Korean Journal of Remote Sensing (대한원격탐사학회지)

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Noise Band Extraction of Hyperion Image using Quadtree Structure and Fractal Characteristic

Quadtree 구조 및 프랙탈 특성을 이용한 Hyperion 영상의 노이즈 밴드 추출

  • Chang, An-Jin (Department of Civil & Environmental Engineering, Seoul National University) ;
  • Kim, Yong-Il (Department of Civil & Environmental Engineering, Seoul National University)
  • 장안진 (서울대학교 공과대학 건설환경공학부) ;
  • 김용일 (서울대학교 공과대학 건설환경공학부)
  • Received : 2010.07.26
  • Accepted : 2010.09.20
  • Published : 2010.10.31
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Abstract

Hyperspectral imaging obtains information with a wider wavelength range a large number of bands. However, a high correlation between each band, computation cost, and noise causes inaccurate results in cases of no pre-processing. The noises of band extraction and elimination positively necessary in hyperspectral imaging. Since the previous studies have used a characteristic the whole image, a local characteristic of the image is considered for the noise band extraction. In this study, the Quadtree, which is a data structure algorithm. and the fractal dimension are adopted for noise band extraction in Hyperion images. The fractal dimensions of the segments divided by the Quadtree structure are calculated, and variation is used. We focused on the extraction of random noise bands in Hyperion images and compared them with the reference data made by visual decisions. The proposed algorithm extracts the most bands, including random noises. It is possible to eliminate more than 30 noise bands, regardless of images.

초분광 영상은 넓은 범위의 파장 영역의 유용한 정보를 많은 수의 밴드를 통해 취득한다. 하지만, 인접 밴드 간의 상관관계, 계산량, 노이즈로 인해 전처리없이 활용할 경우 부정확한 결과를 도출한다. 따라서 영상에서 노이즈 밴드 추출하여 제거하는 작업이 반드시 필요하다. 기존의 연구들은 영상 전체에 대한 특성치 만을 이용하였기 때문에 영상의 국지적 특성을 고려해야 한다. 본 연구에서는 Hyperion 영상을 대상으로 하였으며, 자료구조 기법 중 하나인 Quadtree와 이용하여 노이즈 밴드를 추출하였다. Quadtree 구조로 분할된 영역의 프랙탈 차원을 계산하고 프랙탈 차원의 분산을 이용하였다. Hyperion 영상에 존재하는 노이즈 종류 중 무작위 노이즈를 포함하고 있는 밴드 추출에 초점을 맞추었으며, 시각적으로 판단하여 작성한 참조자료와 비교하였다. 제안된 알고리즘 적용 결과 무작위 노이즈가 포함된 밴드 대부분이 추출되었으며, 영상에 관계없이 30개 이상의 노이즈 밴드를 제거할 수 있음을 확인하였다.

Keywords

References

  1. 김대성, 김용일, 어양담, 2007, 변화탐지를 위한 Hyperion 초분광 영상의 자동 기하보정과 밴드 선택에 관한 연구, 한국측량학회지, 25(5): 383-392.
  2. 김선화, 이규성, 마정림, 국민정, 2005, 초분광 원격탐사의 특성, 처리기법 및 활용 현황, 대한원격탐사학회지, 21(4): 341-369. https://doi.org/10.7780/kjrs.2005.21.4.341
  3. 유환희, 김의명, 1995, Quadtree 자료구조를 이용한 적지분석 전문가시스템 개발, 한국지형공간정보학회논문집, 3(1): 139-150.
  4. 장안진, 김용일, 2008, 프랙탈 차원 및 Continuum Removal 기법을 이용한 Hyperion 영상의 노이즈밴드 제거, 대한원격탐사학회지, 24(2): 125-131. https://doi.org/10.7780/kjrs.2008.24.2.125
  5. 장안진, 김용일, 2010, Quadtree 구조를 이용한 Hyperion 초분광 영상의 프랙탈 특성 분석, 대한원격탐사가회 춘계학술대회 논문집, 인천, 3월 26일: 178-182.
  6. 최창규, 류상률, 김승호, 2002, Quadtree를 사용한 색상-공간 특징과 객체 MBR의 질감 정보를 이용한 영상 검색, 정보과학회논문지, 8(6): 692-703.
  7. 한동엽, 조영욱, 김용일, 이용웅, 2003, Hyperion 영상의 분류를 위한 밴드 추출, 대한원격탐사학회지, 19(2): 171-179. https://doi.org/10.7780/kjrs.2003.19.2.18
  8. 한동엽, 김대성, 김용일, 2006, 극단화소를 이용한 Hyperion 데이터의 노이즈 밴드 제거, 대한원격탐사학회지, 22(4): 275-284. https://doi.org/10.7780/kjrs.2006.22.4.275
  9. Bajcsy, P. and P. Groves, 2004, Methodology for Hyperspectral Band Selection, Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 70(7): 793-802. https://doi.org/10.14358/PERS.70.7.793
  10. Datt, B., T. R. McVicar, T. G. V. Niel, D. L. B. Jupp, and J. S. Pearlman, 2003, Preprocessing EO-1 Hyperion Hyperspectral Data to Support the Application of Agricultural Indexes, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 41(6): 1246-1259. https://doi.org/10.1109/TGRS.2003.813206
  11. Jaggi, S., D. A. Quattroch, and N. S. Lam, 1993, Implementation and operation of three fractal measurement algorithms for analysis of remote-sensing data, Computers & Geosciences, 19(6): 745-767. https://doi.org/10.1016/0098-3004(93)90048-A
  12. Nielsen, A. A. and M. J. Canty, 2005, Multi- and Hyper-spectral Remote SEnsing Change Detection with Generalized Difference Images by the IR-MAD Method, Proc. of 3rd International Workshop on the Analysis of Multi-Temporal Remote Sensing Images, Biloxi, MS, May. 16-18, 2005. 169-173.