본 논문에서는 위성영상처리 소프트웨어 및 시스템의 재사용성을 높이고, 개발기간 및 유지 관리 비용을 줄일 수 있는 알고리즘 컴포넌트화를 통한 위성영상처리 프레임워크 및 시스템에 대한 구조를 제안한다. 기존 위성영상처리 소프트웨어 및 시스템은 특정 데이터 및 기능에 국한되어 제한된 구조를 갖고 있다. 또한, 각각의 시스템들은 동일 및 유사한 영상처리 알고리즘이 사용되지만 해당 알고리즘을 중복적으로 개발하는 문제점이 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 위성영상처리 소프트웨어 프레임워크의 요구사항을 분석하였다. 요구사항을 반영한 프레임워크 및 시스템 구조를 설계하였으며, 위성영상처리 프레임워크의 운영흐름도 함께 도출하였다.
Striping is a main factor for imaging spectroradiometer data, which is obtained by multi-sensor scanning on spacecraft. The reason causing stripes and the development of striping removal methods are simply described in this paper, particularly, the principle of Matching Empirical Distribution Functions is introduced in detail. By using this method, some experiments are done to destripe imaging spectrometer data of SZ-3. The result shows that the method of Matching Empirical Distribution Functions is available for destirping Imaging spectroradiometer data of SZ-3, and the quality of image is improved obviously. This will help to process the future similar instruments data.
The real-time monitoring of surface vegetation is essential for the management of droughts, vegetation growth, and water resources. The availability of land cover maps based on remotely collected data makes the monitoring of surface vegetation easier. The vegetation index in an area is likely to be proportional to meteorological elements there such as air temperature and precipitation. This study investigated relationship between vegetation index based on Moderate Resolution Image Spectroradiometer (MODIS) and ground-measured meteorological elements at the Yongdam catchment station. To do this, 16-day averaged data were used. It was found that the vegetation index is well correlated to air temperature but poorly correlated to precipitation. The study provides some intuition and guidelines for the study of the droughts and ecologies in the future.
The aerosol characteristics in terms of 4 different cases (Asian dust, fog, clear sky and cloud) which had happened at Anmyeon Island in April 2006 were studied using various measurements such as the Micro Pulse Lidar (MPL), sunphotometer, $\beta$-ray $PM_{10}$ Analyzer, anemoscope and anemometer. In addition, synoptic charts, back trajectory analyses and satellite images were also used to help characterize the aerosol events. The aerosol optical properties were featured by the Aerosol Optical Depth (AOD) and ${\AA}ngstr\ddot{o}m$ exponent which were estimated by the sunphotometer. When Anmyeon Island was dominated by the Asian dust, the AOD was sharply increased as seven times as a yearly average of it (0.35). As compared with a yearly average of the ${\AA}ngstr\ddot{o}m$ exponent of 0.97, the ${\AA}ngstr\ddot{o}m$ exponent of a dust day was significantly low (0.099). In addition, $PM_{10}$ mass concentration showed an extremely high record. The maximum concentration reached $1790.5{\mu}gm^{-3}$ on 8 April 2006. The maximum mass concentration was shown with delay when the wind speed of $0ms^{-1}$ was observed. It was also found that a satellite image of the MODIS-RGB had a good agreement with the results of those measurements. It was shown that the MPL was able to describe effectively the vertical distribution of aerosol for all the cases. In particular, the MPL evidently captured the aerosol layer before the cloud observation. The aerosol layer was similarly described by the AOD. On a clear sky day, the AOD had not only a very low value (0.054) but also a feature of homogeneity.
About 50 percent of irrigation and drainage facilities in our country are deteriorated as they were constructed over 40 years ago. Worsening the problems in function might be caused by these facilities' constant exposure to the elements. With these reason, efficient maintenance and management of irrigation and drainage facili- ties are required. A computerized system is tailored on the basis of the each characteristics'data of irrigation and drainage facilities. The unified management system to be introduced in this study is a package program consisting of three subprograms. Facility Management(FM) system, the first component, is a relational database system for image processing and registering the characteristics of irrigation and drainage facilities. The objective of this program is to manage the ledger of each facilities and to scan the characteristics of facilities. Telemeter(TM) system, the second component, monitors and processes the data from the sensors statistically. This system is preprogramed for the complete design of TC/TM system. Hydrological Data Management(HDM) system, the third component, executes the hydrological analysis using meteorological data. The unified management system can provide the latest information, such as image data, lists and items of facilities, and items of reforming and rebuilding etc., of the facilities to the manager. At the same time, this system can manage hydrological and meteorological data in realtime.
Doppler weather radar is an important tool for meteorological research. Through several decades of development, Doppler weather radar has enormous progress in understanding, detection and warning of meso and micro scale weather system. It makes a significant contribution to weather forecast and weather disaster warning. But the large amount of data process limits the application of Doppler weather radar. This paper proposed for fast weather radar data processing based on CUDA. CDUA is a powerful platform for highly parallel programming developed by NVIDIA. Through running plenty of threads, radar data can be calculated at same time. In experiment, CUDA parallel program can significantly improve weather data processing time.
A technique for alignment to true north is presented, based on synchronized measurements of vision image by a camera and output voltage of wind direction sensor. The true wind direction is evaluated by means of image processing techniques with least square sense, and then evaluated true value is compared with measured output voltage of the sensor. The proposed technique is applied to real meteorological tower m Daekwanryung test site. In addition, some uncertainty analysis of this method is presented.
천리안위성은 대한민국에서 개발한 최초의 정지궤도위성으로 궤도상 시험을 완료하고 통신, 해양, 기상임무에 대한 정상운영을 수행하고 있으며, 천리안위성의 기상탑재체는 지구 및 주변의 가시채널 및 적외채널 영상을 취득하고 있다. 본 논문에서는 천리안위성 가시채널 검출기의 성능 분석방법을 설명하고, 2년의 운영기간동안 성능 분석결과를 설명한다. 가시채널 검출기의 성능은 검출기에서 취득한 결과 및 ROLO 모델 기반의 결과를 이용해서 계산할 수 있으며, 분석을 통해서 검출기의 성능은 정상임을 확인하였다.
2008년 발사를 목표로 개발되고 있는 통신해양기상위성(COMS: Communication, Ocean and Meteorological Satellite)는 기상 관측과 해양 관측 임무 및 통신 임무까지 수행하는 정지궤도 위성이다. 통신해양기상위성은 크게 탑재체와 지상국으로 나눌 수 있고 지상국은 다시 통신 임무를 위한 CTES(Communication Test Earth Station), 해양/기상 임무를 위한 IDACS(Image Acquisition and Control System), 그리고 위성 관제와 운영을 위한 SGCS(Satellite Ground Control System)로 구분된다. 이 중 IDACS의 서브시스템 중 하나인 LHGS(LRIT/HRIT Generation Subsystem)는 LRIT/HRIT(Low Rate Information Transmission/High Rate Information Transmission)를 생성하고 배포하는 기능을 가지고 있다. 관측 종료 후 LRIT/HRIT 전송 완료까지 15분 이내로 이루어져야 한다는 기상청의 요구사항을 만족하기 위해서 JPEG 압축 시간도 중요한 요소로 고려되어야 한다. 그래서 본 논문에서는 MTSAT에서 받은 LRIT/HRIT의 자료 처리를 바탕으로 lossless JPEG와 lossy JPEG의 압축 시간을 측정하여 압축률을 비교하여 성능 분석을 해보기로 한다. 이렇게 도출해낸 수치자료는 COMS LHGS 설계에 활용할 수 있다.
This study is to develop a cloud detection algorit1un for COMS and it is currently tested by using MODIS level 2B and MTSAT-1R satellite radiance data. Unlike many existing cloud detection schemes which use a threshold method and traditional statistical methods, in this study a feed-forward neural network method with back-propagation algorit1un is used. MODIS level 2B products are matched with feature information of five-band MTSAT 1R image data to form the training dataset. The neural network is trained over the global region for the period of January to December in 2006 with 5 km spatial resolution. The main results show that this model is capable to detect complex cloud phenomena. And when it is applied to seasonal images, it shows reliable results to reflect seasonal characteristics except for snow cover of winter. The cloud detection by the neural network method shows 90% accuracy compared to the MODIS products.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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