• 제목/요약/키워드: Selective Histogram Matching

검색결과 2건 처리시간 0.015초

도심지역의 그림자 영향을 고려한 다시기 고해상도 위성영상의 선택적 히스토그램 매칭 (Selective Histogram Matching of Multi-temporal High Resolution Satellite Images Considering Shadow Effects in Urban Area)

  • 염준호;김용일
    • 대한공간정보학회지
    • /
    • 제20권2호
    • /
    • pp.47-54
    • /
    • 2012
  • 도심지 모델링과 분석을 효과적으로 수행하기 위해서는 다른 시기나 다른 지역의 추가적인 고해상도 위성영상이 반드시 필요하다. 그러나 같은 지상 개체라 하더라도 서로 다른 영상에서 방사적인 불일치가 존재하며 이는 영상 처리와 분석의 정확도를 저하시키는 원인이 된다. 더욱이 도심지의 경우 건물, 수목, 교량, 기타 구조물 등 높이를 갖는 개체들은 영상 전체에 걸쳐 그림자를 발생시키며 이는 상대 방사 정규화의 질을 저하시킨다. 본 연구에서는 태양과 위성의 기하학적 위치 정보, 부가적인 수치 표고 모델이 없어도 적용이 가능한 단영상 기반의 그림자 추출기법을 적용하고 그림자의 영향을 배제한 선택적인 히스토그램 매칭 기법을 제안하였다. 건물의 에지 버퍼 영역에 대한 인접 정보와 분할을 통해 생성된 객체의 공간 및 분광인자를 이용하여 그림자를 추출한 후, 아스팔트 도로와 같이 그림자로 잘못 추출된 이상 객체를 제거하였다. 최종적으로 그림자 지역이 마스킹 된 Quickbird-2 다시기 영상을 이용하여 비그림자 지역만을 이용하여 선택적 히스토그램 매칭을 수행하였다.

Stream flow estimation in small to large size streams using Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar (SAR) data in Han River Basin, Korea

  • Ahmad, Waqas;Kim, Dongkyun
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
    • /
    • pp.152-152
    • /
    • 2019
  • This study demonstrates a novel approach of remotely sensed estimates of stream flow at fifteen hydrological station in the Han River Basin, Korea. Multi-temporal data of the European Space Agency's Sentinel-1 SAR satellite from 19 January, 2015 to 25 August, 2018 is used to develop and validate the flow estimation model for each station. The flow estimation model is based on a power law relationship established between the remotely sensed surface area of water at a selected reach of the stream and the observed discharge. The satellite images were pre-processed for thermal noise, radiometric, speckle and terrain correction. The difference in SAR image brightness caused by the differences in SAR satellite look angle and atmospheric condition are corrected using the histogram matching technique. Selective area filtering is applied to identify the extent of the selected stream reach where the change in water surface area is highly sensitive to the change in stream discharge. Following this, an iterative procedure called the Optimum Threshold Classification Algorithm (OTC) is applied to the multi-temporal selective areas to extract a series of water surface areas. It is observed that the extracted water surface area and the stream discharge are related by the power law equation. A strong correlation coefficient ranging from 0.68 to 0.98 (mean=0.89) was observed for thirteen hydrological stations, while at two stations the relationship was highly affected by the hydraulic structures such as dam. It is further identified that the availability of remotely sensed data for a range of discharge conditions and the geometric properties of the selected stream reach such as the stream width and side slope influence the accuracy of the flow estimation model.

  • PDF