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NTIS 바로가기한국측량학회지 = Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, v.30 no.1, 2012년, pp.75 - 86
변영기 (한국항공우주연구원 위성정보 연구센터) , 채태병 (한국항공우주연구원 위성정보 연구센터.영상운영지원팀)
Synthetic Aperture Radar(SAR) imaging system is independent of solar illumination and weather conditions; however, SAR image is difficult to interpret as compared with optical images. It has been increased interest in multi-sensor fusion technique which can improve the interpretability of
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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다중센서 공간영상의 통합분석을 위해 우리나라에서는 어떤 계획을 갖고 있는가? | 최근 다양한 센서를 탑재한 지구관측위성의 발사와 더불어 컴퓨터 기반 기술의 발달로 인해 다중센서 공간영상의 통합분석이 가능해지고 있다. 우리나라 또한 국내 최초로 기상상태에 제약을 받지 않고 영상획득이 가능한 SAR(Synthetic Aperture Radar)시스템을 장착한 KOMPSAT-5와 고해상도 광학영상인 KOMPSAT-3호를 2012년에 발사해 운행할 계획을 가지고 있다. 광학과 SAR 영상 등과같은다중센서(multi-sensor)자료를 공간분석에함께 사용할 경우, 개별 공간영상의 처리에 내재되어있는 불확실성을 줄이면서 보다 많은 정보를 추출할 가능성이 크다. | |
SAR의 장점은? | SAR는 기상상태와 태양고도 제약을 받지 않고 영상을 취득할 수 있는 장점을 갖지만 광학영상에 비해 시각적 가독성이 떨어지는 단점을 갖는다. 광학영상의 다중분광정보를 융합하여 SAR 영상의 가독성을 향상시키기 위한 다중센서 융합기술에 대한 관심이 증대되고 있다. | |
SAR의 단점은? | SAR는 기상상태와 태양고도 제약을 받지 않고 영상을 취득할 수 있는 장점을 갖지만 광학영상에 비해 시각적 가독성이 떨어지는 단점을 갖는다. 광학영상의 다중분광정보를 융합하여 SAR 영상의 가독성을 향상시키기 위한 다중센서 융합기술에 대한 관심이 증대되고 있다. |
한유경, 변영기, 채태병, 김용일 (2011), KOMPSAT-2 영상과 TerraSAR-X 영상 간 자동기하보정, 한국측량학회지, 한국측량학회, 제 29권, 제 6호, pp. 441-449.
Alparone, L., Baronti, S., Garzelli, A., and Nencini, F. (2004), Landsat ETM+ and SAR image fusion based on generalized intensity modulation, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Vol. 42, No. 12, pp. 2832-2839.
Ban, Y., Hu, H., and Rangel, I. M. (2010), Fusion of QuickBird MS and Radarsat SAR data for urban land cover mapping: object-based and knowledge-based approach, International Journal of Remote Sensing, Vol. 31, No. 6, pp. 1391-1410.
Chibani, Y. (2007), Integration of panchromatic and SAR features into multispectral SPOT images using the atrous wavelet decomposition, International Journal of Remote Sensing, Vol. 28, No. 10, pp.2295-2307.
Dou, W., Chen, Y., Li, X., and Sui, D. Z. (2007), A general framework for component substitution image fusion; An implementation using the fast fusion method, Computers and Geoscience, Vol. 33, pp. 219-228.
Gonzalez, R. C., and Woods, R. E. (2002), Digital image processing, Prientice-Hall, New Jersey, pp. 208-213.
Hong, G., Zhang, Y., and Mercer, B. (2009), A wavelet and IHS Integration Method to fuse high resolution SAR with moderate resolution multispectral images, Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, Vol. 75, No. 10, pp. 1213-1223.
Huang, T. S. (1978), Two-dimensional Windows, IEEE Transaciton On Audio and Electroacoustics, Vol. 20, No. 5, pp. 260-269.
Huynh, T. Q., and Ghanbari, M. (2008), Scope of validity of PSNR in image/video quality assessment, Electronics Letters, Vol. 44, No. 13, pp. 800-801.
Lee, J. S. (1980), Digital image enhancement and noise filtering by use of local statistics, IEEE Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 2, No. 2, pp. 165-168.
Ling, Y., Ehlers, M., Lynn Usery, E., and Madden, M. (2007), FFT-enhanced IHS transform method for fusing high-resolution satellite images, Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, Vol. 61, No. 6, pp. 381-392.
Nunez, J., Otazu, X., Fors, O., Prade, A., Pala, V., and Arbiol, R. (1999), Multiresolution-based image fusion with additive wavelet decomposition, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Vol. 37, No. 3, pp. 1204-1211.
Otazu, X., Gonzalaz-Audicana, M., Fors, O., and Nunez, J. (2005), Introduction of sensor spectral response into image fusion method. Application to wavelet-based method, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Vol. 43, No. 10, pp. 2376-2385.
Pohl, C., and van Genderen, J. L. (1998), Multisensor image fusion in remote sensing: Concepts, methods, and application, International Journal of Remote Sensing, Vol. 19, No. 5, pp. 825-854.
Ranchin, T., and Wald, L. (2000), Fusion of High Spatial and Spectral Resolution Images: The ARSIS Concept and Its application, Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, Vol. 66, No. 1, pp. 49-61.
Solberg, A. H. S., Taxt, T., and Jain, A. K. (1996), A Markov random field model for classification of multisource satellite imagery, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Vol. 34, No. 1, pp. 100-113.
Wang, Z., and Bovik, A.C. (2002), Universal Image Quality Index, IEEE Signal Processing Letters, Vol. 9, No. 3, pp. 81-84.
Zhang, W., and Yu, L. (2010), SAR and Landsat ETM+ image fusion using variational model, Computer and Communication Technologies in Agriculture Engineering, IEEE, Chengdu pp. 205-207.
Zitova, B., and Flusser, J. (2003), Image registration method: a survey, Image and Vision Computing, Vol. 21, No. 11, pp. 977-1000.
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