대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.643-646
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2006
This paper addresses the approach to extract linear features from satellite imagery using an efficient segmentation method. The extraction of linear features from satellite images has been the main concern of many scientists. There is a need to develop a more capable and cost effective method for the Iranian map revision tasks. The conventional approaches for producing, maintaining, and updating GIS map are time consuming and costly process. Hence, this research is intended to investigate how to obtain linear features from SPOT satellite imagery. This was accomplished using a discontinuity-based segmentation technique that encompasses four stages: low level bottom-up, middle level bottom-up, edge thinning and accuracy assessment. The first step is geometric correction and noise removal using suitable operator. The second step includes choosing the appropriate edge detection method, finding its proper threshold and designing the built-up image. The next step is implementing edge thinning method using mathematical morphology technique. Lastly, the geometric accuracy assessment task for feature extraction as well as an assessment for the built-up result has been carried out. Overall, this approach has been applied successfully for linear feature extraction from SPOT image.
원격탐사 분야에서 토지피복분류에는 머신러닝 기반의 SVM 모델이 대표적으로 활용되고 있는 한편, 신경망 모델을 이용한 연구도 지속적으로 수행되고 있다. 다목적실용위성의 고해상도 영상을 이용한 연구는 미흡한 실정이며, 따라서 본 연구에서는 고해상도 KOMPSAT-3 위성영상을 이용하여 신경망 모델의 토지피복분류 정확도를 평가하고자 하였다. 경주시 인근 해안지역의 위성영상을 취득하여 훈련자료를 제작하고, 물과 식생 및 육지의 세 항목에 대해 SVM, ANN 및 DNN 모델로 토지피복을 분류하였다. 분류 결과의 정확도를 오차 행렬을 통해 정량적으로 평가한 결과 DNN 모델을 활용한 토지피복분류가 92.0%의 정확도로 가장 우수한 결과를 나타냈다. 향후 다중 시기의 위성영상을 통해 훈련자료를 보완하고, 다양한 항목에 대한 분류를 수행 및 검증한다면 연구의 신뢰성을 높일 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 SPOT 위성자료를 이용함에 있어 경제적 시간적 효용성을 증대시키기 위해, CCT 형태의 수치영상자료를 일반 PC 영상처리체계로 처리하여 3차원 위치를 결정하고자 하였으며, 위성영상의 상좌표취득에는 통계적 이론에 근거한 영상정합기법을 도입, 좌표취득의 신뢰도를 분석하여 수치표고모형생성, 정사사진의 작성 등에 요구되는 3차원 위치결정에 관한 새로운 알고리즘을 제시하였다. CCT 형태의 수치위성영상을 이용한 상좌표취득에 있어서 영상정합기법을 적용한 결과, 육안관측에 의하여 상좌표를 취득하는 방법에 비하여 수평위치 및 높이결정의 정확도를 향상시킬 수 있었다. 상좌표취득을 위해 영상상관기법을 적용할 경우, 기준영역의 크기를 변화시켜 상관계수를 구한 결과, 19$\times$19 영상소의 기준영역이 상좌표취득에 있어 가장 적합한 크기임을 알 수 있었으며, 이러한 결과를 바탕으로 SPOT 위성자료를 해석함에 있어 수치영상의 활용에 관한 알고리즘을 제시할 수 있었다.
최근 고해상도 위성영상이 다양한 분야에서 활발하게 이용하게 됨에 따라 지형자료의 정확한 경계검출에 대한 필요성이 대두되고 있다. 위성영상을 이용한 도로 경계 검출은 교통정보시스템을 포함한 도로계획, 도시계획 등의 지형 공간정보의 필수 연구로 인식되고 있다. 본 연구는 IKONOS 영상에서 도로 경계 검출을 위한 고주파와 저주파 필터링 비교분석에 관한 연구이다. 분석결과 저주파 필터링과 고주파 필터링은 입력영상의 경계부분에서 영상을 선택적으로 강조할 수 있었다. 저주파 필터링과 같은 영상강화 기법에서는 추출 가능한 경계부의 위치를 변화시키거나 영상의 화소값이 전체영상을 대상으로 변화시켜 비교적 도로 폭이 넓은 경우 효과적이었다. 고주파 필터링은 세부적인 영상정보를 선택적으로 강조할 수 있었다.
도시화는 토지 이용과 토지 피복에 많은 변화를 가져오며 토지 이용의 변화는 도시확장과 밀접한 관계를 가지게 된다. 위성영상을 이용하여 도시화에 관한 주제도를 제작하는 것은 토지 이용의 변화에 관한 분석과 자료 제작에 있어서 중요한 방법 중의 하나이다. 과거의 위성영상은 도시정보를 얻을 수 있는 유용한 정보이며 CORONA는 1960년부터 1972년 사이에 운용된 미국의 고해상도 첩보위성영상으로 1995년 일반에 공개가 되었다. 그러나 코로나 위성영상은 파노라마 방식으로 촬영되었기 때문에 여러 가지 형태의 왜곡이 영상에 존재한다. 본 논문에서는 영상의 왜곡을 보정하여 공선조건식을 이용하는 수학적인 모델을 제안하였다. 기하보정 후 서울시 모자이크 영상을 제작하였으며 1972년 CORONA 영상과 1995년 SPOT 영상에 GLCM 기법과 육안판독을 이용하여 도시경계를 추출함으로서 서울시의 변화모습을 정량적으로 관찰할 수 있었다.
The geometriccorrection of a satellite imagery is performed by making a systematic correction with satellite ephemerides and attitude angles followed by employing the Ground Control Points (GCSs) or Digital Elevation Models (DEMs). In a remote area or an inaccessible area, however, GCPs are unavailable to be surveyed and thus they can be obtained only by reading maps, which are not accurate in reality. In this study, we performed the systematic correction process to the inaccessible area and the precise geometric correction process to the adjacent accessible area by using GCPs. Then we analyzed the correlation between the two geo-referenced Korea Multiurpose Satellite (KOMPSAT-1 EOC) images. A new geometrical correction for the inaccessible area imagery is achieved by applying the correlation to the inaccessibleimagery. By employing this new method, the accuracy of the inaccessible area imagery is significantly improved absolutely and relatively.
본 연구에서는 초분광 원격탐사 기법을 이용하여 선박의 접근이 어려운 연안지역의 수심을 산정하고자 한다. 연구에 사용된 영상은 초분광 위성영상인 EO-1 Hyperion 영상이며, 대기보정 및 기하보정을 실시하였다. 보정된 영상은 MNF 변환을 사용하여 밴드를 압축하였다. 또한 각 화소의 실제적인 수심을 산정하기 위하여 대상지역의 Diffuse Attenuation Coefficient를 영상내에서 결정하였다. 그리고 Linear Spectral Unmixing 기법을 사용하여 대상 화소의 Emdmember를 결정하고, 수심을 산정하였다.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.82-87
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2002
RFM is the sensor model of IKONOS imagery for end-users. IKONOS imagery vendors provide RPC (Rational Polynomial Coefficients), Ration Function Model coefficients for IKONOS, for end-users with imagery. So it is possible that end-users obtain geospatial information in their IKONOS imagery without additional any effort. But there are requirements still fur rigorous 3D positions on RPC user. Provided RPC can not satisfy user and company to generate precision 3D terrain model. In IKONOS imagery, physical sensor modeling is difficult because IKONOS vendors do not provide satellite ephemeris data and abstract sensor modeling requires many GCP well distributed in the whole image as well as other satellite imagery. Therefore RPC modification is better choice. If a few GCP are available, RPC can be modified by method which is introduced in this paper. Study on evaluation modified RPC in IKONOS reports reasonable result. Pseudo GCP generated with vendor's RPC and additional GCP make it possible through sequential solution.
전조 모니터링, 피해규모 조사, 응급 구조 및 대응, 긴급 복구 등 국가적 재난관리 분야에 주기적으로 지구를 관측하는 원격탐측과 GIS 기반 의사결정 기술의 활용성이 점차 확대되고 있다. 여기에, 광역적이고 준실시간적 대응을 위해 단일 위성센서가 아닌 통합센서가 탑재된 위성의 운용과 각 국가별 우주개발기구간 협력을 통해 다수의 인공위성을 공동 활용함으로써 재난시 적시에 위성영상을 확보하기 위한 여러 방안이 강구되고 있다. 본 연구에서는 지난 2011년 발생했던 국내 폭설재난 대응을 위해 국제재난기구 등 다양한 경로로 수집된 저 고해상도 위성영상을 분석하고 MODIS 영상의 파장대 특성을 고려한 눈지수나 변화탐지 기법을 적용하여 적설지역을 추출하였다. 또한, 작성된 적설분포도와 다양한 공간자료와의 GIS 공간분석을 수행하여 재난상황에서 적시적으로 의사결정을 지원한 국립방재연구원의 현업적용 사례를 제시하였다.
촬영시기가 다른 두 위성영상을 비교 분석하여 시간에 따른 변화정보를 획득하는 변화탐지 기술은 다양한 분야에 유용하게 활용이 가능한 기술이다. 특히 최근 활용기대가 높아지고 있는 고해상도 위성영상을 활용하는 변화탐지 기술은 환경감시, 재해재난 후 피해상황 분석, 불법건축물 감시, 군사적 목적 등 기존의 중 저 해상도 위성영상으로는 얻을 수 없는 유용한 변화정보의 추출이 가능하다. 하지만, 고해상도 위성영상의 특수성으로 인해 저해상도 위성영상에 적용하였던 화소기반 변화탐지 기법을 그대로 사용 할 수 없으며 인공물이나 지형지물의 지리적, 형태학적 특징을 활용하여 변화요소를 탐지하여야 한다. 본 연구에서는 촬영시기가 다른 두 매의 고해상도 위성영상에 대하여 사용자가 신속하고 손쉽게 변화를 감지해 낼 수 있도록 이동창을 이용한 인터페이스를 구성하고, 영상에 대한 육안분석을 통해 사용자가 건물의 신축 및 철거 등 변화를 발견하여 변화지도를 작성할 수 있는 시스템 개발함으로써 반자동 방식에 의한 고해상도 위성영상의 변화탐지 방법을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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