본 논문에서는 지난 2009년 9월 30일 3년간의 정상임무 운영을 성공적으로 종료하고 연장임무 운용 중인 아리랑위성 2호의 실제 궤도데이터를 이용한 초기운용 및 임무기간 중 궤도분석 결과를 기술하였다. 초기 궤도운용을 위한 준비 및 수행결과들에 대해 중점을 두었으며, 동일 임무궤도 상에서 운용되었던 아리랑위성 1호와의 정상임무 기간 동안 서로 다른 우주환경(특히 태양활동)이 궤도변화에 미치는 영향력을 비교, 분석하였다. 본 논문에서 정리된 내용들은 추후 저궤도상에서 운용될 아리랑위성 시리즈(3호, 5호 3A호 등)들의 초기 및 정상 임무기간 동안 궤도운용 시 안정성과 효율성을 높이는데 주요 참고자료가 될 것으로 사료된다.
해초지의 생태적 중요성에도 불구하고 국내 연안에 분포하는 해초지 규모에 대한 정보가 미비하다. 장흥군 회진면 일대의 해초지를 대상으로 수중음향측심기와 고해상도 Kompsat-2($4{\times}4m$) 위성영상을 이용하여 식생유무를 탐지하고 분포크기를 파악하는 연구가 수행되었다. 위성영상을 이용한 식생분석의 정확도는 음향측심기를 통해 얻은 자료분석과 이를 비교하여 검증되었다. Kompsat-2 영상분석으로 계산된 회진면 일대의 해초지 면적은 약 $3.9km^2$로 수중음향 탐사를 통해 구해진 $4.5km^2$ 보다 과소평가 되었다. Kompsat-2 위성영상을 객체기반 영상분류법으로 해초 식생을 분석한 결과는 수중음향 결과 값에 대해 90%의 정확도를 보였는데, 이와 같이 높은 정확도는 Kappa 지수(0.85)로도 확인되었다. 또한 위성영상과 수중음향 결과 간의 유사도는 77.1%로 비교적 높았다. 생물 비파괴적인 수중음향조사와 Kompsat-2 영상분석으로 국내 연안에 산재해 있는 해초지 식생의 광역적인 조사가 가능할 것으로 기대되며, 보다 정확한 탐지를 위해서 다양한 고해상도 위성을 이용한 연구가 활발히 이루어져야 할 것이다.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제3권2호
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pp.31-39
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2002
In this paper, KOMPSAT-2 on-board fault and ground recovery management design is addressesed in terms of hardware and software components which provide failure detection and spacecraft safing for anomalies which threaten spacecraft survival. It also includes ground real time up-commanding operation to recover the system safely. KOMPSAT-2 spacecraft fault and recovery management is designed such that the subsequent system configuration due to system initialization is initiated and controlled by processors. This paper will show that KOMPSAT-2 has a new design feature of CPU SEU mitigation for the possible upsets in the processor CPUs as a part of on-board fault management design. Recovery management of processor switching has two different ways: gang switching and individual switching. This paper will show that the difficulties of using multiple-processor system can be managed by proper design implementation and flight operation.
KOMPSAT-3(또는 다목적 실용위성 3호)는 한국항공우주연구원의 고해상도 광학 관측임무를 가지고 2012년 5월 18일에 발사되었으며, 지상좌표 획득을 위해 RPC를 제공하고 있다. 그러나 제공 RPC는 내 외부표정요소 오차의 영향을 가지고 있으므로 이에 대한 조정이 필요하다. 본 연구는 KOMPSAT-3 위성영상 제공 RPC의 적합한 조정모델을 찾기 위하여 6가지 유형의 조정모델을 적용하였다. 그 결과, 조정계수 2개와 6개의 결과오차 차이가 0.1m 내외로 나타났다. 따라서 KOMPSAT-3 위성영상의 RPC 조정방법은 기준점 개수가 가장 적게 소요되는 2개 조정계수로 제안하였다. 이 방법으로 기준점 개수 증가에 따른 조정 RPC의 정확도 분석결과, 한 개 기준점만을 사용하더라도 최대오차 3m를 넘지 않았다. 결과적으로 본 연구에 사용된 KOMPSAT-3 입체영상의 제공 RPC는 2개 조정계수를 적용할 수 있을 것으로 판단한다.
2015년 발사된 이후 KOMPSAT-3A 영상정보가 여러 분야에서 활용되고 있다. 그러나 실제 육상 환경의 분석에 필요한 지표 반사도를 얻을 수 있는 도구 개발이 이루어지지 않아서 식생 지수 산정 등과 같이 이러한 자료를 적용하는 과학적 분석과 응용 분야의 확산에는 한계가 있었다. 지표 반사도는 절대 대기 보정 처리 과정을 수행하여 얻어지는 성과물이다. 이 연구에서는 OTB 오픈 소스 확장 프로그램으로부터 KOMPSAT-3A 영상정보의 대기 반사도와 지표 반사도를 구하고, 국제 검보정 포털 RadCalNet에서 제공하는 대기 반사도와 지표 반사도 현장 측정 자료를 이용하여 정확도를 비교 검증하고자 한다. 또한 같은 지역의 Landsat-8 OLI 영상으로부터 지표 반사도를 구하고 비교 검증 실험에 같이 적용하였다. 검증 실험 결과로 KOMPSAT-3A 영상의 대기 반사도는 같은 분광대역에 해당하는 RadCalNet 자료의 평균값과 비교했을 때 0.00에서 1.00까지의 범위에서 최대 ± 0.02 차이가 보이는 것을 확인할 수 있었다. KOMPSAT-3A 영상의 지표 반사도 산출 결과는 RadCalNet 자료와 0.02에서 0.04까지의 차이 값을 갖는 높은 일치도를 보이는 것으로 나타났다. 이 결과들은 KOMPSAT-3A 영상의 분석대기자료(Analysis Ready Data)로서의 활용 가능성을 증가시키는 기본 자료로 사용할 수 있다. 또한 이 연구에서 개발된 도구와 연구 방법은 향후 국토, 농업, 산림 활용을 위한 차세대 중형 위성 영상자료의 각 센서 모델에 맞는 확장 프로그램 개발과 검증에도 적용이 가능할 것으로 생각한다.
As high-resolution satellite images have enabled large scale topographic mapping and monitoring on global scale with short revisit time, agile sensor orientation, and large swath width, many countries make effort to secure the satellite image information. In Korea, KOMPSAT-2 (KOrea Multi-Purpose SATellite-2) was launched in July 28 2006 with high specification. These satellites have stereo image acquisition capability for 3D mapping and monitoring. To efficiently handle stereo images such as stereo display and monitoring, the accurate epipolar image generation process is prerequisite. However, the process was highly limited due to complexity in epipolar geometry of pushbroom sensor. Recently, the piecewise approach to generate epipolar images using RPC was developed and tested for in-track IKONOS stereo images. In this paper, the piecewise approach was tested for KOMPSAT-2 across-track stereo images to see how accurately KOMPSAT-2 epipolar images can be generated for 3D geospatial applications. In the experiment, two across-track stereo sets from three KOMPSAT-2 images of different dates were tested using RPC as the sensor model. The test results showed that one-pixel level of y-parallax was achieved for manually measured tie points.
본 연구는 고해상도 위성영상을 정사보정하여 위치정확도를 검증하고 정사보정된 고해상도 영상간의 밴드 상관성과 NDVI 상관성을 분석하는데 목적이 있다. KOMPSAT2와 IKONOS 영상의 정사보정은 RPC자료로 정오차를 제거하고 GPS측량자료로 비평면적 왜곡을 보정하였다. 그리고 정사영상내 동일한 위치의 영상점을 선점하여 각 영상의 영상점과 GPS 측량점간 위치정확도를 비교하고 영상간 영상점의 위치정확도를 분석하였다. 밴드 상관성과 NDVI 상관성은 구입시 정사보정된 Quickbird영상과 항공사진을 추가하여 밴드별로 DN값의 기술통계를 구하고 각 영상간 밴드상관성과 NDVI의 상관성을 분석하였다. 그 결과, KOMPSAT2와 IKONOS 정사영상의 위치정확도 비교에서 각 영상내 영상점과 GPS 측량점간 RMSE는 KOMPSAT2가 3.41m, IKONOS가 1.45m로 1.96m의 차이를 보였고 영상점간 RMSE는 1.88m였다. Quickbird, KOMPSAT2, IKONOS, 항공사진을 이용한 영상간 밴드와 NDVI 상관성은 Band2에서 항공사진과 KOMPSAT2의 상관성이 높은 것을 제외하면 모든 Band와 NDVI에서 Quickbird 와 IKONOS의 상관성이 높게 나타났다. 밴드간 상관성이 낮은 경우는 Band1에서 Quickbird와 항공사진, Band2와 Band4에서 KOMPSAT2와 IKONOS, Band3에서 KOMPSAT2와 항공사진이었고 NDVI는 KOMPSAT2가 QuickBird, IKONOS 모두와 낮은 상관성을 보였다.
In this study, we performed cross calibration of KOMPSAT-3 AEISS imaging sensor with reference to normalized pixels in the Landsat 8 OLI scenes of homogenous ROI recorded by both sensors between January 2014 and December 2019 at the Libya 4 PICS. Cross calibration is using images from a stable and well-calibrated satellite sensor as references to harmonize measurements from other sensors and/or characterize other sensors. But cross calibration has two problems; RSR and temporal difference. The RSR of KOMPSAT-3 and Landsat 8 are similar at the blue and green bands. But the red and NIR bands have a large difference. So we calculate SBAF of each sensor. We compared the SBAF estimated from the TOA Radiance simulation with KOMPSAT-3 and Landsat 8, the results displayed a difference of about 2.07~2.92% and 0.96~1.21% in the VIS and NIR bands. Before SBAF, Reflectance and Radiance difference was 0.42~23.23%. Case of difference temporal, we simulated by 6S and Landsat 8 for alignment the same acquisition time. The SBAF-corrected cross calibration coefficients using KOMPSAT-3, 6S and simulated Landsat 8 compared to the initial cross calibration without correction demonstrated a percentage difference in the spectral bands of about 0.866~1.192%. KOMPSAT-3 maximum uncertainty was estimated at 3.26~3.89%; errors due to atmospheric condition minimized to less than 1% (via 6S); Maximum deviation of KOMPSAT-3 DN was less than 1%. As the result, the results affirm that SBAF and 6s simulation enhanced cross-calibration accuracy.
본 연구에서는 KOMPSAT-3 위성에서 촬영된 항공기의 속력과 고도를 추정하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 KOMPSAT-3 위성의 촬영 방식, 센서의 구조, 그리고 위성의 궤도에 따른 움직임으로 인해 생기는 시차 효과와 이로 인한 밴드 간 촬영 시차인 Time Offset을 계산하였으며, 이 과정에서 고속도로 위를 달리는 화물차를 이용하였다. 또한, 제안 기법에서는 영상 내 항공기 위치의 좌표를 이용해 항공기의 이동 방향, 시차 효과로 인한 이동 방향 등을 계산하였으며, 메타데이터로부터 KOMPSAT-3 위성의 자세 정보를 계산하여 항공기의 속력 및 고도를 추정하였다. 제안 기법을 통해 추정된 값을 automatic dependent surveillance-broadcast (ADS-B)에 기록된 항공기의 속력 및 고도 값과 오차율을 이용하여 비교한 결과, 대형 항공기(I1, I3, S2)에서의 오차율이 경비행기(I2, S2)의 오차율보다 낮아 제안 기법을 이용해 추정한 항공기의 속력과 고도 값이 대형 항공기에서 비교적 높은 정확도를 갖는 것을 확인할 수 있었다.
우리나라는 여름철에 강수량이 집중되고, 지하수 유출량이 크기 때문에 가뭄에 취약한 지형을 가지고 있다. 이러한 가뭄을 판단하기 위해서 정량화된 가뭄지수가 사용되고 있다. 이 중에서 주로 강수량을 분석한 가뭄지수가 많이 사용되고 있으며, 최근에는 인공위성 영상을 활용하여 가뭄을 모니터링하는 연구가 진행되었다. 이에 이 연구에서는 소양강 상류지역의 가뭄 모니터링을 위하여 KOMPSAT-2/3 영상을 이용하여 수계면적을 산출하고 가뭄지수와의 비교 분석을 실시하였다. 그 결과 인공위성영상에서 산출된 수계면적 변화의 경향성과 가뭄지수와의 경향성이 비슷하게 나타남을 확인하였다. 추후 이 연구는 가뭄을 판단하기 위한 근거로 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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