있다. 본 연구에서는 IKONOS 위성 영상에서 자동 검출된 도로정보가 ITS시스템 구축을 위한 자료로 사용되거나 변화가 빈번한 도시지역의 수치 지도 갱신 및 위성 영상지도 제작에 활용될 수 있는 가능성을 분석하였다. 본 연구에서는 저주파 필터링 후 Sobel 연산자가 도로 경계 검출을 위해 적용되었다. 연구결과 고해상도 위성 영상 자료 특성에 따라 도로를 비롯한 구조물 경계를 검출하고자 할 때 저주파 필터링과 고주파 필터링은 ITS구축을 위한 기초자료로 활용이 가능할 것으로 보인다.
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.
KOMPSAT-3, 3A호의 운용 및 다양한 특성을 가지는 차세대중형위성의 발사에 따라서, 고해상도 위성영상의 활용이 지속적으로 증대되고 있다. 특히, ARD (Analysis Ready Data) 형태로의 위성영상 제공을 위하여 기하보정 및 방사보정 등의 다양한 전처리에 대한 연구가 이루어지고 있다. 위성영상의 전처리를 위해서는 촬영 영상에 관한 보조정보가 필요하며, 태양 천정각, 태양 방위각, 촬영각 등이 대표적인 자료이다. 그러나, 대부분의 고해상도 위성영상은 영상 전체에 대한 태양 천정각 및 촬영각을 단일 변수로 제공하고 있다. 본 연구에서는 RFM (Rational Function Model) 및 영상의 보조정보들을 이용하여 영상의 각 화소에 대응되는 태양 천정각 및 촬영각을 산출해보고, 이에 따른 품질을 평가해보고자 하였다. 특히, 화소 기반의 태양 천정각 및 촬영각의 활용을 위하여, 대기상부 반사율(top of atmospheric reflectance)을 산출함에 있어서, 화소 기반의 보조 자료를 적용하고, 단일 상수 기반의 대기상부 반사율과의 비교평가를 수행하였다. 실험 결과, 화소 기반의 태양 천정각 및 촬영각 정보는 보조정보와 유사한 경향을 보였으며, 이를 이용하여 계산된 대기상부 반사율은 왜곡이 감소되었음을 확인하였다.
This study analyzes the changes in the surface area of each forest cover, based on temperature data analysis and satellite imagery as the basic methods for the impact assessment of climate change on regional units. Furthermore, future changes in the forest cover are predicted using the double exponential smoothing method. The results of the study have shown an overall increase in annual mean temperature in the studied region since 1990, and an especially increased rate in winter and autumn compared to other seasons. The multi-temporal analysis of the changes in the forest cover using satellite images showed a large decrease of coniferous forests, and a continual increase in deciduous forests and mixed forests. Such changes are attributed to the increase in annual mean temperature of the studied regions. The analysis of changes in the surface area of each forest cover using the statistical data displayed similar tendencies as that of the forest cover categorizing results from the satellite images. Accordingly, rapid changes in forest cover following the increase of temperature in the studied regions could be expected. The results of the study of the forest cover surface using the double exponential smoothing method predict a continual decrease in coniferous forests until 2050. On the contrary, deciduous forests and mixed forests are predicted to show continually increasing tendencies. Deciduous forests have been predicted to increase the most in the future. With these results, the data on forest cover can be usefully applied as the main index for climate change. Further qualitative results are expected to be deduced from these data in the future, compared to the analyses of the relationship between tree species of forest and climate factors.
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