Detection and identification of targets from remotely sensed imagery are of great interest for civilian and military application. This paper presents an algorithm for target detection in high spatial resolution imagery based on the spectral and the dimensional characteristics of the reference target. In this algorithm, the spectral and the dimensional information of the reference target is extracted automatically from the sample image of the reference target. Then in the entire image, the candidate target pixels are extracted based on the spectral characteristics of the reference target. Finally, groups of candidate pixels which form isolated spatial objects of similar size to that of the reference target are extracted as detected targets. The experimental test results showed that even though the algorithm detected spatial objects which has different shape as targets if the spectral and the dimensional characteristics are similar to that of the reference target, it could detect 97.5% of the targets in the image. Using hyperspectral image and utilizing the shape information are expected to increase the performance of the proposed algorithm.
Detection and identification of targets from remotely sensed imagery are of great interest for civilian and military application. This paper presents an algorithm for target detection in high spatial resolution imagery based on the spectral and the dimensional characteristics of the reference target. In this algorithm, the spectral and the dimensional information of the reference target is extracted automatically from the sample image of the reference target. Then in the entire image, the candidate target pixels are extracted based on the spectral characteristics of the reference target. Finally, groups of candidate pixels which form isolated spatial objects of similar size to that of the reference target are extracted as detected targets. The experimental test results showed that even though the algorithm detected spatial objects which has different shape as targets if the spectral and the dimensional characteristics are similar to that of the reference target, it could detect 97.5% of the targets in the image. Using hyperspectral image and utilizing the shape information are expected to increase the performance of the proposed algorithm.
일반적으로, 영상 융합은 서로 다른 특징을 가지는 2개 이상의 영상을 이용하여 각 영상의 장점 및 특징을 모두 가지는 하나의 영상으로 재구성하는 것을 의미한다. 특히, 원격탐사 분야에서의 영상융합은 멀티스펙트럴 영상의 공간해상도를 향상시키는 것을 의미하며 이러한 이유로 인하여 Pan-sharpening 기술로도 불리어진다. 특히, 융합영상은 변화탐지, 영상 지도 제작, 도시 분석 등 다양한 분야에 적용 가능하기 때문에 중요성이 증대되고 있다. 그러나, 기존에 제안된 알고리즘들은 멀티스펙트럴 영상의 분광정보를 왜곡시키거나, 융합 영상의 공간해상도가 흑백영상의 공간해상도에 비하여 저하되는 문제를 지닌다. 이를 위해 본 논문에서는 멀티스펙트럴 영상의 분광 및 공간특성을 고려한 새로운 융합 방법론을 제안하였다. 본 알고리즘의 평가를 위해서 KOMPSAT-2, QuickBird 위성영상에 알고리즘을 적용을 하였으며, 기존의 영상융합 알고리즘에 비하여 공간적/분광적인 측면에서 모두 향상된 결과를 보임을 확인할 수 있었다.
Kim, Yong-Hyun;Eo, Yang-Dam;Kim, Youn-Soo;Kim, Yong-Il
ETRI Journal
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제33권4호
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pp.497-505
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2011
Image fusion is a technical method to integrate the spatial details of the high-resolution panchromatic (HRP) image and the spectral information of low-resolution multispectral (LRM) images to produce high-resolution multispectral images. The most important point in image fusion is enhancing the spatial details of the HRP image and simultaneously maintaining the spectral information of the LRM images. This implies that the physical characteristics of a satellite sensor should be considered in the fusion process. Also, to fuse massive satellite images, the fusion method should have low computation costs. In this paper, we propose a fast and efficient satellite image fusion method. The proposed method uses the spectral response functions of a satellite sensor; thus, it rationally reflects the physical characteristics of the satellite sensor to the fused image. As a result, the proposed method provides high-quality fused images in terms of spectral and spatial evaluations. The experimental results of IKONOS images indicate that the proposed method outperforms the intensity-hue-saturation and wavelet-based methods.
FIHS(Fast Intensity Hue Saturation) 융합은 빠른 계산 능력 때문에 널리 이용되고 있으나 IHS(Intensity Hue Saturation) 융합과 마찬가지로 분광정보 왜곡 현상이 나타난다. 본 논문에서는 각 분광 대역의 비율을 이용하여 분광정보 왜곡을 줄일 수 있는 융합법(FIHS-BR)과 공간정보 및 분광 대역의 비율을 활용한 적응 FIHS 융합법(FIHS-SABR)을 제안하였다. 제안한 FIHS-BR 융합은 각 분광 대역의 비율을 이용하여 구한 분광 대역별로 서로 다른 공간 해상도 개선 값을 더하여 분광정보 왜곡을 줄일 수 있도록 하였으며, FIHS-SABR 융합은 국부 영상의 공간정보 특성에 따라 적응적으로 결정된 공간 해상도 개선 값을 각 분광 대역의 비율에 따라 분광 대역별로 재조정하여 분광 정보 왜곡을 더 많이 줄일 수 있도록 하였다. 제안한 FIHS-BR 융합과 FIHS-SABR 융합의 성능을 확인하기 위하여 IKONOS 위성 영상에 대하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였으며, 실험 결과 제안 방법들이 기존 융합 영상에서 색상 왜곡이 심하게 나타나는 삼림지역 등에서 색상 왜곡 현상이 적게 나타남을 확인할 수 있었으며, 융합 영상의 분광정보 특성 평가 결과도 가장 우수함을 확인할 수 있었다.
원격탐사 분야에서 고해상도의 멀티스펙트럴 영상은 위성센서의 기술적인 제약 때문에 직접적으로 취득하기 어렵다. 이러한 문제를 극복하기 위하여 다양한 위성영상 융합 기법이 제안되어졌다. 그러나, 대부분의 영상융합기법들은 원 멀티스펙트럴 영상의 분광정보를 왜곡시키거나 고해상도 흑백영상의 공간해상도에 비하여 융합영상의 공간해상도가 저하되는 문제점을 지닌다. 최근 들어 융합영상의 분광왜곡을 최소화시키면 서 공간해상도를 효율적으로 증가시킬 수 있는 공간상관도 기반의 하이브리드 융합 기법이 제안되었다. 본 연구에서는 하이브리드 융합기법에 다양한 공간상관도 추출 식을 적용하여 보고 이에 따른 분광/공간정보 왜곡의 양을 비교 평가하였다. 실험 결과 라플라시안 필터를 이용한 하이브리드 융합 기법이 다른 고주파 정보 추출 기법에 비하여 하이브리드 융합 기법에 효과적으로 적용할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.
In this paper, the spatial and spectral characteristics of an optical demultiplexer based on a chirp volume holographic grating are presented. The chirp grating is recorded by illuminating the photopolymer film under the interference of a convergent beam and divergent beam. The dependence of the spatial distance on the grating-focusing lens separation is observed. The bandwidth and the crosstalk between two channels with 0.4-nm spectral interval are 0.13 nm and 12 dB, respectively.
Each class in remotely sensed imagery has different spectral and spatial characteristics. Natural features have relatively smaller spatial changes than spectral changes. Meanwhile, urban area in which buildings, roads, and cars are included is inclined to face more changes of spatial variation than spectral one. This study aims to propose the new urban complexity index (UCI) based on the 3D DWT computation of remotely sensed imageries considering these characteristics. And then we analyze relation between index and land cover map. The 3DWUCI values are related to class and the indices of urban area are greater than natural area. The proposed UCI could be used to express effectively the standard of urban complexity over a wide area.
본 연구의 목적은 KOMPSAT-2 위성영상에 가장 일반적으로 적용 가능한 영상융합기법을 제시하는 것이다. 가장 널리 사용되는 영상융합기법인 HPF, modified IHS, pan-sharpened, wavelet을 지역적, 계절적 특성이 서로 다른 4장의 KOMPSAT-2 위성영상에 적용하였고, 각각의 융합결과를 공간적, 분광적으로 비교분석하였다. 영상융합기법의 품질평가는 시각적 분석과 정량적 분석을 병행하여 수행하였으며, 정량적 분석에는 spatial ERGAS, spectral ERGAS, SAM, Q4가 사용되었다. 종합적인 분석결과를 고려할 때, pan-sharpened가 색상정보와 공간정보의 균형적인 보존 측면에서 다른 융합기법들에 비해, 상대적으로 우수한 결과를 나타냈다. modified-IHS의 경우, 공간정보는 잘 보존하였지만 다소 큰 색상 왜곡이 발생되었고, HPF와 wavelet은 색상 왜곡은 적었지만, 공간정보의 왜곡이 발생하였다.
Space-borne remote sensing is an effective and inexpensive way to identify crop fields and detect the crop condition. We examined the multi-temporal spectral characteristics of rice fields in South Korea to detect their phenological development and condition. These rice fields are compact, small-scale parcels of land. For the analysis, moderate resolution imaging spectroradiometer (MODIS) and RapidEye images acquired in 2011 were used. The annual spectral tendencies of different crop types could be detected using MODIS data because of its high temporal resolution, despite its relatively low spatial resolution. A comparison between MODIS and RapidEye showed that the spectral characteristics changed with the spatial resolution. The vegetation index (VI) derived from MODIS revealed more moderate values among different land-cover types than the index derived from RapidEye. Additionally, an analysis of various VIs using RapidEye satellite data showed that the VI adopting the red edge band reflected crop conditions better than the traditionally used normalized difference VI.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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