초록 ▼

본 연구는 고해상도의 인공위성 영상 특히 2005년 발사될 아리랑 2호의 수집자료 분석에 적합한 영상분석방법의 개발에 연구를 집중하였음
첫단계에서는 1미터의 Panchromatic 영상과 4미터의 Multispectral 영상을 융합하여 1미터의 Pan-sharpened 영상을 개발하는 방법, 1미터의 고해상도에서 판별가능한 물체의 경계를 정확하게 강화하고 추출하는 방법, 그리고 고해상도의 영상분석에 중요하게 사용될 물체단위의 분석에 대비한 초기단계로서 영상분할단위 단위의 분석을 위한 GIS의 영상분할단위 개념 도입으로 영상분

본 연구는 고해상도의 인공위성 영상 특히 2005년 발사될 아리랑 2호의 수집자료 분석에 적합한 영상분석방법의 개발에 연구를 집중하였음
첫단계에서는 1미터의 Panchromatic 영상과 4미터의 Multispectral 영상을 융합하여 1미터의 Pan-sharpened 영상을 개발하는 방법, 1미터의 고해상도에서 판별가능한 물체의 경계를 정확하게 강화하고 추출하는 방법, 그리고 고해상도의 영상분석에 중요하게 사용될 물체단위의 분석에 대비한 초기단계로서 영상분할단위 단위의 분석을 위한 GIS의 영상분할단위 개념 도입으로 영상분할단위간 위상관계 설정 방법 등의 개발이 이루어짐
두 번째 단계에서는 물체를 인식하기 위한 영상분할단위 영역통합방법이 다양한 방법으로 검토되었으며, 동일물체가 서로 다른 사면을 가지고 있을 경우 HSDC 방법을 이용하여 동일물체 서로 다른 사면의 분광특성보정방법, 영상 내 물체의 경계를 래스터데이터에서 벡터의 개념으로 다루므로서 영상분석의 혁신적인 방법 도입, 물체경계를 선형을 단순한 직선이 아니라 길이, 방향, 굴곡의 정도를 판단할 수 있는 다양한 정보를 갖을 수 있도록 하는 방법 개발 등이 수행 되었음
세 번째 단계에서는 이러한 방법들을 종합하여 객체지향적 영상분석방법을 기반으로 고해상 도 위성영상을 이용하여 토지행정에 사용할 수 있는 수준의 영상분할단위 및 필지별 토지이용/피복 현황 생산방법, 이를 GIS와 연계하여 국토의 관리 및 이용에서 활용할 수 있는 정보생산 방법, 이를 바탕으로 필지별 및 지역의 토지이용/피복 현황도를 작성하는 방법, 그리고 이 결과를 토지행정에 활용할 수 있도록 하는 활용시스템을 제시하였음

Abstract ▼

This study is designed to exploit the current generation of high resolution panchromatic and multispectral sensors. Korean government has recently invested great amount of fund on developing earth resource satellite that will have very powerful sensor to gather a meter spatial resolution imagery. It

This study is designed to exploit the current generation of high resolution panchromatic and multispectral sensors. Korean government has recently invested great amount of fund on developing earth resource satellite that will have very powerful sensor to gather a meter spatial resolution imagery. It should be developed that methods can handle the high spatial resolution satellite data. The research draws on a theoretical understanding of the spatial properties of high resolution data to develop new methods appropriate for the scale of such imagery.
For this, this study examines several issues. A segmentation method was developed for the identification of individual objects in high spatial resolution aerial and satellite imagery. In the first stage of the analysis, edges were identified using texture. Experiments with simulated data indicated that multi-directional linear operators identified sharp edges more accurately than square shaped operators. A ridge finding algorithm was used to identify boundaries in the texture data. Edges that formed a closed boundary were used to delineate regions, which we call sub-patches, because this initial step produces an over-segmented image. A thresholding procedure is then applied to suppress ridges of relatively low magnitude. Various threshold values were empirically tested to find the optimum level of segmentation. The methods developed in this study were tested using IKONOS Multispectral data of a part of Jeiu, the largest city in Jeju-shi Korea. The test application shows that the individual large, spectrally homogeneous structures found in this industrial landscape, such as buildings, roads, and docks, were extracted well.
Feature identification is one of the largest issue in high spatial resolution satellite imagery, A popular method associated with this feature identification is image segmentation to produce image segments that are more likely to features interested. Here, it is proposed that combination of edge extraction and region growing methods for image segments were used to improve the result of image segmentation. At the intial step, an image was segmented by edge detection method. The segments were assigned IDs, and polygon topology of segments were built. Based on the topology, the segments were tested their similarities with adjacent segments using multivariate analysis. The segments that have similar spectral characteristics were merged into a region. The test application shows that the segments composed of individual large, spectrally homogeneous structures, such as buildings and roads, were merged into more similar shape of structures.

목차 Contents

• 표지...1
• 제출문...2
• 보고서 초록...3
• 요약문...4
• SUMMARY...16
• CONTENTS...20
• 목차...22
• 표목차...23
• 그림목차...24
• 제 1 장 연구개발과제의 개요...28
• 제 1 절 연구의 배경 및 필요성...28
• 제 2 절 연구의 목표 및 내용...30
• 제 3 절 연구자료 및 대상지역...34
• 제 2 장 국내외 기술개발 현황...40
• 제 1 절 화소 단위 위성영상 분류방법론...40
• 제 2 절 기존 영상분류 방법의 문제점...43
• 제 3 절 고해상도 위성영상분류 방법 검토...44
• 제 3 장 연구개발 수행내용 및 결과...46
• 제 1 절 지형지물의 추출을 위한 영상분할 방법...46
• 제 2 절 영상분할 단위간 위상관계 설정...60
• 제 3 절 고해상도 위성영상 융합...62
• 제 4 절 지형지물 형태 형성을 위한 영상분할단위 통합...74
• 제 5 절 동일물체내 경사면간 분광특성 보정...93
• 제 6 절 고해상도 위성영상의 물체형태의 일반화...98
• 제 7 절 지리정보 및 영상정보의 통합...109
• 제 8 절 고해상도 위성영상분류 방법...111
• 제 9 절 필지 및 지역단위 토지이용/피복현황도 작성...151
• 제 10 절 영상분류 정확도 평가...165
• 제 11 절 필지별 토지이용/피복분류 결과의 활용방안...173
• 제 4 장 목표달성도 및 관련분야에의 기여도...186
• 제 1 절 연구목표의 달성도...186
• 제 2 절 관련분야에의 기여도...190
• 제 5 장 연구개발결과의 활용계획...192
• 제 6 장 참고문헌...195
• 부록: Consultant's technical support report...198