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자료유형
학술저널
저자정보
Seo, Dae Kyo (Konkuk University) Kim, Yong Hyun (Seoul National University) Eo, Yang Dam (Konkuk University) Park, Wan Yong (Agency for Defense Development)
저널정보
한국측량학회 한국측량학회지 한국측량학회지 제35권 제4호
발행연도
2017.8
수록면
319 - 326 (8page)

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SAR (Synthetic aperture radar) images are less affected by the weather compared to optical images and can be obtained at any time of the day. Therefore, SAR images are being actively utilized for military applications and natural disasters. However, because SAR data are in grayscale, it is difficult to perform visual analysis and to decipher details. In this study, we propose a color mapping method using RF (random forest) regression for enhancing the visual decipherability of SAR images. COSMO-SkyMed 2 and WorldView-3 images were obtained for the same area and RF regression was used to establish color configurations for performing color mapping. The results were compared with image fusion, a traditional color mapping method. The UIQI (universal image quality index), the SSIM (structural similarity) index, and CC (correlation coefficients) were used to evaluate the image quality. The color-mapped image based on the RF regression had a significantly higher quality than the images derived from the other methods. From the experimental result, the use of color mapping based on the RF regression for SAR images was confirmed.
#Random Forest Regression #Color Mapping #Synthetic Aperture Radar #COSMO-SkyMed 2 #WorldView-3

목차

Abstract
1. Introduction
2. Experimental Data
3. Methods
4. Results
5. Conclusion
Reference

참고문헌 (21)

참고문헌 신청
Al-Najja, Y. and Chen, S.D. (2012), Comparison of image quality assessment: PSNR, HVS, SSIM, UIQI, International Journal of Scientific & Engineering Research, Vol. 3, No. 8, pp. 1-5. Al-Wassai, F.A., Kalyankar, N.V., and Al-Zaky, A.A. (2011), The statistical methods of pixel-based image fusion, International Journal of Artificial Intelligence and Knowledge Discovery, Vol. 1, No. 3, pp. 1-10. Amarsaikhan, D., Blotevogel, H.H., van Genderen, J.L., Ganzorig, M., Gantuya, R., and Nergui, B. (2010), Fusing high-resolution SAR and optical imagery for improved urban land cover study and classification, International Journal of Image and Data Fusion, Vol. 1, No. 1, pp. 83-87. Breiman, L. (2001), Random forests, Machine Learning, Vol. 45, No. 1, pp. 5-32. Caselles, V. and Lopez Garrcia, M.J. (1989), An alternative simple approach to estimate atmospheric correction in multitemporal studies, International Journal of Remote Sensing, Vol. 10, No. 6, pp. 1127-1134.

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