As to many conventional segmentation approaches , spatial autocorrelation, perhaps being the first law of geography, is always overlooked. Thus, the corresponding segmentation results are always not so satisfying, which will further affect the subsequent image processing or analyses. In order to improve segmentation results, a geostatistic based segmentation approach with the consideration of spatial autocorrelation hidden in remote-sensing images is proposed in this article. First, by calculating the mean variance between each pair of pixels at given different lag distances, information like the size of typical targets in the scene can be obtained, and segmentation thresholds are calculated accordingly. Second, an initial region growing segmentation approach is implemented. Finally, based on the segmentation thresholds obtained at the first step and the initial segmentation results, the final segmentation results are obtained using the same region growing approach by taking the local mutual best fitting strategy. From the experiment results, we found the approach is rather promising. However, there still exists some problems to be settled, and further researches should be conducted in the future.
최근 원격탐사영상을 이용한 서비스들(환경감시, GIS, 기상정보, 자원탐사 등)에 대한 연 구가 활발해짐에 따라, 원격탐사영상을 지정된 수신국에 등록하고, 처리하는 것이 아니라, 네트웍 을 이용해서 실시간정보를 서비스하거나, 다양한 전문지식을 가진 원격탐사영상 사용자 스스로 개별적인 원격탐사영상처리를 수행하는 것이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 실시간에 원격탐사 영상처리를 할 수 있는시스템 구조를 제안하고, 기존의 시스템에서 처리하지 못했던 여러가지 문 제점들, 즉, 사용자가 직접 원격탐사영상을 처리할 수 없다는 점과 방대한 크기의 원격탐사영상으 로 인한 네트웍 트래픽의 낭비라는 측면을 고려하여, 현재 보편화된 인터넷을 이용하여 사용자와 수신국간의 대화식 통로를 만들고, Java 언어를 이용하여, 수신국의 영상을 효율적으로 처리할 수 있도록 사용자들이 빈번하게 사용하는 영상처리기법들을 구현하였으며, 수신국의 방대한 원격탐 사 영상을 효율적으로 관리하기 위해 객체관계형 데이타베이스 관리시스템을 이용해서 서비스를 구현하였다. 구현된 시스템은 LAN 환경에서 Netscape 웹브라우저와 IllustraDBMS를 이용하였으 며, 서비스 응답시간 측면에서 만족할 만한 성능을 보였다.
In order to utilize remote sensed images effectively, a lot of image classification methods are suggested for many years. But, the accuracy of traditional methods based on pixel-based classification is not high in general. In this study, object oriented classification based on image segmentation is used to classify Landsat images. A necessary prerequisite for object oriented image classification is successful image segmentation. Object oriented image classification, which is based on fuzzy logic, allows the integration of a broad spectrum of different object features, such as spectral values , shape and texture. Landsat images are divided into urban, agriculture, forest, grassland, wetland, barren and water in sochon-gun, Chungcheongnam-do using object oriented classification algorithms in this paper. Preliminary results will help to perform an automatic image classification in the future.
This research examined the capabilities of KOMPSAT-1 EOC images for the application of urban environment, including the urban changes of the study areas. This research is constructed in three stages: Firstly, for the application of change detection techniques, which utilizes multi-temporal remotely sensed data, the data normalization process is carried out. Secondly, the change detection method is applied for the systematic monitoring of land-use changes. Lastly, using the results of the previous stages, the land-use map is updated. Consequently, the patterns of land-use changes are monitored by the proposed scheme. In this research, using the multi-temporal KOMPSAT-1 EOC images and land-use maps, monitoring of urban growth was carried out with the application of land-use changes, and the potential and scope of the application of the EOC images were also examined.
정지궤도 해색 센서(GOCI: Geostationary Ocean Color Imager) 는 세계 최초의 정지궤도 위성으로 매일 1 시간마다 8 장의 영상을 획득 할 수 있어 육상파 해양 모두 활용성이 높은 위성이다. 그러나 500m의 GSD(Ground Sample Distance)를 지니는 서해성도 영상은 육성 활용에 한계가 있다. 최근, 컴퓨터 비전분야에서 활발히 진행 중인 기술인 Super Resolution(이하 SR)는 유사 시간대에 촬영한 저해상도 영상으로부터 고해상도 영상을 제작하는 기술로, 이를 시간 해상도가 높은 시계열 위성인 GOCI에 적용한다면 해상도가 향상 된 영상을 제작하는 기술로, 이를 시간 해상도가 높은 시계열 위성인 GOCI에 적용한다면 해상도가 향상 된 영상의 취득이 가능하며, 또한 광학 위성 영상의 단점인 구름에 의해 손실된 지상 정보의 복원이 가능할 것이다. 본 연구에서는, GOCI 자료를 위한 효율적인 초해상도 영상 복원 알고리즘 개발을 위한 선행연구로써 위성 영상 취득과정과 유사한 환경의 시뮬레이션을 통해 시계열 자료를 제작하고, 제작된 자료를 제안한 알고리즘에 적용함으로서 0.1 단위의 픽셀 정합도를 확인하였고, 원본 영상과 RMSE 0.5763, PSNR 52.9183 db, SSIM Index 0.9486의 정확도를 나타낸 HR 영상을 복원하였다.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.68-71
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2008
Our goal is to obtain a better scientific understanding how to define the nature and role of remotely sensed land surface parameters and energy fluxes in the heat island phenomena, and local and regional weather and climate. By using the MODIS visible and thermal imagery data and analyzing the surface energy flux images associated with the change of the landcover and landuse in study area, we will estimate and present how significant is the magnitude of the heat island heat effect and its relation with the surface parameters and the energy fluxes in Taiwan. To achieve our objective, we used the energy budget components such as net radiation, soil heat flux, sensible heat flux, and latent heat flux in the study area of interest derived form remotely sensed data to understand the island heat effect. The result shows that the water is the most important component to decrease the temperature, and the more the consumed net radiation to latent heat, the lower urban surface temperature.
Natural and artificial land features are very dynamic, changing somewhat repidly in our lifetime. It is important that such changes are inventoried accurately so that the physical and human processes at work can be more fully understood. Change detection is a technique used to determine the change between two or more time periods of a particular object of study. Change detection is an important process in monitoring and managing natural resources and urban development because it provides quantitative analysis of the spatial distribution in the population of interest. The purpose of this research is to detect environmental changes surrounding an area of Mountain Moscow, Idaho using Landsat Thematic Maper (TM) images of (July 8, 1990 and July 20, 1991). For accurate classification, the Image enhancement process was performed for improving the image quality of each image. A SPOT image (Aug. 14, 1992) was used for image merging in this research. Supervised classification was performed using the maximum likelihood method. Accuracy assessments were done for each classification. Two images were compared on a pixel-by-pixel basis using the post-classification comparison method that is used for detecting the changes of the study area in this research. The 'from-to' change class information can be detected by post classification comparison using this method and we could find which class change to another.
In this study, the digital image processing with image enhancement based on homomorphic filtering was performed using geophysical imaging data such as gravity, magnetic data and sub-scenes of satellite images such as LANDSAT, IKONOS, and KOMPSAT. Windows application program for executing homomorphic filtering was designed and newly implemented. In general, homomorphic filtering is technique that is based on Fourier transform, which enhances the contrast of image by removing the low frequencies and amplifying the high frequencies in frequency domain. We can enhance the image selectively using homomorphic filtering as compared with the existing method, which enhance the image totally. Through several experiment using remotely sensed imagery and geophysical image with this program, it is concluded that homomorphic filtering is more effective to reveal distinct characteristics for some complicated and multi-associated features on image data.
본 연구는 원격탐사 영상분류 과정에 이방성 분산 복원의 적용을 제안하고 있다. 수정 이방성 분산 복원은 많은 원격탐사 영상에 나타나는 지리적 연결성을 대표하는 Markov random field에 기반한 확률적 모형을 사용하고 있고 반복적인 확산과정을 통해 영상복원을 수행한다. 제안 확산과정은 지리적 연결성과 연관된 응집력 계수를 위하여 brightness gradient의 함수를 사용하며 매 반복단계마다 adaptive하게 추정한다. 한반도의 위성 원격탐사 자료에 대한 실험을 실시하였고 제안된 수정 이방성 분산 복원의 적용은 실제 관측 자료에도 매우 효과적임을 알 수 있었다.
The digital map expresses natural topographies and artificial things with 3D position coordinates in the computer such as the road, railway, building, river, mountain, paddy and dryland. Therefore, the digital map is regarded as an important factor in the information-oriented society. However, it is difficult to maintain the most recent topographic information all the times because of restricted budget and time. For that, the efficient method corresponded with the digital map should be presented. This study aims to suggest the way to make an estimate of updating cost for 1:5,000 scale digital map by using remotely sensed data. To predict updating area of the digital map, the screen digitizing method was applied to the overlapped images and digital maps.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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