KOMPSAT-1 was launched on 21 December, 1999 and the main mission of the satellite is the cartography to provide the imagery from a remote earth view for the production of maps of Korean territory. For this purpose, the satellite has capability to tilt the spacecraft utmost $\pm$45 degrees to acquire stereo satellite imagery in different paths. This study aims to estimate the three dimensional positioning accuracy of stereo satellite imagery from EOC(electro-optical camera), a payload of KOMPSAT-1 satellite. For this purpose, the ground control points and check points were obtained by GPS surveying. The sensor modeling and the adjustment was performed by PCI software installed in KARI (Korea Aerospace Research Institute), which contained mathematical analysis module for KOMPSAT-1 EOC. The study areas were Taejon and Nonsan, placed in the middle part of Korea. As a result of this study, we found that the RMSE(root mean square error) value of three dimensional positioning KOMPST-1 stereo imagery can be less than 1 pixel (6.6 m) if we can use about 10 GCPs(ground control points). Then, a standarrd of FGDC (Federal Geographic Data Committee) of USA was applied to the result to estimate the three dimensional positioning accuracy of KOMPSAT-1 stereo imagery.
One of the most important procedure in stereo DEM generation is the stereo matching process which finds the conjugate pixels in a pair of stereo imagery. In order to be found as conjugate pixels, the pixels should have distinct spatial feature to be distinguished from other pixels. However, in the homogeneous areas such as water covered or forest canopied areas, it is very difficult to find the conjugate pixels due to the lack of distinct spatial feature. Most of erroneous elevation values in the stereo DEM are produced in those homogeneous areas. This paper presents a simple method for improving the quality of stereo DEM utilizing the texture filters. An entropy filter was applied to one of the input stereo imagery to extract very homogeneous areas before stereo matching process. Those extracted homogeneous areas were excluded from being candidates for stereo matching process. Also a statistical texture filter was applied to the generated elevation values before the interpolation process was applied in odor to remove the remaining anomalous elevation values. Stereo pair of SPOT level 1B panchromatic imagery were used for the experiments. The results showed that by utilizing the texture filters as a pre and a post processor of stereo matching process, the quality of the stereo DEM could be dramatically improved.
Digital surface model generation from IKONOS stereo imagery is a new challenge in photogrammetric community, especially when the satellite company does not provide the raw data as well as their ancillary ephemeris data. In this paper we utilized an estimated relief displacement azimuth and the nominal collection elevation data included in the metadata file to correct the relief displacement of GCPs, together with a linear transformation for geometric modeling of IKONOS imagery. Space intersection is performed by the trigonometric intersection assuming a parallel projection of IKONOS imagery due to its small FOV and frame size. In the experiment, less than 2-meters of RMSE in orbit modeling is achieved denoting the potential positioning accuracy of the IKONOS stereo imagery.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.10
no.2
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pp.25-30
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1992
Most algorithms in computer vision and digital photogrammetry assume that digital stereo pairs are registered in epipolar geometry. But, an aerial stereo pair is not likely to be in epiplar geometry since the attitude of the camera at the instant of exposure is different at every exposure station. In this paper, stereo digital imagery is obtained from aerial stereo pair by scanner. Then procesure to resample the digital imagery to epipolar geometry using exterior orientation elements after absolute orientation is described. As a result, a stereo imagery in epipolar geometry is produced from stereo digital imagery. Epipolar imagery in this paper is applied to the image matching method by digital image correlation technique. Then, a digital elevation model is produced from the result of image matching. The digital elevation model in this paper is compared to the other digital elevation model produced by analytical plotter. As a result, an economical method to generate digital elevation model is presented.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.13
no.1
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pp.52-57
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2007
In this paper we proposed multi-directional matching windows combined by multi-dimensional feature vector matching, which uses not only intensity values but also multiple feature values, such as variance, first and second derivative of pixels. Multi-dimensional feature vector matching has the advantage of compensating the drawbacks of area-based stereo matching using one feature value, such as intensity. We define matching cost of a pixel by the minimum value among eight multi-dimensional feature vector distances of the pixels expanded in eight directions having the interval of 45 degrees. As best stereo matches, we determine the two points with the minimum matching cost within the disparity range. In the experiment we used aerial imagery and IKONOS satellite imagery and obtained more accurate matching results than that of conventional matching method.
In 1799, Korea has become a country that holds Earth observation satellite in orbit as they had succeeded in the launch of KOPMSAT-1, the first Korean Earth observation satellite for the practical purpose. For the wide application of the satellite imagery, various application techniques are required, and topographic mapping is essential technique for the application in various fields. Moreover, considering that the main mission of the KOMPSAT-1 is to provide the satellite imagery for the mapping of Korean peninsula, the topographic mapping using KOMPSAT-1 EOC imagery is very significant. In this paper, we showed the possibility of digital plotting using KOMPSAT-1 EOC stereo images to produce topographic map. For the purpose, we implemented experimental stereo plotting using digital photogrammetric workstation and analyzed the procedure. As a result of this paper, we showed that some elements consist in 1:25,000 scale map can be plotted from KOMPSAT-1 Stereo images.
PARK DOO-YOUL;KIM JIN-KWANG;LEE HO-NAM;WON JOONG-SUN
Proceedings of the KSRS Conference
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2005.10a
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pp.667-670
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2005
Ground control points(GCPs) can be extracted from SAR data given precise orbit for DTM generation using optic images and other SAR data. In this study, we extract GCPs from ERS SAR data and SRTM DEM. Although it is very difficult to identify GCPs in ERS SAR image, the geometry of optic image and other SAR data are able to be corrected and more precise DTM can be constructed from stereo optic images. Twenty GCPs were obtained from the ERS SAR data with precise Delft orbit information. After the correction was applied, the mean values of planimetric distance errors of the GCPs were 3.7m, 12.1 and -0.8m with standard deviations of 19.9m, 18.1, and 7.8m in geocentric X, Y, and Z coordinates, respectively. The geometries of SPOT stereo pair were corrected by 13 GCPs, and r.m.s. errors were 405m, 705m and 8.6m in northing, easting and height direction, respectively. And the geometries of RADARS AT stereo pair were corrected by 12 GCPs, and r.m.s. errors were 804m, 7.9m and 6.9m in northing, easting and height direction, respectively. DTMs, through a method of area based matching with pyramid images, were generated by SPOT stereo images and RADARS AT stereo images. Comparison between points of the obtained DTMs and points estimated from a national 1 :5,000 digital map was performed. For DTM by SPOT stereo images, the mean values of distance errors in northing, easting and height direction were respectively -7.6m, 9.6m and -3.1m with standard deviations of 9.1m, 12.0m and 9.1m. For DTM by RADARSAT stereo images, the mean values of distance errors in northing, easting and height direction were respectively -7.6m, 9.6m and -3.1m with standard deviations of 9.1m, 12.0m and 9.1m. These results met the accuracy of DTED level 2
Vegetation classes, especially grass and tree classes, are often confused in classification when conventional spectral pattern recognition techniques are used to classify urban areas. This paper reports on a study to improve the classification results by using an automated process of considering height information in separating urban vegetation classes, specifically tree and grass, using three-band, high-spatial resolution, digital aerial imagery. Height information was derived photogrammetrically from stereo pair imagery using cross correlation image matching to estimate differential parallax for vegetation pixels. A threshold value of differential parallax was used to assess whether the original class was correct. The average increase in overall accuracy for three test stereo pairs was $7.8\%$, and detailed examination showed that pixels reclassified as grass improved the overall accuracy more than pixels reclassified as tree. Visual examination and statistical accuracy assessment of four test areas showed improvement in vegetation classification with the increase in accuracy ranging from $3.7\%\;to\;18.1\%$. Vegetation classification can, in fact, be improved by adding height information to the classification procedure.
We propose a homology between thermodynamic systems and images for the treatment of time-varying imagery. A physical system colder than its surroundings absorbs heat from the surroundings. Furthermore, the absorbed heat increases the entropy of the system, which is closely related to its disorder as given by the definition of Clausius and Boltzmann. Because pixels of an image are viewed as a state of lattice-like molecules in a thermodynamic system, the task of reckoning the entropy variations of pixels is similar to estimating their degrees of disorder. We apply this homology to the uncalibrated stereo matching problem. The absence of calibrations alleviates user efforts to install stereo cameras and enables users to freely modify the composition of the cameras. The proposed method is also robust to differences in brightness, white balancing, and even focusing between stereo image pairs. These peculiarities enable users to estimate the depths of interesting objects in practical applications without much effort in order to set and maintain a stereo vision setup. Users can consequently utilize two webcams as a stereo camera.
Kim, Hye-Jin;Choi, Jae-Wan;Chang, Ho-Wook;Ryu, Ki-Yun
Korean Journal of Remote Sensing
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v.23
no.5
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pp.439-445
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2007
Stereoscopic viewing is an efficient technique for not only computer vision but also remote sensing applications. Generally, stereo pair obtained at the same time is necessary for 3D viewing, but it is possible to synthesize a stereomate suitable for stereo view with a single image and disparity-map. There have been researches concerning the generation of the synthetic stereomate from remote sensing imagery. However it is hard to find researches concerning the restoration of occlusion in stereomate. In this paper, we generated synthetic stereomates from remote sensing images, focused on the occlusion restoration. In order to figure out proper restoration methods depending on the spatial resolution of remote sensing imagery, we tested several methods including general interpolation and inpainting technique, then evaluated the results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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