최근 항공 비디오 영상을 이용한 고해상도 모자이크 영상제작에 대한 연구가 큰 관심사로 대두되고 있다. 그 중, 본 논문에서는 입체 모자이크 영상 제작에 그 목적을 두고 있다. 입체 모자이크 영상은 연속된 비디오 프레임 영상에서 각기 다른 촬영 각도를 가지고 있는 전방과 후방 슬라이스 영상을 추출한 후, 각각을 모자이킹하여 좌우모자이크 영상을 생성함으로써 제작되어진다. 입체 모자이크 영상을 제작하기 위해서는 프레임 영상간의 기하학적 관계를 규명할 수 있는 이동변수(motion parameters)가 결정되어져야 한다. 본 논문에서는 이러한 이동변수 중, 상대적인 이동변수를 규명할 수 있는 부등각 모델을 적용하였다. 이러한 상대적인 이동변수를 사용하여 모자이크 영상을 제작하는 방법을 자유 모자이크라고 한다. 자유 모자이크 과정은 결정된 이동변수를 이용하여 첫 번째 프레임 영상을 기준으로 영상등록을 수행한 후, 전방 및 후방 슬라이스 영상 추출, 접합선 추출, 영상 모자이킹 과정을 거쳐 수행된다. 본 연구의 결과로 좌우 모자이크 영상과 이를 이용한 여색입체 모자이크 영상을 나타내었으며, 정확도 분석을 위하여 종시차 분석을 수행하였다.
항공 레이저 스캐닝(ALS) 시스템으로부터 획득한 LiDAR 데이터를 미용하여 3차원 객체 모델링과 지형도 제작을 위해서는 데이터의 기하학적 및 의미적인 분할과 같은 체계적인 데이터 처리가 선행되어야 한다. ALS로 부터 활용 가능한 LiDAR 데이터를 획득하기 위해서는 GPS, INS 및 레이저 스캐너 데이터의 통합이 필수적이다. 본 연구에서는 건물추출과 지붕 구조물 분할을 위해서 LiDAR 데이터를 영상화하여 디지털 영상처리 기법을 적용하였다. 영상화된 데이터를 사용하는 주요 장점 중 하나는 기존의 다양한 영상처리 알고리즘을 사용할 수 있다는 점이다. 격자화 및 정량화를 거치는 영상화 과정에서 원시 LiDAR 데이터가 한정된 밝기값으로 변환되므로 평활화 및 상세 정보의 손실이 발생될 수 있지만. 평활화된 데이터는 표면분할과 모델링에 오히려 적합하다. 건물의 경계선은 윤곽선 추출 연산자를 이용하여 정확하게 추출하였으며, 건물 모양에 적합하도록 규격화하였다. 건물 지붕의 구조물의 분할은 영역확산을 기반으로 수행하였다. 이 결과 다양한 디지털 영상처리 기법을 복합적으로 적용하여 건물추출과 지붕 구조물의 면분할이 가능함을 보여주었다. 또한 지붕의 형태를 재현하기 위한 특성정보 추출에 관한 개념적 방법을 제안하였다. 지붕 데이터를 분할하고 모델링을 위해 통계적 및 기하적 특성을 이용하였으며. 제안한 방법에 의한 시뮬레이션 결과는 지붕면을 분할하고 모델링하는데 가능함을 보여주고 있다.
Objectives: An image processing program for asbestos fibers analyzing the gradient components and partial linearity was developed in order to accurately segment fibers. The objectives were to increase the accuracy of counting through the formulation of the size and shape of fibers and to guarantee robust fiber detection in noisy backgrounds. Methods: We utilized samples mixed with sand and sepiolite, which has a similar structure to asbestos. Sample concentrations of 0.01%, 0.05%, 0.1%, 0.5%, 1%, 2%, and 3%(w/w) were prepared. The sand used was homogenized after being sieved to less than $180{\mu}m$. Airborne samples were collected on MCE filters by utilizing a personal pump with 2 L/min flow rate for 30 minutes. We used the NIOSH 7400 method for pre-treating and counting the fibers on the filters. The results of the NIOSH 7400 method were compared with those of the image processing program. Results: The performance of the developed algorithm, when compared with the target images acquired by PCM, showed that the detection rate was on average 88.67%. The main causes of non-detection were missing fibers with a low degree of contrast and overlapping of faint and thin fibers. Also, some duplicate countings occurred for fibers with breaks in the middle due to overlapping particles. Conclusions: An image detection algorithm that could increase the accuracy of fiber counting was developed by considering the direction of the edge to extract images of fibers. It showed comparable results to PCM analysis and could be used to count fibers through real-time tracking by modeling a branch point to graph. This algorithm can be utilized to measure the concentrations of asbestos in real-time if a suitable optical design is developed.
본 연구는 4차 산업의 핵심기술인 인공지능과 환경공간정보의 융합을 통한 정보생산 및 활용가능성을 제시하고자 대표적인 딥러닝(deep-learning) 기법인 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용한 영상분류를 수행하였다. CNN은 학습을 통해 스스로 분류기준에 따른 커널의 속성을 결정하며, 최적의 특징영상(feature map)을 추출하여 화소를 분류한다. 본 연구에서는 CNN network를 구성하여 기존의 영상처리 기법으로 해결이 어려웠던 분광특성이 유사한 물질간의 분류 및 GIS속성정보에 따른 분류를 수행하였으며, 항공초분광센서인 CASI(Compact Airborne Spectrographic imager)와 AISA(Airborne Imaging Spectrometer for Application)로 취득된 영상을 이용하였다. 실험대상지역은 총 3곳이며, Site 1과 Site 2는 감자, 양파, 벼 등의 다양한 농작물을 포함하며, Site 3는 단독주거시설, 공동주거시설 등 세분류 토지피복도의 분류 항목으로 구성된 건물을 포함한다. 실험결과, 분류 정확도 96%, 99%로 농작물을 종류에 따라분류하였으며, 96%의 정확도로 건물을 용도에 따라 분류하였다. 본 연구의 결과를 환경공간정보 서비스에 활용하기 위하여 계절별 농작물의 종류를 제공할 수 있는 환경주제도를 제안하였으며, 기존의 토지피복도와 최신 GIS자료를 이용한 세분류 토피지복도 제작 및 갱신 가능성을 확인하였다.
벡터형 공간 객체는 장거리에 걸쳐 존재하고 있으며 폭이 좁은 특성을 가지고 있다. 벡터형 공간 객체에 대한 영상지도를 제작하기 위해서는 통상의 면형 영상지도에서 사용되는 기법과 전혀 다른 접근이 필요하다. 벡터형 공간 객체의 이와 같은 특성을 고려하여 원격동영상과 인터넷 GIS 기술을 결합한 영상지도 제작기법이 개발되었다. 인터넷상에서 원격동영상과 수치지도의 결합은 지형경관의 실제 모습을 시각적으로 제시할 수 있는 등 두 가지 기술의 장점을 효율적으로 활용할 수 있다. 원격 동영상지도는 사용자가 다양한 검색 방법에 의거 광역 공간정보를 단시간에 체험할 수 있는 기회를 제공하였으며 전통적인 지도는 위치 정보를 제공하여 동영상에 나타나는 물체가 실시간대에 확인할 수 있도록 하였다. 동영상 지도는 전통적인 지도학에서 확립된 지도의 개념 자체에 대한 재정립을 요구하게 되는 바, 본 연구는 '벡터형 공간 객체에 대한 인터넷 원격 동영상지도'라는 새로운 개념을 제시하였다는 데 가장 큰 의의가 있다. 향후 본 시스랩이 도입되어 본격적으로 서비스 될 경우 주민들에게 벡터형 공간 객체에 대한 다양한 유형의 영상정보 -다른 축척, 다양한 응용분야- 를 제공하여 지리정보의 대중화를 더욱 촉진할 수 있을 것으로 사료된다.
하천을 복원하거나 정비하는데 있어서 중요한 하천의 실태를 파악하는데, 하천 피복상태 정보는 매우 중요하다. 본 연구의 목적은 하천의 피복상태 정보를 효율적이고 경제적으로 획득하기 위해 고해상도 항공정사영상의 효과적인 분류를 위한 감독분류 방법을 시험하고 하천토지피복지도 작성을 위한 최적 분류 방법을 검증하였다. 항공 정사영상의 CIR 영상과 RGB 영상을 이용한 하천토지피복 분석과정은 하천토지피복분류 항목 선정, 감독분류, 정확도 평가 및 분류지도 작성의 순서로 수행하였다. 분류 항목은 수역, 도로, 건물, 초지, 산림, 나지, 밭의 7가지 항목을 선정하였다. 감독 분류 알고리즘으로는 최대우도분류, 최소거리분류, 평행육면체분류, 마하라노비스거리분류 기법을 적용하였다. 감독분류의 분류정확도를 개선하기 위해 필터링과 훈련지역의 왜도 검증을 수행한 결과 CIR 영상을 이용한 최대우도분류 기법이 가장 높은 정확도를 보였다.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.593-597
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2002
The paper introduces a research on the W-band Millimeter Wave Radiometer(RADW92) through an airborne experiment. Microwave remote sensing images of part of the Yellow River and the WeiHe River are of fared. Analysis of factors influencing the image qualities as well as the resolutions to them are also included. The RADW92 is the first generation of Millimeter Wave Radiometer in China, which works with operating frequency 92 GHz, the bandwidth 2 GHz, the integration time 60ms, the system sensitivity 0.6k and the linearity better than 0.999. Cassegrain Antenna is designed for imaging by conically scanning. The result of the experiment suggested that RADW92 had been adequate for space use.
Detecting and segmenting diffuse targets in laser ranging data is a critical problem for tactical reconnaissance. In this study, we propose a new method that facilitates the characterization of diffuse irregularly shaped objects using "spin images," i.e., local 2D histograms of laser returns oriented in 3D space, and a clustering process. The proposed "cluster-based spin imaging" method resolves the problem of using standard spin images for diffuse targets and it eliminates much of the computational complexity that characterizes the production of conventional spin images. The direct processing of pre-segmented laser points, including internal points that penetrate through a diffuse object's topmost surfaces, avoids some of the requirements of the approach used at present for spin image generation, while it also greatly reduces the high computational time overheads incurred by searches to find correlated images. We employed 3D airborne range data over forested terrain to demonstrate the effectiveness of this method in discriminating the different geometric structures of individual tree clusters. Our experiments showed that cluster-based spin images have the potential to separate classes in terms of different ages and portions of tree crowns.
Airborne laser scanning thechnology has been studied in many applications, DSM(Digital Surface Model) development, building extraction, 3D virtual city modeling. In this paper, we will evaluate the possibility of airborne laser scanning technology for transportation application, especially for recognizing moving vehicles on road. First, we initially segment the region of roads from all LiDAR DATA using the GIS map and intensity image. Secondly, the segmented region is divided into the roads and vehicles using the height threshold value of local based window. Finally, the vehicles will be classified into the several types of vehicles by MDC(Minimum Distance Classification) method using the vehicle's geometry information, height, length, width, etc
이 논문에서는 한국항공우주연구원 위성영상 검 보정 test site 중 하나인 충남 당진 연구지역에 대하여 AMS 시스템을 이용한 항공촬영과 분광반사도 측정, GCP target 실험, GPS 측량, 토지피복조사 등 ground truth를 통하여 구축된 자료를 소개하고, 구축된 자료를 이용하여 AMS 영상의 분광특성을 분석하였다. AMS 영상 DN값과 야외 분광반사도 측정값과의 선형회귀분석결과, AMS 영상의 모든 spectral band에서 DN값과 분광반사도 측정값이 매우 밀접한 관계가 있음을 알 수 있었다. 선형회귀식을 이용하여 AMS 영상을 reflectance 영상으로 변환하였으며, reflectance 영상과 야외 분광반사도 그래프가 거의 일치하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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