Multi-Spectral Camera(MSC) is a payload on the KOMPSAT -2 satellite to perform the earth remote sensing. The instrument images the earth using a push-broom motion with a swath width of 15 km and a ground sample distance (GSD) of 1 m over the entire field of view (FOV) at altitude 685 Km. The instrument is designed to have an on-orbit operation duty cycle of $20\%$ over the mission lifetime of 3 years with the functions of programmable gain! offset and onboard image data compression/storage. MSC instrument has one(1) channel for panchromatic Imaging and four(4) channel for multi-spectral Imaging covering the spectral range from 450nm to 900nm using TDI CCD Focal Plane Array (FPA). In this paper, the configuration, the interface of MSC hardware and the MSC operation concept are described. And the method of the MSC calibration are described and the design of MSC calibration operation to measure the change of MSC after Launch & Early Operation(LEOP) and normal mission operations are discussed and analyzed.
본 연구는 고해상도 위성영상을 이용하여 열대해역에서의 생태환경 분포도를 작성함으로써 생태 환경의 변화를 효과적으로 모니터링 할 수 있도록 하는 데에 목적이 있다. 지구온난화 현상에 따라 산호 면적이 감소하고 있다. 이처럼 산호는 환경 변화가 민감하게 반응을 하기 때문에 열대해역에서 산호를 모니터링 하는 것은 주변 생태환경 변화 전체에 대한 관리 역할을 하기 때문에 중요하다. 본 연구에서는 이러한 열대해역의 환경을 효과적으로 모니터링 하기위하여 고해상도 위성영상인 IKONOS와 Kompsat-2 영상을 이용하여 생태환경 분포도를 작성하여보았다. 연구지역은 한남태평양연구센터가 위치한 마이크로네시아 연방국의 Weno 섬 북동쪽 연안이고, 이 지역에서 2007년과 2008년 2번의 현장관측을 실시하여 총 121개 정점에서 광관측 및 환경 자료를 얻었다. 기존의 감독분류와 무감독분류 방법, 그리고 객체지향 영상분류 방법 등을 이용하여 분포도를 작성하였고, 현장관측 자료를 이용하여 검증하였다. 고해상도 영상이기 때문에 기존 방법에서 나타나는 오분류 현상이 객차지향 영상분류 방법을 사용할 경우 적어지는 결과를 얻을 수 있었다.
최근 도심지역이 급변하고 고해상도 위성영상의 보급이 증가함에 따라 고해상도 위성영상을 이용한 수치표고모델과 정사영상 생성에 관한 연구가 활발해 지고 있다. 본 연구에서는 IKONOS, SPOT5, QUICKBIRD, KOMPSAT2 위성영상을 이용하여 DEM 과 정사영상을 생성하였으며 USGS DTED 와 기준점을 이용하여 결과의 정확도를 비교 분석하였다. 보다 정확한 DEM 생성을 위해 자동 피라미드 알고리즘을 적용하고 영상 정합시 에피폴라 기하학을 적용하였다. 정사 영상 생성시 DTED 높이값을 이용하여 보정을 수행하였으며 생성 속도를 높이기 위하여 리샘플링 그리드를 적용하였다. 본 연구에서 DEM 과 정사영상 생성시 QUICKBIRD 와 SPOT5 의 경우 영상의 용량이 매우 커 메모리 부족문제와 알고리즘 수행 속도 저하가 발생함을 확인하였다. 이를 개선하기 위하여 DEM 생성시 정합 후보점의 개수를 줄이는 알고리즘을 고안하여 기존에 메모리 문제로 생성하지 못했던 QUICKBIRD와 SPOT5 의 DEM 을 생성하였으며 정사 영상 생성시 리샘플링 그리드를 적용하여 고해상도 정상영상 생성 속도 개선에 상당한 효과를 가져왔다. 그러나 고해상도 위성 영상의 용량이 점점 커져감에 따라 이러한 메모리 문제와 처리 속도 저하에 관한 문제는 추후 계속적으로 연구되어야 할 부분이라고 할 수 있다. 본 연구에서 생성한 IKONOS, SPOT5, QUICKBIRD DEM 의 정확도를 USGS DTED 와 비교한 결과 13${\sim}$15 m 정도의 RMS 높이 오차가 산출되었으며 생성된 IKONOS, QUICKBIRD, KOMPSAT2 정사영상을 기준점과 비교한 결과 3 m 정도의 거리오차가 산출되었음을 확인하였다.
GK2A(GEO-KOMPSAT-2A)satellite has been operating excellently since its launch in Dec 2018. The secondary payload called KSEM (Korean Space Environment Monitor) was equipped into the GK2A satellite along with AMI (Advanced Meteorological Imager) sensor. KSEM is the Korea's first operational geostationary space weather sensor and has been developed collaboratively by KHU (Kyung Hee University) and KARI (Korea Aerospace Research Institute). The interface works between KSEM and GK2A were conducted by KARI. Various interface tests, which aim for evaluating effective functionality of KSEM with the spacecraft, were intensively conducted at KARI facilities. Main tests consisted of mechanical and electrical check-up activities between the KSEM and GK2A. Interface tests of KSEM, which involve pre-launch tests such as ETB and GK2A system level tests, were conducted to evaluate functional and performance of KSEM before the launch. The tests carried out during the GK2A LEOP (Launch and Early Orbit Phase) and IOT (In Orbit Test) period (Dec 2018 ~ June 2019) showed excellent in-orbit performance of KSEM data.
The forest conditions of North Korea has been a great concern since it was known to be closely related to many environmental problems of the disastrous flooding, soil erosion, and food shortage. To assess the long-term changes of forest area as well as the canopy conditions, several sources of multitemporal satellite data were applied to the study area near Kaesung. KOMPSAT-1 EOC data were overlaid with 1981 topographic map showing the boundaries of forest to assess the deforestation area. Delineation of the cleared forest was performed by both visual interpretation and unsupervised classification. For analyzing the change of forest canopy condition, multiple scenes of Landsat and SPOT data were selected. After preprocessing of the multitemporal satellite data, such as image registration and normalization, the normalized difference vegetation index (NDVI) was derived as a representation of forest canopy conditions. Although the panchromatic EOC data had radiometric limitation to classify diverse cover types, they can be effectively used t detect and delineate the deforested area. The results showed that a large portion of forest land has been cleared for the urban and agricultural uses during the last twenty years. It was also found that the canopy condition of remaining forests has not been improved for the last twenty years. It was also found that the canopy condition of remaining forests has not been improved for the last twenty years. Possible causes of the deforestation and the temporal pattern of canopy conditions are discussed.
Satellite imagery may contain large regions covered with atmospheric aerosol. A highresolution satellite imagery affected by non-homogenous aerosol cover should be processed for land cover study and perform the radiometric calibration that will allow its future application for Korea Multi-Purpose Satellite (KOMPSAT) data. In this study, aerosol signal was separated from high resolution satellite data based on the reflectance separation method. Since aerosol removal has a good sensitivity over bright surface such as man-made targets, aerosol optical thickness (AOT) retrieval algorithm could be used. AOT retrieval using Look-up table (LUT) approach for utilizing the transformed image to radiometrically compensate visible band imagery is processed and tested in the correction of satellite scenery. Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), EO-l/HYPERION data have been used for aerosol correction and AOT retrieval with different spatial resolution. Results show that an application of the aerosol detection for HYPERION data yields successive aerosol separation from imagery and AOT maps are consistent with MODIS AOT map.
The purpose of this study is to examine the image-based atmospheric correction models using the data from Landsat Enhanced Thermal Mapper Plus (ETM+) that have quite similar spectral characteristics to the forthcoming KOrea Multi-Purpose SATellite (KOMPSAT)-2 Multi-Spectral Camera (MSC), and the in-situ measured surface reflectance data during satellite overflight. The main advantage of this type of correction is that it does not require in-situ measurements during each satellite overflight. While substantial differences are present between Top-Of-the Atmosphere (TOA) reflectance and in-situmeasurements, the results showed that Case 1 based on COST model gives most accurate results among three cases. The accuracy of Case 2_1 is very close to Case 1 and its values are smaller than in-situ data. No notable features appear between some bands in the Case 3_1 and in-situ data. It is expected from this study that if the current methods are applied to the IKONOS high resolution data, we will be able to develop the suitable atmospheric correction methods for MSC data.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.21
no.4
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pp.101-107
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2013
Generally the commercial high-resolution images have their coordinates, but the locations are locally different according to the pose of sensors at the acquisition time and relief displacement of terrain. Therefore, a process of image co-registration has to be applied to use the multi-temporal images together. However, co-registration is interrupted especially when images include the cloud-covered regions because of the difficulties of extracting matching points and lots of false-matched points. This paper proposes an automatic co-registration method for the cloud-covered high-resolution images. A scale-invariant feature transform (SIFT), which is one of the representative feature-based matching method, is used, and only features of the target (cloud-covered) images within a circular buffer from each feature of reference image are used for the candidate of the matching process. Study sites composed of multi-temporal KOMPSAT-2 images including cloud-covered regions were employed to apply the proposed algorithm. The result showed that the proposed method presented a higher correct-match rate than original SIFT method and acceptable registration accuracies in all sites.
Surface sedimentary facies and the change of microphytobenthos distribution in Geunso Bay tidal flat were monitored using remotely sensed data. Sediment distribution was analyzed along with the spectral reflectance based on the in situ data, and the spectral characteristics of the area where microphytobenthos occupied was examined. A medium to low spatial resolution of satellite image was not suitable for the detection of the surface sediments changes in the study area due to its ambiguity in the sedimentary facies boundary, but the seasonal changes of microphytobenthos distribution could be obviously detected. However, area of predominance of sand grains and seagrass distribution could be distinctly identified from a high spatial resolution remote sensing image. From this, it is expected that KOMPSAT-2 satellite images can be applied effectively to the study on the surface sedimentary facies and detailed ecological mapping in a tidal flat.
Synthetic Aperture Radar is able to provide images of wide coverage in day, night, and all-weather conditions. Recently, as the SAR image resolution improves up to the sub-meter level, their applications are rapidly expanding accordingly. Especially there is a growing interest in the use of geographic information of high resolution SAR images and the change detection will be one of the most important technique for their applications. In this paper, an automatic threshold tracking and change detection algorithm is proposed applicable to high-resolution SAR images. To detect changes within SAR image, a reference image is generated using log-ratio operator and its amplitude distribution is estimated through K-S test. Assuming SAR image has a non-gaussian amplitude distribution, a generalized thresholding technique is applied using Kittler and Illingworth minimum-error estimation. Also, MoLC parametric estimation method is adopted to improve the algorithm performance on rough ground target. The implemented algorithm is tested and verified on the simulated SAR raw data. Then, it is applied to the spaceborne high-resolution SAR images taken by Cosmo-Skymed and KOMPSAT-5 and the performances are analyzed and compared.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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