고해상도 위성영상의 그림자 효과 보정에 관한 연구 : 표본을 통한 접근 = (A) study on the correction of shadow effects in high resolution satellite images : approach on the using samples
저자
발행사항
서울 : 서울대학교 대학원, 2004
학위논문사항
학위논문(석사)-- 서울대학교 대학원: 지리학과 2004
발행연도
2004
작성언어
한국어
주제어
KDC
980 판사항(4)
DDC
910 판사항(20)
발행국(도시)
서울
형태사항
ⅴ, 68p. : 삽도 ; 26 cm.
DOI식별코드
소장기관
본 연구에서는 고해상도 위성영상에서 관찰되는 건물에 의한 그림자에 관심을 갖고 이를 보정하여 고해상도 위성영상으로부터 보다 정확한 공간정보를 획득할 수 있도록 하는 목적을 지닌다. 이를 위한 구체적인 방법으로, 그림자 효과를 받은 화소들과 그렇지 않은 화소들의 군집을 표본으로 사용하여 그림자 효과를 보정하는 접근 방법을 제시한다. 표본은 고해상도 위성영상을 구성하는 화소들 중 그림자에 속하는 화소와 그렇지 않은 화소들을 대상으로 생성된다. 그림자 효과 보정은 그림자 효과의 정도를 고려한 세 단계의 상이한 수준의 수준별 보정 모델을 통해 구현된다. 그림자 효과가 발생한 IKONOS 영상에 보정 모델을 적용하여 이의 유효성을 평가한다.
고해상도 위성영상의 그림자 효과를 보정하기 위해, 본 연구는 표본을 생성하고 수준별 보정 모델을 구성하여 고해상도 위성영상에 이를 적용하는 작업을 실행하였다. 표본 생성에 적합한 방법을 선택하기 위해, 영역확장법(region growing)과 수동 디지타이징(manual digitizing) 방법을 비교하였다. 그 결과, 수동 디지타이징 방법이 표본을 구성하는 화소간의 분산을 높이는 소수(少數) 화소를 제거하는데 어려움이 있는 것에 비해, 영역확장법은 공간적 상관도(spatial connectivity)가 상대적으로 높은 화소들로 표본을 생성하여 본 연구에 보다 적합한 것으로 판단되었다.
그림자 효과 보정 모델의 세 가지의 보정 수준은 그림자 효과를 받은 화소값 범위의 세 가지 분류에 따른다. (1) 그림자 효과를 받지 않은 화소값 범위와의 중첩이 발생하지 않은 범위와 (2) 중첩된 범위 중 그림자 효과를 받은 화소값의 분포가 더 높은 범위, (3) 중첩되고 그 분포 또한 더 낮은 범위이다. 이들은 세 가지 수준으로 그림자 효과를 보정하는 모델에 각기 상이하게 적용된다.
그림자 효과의 수준별 보정을 구현해주는 보정 모델의 유효성을 확인하기 위해, 도로상에 그림자가 발생한 IKONOS 영상을 대상으로 표본을 생성하였으며 보정 모델에 적용하여 보정 결과를 수치지도와 중첩해 봄으로 그림자 효과가 완화되었음을 확인할 수 있었다. 이로부터 고해상도 위성영상에서 발생하는 그림자 효과를 보정하는 하나의 방법으로 표본을 통한 접근을 제시할 수 있었다.
The purpose of this study is to obtain spatial information with enhanced precision, focusing on the correction of shadow effects by buildings in the high resolution satellite images. For this aim, this study proposes the method using samples. Samples are clusters of pixels; one cluster is composed of shadowed pixels and the other is composed of shadow-free pixels. Each cluster is used as samples to correct shadow effects. Correction of shadow effects is embodied in the correction model with three ranges determined under consideration of degrees in shadow effects. The correction model applies to an IKONOS image that has shadow effects and using the derived output image, the correction model can be validated.
To correct shadow effects in the high resolution satellite images, this study performed following works; sample generation, creation of the correction model, and application to the high resolution satellite images. The optimal method for the generation of samples is decided after making a comparison between the region growing method and the manual digitizing method. The manual digitizing method makes it difficult to remove pixels affecting the variance of a sample, while the region growing method provides samples comprised of pixels with relatively high spatial connectivity. According to this result, the region growing method is more proper than the manual digitizing method.
Three levels of the correction in the shadow effects correction model are based on the three ranges in shadowed pixels. (1) The range that does not overlap with shadow-free pixels, thus being purely shadowed pixels. (2) The range that overlaps shadow-free pixels with higher percentage, and the last is (3) The range that overlaps shadow-free pixels with lower percentage. Shadow effects in the high resolution satellite images can be corrected with the above model containing three levels of correction.
With the aim of evaluating the validity of the correction model, this study makes the shadow effects on the road in an IKONOS image as an application object. A corrected image can be obtained after performing and applying all the works mentioned above. The digital map is overlaid on the corrected image as well as the uncorrected image that doesn’t pass through the correction model. The two obtained images overlaid the digital map are compared and the correction model of shadow effects can be evaluated. From this study, the approach on the using samples can be proposed as one way to reduce the shadow effects in the high resolution satellite images.
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