• 제목/요약/키워드: KOMPSAT-1 영상

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RapidEye 영상정보의 지표반사도 생성을 위한 OTB Extension 개발과 정확도 검증 실험 (An Implementation of the OTB Extension to Produce RapidEye Surface Reflectance and Its Accuracy Validation Experiment)

  • 김광섭;이기원
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권5_1호
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    • pp.485-496
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    • 2022
  • 이 연구에서 RapidEye 위성영상 대기 및 지표반사도 산출물을 생성하는 소프트웨어를 구현하였다. 이 소프트웨어는 절대대기보정 알고리즘을 채택하고 있는 오픈소스 원격탐사 소프트웨어 Orfeo Toolbox (OTB)기반 Extension이다. 소프트웨어 성능을 확인하기 위하여 구현 결과인 산출물 정확도는 Radiometric Calibration Network (RadCalNet) 사이트의 데이터와 해당 위치에 촬영된 RapidEye 영상을 사용하여 검증하고자 하였다. 또한 거의 같은 일자에 같은 지역을 촬영한 KOMPSAT-3A 영상으로부터 생성한 지표반사도와 Landsat Analysis Ready Data (ARD) 제품 중 하나인 지표반사도 자료도 함께 비교하였다. 이 외에도 같은 영상에 대하여 상업 도구에서 지원하는 QUick Atmospheric Correction (QUAC)와 Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Spectral Hypercubes (FLAASH) 도구를 적용한 처리 결과와 직접 비교 연구를 수행하였다. RadCalNet 자료에 대비하여 KOMPSAT 지표반사도와 마찬가지로 이 Extension에서 얻은 결과는 5% 이내 일치 수준의 정확도를 나타내었고 QUAC와 FLAASH를 이용한 결과에 비하여 모든 밴드 영상에서 상대적으로 우수한 정확도를 보이는 것으로 나타났다. 농업, 산림이나 환경 분야에서 Red-Edge 밴드의 중요성이 강조되고 있기 때문에 이 소프트웨어를 이용하여 산출되는 RapidEye 영상의 지표반사도 활용도 증가할 것으로 기대한다.

다목적 실용위성 1호 탑재 센서의 특성 (Characteristics of Remote Sensors on KOMPSAT-I)

  • 조영민;백홍렬
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제12권1호
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    • pp.1-16
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    • 1996
  • 한국항공우주연구소 총괄주관하에 개발 중인 다목적 실용위성(KOMPSAT) 1호기는 지도 제작, 해양관측, 우주과학실험에 활용할 지구저궤도용 실용위성으로서 고해상도 전자광학 카메라 (Electro-Optical Camera: ECO), 해양관측카메라(Ocean Color Images: OCI), 과학실험 탑재체 (Space Physics Sensor: SPS)를 탑재한다. 다목적 실용위성 1호기는 무게 약 500kg의 위성으로 고도 685km의 태양동기궤도에서 궤도주기 98분과 재방문 주기 28일을 갖는다. 본 위성은 1999년 8-9월 발사 예정이며 최소 3년의 궤도 수명을 갖는다. EOC는 한반도 표준 지도 제작을 위한 위 성영상정보 획득의 임무를 가지며, 가시광선 영역의 관측 파장 대역 510-730nm으로 주어지는 흑 백 단일 채널을 통해 수직촬영시 지상해상도 6.6m와 최소 15km 이상의 지상관측폭을 갖고 push-broom방식으로 한 궤도당 800km의 지상 길이를 촬영한다. OCI의 임무는 생물학적 해양지 리학 연구를 위한 전세계 해표면 색깔 관측이다. OCI는 다중 스펙트랄 영상 카메라로서 whisk-broom방식을 사용하여 지상관측폭 800km이내에서 1km 이하의 지상해상도를 갖는 6가지 색의 해표면 영상을 만들어낸다. OCI는 중심 파장이 443, 490, 510, 555, 670, 865nm인 6개의 관측 파장대역을 수시로 선정할 수 있다. SPS는 고에너지 입자 검출기(High Energy Particle Detector: HEPD)와 이온 측정기 (Ionosphere Measurement Sensor: IMS)로 구성된다. HEPD는 저고도 우 주 공간의 방사선입자 측정을 수행하며 이를 통해 우주방사선이 전자회로에 미치는 영향을 연구 할 수 있으며, IMS는 지구 이온층의 전자 밀도와 전자 온도 측정을 통해 KOMPSAT 궤도상의 이온층의 전지구적 특성 조사에 이용된다.

KOMPSAT-2 위성영상과 현장 측정자료를 통한 식생지수와 수확량의 상관관계 분석 (Analysis of Relationship between Vegetation Indices and Crop Yield using KOMPSAT (KOreaMulti-Purpose SATellite)-2 Imagery and Field Investigation Data)

  • 이지완;박근애;조형경;이규호;나상일;박종화;김성준
    • 한국농공학회논문집
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    • 제53권3호
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    • pp.75-82
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    • 2011
  • This study refers to the derivation of simple crop yield prediction equation by using KOMPSAT-2 derived vegetation index. For a 1.25 ha small farm area located in the middle part of South Korea, the KOMPSAT-2 panchromatic and multi-spectral images of 31th August 2008, 17th November 2008, and 10th September 2009 were used. The field spectral reflectance during growing period for the 6 crops (rice, potato, corn, red pepper, garlic, and bean) were measured using ground spectroradiometer and the yield was investigated. Among the 6 vegetation indices (VI), the NDVI and ARVI between measured and image derived showed high relationship with the coefficient of determination of 0.85 and 0.95 respectively. Using the 3 years field data, the NDVI and ARVI regression curves were derived, and the yields were tried to compare with the maximum VIs value.

저궤도 다중위성 운용을 위한 매트릭스 구조의 수신 채널 구현 (Implementation of Matrix Receiving Structure for Versatile Multi-Mission LEO Operations)

  • 박덕종;염경환
    • 한국전자파학회논문지
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    • 제24권10호
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    • pp.1001-1007
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    • 2013
  • 다수의 저궤도 위성을 운영하는 경우, 위성별 운영 궤도에 의해서 지리적으로 고정된 하나의 지상국은 2개 이상의 위성과 통신을 해야 하는 상황이 발생된다. 일반적으로 위성에서 관측된 영상 데이터를 수신 및 처리하는 시스템은 위성별로 다를 뿐만 아니라, 1:1 백업 구성을 함으로써 지상 수신 안테나가 한정되어 설치된 지상국에서는 위성의 수가 많아질수록 데이터 전달을 위한 안테나에서 영상 수신 처리 시스템 간의 접속 설계가 복잡해지는 문제가 발생된다. 본 논문에서는 2개의 위성에 대해 동시 운영이 가능하며, 위성별 영상데이터 저장장치를 연결함으로써 확장이 가능한 매트릭스 구조의 수신 채널 구현 내용이 작성되어 있다. 구현된 수신 채널은 다목적실용위성 3호 발사 이후에 운영 검증을 완료하였으며, 확장 기능을 통해 추후 발사될 5호와 3A호에 대해서도 적용할 예정이다.

OSMI를 이용한 달 촬영 가능 시각 결정을 위한 고속 시뮬레이터 개발

  • 강치호
    • 항공우주기술
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    • 제1권2호
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    • pp.132-140
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    • 2002
  • 다목적 실용위성 1호의 OSMI 센서의 동작 특성을 이용하여 달을 촬영할 수 있다. 달은 대기가 없고 태양광의 반사율이 일정하기 때문에 OSMI 센서의 방사 보정을 위한 적합한 광원이 될 수 있다. 다목적 실용위성 1호의 정상 운용 과정에서 OSMI를 이용하여 달 촬영을 수행하기 위해서는 비정상적 운용 모드 발생 가능성이 높기 때문에 다목적 실용위성 1호의 운용, 달, 태양의 정보들을 고려한 최적화된 달 촬영 계획이 수립되어야 한다. 하지만 결정하기 위해서 많은 시간이 소비되고 효율성이 떨어지는 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 달 촬영을 위한 고속 시뮬레이터를 개발, 구현한다. 시뮬레이터는 OSMI를 이용한 달촬영 가능 시간을 결정하고 영상에 맺힐 달의 좌표, 달의 위상을 결정한다. 다목적 실용위성 1호의 궤도 예측 및 자세 정보, 달의 위치 정보, 태양의 위치 정보를 획득하기 위해서 STK(Satellite ToolKit)를 이용하였으며, 본 연구를 통해 개발된 시뮬레이터에 의해 달 촬영 가능 시간 결정 과정의 효율성은 획기적으로 증대하였다.

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다목적 실용위성 1호의 한반도 통과시각 결정을 위한 연구 (I): 태양 및 대기 변수 조사 (A STUDY FOR THE DETERMINATION OF KOMPSAT I CROSSING TIME OVER KOREA (I): EXAMINATION OF SOLAR AND ATMOSPHERIC VARIABLES)

  • 권태영;이성훈;오성남;이동한
    • Journal of Astronomy and Space Sciences
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    • 제14권2호
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    • pp.330-346
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    • 1997
  • 다목적 실용위성 1호 (KOMPSAT I)는 지도 제작, 해양관측, 우주 과학실험 등에 활용할 태양도기 저궤도용 위성으로 1999년 8~9월에 발사될 예정이다. 본 위성에 탑재될 고해상도 전자광학 카메라(Electro-Optical Camera: EOC)의 주임무는 한반도 표준지도 제작을 위한 위성영상정보의 획득이다. EOC 센서는 가시광선 영역의 흑백 단일 채널(510~730mm)을 통해 수직 촬영 시 최소 15km 이상의 폭과 궤도 800km의 길이를 지상 해상도 6.6m로 촬영한다. 본 연구에서는 아리랑 1호의 한반도 통과 시각을 결정하기 위하여 한반도 지역에 있어 EOC 영상에 커다란 영향을 미치는 태양 변수와 구름과 시정의 일변를 조사하였다. 조사 결과는 다음과 같다. 1) 동지의 경우 대략 오전 10시 30분 이후 태양 천장 각 의 $70^{\circ}$보다 작고, 예상되는 EOC 스펙트럼 밴드의 flux 값은 맑은 날씨 육지에서 약 $2.4mW/cm^2$보다 크다. 2) 낮 동안의 구름의 분포 (맑은 하늘의 분포)는 오전 11시경에 최소값(최대값)을 보이며, 비록 안개에 의한 악 시정의 발생 빈도는 정오로 갈수록 감소하나 맑은 하늘의 분포에 미치는 영향은 미약하다. 이러한 결과로부터 EOC 관측을 위해서는 다목적 실용위성 1호의 한반도 통과 시각을 오전 10시 30분에서 11시 30분 사이에서 결정하는 것이 적합하다고 판단된다.

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인공신경망을 이용한 KOMPSAT-3/3A/5 영상으로부터 자연림과 인공림의 분류 (Classification of Natural and Artificial Forests from KOMPSAT-3/3A/5 Images Using Artificial Neural Network)

  • 이용석;박숭환;정형섭;백원경
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제34권6_3호
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    • pp.1399-1414
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    • 2018
  • 자연림은 산림의 조성 과 보육 등에 인공적인 사람의 힘이 가해지지 않은 자연 상태의 산림이다. 반면 인공림은 사람이 조성 및 보육관리 하는 숲으로 목재생산, 자연재해 예방, 방풍 등의 목적을 가지는 산림이다. 인공림은 목재생산 등 인간이 목적을 가지고 관리하여 단위 면적당 더 많은 목재를 생산할 수 있는 경제적 장점도 가지고 있다. 자연림과 인공림의 구분은 산림 형태의 관리 방법과 목정이 상이하여 산림조사에서 기본적으로 조사하는 요소이며, 자연림과 인공림의 구분은 항공사진 판독과 현지조사 등의 절차를 통해 이루어진다. 본 연구에서는 자연림과 인공림의 분류에 KOMPSAT-3, 3A, 5 위성 영상데이터에 인공신경망(Artificial Neural Network: ANN)을 적용하여 자연림과 인공림의 분류도를 만들고, 산림청의 1/5,000임상도의 자연림과 인공림 분류도와 비교하여 평가하였다. 인공신경망을 이용한 산림의 자연림과 인공림 구분의 연구를 진행한 결과, 1/5,000 임상도와 비교했을 때, 학습결과 분류 전체 정확도는 77.03%이다. 영상의 획득 시기와 산림의 침엽수와 활엽수 등 기타요인이 인공신경망을 이용한 산림의 인공림과 자연림의 구분에 많은 영향을 미치는 것을 확인하였다.

CycleGAN 기반 영상 모의를 적용한 건물지역 변화탐지 분석 (The Analysis of Change Detection in Building Area Using CycleGAN-based Image Simulation)

  • 조수민;원태연;어양담;이승우
    • 한국측량학회지
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    • 제40권4호
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    • pp.359-364
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    • 2022
  • 원격탐사 영상의 변화탐지는 카메라의 광학적 요인, 계절적 요인, 토지피복 특성에 의해 오류가 발생한다. 본 연구에서는 CycleGAN (Cycle Generative Adversarial Network) 방법을 사용하여 촬영 각도에 따른 영상 내 건물 기울기를 모의 조정하였고, 이렇게 모의한 영상을 변화탐지에 활용하여 탐지 정확도 향상에 기여하도록 하였다. CycleGAN 기반으로 두 개 시기 영상 중 한 시기 영상을 기준으로 건물의 기울기를 다른 한 영상 내 건물에 유사하게 모의하였고 원 영상과 건물 기울기에 대한 오류를 비교 분석하였다. 실험자료로는 서로 다른 시기에 다른 각도로 촬영되었고, 건물이 밀집한 도시지역을 포함한 Kompsat-3A 고해상도 위성영상을 사용하였다. 실험 결과, 영상 내 건물 영역에 대하여 두 영상의 건물에 의한 오탐지 화소 수가 원 영상에서는 12,632개, CycleGAN 기반 모의 영상에서는 1,730개로 약 7배 감소하는 것으로 나타났다. 따라서, 제안 방법이 건물 기울기로 인한 탐지오류를 감소시킬 수 있음을 확인하였다.

KOMPSAT-2 영상을 이용한 토지피복정보 자동 추출 (Automatic Extraction of Land Cover information By Using KOMPSAT-2 Imagery)

  • 이현직;유지호;유영걸
    • 한국측량학회:학술대회논문집
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    • 한국측량학회 2010년 춘계학술발표회 논문집
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    • pp.277-280
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    • 2010
  • There is a need to convert the old low- or medium-resolution satellite image-based thematic mapping to the high-resolution satellite image-based mapping of GSD 1m grade or lower. There is also a need to generate middle- or large-scale thematic maps of 1:5,000 or lower. In this study, the DEM and orthoimage is generated with the KOMPSAT-2 stereo image of Yuseong-gu, Daejeon Metropolitan City. By utilizing the orthoimage, automatic extraction experiments of land cover information are generated for buildings, roads and urban areas, raw land(agricultural land), mountains and forests, hydrosphere, grassland, and shadow. The experiment results show that it is possible to classify, in detail, for natural features such as the hydrosphere, mountains and forests, grassland, shadow, and raw land. While artificial features such as roads, buildings, and urban areas can be easily classified with automatic extraction, there are difficulties on detailed classifications along the boundaries. Further research should be performed on the automation methods using the conventional thematic maps and all sorts of geo-spatial information and mapping techniques in order to classify thematic information in detail.

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