This study, multispectral and hyperspectral sensors were utilized to use radiometric cross validation for the purpose of radiometric quality evaluation of a 'KOMPSAT-3'. Images of EO-1 Hyperion and Landsat-8 OLI sensors taken in PICS site were used. 2 sections that have 2 different types of ground coverage respectively were selected as the site of cross validation based on aerial hyperspectral sensor and TOA Reflectance. As a result of comparison between the TOA reflectance figures of KOMPSAT-3, EO-1 Hyperion and CASI-1500, the difference was roughly 4%. It is considered that it satisfies the radiological quality standard when the difference of figure of reflectance in a comparison to the other satellites is found within 5%. The difference in Blue, Green, Red band was approximately 3% as a comparison result of TOA reflectance. However the figure was relatively low in NIR band in a comparison to Landsat-8. It is thought that the relatively low reflectance is because there is a difference of band passes in NIR band of 2 sensors and in a case of KOMPSAT-3 sensor, a section of 940nm, which shows the strong absorption through water vapor, is included in band pass resulting in comparatively low reflectance. To overcome these conditions, more detailed analysis with the application of rescale method as Spectral Bandwidth Adjustment Factor (SBAF) is required.
Kim, Hee-Ae;Chung, Sung-Rae;Oh, Soo Min;Lee, Byung-Il;Shin, In-Chul
Korean Journal of Remote Sensing
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v.37
no.5_1
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pp.885-901
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2021
This paper illustratesthe impact of the temporal gap between satellite images and targetsize in mesoscale atmospheric motion vector (AMV) algorithm. A test has been performed using GEO-KOMPSAT-2A (GK2A) rapid-scan data sets with a temporal gap varying between 2 and 10 minutes and a targetsize between 8×8 and 40×40. Resultsshow the variation of the number of AMVs produced, mean AMV speed, and validation scores as a function of temporal gap and target size. As a results, it was confirmed that the change in the number of vectors and the normalized root-mean squared vector difference (NRMSVD) became more pronounced when smaller targets are used. In addition, it was advantageous to use shorter temporal gap and smaller target size for the AMV calculation in the lower layer, where the average speed is low and the spatio-temporal scale of atmospheric phenomena is small. The temporal gap and the targetsize are closely related to the spatial and temporalscale of the atmospheric circulation to be observed with AMVs. Thus, selecting the target size and temporal gap for an optimum calculation of AMVsrequires considering them. This paper recommendsthat the optimized configuration to be used operationally for the near-real time analysis of mesoscale meteorological phenomena is 4-min temporal gap and 16×16 pixel target size, respectively.
The sigma naught (${\sigma}^0$) equation is essential to calculate geo-physical properties from Synthetic Aperture Radar (SAR) images for the applications such as ground target identification,surface classification, sea wind speed calculation, and soil moisture estimation. In this paper, we are suggesting new Kompsat-5 (K5) Radar Cross Section (RCS) and ${\sigma}^0$ equations reflecting the final SAR processor update and absolute radiometric calibration in order to increase the application of K5 SAR images. Firstly, we analyzed the accuracy of the K5 RCS equation by using trihedral corner reflectors installed in the Kompsat calibration site in Mongolia. The average difference between the calculated values using RCS equation and the measured values with K5 SAR processor was about $0.2dBm^2$ for Spotlight and Stripmap imaging modes. In addition, the verification of the K5 ${\sigma}^0$ equation was carried out using the TerraSAR-X (TSX) and Sentinel-1A (S-1A) SAR images over Amazon rainforest, where the backscattering characteristics are not significantly affected by the seasonal change. The calculated ${\sigma}^0$ difference between K5 and TSX/S-1A was less than 0.6 dB. Considering the K5 absolute radiometric accuracy requirement, which is 2.0 dB ($1{\sigma}$), the average difference of $0.2dBm^2$ for RCS equation and the maximum difference of 0.6 dB for ${\sigma}^0$ equation show that the accuracies of the suggested equations are relatively high. In the future, the validity of the suggested RCS and ${\sigma}^0$ equations is expected to be verified through the application such as sea wind speed calculation, where quantitative analysis is possible.
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2010.04a
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pp.239-243
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2010
This paper shows how to establish vegetation index analysis for reducing soil erosion in mountain watershed. Soil erosion results from a combination of rainfall, soil, topography, and vegetation, so we need much time and costs when analyse it. We comparatively analysed the factors of topography, soil, and vegetation with variable resources, then established GIS DB. The possibility of practical use of this DB was also analysed. The soil and vegetation information of the sediment runoff section, and the NDVI vegetation index from KOMPSAT-2 imagery were referenced for this conducting research.
By utilizing OSMI (Ocean Scanning Multi-spectral Imager) onboard KOMPSAT-1, the moon can be imaged. Because the moon has no atmosphere and reflects sun lights at a constant rate, it can be the radiance source for calibration of OSMI. But there are a lot of risks which made KOMPSAT-1 enter into safe-hold mode. So planning the imaging of the moon with OSMI should be determined seriously with consideration to information on KOMPSAT-1 operation, the moon, the sun, etc. But it takes a long time for determining the imaging time of the moon using MCE(Mission Control Element) simulator and there are operational problems to be solved. In this paper, fast simulator for determining imaging time for the moon with OSMI has been developed. The proper timeline for imaging the moon and the position of the moon image in OSMI image coordinates and the phase of the moon are determined. STK was used for acquiring information on KOMPSAT-1, the moon, the sun and the characteristitcs of OSMI are considered. As a result, we can determine imaging time of the moon with OSMI much faster and efficiently.
Kim, Yun-Su;Lee, Gwang-Jae;Triebnig, Gerhard;Hoersch, Bianca
Aerospace Engineering and Technology
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v.4
no.2
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pp.220-229
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2005
The Earth observation imagery from satellite provide valuable informations for the central government, local governments and diverse public organizations. The analysis of applications and data, which are sold by commercial distributors of Earth observation satellite data, shows this phenomenon clearly. The Government of Republic of Korea established and carried out a national space development plan to meet the national needs for remotely sensed imagery. After this national space development plan and on behalf of Korean government KARI has developed and launched successfully the KOMPSAT-1 and operates it up to now. KARI is now to launch by the end of year 2005 another optical remote sensing satellite with very high resolution and named as KOMPSAT-2. For the application of such very high resolution remotely sensed data the product validation should be done carefully and this product validation require lots of ancillary data such as in-situ measurements. For the purpose of diverse ancillary data acquisition joint work with other nations, related institutes and international bodies is essential. In this paper the status of Korean European Cooperations will be introduced, which are derived by KARI, ARCS and ESA for the wide use of KOMPSAT data in Europe.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2004.03a
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pp.247-250
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2004
OSMI/KOMPSAT-I 위성의 Level-0 영상자료의 줄무늬 제거에 대한 연구가 수행되었다. 이 줄무늬 원인은 크게 2가지로 구분되었다. 하나는 96 pixel CCD의 전반부와 후반부에 따라 얻어지는 신호크기 차이 있으며, 다른 하나는 pixel간의 감도의 차이가 있는 것으로 나타났다. 문제는 각 영상자료마다 이들의 보정계수가 일치하지 못하여 매 영상으로부터 새로운 보정계수가 필요하다는 것이다. 줄무늬 제거의 근본적인 접근은 바로 2가지 문제를 해결하는 방향으로 접근하였다. 즉, 첫 번째 문제인 전후반부의 CCD pixel에서 얻어지는 신호의 크기 차이가 감도의 차이인지 아니면 upset 값의 차이인지가 규명되었고, 동시에 각 센서 pixel의 감도 역시 신호의 세기에 따라 감도가 다른 것으로 나타났다. 본 연구에서는 이러한 모든 줄무늬 보정 정보를 매 영상마다 독립적으로 얻게 하여 OSMI 위성영상의 질을 보다 높일 수 있었다.
이 연구에서는 다중시기 Landsat 영상을 이용하여 강원도 일대 임상의 변화를 살펴보고 상록수의 영급을 구분하는 알고리즘을 개발하여 적용하였다. 1980년대에서 현재까지 축적된 Landsat-5와 Landsat-7영상 중에서, 대부분 지역에 활잡목 및 활엽수가 낙엽이 지고 눈이 아직 쌓이지 않을 시기인 11월에 촬영된 영상만을 이용하였다. 각 영상에서 양지바른 상록수, 활엽수, 그늘진 지역, 도시 및 바다 등을 클래스로 지정하여 감돌분류를 하였다. 분류 결과에서 양지바른 상록수만 추출하여 5개의 영상을 이진 분류체계로 조합한 후 임상의 시기적 변화 양상을 관찰한 결과, 강원대 연습림의 조림 기록 및 현황도와 상당히 일치함을 확인하였으며, Path 115, Row 34에 해당하는 강원도 일대로 연구지역을 확대하였다. 향후 Kompsat-2를 비롯한 고해상도 11월 영상이 지속적으로 촬영된다면, 이 연구에서 개발된 이진 분류체계 방법을 통하여 산림변화의 모니터링을 보다 용이하고 효율적으로 할 수 있을 것으로 기대된다.
The Ministry of Land, Infrastructure and Transport of Korea is developing a CAS 500-1/2 satellite capable of photographing a GSD 0.5 m level image, and is developing a technology to utilize this. Therefore, this study attempted to develop a geospatial feature extraction technique aimed at automation as a technique for utilizing CAS 500-1/2 satellite images. KOMPSAT-3A satellite images that are expected to be most similar to CAS 500-1/2 were used for research and the possibility of automation of geospatial feature extraction was analyzed through relative radiometric normalization. For this purpose, the parameters and thresholds were applied equally to the reference images and relative radiometric normalized images, and the geospatial feature were extracted. The qualitative analysis was conducted on whether the extracted geospatial feature is extracted in a similar form from the reference image and relative radiometric normalized image. It was also intended to analyze the possibility of automation of geospatial feature extraction by quantitative analysis of whether the classification accuracy satisfies the target accuracy of 90% or more set in this study. As a result, it was confirmed that shape of geospatial feature extracted from reference image and relative radiometric normalized image were similar, and the classification accuracy analysis results showed that both satisfies the target accuracy of 90% or more. Therefore, it is believed that automation will be possible when extracting spatial objects through relative radiometric normalization.
Recent global warming and anthropogenic activities have caused more frequent and massive wildfires with longer durations and more significant damages. MODIS has been monitoring global wildfires for almost 20 years, and GK2A and Himawari-8 are observing the wildfires in East Asia 144 times a day. However, the spatial resolution of 1 to 2 km is not sufficient for the detection of small and medium-size active fires, and therefore the studies on the active fire detection using high-resolution images are essential. However, there is no official product for the high-resolution active fire detection. Hence, we implemented the active fire detection algorithm of Landsat 8 and carried out a high-resolution-based detection of active fires in Australia in 2019, followed by the comparisons with the products of Himawari-8 and MODIS. Regarding the intense fires, the three satellites showed similar results, whereas the weak igniting and extinguishing fires or the fires in narrow areas were detected by only Landsat 8 with a 30m resolution. Small-sized fires, which are the majority in Korea, can be detected by the high-resolution satellites such as Landsat 8, Sentinel-2, Kompsat-3A, and the forthcoming Kompsat-7. Also, a comprehensive analysis together with the geostationary satellites in East Asia such as GK2A, Himawari-8, and Fengyun-3 will help the interoperability and the improvement of spatial and temporal resolutions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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