Oh, Kwan Young;Jung, Hyung Sup;Jeong, Nam Ki;Lee, Kwang Jae
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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제32권2호
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pp.117-132
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2014
This paper had a purpose on analyzing result data from pan-sharpening, which have applied on the KOMPSAT-2 and -3 image. Particularly, the study focused on comparing each relative spectral response functions, which considers to cause color distortions of fused image. Two images from same time and location have been collected by KOMPSAT-2 and -3 to apply in the experiment. State-of-the-art algorithms of GIHS, GS1, GSA and GSA-CA were employed for analyzing the results in quantitatively and qualitatively. Following analysis of previous studies, GSA and GSA-CA methods resulted excellent quality in both of KOMPSAT-2/3 results, since they minimize spectral discordances between intensity and PAN image by the linear regression algorithm. It is notable that performances from KOMPSAT-2 and- 3 are not equal under same circumstances because of different spectral characteristics. In fact, KOMPSAT-2 is known as over-injection of low spatial resolution components of blue and green band, are greater than that of the PAN band. KOMPSAT-3, however, has been advanced in most of misperformances and weaknesses comparing from the KOMPSAT-2.
The necessity of automatic precise georeferencing is increasing with the increase applications of high-resolution satellite imagery. One of the methods for collecting ground control points (GCPs) for precise georeferencing is to use chip images obtained by extracting a subset of an image map such as an ortho-aerial image, and can be automated using an image matching technique. In this case, the importance of the image matching success rate is increased due to the limitation of the number of the chip images for the known reference points such as the unified control point. This study aims to propose a method to improve the success rate of image matching between KOMPSAT-3A images and GCP chip images from aerial ortho-images. We performed the image matching with 7 cases of band pair using KOMPSAT-3A panchromatic (PAN), multispectral (MS), pansharpened (PS) imagery and GCP chip images, then compared matching success rates. As a result, about 10-30% of success rate is increased to about 40-50% when using PS imagery by using PAN and MS imagery. Therefore, using PS imagery for image matching of KOMPSAT-3A images and aerial ortho-images would be helpful to improve the matching success rate.
The development and application of a high-resolution soil moisture mapping method using satellite imagery has been considered one of the major research themes in remote sensing. In this study, soil moisture mapping in the test area of Jeju Island was performed. The soil moisture was calculated with optical images using linearly adjusted Synthetic Aperture Radar (SAR) polarization images and incident angle. SAR Backscatter data, Analysis Ready Data (ARD) provided by Google Earth Engine (GEE), was used. In the soil moisture processing process, the optical image was applied to normalized difference vegetation index (NDVI) by surface reflectance of KOMPSAT-3 satellite images and the land cover map of Environmental Systems Research Institute (ESRI). When the SAR image and the optical images are fused, the reliability of the soil moisture product can be improved. To validate the soil moisture mapping product, a comparative analysis was conducted with normalized difference water index (NDWI) products by the KOMPSAT-3 image and those of the Landsat-8 satellite. As a result, it was shown that the soil moisture map and NDWI of the study area were slightly negative correlated, whereas NDWI using the KOMPSAT-3 images and the Landsat-8 satellite showed a highly correlated trend. Finally, it will be possible to produce precise soil moisture using KOMPSAT optical images and KOMPSAT SAR images without other external remotely sensed images, if the soil moisture calculation algorithm used in this study is further developed for the KOMPSAT-5 image.
The Grid Reference System, which was firstly used in SPOT series, has been successfully adapted in KOMPSAT-1 and KOMPSAT-2 program, which identifies the geographical location to make image collection plans and manage the database of satellite images. Each Grid Reference System for KOMPSAT-1 and KOMPSAT-2 was designed based on system parameters related to each KOMPSAT-1 and KOMPSAT-2 and this fact leads to the need for the design of the Grid Reference System for KOMPSAT-3 (KGRS-3, hereafter), which reflects system parameters for KOMPSAT-3. The (K, J) coordinate system has been defined as the Grid Reference System for KOMPSAT-3 using heritages from KOMPSAT-1 and KOMPSAT-2 programs. The numbering of K begins with the prime meridian of K = 1 with running eastward on earth increasingly, and the numbering of J uses a value of J = 1000 at all points on the equator and begin with running northward increasingly. The Grid Reference System for KOMPSAT-3 is to be implemented in Ground Segment of KOMPSAT-3 system.
Journal of Satellite, Information and Communications
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제12권3호
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pp.15-21
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2017
Following the successful launch of KOMPSAT-3 in May 2012, KOMPSAT-5 in August 2013, and KOMPSAT-3A in March 2015 have succeeded in launching the integrated operation of optical, radar and thermal infrared sensors in Korea. We have established a foundation to utilize the characteristics of each sensors. In order to overcome limitations in the range of application and accuracy of the application of a single sensor, multi-sensor image fusion techniques have been developed which take advantage of multiple sensors and complement each other. In this paper, we introduce the development of software (InFusion) for multi-sensor image fusion and valued-added product generation using KOMPSAT series. First, we describe the characteristics of each sensor and the necessity of fusion software development, and describe the entire development process. It aims to increase the data utilization of KOMPSAT series and to inform the superiority of domestic software through creation of high value-added products.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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제18권4호
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pp.3-10
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2010
In this study, the orbit-based sensor modeling is applied to the digital plotting and the accuracy of digital plotting is analyzed. The KOMPSAT-2 satellite image with orbit-attitude model is used for the analysis. The precise sensor modeling with various combination of parameters is performed for the stereo satellite image. In addition, we analyze the error range of ground control points by applying the result of stereo modeling to digital survey system. According to the result, it is possible to produce digital map using stereo image with a small number of GCPs when the orbit-based sensor modeling for KOMPSAT-2 is applied. This means that it is suitable for the generation of digital map on a scale of 1/5,000 to 1/25,000 considering the resolution of KOMPSAT-2 image.
Kim, Hyun-ho;Jung, Jaehun;Lee, Donghan;Seo, Doochun
Korean Journal of Remote Sensing
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제36권6_2호
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pp.1537-1549
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2020
The ground sample distance of KOMPSAT-3 is 0.7 m for panchromatic band, 2.8 m for multi-spectral band, and the swath width of KOMPSAT-3 is 16 km. Therefore, an image of an area wider than the swath width (16 km) cannot be acquired with a single scanning. Thus, after scanning multiple areas in units of swath width, the acquired images should be made into one image. At this time, the necessary algorithm is called image mosaicking or image stitching, and is used for cartography. Mosaic algorithm generally consists of the following 4 steps: (1) Feature extraction and matching, (2) Radiometric balancing, (3) Seamline estimation, and (4) Image blending. In this paper, we have studied an effective seamline estimation method for satellite images. As a result, we can estimate the seamline more accurately than the existing method, and the heterogeneity of the mosaiced images was minimized.
This paper focuses on automatic image registration between EO (Electro-Optical) and IR (InfraRed) satellite images with different spectral properties using block-based approach and simple preprocessing technique to enhance the performance of feature matching. If unpreprocessed EO and IR images from Kompsat-3A satellite were applied to local feature matching algorithms(Scale Invariant Feature Transform, Speed-Up Robust Feature, etc.), image registration algorithm generally failed because of few detected feature points or mismatched pairs despite of many detected feature points. In this paper, we proposed a new image registration method which improved the performance of feature matching with block-based registration process on 9-divided image and pre-processing technique based on adaptive histogram equalization. The proposed method showed better performance than without our proposed technique on visual inspection and I-RMSE. This study can be used for automatic image registration between various images acquired from different sensors.
Generally there is a technical gap for the image data quality between from the satellite requirement values and from the users. After Cal/Val for KOMPSAT-3 had been done by Dec. 31, 2012, all requirements for KOMPSAT-3 image data quality have been validated, and then the normal operation of it started from Jan. 2013. In the normal period, the image data quality for the users has been defined and managed, and according to the result of it, the additional Cal/Val items have been doing. Cal/Val team and Processing team in KARI made the quality report (QR) for KOMPSAT-3 image data quality for the users, and have determined the quality level of KOMPSAT-3 product generated by Processing system (PMS; Product Management System) and managed the quality report for it. According to the result of the quality report, Cal/Val team defined six additional Cal/Val items, and has done five items of them and has been implementing the result of them into the Processing system.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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제17권4호
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pp.156-166
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2014
As of 2014, KARI (Korea Aerospace Research Institute) operates two high-resolution satellites such as Kompsat-2 and Kompsat-3. Kompsat-3 has capability of in-track stereo images acquisition but it is quite limited because the stereo mode lowers the spatial coverage in a trajectory. In this paper we analyze the epipolar geometry from the heterogeneous Kompsat-2 and Kompsat-3 image combination to epipolar resample them for 3D spatial data acquisition. The analysis was carried out using the piecewise approach with RPCs (Rational Polynomial Coefficients) and the result showed the parabolic epipolar curve pattern. We also concluded that the third order polynomial transformation is required for epipolar image resampling. The resampled image pair showed 1 pixel level of y-parallax and can be used for 3D display and digitizing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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