• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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• pp.159-161
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• 2007

Geostationary Ocean Color Imager (GOCI), the world-first ocean remote sensing instrument on geostationary Communication, Ocean, Meteorological Satellite (COMS), will be able to take a picture of a large region several times a day (almost with every one hour interval). We, KORDI, are in charge for developing the GOCI data processing system (GDPS) which is the basic software for processing the data from GOCI. The GDPS will be based on windows operating system to produce the GOCI level 2 data products (useful for oceanographic environmental analysis) automatically in real-time mode. Also, the GDPS will be a user-interactive program by well-organized graphical user interfaces for data processing and visualization. Its products will be the chlorophyll concentration, amount of total suspended sediments (TSS), colored dissolved organic matters (CDOM) and red tide from water leaving radiance or remote sensing reflectance. In addition, the GDPS will be able to produce daily products such as water current vector, primary productivity, water quality categorization, vegetation index, using individual observation data composed from several subscenes provided by GOCI for each slit within the target area. The resulting GOCI level 2 data will be disseminated through LRIT using satellite dissemination system and through online request and download systems. This software is carefully designed and implemented, and will be tested by sub-contractual company until the end of this year. It will need to be updated in effect with respect to new/improved algorithms and the calibration/validation activities.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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• pp.88-91
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• 2008

The COMS IMPS (Communication Ocean and Meteorological Satellite IMage Pre-processing Subsystem) is developed for image pre-processing of COMS. For a test of the COMS IMPS, 7 support software are developed in KARI GS using simulated MI/GOCI WB (Wide-Band) data; COMS Fill Adder, MI (Meteorological Imager) CADU generator, GOCI (Geostationary Ocean Colour Imager) CADU generator, COMS CADU combiner, MI SD (Sensor Data) analyzer, GOCI SD analyzer, and COMS DM (Decomposition Module) test harness. This paper explains functions of developed support software and the COMS IMPS test using those software.

• 대한원격탐사학회지
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• 제28권3호
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• pp.277-285
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• 2012

The GOCI imagery can be an effective alternative to monitor short-term changes over terrestrial environments. This study aimed to assess the radiometric characteristics of the GOCI multispectral imagery for land applications. As an initial approach, we compared GOCI at-sensor radiance with MODIS data obtained simultaneously. Dynamic range of GOCI radiance was larger than MODIS over land area. Further, the at-sensor radiance over various land surface targets were tested by vicarious calibration. Surface reflectance were directly measured in field using a portable spectrometer and indirectly derived from the atmospherically corrected MODIS product over relatively homogeneous sites of desert, tidal flat, bare soil, and fallow crop fields. The GOCI radiance values were then simulated by radiative transfer model (6S). In overall, simulated radiance were very similar to the actual radiance extracted from GOCI data. Normalized difference vegetation index (NDVI) calculated from the GOCI bands 5 and 8 shows very close relationship with MODIS NDVI. In this study, the GOCI imagery has shown appropriate radiometric quality to be used for various land applications. Further works are needed to derive surface reflectance over land area after atmospheric correction.

• 대한원격탐사학회지
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• 제26권2호
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• pp.239-249
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• 2010

세계 최초로 정지궤도에 위치한 해색 위성의 위성자료를 처리/분석하는 시스템인 해양자료처리 시스템(GDPS)의 개발은 정지궤도 해색탑재체(GOCI)의 하드웨어 개발과 동시에 시작되었다. GOCI의 관측 영역에 특화된 대기 알고리즘 및 해양 분석 알고리즘을 개발하고 소프트웨어 모듈화 하여, GOCI가 수신한 총 복사휘도 정보인 레벨 1B 자료에서 레벨 2와 3의 해양 분석 자료를 생성할 수 있는 기능을 개발하였다. 해양자료처리시스템은 해양위성센터에서 표준 운영시스템으로 활용될 뿐만 아니라, 일반 사용자에게 기본 GOCI 자료처리시스템으로 활용될 수 있도록 다양한 버전으로 개발되었다. 부가적인 기능으로 GOCI 이미지 위성 배포파일(LRIT) 생성, 복사보정계수 계산, 영역 분할/병합, 시계열 분석 등을 제공한다. 개발된 GDPS 시스템은 30분 이내에 자료를 안정적으로 생산하여, 이용자 요구사양을 만족시켰다. 해양자료처리 시스템은 여러 해양환경분석 알고리즘을 통해 해양의 장단기 환경특성 변화를 감시하는데 훌륭한 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_2호
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• pp.1577-1589
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• 2023

해양의 모니터링을 위해서는 변화를 예측하는 과정이 필요하다는 것은 널리 인정되고 있다. 이 연구에서는 Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) 자료를 이용하여 해양의 변화를 지시할 수 있는 반사도의 시계열 예측을 수행하였다. 이를 위해 다중 규모 Convolutional Long-Short-Term-Memory (ConvLSTM) 모델을 제안하였으며, GOCI-I 자료를 이용하여 모델을 학습하였다. 취득 기간이 다른 GOCI-II 자료를 이용하여 모델의 성능을 검증하였으며, 기존의 ConvLSTM 모델과 성능을 비교하였다. 비교 결과, 제안한 모델은 시공간적 특성을 모두 고려하여 반사도의 변화 경향성을 파악하는데 있어 가장 우수한 결과를 보였다. 장기 예측 결과를 통해 모델이 학습한 반사도의 시간적 변화 경향을 확인하였으며, 이를 이용한 주기적 변화 탐지가 가능할 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권2호
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• pp.275-292
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• 2014

이 연구에서는 Geostationary Ocean Color Imager(GOCI) 센서에 적용할 수 있는 고유의 Tasseled Cap Transformation(TCT) 계수를 제시하고 있다. TCT는 다중밴드 센서 자료로부터 지표의 특성을 분석하는 전통적인 영상변환 방법 중 하나로 새로운 다중밴드 광학센서가 관측을 시작하는 경우 센서의 특성 차이로 인하여 각각의 육상관측 위성센서에 적합한 TCT 계수들이 장기 분석을 통하여 수립되어야 한다. GOCI 센서는 해양관측이 주 목적으로 개발되었으나 영상의 상당 부분은 육지를 관측하고 있으며 밴드 구성은 육지관측에도 일반적으로 이용되는 Visible-Near InfraRed(VNIR) 영역의 정보를 포함하고 있다. 또한 GOCI 센서의 높은 시간 해상도는 지표의 일별 변화의 관측에도 유용하게 사용될 수 있다. 이러한 장점을 이용하여 GOCI 센서에 대한 고유한 TCT가 제공된다면 GOCI 센서의 관측범위 내에서 준 실시간으로 지표변화에 대한 분석과 해석이 가능할 것이다. TCT는 일반적으로 "Brightness", "Greenness", "Wetness"의 세 가지 정보를 포함하지만, ShortWave InfraRed(SWIR) 파장대역이 없는 GOCI 센서의 경우에는 "Wetness"의 정보를 얻을 수 없다. GOCI 센서의 높은 시간 해상도의 활용을 극대화하기 위해서는 "Wetness"의 정보가 제공되어야 한다. "Wetness"의 정보를 얻기 위해 GOCI 주성분 분석(Principal Component Analysis: PCA) 공간을 MODIS TCT 공간에 선형 회귀하는 방법이 사용되었다. 이 연구에서 산출된 GOCI TCT 계수는 정지궤도의 특성에 의해 관측 시간대별로 다른 변환계수를 가질 수 있다. 이 차이를 알아보기 위하여 GOCI TCT 자료와 MODIS TCT 자료 사이의 상관관계가 비교되었다. 그 결과, "Brightness"와 "Greenness"는 4시 자료, "Wetness"는 2시 자료의 변환계수가 선택되었다. 최종적으로 산출된 변환계수의 적절성을 평가하기 위하여 GOCI TCT 자료는 MODIS TCT 영상 및 여러 육상 파라미터들과 비교되었다. GOCI TCT 영상은 MODIS TCT 영상보다 지표 피복의 분류가 더 세밀하게 표현되었으며, GOCI TCT 공간의 지표 피복 분포도 유의미한 결과를 보여줬다. 또한 GOCI TCT의 "Brightness", "Greenness", "Wetness" 자료는 Albedo($R^2$ = 0.75), Normalized Difference Vegetation Index(NDVI) ($R^2$ = 0.97), Normalized Difference Moisture Index(NDMI) ($R^2$ = 0.77)와 각각 비교적 높은 상관관계가 나타났다. 이러한 결과들은 적절한 TCT 계수의 산출이 이루어졌다는 것을 보여준다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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• pp.90-93
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• 2006

The first Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) onboard its Communication Ocean and Meteorological Satellite (COMS) is scheduled for launch in 2008. GOCI includes the eight visible-to-near-infrared (NIR) bands, 0.5km pixel resolution, and a coverage region of 2500 ${\times}$ 2500km centered at 36N and 130E. GOCI has had the scope of its objectives broadened to understand the role of the oceans and ocean productivity in the climate system, biogeochemical variables, geological and biological response to physical dynamics and to detect and monitor toxic algal blooms of notable extension through observations of ocean color. The special feature with GOCI is that like MODIS, MERIS and GLI, it will include the band triplets 660-680-745 for the measurements of sun-induced chlorophyll-a fluorescence signal from the ocean. The GOCI will provide SeaWiFS quality observations with frequencies of image acquisition 8 times during daytime and 2 times during nighttime. With all the above features, GOCI is considered to be a remote sensing tool with great potential to contribute to better understanding of coastal oceanic ecosystem dynamics and processes by addressing environmental features in a multidisciplinary way. To achieve the objectives of the GOCI mission, we develop the GOCI Data Processing System (GDPS) which integrates all necessary basic and advanced techniques to process the GOCI data and deliver the desired biological and geophysical products to its user community. Several useful ocean parameters estimated by in-water and other optical algorithms included in the GDPS will be used for monitoring the ocean environment of Korea and neighbouring countries and input into the models for climate change prediction.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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• pp.187-190
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• 2007

The Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) is under development to provide a monitoring of ocean-color around the Korean Peninsula from geostationary platforms. It is planned to be loaded on Communication, Ocean, and Meteorological Satellite (COMS) of Korea. The GOCI has been designed to provide multi-spectral data to detect, monitor, quantify, and predict short term changes of coastal ocean environment for marine science research and application purpose. The target area of GOCI observation covers sea area around the Korean Peninsula. Based on the nonlinear radiometric model, the GOCI calibration method has been derived. The nonlinear radiometric model for GOCI will be validated through ground test. The GOCI radiometric calibration is based on on-board calibration devices; solar diffuser, DAMD (Diffuser Aging Monitoring Device). In this paper, the GOCI radiometric error propagation is analyzed. The radiometric model error due to the dark current nonlinearity is analyzed as a systematic error. Also the offset correction error due to gain/offset instability is considered. The radiometric accuracy depends mainly on the ground characterization accuracies of solar diffuser and DAMD.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_2호
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• pp.1529-1539
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• 2023

바다의 색을 관측하여 해양환경을 관측하는 천리안 해양위성 2호(Geostationary Ocean Color Imager-II, GOCI-II)의 자료는 지상국 시스템에서 다양한 보정과정을 거쳐 Raw~Level 2 (L2)로 생산되는데, 각 처리 단계에서 발생하는 품질 정확도는 단계별로 누적되어 위성자료의 오차가 점차 증폭된다. 이에 GOCI-II의 Level-1A/B (L1A/B) 자료에서 발생할 수 있는 광학적 품질 및 위치보정 성능 오차를 측정할 수 있도록 GOCI-II 지상국 시스템을 개선하였다. 신규로 구축된 광학적 품질 및 위치보정 성능 평가 모듈(Radiometric and Geometric Performance Assessment Module, RGPAM)은 시험 운영을 통해 성능 측정, 측정 결과의 표출 및 저장 등 기능들이 정상 운영됨을 확인하였다. RGPAM을 통해 측정된 성능들은 향후 GOCI-II 검출기의 감도 저하에 따른 실시간 복사보정 모델 개선, 위성 L1A/B 자료의 품질 일관성 확인 및 이슈사항에 대한 재보정 방안 마련을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• Spatial Information Research
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• 제19권1호
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• pp.29-40
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• 2011

정지궤도 해색 센서(GOCI: Geostationary Ocean Color Imager) 는 세계 최초의 정지궤도 위성으로 매일 1 시간마다 8 장의 영상을 획득 할 수 있어 육상파 해양 모두 활용성이 높은 위성이다. 그러나 500m의 GSD(Ground Sample Distance)를 지니는 서해성도 영상은 육성 활용에 한계가 있다. 최근, 컴퓨터 비전분야에서 활발히 진행 중인 기술인 Super Resolution(이하 SR)는 유사 시간대에 촬영한 저해상도 영상으로부터 고해상도 영상을 제작하는 기술로, 이를 시간 해상도가 높은 시계열 위성인 GOCI에 적용한다면 해상도가 향상 된 영상을 제작하는 기술로, 이를 시간 해상도가 높은 시계열 위성인 GOCI에 적용한다면 해상도가 향상 된 영상의 취득이 가능하며, 또한 광학 위성 영상의 단점인 구름에 의해 손실된 지상 정보의 복원이 가능할 것이다. 본 연구에서는, GOCI 자료를 위한 효율적인 초해상도 영상 복원 알고리즘 개발을 위한 선행연구로써 위성 영상 취득과정과 유사한 환경의 시뮬레이션을 통해 시계열 자료를 제작하고, 제작된 자료를 제안한 알고리즘에 적용함으로서 0.1 단위의 픽셀 정합도를 확인하였고, 원본 영상과 RMSE 0.5763, PSNR 52.9183 db, SSIM Index 0.9486의 정확도를 나타낸 HR 영상을 복원하였다.