The precise orbit determination (POD) of low earth orbiter (LEO) has complied with its required positioning accuracy by the double-differencing of observations between International GNSS Service (IGS) and LEO to eliminate the common clock error of the global positioning system (GPS) satellites and receiver. Using this method, we also have achieved the 1 m positioning accuracy of Korea Multi-Purpose Satellite (KOMPSAT)-2. However double-differencing POD has huge load of processing the global network of lots of ground stations because LEO turns around the Earth with rapid velocity. And both the centimeter accuracy and the near real time (NRT) processing have been needed in the LEO POD applications--atmospheric sounding or urgent image processing--as well as the surveying. An alternative to differential GPS for high accuracy NRT POD is precise point positioning (PPP) to use measurements from one satellite receiver only, to replace the broadcast navigation message with precise post processed values from IGS, and to have phase measurements of dual frequency GPS receiver. PPP can obtain positioning accuracy comparable to that of differential positioning. KOMPSAT-5 has a precise dual frequency GPS flight receiver (integrated GPS and occultation receiver, IGOR) to satisfy the accuracy requirements of 20 cm positioning accuracy for highly precise synthetic aperture radar image processing and to collect GPS radio occultation measurements for atmospheric sounding. In this paper we obtained about 3-5 cm positioning accuracies using the real GPS data of the Gravity Recover and Climate Experiment (GRACE) satellites loaded the Blackjack receiver, a predecessor of IGOR. And it is important to reduce the latency of orbit determination processing in the NRT POD. This latency is determined as the volume of GPS measurements. Thus changing the sampling intervals, we show their latency to able to reduce without the precision degradation as the assessment of their precision.
The importance of satellite data for numerous applications is stressed by the fact that many countries have given the development of space technologies very high priority. Among these, Korea has established a medium-term space development strategy to promote space development both on a scientific as well as commercial level. As part of this strategy, the first operational earth-observation, multi-purpose satellite(KOMPSAT-1) was launched successfully in December, 1999. The Electro-Optical Camera (EOC) on board of KOMPSAT-1 supplies panchromatic images with a spatial resolution of 6.6m Until April, 2004, it collected over 150.000 images of the Korean Peninsula and the rest of the world. This paper examines the use of remote sensing data to analyze urban growth in the city of Daejeon from 1960 to 2003. By using visual interpretation, land use maps are created.
With the increase in satellite time series data, the utility of remote sensing data is growing. In the analysis of time series data, the relative positional accuracy between images has a significant impact on the results, making image registration essential for correction. In recent years, research on image registration has been increasing by applying deep learning, which outperforms existing image registration algorithms. To train deep learning-based registration models, a large number of image pairs are required. Additionally, creating a correlation map between the data of existing deep learning models and applying additional computations to extract registration points is inefficient. To overcome these drawbacks, this study developed a data augmentation technique for training image registration models and applied it to OffsetNet, a registration model that predicts the offset amount itself, to perform image registration for KOMSAT-2, -3, and -3A. The results of the model training showed that OffsetNet accurately predicted the offset amount for the test data, enabling effective registration of the master and slave images.
Dual-polarization means to use two orthogonal polarizations, namely two independent channels in communication. This can be used to deal with high datarate caused by large amount of observed data in future LEO satellite. However, when two orthogonal polarizations are not perfectly independent to each other in practical, interference is probably raised in each channel, meaning that noise level in passband increases. XPD (Cross-Polarization Discrimination) is the ratio of the signal level at the output of a receiving antenna that is nominally co-polarized to the transmitting antenna to the output of a receiving antenna of the same gain but nominally orthogonal polarized to the transmitting antenna. In this paper, the influence of XPD on the communication between satellite and ground station was analyzed under the assumption that X-Band dual-polarization was applied to KOMPSAT-2 (KOrea Multi-Purpose SATellite-2). Through analysis, it was shown that more than 3dB of link margin was still achievable despite of worst axial ratio, 2.5dB, at ground station antenna when axial ratio of satellite antenna was about 0.5dB under 99% of environmental availability.
The space environment is characterized such a severe condition as high vacuum and very low temperature. Since a satellite will be exposed such a space environment as soon as it goes into the its orbit, thermal vacuum test should be carried out to verify the performance of the satellite on the ground under the space environmental conditions. KARI has a thermal vacuum chamber with useful dimensions of ∮3.6m×L3m, in which KOMPSAT-1 and KOMPSAT-2 satellites were tested. But very large thermal vacuum chamber with useful dimensions of ∮8m×L10m has been needed to meet the future demand of large satellites. Generally, the thermal vacuum chamber can be divided into a vacuum system and a thermal system. Especially, a cryogenic system in the thermal system simulates very low temperature of -196℃ under the high vacuum condition. In this paper, we propose the new cryogenic system can be applied to the future large thermal vacuum chamber.
Satellite-based fog detection algorithms are being developed to detect fog in real-time over a wide area, with a focus on the Korean Peninsula (KorPen). The GEO-KOMPSAT-2A/Advanced Meteorological Imager (GK2A/AMI, GK2A) satellite offers an excellent temporal resolution (10 min) and a spatial resolution (500 m), while GEO-KOMPSAT-2B/Geostationary Ocean Color Imager-II (GK2B/GOCI-II, GK2B) provides an excellent spatial resolution (250 m) but poor temporal resolution (1 h) with only visible channels. To enhance the fog detection level (10 min, 250 m), we developed a fused GK2AB fog detection algorithm (FDA) of GK2A and GK2B. The GK2AB FDA comprises three main steps. First, the Korea Meteorological Satellite Center's GK2A daytime fog detection algorithm is utilized to detect fog, considering various optical and physical characteristics. In the second step, GK2B data is extrapolated to 10-min intervals by matching GK2A pixels based on the closest time and location when GK2B observes the KorPen. For reflectance, GK2B normalized visible (NVIS) is corrected using GK2A NVIS of the same time, considering the difference in wavelength range and observation geometry. GK2B NVIS is extrapolated at 10-min intervals using the 10-min changes in GK2A NVIS. In the final step, the extrapolated GK2B NVIS, solar zenith angle, and outputs of GK2A FDA are utilized as input data for machine learning (decision tree) to develop the GK2AB FDA, which detects fog at a resolution of 250 m and a 10-min interval based on geographical locations. Six and four cases were used for the training and validation of GK2AB FDA, respectively. Quantitative verification of GK2AB FDA utilized ground observation data on visibility, wind speed, and relative humidity. Compared to GK2A FDA, GK2AB FDA exhibited a fourfold increase in spatial resolution, resulting in more detailed discrimination between fog and non-fog pixels. In general, irrespective of the validation method, the probability of detection (POD) and the Hanssen-Kuiper Skill score (KSS) are high or similar, indicating that it better detects previously undetected fog pixels. However, GK2AB FDA, compared to GK2A FDA, tends to over-detect fog with a higher false alarm ratio and bias.
The purpose of this study is to examine the image-based atmospheric correction models using the data from Landsat Enhanced Thermal Mapper Plus (ETM+) that have quite similar spectral characteristics to the forthcoming KOrea Multi-Purpose SATellite (KOMPSAT)-2 Multi-Spectral Camera (MSC), and the in-situ measured surface reflectance data during satellite overflight. The main advantage of this type of correction is that it does not require in-situ measurements during each satellite overflight. While substantial differences are present between Top-Of-the Atmosphere (TOA) reflectance and in-situmeasurements, the results showed that Case 1 based on COST model gives most accurate results among three cases. The accuracy of Case 2_1 is very close to Case 1 and its values are smaller than in-situ data. No notable features appear between some bands in the Case 3_1 and in-situ data. It is expected from this study that if the current methods are applied to the IKONOS high resolution data, we will be able to develop the suitable atmospheric correction methods for MSC data.
Park, Jueon;Kim, Taeheon;Yun, Yerin;Lee, Chabin;Lee, Jinmin;Lee, Changno;Han, Youkyung
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.40
no.4
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pp.293-304
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2022
In this study, to analyze the effect of buildings on the image co-registration performance, co-registration results are compared according to the presence or absence of matching points extracted from buildings. To remove the matching points extracted from buildings, a building mask generated by extracting building objects from the digital topographic map was used. In addition, matching points extraction performance and image co-registration accuracy were analyzed according to the magnitude of the convergence angle. Image co-registration results were compared by applying the affine and piecewise linear transformation models, respectively. According to the experimental results, the affine transformation model showed an overall improvement in accuracy after removing the matching points extracted from buildings. On the other hand, the piecewise linear transformation model improved the accuracy at the checkpoints including the surrounding buildings, but the accuracy improvement was not significant at checkpoints in the flat area without the existence of buildings. In addition, when the piecewise linear transformation model was applied, stable accuracy of less than 2 pixels was derived from images with a convergence angle of 20° or less.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.39
no.1
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pp.13-21
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2021
High-resolution satellites such as Kompsat-3 and CAS-500 include optical cameras of MS (Multispectral) and PAN (Panchromatic) CCD (Charge Coupled Device) sensors installed with certain offsets. The offsets between the CCD sensors produce geometric discrepancy between MS and PAN images because a ground target is imaged at slightly different times for MS and PAN sensors. For precise pan-sharpening process, we propose a co-registration process consisting the physical sensor modeling and image matching. The physical sensor model enables the initial co-registration and the image matching is carried out for further refinement. An experiment with Kompsat-3 images produced RMSE (Root Mean Square Error) 0.2pixels level of geometric discrepancy between MS and PAN images.
Surface sedimentary facies and the change of microphytobenthos distribution in Geunso Bay tidal flat were monitored using remotely sensed data. Sediment distribution was analyzed along with the spectral reflectance based on the in situ data, and the spectral characteristics of the area where microphytobenthos occupied was examined. A medium to low spatial resolution of satellite image was not suitable for the detection of the surface sediments changes in the study area due to its ambiguity in the sedimentary facies boundary, but the seasonal changes of microphytobenthos distribution could be obviously detected. However, area of predominance of sand grains and seagrass distribution could be distinctly identified from a high spatial resolution remote sensing image. From this, it is expected that KOMPSAT-2 satellite images can be applied effectively to the study on the surface sedimentary facies and detailed ecological mapping in a tidal flat.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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