We fused RADARSAT image and SPOT panchromatic image by wavelet transform in order to improve the accuracy of classification on the water area. Fused image in water not only maintained the characteristic of SAR image (low pixel value)but also had boundary information improved. This leads to accurate method to classify water areas.
QuickBird satellite is quickly becoming the best choice for high-resolution mapping using satellite images. In this paper, we will describe the followings: (1) how to correct QuickBird data using different geometric correction methods, (2) data fusion using QuickBird panchromatic and multispectral data, and (3) automatic DEM extraction using QuickBird stereo data.
This paper develops an approach to fuse 1-meter resolution spatial panchromatic and 4-meter resolution multi-spectral IKONOS images. The approach is based on the characteristics of four-band wavelet transformation. The experiment shows that the fused images based on four-band wavelet method contain with not only high spatial resolution but also rich spectral characteristic.
영상융합 기법은 고해상도 영상을 이용하여 저해상도 영상의 공간해상도를 증대시키는 방법이다. 본 논문에서는 EO-1 위성에 탑재된 ALI 센서와 Hyperion 센서로부터 취득된 고해상도 흑백영상, 저해상도 다중분광 영상 및 초분광 영상을 활용한 초분광 영상의 융합기법에 대한 연구를 수행하였다. 특히, 초분광 영상과 다중분광 영상의 특성을 고려하여 초분광 영상의 블록을 구성하여 ALI 및 Hyperion 영상에 적용하고, 이에 따른 영상융합 기법의 성능을 평가하고자 하였다. 실험결과, 고해상도 흑백영상만을 사용한 융합결과와 비교하여 저해상도 다중분광 영상을 활용한 블록기반의 융합기법이 공간해상도를 효율적으로 향상시킬 수 있음을 확인하였으며, 제안된 융합기법이 기존의 블록기반 융합기법과 비교하여 분광왜곡을 최소화시킬 수 있음을 확인하였다. 이를 통해, 향후 발사될 다양한 초분광 위성 및 항공기 초분광 센서의 활용을 증대시킬 수 있을 것으로 판단된다.
원격탐사 분야에서 고해상도의 멀티스펙트럴 영상은 위성센서의 기술적인 제약 때문에 직접적으로 취득하기 어렵다. 이러한 문제를 극복하기 위하여 다양한 위성영상 융합 기법이 제안되어졌다. 그러나, 대부분의 영상융합기법들은 원 멀티스펙트럴 영상의 분광정보를 왜곡시키거나 고해상도 흑백영상의 공간해상도에 비하여 융합영상의 공간해상도가 저하되는 문제점을 지닌다. 최근 들어 융합영상의 분광왜곡을 최소화시키면 서 공간해상도를 효율적으로 증가시킬 수 있는 공간상관도 기반의 하이브리드 융합 기법이 제안되었다. 본 연구에서는 하이브리드 융합기법에 다양한 공간상관도 추출 식을 적용하여 보고 이에 따른 분광/공간정보 왜곡의 양을 비교 평가하였다. 실험 결과 라플라시안 필터를 이용한 하이브리드 융합 기법이 다른 고주파 정보 추출 기법에 비하여 하이브리드 융합 기법에 효과적으로 적용할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.7-10
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2006
Four programs, i.e. TRMM, ADEOS2, ASTER, and ALOS are going on in Japanese Earth Observation programs. TRMM and ASTER are operating well, and TRMM operation will be continued to 2009. ADEOS2 was failed, but AMSR-E on Aqua is operating. ALOS (Advanced Land Observing Satellite) was successfully launched on $24^{th}$ Jan. 2006. ALOS carries three instruments, i.e., PRISM (Panchromatic Remote Sensing Instrument for Stereo Mapping), AVNIR-2 (Advanced Visible and Near Infrared Radiometer), and PALSAR (Phased Array L band Synthetic Aperture Radar). PRISM is a 3 line panchromatic push broom scanner with 2.5m IFOV. AVNIR-2 is a 4 channel multi spectral scanner with 10m IFOV. PALSAR is a full polarimetric active phased array SAR. PALSAR has many observation modes including full polarimetric mode and scan SAR mode. After the unfortunate accident of ADEOS2, JAXA still have plans of Earth observation programs. Next generation satellites will be launched in 2008-2012 timeframe. They are GOSAT (Greenhouse Gas Observation Satellite), GCOM-W and GCOM-C (ADEOS-2 follow on), and GPM (Global Precipitation Mission) core satellite. GOSAT will carry 2 instruments, i.e. a green house gas sensor and a cloud/aerosol imager. The main sensor is a Fourier transform spectrometer (FTS) and covers 0.76 to 15 ${\mu}m$ region with 0.2 to 0.5 $cm^{-1}$ resolution. GPM is a joint project with NASA and will carry two instruments. JAXA will develop DPR (Dual frequency Precipitation Radar) which is a follow on of PR on TRMM. Another project is EarthCare. It is a joint project with ESA and JAXA is going to provide CPR (Cloud Profiling Radar). Discussions on future Earth Observation programs have been started including discussions on ALOS F/O.
This study was performed in order to suggest the possibility of tree species classification using high-resolution QuickBird-2 images spectral characteristics comparison(digital numbers [DNs]) of tree species, tree species classification, and accuracy verification. In October 2010, the tree species of three conifers and eight broad-leaved trees were examined in the areas studied. The spectral characteristics of each species were observed, and the study area was classified by image classification. The results were as follows: Panchromatic and multi-spectral band 4 was found to be useful for tree species classification. DNs values of conifers were lower than broad-leaved trees. Vegetation indices such as normalized difference vegetation index (NDVI), soil brightness index (SBI), green vegetation index (GVI) and Biband showed similar patterns to band 4 and panchromatic (PAN); Tukey's multiple comparison test was significant among tree species. However, tree species within the same genus, such as $Pinus$$densiflora-P.$$rigida$ and $Quercus$$mongolica-Q.$$serrata$, showed similar DNs patterns and, therefore, supervised classification results were difficult to distinguish within the same genus; Random selection of validation pixels showed an overall classification accuracy of 74.1% and Kappa coefficient was 70.6%. The classification accuracy of $Pterocarya$$stenoptera$, 89.5%, was found to be the highest. The classification accuracy of broad-leaved trees was lower than expected, ranging from 47.9% to 88.9%. $P.$$densiflora-P.$$rigida$ and $Q.$$mongolica-Q.$$serrata$ were classified as the same species because they did not show significant differences in terms of spectral patterns.
Kim, Gu Hyeok;Park, Nyung Hee;Choi, Seok Keun;Choi, Jae Wan
한국측량학회지
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제34권4호
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pp.413-423
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2016
Worldview-3 satellite sensor provides panchromatic image with high-spatial resolution and 8-band multispectral images. Therefore, an image-sharpening technique, which sharpens the spatial resolution of multispectral images by using high-spatial resolution panchromatic images, is essential for various applications of Worldview-3 images based on image interpretation and processing. The existing pansharpening algorithms tend to tradeoff between spectral distortion and spatial enhancement. In this study, we applied six pansharpening algorithms to Worldview-3 satellite imagery and assessed the quality of pansharpened images qualitatively and quantitatively. We also analyzed the effects of time lag for each multispectral band during the pansharpening process. Quantitative assessment of pansharpened images was performed by comparing ERGAS (Erreur Relative Globale Adimensionnelle de Synthèse), SAM (Spectral Angle Mapper), Q-index and sCC (spatial Correlation Coefficient) based on real data set. In experiment, quantitative results obtained by MRA (Multi-Resolution Analysis)-based algorithm were better than those by the CS (Component Substitution)-based algorithm. Nevertheless, qualitative quality of spectral information was similar to each other. In addition, images obtained by the CS-based algorithm and by division of two multispectral sensors were shaper in terms of spatial quality than those obtained by the other pansharpening algorithm. Therefore, there is a need to determine a pansharpening method for Worldview-3 images for application to remote sensing data, such as spectral and spatial information-based applications.
일반적으로, 영상 융합은 서로 다른 특징을 가지는 2개 이상의 영상을 이용하여 각 영상의 장점 및 특징을 모두 가지는 하나의 영상으로 재구성하는 것을 의미한다. 특히, 원격탐사 분야에서의 영상융합은 멀티스펙트럴 영상의 공간해상도를 향상시키는 것을 의미하며 이러한 이유로 인하여 Pan-sharpening 기술로도 불리어진다. 특히, 융합영상은 변화탐지, 영상 지도 제작, 도시 분석 등 다양한 분야에 적용 가능하기 때문에 중요성이 증대되고 있다. 그러나, 기존에 제안된 알고리즘들은 멀티스펙트럴 영상의 분광정보를 왜곡시키거나, 융합 영상의 공간해상도가 흑백영상의 공간해상도에 비하여 저하되는 문제를 지닌다. 이를 위해 본 논문에서는 멀티스펙트럴 영상의 분광 및 공간특성을 고려한 새로운 융합 방법론을 제안하였다. 본 알고리즘의 평가를 위해서 KOMPSAT-2, QuickBird 위성영상에 알고리즘을 적용을 하였으며, 기존의 영상융합 알고리즘에 비하여 공간적/분광적인 측면에서 모두 향상된 결과를 보임을 확인할 수 있었다.
영상융합은 저해상도 다중분광영상과 고해상도 전정영상을 통합시키는 기법으로서 현재 까지 널리 사용되고 있다 하지만, 기존의 사용되어온 방법은 융합과정시 적지않은 분광정보의 왜곡을 불러일으키거나 웨이블렛 기법과 같은 경우 주파수 분해 및 복원 과정이 필요하므로 처리시간이 길어지는 단점이 있다. 본 연구에서는 비교적 간단한 분광정보 보존 기법: 평활화 필터 기반 대체기법을 제안하였다. 이 기법은 단순화 시킨 태양 방사 및 지표면 반사 모델에 기반을 두고 있으며 저주파수 영역 필터링 영상과 전정영상의 해상도 비율을 이용하여 분광학적 특성의 왜곡을 최소화시키며 전정영상의 상세한 지형묘사를 그대로 유지 시킨다. 또한 이 방법은 RGB 의 컬러 합성 뿐만 아니라 단일밴드의 융합에도 적용 시킬 수 있다. 제안된 기법을 검증하기 위하여 IKONOS 전정영상과 다중분광영상을 이용하여 분광정보의 왜곡정도와 공간정보의 상세함에 대한 분석을 하였다. 시각적 검토 및 통계적 방법을 통해 기존의 융합기법과 비교한 결과 분광정보 보전의 측면에서 제안된 SFR 기반 융합기법이 더 나은 결과를 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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