Multi-temporal approaches using sequential data acquired over multiple years are essential for satisfactory discrimination between many land-cover classes whose signatures exhibit seasonal trends. At any particular time, the response of several classes may be indistinguishable. A harmonic model that can represent seasonal variability is characterized by four components: mean level, frequency, phase and amplitude. The trigonometric components of the harmonic function inherently contain temporal information about changes in land-cover characteristics. Using the estimates which are obtained from sequential images through spectral analysis, seasonal periodicity can be incorporates into multi-temporal classification. The Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) was computed for one week composites of the Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) imagery over the Korean peninsula for 1996 ~ 2000 using a dynamic technique. Land-cover types were then classified both with the estimated harmonic components using an unsupervised classification approach based on a hierarchical clustering algorithm. The results of the classification using the harmonic components show that the new approach is potentially very effective for identifying land-cover types by the analysis of its multi-temporal behavior.
The measurement of river discharge is among the most fundamental observations and is necessary for understanding many water-related issues, such as flooding hazards, sediment transportation, and nutrient movement. Traditionally river discharge is estimated by measuring the water stage and converting the measurement to discharge using a stage-discharge rating curve. The possibility of monitoring river discharge from satellites has been largely ignored, because it is difficult to measure water surface information from space with sufficient precision. In this paper, an efficient approach to discharge estimation using mainly satellite data is developed and described. The proposed method, which focuses on the measurement of water-surface width coupled with river width-stage and stage-discharge relationships, is applied to the Yangtze River with good results.
This study compared effects of spatial resolution ratio in image fusion by Korea Multi-Purpose SATellite 2 (KOMPSAT II), also known as Arirang-2. Image fusion techniques, also called pansharpening, are required to obtain color imagery with high spatial resolution imagery using panchromatic and multi-spectral images. The higher quality satellite images generated by an image fusion technique enable interpreters to produce better application results. Thus, image fusions categorized in 3 domains were applied to find out significantly improved fused images using KOMPSAT 2. In addition, all fused images were evaluated to satisfy both spectral and spatial quality to investigate an optimum fused image. Additionally, this research compared Pixel-Based Image Analysis (PBIA) with the GEOgraphic Object-Based Image Analysis (GEOBIA) to make better classification results. Specifically, a roof top of building was extracted by both image analysis approaches and was finally evaluated to obtain the best accurate result. This research, therefore, provides the effective use for very high resolution satellite imagery with image interpreter to be used for many applications such as coastal area, urban and regional planning.
The extraction of 3D road network from high-resolution aerial images is still one of the current challenges in digital photogrammetry and computer vision. For many years, there are many researcher groups working for this task, but unt il now, there are no papers for doing this with TLS (Three linear scanner), which has been developed for the past several years, and has very high-resolution (about 3 cm in ground resolution). In this paper, we present a methodology of road extraction from high-resolution digital imagery taken over urban areas using this modern photogrammetry’s scanner (TLS). The key features of the approach are: (1) Because of high resolution of TLS image, our extraction method is especially designed for constructing 3D road map for next -generation digital navigation map; (2) for extracting road, we use the global context of the intensity variations associated with different features of road (i.e. zebra line and center line), prior to any local edge. So extraction can become comparatively easy, because we can use different special edge detector according different features. The results achieved with our approach show that it is possible and economic to extract 3D road data from Three Linear Scanner to construct next -generation digital navigation road map.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.33
no.4
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pp.297-304
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2015
The change detection algorithms, based on remotely sensed satellite imagery, can be applied to various applications, such as the hazard/disaster analysis and the land monitoring. However, unchanged areas sometimes detected as the changed areas due to various errors in relief displacements and noise pixels, included in the original multi-temporal dataset at the application of unsupervised change detection algorithm. In this research, the object-based changed detection for the high-spatial resolution satellite images is applied by using the IR-MAD (Iteratively Reweighted- Multivariate Alteration Detection), which is one of those representative change detection algorithms. In additionally, we tried to increase the accuracy of change detection results with using the additional information, based on the cross-sharpening method. In the experiment, we used the KOMPSAT-2 satellite sensor, and resulted in the object-based IR-MAD algorithm, representing higher changed detection accuracy than that by the pixel-based IR-MAD. Also, the object-based IR-MAD, focused on cross-sharpened images, increased in accuracy of changed detection, compared to the original object-based IR-MAD. Through these experiments, we could conclude that the land monitoring and the change detection with the high-spatial-resolution satellite imagery can be accomplished efficiency by using the object-based IR-MAD algorithm.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.49
no.2
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pp.90-95
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2012
Remotely sensed data provide valuable information on land monitoring due to multi-temporal observation over large areas. Especially, high resolution imagery with 0.6~1.0 m spatial resolutions contain a wealth of information and therefore are very useful for thematic mapping and monitoring change in urban areas. Recently, remote sensing technology has been successfully utilized for natural disaster monitoring such as forest fire, earthquake, and floods. In this paper, an efficient change detection method based on texture differences observed from high resolution multi-temporal data sets is proposed for mapping disaster damage and extracting damage information. It is composed of two parts: feature extraction and detection process. Timely and accurate information on disaster damage can provide an effective decision making and response related to damage.
This paper introduces a novel approach for automated mapping of a map feature that is vinyl green house in high spatial resolution imagery Some map features have their unique spatial patterns. These patterns are normally detected in high spatial resolution remotely sensed data by human recognition system. When spatial patterns can be applied to map feature identification, it will improve image classification accuracy and will be contributed a lot to feature identification. In this study, an automated feature identification approach using spatial aucorrelation is developed, specifically for the vinyl green house that has distinctive spatial pattern in its array. The algorithm aimed to develop the method without any human intervention such as digitizing. The method can investigate the characteristics of repeated spatial pattern of vinyl green house. The repeated spatial pattern comes from the orderly array of vinyl green house. For this, object-based approaches are essential because the pattern is recognized when the shapes that are consists of the groups of pixels are involved. The experimental result shows very effective vinyl house extraction. The targeted three vinyl green houses were exactly identified in the IKONOS image for a part of Jeju area.
In very high-spatial resolution remote sensing imagery, it is difficult to extract the feature information of various objects because of occlusion and shadows. Moreover, various and feeble information within shadows can be of use in GIS-based applications and remote sensing analysis. In this paper, we developed a radiometric restoration method for shadow areas using KOMPSAT-2 satellite image. After detecting the shadow, non-shadow pixels nearby are extracted using a morphological filter. An iterative linear regression method is applied to calculate the relationship between shadow and non-shadow pixels. The shadows are restored by the parameters of the linear regression algorithm. Tests show that recovery of shadowed areas by our method leads to improved image quality.
The combination of Multi-Beam Echo Sounder swath bathymetry and high-resolution towed Sidescan sonar provides a powerful method of examination about hydrographic survey results. In this paper, we investigate the fast method of 3D bathymetric reconstruction with the Digital Sidescan sonar(Benthos SIS 1500) and Shallow Multi-Beam Echo Sounder(Reson Seabat 8125). The Seabat 8125 is a 455KHz high resolution focused Multibeam echo sounder(MBES) system which measures the relative water depth across a wide swath perpendicular to a vessel's track. The Benthos SIS1500 is a chirp(nominal fq. 200KHz) sonar which map the topographical features & sediment texture of ocean bottom using backscattered amplitude. We generates the very large 3D bathymetric texture mapping model with the Helical System's HHViewer and describes additional benefits of combining MBES and Sidescan Sonar imagery, the removal of geometric distortions in the model and a deterministic sounding noise.
Surveillance and reconnaissance intelligence in the space domain will become increasingly important in future battlefield environments. Moreover, to assimilate the military provocations and trends of hostile countries, imagery intelligence of the highest possible resolution is required. There are many methods for improving the resolution of optical satellites when observing the ground, such as designing satellite optical systems with a larger diameter and lowering the operating altitude. In this paper, we propose a method for improving ground observation resolution by using an optical system for a previously designed low orbit satellite and lowering the operating altitude of the satellite. When the altitude of a satellite is reduced in a circular orbit, a large amount of thrust fuel is required to maintain altitude because the satellite's altitude can decrease rapidly due to atmospheric drag. However, by using the critical inclination, which can fix the position of the perigee in an elliptical orbit to the observation area, the operating altitude of the satellite can be reduced using less fuel compared to a circular orbit. This method makes it possible to obtain a similar observational resolution of a medium-sized satellite with the same weight and volume as a small satellite. In addition, this method has the advantage of reducing development and launch costs to that of a small-sized satellite. As a result, we designed an elliptical orbit. The perigee of the orbit is 300 km, the apogee is 8,366.52 km, and the critical inclination is 116.56°. This orbit remains at its lowest altitude to the Korean peninsula constantly with much less orbit maintenance fuel compared to the 300 km circular orbit.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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