Land-use or land-cover classification of satellite images is one of the important tasks in remote sensing application and many researchers have tried to enhance classification accuracy. Previous studies have shown that the classification technique based on wavelet transform is more effective than traditional techniques based on original pixel values, especially in complicated imagery. Various basis functions such as Haar, daubechies, coiflets and symlets are mainly used in 20 image processing based on wavelet transform. Selecting adequate wavelet is very important because different results could be obtained according to the type of basis function in classification. However, it is not easy to choose the basis function which is effective to improve classification accuracy. In this study, we first computed the wavelet coefficients of satellite image using ten different basis functions, and then classified images. After evaluating classification results, we tried to ascertain which basis function is the most effective for image classification. We also tried to see if the optimum basis function is decided by energy parameter before classifying the image using all basis functions. The energy parameters of wavelet detail bands and overall accuracy are clearly correlated. The decision of optimum basis function using energy parameter in the wavelet based image classification is expected to be helpful for saving time and improving classification accuracy effectively.
The precise orbit determination (POD) of low earth orbiter (LEO) has complied with its required positioning accuracy by the double-differencing of observations between International GNSS Service (IGS) and LEO to eliminate the common clock error of the global positioning system (GPS) satellites and receiver. Using this method, we also have achieved the 1 m positioning accuracy of Korea Multi-Purpose Satellite (KOMPSAT)-2. However double-differencing POD has huge load of processing the global network of lots of ground stations because LEO turns around the Earth with rapid velocity. And both the centimeter accuracy and the near real time (NRT) processing have been needed in the LEO POD applications--atmospheric sounding or urgent image processing--as well as the surveying. An alternative to differential GPS for high accuracy NRT POD is precise point positioning (PPP) to use measurements from one satellite receiver only, to replace the broadcast navigation message with precise post processed values from IGS, and to have phase measurements of dual frequency GPS receiver. PPP can obtain positioning accuracy comparable to that of differential positioning. KOMPSAT-5 has a precise dual frequency GPS flight receiver (integrated GPS and occultation receiver, IGOR) to satisfy the accuracy requirements of 20 cm positioning accuracy for highly precise synthetic aperture radar image processing and to collect GPS radio occultation measurements for atmospheric sounding. In this paper we obtained about 3-5 cm positioning accuracies using the real GPS data of the Gravity Recover and Climate Experiment (GRACE) satellites loaded the Blackjack receiver, a predecessor of IGOR. And it is important to reduce the latency of orbit determination processing in the NRT POD. This latency is determined as the volume of GPS measurements. Thus changing the sampling intervals, we show their latency to able to reduce without the precision degradation as the assessment of their precision.
본 논문에서는 효율적인 영상 부호화를 위해 분할계수의 상관관계를 이용한 새로운 웨이블릿 패킷 영상 부호화기 알고리즘을 제안한다. 제안된 웨이블릿 패킷 영상 부호화기 알고리즘은 주파수 부대역간의 상관관계를 이용하여 계수분할 순서(CPSO, Coefficient Partitioning Scanning Order)를 정의한 후, 이를 이용하여 새로운 부모-자식 노드 관계를 도출하고, 도출된 부모-자식 노드 관계를 이용하여 계수들을 제로트리 방식으로 부호화함으로써 영상 복원시 오차를 감소시켰다. 그 결과 기존의 알고리즘들과 비교하여 비트율과 제곱 오차에 대해서 성능개선이 이루어 졌고, 응용분야에 따라 비트율 조정을 쉽게 제어할 수 있는 능력을 입증하였다. 특히 항공사진이나 위성사진 중 도시 중심부나 농경지 등과 같이 중고주파 대역성분이 많이 포함된 영상의 경우, 기존 알고리즘에 비해 처리 방법이 간단하면서도 정확한 결과를 보여준다. 또한 자료 영상들에 대한 실험 결과를 통해서, 제안한 알고리즘이 작은 파일크기에서도 고해상도를 요구하는 실시간 시스템이나 온라인 영상처리, 영상합성 분야에 적용될 수 있는 가능성이 있음을 증명하고자 하였다.
본 논문은 통신해양기상위성에 탑재된 해양탑재체의 관측자료를 지상에서 처리하는 영상전처리 시스템을 소개하는 것으로, 주요 기능, 개발 과정, 운영 계획으로 나누어 기술한다. 해양탑재체 영상전처리시스템은 주 시스템과 백업 시스템이 해양위성센터 (한국해양연구원)와 위성운영센터 (한국항공우주연구원)에 각각 설치되어 있으며, 현재 모든 시험을 완료하고 위성 발사 전의 최종 시험 운영 중에 있다. 해양탑재체 영상전처리시스템이 제공할 통신해양기상위성의 해양데이터는 정지궤도에서 연속적으로 한반도 주변을 관측한 것으로서, 해수 온도 변화나 해양 생태계 등의 해양환경연구에 중요한 자료로 활용 가능할 것으로 기대되고 있다.
NORAD Two Line Elements (TLE) are widely used for the increasing number of small satellite mission operations and analysis. However, due to the irregular periodicity of generation of the NORAD TLE, a new TLE that is independent of NORAD is required. A TLE type Orbit Determination (TLEOD) has been developed for the generation of a new TLE. Thus, the TLEOD system can provide an Antenna Control Unit (ACU) with the orbit determination result in the type of a TLE, which provides a simple interface for the commercialized ACU system. For the TLEOD system, NORAD SGP4 was used to make a new orbit determination system. In addition, a least squares method was implemented for the TLEOD system with the GPS navigation solutions of the KOMPSAT-1. Considering both the Orbit Propagation (OP) difference and the tendency of $B^{*}$ value, the preferable span of the day in the observation data was selected to be 3 days. Through the OD with 3 days observation data, the OP difference was derived and compared with that of Mission Analysis and Planning (MAPS) for the KOMPSAT-1. It has the extent from 2 km after sit days to 4 km after seven days. This is qualified enough for the efficiency of an ACU in image reception and processing center of the KOMPSAT-2.
본 논문에서는 부분 윤곽선 추출기법을 이용하여 다중 시차 영상을 위한 자동 변화 추적 시스템의 속도를 증가시키고자 한다. 기존의 변화 추적 시스템에서는 전체 영상에서 윤곽선을 추출하여 사용하였으나, 본 연구에서는 윤곽선 추출이 필요한 부분을 미리 선택하여 이 부분에서만 윤곽선을 추출하게 함으로써 처리 속도를 향상시킬 수 있었다. 따라서 본 시스템은 특히 위성 영상 자료나 물리 탐사 자료 등의 방대한 영상 자료에서의 변화 탐지와 추적, 정량적인 분석 등을 위해 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Image segmentation is to divide an image into similar parts or objects. This paper presents a segmentation system which consists of a fuzzy neural network and a set of image processing filters. The fuzzy neural network does not need initialization of weights. Therefore it does not have the underutilization problem. This fuzzy neural network controls the size and number of clusters by the vigilance parameter instead of fixing the number of clusters at the initial stage. This fuzzy neural network does not require large amount of memory as in Fuzzy c-Means algorithm. Two satellite images were segmented using the proposed system. The segmented results show that the proposed system is better on segmenting images.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.40-44
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2002
Precision correction is the process of geometrically aligning images to a reference coordinate system using GCPs(Ground Control Points). Many applications of remote sensing data, such as change detection, mapping and environmental monitoring, rely on the accuracy of precision correction. However it is a very time consuming and laborious process. It requires GCP collection, the identification of image points and their corresponding reference coordinates. At typical satellite ground stations, GCP collection requires most of man-powers in processing satellite images. A method of automatic registration of satellite images is demanding. In this paper, we propose a new algorithm for automatic precision correction by GCP chips and RANSAC(Random Sample Consensus). The algorithm is divided into two major steps. The first one is the automated generation of ground control points. An automated stereo matching based on normalized cross correlation will be used. We have improved the accuracy of stereo matching by determining the size and shape of match windows according to incidence angle and scene orientation from ancillary data. The second one is the robust estimation of mapping function from control points. We used the RANSAC algorithm for this step and effectively removed the outliers of matching results. We carried out experiments with SPOT images over three test sites which were taken at different time and look-angle with each other. Left image was used to select UP chipsets and right image to match against GCP chipsets and perform automatic registration. In result, we could show that our approach of automated matching and robust estimation worked well for automated registration.
원격탐사는 넓은 지역을 직접 접촉하지 않고 정보를 취득할 수 있고 다양한 분야에 적용할 수 있음으로써 급속히 발전하게 되었다. 이에 따라 위성의 제원 또한 원격탐사의 발전과 함께 급속한 발전을 이루게 되었다. 이러한 이유로 여러 분야에서 활용에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 현재 활용에 관한 연구는 활발히 이루어지고 있지만, 자료처리에 관련된 연구가 부족한 실정이다. 예전보다 인공위성의 제원이 발전하면서 많은 양의 정보 획득이 가능해진 것과 동시에 데이터 크기 또한 매우 커졌다. 이는 과거에 비해 자료의 처리속도가 저하된다는 단점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 병렬 처리의 한 가지 기법인 NVIDIA에서 제공하고 있는 CUDA (Compute Unified Device Architecture) 라이브러리를 활용하여 위성영상 자료처리 성능의 최적화를 목적으로 하고 있다. 본 연구의 순서는 다음과 같다. 다목적실용위성(Korea Multi-Purpose Satellite, KOMPSAT)의 영상을 크기를 기준으로 5가지 Type으로 나눈다. 이렇게 나누어진 영상을 원격탐사 분야의 한 가지 방법인 NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)로 구현한다. 이때 CPU (Central Processing Unit, 중앙처리장치) 기반과 GPU (Graphic Processing Unit, 그래픽처리장치) 기반의 두 가지 방법과 상용 소프트웨어인 ArcMap을 이용하여 NDVI를 구현한다. 그리고 동일한 영상 유무를 판단하기 위해 구현된 결과 영상들을 히스토그램과 시각적으로 비교하고 CPU 버전과 GPU 버전의 처리속도를 비교 분석하였다. 연구결과 CPU 버전과 GPU 버전의 결과 영상은 ArcMap으로 구현한 영상과 시각적 그리고 히스토그램 비교를 통해 같은 결과를 나타내어 NDVI 코드는 올바르게 구현되었으며, 처리속도는 CPU보다 GPU가 약 5배 정도 빠른 것으로 확인하였다. 본 연구에서 병렬 처리의 한 기법인 CUDA 라이브러리를 활용하여 위성영상 자료처리 성능을 향상시킬 수 있었으며, 향후 NDVI와 같은 단순한 픽셀 연산 이외에도 다양한 원격탐사 기법의 적용이 필요할 것으로 사료된다.
전 세계적으로 인공위성의 수요가 증가됨에 따라 위성영상을 활용한 다양한 분야에서 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 지구관측 인공위성을 활용한 농림업 분야의 위성영상 활용현황 분석과 농림업 분야에서 활발히 사용 중인 위성의 종류 및 시스템 사항을 분석한다. 위성영상을 활용한 국내 농림업 연구현황을 분석하기 위해 최근 5년간의 국내 논문을 수집하여 통계분석을 진행하고, 이를 통해 농림업 분야에서의 위성영상 활용현황을 분석하고 최근 세계적으로 운용되는 중형급 위성 영상을 활용하여 농림업 분야에 적용될 수 있는 기술을 조사한다. 이러한 분석 자료는 향후 중형급 위성이 구현될 때 위성영상을 활용하는 수요자에게 적합한 사양을 제공할 수 있는 방향으로 사업 계획을 수립할 수 있는 정책적인 참고 자료가 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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