Seo, Doo-Chun;Lee, Dong-Han;Kim, Jong-Ah;Kim, Yong-Seung
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.780-785
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2002
As the KOMPSAT-1 satellite can roll tilt up to $\pm$45$^{\circ}$, we have analyzed some EOC images taken at different tilt angles fur this study. The required ground coordinates for bundle adjustment and geometric accuracy, are read from the digital map produced by the National Geography Institution, at a scale of 1:5, 000. These are the steps taken for the tilting angle of KOMPSAT-1 satellite to be present in the evaluation of the accuracy of the geometric of each different stereo image data: Firstly, as the tilting angle is different in each image, the satellite dynamic characteristic must be determined by the sensor modeling. Then the best sensor modeling equation is determined. The result of this research, the difference between the RMSE values of individual stereo images is due more the quality of image and ground coordinates than to the tilt angle. The bundle adjustment using three KOMPSAT-1 stereo pairs, first degree of polynomials for modeling the satellite position were sufficient.
Using satellite images, an optimal solution to water motion has been presented in this study. Since temperature patterns are suitable tracers in water motion, Sea Surface Temperature (SST) images of Caspian Sea taken by MODIS sensor on board Terra satellite have been used in this study. Two daily SST images with 24 hours time interval are used as input data. Computation of templates correspondence between pairs of images is crucial within motion algorithms using non-rigid body objects. Image matching methods have been applied to estimate water body motion within the two SST images. The least squares matching technique, as a flexible technique for most data matching problems, offers an optimal spatial solution for the motion estimation. The algorithm allows for simultaneous local radiometric correction and local geometrical image orientation estimation. Actually, the correspondence between the two image templates is modeled both geometrically and radiometrically. Geometric component of the model includes six geometric transformation parameters and radiometric component of the model includes two radiometric transformation parameters. Using the algorithm, the parameters are automatically corrected, optimized and assessed iteratively by the least squares algorithm. The method used in this study, has presented more efficient and robust solution compared to the traditional motion estimation schemes.
한국방송공학회 1996년도 Proceedings International Workshop on New Video Media Technology
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pp.1-6
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1996
To promote academic researches on earth environment utilizing satellite data, research infrastructure such as satellite data reception processing, distribution and archival systems should be fully provided. The means to enhance the infrastructure were discussed by a working group and“Satellite Data Center via Network”has been proposed. This concept has three principles; (1) To realize necessary functions by organizing experts distributed all over Japan and connecting them by network, (2) To realize“Satellite Data Center via Network”for GMS and NOAA Satellites, which are widely used for research, and (3) Satellite data set oriented to specific research area should be generated by researchers having definite research purposes of sensor algorithms and hugh volume data processing. Utilization of the Science Information Network (SINET) has been discussed to realize this concept, and to accelerate this project an experiment“Network Utilization for Wide Area Use of Satellite Image Data”under“Cooperative Experiment on Multimedia Communication”has been introduced. And the roles of the Institute of Industrial Science, University of Tokyo to contribute this project has been described.
Lee Ho-Hyung;Choi Seong-Bong;Han Cho-Young;Chae Jong-Won;Park Bong-Kyu
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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pp.645-648
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2005
The COMS(Communication, Ocean and Meteorological Satellite), a multi-mission geo-stationary satellite, is being developed by KARl. The first mission of the COMS is the meteorological image and data gathering for weather forecast by using a five channel meteorological imager. The second mission is the oceanographic image and data gathering for marine environment monitoring around Korean Peninsula by using an eight channel Geostationary Ocean Color Imager(GOCI). The third mission is newly developed Ka-Band communication payload certification test in space by providing communication service in Korean Peninsula and Manjurian area. There were many low Earth orbit satellites for ocean monitoring. However, there has never been any geostationary satellite for ocean monitoring. The COMS is going to be the first satellite for ocean monitoring mission on the geo-stationary orbit. The meteorological image and data obtained by the COMS will be distributed to end users in Asia-Pacific area and it will contribute to the improved weather forecast.
FY-2C 위성은 2004년 10월 발사되어 동경 105도 에 서 운영 중인 중국의 정지 궤도 기상위성 이며 관측 영상은 한반도 지역을 포함하고 있다. 현재 FY-2C S-VISSR2.0[l]에 대한 Navigation 알고리즘이 공개되어 있지 않으며,Navigation을 위하여 S-VISSR2.0에 포함되어 있는 Simplified Mapping Block 정보를 사용하여야 한다. Simplified Mapping Block은 5도 간격의 정보만을 제 공하므로 관측 지 역 의 모든 좌표에 대한 Navigation 정보를 얻기 위해서는 보간볍을 사용하여야 한다. 그러나 보간법은 기준 점에서 멀어질수록 오차가 크게 나타날 수 있다. 따라서 본 논문에서는 모든 좌표에 대한 Navigation 정보를 얻을 수 있는 MTSAT Image Navigation 알고리즘을 FY-2C S-VISSR2.0에 적용하여 Simplified Mapping Block과의 차이를 분석하였다. 분석 방법은 Simplified Mapping Block과 MTSAT Image Navigation[2] 알고리즘을 5도 간격의 격자 점(위경도)에서 Column 및 Line 값 비교, Geo-location된 영상의 품질 비교,WDB2 Map Data의 Coast Line과의 비교를 수행하였다. 분석 결과 격자 점에서의 Column, Line 값은 0.5 이내의 차이 값을 나타내었다. 그리고 Geo-location된 영상 비교에서는 격자 점 주변에서 영상의 차이가 없으나 격자 점에서 멸어질수록 영상의 품질은 MTSAT Image Navigation 알고리즘으로 생성한 영상이 더 우수하였다. WDB2 Map Data의 Coast Line과의 비교에서 오차는 동일하게 발생하였으며,영상의 Column 축에 대한 오차는 평균 1.847 Pixel, 최대 6 Pixel, 최소 oPixel 이며, Line 축에 대한 오차는 평균 0.135 Pixel, 최대 4 Pixel, 최소 0 Pixel을 나타내었다.
As the Korea Multi-Purpose Satellite-I (KOMPSAT-1) satellite can roll tilt up to $\pm$45$^{\circ}$, we have analyzed some KOMPSAT-1 EOC images taken at different tilt angles for this study. The required ground coordinates for bundle adjustment and geometric accuracy are obtained from the digital map produced by the National Geography Institution, at a scale of 1:5,000. Followings are the steps taken for the tilting angle of KOMPSAT-1 to be present in the evaluation of geometric accuracy of each different stereo image data: Firstly, as the tilting angle is different in each image, the characteristic of satellite dynamic must be determined by the sensor modeling. Then the best sensor modeling equation should be determined. The result of this research, the difference between the RMSE values of individual stereo images is mainly due to quality of image and ground coordinates instead of tilt angle. The bundle adjustment using three KOMPSAT-1 stereo pairs, first degree of polynomials for modeling the satellite position, were sufficient.
Park, Sung-Og;Kim, Moon-Gyu;Kim, Tae-Jung;Ji-Hyeon, Shin;Choi, Myung-jin;Park, Jeong-Hyun
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.573-577
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2002
The Landsat Program is the longest running enterprise for acquisition of imagery of the Earth from space. The first Landsat satellite was launched in 1972 and the most recent, Landsat 7, was launched on April 15, 1999. The Landsat satellites have acquired millions of images. The Landsat 7 receiving station is installed at more than 25 sites and will be installed in Korea. This paper will address the work being carried out for the development of image receiving and processing system for the Landsat 7 image data, which will be used at ground station of Landsat 7 in Korea.
위성영상의 장점인 고해상도, 다분광, 주기성, 광범위 촬영 등에 의해 위성영상은 초창기의 군사, 환경 분야의 적용을 뛰어넘어 현재는 많은 활용 분야에 널리 적용되고 있다. 이러한 위성영상을 효율적으로 활용하기 위해서는 여러가지 영상처리를 하여야 하며, 특히 기하보정 영상처리는 모든 활용분야에 있어 꼭 필수적인 단계이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 기하보정 작업을 용이하게 하기 위하여 LANDSAT 위성영상을 중심으로 크게 세 가지 작업을 수행하여 기하보정 데이터를 구축하였다. 첫번째는 한반도 지역에 대하여 기하보정에 필요한 지상기준점을 선정하여 데이터베이스를 구축하였다. 두번째는 구축된 지상기준점을 이용하여 연도별로 구분된 LANDSAT 위성영상에 대하여 기하보정을 수행하였고, 마지막으로는 기하보정된 영상을 한반도 지역을 대상으로 모자이크 하였다. 이와 같은 작업을 통하여 576개의 지상기준점, 165장의 기하보정된 영상과 7장의 한반도 모자이크 영상을 구축하였다. 구축된 한반도의 기하보정 데이터는 많은 분야에 기초자료로 활용되리라 기대한다.
위성에서 관측된 다중분광 위성영상 데이터를 이용목적에 따라 분석하고 활용하기 위해서는 영상 자체에 내포된 밝기, 칼라, 질감 등 다양한 특징들이 중요한 정보원으로 이용되고 있다. 특히 질감이나 칼라정보를 이용한 위성영상의 분석과정에서 가장 중요한 문제는 원 영상의 정보를 효율적으로 표현하는 속성을 추출하여 적절히 활용하는 것이다. 따라서 본 논문에서는 위성영상 분석에 유용하게 사용할 수 있는 6개의 속성 벡터들을 선정한 다음 SPOT 위성에서 관측된 영상을 이용하여 각각의 속성들에 대한 분별력을 평가하기 위하여 역전파 신경망(Back-propagation Neural Network)을 이용한 분류 네트워크를 구성하였고, 실험하고자 하는 지역에 대한 훈련집합 선택시 선정된 여섯 개이 속성 벡터들을 분류에 사용될 특징으로 선택하였다. 분류 실험을 수행한 결과 각각의 벡터 속성들은 개개의 특성에 따라 많은 장단을 내포하고 있었으며, 전반적으로는 비교적 정확한 분류결과를 나타내었다. 따라서 칼라 및 질감 속성 벡터들은 위성영상의 분류과정에 효과적으로 사용될 수 있음은 물론 다양한 영상분석 및 응용분야에서도 유용하게 이용될 수 있을 것으로 기대된다.
강과 호수와 같은 넓은 지역을 대상으로 수질조사를 실시할 경우, 주기적이고 동시적인 관찰과 분석이 요구되고 있으며 인공위성 영상을 이용한 원격탐사 기법은 이러한 측면에서 매우 유용한 것으로 평가되고 있다. 그러나 인공위성 영상으로부터 수질인자를 추출하고자 할 때, 대기 산란의 영향이 포함된 위성영상의 화소 값은 분석의 정확도를 감소시키는 주된 원인이 된다. 본 연구에서는 원격탐사 기법을 이용하여 수질 인자를 분석하고자 할 때, 대기의 산란에 의한 영향을 제거하기 위한 대기 보정방법을 선택하고자 하였다. 또한 대기 보정방법 중 클로로필-a 부유물질, 투명도에 대한 상관성이 가장 높은 밴드의 조합을 선정하였다. 이러한 대기 보정방법과 밴드 조합을 사용하여 1984년, 1989년, 1993년, 1995년에 각각 관측된 인공위성 영상으로부터 수질 인자간의 시계열 변화를 분석하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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