Recently, the spatial resolution of earth observation satellites is significantly increased to a few meters. Such high spatial resolution images definitely will provide lots of information for detail-thirsty remote sensing users. However, it is more difficult to develop automated image algorithms for automated image feature extraction and pattern recognition. In this study, we propose a two-stage procedure to extract road information from high resolution satellite images. At first stage, a watershed segmentation technique is developed to classify the image into various regions. Then, a knowledge is built for road and used to extract the road regions. In this study, we use panchromatic and multi-spectral images of the IKONOS satellite as test dataset. The experiment result shows that the proposed technique can generate suitable and meaningful road objects from high spatial resolution satellite images. Apparently, misclassified regions such as parking lots are recognized as road needed further refinement in future research.
Recently, in accordance with supplying high-resolution satellite images which as IKONOS, KVR-1000, and Quick Bird, the use of satellite images have increased in the study which extraction of features from high-resolution satellite images is becoming a new research focus. In this study, using generally involves such as image segmentation, filtering and sobel operator and thinning in image processing for extraction of feature from satellite image. We apply this method to extraction of feature which need to the revision of map from high-resolution IKONOS satellite image data, we verified the capability of extraction of feature and application using satellite image and proposed a plan for the study in the future.
최근 고해상도 위성영상을 이용한 지형공간정보 제작에 관한 다양한 연구와 활용이 이루어지고 있다. 그러나 주제도는 중 저해상도 위성영상 기반으로 제작이 이루어져 위치정확도 및 표현되는 주제 정보의 정밀도가 낮다. 본 연구에서는 기존의 중 저해상도 위성영상 기반의 제작 방식에서 GSD 1m급 이하 고해상도 위성영상 기반의 자동화 제작 방식으로의 전환과 1/5,000 이하의 중 대축척의 주제정보 추출 및 정확도 분석을 수행하여, 고해상도 위성영상을 이용한 정밀 주제도 제작 방안을 제시하고자 한다. 고해상도 위성영상을 이용한 주제 정보의 자동추출을 위해 7개 분류항목에 대하여 객체지향분류를 수행하였으며, 분류결과는 기존의 중분류 토지피복도와 1/1000 수치지도를 이용하여 비교분석을 수행하였다.
Super-resolution (SR) has great significance in image processing because it enables downstream vision tasks with high spatial resolution. Recently, SR studies have adopted deep learning networks and achieved remarkable SR performance compared to conventional example-based methods. Deep-learning-based SR models generally require low-resolution (LR) images and the corresponding high-resolution (HR) images as training dataset. Due to the difficulties in obtaining real-world LR-HR datasets, most SR models have used only HR images and generated LR images with predefined degradation such as bicubic downsampling. However, SR models trained on simple image degradation do not reflect the properties of the images and often result in deteriorated SR qualities when applied to real-world images. In this study, we propose an image degradation model for HR satellite images based on the modulation transfer function (MTF) of an imaging sensor. Because the proposed method determines the image degradation based on the sensor properties, it is more suitable for training SR models on remote sensing images. Experimental results on HR satellite image datasets demonstrated the effectiveness of applying MTF-based filters to construct a more realistic LR-HR training dataset.
The high-resolution satellite images provided by Kompsat-3A, a multipurpose satellite, have various applications such as digital map generation, 3D image generation, and DEM generation. In order to utilize high-resolution satellite images, the user must create an orthoimage in order to use the image in a suitable manner. The position and the number of the ground reference points affect the accuracy of the orthoimage. In particular, the Kompsat-3A satellite image has a high resolution of about 0.5m, so the difficulty in selecting the ground control points and the accuracy of the selected point will have a great influence on the subsequent application process. Therefore, in this study, we analyzed the influence of the number of ground reference points on the accuracy of the terrestrial satellite images.
KOMPSAT-2, the first Korean high resolution earth observing satellite, continuously acquires high resolution images since July 2006. The quality of satellite images should be geometrically and radiometrically ensured before distribution to users. This study focused on absolute radiometric calibration which is a prerequisite procedure to ensure the radiometric quality of optical satellite images. In this study, we performed reflectance-based vicarious calibration methods on several uniform targets collected through several field campaigns in 2007. The radiative transfer model, MODTRAN, was used to estimate the amount of energy received at the sensor. The energy reached at the sensor are affected by several factors such as reflectance of targets, atmospheric condition, geometry condition between Sun and the sensor, etc. This study proposes the absolute radiometric calibration coefficients of KOMPSAT-2 MSC images combining several types of collected data through field works and tried to compare dynamic range of sensor-detected energy with other commercial high resolution sensors.
When the image registration methods which were generally used to the low medium resolution satellite images is applied to the high spatial resolution images, some matching errors or limitations might be occurred because of the local distortions in the images. This paper, therefore, proposed the automatic image-to-image registration of high resolution satellite images using local properties of control points to improve the registration result.
Stereo matching has been grabbing the attention of researchers because it plays an important role in computer vision, remote sensing and photogrammetry. Although most methods perform well with small size images, experiments applying them to large-scale data sets under uncontrolled conditions are still lacking. In this paper, we present an empirical study on stereo matching for large-scale high-resolution satellite images. A new method is studied to solve the problem of huge size and memory requirement when dealing with large-scale high resolution satellite images. Integrating the tiling technique with the well-known dynamic programming and coarse-to-fine pyramid scheme as well as using memory wisely, the suggested method can be utilized for huge stereo satellite images. Analyzing 350 points from an image of size of 8192 x 8192, disparity results attain an acceptable accuracy with RMS error of 0.5459. Taking the trade-off between computational aspect and accuracy, our method gives an efficient stereo matching for huge satellite image files.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.382-385
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2008
MODIS images have a great advantage of high temporal resolution to monitor land cover changes in a large area. The moderate and low spatial resolution satellite images are incomparably economic than high resolution satellite images. As diverse satellite images are provided recently, strategies using satellite images are necessary for continuous, effective and long-term land monitoring. This research purposed to use MODIS images to monitor land cover in Korean peninsula for long-term and continuous change detection. To maximize the advantages of high temporal resolution, the change detection was based on the MODIS temporal profiles of the surface reflectance for one year. In this study as the reflectance patterns of year 2005 were compared with the reflectance patterns of year 2007, the changed pixels could be detected during two years. To set up the threshold value for the decision of change, ASTER images with the higher spatial resolution, 15m, were used for this study. The test area covered the suburban area of metropolitan city, Seoul, where the landcover changes have been frequently happened.
Kim, Yong-Hyun;Eo, Yang-Dam;Kim, Youn-Soo;Kim, Yong-Il
ETRI Journal
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제33권4호
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pp.497-505
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2011
Image fusion is a technical method to integrate the spatial details of the high-resolution panchromatic (HRP) image and the spectral information of low-resolution multispectral (LRM) images to produce high-resolution multispectral images. The most important point in image fusion is enhancing the spatial details of the HRP image and simultaneously maintaining the spectral information of the LRM images. This implies that the physical characteristics of a satellite sensor should be considered in the fusion process. Also, to fuse massive satellite images, the fusion method should have low computation costs. In this paper, we propose a fast and efficient satellite image fusion method. The proposed method uses the spectral response functions of a satellite sensor; thus, it rationally reflects the physical characteristics of the satellite sensor to the fused image. As a result, the proposed method provides high-quality fused images in terms of spectral and spatial evaluations. The experimental results of IKONOS images indicate that the proposed method outperforms the intensity-hue-saturation and wavelet-based methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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