IKONOS, QuickBird, Kompsat-2 등 서로 다른 고해상도 광학 센서로 취득된 다중시기 영상은, 취득 당시의 센서 자세나 환경의 차이에 의해 영상 등록(image registration)을 수행한 이후에도 여전히 지역적인 지형 불일치가 존재한다. 등록오차(registration noise)라고도 불리는 이러한 지형 불일치는 고해상도 다중시기 영상을 이용하여 공간정보를 추출하는 다양한 활용분야의 정확도를 떨어뜨리는 방해 요인으로 작용한다. 반대로, 등록오차를 추출하여 이를 효과적으로 제거한다면 결과적으로는 다중시기 고해상도 영상을 이용하여 추출되는 공간정보의 정확도를 높일 수 있다. 이에 본 연구에서는 지배적인 등록오차는 주로 영상 내 객체의 경계를 따라서 존재한다는 가정 하에, 경계강도 영상을 이용하여 등록오차를 추출한다. 추출된 등록오차의 지역적 분포특성을 고려하여 고해상도 영상 간 지형 불일치를 최소화하는 정밀 등록 기법을 제안한다. 제안 기법을 평가하기 위해, 고해상도 다중시기 광학위성 영상을 이용하여 실험지역을 구성한다. 등록오차 기반의 정밀 등록 기법 적용 결과와 수동으로 수행한 등록 결과와의 정량적/정성적 비교평가를 통해 제안 기법의 우수성을 판단하고자 한다.
In this paper, we introduce a change detection system that can extract and analyze change elements from high-resolution satellite imagery as well as low- or middle-resolution satellite imagery. The developed system provides not only 7 pixel-based methods that can be used to detect change from low- or middle-resolution satellite images but also a float window concept that can be used in manual change detection from high-resolution satellite images. This system enables fast process of the very large image, because it is constituted by OGC grid coverage components. Also new change detection algorithms can be easily added into this system if once they are made into grid coverage components.
상업위성에서 공급되는 고해상도영상의 활용을 증대하기 위한 영상합성에 대한 관심이 증가하고 있다. 합성에 사용된 고해상도 흑백영상과 저해상도 다중분광영상은 항공기탑재 다중분광 주사기에 의해 촬영된 네 밴드의 영상을 이용하여 모의 제작하였다. 모의 합성된 2rl 해상도의 흑백 영상과 Bnl 해상도의 네 밴드 영상에 대하여 다섯 가지 합성방법(MWD, ItIS, PCA, HPF, CN, PCA) 을 적용하였다. 합성된 영상에 대해서 원래 영상들이 가지고 있던 공간해상도와 분광정보 측면의 특성을 분석하고자, 육안판독, 통계치비교, semivariogram, 분광반사특성 등을 비교하였다. MWD 변환방법에 의하여 합성된 영상이 공간해상도 및 분광정보 측면에서 모두 합성에 사용된 원래 영상과 근접한 결과를 보였다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.631-634
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2006
Three main important sources for establishing GIS are the orthomap in scale 1:5 000 with Ground Sampling Distance of 0,5m; DEM/DTM data with height error of ${\pm}$1,0m and topographic map in scale 1: 10 000. The new era with Very High Resolution Satellite (VHRS) images as IKONOS, QuickBird, EROS, OrbView and other ones having Ground Sampling Distance (GSD) even lower than 1m has been in potential for producing orthomap in large scale 1:5 000, to update existing maps, to compile general-purpose or thematic maps and for GIS. The accuracy of orthomap generated from VHRS image affects strongly on GIS reliability. Nevertheless, orthomap accuracy taken from VHRS image is at first dependent on chosen sensor geometrical models. This paper presents, at fist, theoretical basic of the Rational Polynomial Coefficient (RPC) model installed in the commercial ImageStation Systems, realized for orthorectifying VHRS images. The RPC model of VHRS image is a replacement camera mode that represents the indirect relation between terrain and its image acquired on the flight orbit. At the end of this paper the practical accuracies of IKONOS and QuickBird image orthorectified by RPC model on Canadian PCI Geomatica System have been presented. They are important indication for practical application of producing digital orthomaps.
갯골은 갯벌 퇴적의 형성과 발달에 가장 핵심적인 구실을 하는 해안퇴적지형으로써, 갯벌 퇴적/침식 지형의 이해와 분포 파악에 있어 매우 중요한 지표로 여겨진다. 본 연구는 KOMPSAT 고해상도 위성영상자료를 활용하여 시화호 간척지의 방조제 수문 개방 이후 시기별 갯골 변화 양상을 파악하고, 고해상도 위성 영상의 활용 가능성 및 효율성 평가하는데 목적을 가진다. 갯골 선 추출을 위해 2009년, 2014년, 2019년 세 시기를 대상으로 KOMPSAT 2, 3 영상을 활용하였으며, 각 4개의 분광 밴드를 활용한 주성분 분석 및 기본 신경망 기반 감독 분류와 Normalized Difference Water Index, Matched Filtering 및 Spectral Angle Mapper 감독 분류 기반의 밴드 비연산 기법을 적용하였다. 추출한 갯골 정보의 검증을 위해 국토지리정보원 수치지도정보 및 중해상도 Landsat 7 ETM+ 영상자료를 활용하였다. 검증 결과, 갯골 선의 방향성 및 분포 양상 변화 감지 부분에서 KOMPSAT 영상 자료가 Landsat 7 영상과 비교하여 검증자료와 큰 일치성을 나타냈다. 하지만 갯골 선 밀도 분포 파악 및 퇴적 지형 발달과 관련된 유의미한 정보의 제공에 있어서는 한계를 가질 것으로 확인되었다. 본 연구는 국내 조간대 환경 이슈에 대응하는 방안으로써 KOMPSAT 영상 기반 고해상도 원격 탐사의 활용 가능성을 제시할 수 있을 것으로 기대되며, 조간대 환경 일대를 대상으로 하는 다종 플랫폼 영상 기반 융·복합 주제도 작성을 위한 기초연구자료로써 이용될 수 있을 것으로 기대된다.
IKONOS-2, QuickBird, KOMPSAT-2와 같은 고해상도 위성영상은 높은 공간해상도의 흑백영상과 멀티스펙트럴 영상을 동시에 제공하고 있다. 영상융합은 서로 다른 공간, 분광해상도를 가지는 영상을 이용하여 두 개의 장점을 모두 가지는 영상으로 재구성하는 것을 의미하며 위성영상을 영상의 시각화, 개체 추출 등에 더욱 효과적으로 사용할 수 있도록 한다는 점에서 중요한 연구분야이다. 이를 위해 많은 영상융합 알고리즘이 제안되었지만, 대부분 의 알고리즘들은 융합 후에 원 멀티스펙트럴 영상의 분광정보를 효과적으로 보존하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 수정된 영상 유도 기법을 통하여 융합영상의 분광왜곡량을 줄이는 알고리즘을 제안하였다. 원 멀티스펙트럴 영상과 해상도를 낮춘 융합영상과의 비교 분석을 통하여 융합영상의 분광 정보 왜곡량을 보정하도록 유도기법을 조정하였다. QuickBird 영상에 적용한 결과, 다양한 융합영상들이 본 알고리즘을 적용할 경우에 분광왜곡량이 줄어드는 것을 확인할 수 있었다.
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.
대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.43-47
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1999
In this paper, we describe the configuration of the KITSAT-3 image data receiving, archiving, processing and distribution system in operation. Following the low-cost and software-based design concept, the whole system is composed of three PCs : two for data receiving, archiving and processing which provide a full dual-redundant configuration and one for image catalog browsing which can be accessed by public users. Except that receiving and archiving PCs have serial data ingest boards plugged in, they are configured by general peripherals. This basic and simple hardware configuration made it possible to show that a very low cost system can support a full ground operation for the utilization of high-resolution satellite image data.
The land uses of Korean peninsula are very complicated and high-density. Therefore, the image classification using coarse resolution satellite images may not provide good results for the land cover classification. The purpose of this paper is to compare the classification accuracy of visual interpretation with that of digital image classification of satellite remote sensing data such as 20m SPOT and 30m TM. In this study, hybrid classification was used. Classification accuracy was assessed by comparing each classification result with reference data obtained from KOMPSAT-1 EOC imagery, air photos, and field surveys.
산불 피해는 복구, 보상 및 2차 피해 예방을 위해 빠르고 정확히 조사되어야 한다. 원격탐사 기반의 산불 피해강도 조사 방법으로 주로 산불 전과 후의 반사율 및 분광지수의 차이를 비교하고 있다. 최근 고해상도 위성영상 및 무인기 영상의 활용이 증가하고 있으나, 언제 어디에서 발생할지 예측할 수 없는 산불에 대한 발생 전 영상을 획득하는 것이 쉽지 않다. 본 연구에서는 산불 피해강도 분류에 있어 고해상도 영상과 감독분류 기법의 활용 가능성을 분석하고자 하였다. 산불 후에 촬영된 KOMPSAT-3A 영상과 무인기 다중분광영상에 반사율의 절대값을 이용하는 최대우도법과 반사율의 패턴을 이용하는 분광각매퍼의 두 가지 감독분류 기법을 적용하였다. 그 결과 분류 기법 측면에서 최대우도법이 분광각매퍼에 비해 높은 분류정확도를 보여주었으며, 이는 피해강도 등급 간에 분광반사율의 절대값은 다르지만 패턴이 유사한 등급들이 존재하기 때문인 것으로 판단된다. 공간해상도 측면에서 상대적으로 해상도가 높은 무인기 영상의 분류정확도가 위성영상보다 높게 나타났다. 그러나 무인기와 위성 영상 모두 분류정확도가 매우 높게 나타나고 있어 피해강도 분류에 활용 가능성이 높다고 할 수 있다. 따라서, 피해강도 분류에 있어 산불 후에 촬영된 고해상도 영상들을 이용할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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