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Shadow Extraction of Urban Area using Building Edge Buffer in Quickbird Image

건물 에지 버퍼를 이용한 Quickbird 영상의 도심지 그림자 추출

  • 염준호 (서울대학교 건설환경공학부) ;
  • 장안진 (서울대학교 건설환경공학부) ;
  • 김용일 (서울대학교 건설환경공학부)
  • Received : 2012.03.20
  • Accepted : 2012.04.10
  • Published : 2012.04.30

Abstract

High resolution satellite images have been used for building and road system analysis, landscape analysis, and ecological assessment for several years. However, in high resolution satellite images, shadows are necessarily cast by manmade objects such as buildings and over-pass bridges. This paper develops the shadow extraction procedures in urban area including various land-use classes, and the extracted shadow areas are evaluated by a manually digitized shadow map. For the shadow extraction, the Canny edge operator and the dilation filter are applied to make building edge buffer area. Also, the object-based segmentation was performed using Gram-Schmitt fusion image, and spectral and spatial parameters are calculated from the segmentation results. Finally, we proposed appropriate parameters and extraction rules for the shadow extraction. The accuracy of the shadow extraction results from the various assessment indices is 80% to 90%.

고해상도 위성영상은 높은 공간해상도의 이점으로 도심지역의 건물 및 도로망 분석, 경관 분석, 생태 환경 평가 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 그러나 도심지역의 건물, 교량, 기타 구조물 등 높이 변화를 갖는 개체들은 영상 전체에 걸쳐 그림자 문제를 필연적으로 야기한다. 본 연구에서는 다양한 토지 이용 요소를 포함하는 넓은 영역의 도심지에 그림자 추출 기법을 적용하고, 수동으로 추출된 참조 그림자 지도와 비교하여 정량적인 평가를 수행하였다. 이를 위해 Canny 연산자와 팽창 필터를 이용하여 건물 영역의 인접 정보에 대한 버퍼 영역을 생성하고, Gram-Schmitt 융합 영상에 객체분할기법을 적용하여 생성된 객체들의 분광, 공간 인자들을 계산하였다. 이후 계산된 분광 및 공간 인자 특성과 건물 버퍼 영역과의 중첩여부를 바탕으로 도심지역의 그림자 추출에 가장 적합한 인자와 임계 규칙을 생성하였으며 추출된 그림자 지역 중 이상 객체를 추가적으로 제거하였다. 다양한 정량적 평가지수를 통해 제안된 그림자 추출 기법을 평가한 결과80%~90%의 높은 정확도를 나타냈다.

Keywords

References

  1. 최재완, 김용일 (2010), 영상의 분광 및 공간 특성을 이용한 고해상도 위성영상 융합 알고리즘, 한국지형공간정보학회지, 한국지형공간정보학회, 제 18권, 제 2호, pp. 79-86.
  2. Canny, J. (1986), A computational approach to edge detection, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE, Vol. 8, No. 6, pp. 679-698.
  3. Chen, Y., Wen, D., Jing, L. and Shi, P. (2007), Shadow information recovery in urban areas from very high resolution satellite imagery, International Journal of Remote Sensing, RSPSoc, Vol. 28, No. 15, pp. 3249-3254. https://doi.org/10.1080/01431160600954621
  4. Chung, K., Lin, Y. and Huang, Y. (2009), Efficient shadow detection of color aerial images based on successive thresholding scheme, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, IEEE, Vol. 47, No. 2, pp. 671-682. https://doi.org/10.1109/TGRS.2008.2004629
  5. Dare, P. M. (2005), Shadow analysis in high-resolution satellite imagery of urban areas, Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, ASPRS, Vol. 71, No. 2, pp. 169-177. https://doi.org/10.14358/PERS.71.2.169
  6. Gonzalez, R. C., Woods, R. E. and Eddins, S. L. (2004), Digital image processing using MATLAB, Prentice-Hall
  7. Huang, J., Xie, J. and Tang, L. (2004), Detection of and compensation for shadows in colored urban aerial images, Proceedings of the 5th World Congress on Intelligent Control and Automation, pp. 3098-3100.
  8. Laben, C. A. and Brower, B. V. (2000), Process for Enhancing the Spatial Resolution of Multispectral Imagery Using Pan-Sharpening, US Patent 6,011,875.
  9. Leblon, B., Gallant, L. and Granberg, H. (1996), Effects of shadowing types on ground-measured visible and near-infrared shadow reflectances, Remote Sensing of Environment, RSE, Vol. 58, No. 3, pp. 322-328. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(96)00079-X
  10. Madhavan, B., Tachibana, K., Sasagawa, T., Okada, H. and Shimozuma, Y. (2004), Automatic extraction of shadow regions in high-resolution ADS40 images - by robust approach of feature spaces analysis, 2004 International Society for photogrammetry and remote sensing, ISPRS, pp. 379-381.
  11. Sarabandi, P., Yamazaki, F., Matsuoka, M. and Kiremidjian, A. (2004), Shadow detection and radiometric restoration in satellite high resolution images, Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2004. IGARSS '04. Proceedings. 2004 IEEE International, IEEE, Vol. 6, pp. 3744-3747.
  12. Sneath, P. and Sokal, R. (1973), Numerical Taxonomy. The Principles and Practice of Numerical Classification, W. H. Freeman
  13. Sohn, H. and Yun, K. (2008), Shadow-effect correction in aerial color imagery, Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, ASPRS, Vol. 74, No. 5, pp. 611-618. https://doi.org/10.14358/PERS.74.5.611
  14. Tsai, V. J. D. (2003), Automatic shadow detection and radiometric restoration on digital aerial images, Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2003. IGARSS '03. Proceedings. 2003 IEEE International, IEEE, Vol. 2, pp. 732-733.
  15. Tsai, V. J. D. (2006), A comparative study on shadow compensation of color aerial images in invariant color models, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, IEEE, Vol. 44, No. 6, pp. 1661-1671. https://doi.org/10.1109/TGRS.2006.869980
  16. Zhou, W., Huang, G., Troy, A. and Cadenasso, M. L. (2009), Object-based land cover classification of shaded areas in high spatial resolution imagery of urban areas: A comparison study, Remote Sensing of Environment, RSE, Vol. 113, No. 8, pp. 1769-1777. https://doi.org/10.1016/j.rse.2009.04.007

Cited by

  1. 도심지역의 그림자 영향을 고려한 다시기 고해상도 위성영상의 선택적 히스토그램 매칭 vol.20, pp.2, 2012, https://doi.org/10.7319/kogsis.2012.20.2.047
  2. 도심지역의 고해상도 위성영상 정합에 대한 그림자 영향 분석 vol.21, pp.2, 2012, https://doi.org/10.7319/kogsis.2013.21.2.093
  3. KOMPSAT-3 영상을 활용한 도심지 그림자 영역의 탐지 및 보정 방법 vol.33, pp.6, 2012, https://doi.org/10.7780/kjrs.2017.33.6.3.4