Kim, Hye-Jin;Choi, Jae-Wan;Chang, Ho-Wook;Ryu, Ki-Yun
Korean Journal of Remote Sensing
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v.23
no.5
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pp.439-445
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2007
Stereoscopic viewing is an efficient technique for not only computer vision but also remote sensing applications. Generally, stereo pair obtained at the same time is necessary for 3D viewing, but it is possible to synthesize a stereomate suitable for stereo view with a single image and disparity-map. There have been researches concerning the generation of the synthetic stereomate from remote sensing imagery. However it is hard to find researches concerning the restoration of occlusion in stereomate. In this paper, we generated synthetic stereomates from remote sensing images, focused on the occlusion restoration. In order to figure out proper restoration methods depending on the spatial resolution of remote sensing imagery, we tested several methods including general interpolation and inpainting technique, then evaluated the results.
The aim of this paper was mainly to interpret the real information-missing patch of image by using the kriging interpolation technology of spatial statistics. The TM Image of the Jingouling Forest Farm of Wangqing Forestry Bureau of Northeast China on 1 July 1997 was used as the tested material in this paper. Based on the classification for the TM image, the information pixel-missing patch of image was interpolated by the kriging interpolation technology of spatial statistics theory under the image treatment software-ERDAS and the geographic information system software-Arc/Info. The interpolation results were already passed precise examination. This paper would provide a method and means for interpreting the information-missing patch of image.
;Tateishi, Ryutaro;Wikantika, Ketut;M.A., Mohammed Aslam
Proceedings of the KSRS Conference
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2003.11a
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pp.107-109
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2003
Optical sensor-based land cover categories produce spectral signature confusion along with degraded classification accuracy. In the classification tasks, the goal of fusing data from different sensors is to reduce the classification error rate obtained by single source classification. This paper describes the result of land cover/land use classification derived from solely of Landsat TM (TM) and multisensor image fusion between JERS 1 SAR (JERS) and TM data. The best radar data manipulation is fused with TM through various techniques. Classification results are relatively good. The highest Kappa Coefficient is derived from classification using principal component analysis-high pass filtering (PCA+HPF) technique with the Overall Accuracy significantly high.
The wavelet and semivariogram analysis method are used to identify the city landscape and farmland landscape pattern on the 1m resolution IKONOS images. The results prove that wavelet method is a potential way for landscape pattern analysis. Compared to semivariogram analysis, Wavelet analysis can not only detect the overall spatial pattern, but also find multi-scale and direction structures. In this experiment, the wavelet analysis results indicate: (1) the city landscape image is mainly composed of three level structures whose spatial pattern characters appear at 2m, 16m, 128m and 256m accordingly; (2) the farmland landscape is mainly two scale spatial patterns appearing at the 2m, 128m and 256m. IKONOS Remote sensing, with the high spatial and spectral information, is a powerful tool that can use in many ecological systems research and sustainable management.
On the basis of comprehensive analysis and summarization of the image fusion algorithms provided by PCI Geomatica software, deficiencies in image fusion processing functions of this software are put forwarded in this paper. This limitation could be improved by further developing PCI Geomatica on the user’ side. Five effective algorithms could be added into PCI Geomatica. In this paper, the detailed description of how to customize and further develop PCI Geomatica by using Microsoft Visual C++ 6.0, PCI SDK Kit and GDB technique is also given. Through this way, the remote sensing imagery fusion functions of PCI Geomatica software can be extended.
Remote sensing technology is one of the most powerful tools for human to know the nature and their living environment. However, before microwave remote sensing was developed and applied, remote sensing application was limited strongly by weather and time. Microwave remote sensing technology solves the problem. It makes us to have the capability to acquire information at all time of the day and under all weather condition, and make remote sensing technology be used in more wider area. Microwave remote sensing system include mainly Synthetic Aperture Radar (SAR), Microwave Radiometer, Microwave Scatterometer, and Altimeter (ALT). As SAR can acquire image whose spatial resolution is similar with visible and infrared image, it is paying much attention to and playing a more and more important role in earth observation. In recent year, the development of new SAR technology (multi-band and multi-polarization technology, InSAR technology, D-InSAR technology, and so on) makes SAR remote sensing go to an new stage, and its application area become more and more widely. The first Synthetic Aperture Radar (SAR) in the world appeared in 1960. After that, SAR and its application all developed very fast. Some radar satellites launched and run (include Seasat-A in 1978, ERS-1 in 1991, JERS-1 in 1992, Radarsat in 1995, and so on) promote SAR research and application in world greatly. China began to develop its SAR sensor and research SAR application in 1970s. After more than 30 years' research, it get some important development in sensor development data processing method, and application. Some operational systems have been used and play an important role. This paper will introduce the development of SAR technology and its application in China.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.16
no.4
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pp.141-152
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2013
The applications and concerned technologies of cloud computing services, one of major trends in the information communication technology, are widely progressing and advancing. OpenStack, one of open source cloud computing platforms, is comprised of several service components; using these, it can be possible to build public or private cloud computing service for a given target application. In this study, a remote sensing image analysis processing service on cloud computing environment has designed and implemented as an operational test application in the private cloud computing environment based on OpenStack. The implemented service is divided into instance server, web service, and mobile app. A instance server provides remote sensing image processing and database functions, and the web service works for storage and management of remote sensing image from user sides. The mobile app provides functions for remote sensing images visualization and some requests.
Since 1988, pine wilt disease has spread over rapidly in Korea. It is not easy to detect the damaged pine trees by pine wilt disease from conventional remote sensing skills. Thus, many possibilities were investigated to detect the damaged pines using various kinds of remote sensing data including high spatial resolution satellite image of 2000/2003 IKONOS and 2005 QuickBird, aerial photos, and digital airborne data, too. Time series of B&W aerial photos at the scale of 1:6,000 were used to validate the results. A local maximum filtering was adapted to determine whether the damaged pines could be detected or not at the tree level from high resolution satellite images, and to locate the damaged trees. Several enhancement methods such as NDVI and image transformations were examined to find out the optimal detection method. Considering the mean crown radius of pine trees, local maximum filter with 3 pixels in radius was adapted to detect the damaged trees on IKONOS image. CIR images of 50 cm resolution were taken by PKNU-3(REDLAKE MS4000) sensor. The simulated CIR images with resolutions of 1 m, 2 m, and 4 m were generated to test the possibility of tree detection both in a stereo and a single mode. In conclusion, in order to detect the pine tree damaged by pine wilt disease at a tree level from satellite image, a spatial resolution might be less than 1 m in a single mode and/or 1 m in a stereo mode.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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