Synthesis of Textured Multiband Image using Gaussian Markov Random Field

Jung, Myunghee 안양대학교 산업기술연구소 1998 自然科學硏究 Vol.5 No.2

The imagery with multichannel such as remote sensing data and color imagery are utilized in many applications and texture is extensively studied in a variety of image processing applications. This paper focused on the analysis and synthesis of textured multiband images using Gaussian Markov random field model. Since each channel of multispectral data contains data acquired from a different band in the frequency spectrum and most objects emit or reflect energy over a large spectral bandwidth, both the cross-channel correlation existing between bands as well as the spacial correlation within band should be taken into account in the model by considering spatially meaningful neighborhood.

A noise reduction method for MODIS NDVI time series data based on statistical properties of NDVI temporal dynamics

Myunghee Jung(정명희),Seok-Woo Jang(장석우) 한국산학기술학회 2017 한국산학기술학회논문지 Vol.18 No.9

Multitemporal MODIS 식생 지수 (VI) 자료는 식생 활동의 프로파일을 제공하기 때문에 환경 및 기후 변화에 대한 식생 모니터링 연구에 널리 사용되고 있다. 그러나 MODIS 데이터에는 구름이나 대기 변동성 및 계측기 문제로 인해 노이즈가 발생하여 NDVI 시계열 데이터 분석과 애플리케이션 응용에 있어서 자료 정확성에 문제가 생기게 된다. 이러한 이유로, NDVI 자료를 이용한 VI 분석을 위해서는 잡음을 줄이고 고품질의 시계열 데이터 스트림을 재구성하기위한 전 처리가 필요하다. 본 연구에서는 NDVI 시계열 자료의 통계적 특성을 기반으로 불량 데이터 또는 미관측 데이터를 복원하기 위해 MODIS NDVI에 대한 데이터 재구성 방법을 제안하고 있다. 데이터 스트림 함수의 속성을 검사하면 급격한 증가나 감소와 같은 비정상적인 변화를 감지 할 수 있다. 본 연구에 제안하고 있는 방법은 정상적인 자료의 세부적 특징은 그대로 유지하면서 노이즈 자료만 수정하는 방향으로 자료를 복원할 수 있다. 제안된 기법은 시뮬레이션 데이터와 2006년부터 2012년까지의 북한지역 백두산을 대상으로 NDVI 시계열 자료를 사용하여 테스트하였고 시뮬레이션 테스트에서는 기존 wavelet이나 Gaussian 방법에 비해 본 방법이 에러율을 평균 70% 이상 줄일 수 있어 제안된 방법이 노이스가 있는 시계열 자료의 데이터 재구성에 있어 효과적임을 입증하였다. Multitemporal MODIS vegetation index (VI) data are widely used in vegetation monitoring research into environmental and climate change, since they provide a profile of vegetation activity. However, MODIS data inevitably contain disturbances caused by the presence of clouds, atmospheric variability, and instrument problems, which impede the analysis of the NDVI time series data and limit its application utility. For this reason, preprocessing to reduce the noise and reconstruct high-quality temporal data streams is required for VI analysis. In this study, a data reconstruction method for MODIS NDVI is proposed to restore bad or missing data based on the statistical properties of the oscillations in the NDVI temporal dynamics. The first derivatives enable us to examine the monotonic properties of a function in the data stream and to detect anomalous changes, such as sudden spikes and drops. In this approach, only noisy data are corrected, while the other data are left intact to preserve the detailed temporal dynamics for further VI analysis. The proposed method was successfully tested and evaluated with simulated data and NDVI time series data covering Baekdu Mountain, located in the northern part of North Korea, over the period of interest from 2006 to 2012. The results show that it can be effectively employed as a preprocessing method for data reconstruction in MODIS NDVI analysis.

Application of Multi-periodic Harmonic Model for Classification of Multi-temporal Satellite Data: MODIS and GOCI Imagery

Jung, Myunghee,Lee, Sang-Hoon The Korean Society of Remote Sensing 2019 대한원격탐사학회지 Vol.35 No.4

A multi-temporal approach using remotely sensed time series data obtained over multiple years is a very useful method for monitoring land covers and land-cover changes. While spectral-based methods at any particular time limits the application utility due to instability of the quality of data obtained at that time, the approach based on the temporal profile can produce more accurate results since data is analyzed from a long-term perspective rather than on one point in time. In this study, a multi-temporal approach applying a multi-periodic harmonic model is proposed for classification of remotely sensed data. A harmonic model characterizes the seasonal variation of a time series by four parameters: average level, frequency, phase, and amplitude. The availability of high-quality data is very important for multi-temporal analysis.An satellite image usually have many unobserved data and bad-quality data due to the influence of observation environment and sensing system, which impede the analysis and might possibly produce inaccurate results. Harmonic analysis is also very useful for real-time data reconstruction. Multi-periodic harmonic model is applied to the reconstructed data to classify land covers and monitor land-cover change by tracking the temporal profiles. The proposed method is tested with the MODIS and GOCI NDVI time series over the Korean Peninsula for 5 years from 2012 to 2016. The results show that the multi-periodic harmonic model has a great potential for classification of land-cover types and monitoring of land-cover changes through characterizing annual temporal dynamics.

특허 데이터에 기반한 디지털 휴먼 기술 기반의 안전교육 발전 방향

정명희(Myunghee Jung) 대한전자공학회 2024 대한전자공학회 학술대회 Vol.2024 No.6

Occupational safety education is a crucial aspect of modern workplaces, aimed at mitigating occupational hazards and ensuring employee welfare. The advancement of digital human technology offers revolutionary methods for safety education by providing immersive, interactive, and realistic learning environments. This paper aims to explore the utility of digital human technology in safety education methods and its diverse applications across various industries. Through an analysis of patent trends, this study also seeks to contemplate future development directions.

착과량 조절에 따른 ‘흑보석’ 포도의 과실 특성

정명희(MyungHee Jung),권용희(YongHee Kown),이별하나(ByulHaNa Lee),박요섭(YoSup Park),박지은(Ji-Eun Park),박희승(Hee-Seung Park) 한국원예학회 2013 한국원예학회 학술발표요지 Vol.2013 No.5

‘흑보석’ 포도의 GA₃와 Thidiazuron(TDZ) 처리에 따른 과육 연화 지연 및 과실특성

정명희(MyungHee Jung),이별하나(ByulHaNa Lee),박요섭(YoSup Park),오진표(Jin Pyo Oh),김희섭(HeeSeob Kim),박희승(Hee-Seung Park) 한국원예학회HST 2015 원예과학기술지 Vol.33 No.2

‘흑보석’ 포도의 GA₃와 Thidiazuron 처리 방법과 과실 특성 변화

정명희(MyungHee Jung),이별하나(ByulHaNa Lee),박요섭(YoSup Park),오진표(Jin Pyo Oh),김희섭(HeeSeob Kim),박희승(Hee-Seung Park) 한국원예학회 2014 한국원예학회 학술발표요지 Vol.2014 No.5

착과량에 따른 ‘흑보석’ 포도의 과실 품질 및 수확기

정명희(MyungHee Jung),권용희(YongHee Kwon),이별하나(ByulHaNa Lee),박요섭(YoSup Park),박희승(Hee-Seung Park) 한국원예학회HST 2014 원예과학기술지 Vol.32 No.3

위성영상을 활용한 실시간 재난정보 처리 기법 : 재난 탐지, 매핑, 및 관리

정명희(Myunghee Jung) 大韓電子工學會 2012 전자공학회논문지CI (Computer and Information) Vol.49 No.2

위성영상은 광범위한 지역에 걸쳐 실시간으로 정확한 지표 상태에 대한 정보를 수집할 수 있어 재난재해관리에도 효율적 수단으로 사용되고 있다. 특히 고해상도 영상은 1m급 이하 지표 물체를 탐지할 수 있어 도심지역 정보 획득에 매우 유용하다. 본 논문에는 재난 발생 시 고해상도 위성영상으로부터 변화탐지 기법을 사용하여 피해를 탐지하고 피해정보를 추출하는 방법론이 제안되었다. 사용된 영상분석기법은 텍스쳐 정보를 이용하여 시간적 변화를 탐지하는 기법으로 특징 추출과 변화탐지 단계로 구성되어있다. 특징 추출 단계에서는 wavelet과 GLCM을 이용하여 텍스쳐가 추출되었고 변화탐지 단계에서는 영역간 텍쳐의 상관관계를 이용한 분류기법이 사용되었다. 제안된 방법은 고해상도 위성영상을 사용하여 지진피해지역을 탐지하는 예에 적용되어 테스트 되었다. Remotely sensed data provide valuable information on land monitoring due to multi-temporal observation over large areas. Especially, high resolution imagery with 0.6~1.0 m spatial resolutions contain a wealth of information and therefore are very useful for thematic mapping and monitoring change in urban areas. Recently, remote sensing technology has been successfully utilized for natural disaster monitoring such as forest fire, earthquake, and floods. In this paper, an efficient change detection method based on texture differences observed from high resolution multi-temporal data sets is proposed for mapping disaster damage and extracting damage information. It is composed of two parts: feature extraction and detection process. Timely and accurate information on disaster damage can provide an effective decision making and response related to damage.

신경망을 이용한 MODIS NDVI의 자동화 변화탐지 기법

정명희(Myunghee Jung) 大韓電子工學會 2012 전자공학회논문지CI (Computer and Information) Vol.49 No.2

지구의 중요한 천연자원인 산림을 포함한 자연 식생환경은 지난 1세기 동안 많은 변화를 겪으며 기후에도 영향을 미치게 되어 현재 지구적 차원의 관심 속에서 다양한 연구가 진행되고 있다. 원격탐사는 분광적 특성을 이용하여 식생의 특성을 탐지할 수 있어 식생자원을 모니터링하는데 매우 효율적인 수단이다. 이러한 연구에서는 보통 원격탐사 측정을 분석하여 관찰된 화소가 식생을 포함하고 있는 정도를 나타내는 식생지수가 사용되고 있는데 NDVI가 이중 가장 많이 사용되는 식생지수이다. 본 논문에서는 MODIS NDVI 시계열 자료를 이용하여 자동으로 식생의 변화를 탐지해 가는 방법론이 제안되어 있다. 변화탐지를 위해 비모수 방법의 신경망 모형이 사용되었고 특성벡터로는 한 화소에서 다중 시기의 NDVI 차이와 더불어 NDVI 시계열 자료의 시간상의 관계가 함께 고려될 수 있도록 제안되었다. 사용된 모형의 테스트를 위해 2006년부터 2011년까지 한반도 지역에 대한 MODIS MYD13Q1 자료가 사용되었다. Natural Vegetation cover, which is very important earth resource, has been significantly altered by humans in some manner. Since this has currently resulted in a significant effect on global climate, various studies on vegetation environment including forest have been performed and the results are utilized in policy decision making. Remotely sensed data can detect, identify and map vegetation cover change based on the analysis of spectral characteristics and thus are vigorously utilized for monitoring vegetation resources. Among various vegetation indices extracted from spectral reponses of remotely sensed data, NDVI is the most popular index which provides a measure of how much photosynthetically active vegetation is present in the scene. In this study, for change detection in vegetation cover, a Multi-layer Perceptron Network (MLPN) as a nonparametric approach has been designed and applied to MODIS/Aqua vegetation indices 16-day L3 global 250m SIN Grid(v005) (MYD13Q1) data. The feature vector for change detection is constructed with the direct NDVI diffenrence at a pixel as well as the differences in some subset of NDVI series data. The research covered 5 years (2006-20110) over Korean peninsular.