본 논문은 아리랑 2호와 3호에 대한 고해상 다분광 영상 제작을 위한 효과적인 영상융합 기법을 제시한다. 제안된 기법은 널리 알려져 있는 CS 기반의 영상융합 기법을 기본으로 하고 있다. 제안된 기법의 융합 과정은 크게 두 가지 단계로 구분할 수 있다. 첫 번째는 가중 평균된 다분광 영상을 이용한 Intensity 영상의 제작 단계와 두 번째는 최적화된 융합 매개변수를 통한 고주파 영상의 생성 단계이다. 제안된 기법에서는 기존의 방법을 개선한 다른 새로운 형식의 융합 매개변수를 정의하였으며, 이는 고주파 영상, 전정색 영상과 다분광 영상 간 공분산/분산 비를 이용하여 도출된다. 본 알고리즘의 평가를 위해서 기존의 융합 방법들의 결과와 정량적, 시각적 비교분석을 수행하였다. 정량적 분석에는 Spatial ERGAS, Spectral ERGAS, SAM, Q4 평가 지표가 사용되었다. 분석결과, 제안된 기법은 기존의 CS 기반의 영상융합 기법에 비하여 공간적/분광적인 측면에서 모두 향상된 결과를 나타냈다.
빅데이터 관련 기술이 발달함에 따라 이전에는 처리할 수 없었던 방대한 규모의 데이터를 처리할 수 있게 되었다. 이에 따라 데이터 선정 및 융합 자동화 프로세스 구축은 빅데이터 기반 서비스 구현에 있어 선택이 아닌 필수인 시대가 되었다. 본 논문은 공간 정보를 담고 있는 데이터셋을 융합하여 유의미한 새로운 정보를 생성하기 위한 준자동화 기법을 제안한다. 우선 Node2Vec 모델을 활용하여 주어진 데이터셋의 키워드를 이용해 데이터셋의 임베딩 벡터를 생성한다. 생성된 각 임베딩 벡터를 이용해 코사인 유사도를 계산하여 데이터셋 간의 시멘틱 유사도를 구한다. 이후 사람이 개입하여 그 시멘틱 유사도가 상대적으로 높은 데이터셋 쌍 중에서 공간 정보를 가진 데이터셋을 선별하고, 데이터셋 쌍을 융합하여 시각화한다. 이러한 일련의 준자동 융합 프로세스를 통해 단일 데이터셋으로부터는 얻을 수 없는 유의미한 융합정보를 생성할 수 있음을 보인다.
지금까지 위성영상 정보 처리 분야에서는 분광정보를 이용한 영상분석과 시각적 해석 및 자동 분류에 대한 연구가 주로 수행되었으나, 최근에는 영상자료에서 시각적으로 나타나지 않는 특성이나 공간정보의 추출을 위한 여러 시도가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 영상정보의 특성 추출기법인 텍스처 영상 생성기법과 웨이브릿 변환을 연계하여 웨이브릿 기반 텍스처 융합 영상에 대한 연구를 수행하였다. 또한 이러한 영상이 분류 정확도에 어떻게 기여하는 가를 분석하기 위한 적용 사례로 도심지 공간분석과 칼데라 주변지역의 지질학적 구조분석을 수행하였다 영상 분석 시 공간정보 활용을 위한 텍스처 영상 생성기법과 웨이브릿 기반 텍스처 융합 영상 생성기법을 사용하면 원본영상만을 사용하였을 때보다 높은 분류정확도를 보였다. 고해상도 영상을 사용한 도심지의 경우 원본영상에 텍스처영상과 웨이브릿 기반 텍스처 융합 영상을 모두 활용한 경우의 분류정확도가 가장 높은 값을 보였다. 이는 상세화소의 변화가 매우 중요한 도심지의 특성상, 세밀한 공간정보가 최대로 활용되었기 때문으로 해석되어진다. 또한 중 저해상도 영상을 사용한 지질학적 구조분석의 경우 원본영상에 텍스처 영상만을 활용한 경우가 가장 높은 분류정확도를 보였다. 이는 칼데라를 중심으로 한 비교적 크기가 큰 지질학적 구조 분석 시 고도변화와 지열분포 등의 정보가 적당히 단순화 될 필요가 있었기 때문인 것으로 해석된다. 따라서 이러한 기법들을 실제 연구에 적용하기 위해서는 연구의 목적과 위성영상의 해상도 등의 정보를 모두 고려하여 적절한 기법을 잘 적용하는 것이 중요하다.
본 연구는 해안지역의 지속 가능한 개발과 보존을 위하여 고해상도 위성영상의 활용을 극대화하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 다목적 실용위성 2호 영상 자료를 이용하여 빌딩추출에 가장 적합한 영상 융합기법을 제시하고 분석하였으며, 이와 함께 기존에 널리 사용되어오던 화소 기반한 영상분석과 최근 고해상도 위성영상 활용의 증가와 함께 관심을 받고 있는 지리객체 기반한 영상분석을 비교하여 고해상도 영상에 적합한 지리정보추출 기법을 탐색 하였다. 본 연구에서 제안된 분석방법과 평가 방법들은, 향후 발사 예정인 다목적 실용위성 3호와 그 외 고해상도 위성영상을 이용한 해안지역의 지리정보 추출에 효과적으로 사용될 것이다.
The MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) sensor has 36 bands at 250m, 500m, 1km spatial resolution. However, 500m or 1km MODIS data exhibits a few limitations when low resolution data is applied at small areas that possess complex land cover types. In this study, we produce seven 250m spectral bands by fusing two MODIS 250m bands into five 500m bands. In order to recommend the best fusion method by which one acquires MODIS data, we compare seven fusion methods including the Brovey transform, principle components algorithm (PCA) fusion method, the Gram-Schmidt fusion method, the least mean and variance matching method, the least square fusion method, the discrete wavelet fusion method, and the wavelet-PCA fusion method. Results of the above fusion methods are compared using various evaluation indicators such as correlation, relative difference of mean, relative variation, deviation index, peak signal-to-noise ratio index and universal image quality index, as well as visual interpretation method. Among various fusion methods, the local mean and variance matching method provides the best fusion result for the visual interpretation and the evaluation indicators. The fusion algorithm of 250m MODIS data may be used to effectively improve the accuracy of various MODIS land products.
Many satellite image fusion techniques have been developed in order to produce a high resolution multispectral (MS) image by combining a high resolution panchromatic (PAN) image and a low resolution MS image. Heretofore, most high resolution image fusion techniques have used IKONOS and QuickBird images. Recently, GeoEye-1, offering the highest resolution of any commercial imaging system, was launched. In this study, we have experimented with GeoEye-1 images in order to evaluate which fusion algorithms are suitable for these images. This paper presents compares and evaluates the efficiency of five image fusion techniques, the $\grave{a}$ trous algorithm based additive wavelet transformation (AWT) fusion techniques, the Principal Component analysis (PCA) fusion technique, Gram-Schmidt (GS) spectral sharpening, Pansharp, and the Smoothing Filter based Intensity Modulation (SFIM) fusion technique, for the fusion of a GeoEye-1 image. The results of the experiment show that the AWT fusion techniques maintain more spatial detail of the PAN image and spectral information of the MS image than other image fusion techniques. Also, the Pansharp technique maintains information of the original PAN and MS images as well as the AWT fusion technique.
이 논문에서는 상호보완적인 공간 및 분광해상도를 가진 다중센서 위성영상을 이용하여 공간해상도와 분광해상도를 향상시키기 위해 영역-점 회귀 크리깅(area-to-point regression kriging, ATPRK) 기반의 2단계 spatio-spectral fusion method (2SSFM)을 제안하였다. 2SSFM은 ATPRK와 random forest 회귀 모형을 결합하여 다중센서 위성영상에서 높은 공간해상도를 갖는 분광 밴드를 예측한다. 첫 번째 단계에서는 다중센서 위성영상 사이의 공간해상도 차이를 감소시키기 위해 ATPRK 기반 공간 상세화를 수행한다. 두 번째 단계에서는 다중센서 위성영상 사이의 분광 밴드의 관계성을 정량화하기 위해 random forest를 이용한 회귀 모델링을 적용하였다. 2SSFM의 예측 성능은 적색 경계와 단파 적외선 밴드를 생성하는 사례 연구를 통해 평가하였다. 사례 연구에서 2SSFM은 실제 분광 밴드와 유사한 분광패턴을 보이면서 공간해상도가 향상된 적색 경계와 단파 적외선 밴드를 생성할 수 있었으며, 2SSFM가 고해상도 위성영상에서 제공하지 않은 분광 밴드 생성에 유용함을 확인할 수 있었다. 따라서 2SSFM을 통해 실제로 획득 불가능하지만 환경 모니터링에 효과적인 분광 밴드를 예측함으로써 다양한 분광 지수를 생성할 수 있을 것으로 기대된다.
An automatic approach and strategy for extracting building information from aerial images using combined image analysis and interpretation techniques is described in this paper. A dense DSM is obtained by stereo image matching. Multi-band classification, DSM, texture segmentation and Normalised Difference Vegetation Index (NDVI) are used to reveal building interest areas. Then, based on the derived approximate building areas, a shape modelling algorithm based on the level set formulation of curve and surface motion has been used to precisely delineate the building boundaries. Data fusion, based on the Dempster-Shafer technique, is used to interpret simultaneously knowledge from several data sources of the same region, to find the intersection of propositions on extracted information derived from several datasets, together with their associated probabilities. A number of test areas, which include buildings with different sizes, shape and roof colour have been investigated. The tests are encouraging and demonstrate that the system is effective for building extraction, and the determination of more accurate elevations of the terrain surface.
This paper describes a data fusion method for high spatial resolution satellite imagery. The pixels located around an object edge have spectral mixing because of the geometric primitive of pixel. The larger a size of pixel is, the wider an area of spectral mixing is. The intensity of pixels adjacent edges were modified by the spectral characteristics of the pixels located inside of objects. The methods developed in this study were tested using IKONOS Multispectral and Pan data of a part of Jeju-shi in Korea. The test application shows that the spectral information of the pixels adjacent edges were improved well.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권11호
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pp.4118-4136
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2014
To preserve the spatial consistency of low-level features, generalized Riesz-wavelet transform (GRWT) is adopted for fusing multi-modality images. The proposed method can capture the directional image structure arbitrarily by exploiting a suitable parameterization fusion model and additional structural information. Its fusion patterns are controlled by a heuristic fusion model based on image phase and coherence features. It can explore and keep the structural information efficiently and consistently. A performance analysis of the proposed method applied to real-world images demonstrates that it is competitive with the state-of-art fusion methods, especially in combining structural information.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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