KOMPSAT-2 satellite is being developed to be launched in 2004 expectingly. This paper is investigating application status of satellite imagery data using various domestic and foreign references such as journals and dissertations and seeing status of policy making and project implementation. In order to promote the application of KOMPSAT-2 imagery, its application ways in each field are presented. In addition, this paper suggests strategies to induce application of KOMPSAT-2 imagery.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.786-791
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2002
Mapping systems using Satellite Imagery has not been well-established compare to conventional Arial Photograph mapping systems. In order for satellite imagery to produce a stable quality of maps, it requires to follow the standard mapping procedures. In this satellite imagery study, we proposed four methods of mapping procedures. Mapping methods were established by generating trial maps and analyzing types of input data and functions of DPW (Digital Photogrammetric Workstation). On quantitative aspect, accuracy of each steps were measured by increasing 2 GCPs each time from the minimum of 6 GCPs. In DLT, with the minimum of 10 points, RMSE is 2 pixels at most. Besides that, interpretation and stereoscopic plotting using KOMPSAT-1 imagery and other simulated imagery was performed. The tests resulted that, for KOMPSAT-1 (6.6m) stereoscopic images, the possibility of interpretation is 44.79% and possibility of stereoscopic plotting is 43.75%. In the other hand, for simulated imagery (1m), the possibility of interpretation is 60.92% and possibility of stereoscopic plotting is 55.18%.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.200-203
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2008
The objective of this study is to produce the $CO_2$ (carbon dioxide) absorption map using KOMPSAT-2 imagery. For estimating the amount of $CO_2$ absorption, the stand biomass of forest was estimated with the total weight, which was the sum of individual tree weight. Individual tree volumes could be estimated by the crown width extracted from KOMPSAT-2 imagery. In particular, the carbon conversion index and the ratio of the $CO_2$ molecular weight to the C atomic weight, reported in the IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) guideline, was used to convert the stand biomass into the amount of $CO_2$ absorption. Thereafter, the KOMPSAT-2 imagery was classified with the SBC (segment based classification) method in order to quantify $CO_2$ absorption by tree species. As a result, the map of $CO_2$ absorption was produced and the amount of $CO_2$ absorption was estimated by tree species.
해안선 매핑은 해안지역의 묘사, 해안침식의 예측 및 해안지역 자원관리를 위해서 중요하다. 본 연구에서는 항공 LiDAR 자료 및 KOMPSAT-2 영상을 이용하여 울진지역의 해안선을 매핑 연구를 진행하였다. 우선, LiDAR 자료를 이용하여 DSM(수치표면모형)을 생성하였다. 그리고 KOMPSAT-2영상을 이용하여 NDWI(정규수분지수) 영상을 생성한 뒤, 영상분류방법을 적용하여 NDWI 영상으로부터 물 클러스터와 육지 클러스터를 분할하였다. 분할된 두 클러스터들의 경계선을 추출하여, 2차원 해안선으로 정의하였다. 마지막으로 DSM으로부터 획득한 고도 정보를 2차원 해안선에 입력하여 3차원 해안선을 구축하였다. 구축된 3차원 해안선은 0.90m의 수평정확도 및 0.10m의 수직정확도를 가지고 있었다. 정확도 분석을 통하여, 구축된 3차원 해안선은 육지와 물 클러스터가 선명하게 분류된 지역에서는 상대적으로 높은 정확도를 가지고 있으나, 육지와 물 클러스터가 선명하게 분류되지 않은 지역에서는 상대적으로 낮은 정확도를 가지고 있다는 사실을 알 수 있었다.
In this study, Agricultural Infrastructures of Shincheon-gun in North Korea are investigated using Kompsat-2 and RapidEye satellite imagery. Target agricultural infrastructures are agricultural landuse, irrigation and drainage canals, dammed pools for irrigation and pumping stations. KOMPSAT-2 satellite imagery are use to investigate agricultural hydraulic structures and agricultural landuse are investigated by RapidEye Imagery. Geometric correction are performed using 28 GCP and QUAC method are used for atmospherical correction in all imagery. ISODATA clustering and naked-eye classification method are used for extracting agricultural hydraulic structures and Object-based analysis is applied to classifying the agricultural landuse. Extraction results of agricultural hydraulic structures and agricultural are presented and we suggest the applicability of satellite imagery to investigate agricultural infrastructures in North Korea.
본 연구의 목적은 KOMPSAT-2 영상을 이용하여 대상지 내 주요 수종의 이산화탄소 흡수량을 추정하는 것이다. 우선, KOMPSAT-2 영상을 분할영상분류방법으로 산림내 수종을 임상단위로 분류하였다. 분류된 임상의 평균 수관직경을 추정한 후, 이를 각 수종의 면적에 대비시켜 수종별 본수를 추정하였다. 평균 흉고직경은 지상조사를 통해 유도된 수관직경과 흉고직경의 관계식을 이용하여 추정하였다. 이와 같이 추정된 수종별 흉고직경과 본수를 기존의 바이오매스 추정식에 대입하여 수종별 바이오매스를 추정하였다. 바이오매스에 '기후변화에 관한 정부간 패널(IPCC)'의 가이드라인에 따른 계수를 적용하여 임상단위의 이산화탄소 흡수량을 추정했다. 본 연구의 임상단위 수종별 이산화탄소 흡수량 추정 접근방식은 향후, 표본점 단위의 이산화탄소 흡수량을 임상단위 이산화탄소 흡수량으로 확장시키는데 활용될 수 있다.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.810-814
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2002
According to the image level definition for KOMPSAT-2 in KOMPSAT-2 Ground Station Specification, the level 0 is frame formatted, unprocessed data at full resolution; any and all communications artifacts (e.g., synchronization frames, communications headers) removed. The level 0 is used for two purposes: 1) exchange of imagery between image receiving & processing element (IRPE), and 2) image transfer from the Receiving & Archiving Subsystem to Search & Processing Subsystem. On-board processing of imagery data of KOMPSAT-2 includes JPEG-like compression and encryption besides conventional CCSDS packetization. The encryption is used to secure imagery data from any intervention during downlink and compression allows real-time downlink of image data reducing data rate produced from the camera. While developing ground receiving system for KOMPSAT-2, it was necessarily to define level 0 products. In this paper, we will suggest level 0 product definition for KOMPSAT-2 and explain reasons of the decisions made. The key factor used while defining the level 0 products is the efficiency of whole ground receiving system. The latter half of the paper will explain the implementation of software that generates level 0 products. The necessary steps to produce level 0 products will be explained, and the performance achieved will be presented.
The KOMPSAT-2 satellite is a push-broom system with MSC (Multi Spectral Camera) which contains a panchromatic band and four multi-spectral bands covering the spectral range from 450nm to 900nm. The PAN band is composed of six CCD array with 2528 pixels. And the MS band has one CCD array with 3792 pixels. Raw imagery generated from a push-broom sensor contains vertical streaks caused by variability in detector response, variability in lens falloff, pixel area, output amplifiers and especially electrical gain and offset. Relative radiometric calibration is necessary to account for the detector-to-detector non-uniformity in this raw imagery. Non-uniformity correction (NUC) is that the process of performing on-board relative correction of gain and offset for each pixel to improve data compressibility and to reduce banding and streaking from aggregation or re-sampling in the imagery. A relative gain and offset are calculated for each detector using scenes from uniform target area such as a large desert, forest, sea. In the NUC of KOMPSAT-2, The NUC table for each pixel are divided as HF NUC (high frequency NUC) and LF NUC (low frequency NUC) to apply to few restricted facts in the operating system ofKOMPSAT-2. This work presents the algorithm and process of NUC table generation and shows the imagery to compare with and without calibration.
위성 영상을 활용하여 정확한 토양 수분도를 산정하는 연구는 원격탐사 응용 분야에 포함되는 중요한 기본 연구 주제 중 하나이다. 이 연구의 목적은 KOMPSAT-3/3A 영상과 KOMPSAT-5 SAR 영상을 적용하여 시험 지역에 대하여 토양수분도를 제작하고 산정된 결과를 정확도 검증 차원에서 미국 NASA에서 제공하는 Soil Moisture Active Passive (SMAP)의 토양수분 자료와 정량 비교하는 것이다. 한편 농림 식생 지대를 중심으로 토양수분도를 산정하기 위하여 환경공간정보서비스에서 제공하는 토지피복지도를 연구에 적용하였다. 시험 연구 지역은 이 연구에 적용한 수분 구름 모델(Water Cloud Model)에 기반한 토양수분 산정 알고리즘 적용에 필요한 입력 자료가 모두 가용한 제주 서부 지역을 선정하였다. 토양수분도 제작에 사용한 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상은 KOMPSAT-5 HV와 Sentinel-1 VV 영상이며, 식생지수는 KOMPSAT-3 영상의 지표반사도를 사용하였다. 이 연구에서 산출한 토양수분도 산정 결과와 SMAP (L-3) 자료를 차분 연산으로 비교하면 차이 값이 평균 4.13±3.60p%의 높은 일치도를 보이는 것으로 나타났고, SMAP (L-4) 자료와의 차분 연산 결과는 평균 14.24±2.10p% 수준의 일치도를 보였다. 이 연구를 통하여 향후 우리나라 위성영상과 공공 제공자료를 이용하여 정확도가 높은 정밀 토양수분도를 제작할 수 있는 가능성을 제시하였다.
이 논문은 엄격한 물리적 센서 모델인 궤도 자세각 모델이 위성체의 자세제어 방식이 다른 두 위성 영상에 적용한 경우 나타나는 성능의 차이를 기술한다. 영상 취득 시 Spot 위성은 거울 회전(mirror-tilt) 방식을 채택하고 있으며 Kompsat-2 위성은 몸통 회전(body-tilt) 방식을 채택하고 있다. 이 논문은 선행 연구에서 이미 우수한 성능이 검증된 궤도 자세각 모델로 연구의 범위를 제한하며 미지수 조합에 따른 센서 모델 정확도 및 3차원 좌표 산출 정확도를 통해 두 영상에서 나타나는 모델 성능의 차이를 비교한다. 실험 결과는 동일한 궤도 자세각 모델이 두 영상에 대해 다른 성능이 나타남을 보여주고 있으며 Spot 위성의 경우에는 자세 각 미지수가 포함된 모델을, Kompsat-2 영상의 경우에는 많은 개수의 미지수를 갖는 모델을 사용하는 것이 효율적임을 제안한다. 이는 동일한 모델이라 하더라도 센서의 영상 취득 방식과 그로 인한 자세 추정의 정확도에 따라 다르게 적용되는 것이 효과적일 수 있음을 나타낸다. 이러한 차이를 이해하는 것은 향후 모델 정확도 개선과 새로운 영상에 대한 모델 적용을 위한 중요한 토대가 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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