고해상도 영상 획득을 위해 데이터량과 처리시간에 대한 이점으로 인해 deramping 기법을 많이 적용한다. 그러나 ADC를 통해 디지털 신호로 변환하는 과정에서 시스템 구동 신호에 의한 원하지 않는 잡음 톤(spurious signal, noise-tone)이 들어올 수 있다. 이 경우, 영상에 직접적이고 심각한 품질 저하가 발생하게 된다. 이를 해결하기 위해서는 deramped SAR에서 발생 가능한 잡음 톤에 대한 특성 분석을 통해 불필요한 신호를 적절히 선택하고 또한, 신호 특성을 반영하여 원시데이터 상에서 잡음 신호를 효과적으로 제거해야 한다. 본 논문에서는 잡음 톤에 대한 원인 및 특성 분석을 바탕으로 원시데이터 상에서 잡음 톤을 효율적으로 제거하는 방법을 제안하였다.
지표면의 공간 정보를 정확히 추출하기 위해서는 고 해상도의 다중 분광 영상 자료를 사용할 필요가 있다. 범색 영상에 비해 상대적으로 낮은 공간 해상도를 갖는 다중 분광 자료의 해상도를 범색 영상 급으로 높이기 위해 PAN-sharpening 융합 기술을 사용한다. 이러한 고해상도 자료를 분석하기 위해서는 화소기반보다는 객체 기반 분석이 주목을 받고 있다. 객체 기반 영상 분석을 위해서 영상을 구성하는 화소들의 집단으로 영상 객체를 생성하는 영상 분할 과정이 선행되어야 한다. RAG(Regional Adjancy Graph)에 의해 형성된 인접 지역을 합병하는 지역 확장을 통해 효과적으로 영상 분할을 할 수 있다. 위성 원격 탐사에서 불 완전한 관측 환경으로 수집한 영상 자료에 질 저하가 일어 난다. 정확한 영상 분할을 위해서 동일 지역으로 관측된 분광 값의 변이가 최소화되도록 질의 개선이 필요하다. 동일 지역에 속하는 공간적으로 인접한 이웃들의 화소 값과 차이를 반복적으로 줄여 나가는 과정을 통해 동일 지역에서의 화소 값의 변이를 감소시킬 수 있다. 영상 객체를 단위로 사용하는 영상 분류에서 오류를 감소시키기 위해 영상 분할 결과에서 적정한 분할 지역 크기를 생성하여야 한다. 분할 지역 크기는 지역 확장 과정에서 합병을 중지하는 단계에 의해 정해지므로 중지 규칙은 영상 분할 결과의 품질을 결정한다. 본 연구에서는 모의 자료 실험을 통하여 분할의 정확성에 대해 정량적 평가를 실시하였으며 3개의 PAN-sharpened 고해상도 다중 분광 영상 자료에 대해 적용하여 복원의 효과에 대해 실험하였다. 실제 자료의 분석에서는 중지 규칙과 관련된 분할 지역 크기에 대해 정성적으로 평가 하였다. 사용된 원격 탐사 자료는 1m급의 미국 LA지역에서 수집된 Dubaisat-2 자료와 0.7 m급의 한반도 대전 지역과 충청남도 지역에서 각각 수집된 KOMPSAT-3 자료이다. 실험 결과는 영상 복원은 PAN-sharpened 고해상도 다중 분광 자료의 영상 분할 결과의 정확성을 상당히 제고시킬 수 있다는 것을 보여준다.
This study presents the generation and accuracy assessment of predicted orbital ephemeris based on satellite laser ranging (SLR) for geostationary Earth orbit (GEO) satellites. Two GEO satellites are considered: GEO-Korea Multi-Purpose Satellite (KOMPSAT)-2B (GK-2B) for simulational validation and Compass-G1 for real-world quality assessment. SLR-based orbit determination (OD) is proactively performed to generate orbital ephemeris. The length and the gap of the predicted orbital ephemeris were set by considering the consolidated prediction format (CPF). The resultant predicted ephemeris of GK-2B is directly compared with a pre-specified true orbit to show 17.461 m and 23.978 m, in 3D root-mean-square (RMS) position error and maximum position error for one day, respectively. The predicted ephemeris of Compass-G1 is overlapped with the Global Navigation Satellite System (GNSS) final orbit from the GeoForschungsZentrum (GFZ) analysis center (AC) to yield 36.760 m in 3D RMS position differences. It is also compared with the CPF orbit from the International Laser Ranging Service (ILRS) to present 109.888 m in 3D RMS position differences. These results imply that SLR-based orbital ephemeris can be an alternative candidate for improving the accuracy of commonly used radar-based orbital ephemeris for GEO satellites.
변화탐지 연구는 주로 토지이용/피복의 변화, 재난/재해 피해지역과 같은 토지의 변화, 수역, 식생과 같은 특정 넓게 분포하는 객체의 변화에 대한 연구가 진행되어 왔다. 한편, 위성영상의 공간/시간 해상도가 지속적으로 향상됨에 따라 위성영상으로부터 선박, 차량과 같은 면적이 작은 객체의 변화탐지의 가능성이 높아지고 있다. 이러한 가능성을 확인하기 위하여 본 논문에서는 위성영상으로부터 소형객체 변화탐지를 수행하기 위해 기존 화소기반 변화탐지기법의 성능을 분석하였다. 10일 이내의 짧은 시기에서 촬영된 Kompsat 3A 위성영상 및 Google Earth 영상을 이용하여 대표적인 화소기반 변화탐지기법인 차분, 주성분 분석, MAD 및 IR-MAD을 적용하였다. 영상에서 관측 가능한 소형 객체 주변으로 변화/비변화 참조자료를 정의하고 각 기법을 적용하여 얻어진 변화탐지 결과영상과 참조자료를 비교하여 성능을 분석하였다. 성능분석 결과 실험에 사용한 모든 영상에서 MAD, IR-MAD 기법이 상대적으로 우수한 성능을 제공하였다. LULC, 식생변화 등 대규모 지역의 변화탐지에 우수한 성능을 보인 MAD, IR-MAD 기법이 소형객체의 변화탐지에도 적용될 수 있음을 확인할 수 있었다. 아울러 변화탐지 대상인 소형객체에 높은 반사율 특성을 가지는 분광밴드를 변화탐지를 위한 분석에 포함하는 것이 소형객체 변화탐지율을 높일 수 있었다.
Conceptual models to analyze both typhoon and Changma using products extracted by the GEO-KOMPSAT-2A (GK-2A) are suggested in this study. The GK-2A which is scheduled to be launched in 2018 has a high resolution, 16 channels, and 52 products. This means GK-2A is expected to obtain high quality images and products, which can detect severe weather earlier than the Communications, Ocean and Meteorological Satellite (COMS). Since there are not enough conceptual models for typhoon and Changma using satellite images and products, our conceptual model can increase both the applicability of satellite data and the accuracy of analysis. In the conceptual model, typhoons are classified as three types by prevailing factors; 1) heavy-rainfall type, 2) wind type, and 3) complex type. For Changma, two types are divided by the characteristics; band type and heavy-rainfall type. Among the high resolution 52 products, each type of typhoon and Changma are selected. In addition, the numerical products and dynamic factors are considered in order to improve conceptual models.
동일 센서 내의 스테레오 취득 원리에 기반하여 얻어진 동종센서 스테레오와 서로 다른 센서에서 얻어진 영상간에 임의로 결합된 이종센서 스테레오는 기하 특성과 스테레오 모델 정확도 측면에서 많은 차이를 보이게 된다. 이 논문에서는 고해상도 위성영상에서의 얻어진 동종센서 스테레오 모델과 이종센서 스테레오 모델을 비교한다. 실험을 위해 동일 지역을 촬영한 SPOT-5 스테레오와 KOMPSAT-2 스테레오 영상을 활용하여 총 2쌍의 동종센서 스테레오와 4쌍의 이종센서 스테레오 영상을 이용하였다. 동종센서 스테레오 모델의 경우 모두 안정적인 스테레오 기하를 형성한 반면, 이종센서 스테레오 모델의 경우 2조합은 비교적 안정적인 기하를 다른 2조합은 매우 불안정한 기하를 형성하였다. 그리고 불안정한 기하를 형성한 이종센서 스테레오의 경우 3차원 위치 정확도가 크게 감소하였다. 안정적인 스테레오 기하를 형성하는 이종센서 스테레오의 경우에도 동종센서 스테레오와는 차이점이 있었다. 전반적으로 수직 정확도 측면에서는 동종센서 스테레오 모델이 더 높은 정확도를 보인 반면, 수평 정확도 측면에서는 이종센서 스테레오 모델이 더 높은 정확도를 보여주었다. 논문에서는 두 가지 스테레오 모델이 가지는 기하 특성과 3차원 모델 정확도의 차이를 잘 드러내며, 고해상도 스테레오 영상 특히 이종위성 스테레오 자료를 효과적으로 활용하는데 있어 고려되어야 할 중요한 분석 결과들을 제시한다.
Kim, Seong-Joon;Kwon, Hyung-Joong;Park, Geun-Ae;Lee, Mi-Seon
한국농공학회논문집
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제47권7호
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pp.3-9
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2005
A computer system for crop information was developed using Visual Basic and ArcGIS VBA. The system is operated on ArcGIS 8.3 with Microsoft Access MDB. Landsat +ETM, KOMPSAT-1 EOC, ASTER VNIR and IKONOS panchromatic (Pan) and multi-spectral (MIS) images were included in the system to extract agricultural land use items identifiable at various spatial resolutions of images. Agriculture related data inventories using crop cover information such as texture and average pixel value of each band based on crop cultivation calendar were designed and implemented. Three IKONOS images were loaded in the system to show crop cover characteristics such as rice, pear, grape, red pepper, garlic, and surface water cover of reservoir with field surveys. GIS layers such as DEM (Digital Elevation Model), stream, road, soil, land use and administration boundary were prepared to understand the related characteristics and identify the location easily.
Multi-Spectral Camera(MSC) is a payload on the KOMPSAT-2 satellite to perform the earth remote sensing. The instrument images the earth using a push-broom motion with a swath width of 15 km and a ground sample distance (GSD) of 1 m over the entire field of view (FOV) at altitude 685 Km. The instrument is designed to have an on-orbit operation duty cycle of 20% over the mission lifetime of 3 years with the functions of programmable gain/ offset and on-board image data compression/storage. The MSC instrument has one(1) channel for panchromatic imaging and four(4) channel for multi-spectral imaging covering the spectral range from 450nm to 900nm using TDI CCD Focal Plane Array (FPA). In this paper, the architecture and function of MSC hardware including electrical interface and the operation concept which have been established based on the mission requirements are described. And the design and the preparation of MSC system operation are analyzed and discussed.
In this paper, we introduce a newly developed photogrammetric software for automatic generation of high quality geo-products and its performance assessment carried out using various satellite images. Our newly developed software provides the latest techniques of an optimized sensor modelling, ortho-image generation and automated Digital Elevation Model (DEM) generation for diverse remote sensing images. In particular, images from dual- and multi-sensor images can be integrated for 3D mapping. This can be a novel innovation toward a wider applicability of remote sensing data, since 3D mapping has been limited within only single-sensor so far. We used Kompsat-2, Ikonos, QuickBird, Spot-5 high resolution satellite images to test an accuracy of 3D points and ortho-image generated by the software. Outputs were assessed by comparing reliable reference data. From various sensor combinations 3D mapping were implemented and their accuracy was evaluated using independent check points. Model accuracy of 1~2 pixels or better was achieved regardless of sensor combination type. The high resolution ortho-image results are consistent with the reference map on a scale of 1:5,000 after being rectified by the software and an accuracy of 1~2 pixels could be achieved through quantitative assessment. The developed software offers efficient critical geo-processing modules of various remote sensing images and it is expected that the software can be widely used to meet the demand on the high-quality geo products.
운용 가능한 위성의 수가 증가하고 기술이 진보함에 따라 영상정보의 성과물이 다양해지고 많은 양의 자료가 축적되고 있다. 본 연구에서는 기구축된 영상정보를 활용하여 부족한 훈련자료의 문제를 극복하고 딥러닝(deep learning) 기법의 장점을 활용하고자 전이학습과 변화탐지 네트워크를 활용한 고해상도 위성영상의 변화탐지를 수행하였다. 본 연구에서 활용한 딥러닝 네트워크는 공간 및 분광 정보를 추출하는 합성곱 레이어(convolutional layer)와 시계열 정보를 분석하는 합성곱 장단기 메모리 레이어(convolutional long short term memory layer)로 구성되었으며, 고해상도 다중분광 영상에 최적화된 정보를 추출하기 위하여 커널(kernel)의 차원에 따른 정확도를 비교하였다. 또한, 학습된 커널 정보를 활용하기 위하여 변화탐지 네트워크의 초기 합성곱 레이어를 고해상도 항공영상인 ISPRS (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing) 데이터셋에서 추출된 40,000개의 패치로 학습된 값으로 초기화하였다. 다시기 KOMPSAT-3A (KOrean Multi-Purpose SATllite-3A) 영상에 대한 실험 결과, 전이학습과 딥러닝 네트워크를 활용할 경우 기복 변위 및 그림자 등으로 인한 변화에 덜 민감하게 반응하며 분류 항목이 달라진 지역의 변화를 보다 효과적으로 추출할 수 있었으며, 2차원 커널보다 3차원 커널을 사용할 때 변화탐지의 정확도가 높았다. 3차원 커널은 공간 및 분광정보를 모두 고려하여 특징 맵(feature map)을 추출하기 때문에 고해상도 영상의 분류뿐만 아니라 변화탐지에도 효과적인 것을 확인하였다. 본 연구에서는 고해상도 위성영상의 변화탐지를 위한 전이학습과 딥러닝 기법의 활용 가능성을 제시하였으며, 추후 훈련된 변화탐지 네트워크를 새롭게 취득된 영상에 적용하는 연구를 수행하여 제안기법의 활용범위를 확장할 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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