The availability of high-resolution satellite images provides precise information without direct observation of the research target. Korea Multi-Purpose Satellite (KOMPSAT), also known as the Arirang satellite, has been developed and utilized for earth observation. The machine learning model was continuously proven as a good classifier in classifying remotely sensed images. This study aimed to compare the performance of the support vector machine (SVM) model in classifying the land cover of the Delaware River port area on high and medium-resolution images. Three optical images, which are KOMPSAT-2, KOMPSAT-3A, and Sentinel-2B, were classified into six land cover classes, including water, road, vegetation, building, vacant, and shadow. The KOMPSAT images are provided by Korea Aerospace Research Institute (KARI), and the Sentinel-2B image was provided by the European Space Agency (ESA). The training samples were manually digitized for each land cover class and considered the reference image. The predicted images were compared to the actual data to obtain the accuracy assessment using a confusion matrix analysis. In addition, the time-consuming training and classifying were recorded to evaluate the model performance. The results showed that the KOMPSAT-3A image has the highest overall accuracy and followed by KOMPSAT-2 and Sentinel-2B results. On the contrary, the model took a long time to classify the higher-resolution image compared to the lower resolution. For that reason, we can conclude that the SVM model performed better in the higher resolution image with the consequence of the longer time-consuming training and classifying data. Thus, this finding might provide consideration for related researchers when selecting satellite imagery for effective and accurate image classification.
정지궤도복합위성은 추력기 분사를 이용하여 자세제어, 궤도 유지, 휠 오프로딩 등을 수행한다. 장착된 추력기 중 1, 2, 3번 추력기는 태양전지판과 같은 축에 장착된다. 이로 인하여 추력기 1, 2, 3번은 플룸 외란의 영향이 크게 발생한다. 그러므로 위성 설계 단계에서 부터 플룸 외란의 영향을 분석해야 한다. 본 논문에서는 정지궤도복합위성의 초기 형상을 이용하여 추력기에서 발생하는 플룸 외란을 계산하는 과정을 기술하고 추력기 조정각에 따른 플룸 외란의 영향을 분석하였다.
Synthetic Aperture Radar (SAR) has been used for mapping the surface geomorphology of cloudy planets like Venus as well as the Earth. The cloud-free Mars is also going to be scanned by SAR in order to detect buried water channels and other features under the very shallow subsurface af the ground. According to the 'Mid and Long-term National Space Development Plan' of Korea, SAR satellites, in addition to the EO (Electro-Optical) satellites, are supposed to be developed in the frame of the KOMPSAT (Korean Multi-Purpose Satellite) program. Feasibility of utilizing a SAR payload on KOMPSAT platform has been studied by KARI in collaboration with Astrium U.K. The purpose of the ShR program is Scientific and Civil applications on the Earth. The study showed that KOMPSAT-2 platform can accommodate a small SAR like Astrium’s MicroSAR. In this paper, system aspects of the satellite design are presented, such as mission scenario, operation concept, and capabilities. The spacecraft design is also discussed and conclusion is followed.
KOMPSAT-2와 같은 고해상 위성영상은 대상영역의 3차원 위치결정을 위하여 RPC(Rational Polynomial Coefficient)가 포함된 자료를 제공한다. 그러나 RPC로 계산된 영상기하는 일정량의 편이(systematic errors)를 지니고 있는 상태이며, 이를 보정하기 위해서는 수 개 이상의 지상기준점(ground control point)이 필요하다. 이에 본 논문에서는 지상기준점 없이 입체영상(stereo pair)과 SRTM(Shuttle Radar Topography Mission) DEM(Digital Elevation Model) 사이의 대응점(tie point)만을 이용하여 자동으로 영상 기하를 보정하는 효과적인 방법을 제안하였다. 이러한 방법은 4가지 단계를 포함 한다: 1) 대응점 추출, 2) 대응점에 대한 지상좌표 결정, 3) SRTM DEM을 이용한 지상좌표의 보정, 4) RPC 보정 모델의 파라미터 결정. 우리는 KOMPSAT-2 입체영상을 이용하여 제안된 방법의 성과를 입증하였다. 검사점(check point)을 통해 계산된 RMSE(Root Mean Square Error)는 X와 Y, Z방향으로 각각 약 3.55 m, 9.70 m, 3.58 m를 나타냈다. 이는 SRTM DEM을 이용하여 RPC가 지닌 편이를 X, Y 및 Z 모든방향에 대하여 10 m이내의 정확도로 자동보정할 수 있다는 것을 의미한다.
Remote sensing division of satellite technology research center (SaTReC) , Korea advanced institute of science and technology (KAIST) has developed a ground receiving and processing system for high resolution satellite images. The developed system will be adapted and operated to receive, process and distributes images acquired from of the second Korean Multi-purpose Satellite (KOMPSAT-2), which will be launched in 2004. This project had initiated to develop and Koreanize the state-of-the-art technologies for the ground receiving system for high resolution remote sensing images, which range from direct ingestion of image data to the distribution of products through precise image correction. During four years development from Dec. 1998 until Aug. 2002, the system had been verified in various ways including real operation of custom-made systems such as a prototype system for SPOT and a commercialized system for KOMPSAT-1. Currently the system is under customization for installation at KOMPSAT-2 ground station. In this paper, we present accomplished work and future work.
본 논문의 목적은 KOMPSAT-2 영상과 함께 제공되는 RPC를 이용하여 계산된 3차원 지형정보의 정확도를 향상시키는 것이다. 본 논문에서는 보정된 RFM 알고리즘을 제안하였고, 이러한 알고리즘을 이용하여 정확도를 향상시킬 수 있었다. 또한, 지상기준점의 수에 따른 정확도의 변화도 실험하였다. 실험에는 9개의 GCP와 24개의 CP가 사용되었다. 24개의 CP를 이용하여 실험한 결과, 수평방향의 RMSE는 2.20(m)를 나타냈으며, X방향 1.72(m), Y방향 1.37(m), Z방향 2.20(m)의 RMSE를 나타냈다.
본 연구에서는 KOMPSAT-3급 고해상도 위성영상을 이용하여 전처리 후 정밀 농업 주제정보를 추출하는 방법론을 제시하고자 하였다. 분석에 사용한 KOMPSAT-3급 고해상도 위성영상은 IKONOS (2001/5/25, 2001/12/25, 2003/10/23) 3개의 영상, QuickBird (2006/5/1, 2004/11/17) 2개의 영상, KOMPSAT-2 (2007/9/17) 1개의 영상 등 모두 6개의 영상을 확보 및 각각에 대한 현장 GCP자료 및 RPC, RPB 자료를 수집하여 정사보정을 실시하였다. RMSE는 약 $0.12\sim3.18$의 값으로 분포되었다. KOMPSAT근 급 영상자료로 부터 정밀농업물재배지도를 작성하기 위해 각 벤드별 Scatter기법을 이용하여 각 밴드간의 상간관계를 살펴보고, 3개의 최적의 밴드를 선정하였다. 또한 작물별 최적의 밴드 결정을 위해 각 밴드별 픽셀 값을 사용하여 Texture 분석을 실시하였다. 그 결과 논의 경우 모든 밴드에서 분석이 용이 한 것으로 분석되었으며, 4밴드의 경우 3개의 작물(고추, 옥수수, 벼)의 분석시 매우 적합한 밴드인 것으로 분석되었다. 각 영상별 필터링 기법과, ISODATA 방법을 이용한 정밀농업 토지이용도 작성하여 기존 스크린 디지타이징 기법으로 작성한 정밀토지이용도와 비교하였다. 다양한 식생정보를 추출하는 위하여 확보된 영상자료로부터 RVI, NDVI, ARVI, SAVI 식생지수 를 추출하였으며, 그 결과를 현장자료로부터 추출한 식생지수간의 결과 값과 비교분석하였다.
본 연구에서는 다목적실용위성 2호의 폐기시점에 대비하여 국제규정, 수행사례를 분석하였고, 현재 다목적실용위성 2호에 탑재된 추진제를 이용하여 폐기기동 계획을 수립하여 국제규정을 만족하는지 여부를 확인하였다. 분석 결과 45kg의 추진제를 이용하여 위성의 근지점을 300km 낮추는 폐기기동을 수행할 경우 3.6년의 궤도수명을 가지는 것으로 나타났고, 동일한 방식을 적용하여 14.5kg 이상의 추진제를 사용하여 고도를 낮추는 경우 국제규정을 만족할 수 있는 것으로 나타났다. 또한 다목적실용위성 2호의 재진입 생존률 분석을 수행하였고, 그 결과 내열성이 높은 추진제탱크나 반작용 휠의 일부가 생존하여 지상에 낙하하는 것으로 나타났으나 지상피해확률 측면의 국제규정을 충분히 만족하는 것으로 나타났다.
다목적실용위성 2호/3호 위성자료를 이용하여 지상좌표를 결정하는 방법은 Physical Model과 RFM(Rational Function Model)의 두 가지 종류가 있다. 일반적으로 사용자에게 제공되는 모델은 RFM을 기반으로 한 RPCs(Rational Function Coefficients)이며, 이때 제공되는 RPCs는 지상좌표에서 영상좌표를 계산하는 계수이다. 사용자가 정사영상을 만들 경우에는 이 계수가 유용하나, 영상에서 임의의 영상기준점에 대응하는 지상좌표를 계산하거나, 위치정확도를 확인하기는 매우 어렵다. 본 논문은 다목적실용위성에서 제공되는 RPCs를 기반으로 Inverse RPCs를 해석하는 알고리즘과 해석된 Inverse RPCs를 기반으로 지상표고를 고려한 정밀 지상좌표 해석 알고리즘을 기술하고자 한다. 또한 Inverse RPCs의 해석된 정밀지상좌표 정확도와 Physical Model과의 차이를 계산하여 정확도를 평가하고자 한다.
High intensity vibro-acoustic testing is the appropriate method for flight qualification testing of space flight vehicle which must ensure the acoustic environment of launch. To qualify vibro-acoustic environment during its flight, High Intensity Acoustic Test was performed for KOMPSAT-2(Korea Multi-Purpose SATellite) STM(Structural Thermal Model). This paper presents the detailed description on the high intensity acoustic test for KOMPSAT-2. Additionally the test results was compared with the analysis ones, which were estimated with 3-D SEA(Statistical Energy Analysis) model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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