DOI QR코드

DOI QR Code

Analysis of Shadow Effect on High Resolution Satellite Image Matching in Urban Area

도심지역의 고해상도 위성영상 정합에 대한 그림자 영향 분석

  • Yeom, Jun Ho (Department of Civil and Environmental Engineering, Seoul National University) ;
  • Han, You Kyung (Department of Civil and Environmental Engineering, Seoul National University) ;
  • Kim, Yong Il (Department of Civil and Environmental Engineering, Seoul National University)
  • 염준호 (서울대학교 건설환경공학부) ;
  • 한유경 (서울대학교 건설환경공학부) ;
  • 김용일 (서울대학교 건설환경공학부)
  • Received : 2013.05.06
  • Accepted : 2013.06.20
  • Published : 2013.06.30

Abstract

Multi-temporal high resolution satellite images are essential data for efficient city analysis and monitoring. Yet even when acquired from the same location, identical sensors as well as different sensors, these multi-temporal images have a geometric inconsistency. Matching points between images, therefore, must be extracted to match the images. With images of an urban area, however, it is difficult to extract matching points accurately because buildings, trees, bridges, and other artificial objects cause shadows over a wide area, which have different intensities and directions in multi-temporal images. In this study, we analyze a shadow effect on image matching of high resolution satellite images in urban area using Scale-Invariant Feature Transform(SIFT), the representative matching points extraction method, and automatic shadow extraction method. The shadow segments are extracted using spatial and spectral attributes derived from the image segmentation. Also, we consider information of shadow adjacency with the building edge buffer. SIFT matching points extracted from shadow segments are eliminated from matching point pairs and then image matching is performed. Finally, we evaluate the quality of matching points and image matching results, visually and quantitatively, for the analysis of shadow effect on image matching of high resolution satellite image.

다중 시기에 수집된 고해상도 위성영상은 효과적인 도심지 분석과 모니터링을 위한 필수적인 자료이다. 그러나 같은 지역에 대해 다른 센서에서 수집된 영상은 물론, 동일 센서 영상이라 하더라도 두 영상간의 기하학적 위치정보가 서로 일치하지 않는 문제가 존재한다. 따라서 다중 영상의 효과적인 활용을 위해서는 영상 정합을 위해 매칭 포인트를 추출하는 일이 필수적이다. 그러나 도심지의 경우 건물, 교량, 나무, 기타 인공 구조물 등의 영향으로 넓은 영역에 그림자가 분포하며 그림자의 방향과 강도는 영상 수집 시기에 따라 달라지기 때문에 정확한 매칭 포인트를 추출하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 대표적인 매칭점 추출 기법인 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 기법과 자동 그림자 추출 기법을 적용하여 도심지역의 그림자가 영상 정합에 미치는 영향을 분석하였다. 영상 분할을 통해 생성된 세그먼트의 분광 및 공간인자를 이용하여 그림자 객체를 추출하였으며 이 때 건물 버퍼 영역을 그림자의 인접정보로서 활용하였다. SIFT 기법을 통해 추출된 매칭점이 그림자에 위치하는 경우 이를 제거하고 영상 정합을 수행하였다. 최종적으로 고해상도 위성영상의 정합에 대한 그림자의 영향을 분석하기 위해 추출된 매칭점과 정합 결과의 정확도를 정량적, 시각적으로 평가하였다.

Keywords

References

  1. d'Angelo, P., Lehner, M., Krauss, T., Hoja, D. and Reinartz, P., 2008, Towards automated DEM generation from high resolution stereo satellite images, International Society for Photogrammetry and Remote Sensing, pp. 1137-1342.
  2. El Rube, I. A., Sharks, M. A. and Salem, A. R., 2009, Image registration based on multi-scale SIFT for remote sensing images, The 3rd International Conference on Signal Processing and Communication Systems, Omaha, Nebraska, USA, 28-30 September, pp. 1-5.
  3. Han, Y., Byun, Y., Choi, J., Han, D. and Kim, Y., 2012, Automatic registration of high-resolution images using local properties of features, Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, ASPRS, Vol. 78, No. 3, pp. 211-221. https://doi.org/10.14358/PERS.78.3.211
  4. Li, Y., Sasagawa, T. and Gong, P., 2004, A system of the shadow detection and shadow removal for high resolution city aerial photo, International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol. 35, pp. 802-807.
  5. Lowe, D. G., 2004, Distinctive image features from scale-invariant keypoints, International Journal of Computer Vision, Vol. 66, No. 2, pp. 91-110.
  6. Mamassian, P., 2004, Impossible shadows and the shadow correspondence problem, perception, Vol. 33, pp. 1279-1290. https://doi.org/10.1068/p5280
  7. 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
  8. Yeom, J. H., Chang, A. J., Kim, Y. I., 2012, Shadow extraction of urban area using building edge buffer in Quickbird image, Korean Journal of Geomatics, KSGPC, Vol. 30, No. 2, pp. 163-171. https://doi.org/10.7848/ksgpc.2012.30.2.163
  9. Yeom, J. H., Kim, Y. I., 2012, Selective histogram matching of multi-temporal high resolution satellite images considering shadow effects in urban area, Journal of the Korean Society for GeoSpatial Information System, KOGSIS, Vol. 20, No. 2, pp. 47-54. https://doi.org/10.7319/kogsis.2012.20.2.047
  10. Zhang, L. and Gruen, A., 2006, Multi-image matching for DSM generation from IKONOS imagery, ISPRS Journal of Photogrammetry & Remote Sensing, ISPRS, Vol. 60, No. 3, pp. 195-211. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2006.01.001
  11. Zitova, B. and Flusser, J., 2003, Image registration methods: a survey, Image and Vision Computing, Vol. 21, No. 11, pp. 977-1000. https://doi.org/10.1016/S0262-8856(03)00137-9

Cited by

  1. Matching Points Extraction Between Optical and TIR Images by Using SURF and Local Phase Correlation vol.23, pp.1, 2015, https://doi.org/10.7319/kogsis.2015.23.1.081
  2. KOMPSAT-3 영상을 활용한 도심지 그림자 영역의 탐지 및 보정 방법 vol.33, pp.6, 2013, https://doi.org/10.7780/kjrs.2017.33.6.3.4