• Title/Summary/Keyword: 인공위성영상

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Comparison of Normalization Difference Vegetation Index due to difference in Landsat satellite sensor (Landsat 위성의 센서 차이에 의한 정규식생분포지수 비교)

  • Kwak, Jaehwan;Bhang, Kon Joon;Lee, Jin-Duk
    • Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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    • 2014.11a
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    • pp.135-136
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    • 2014
  • 지구온난화에 따른 이상기후현상을 해결하기 위해 인공위성영상을 이용한 식생의 변화유무와 특성파악이 중요하다. 특히, 인공위성의 근적외선 영역과 가시광선 영역을 이용한 정규식생분포지수는 식생의 활력도를 파악하고 변화유무를 판단하는 지표로서 많이 사용되고 있다. 하지만, 최근 발사된 Landsat 8 OLI의 경우 정규식생분포지수에 영향을 주는 근적외선 밴드의 파장대역이 기존의 TM/ETM+ 위성의 근적외선 밴드의 파장대역보다 감소하였다. 또한 이러한 파장대역 변화에 의한 정규식생분포지수의 차이에 대해서 공식적으로 연구한 사례가 없다. 그러므로 본 연구는 Landsat 8 OLI 위성영상과 Landsat 7 ETM+ 위성영상을 식생이 활발한 여름철(9월)과 그렇지 않은 겨울철(1월)의 영상을 각각 취득하여, 식생, 도심지, 도로, 농경지, 나지의 5가지 항목으로 분류하여 각각의 정규식생분포지수를 비교해보고 상관관계분석을 시도하였다.

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Estimation of building position in a satellite image using Neural Networks (신경회로망을 이용한 위성영상의 건물위치 추정)

  • 이주원;정원근;김광열;조원래;김영일;이건기
    • Proceedings of the IEEK Conference
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    • 2002.06d
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    • pp.303-306
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    • 2002
  • 인공위성영상을 이용하여 벡터 지도 생성은 지형에 따른 건물, 도로, 농지 등에 관한 벡터를 추출하는 작업이 필요하다. 이 작업의 정확도는 지도의 정확도와 상관관계가 있기 때문에 건물 추출의 정확성이 달라진다. 따라서 건물추출의 정확성을 향상시키기 위해 본 연구에서는 위성영상에서 건물 추출 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 인공신경망을 이용하여 건물의 그림자를 추적하고 이를 중심으로 건물위치와 외형을 추정하는 알고리즘을 제안하고 실험하였으며, 양호한 결과를 얻었다.

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The Correlation Analysis between Satellite Image Quality and Application Performance (위성임무에 따른 성능지표 간 중요도 결정을 위한 위성영상용 성능지표와 응용분야 성능지표의 상관관계 분석)

  • Kim, Dong-Wook;Kim, Tae-Jung;Kim, Hee-Seob
    • Proceedings of the KSRS Conference
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    • 2009.03a
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    • pp.175-180
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    • 2009
  • 인공위성에 탑재될 영상 시스템에는 영상의 품질을 결정하는 여러 성능지표가 고려된다. 이러한 성능지표는 위성 서비스와 관련된 여러 응용분야의 지표들과 밀접한 상관관계를 가지고 있으며, 각 응용분야의 지표에 따라 그 중요도에 차이점을 두고 있다. 일반적으로, 위성 설계를 위한 성능지표로는 GSD(Ground Sample Distance), MTF(Modulation Transfer Function), SNR(Signal to Noise Ratio)등과 같은 전자광학적 성능지표가 사용되고 있다. 본 논문에서는 이러한 위성설계상의 성능지표와 응용분야 지표간의 상관관계 분석을 위해서 GSD, MTF, SNR과 같은 위성 설계용 성능지표가 반영된 가상영상을 생성한 후 이를 영상의 응용분야인 판독도 분야와 정밀지형정보 분야에 적용하여 위성설계용 성능지표가 응용분야의 성능지표에 미치는 영향에 대해서 분석을 하였다. 전체 실험에 대한 분석결과 판독도와 관련된 응용지표는 MTF, GSD, SNR에 영향을 받는 것으로 나타났고, 정밀지형정보 분야와 관련된 응용지표는 SNR과 MTF에 민감하게 반응하는 것으로 나타났다.

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Improvement of Photogrammetry Image Merging in Satellite Image Processing (인공위성 영상처리를 위한 사진접합정확도 향상기법)

  • Kang, In-Joon;Choi, Chul-Ung
    • Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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    • v.2 no.1 s.3
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    • pp.93-98
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    • 1994
  • This image of Kangseogu in Pusan, is a digital merge of aerial photos by scale of 1/1,200 map. The merge was carried out 2nd affine and bilinear interpolation. It can improve digital classification to help choose training sites and interprete classification results, and improve visual interpretation, as in this case, by adding detailed information to the multispectral TM data.

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위성영상 성능분석을 위한 Imaging System Modeling

  • 신재민;임정흠;이상률
    • Bulletin of the Korean Space Science Society
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    • 2004.04a
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    • pp.82-82
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    • 2004
  • 인공위성의 다양한 활용분야 중 중요하며 일반적으로 많이 이용되는 것이 영상의 획득이다. 그러나 위성에서 획득된 영상은 예상치 못한 상황과 시스템의 성능에 의해 그 품질의 현격한 차이가 발생한다 그래서 고품질의 위성영상을 획득하기 위해서는 시스템에 대한 분석이 요구되며 그 분석을 기반으로 한 모델링으로 향후 설계될 위성영상의 품질을 예측 할 수 있게 된다. 향후 개발될 고해상도 위성영상의 품질 분석을 위해서는 현재 운용중인 위성의 특성분석을 기초로 모델링하여 사전에 위성영상 품질 예측을 수행할 수 있도록 해야 한다. (중략)

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Automatic Traffic Data Collection Using Simulated Satellite Imagery (인공위성영상을 이용한 교통량측량 자동화)

  • 조우석
    • Korean Journal of Remote Sensing
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    • v.11 no.3
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    • pp.101-116
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    • 1995
  • The fact that the demands on traffic data collection are imposed by economic and safety considerations raisese the question of the potential for complementing existing traffic data collection programs with satellite data. Evaluating and monitoring traffic characteristics is becoming increasingly important as worsening congestion, declining economic situations, and increasing environmental sensitivies are forcing the government and municipalities to make better use of existing roadway capacities. The present system of using automatic counters at selected points on highways works well from a temporal point of view (i.e., during a specific period of time at one location). However, the present system does not cover the spatial aspects of the entire road system (i.e., for every location during specific periods of time); the counters are employed only at points and only on selected highways. This lack of spatial coverage is due, in part, to the cost of the automatic counters systems (fixed procurement and maintenance costs) and of the personal required to deploy them. The current procedure is believed to work fairly well in the aggregate mode, at the macro level. However, at micro level, the numbers are more suspect. In addition, the statistics only work when assuming a certain homogenity among characteristics of highways in the same class, an assumption that is impossible to test whn little or no data is gathered on many of the highways for a given class. In this paper, a remote sensing system as complement of the existing system is considered and implemented. Since satellite imagery with high resolution is not available, digitized panchromatic imagery acquired from an aircraft platform is utilized for initial test of the feasibility and performance capability of remote sensing data. Different levels of imagery resolutions are evaluated in an attempt to determine what vehicle types could be classified and counted against a background of pavement types, which might be expected in panchromatic satellite imagery. The results of a systematic study with three different levels of resolutions (1m, 2m and 4m) show that the panchromat ic reflectances of vehicles and pavements would be distributed so similarly that it would be difficult to classify systematically and analytically remotely sensing vehicles on pavement within panchromatic range. Anaysis of the aerial photographs show that the shadows of the vehicles could be a cue for vehicle detection.

CMOS APS 센서의 인공위성응용사례

  • Ju, Gwang-Hyeok;Park, Geun-Ju;Park, Yeong-Ung;Lee, Hun-Hui
    • Current Industrial and Technological Trends in Aerospace
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    • v.5 no.1
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    • pp.56-64
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    • 2007
  • 최근들어 오래전부터 컴퓨터의 프로세서와 메모리를 만드는데 사용해 오던 CMOS 공정을 이용하여 이미지 센서를 생산하는 기술이 개발되어 저가격 다량생산과 저전력소모 등의 장점을 무기로 하여 핸드폰카메라와 일반 비디오카메라를 필두로 빠르게 CCD를 대체해나가고 있으며 인공위성의 대표적인 자세측정용 센서인 별센서, 태양센서, 지구센서와 지구관측 또는 우주관측을 위한 영상탑재체에도 빠른 신호처리와 우주환경에서의 높은 내구성으로 인하여 CMOS 이미지센서의 활용이 점차 확대되어 가고 있는 실정이다. 본 논문에서는 먼저 CCD와 CMOS APS 센서의 작동원리와 각각의 장단점을 비교, 분석하고 인공위성 자세결정용 센서인 별센서와 태양센서 및 영상탑재체를 중심으로 한 CMOS APS 센서의 응용사례를 조사, 분석한 결과를 제시하였다.

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Development of an AI-based Waterside Environment and Suspended Solids Detection Algorithm for the Use of Water Resource Satellite (수자원위성 활용을 위한 AI기반 수변환경 및 부유물 탐지 알고리즘 개발)

  • Jung Ho Im;Kyung Hwa Cho;Seon Young Park;Jae Se Lee;Duk Won Bae;Do Hyuck Kwon;Seok Min Hong;Byeong Cheol Kim
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.4-4
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    • 2023
  • C-band SAR 센서를 탑재한 수자원위성은 한반도 수자원 모니터링을 위해 개발되어 2025년 발사가 계획되어 있으며, 수변환경 및 부유물 탐지 및 다양한 활용이 기대되고 있다. 그 중 수변환경은 수변 생태계 안정성을 유지하는 역할을 담당하여 이에 대한 모니터링은 중요하다. s현장 관측 기반 탐지 방법과 비교하여 위성 원격탐사는 광범위한 지역을 반복적으로 관측하여, 연속적인 수변환경 및 부유물 정보를 제공할 수 있다. 이러한 특성에 기반하여 다양한 다중분광 및 SAR (Synthetic Aperture Radar) 위성 원격탐사 자료를 바탕으로 수변환경 및 부유물의 탐지 연구가 이루어졌다. 특히 단일 영상만을 사용하는 기법에 비해 다중분광 및 SAR 영상을 융합하여 높은 정확도를 보인 바 있다. 초기 연구에서는 임계값 알고리즘 또는 현장관측 기반의 부유물 농도와 위성 자료간의 선형관계를 분석하는 단순한 알고리즘이 주를 이루었으나, 최근에는 RF, CNN 등 보다 복잡하고 다양한 인공지능 알고리즘이 적용되어 높은 정확도로 해당 문제들을 해결하고 있다. 본 연구에서는 수자원위성 활용을 위해 인공지능 기반 수변환경 및 부유물 탐지 알고리즘을 개발하고자 한다. 수자원위성의 대체 자료로 유럽우주국의 Sentinel-1 A/B 위성의 C-band SAR 영상을 이용하였으며, 보조자료로 Sentinel-2 다중분광 영상을 이용하였다. 개발된 알고리즘은 수자원 관리를 위한 환경변화 탐지에 유용한 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

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A Study on the Ceneration of Simulated High-Resolution Satellite Images (고해상도 모의위성영상 제작에 관한 연구)

  • 윤영보;조우석;박종현;이종훈
    • Korean Journal of Remote Sensing
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    • v.18 no.6
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    • pp.327-336
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    • 2002
  • Ever since high resolution satellites were launched, high-resolution satellite images have been utilized in many areas. This paper proposed methods of generating simulated satellite image using DEM(Digital Elevation Model) and digital image such as aerial photograph. There are two methods proposed in the paper: one is Direct-Indirect method and the other Indirect-Indirect, method. It is assumed that satellite attitude is not changing and perspective center is moving in the direction of flight while image is captured. The proposed methods were implemented with aerial photograph, DEM data, arbitrary orbit parameters and attitude parameters of high resolution satellite image under generation. Furthermore, for the stereo viewing, different orientation parameters and perspective center were tested for generating simulated satellite image. In addition, the quality and accuracy of the simulated satellite image generated by the proposed methods were analyzed.

Comparison of Mesoscale Eddy Detection from Satellite Altimeter Data and Ocean Color Data in the East Sea (인공위성 고도계 자료와 해색 위성 자료 기반의 동해 중규모 소용돌이 탐지 비교)

  • PARK, JI-EUN;PARK, KYUNG-AE
    • The Sea:JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY OF OCEANOGRAPHY
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    • v.24 no.2
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    • pp.282-297
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    • 2019
  • Detection of mesoscale oceanic eddies using satellite data can utilize various ocean parameters such as sea surface temperature (SST), chlorophyll-a pigment concentration in phytoplankton, and sea level altimetry measurements. Observation methods vary for each satellite dataset, as it is obtained using different temporal and spatial resolution, and optimized data processing. Different detection results can be derived for the same oceanic eddies; therefore, fundamental research on eddy detection using satellite data is required. In this study, we used ocean color satellite data, sea level altimetry data, and infrared SST data to detect mesoscale eddies in the East Sea and compared results from different detection methods. The sea surface current field derived from the consecutive ocean color chlorophyll-a concentration images using the maximum cross correlation coefficient and the geostrophic current field obtained from the sea level altimetry data were used to detect the mesoscale eddies in the East Sea. In order to compare the eddy detection from satellite data, the results were divided into three cases as follows: 1) the eddy was detected in both the ocean color and altimeter images simultaneously; 2) the eddy was detected from ocean color and SST images, but no eddy was detected in the altimeter data; 3) the eddy was not detected in ocean color image, while the altimeter data detected the eddy. Through these three cases, we described the difficulties with satellite altimetry data and the limitations of ocean color and infrared SST data for eddy detection. It was also emphasized that study on eddy detection and related research required an in-depth understanding of the mesoscale oceanic phenomenon and the principles of satellite observation.