Communication Ocean Meteorological Satellite (COMS) for the hybrid mission of meteorological observation, ocean monitoring, and telecommunication service was launched onto Geostationary Earth Orbit on June 27, 2010 and it is currently under normal operation service on $128.2^{\circ}$ East of the geostationary orbit since April 2011. In order to perform the three missions, the COMS has 3 separate payloads, the meteorological imager (MI), the Geostationary Ocean Color Imager (GOCI), and the Ka-band antenna. The MI and GOCI perform the Earth observation mission of meteorological observation and ocean monitoring, respectively. For this Earth observation mission the COMS requires daily mission commands from the satellite control ground station and daily mission is affected by the satellite control activities. For this reason daily mission planning is required. The Earth observation mission operation of COMS is described in aspects of mission operation characteristics and mission planning for the normal operation services of meteorological observation and ocean monitoring. And the first one-year normal operation results after the In-Orbit-Test (IOT) are investigated through statistical approach to provide the achieved COMS normal operation status for the Earth observation mission.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.216-219
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2006
This paper analyzes on LHGS (LRIT/HRIT Generation Subsystem) processing timeline for COMS LHGS design. The LHGS shall transmit LRIT/HRIT (Low Rate Information Transmission/ High Rate Information Transmission) data to the users within 15 minutes after the end of the image acquisition. So, this paper performs experiment using MTSAT-1R LRIT/HRIT (11 days) and calculates minimum LHGS processing time. Only HRIT FD (Full Disk) image is considered in this paper because data size of HRIT FD image is the largest. As a result of experiment, COMS LHGS should be able to receive MI Level 1B product within 157 seconds at least.
천리안위성은 대한민국에서 개발한 최초의 정지궤도위성으로 궤도상 시험을 완료하고 통신, 해양, 기상임무에 대한 정상운영을 수행하고 있으며, 천리안위성의 기상탑재체는 지구 및 주변의 가시채널 및 적외채널 영상을 취득하고 있다. 본 논문에서는 천리안위성 가시채널 검출기의 성능 분석방법을 설명하고, 2년의 운영기간동안 성능 분석결과를 설명한다. 가시채널 검출기의 성능은 검출기에서 취득한 결과 및 ROLO 모델 기반의 결과를 이용해서 계산할 수 있으며, 분석을 통해서 검출기의 성능은 정상임을 확인하였다.
이 논문에서는 통신해양기상위성(COMS, Communications, Ocean and Meteorological Satellite)의 지상국 설계를 위하여 통신해양기상위성 기상탑재체(Ml, Meteorological Image)에 관한 기상청 요구사항을 분석하였다. 분석결과에 따라 기상청 요구사항에서 제시된 위성 시야각을 만족하는 관측영역별 배포 영상의 크기를 결정하였으며, 결정된 관측영역의 영상의 크기를 기준으로 배포 영상의 정확한 위성시야각 및 크기를 계산하였다. 이 논문의 결과는 통신해양기상위성 지상국의 상세 설계에 적용되었으며, 향후 관측 스케줄, 사용자 데이터의 배포스케줄 설계에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
통신, 해양, 기상의 세 분야 복합 임무를 수행하는 천리안위성(Communication Ocean Meteorological Satellite: COMS)이 2010년 6월 27일 지구정지궤도로 발사된 이후 궤도상시험을 마치고 현재 정상운영 임무를 수행하고 있다. 천리안위성은 정지궤도의 동경 $128.2^{\circ}$에 위치한다. 세 임무를 수행하기 위해 천리안위성에는 3가지 탑재체인 기상탑재체(Meteorological Imager: MI), 해양탑재체(Geostationary Ocean Color Imager: GOCI), 통신탑재체(Ka-band Antenna)가 실려 있다. 각 탑재체는 각각의 임무를 전담하여 수행한다. 기상탑재체(MI)와 해양탑재체(GOCI)는 각각 기상 관측과 해양 모니터링을 위한 지구 관측 임무를 수행한다. 궤도상시험 기간 동안 천리안위성과 지상국의 기능과 성능이 지구 관측 임무 운영을 통해 점검되었다. 지구 관측 임무는 지구의 여러 영역에 대한 기상 현상 관측과 한반도 주변의 해양 환경 모니터링으로 구성된다. 천리안위성 궤도상시험에 대한 기상 및 해양 임무 운영 특성을 기술하고 천리안위성 임무 계획에 대해 논하였다. 궤도상시험 임무 운영 결과로서 시험 기간 동안의 임무 계획 결과와 위성 영상 수신 상황에 대한 통계 분석 및 종합 결과를 제시하여 궤도상시험에서 검증된 천리안위성의 임무 운영 능력과 달성된 위성 영상 수신 역량을 연구하였다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.67-70
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2006
KARI is developing Image Data Acquisition and Control System (IDACS) for pre-processing meteorological and ocean data acquired on geostationary orbit. This paper describes the functions and architecture of IDACS and gives its operation policy including backup operation to overcome limitation of single-configured antenna system. The COMS IDACS provides the capability to receive the raw sensor data and disseminate processed MI data to users via a satellite. From the processed image data, users can produce a set of meteorological and ocean products for a wide range of applications. Most of IDACS subsystems are being developed by Korean technologies and experience acquired from previous projects. In case of COMS geometric correction software module, as it is closely dependent on the characteristics of imagers and spacecraft bus system, it is being co-developed with overseas prime contractor who develops spacecraft bus system.
천리안위성은 기상탑재체, 해양탑재체 그리고 Ka-밴드 탑재체를 장착한 다목적 정지궤도 위성이다. 기상탑재체 가시채널의 품질을 향상 시기키 위하여 알베도(Albedo) 관측 정보를 주로 사용하며 경우에 따라서 달 영상을 보조수단으로 사용하는 것을 고려하고 있다. 그러나 궤도상 시험 이후 별도의 달 영상을 촬영하는 것은 권장되지 않는다. 별도의 관측을 수행할 경우 해당 기간 동안 기상 영상 획득이 불가능하기 때문이다. 본 논문에서는 달이 지구 근처에 있을 때 전구촬영을 통해 달의 영상을 획득하는 방법을 고려하였다. 이 경우도 달 영상을 얻는 것이 쉽지 않은데 그 이유는 기상탑재체는 스캐닝 형태의 센서인 반면 달은 계속 이동하기 때문이다. 또한 기상탑재체의 관측영역 내에 있지 않거나 지구 뒤에 위치한 경우 이미지를 얻을 수 없다. 따라서 본 논문에서는 전구촬영을 통해 달 영상을 얼마나 효과적으로 얻을 수 있는 지에 대한 분석을 수행하였다. 달 영상 획득시간을 예측하기 위한 방법론을 기술하고 시뮬레이션을 통해 얻어진 결과들을 정리하였다.
천리안 위성의 궤도상 시험이 위성발사 직후인 2010년 7월부터 2011년 1월까지 약 7개월에 걸쳐 성공적으로 수행되었으며, 과학탑재체인 기상 및 해양탑재체 자료는 2011년 4월부터 공식적으로 배포되고 있다. 이 논문에서는 천리안위성의 궤도상 시험 중 핵심적인 요소인 탑재체 자료의 보정 과정 중 최종 단계인 기하보정의 궤도상 테스트 내용에 중점을 두고 있다. 천리안위성 기하보정 알고리즘의 구조와 내용을 간략하게 소개하였으며, 위성발사 후 행해진 기하보정시스템의 기능 및 검증 테스트의 단계별 과정들과 그 결과를 분석 정리하였다. 실시간 위성자료 전처리 시스템을 통해 확보한 자료들을 이용한 천리안 기하보정알고리즘의 최종 성능테스트는 요구 조건을 만족하는 우수한 정확도를 보여 주었다.
근래 들어 위성영상 기반의 한반도 지역 일사량 추정 연구가 활발히 진행되고 있으나 대부분의 연구들은 외국 위성영상을 이용하고 있다. 이에 본 연구에서는 국내 정지궤도 위성영상을 활용하여 한반도 지역의 일사량을 추정하는 것을 목적으로 한다. 입력데이터로는 국내최초의 정지궤도 위성인 천리안 기상영상기의 레벨1 데이터 및 레벨2 구름 영상, 그리고 미국 NASA의 OMI 영상을 이용하고, 물리모델식은 동아시아지역 일사량 추정에 보다 적합하다고 알려진 Kawamura 모델식을 적용한다. 2011년 5월~2012년 4월에 이르는 기간의 15분 간격 데이터를 이용하여 일일 수평면 전일사량을 추정하였으며, 이를 대한민국의 18개지점의 관측소 실측치와 비교하였다. 일일 일사량 추정값과 관측값 간의 $R^2$값은 0.86로서 높은 상관성을 나타냈으며, 월평균 일사량의 오차는 대부분의 지점에서 ${\pm}15%$ 이내였고 연평균 수평면 전일사량의 오차는 서울을 제외하면 약 -5~+5%의 분포를 보였다. 본 연구결과를 통해 한반도 지역의 일사량을 추정하는데 있어 천리안 기상영상기 영상이 활용 될 수 있음을 확인하였다.
This study is to develop a cloud detection algorit1un for COMS and it is currently tested by using MODIS level 2B and MTSAT-1R satellite radiance data. Unlike many existing cloud detection schemes which use a threshold method and traditional statistical methods, in this study a feed-forward neural network method with back-propagation algorit1un is used. MODIS level 2B products are matched with feature information of five-band MTSAT 1R image data to form the training dataset. The neural network is trained over the global region for the period of January to December in 2006 with 5 km spatial resolution. The main results show that this model is capable to detect complex cloud phenomena. And when it is applied to seasonal images, it shows reliable results to reflect seasonal characteristics except for snow cover of winter. The cloud detection by the neural network method shows 90% accuracy compared to the MODIS products.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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