Stereo matching has been grabbing the attention of researchers because it plays an important role in computer vision, remote sensing and photogrammetry. Although most methods perform well with small size images, experiments applying them to large-scale data sets under uncontrolled conditions are still lacking. In this paper, we present an empirical study on stereo matching for large-scale high-resolution satellite images. A new method is studied to solve the problem of huge size and memory requirement when dealing with large-scale high resolution satellite images. Integrating the tiling technique with the well-known dynamic programming and coarse-to-fine pyramid scheme as well as using memory wisely, the suggested method can be utilized for huge stereo satellite images. Analyzing 350 points from an image of size of 8192 x 8192, disparity results attain an acceptable accuracy with RMS error of 0.5459. Taking the trade-off between computational aspect and accuracy, our method gives an efficient stereo matching for huge satellite image files.
The high-resolution satellite images provided by Kompsat-3A, a multipurpose satellite, have various applications such as digital map generation, 3D image generation, and DEM generation. In order to utilize high-resolution satellite images, the user must create an orthoimage in order to use the image in a suitable manner. The position and the number of the ground reference points affect the accuracy of the orthoimage. In particular, the Kompsat-3A satellite image has a high resolution of about 0.5m, so the difficulty in selecting the ground control points and the accuracy of the selected point will have a great influence on the subsequent application process. Therefore, in this study, we analyzed the influence of the number of ground reference points on the accuracy of the terrestrial satellite images.
The geo-referencing of satellite imagery is a key task in remote sensing. GCPs are points the position of which is known both in the image and in the supporting maps. Mapping function makes the determination of map coordinates of all image pixels possible. Generally manual operations are done to identify image points corresponding to the points on a digital topographic map. In order to accurately measure ground coordinates of GCPs, differential global positioning system (DGPS) surveying are used. To acquire the sufficient number of well distributed GCPs is one of the most time-consuming and cost-consuming tasks. This paper describes the procedure of automatically extracting GCOs using GCP database. GCP image chips and image matching technique are used for automatic extraction of GCPs. We developed image processing tool for making image chip GCPs and Web Server for management of GCPs.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.72-75
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2008
Image segmentation techniques becoming increasingly important in the field of remote sensing image analysis in areas such as object oriented image classification. This paper presents a new method for image segmentation in High Resolution Remote Sensing Image based on Seeded Region Growing (SRG) and Edge Information. Firstly, multi-spectral edge detection was done using an entropy operator in pan-sharpened QuickBird imagery. Then, the initial seeds were automatically selected from the obtained edge map. After automatic selection of significant seeds, an initial segmentation was achieved by applying SRG. Finally the region merging process, using region adjacency graph (RAG), was carried out to get the final segmentation result. Experimental results demonstrated that the proposed method has good potential for application in the segmentation of high resolution satellite images.
고해상도위성 영상은 항공사진에 비해서 다중분광특성 뿐만 아니라 광역성에서 많은 장점을 가지고 있다. 그래서 고해상도 인공위성영상은 수치지도를 제작할 때 GIS자료 구축하는데 유용하게 사용될 수 있다. 본 연구에서는 IKONOS 위성 영상에서 자동 검출된 도로정보가 ITS시스템 구축을 위한 자료로 사용되거나 변화가 빈번한 도시지역의 수치 지도 갱신 및 위성 영상지도 제작에 활용될 수 있는 가능성을 분석하였다. 본 연구에서는 저주파 필터링 후 Sobel 연산자가 도로 경계 검출을 위해 적용되었다. 연구결과 고해상도 위성 영상 자료 특성에 따라 도로를 비롯한 구조물 경계를 검출하고자 할 때 저주파 필터링과 고주파 필터링은 ITS구축을 위한 기초자료로 활용이 가능할 것으로 보인다.
현행 노선선정시 1:5,000 축척의 수치지도를 이용하여 계획, 검토하고 있으나, 수치 지도는 수정, 갱신주기가 원활치 못하여 급속한 개발에 따른 지형·지물의 변화 등이 반영되지 않아 실제와 상이한 부분들이 존재한다. 이에 대한 대안으로서, 본 연구에서는 기존 노선계획 방법에 의해 수치지도를 기본자료로 사용하여 노선선정을 한 후, 이를 IKONOS 위성영상과 중첩하여 지형·지물의 사실적 표현을 통한 문제점을 파악하고, 이에 따른 노선변경을 하였다. 이로써 기본설계의 질적 내실화와 지형에 맞는 합리적인 도로의 선형을 도출할 수 있었으며, 차후 실시설계 단계에서의 노선변경을 미리 예방함으로써 경제성을 도모할 수 있었다. 한편, IKONOS 영상의 기하학적 보정에 있어서 지상기준점 수가 충분할 경우에는 TPS(Thin Plate Spline)변환을 효과적으로 활용할 수 있음을 알 수 있었다.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.358-360
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2008
Recently there are many pilot studies for advanced application of first Korea national high resolution satellite image, which is called as KOMPSAT-MSC (Korean Multi-purpose Satellite-Multi-Spectral Camera), in Korea. In this study the forest type classification methodology is developed and its distribution map was constructed by applying high resolution satellite image, KOMPSAT-MSC, based on Tasseled Cap Transformation, especially through comparing the result of detailed filed surveying such as forest type, tree species, tree diameter, tree age and tree crown density in pilot study area.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.627-632
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2002
One main purpose of environmental monitoring after oil spill is developing ESI (Environmental Sensitivity) Maps. Environmental impacts caused by the spilt oil are strongly depending upon the coastal topology and geology. Monitoring all impacted shorelines is almost impossible; using high-resolution satellite images such as IKONOS greatly contributes to improve the efficiency of on-site researches, at the same time, reliability of ESI maps.
Park, Jin-Woo;Shin, Gi-Eun;Lee, Suk-Hoon;Byun, Jong-Seok
응용통계연구
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제25권5호
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pp.733-741
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2012
The successful launch of Arirang satellites allow the acquisition of high resolution satellite imagery of Korean territory and enables the transition from the conventional cultivation area survey method to new image based methods adopted in advanced nations. In this study, we suggested reasonable sizes of the primary sampling unit and the secondary sampling unit for the satellite imagery based sampling design in 8 provinces preselected for this research. The PSU size was determined mainly in consideration of intracorrelation that shows the degree of homogeneity within each cluster and the efficiency of the image process. For the SSU size, we considered the relative standard error and the differences between the land cover maps produced by the Ministry of Environment and the satellite imagery processed by the National Statistical Office.
본 연구는 수문 및 수리학적 모형을 이용하여 유역내 하천의 월류에 의한 침수구역을 분석하고, SAR 위성영상을 이용하여 내수배제 불량에 의한 제내지 침수구역을 추출한 후 이를 현지조사를 바탕으로 제작된 침수실적도와 비교하여 SAR 위성영상 자료의 활용성을 검토하는 것을 목적으로 하였다. 연구지역은 삽교천 국가하천 구간이며 홍수사상은 1999년 8월 2일~5일 기간에 발생한 홍수를 대상으로 하였다. 연구방법은 HEC-RAS의 홍수사상을 적용하여 홍수위를 분석하였으며 분석된 홍수위 자료를 WMS에서 TIN자료와 분석하여 제내지 침수구역을 추출하고 기존 WAMIS의 침수실적도와 비교하였다. SAR 영상에 의한 침수구역 추출은 침수시기인 1999년 8월 4일의 영상과 침수 후 영상인 2002년 9월 8일의 영상을 칼라합성하여 추출하였으며 이와 같이 추출된 침수구역을 WAMIS의 침수실적도와 비교하였다. 연구결과 수리학적 모형에 의한 침수구역 추출은 외수범람에 의한 침수구역을 추출하는 데는 이용이 가능하나 내수배제 불량에 대한 침수구역 추출에는 한계가 있었다. SAR 위성영상에 의한 침수구역 추출 방법은 수리학적 모형에서 나타난 내수배제 불량에 의한 침수구역 산정에 대한 한계를 보완할 수 있으나 첨두유출 발생시점의 영상 확보 여부가 침수구역 산정의 정확성을 결정짓는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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