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- 저자 : 양병윤(Byungyun Yang) (검색결과 3 건)
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다목적 실용위성 2호 고해상도 영상을 이용한 지리 정보 추출 기법 : 영상융합과 지리객체 기반 분석을 중심으로
양병윤(Byungyun Yang),황철수(Chulsue Hwang) 대한지리학회 2012 대한지리학회지 Vol.47 No.2
본 연구는 해안지역의 지속 가능한 개발과 보존을 위하여 고해상도 위성영상의 활용을 극대화 하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 다목적 실용위성 2호 영상 자료를 이용하여 빌딩추출에 가장 적합한 영상 융합기법을 제시하고 분석하였으며, 이와 함께 기존에 널리 사용되어오던 화소 기반한 영상분석과 최근 고해상도 위성영상 활용의 증가와 함께 관심을 받고 있는 지리객체 기반한 영상분석을 비교하여 고해상도 영상에 적합한 지리정보추출 기법을 탐색 하였다. 본 연구에서 제안된 분석방법과 평가 방법들은, 향후 발사 예정인 다목적 실용 위성 3호와 그 외 고해상도 위성영상을 이용한 해안지역의 지리정보 추출에 효과적으로 사용될 것이다. This study compared effects of spatial resolution ratio in image fusion by Korea Multi-Purpose SATellite 2 (KOMPSAT Ⅱ), also known as Arirang-2. Image fusion techniques, also called pansharpening, are required to obtain color imagery with high spatial resolution imagery using panchromatic and multi-spectral images. The higher quality satellite images generated by an image fusion technique enable interpreters to produce better application results. Thus, image fusions categorized in 3 domains were applied to find out significantly improved fused images using KOMPSAT 2. In addition, all fused images were evaluated to satisfy both spectral and spatial quality to investigate an optimum fused image. Additionally, this research compared Pixel-Based Image Analysis (PBIA) with the GEOgraphic Object-Based Image Analysis (GEOBIA) to make better classification results. Specifically, a roof top of building was extracted by both image analysis approaches and was finally evaluated to obtain the best accurate result. This research, therefore, provides the effective use for very high resolution satellite imagery with image interpreter to be used for many applications such as coastal area, urban and regional planning.
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SRGAN을 활용한 Sentinel-2 영상의 초해상화와 GEDI LiDAR를 통한 캐노피 추정
이모세(Lee, Mose),양병윤(Yang, Byungyun) 한국측량학회 2023 한국측량학회지 Vol.41 No.6
The increasing importance of understanding the changes in forest ecosystems due to climate change has led to consistent research in estimating AGB (Above-Ground Biomass), which typically involves surveying or the use of aerial and satellite imagery. These methods, however, face challenges related to cost, labor, and determining the size of research areas. For the reason, it is unavoidably relying on freely available satellite imagery data. Thus, this study aims to use SRGAN (Super-Resolution Generative Adversarial Network ) for enhancing the resolution of Sentinel-2 images and to estimate forest canopy height using GEDI (Global Ecosystem Dynamics Investigation) LiDAR. Specifically, the super-resolution process employed SRGAN to enhance the 10m spatial resolution of Sentinel-2 images to 2.5m, improving the ability to detect changes in forests using Sentinel-2 images. Furthermore, canopy height values from GEDI data were interpolated for unmeasured areas using OK (Ordinary Kriging) and IDW (Inverse Distance Weighting), allowing for the estimation of forest canopy height over a large area. Finally, this study analyzed the average values and distribution of the forest canopy, and utilized both GEDI and Sentinel-2 data for a more precise understanding of the forest ecosystem. Therefore, this research proposes a cost-effective method for extensive forest ecosystem monitoring, contributing to sustainable forest management and conservation.
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