Due to its inherent feature of high-resolution satellite, there is strong need in some specific area to minimize the processing time required to get a standard image on hand from downlink signal acquisition. However, in general image processing system, it takes considerable time to get image data up to certain level from raw data acquisition because the huge amount of data is dealt sequentially as input data. This paper introduces the high-speed image processing system which generates the image data only for the area selected by user. To achieve the high speed performance, this system includes Quick Look Image display function with sampling, ROI selection function, Image Line Index function, and Distributed processing function. The developed RPS was applied to KOMPSAT-2 320Mbps downlink channel and its effectiveness was successfully demonstrated. This feature to provide the image product very quickly is expected to promote the application of high resolution satellite image.
본 논문에서는 기존에 구축되어있는 위성영상처리 시스템의 구축현황을 살펴보고, 향후 국내 기상위성 영상처리 시스템 구축에서 고려해야할 사항에 대해 살펴본다. 기존의 위성영상처리 시스템은 운영 중인 개별 위성에 대한 영상의 수집, 처리, 배포 기능을 구현한 시스템이 대부분이었다. 그러나 향후 지구환경 감시를 위한 다양한 위성들의 개발에 따른 새로운 시스템의 통합, 기존 시스템에 대한 유지보수에 대한 문제점이 지적되고 있다. 미국의 NOAA, NWS, 유럽의 ESA등에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 기존의 시스템에 대한 개선 사업을 진행 중에 있다. 이에 본 논문에서는 현재 국내외에서 개발되는 위성영상처리시스템의 구축 현황을 살펴보고, 개발 이슈 및 개발 전략에 대해 살펴보고자 한다.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.49-52
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2002
High-resolution satellite image processing software should be able to ensure accurate, fast, compact data processing in offline or online environment. In this paper, component software for high-resolution satellite image processing is developed using OpenGIS components and real-time data processing architecture. The developed component software is composed of three major packages, which are data provide package, user interface package, and fast data processing package. The data provider package encodes and decodes diverse image/vector data formats and give identical data access methods to developers. The user interface package supports menus, toolbars, dialogs, and events to use easier. The fast data processing package follows the OpenGIS's data processing standards, which can deal with several processors as components with standard procedural functionalities.
In recent, cloud computing paradigm and open source as a huge trend in the Information Communication Technology (ICT) are widely applied, being closely interrelated to each other in the various applications. The integrated services by both technologies is generally regarded as one of a prospective web-based business models impacting the concerned industries. In spite of progressing those technologies, there are a few application cases in the geo-based application domains. The purpose of this study is to develop a cloud-based service system for satellite image processing based on the pure and full open source. On the OpenStack, cloud computing open source, virtual servers for system management by open source stack and image processing functionalities provided by OTB have been built or constructed. In this stage, practical image processing functions for KOMPSAT within this service system are thresholding segmentation, pan-sharpening with multi-resolution image sets, change detection with paired image sets. This is the first case in which a government-supporting space science institution provides cloud-based services for satellite image processing functionalities based on pure open source stack. It is expected that this implemented system can expand with further image processing algorithms using public and open data sets.
A study to develop generalized and systematically designed satellite image processing software system on mainframe computer was successfully carried out. Commercially available softwares such as LARSYS were analyzed and modified, and well known satellite data processing algorithms were implemented into comprehensive software. New algorithms were also presented and developed. The contents of developed softwere system may be divided into 8 major sections: menu and user interface, data file management, preprocessing, enhancement in monochrome image, multi-dimension image analysis, scene classification, image display/hardcopy, image handle utility software. Some additional software such as GIS and DBMS will make this software more comprehensive and generalized one for the satellite data processing.
본 논문에서는 국가기상위성센터에서 진행 중인 '한국형 기상 환경 위성영상처리 기본체계' 구축을 위한 위성영상처리 시스템 아키텍처를 제안한다. 위성영상처리 기본 체계는 위성영상의 수신, 처리, 저장, 배포의 기본적인 기능을 갖는다. 그런데 기존 시스템은 향후 개발될 다양한 위성 및 처리 시스템을 수용하기에는 시스템 통합과 유지보수 측면에서 문제점이 있었다. 현재 운영 중인 시스템의 문제점을 해결하고, 향후 개발될 다양한 위성 및 처리 시스템을 수용할 수 있도록 시스템 아키텍처는 설계되어야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 위성영상 처리 기본 체계의 주요 아키텍처 드라이버를 변경가능성, 상호운영성, 확장성, 재사용성, 플랫폼 독립성으로 도출하고 각 아키텍처 드라이버를 달성할 수 있도록 시스템 아키텍처를 설계하였다. 이를 통해 기존 시스템이 갖고 있는 통합 시스템 관리, 시스템 간 의존성 문제, 데이터 관리의 문제를 해결할 수 있을 것이다. 또한 향후 시스템에 대한 유지보수와 새로운 시스템의 도입 시에도 쉽게 변경하고 통합할 수 있을 것으로 기대된다.
국토 방위를 위해 국가들은 자국 상공을 지나가는 위성 감시 시스템을 구축하고 있으며 이 시스템들 중 하나는 광학계를 이용한 위성 감시 시스템이다. 광학계를 이용할 경우, 획득한 영상 내에 존재하는 위성 광원을 제한된 시간 내에 검출하여 그 위치를 추적 시스템에 전달하여야 한다. 제안하는 방법은 광학계를 이용한 위성 감시 시스템을 이용해 획득한 고해상도 상공 촬영 영상을 고속으로 영상 처리하여 위성 광원을 검출한다. 이를 위해 고해상도 영상 처리에 앞서 영상을 축소하여 저해상도 영상을 생성하여 위성의 궤적을 추정하고 고해상도 원본 영상에서는 궤적 근방 영역에서만 영상 처리 방법들이 적용되도록 하였다. 제안하는 방법은 기존에 위성 검출을 위해 사용되는 방법과 유사한 위성 검출 정확도를 보이면서 검출을 더 빠르게 수행하였다.
This study proposes a distributed parallel processing system, called the Fast Analysis System for remote sensing daTa(FAST), for large-scale satellite image processing and analysis. FAST is a system that designs jobs in vertices and sequences, and distributes and processes them simultaneously. FAST manages data based on the Hadoop Distributed File System, controls entire jobs based on Apache Spark, and performs tasks in parallel in multiple slave nodes based on a docker container design. FAST enables the high-performance processing of progressively accumulated large-volume satellite images. Because the unit task is performed based on Docker, it is possible to reuse existing source codes for designing and implementing unit tasks. Additionally, the system is robust against software/hardware faults. To prove the capability of the proposed system, we performed an experiment to generate the original satellite images as ortho-images, which is a pre-processing step for all image analyses. In the experiment, when FAST was configured with eight slave nodes, it was found that the processing of a satellite image took less than 30 sec. Through these results, we proved the suitability and practical applicability of the FAST design.
통신, 해양, 기상의 세 분야 복합 임무를 수행하는 천리안위성(Communication Ocean Meteorological Satellite: COMS)의 기상 및 해양 영상 자료 수신 및 처리에 대한 백업 지상국 운영의 특성 및 결과를 논하였다. 먼저, 기상 및 해양 영상 자료 수신 및 처리 백업을 위한 지상국 형상, 영상 자료 처리, 백업 운영 업무의 특성을 기술하였다. 그리고 성공적인 백업 운영 확인을 위해, 정규 운영 시작 이후 처음 3년 동안의 정규 운영 결과도 제시하여 하였다. 2011년 4월부터 2014년 3월까지 영상 자료 수신, 전처리, 위성 방송배포에 대해 달성된 운영 성능 결과를 통계 분석 자료로 제시하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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