• 제목/요약/키워드: hyperion

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무감독 SAM 기법을 이용한 하이퍼스펙트럴 영상 분류 (The Hyperspectral Image Classification with the Unsupervised SAM)

  • 김대성;김진곤;변영기;김용일
    • 한국측량학회:학술대회논문집
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    • 한국측량학회 2004년도 춘계학술발표회논문집
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    • pp.159-164
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    • 2004
  • SAM(Spectral Angle Mapper) is the method using the similarly of the angle between pairs of signatures instead of the spectral distance(MDC, MLC etc.) for classification or clustering. In this paper, we applied unsupervised techniques(Unsupervised SAM and ISODATA) to the Hyperspectral Image(Hyperion) which has innumerable, narrow and contiguous spectral bands and Multispectral Image(ETM$\^$+/) for the clustering of signatures. The overall measured accuracies of the USAM and ISODATA of multispectral image were 76.52%, 53.91% and the USAM and ISODATA of hyperspectral image were 63.04%, 53.91%. From the results of our test, we report that the Unsupervised SAM is better classfication technique than ISODATA. Also we believe that the "Spectral Angle" can potentially be one of the most accurate classifier not only multispectral images but hyperspectral images.

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하이퍼스펙트럴 영상의 무감독 변화탐지를 위한 SSS 알고리즘과 기대최대화 기법의 적용 (The Application of the Spectral Similarity Scale Algorithm and Expectation-Maximization for Unsupervised Change Detection using Hyperspectral Image)

  • 김용현;김대성;김용일;유기윤
    • 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국공간정보시스템학회 2007년도 GIS 공동춘계학술대회 논문집
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    • pp.139-144
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    • 2007
  • Recording data in hundreds of narrow contiguous spectral intervals, hyperspectral images have provided the opportunity to detect small differences in material composition. But a limitation of a hyperspectral image is the signal to noise ratio (SNR) lower than that of a multispectral image. This paper presents the efficiency of Spectral Similarity Scale (SSS) in change detection of hyperspectral image and the experiment was performed with Hyperion data. SSS is an algorithm that objectively quantifies differences between reflectance spectra in both magnitude and direction dimensions. The thresholds for detecting the change area were determined through Expectation-Maximization (EM) algorithm. The experimental result shows that the SSS algorithm and EM algorithm are efficient enough to be applied to the unsupervised change detection of hyperspectral images.

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화소간 유사도 측정 기법을 이용한 하이퍼스펙트럴 데이터의 무감독 변화탐지에 관한 연구 (A Study on the Unsupervised Change Detection for Hyperspectral Data Using Similarity Measure Techniques)

  • 김대성;김용일
    • 한국측량학회:학술대회논문집
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    • 한국측량학회 2006년도 춘계학술발표회 논문집
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    • pp.243-248
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    • 2006
  • In this paper, we propose the unsupervised change detection algorithm that apply the similarity measure techniques to the hyperspectral image. The general similarity measures including euclidean distance and spectral angle were compared. The spectral similarity scale algorithm for reducing the problems of those techniques was studied and tested with Hyperion data. The thresholds for detecting the change area were estimated through EM(Expectation-Maximization) algorithm. The experimental result shows that the similarity measure techniques and EM algorithm can be applied effectively for the unsupervised change detection of the hyperspectral data.

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하이퍼스펙트럴 위성영상을 이8한 연안지역의 수심산정 (Estimation of Water Depth in Coastal Area Using Hyperspectral Satellite Imagery)

  • 이종출;김대현;이영도;유영화
    • 한국측량학회:학술대회논문집
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    • 한국측량학회 2006년도 춘계학술발표회 논문집
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    • pp.165-169
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    • 2006
  • Purpose of this research is estimation of water depth by hyperspectral remote sensing in area that access of ship is difficult This research used EO-1 Hyperion satellite imagery. Atmospheric and geometric correction is executed. Compress of band used MNF transforms. Diffuse Attenuation Coefficient of target area is decided in imagery for water depth estimation. Determination of Emdmember in pixel is using Linear Spectral Unmixing techniques. Water depth estimated using this result.

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POTENTIAL OF HYPERSPECTRAL DATA FOR THE CLASSIFICA TION OF VITD SOIL CLASSES

  • Kim Sun-Hwa;Ma Jung-Rim;Lee Kyu-Sung;Eo Yang-Dam;Lee Yong-Woong
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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    • 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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    • pp.221-224
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    • 2005
  • Hyperspectral image data have great potential to depict more detailed information on biophysical characteristics of surface materials, which are not usually available with multispectral data. This study aims to test the potential of hyperspectral data for classifying five soil classes defined by the vector product interim terrain data (VITD). In this study, we try to classify surface materials of bare soil over the study area in Korea using both hyperspectral and multispectral image data. Training and test samples for classification are selected with using VITD vector map. The spectral angle mapper (SAM) method is applied to the EO-I Hyperion data and Landsat ETM+ data, that has been radiometrically corrected and geo-rectified. Higher classification accuracy is obtained with the hyperspectral data for classifying five soil classes of gravel, evaporites, inorganic silt and sand.

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수문학적 토지피복/이용 분류를 위한 초분광영상의 분광혼합분석 (Spectral Mixture Analysis using Hyperspectral Image for Hydrological Land Cover/Use Classification)

  • 신정일;이규성
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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    • 대한원격탐사학회 2006년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.206-209
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    • 2006
  • 강우-유출 모델링에 있어 토지피복/이용 상태는 중요한 입력변수로 사용되지만 기존의 다중분광영상을 이용한 분류에는 한계가 있다. 본 연구에서는 위성탑재 초분광영상인 Hyperion 영상의 분광혼합분석을 통해 도시지역의 수문학적 토지피복/이용 분류를 실시하였으며 분류등급의 기준은 널리 사용되고 있는 SCS 토지피복/이용 등급을 이용하였다. 정확도분석을 위해 항공사진을 디지타이징하여 불투수면적의 비율을 비교하였으며 분광혼합분석 결과와 항공사진에서 불투수면적의 비율은 유사하게 나타났다. 그러나 SCS의 분류등급은 미국을 기준으로 개발되었기 때문에 임계치를 이용하여 분류된 등급과 실제 항공사진판독의 결과가 일부 다르게 나타나는 것을 알 수 있었다.

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EO-1 Hyperion / Landsat-7 ETM+ 영상을 활용한 영상분류 정확도 분석

  • 장세진;채옥삼
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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    • 대한원격탐사학회 2006년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.223-227
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    • 2006
  • 최근 위성기술의 발전은 크게 두 가지 방향으로 진행되고 있다. 하나는 고해상도(High Resolution)라는 말로 대표되는 공간해상도(Spatial Resolution)의 향상이고, 다른 하나는 초분광(Hyperspectral)으로 대표되는 분광해상도(Spectral Resolution)의 향상이다. 특히 초분광영상(Hyperspectral Image)은 지상피복 및 대상물에 대해 실험실에서 얻을 수 있을 정도의 연속적이고 좁은 파장 간격의 분광정보를 제공하고 있어, 기존에 사용하던 다중분광영상(Multispectral Image) 보다 많은 양의 정보를 사용자에게 제공한다. 본 논문에서는 다중분광영상과 초분광영상의 분광 정보를 활용한 영상분류능력을 비교분석하고 그 결과를 평가하였다. 분석결과는 다중분광영상에서 식별이 어려웠던 초지, 농지, 나지에 대한 분석 능력이 초분광영상에서 상당히 향상됨으로써 감독분류에서 약 20% 정도의 정확도 향상을 가져왔으며, 무감독분류의 경우에는 미소한 차이로 그 정확도가 향상된다는 것이다. 이런 결과는 향후 초분광영상의 토지 피복분류 및 대상물 탐사에 긍정적인 활용 방안을 제시할 수 있음을 알려주고 있다.

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초분광 원격탐사자료를 이용한 객체기반 영상융합 기법 연구 (Object-based Data Fusion Methods using Hyperspectral remote sensing data)

  • 윤여상
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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    • 대한원격탐사학회 2007년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.247-250
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    • 2007
  • 다양한 지구관측위성으로부터 획득된 윈격탐사 자료들은 맴핑 환경모니터링, 재난 관리,도심 모니터링등과 같은 다양한 분야의 정보를 생성하고 분석하는데 많은 잠재력을 가지고 있다. 특별히 고해상도 위성영상의 경우 도심 지역의 다양한 정보를 손쉽게 파악이 가능하며, 이를 기반으로 효과적인 도심 관리 및 시설 투자가 이루어 질 수 있다 그러나 이러한 고해상도 위성영상의 경우 공간 해상력은 매우 좋으나분광해상력 측면에서는 많은 한계를 보이고 있는 단점을 가지고 있다 이를 보완하기 위한 방법으로 고해상도 흑백모드영상과 중${\cdot}$ 저해상도 다중분광영상 혹은 초분광영상간 영상 합성기법을 통해 분광 능력의 향상을 도모하는 기법들이 연구되어져 왔으며보다 최적의 결과를 위한 다양한 알고리즘들이 개발되어 왔다 본 연구에서는 이러한 영상융합결과의 향상을 위한 방법으로 객체기반 단위의 영상합성 방법을 제시하였으벽이 결과와 화소기반 영상융합 결과와의 비교${\cdot}$ 분석도 수행해 보았다. 이를 위해 Landsat-7 ETM+ 혹백영상과 Hyperion 초분광영상을 실험대상으로 선정하여 분석하였으벽 대표적인 영상융합방법인 PCA 융합기법을 활용하였다.

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SUBPIXEL UNMIXING TECHNIQUE FOR DETECTION OF USEFUL MINERAL RESOURCES USING HYPERSPECTRAL IMAGERY

  • Hyun, Chang-Uk;Park, Hyeong-Dong
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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    • 대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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    • pp.66-67
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    • 2008
  • Most mineral resources are located in subsurface but mineral exploration starts with a step of investigation in wide-area to find evidence of buried ores. Conventional technique for exploration on wide-area as a preliminary survey is an observation using naked eyes by geologist or chemical analysis using lots of samples obtained from target area. Hyperspectral remote sensing can overcome those subjective and time consuming survey and can produce mineral resources distribution map. Precise resource map requires information of mineral distribution in a subpixellevel because mineral is distributed as rock components or narrow veins. But most hyperspectral data is composed of pixels of several meters or more than ten meters scale. We reviewed subpixel unmixing algorithms which have been used for geological field and tested detection ability with Hyperion imagery, geological map and seven spectral curves of mineral and rock specimens which were obtained from study areas.

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초고층건물의 기둥축소량 예측, 계측 및 보정 (Prediction, Field Measurement and Compensation of Column Shortening in Tall Building)

  • 조석희;김한수;김도균
    • 한국건축시공학회:학술대회논문집
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    • 한국건축시공학회 2003년도 학술.기술논문발표회
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    • pp.143-146
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    • 2003
  • Tall Buildings have been popular in recent years. Tall buildings require special consideration to design and construction due to their structural features. Column shortening is one of the important technologies to be considered in. The long-term deformations of concrete cause vertical shortening on cores and columns, trigger deformations on cladding, partitions and finishes, and damage their serviceability. This also affects structural stability by inducing unexpected stress to the structural members such as outrigger. The main objective of this paper is to re-evaluate column shortening according to revised field information and to compare the analysis results with the actual field measurement. Mok-Dong Hyperion, a 69-story apartment building which is currently under construction, was chosen for the case study.

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