The nominal radiometric calibration equation and additional five algorithms are applied in the infrared channel radiometric calibration for the COMS (Communication, Ocean, Meteorological Satellite) MI (Meteorological Imager). The processing end time of the radiometric calibration is directly related with the start time of geometric calibration processing since the geometric calibration processing is followed by that of the radiometric calibration. This paper describes comparison and analysis results for geometric calibration processing using two types of the radiometric calibration results, outputs from only the nominal radiometric calibration equation and outputs from the complete one (the nominal radiometric calibration equation with additional five algorithms), to propose a method with the earlier start time of the geometric calibration processing. Experimental results show that both of radiometric calibration results, from the nominal radiometric calibration equation with a fast processing speed and from the complete one with accurate radiometric values, can be used in the geometric calibration as the appropriate inputs because those processing results satisfied the requirements of geometric calibration processing accuracy. Thus the radiometric calibration results from the nominal radiometric calibration equation can be used to improve geometric calibration processing time.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2015.10a
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pp.93-96
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2015
The aim of the estimation of disparity map is to find the corresponding pixels from similar two or more images. However, it is a difficult problem to get precise and consistent disparity under a variety of real world situations. In other words, the color values of stereo images are easily influenced by radiometric properties such as illumination direction, illumination color, and camera exposure. Therefore, conventional stereo matching methods can have low performances under radiometric conditions. In this paper, we propose an approaching of disparity map estimation that is reliable in controlling various radiometric variations close to the real environment. This method is motivated by following constancy. Even though each other has different radiometric property in stereo images, intensity of pixels of object have general constancy in specific block. Experimental results show that the proposed method has better performances compared to the comparison group under different radiometric conditions between stereo images. Consequentially, the proposed method is able to estimate the disparity map in stable under various radiometric variations.
The Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) is under development to provide a monitoring of ocean-color around the Korean Peninsula from geostationary platforms. It is planned to be loaded on Communication, Ocean, and Meteorological Satellite (COMS) of Korea. The GOCI has been designed to provide multi-spectral data to detect, monitor, quantify, and predict short term changes of coastal ocean environment for marine science research and application purpose. The target area of GOCI observation covers sea area around the Korean Peninsula. Based on the nonlinear radiometric model, the GOCI calibration method has been derived. The radiometric model of GOCI has been validated through radiometric ground test. From this ground test result, GOCI radiometric model has been changed from second order to third order. In this paper, the radiometric test performed to evaluate the radiometric nonlinearity is described and the GOCI radiometric error propagation is analyzed. The GOCI radiometric calibration is based on onboard calibration devices; solar diffuser, DAMD (Diffuser Aging Monitoring Device). The radiometric model error due to the dark current nonlinearity is considered as a systematic error. Also the offset correction error due to gain/offset instability is considered. The radiometric accuracy depends mainly on the ground characterization accuracies of solar diffuser and DAMD.
Although EOC data have been frequently used in several applications since the launch of the KOMPSAT-1 satellite in 1999, its radiometric characteristics are not clear due to the inherent limitations of the on-board calibration system. The radiometric characteristics of remotely sensed imagery can be measured by the sensitivity of radiant flux coming from various surface features on the earth. The objective of this study is to analyze the radiometric characteristics of EOC data by simulating the sensor- received radiance. Initially, spectral reflectance values of reference targets were measured on the ground by using a portable spectre-radiometer at the EOC spectrum. A radiative transfer model, LOWTRAN, then simulated the sensor-received radiance values of the same reference target. By correlating the digital number (DN) extracted from the EOC image to the corresponding radiance values simulated from LOWTRAN, we could find the radiometric calibration coefficients for EOC image. The radiometric gain coefficients of EOC are very similar to those of other panchromatic optical sensors.
Kim, Dae-Sung;Park, Do-Hyun;Choi, Seung-Ki;Ra, Sung-Woong
Korean Journal of Optics and Photonics
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v.17
no.5
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pp.391-395
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2006
In this paper, radiometric calibration of a FTIR spectrometer for passive remote sensing application was introduced and verified. Radiometric calibration is a significant signal processing procedure to retrieve the object radiance from the measured spectrum. The object radiance is measured and registered distorted by the detector's responsivity dependent on wavelength and instrument self-emission. Radiance of two temperature points, hot temperature and cold temperature, from a well-controlled blackbody was measured and used to obtain the scale factor and offset factor which are required for radiometric calibration. For gas phase C2H5OH. radiometric calibration was done and verified through comparison of its emission line width and intensity with the standard spectrum.
Communication Ocean Meteorological Satellite (COMS) is planned to be launched onto Geostationary Earth Orbit in 2008. The meteorological imager (MI) is one of COMS payloads and has 5 spectral channels to monitor meteorological phenomenon around the Korean peninsular intensively and of Asian-side full Earth disk periodically. The MI has on-board radiometric calibration capabilities called 'blackbody calibration' for infrared channels and 'space look' for infrared/visible channels, and radiometric response stability monitoring device called 'albedo monitor' for visible channel. Additionally the MI has on-board function called 'electrical calibration' for the check of imaging path electronics of both infrared and visible channels. The characterization of MI performance is performed to provide the pre-launch radiometric calibration data which will be used for in-orbit radiometric calibration with the on-board calibration outputs. The radiometric calibration of the COMS MI is introduced in the view point of instrument side in terms of in-orbit calibration devices and capabilities as well as the pre-launch calibration activities and expected outputs.
The Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) is under development to provide a monitoring of ocean-color around the Korean Peninsula from geostationary platforms. It is planned to be loaded on Communication, Ocean, and Meteorological Satellite (COMS) of Korea. The GOCI has been designed to provide multi-spectral data to detect, monitor, quantify, and predict short term changes of coastal ocean environment for marine science research and application purpose. The target area of GOCI observation covers sea area around the Korean Peninsula. Based on the nonlinear radiometric model, the GOCI calibration method has been derived. The nonlinear radiometric model for GOCI will be validated through ground test. The GOCI radiometric calibration is based on on-board calibration devices; solar diffuser, DAMD (Diffuser Aging Monitoring Device). In this paper, the GOCI radiometric error propagation is analyzed. The radiometric model error due to the dark current nonlinearity is analyzed as a systematic error. Also the offset correction error due to gain/offset instability is considered. The radiometric accuracy depends mainly on the ground characterization accuracies of solar diffuser and DAMD.
Radiometric calibration of optical image data is necessary to convert raw digital number (DN) value of each pixel into a physically meaningful measurement (radiance). To extract rather quantitative information regarding biophysical characteristics of the earth surface materials, radiometric calibration is often essential procedure. A sensor detects the radiation of sunlight interacted atmospheric constituents. Therefore, the amount of the energy reaching at the sensor is quite different from the initial amount reflected from the surface. To achieve the target reflectance after atmospheric correct, an initial step is to convert DN value to at-sensor radiance. A linear model, the simplest radiometric model, is applied to averaged spectral radiance for this conversion. This study purposes to analyze the sensitivity of several factors affecting on radiance for carrying out absolute radiometric calibration of panchromatic images from KOMPSAT2 launched at July, 2006. MODTRAN is used to calculate radiance at sensor and reflectance of target is measured by a portable spectro-radiometer at the same time the satellite is passing the target for the radiometric calibration. As using different contents of materials composing of atmosphere, the differences of radiance are investigated. Because the spectral sensitivity of panchromatic images of KOMPSAT2 ranges from 500 to 900 nm, the materials causing scattering in visible range are mainly considered to analyze the sensitivity. According to the verified sensitivity, direct measurement can be recommenced for absolute radiometric calibration.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.36
no.6
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pp.515-523
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2018
In order to obtain consistent change detection result for multi-temporal satellite images, preprocessing must be performed. In particular, the preprocessing related to the spectral values can be performed by the radiometric normalization, and relative radiometric normalization is generally utilized. However, most relative radiometric normalization methods assume a linear relationship between the two images, and nonlinear spectral characteristics such as phenological differences are not considered. Therefore, this study proposes a relative radiometric normalization which assumes nonlinear relationships that can perform compositive normalization of radiometric and phenological characteristics. The proposed method selects the subject and reference images, and then extracts the radiometric control set samples through the no-change method. In addition, spectral indexes as well as pixel values are extracted in order to consider sufficient information, and modeling of nonlinear relationships is performed through multilayer perceptron. Finally, the proposed method is compared with the conventional relative radiometric normalization methods, which shows that the proposed method is visually and quantitatively superior.
Ocean Scanning Multispectral Imager (OSMI) is a payload on the Korean Multi-purpose SATellite (KOMPSAT) to perform worldwide ocean color monitoring for the study of biological oceanography KOMPSAT will be launched in the middle of November this year. The radiometric performance of OSMI is analyzed for various gain settings in the viewpoint of the instrument developer for OSMI calibration and application based on its ground performance measurement data for 8 primary spectral bands of OSMI. The radiometric response linearity and dynamic range are analyzed for the image radiometric calibration and the estimation of OSMI image quality for the ocean remote sensing area. The dynamic range is compared with the nominal input radiance for the ocean and the land. The noise equivalent radiance (NER) corresponding to the instrument radiometric noise is compared with the radiometric resolution of signal digitization (1-count equivalent radiance). The best gain setting of OSMI for ocean monitoring is recommended. This analysis is considered to be useful for the OSMI mission and operation planning, the OSMI image data calibration, and users' understanding about OSMI image quality.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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