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.
여러 가지 다양한 분야에서 원격탐사 자료가 가지는 중요성은 세계 각 국이 우주개발을 매우 적극적으로 추진하고 있는 현실에서 나타나고 있다. 우리나라도 이와 같은 경향에 따라 국가적 차원에서 우주개발 중장기 계획을 수립, 우주개발을 추진하고 있으며 특히 1999년 12월 다목적 실용위성 1호를 성공적으로 발사하여 2004년 5월 현재 계속 운영중에 있다. 다목적 실용위성 EOC는 공간해상도 6.6m의 전정색 영상을 제공하며 도시분석, 특히 토지피복/이용 현황의 변화 분석에 매우 유용한 자료를 제공하고 있다. 그러나 고공간해상도 원격탐사 자료가 상대적으로 최근에 공급되기 시작하여 그 효용성에 비해 활용이 부진하다고 할 수 있으며, 따라서 본 논문에서는 원격탐사 자료를 도시확산 분석에 활용할 수 있는 방법론을 제시하는 차원에서 원격탐사 자료를 사용하여 다중시기 토지피복/이용현황도를 작성하는 과정을 살펴보기로 한다.
위성 시계열 데이터가 증가함에 따라 원격탐사 자료의 활용도가 높아지고 있다. 시계열 자료를 통한 분석에 있어 영상 간의 상대적인 위치 정확도는 결과에 큰 영향을 미치기 때문에 이를 보정하기 위한 영상 정합 과정은 필수적으로 선행되어야 한다. 최근에는 기존 알고리즘의 성능을 상회하는 딥러닝 기반 영상 정합 연구의 사례가 증가하고 있다. 딥러닝 기반 정합 모델을 학습하기 위해서는 수 많은 영상 쌍이 필요하다. 또한, 기존 딥러닝 모델의 데이터 간의 상관도 map을 제작하고, 이에 추가적인 연산을 적용하여 정합점을 추출는데 이는 비효율적이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 영상 정합 모델 학습을 위한 데이터 증강 기법을 구축하여 데이터셋을 제작하였고, 이를 오프셋(offset) 양 자체를 예측하는 정합 모델인 OffsetNet에 적용하여 KOMSAT-2, -3, -3A 영상 정합을 수행하였다. 모델 학습 결과, OffsetNet은 평가 데이터에 대해 높은 정확도로 오프셋 양을 예측하였고, 이를 통해 주영상과 부영상을 효과적으로 정합하였다.
이중 편파는 직교성을 갖는 두개의 편파를 의미하며 통신상에서 두 개의 독립적인 채널로 간주되어 저궤도 위성에서 관측한 대용량의 데이터를 효과적으로 전송하는데 사용되어 진다. 하지만, 현실적으로 두 개의 편파는 서로가 완벽하게 독립적이지 않기 때문에 각 채널에는 간섭신호가 발생되어 결국 통과대역내의 잡음을 상승 시키는 문제를 야기한다. XPD(Cross-Polarization Discrimination)는 수신안테나와 동일한 편파로 송신된 신호와 상반된 편파로 송신된 신호가 수신 안테나의 출력에서 발생될 때 두 신호간의 비를 나타낸 것이다. 본 논문에서는 KOMPSAT-2에서 마치 이중 편파가 적용된 것처럼 가정한 뒤에 위성과 지상국간의 XPD의 영향을 분석하였다. 본 논문에서의 분석을 통해 99%의 환경적인 가용성과 0.5dB의 위성안테나 축비를 가정하였을 때, 2.5dB의 worst한 축비를 갖는 지상국 안테나를 고려함에도 불구하고 3dB 이상의 링크 마진을 확인할 수 있었다.
우주환경은 고진공 환경과 태양 복사열에 의한 고온 환경 및 극저온이 반복되는 가혹한 환경으로 특징지어 진다. 위성체는 지상에서 발사되어 우주궤도에 진입한 순간부터 가혹한 우주환경에 노출되어 위성체의 주요부품에 기능장애가 발생하여 결국 임무의 실패로 이어지기도 한다. 따라서 위성체는 지상에서 우주환경시험을 거쳐 기능 및 작동상태를 점검해야 한다. 한국항공우주연구원에서는 ∮3.6m×L3m 규모의 열진공챔버라 불리는 우주환경 모사장비를 보유ㆍ운용 중이나, 정지궤도 위성과 같은 대형 위성체의 시험을 위해 2005년 완공을 목표로 ∮8m×L10m급의 대형열진공챔버를 국산화 제작하고 있다. 통상 열진공챔버는 크게 진공계와 열제어계로 구분되어 질 수 있는데, 특히 열제어계에서 극저온 모사장치는 LN2를 쉬라우드 내부에 순환시킴으로서 -196℃의 극저온을 모사하는 시스템을 말한다. 본 논문에서는 국산화 대형열진공챔버의 열제어계에 적용할 극저온 모사장치의 개발 방안에 대하여 연구하였다.
위성 자료의 성능이 크게 개선됨에 따라 최근에는 위성을 이용하여 광범위한 영역에 대한 실시간 안개 탐지 알고리즘들이 개발되고 있다. 한반도 주변을 관측하는 기상위성 중 관측주기가 10분으로 시간해상도가 가장 우수한 GEO-KOMPSAT-2A/Advanced Meteorological Imager (GK2A/AMI)는 공간해상도가 500 m이다. 반면 GEO-KOMPSAT-2B/Geostationary Ocean Color Imager-II (GK2B/GOCI-II)는 해상도가 250 m지만, 1시간 주기로 관측하고 가시채널만 보유하고 있다. 따라서 본 연구에서는 한반도 주변에서 발생하는 안개를 10분 및 250 m 해상도로 탐지하기 위해 GK2AB 융합 안개 탐지 알고리즘(Fog Detection Algorithm, FDA)인 GK2AB FDA를 개발하였다. GK2AB FDA는 세 파트로 구성된다. 첫 번째로 현업 운용중인 GK2A 안개 탐지 알고리즘(GK2A FDA)으로 10분 및 500 m 해상도로 안개를 탐지한다. 두 번째 단계에서는 두 위성 자료 간 시공간 일치, 태양천정각과 파장역 차이를 보정한 GK2A normalized visible (NVIS)의 10분 변화량을 이용하여 GK2B NVIS를 10분 간격으로 외삽한다. 마지막 단계에서는 외삽된 GK2B NVIS, 태양천정각, GK2A FDA 산출물 등을 입력자료로 기계학습(의사결정나무)을 이용하여 개발된 GK2AB FDA로 지리적위치에 따라 안개를 탐지(250 m, 10분)한다. GK2AB FDA의 훈련에는 6개 사례, 검증에는 4개 사례가 이용되었다. GK2AB FDA의 정량적 검증에는 지상관측 시정, 풍속 그리고 상대습도 자료를 이용하였다. GK2AB FDA는 GK2A FDA에 비해 공간해상도가 4배 증가함에 따라 안개 및 비안개 화소가 보다 자세히 구분되었다. 또한 검증방법에 관계없이 GK2A FDA에 비해 probability of detection (POD)은 높고 Hanssen-Kuiper Skill score (KSS)는 높거나 비슷함을 보여 안개 탐지 수준이 개선된 것으로 보인다. 하지만 일부 사례에서는 GK2AB FDA의 false alarm ratio (FAR)와 Bias가 크게 나타나 안개를 과대탐지하는 문제를 보이고 있다.
본 연구의 목적은 향후 발사될 KOMPSAT-2 MSC와 유사한 분광특성을 가지는 Landsat ETM+ 영상자료와 동시기에 지상에서 관측한 surface reflectance 자료를 이용하여 영상기반의 대기보정 모델을 검토하는 것이다. 이러한 영상기반의 대기보정은 현장관측 자료가 필요하지 않다는 이점이 있다. TOA reflectance와 현장 관측치 간에 상당한 차이를 보이며, 연구결과는 COST 모델을 기반으로 하는 Case 1이 세 가지 경우 중에서 가장 정확함을 나타냈다. 한편 Case 2_1의 경우 Case 1처럼 정확하나 그 값은 현장 자료보다 낮게 나타났다. 또한 Case 3_1은 일부 밴드에서 관측치와 전혀 상관성이 없는 것으로 나타났다. 향후 IKONOS와 같은 고해상도 영상자료에 본 연구방법을 적용하면 MSC 데이터 특성에 맞는 대기보정 모델을 개발할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 고해상도 위성영상의 상대기하보정 결과에 건물이 미치는 영향을 분석하기 위해 건물에서 추출된 정합쌍의 유무에 따른 상대기하보정 결과를 비교한다. 건물 정합쌍의 제거를 위해 수치지형도에서 건물 객체를 추출하여 생성한 건물마스크 영상을 이용하였으며, 추가적으로 수렴각의 크기에 따른 정합쌍 추출 성능 및 상대기하보정 결과를 분석하였다. Affine 및 Piecewise linear 변환모델을 각각 적용하여 건물밀집지역에 대한 상대기하보정 결과를 비교하였다. 실험 결과, Affine 변환모델은 건물 정합쌍 제거 후 전반적인 정확도 향상을 나타내었다. 반면에, Piecewise linear 변환모델은 주변에 건물을 포함하고 있는 검사점에서 정확도가 향상되었으나, 건물이 없는 평탄한 지역의 검사점에서는 정확도 향상이 크지 않았다. 또한, Piecewise linear 변환모델을 적용할 경우 20° 이하의 수렴각을 갖는 영상에서 2 pixels 이하의 안정적인 정확도를 도출하였다.
아리랑3호, 국토위성 등 고해상도 국토관측 위성은 일반적으로 가시광 및 근적외선 영역의 영상을 획득하기 위한 MS (Multispectral) CCD (Charge Coupled Device) 센서와 MS보다 4배의 공간해상도를 갖는 고해상도 PAN (Panchromatic) 영상을 획득하기 위한 CCD 센서의 조합으로 된 카메라를 탑재한다. 카메라 내에서 PAN과 MS CCD라인이 일정한 간격을 갖게 설치되기 때문에 위성이 궤도를 지나가며 대상물을 약간의 시간차를 갖고 촬영하게 되며 따라서 영상 내의 대상물 위치도 달라진다. PAN과 MS 영상융합을 위해서는 PAN과 MS영상간의 정밀한 상호좌표등록이 필요한데, 본 연구에서는 센서모델링을 통한 기법과 영상 매칭의 융합을 통한 상호좌표등록을 수행하였다. PAN과 MS 상호 센서모델링을 통해 초기 상호좌표등록을 수행하고, 영상 매칭을 통해 그 정밀도를 향상시켜 약 RMSE (Root Mean Square Error) 0.2 화소의 정밀도를 확보할 수 있었다.
근소만 갯벌에 대해 위성영상 자료를 적용하여 갯벌 표층의 퇴적상과 저서미세조류군집의 변화를 관측하였다. 현장조사 자료 분석을 통해 갯벌 표층 퇴적상 분포를 확인하고, 저서미세조류의 분포 지역이 위성영상에서 어떠한 반사도 특성으로 나타나는지 관측하였다. 근소만의 표층은 $3.5{\Phi}-6.5{\Phi}$ 까지 크기의 입자가 주로 분포하여 공간적인 퇴적상의 분포가 뚜렷하지 않으므로 중저해상도의 영상에서는 퇴적환경 변화의 양상 분석이 적합하지 않았다. 그러나 10월부터 2월까지 갯벌 표층에 나타난 저서미세조류의 번성 현상을 뚜렷하게 관측할 수 있었으며, 중저해상도의 영상을 활용하여 계절별 저서생태계의 분포 변화 관측이 가능함을 알 수 있었다. 고해상도 영상에서는 모래성분이 우세한 지역이 잘 구분되어 나타났으며, 잘피의 분포지역을 뚜렷이 관측할 수 있었다. 따라서 국내 고해상도 위성영상인 KOMPSAT-2 자료가 갯벌 표층 퇴적상 및 정밀한 생태환경 주제도 작성에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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