GPS Navigation Solutions are used for operational orbit determination for the KOMPSAT-1 spacecraft. GPS point position data are definitely affected by systematic errors as well as noise. Indeed, the systematic error effects tend to be longer term since the GPS spacecrafts have periods of 12 hours. And then, the overlap method of determining orbit accuracy is always optimistic because of the presence of systematic errors with longer term effects. In this paper, we investigated the measurement noise and the system error for the KOMPSAT-l GPS Navigation Solutions. To assess orbit accuracy with this type of data, we use longer data arcs such as 5-7 days instead of 30 hour data arc. For this assessment, we should require much more attention to drag and solar radiation drag parameters or even general acceleration parameters in order to assess orbit accuracy with longer data arcs. Thus, the effects of the consideration of the drag, solar radiation drag, and general acceleration parameters were also investigated.
Multi-Spectral Camera(MSC) on the KOMPSAT-2 satellite was developed and launched as a main payload to provide 1m of GSD(Ground Sampling Distance) for one(1) channel panchromatic imaging and 4m of GSD for four(4) channel multi-spectral imaging at 685km altitude covering l5km of swath width. Since the compression on MSC image chain was required to overcome the mismatch between input data rate and output date rate JPEG-like method was selected and analyzed to check the influence on the performance. In normal operation the MSC data is being acquired and transmitted with lossy compression ratio to cover whole image channel and full swath width in real-time. In the other hand the MSC performance have carefully been handled to avoid or minimize any degradation so that it was analyzed and restored in KGS(KOMPSAT Ground Station) during LEOP(Launch and Early Operation Phase). While KOMPSAT-2 had been developed, new compression method based upon wavelet for space application was introduced and available for next satellite. The study on improvement of image chain including new compression method is asked for next KOMPSAT which requires better GSD and larger swath width In this paper, satellite image chain which consists of on-board image chain and on-ground image chain including general MSC description is briefly described. The performance influences on the image chain between two on-board compression methods which are or will be used for KOMPSAT are analyzed. The differences on performance between two methods are compared and the better solution for the performance improvement of image chain on KOMPSAT is suggested.
In this manuscript, a new pansharpening model based on Convolutional Neural Network (CNN) was developed. Dilated convolution, which is one of the representative convolution technologies in CNN, was applied to the model by making it deep and complex to improve the performance of the deep learning architecture. Based on the dilated convolution, the residual network is used to enhance the efficiency of training process. In addition, we consider the spatial correlation coefficient in the loss function with traditional L1 norm. We experimented with Dilated Residual Networks (DRNet), which is applied to the structure using only a panchromatic (PAN) image and using both a PAN and multispectral (MS) image. In the experiments using KOMPSAT-3A, DRNet using both a PAN and MS image tended to overfit the spectral characteristics, and DRNet using only a PAN image showed a spatial resolution improvement over existing CNN-based models.
Since satellite images generally include clouds in the atmosphere, it is essential to detect or mask clouds before satellite image processing. Clouds were detected using physical characteristics of clouds in previous research. Cloud detection methods using deep learning techniques such as CNN or the modified U-Net in image segmentation field have been studied recently. Since image segmentation is the process of assigning a label to every pixel in an image, precise pixel-based dataset is required for cloud detection. Obtaining accurate training datasets is more important than a network configuration in image segmentation for cloud detection. Existing deep learning techniques used different training datasets. And test datasets were extracted from intra-dataset which were acquired by same sensor and procedure as training dataset. Different datasets make it difficult to determine which network shows a better overall performance. To verify the effectiveness of the cloud detection network such as Cloud-Net, two types of networks were trained using the cloud dataset from KOMPSAT-3 images provided by the AIHUB site and the L8-Cloud dataset from Landsat8 images which was publicly opened by a Cloud-Net author. Test data from intra-dataset of KOMPSAT-3 cloud dataset were used for validating the network. The simulation results show that the network trained with KOMPSAT-3 cloud dataset shows good performance on the network trained with L8-Cloud dataset. Because Landsat8 and KOMPSAT-3 satellite images have different GSDs, making it difficult to achieve good results from cross-sensor validation. The network could be superior for intra-dataset, but it could be inferior for cross-sensor data. It is necessary to study techniques that show good results in cross-senor validation dataset in the future.
As for satellite programs, the multipurpose satellite 1(KOMPSAT-1) was successfully launched on Dec. 21, 1999 and operated for three years. It is still properly operated even though its life cycle was ended. The development of KOMPSAT-2 (Korea Multipurpose Satellite-2) is near completion and the development of KOMPSAT-3, KOMPSAT-5 and COMS (Communication, Ocean, Meterological Satellite) are proceeding swiftly. In KORDI(Korea Ocean Research and Development Institute), the KOSC (Korea Ocean Satellite Center) construction project is being prepared for acquisition, processing and distribution of sensor data via L-band from GOCI(Geostationary Ocean Color Imager) instrument which is loaded on COMS(Communication, Ocean and Meteorological Satellite); it will be launched in 2000. Ansan(the headquarter of KORDD has been selected for the location of KOSC between 5 proposed sites, because it has the best condition to receive radio wave. The data acquisition system is classified antenna and RF. Antenna is designed to be ${\emptyset}$ 9m cassegrain antenna which has 19.35 $G/T(dB/^{\circ}K)$ at 1.67GHz, RF module, is divided into LNA(Low noise amplifier) and down converter, those are designed to send only horizontal polarization to modem The existing building is re-designed and classified for the KOSC operation concept; computing room, board of electricity, data processing room, operation room Hardware and network facilities have been designed to adapt for efficiency of each functions. The distribution system which is one of the most important systems will be constructed mainly on the internet, and it is also being considered constructing outer data distribution system as a web hosting service for to offering received data to user under an hour.
Remote sensing is the science and art of obtaining information about an object, area or phenomenon through the analysis of data acquired by a device that is not in contact with the object, area, or phenomenon under investigation./sup 1)/ EOC (Electro -Optical Camera) sensor loaded on the KOMPSAT-1 (Korea Multi- Purpose Satellite-1) performs the earth remote sensing operation. EOC can get high-resolution images of ground distance 6.6m during photographing; it is possible to get a tilt image by tilting satellite body up to 45 degrees at maximum. Accordingly, the device developed in this study enables to obtain images by photographing one pair of tilt image for the same point from two different planes. KOMPSAT-1 aims to obtain a Korean map with a scale of 1:25,000 with high resolution. The KOMPSAT-1 developed automated feature extraction system based on stereo satellite image. It overcomes the limitations of sensor and difficulties associated with preprocessing quite effectively. In case of using 6, 7 and 9 ground control points, which are evenly spread in image, with 95% of reliability for horizontal and vertical position, 3-dimensional positioning was available with accuracy of 6.0752m and 9.8274m. Therefore, less than l0m of design accuracy in KOMPSAT-1 was achieved. Also the ground position error of ortho-image, with reliability of 95%, is 17.568m. And elevation error showing 36.82m was enhanced. The reason why elevation accuracy was not good compared with the positioning accuracy used stereo image was analyzed as a problem of image matching system. Ortho-image system is advantageous if accurate altitude and production of digital elevation model are desired. The Korean map drawn on a scale of 1: 25,000 by using the new technique of KOMPSAT-1 EOC image adopted in the present study produces accurate result compared to existing mapping techniques involving high costs with less efficiency.
2005년 남극의 해빙을 촬영한 Kompsat-1 EOC 영상을 이용하여 SSM/I와 AMSR-E 해빙 면적비를 비교, 분석하였다. EOC 영상은 남극의 봄철에 해당하는 9-11월 사이에 남극 대륙의 가장자리를 가로지르는 11 개 궤도로부터 총 676개 영상이 획득되었으며, 이 중 대기 및 광량 조건이 양호한 68개 의 영상을 선별하였다. EOC 영상에 감독분류 방볍 을 적 용하여 표면 유형 을 White ice(W), Grey ice(G), Dark-grey ice(D), Ocean(O)로 분류하였고 해빙 면적비를 산출하였으며, 이를 NASA Team Algorithm(NT)으로 계산된 SSM/I 해빙 면적비, NASA Team2 Algorithm(NT2)으로 계산된 AMSR-E 해빙 면적비와 비교하였다. 남극의 봄철에 SSM/I 해빙 면적비는 EOC W+G 면적비와 잘 일치하였고,AMSR-E 해빙 면적비는 EOC W+G+D 면적비와 좋은 상관성을 나타내었다. 따라서 이 시기의 남극 SSM/I NT 해빙 면적비는 W와 G만을 반영하며, AMSR-E NT2 해빙 면적비는 D도 포함하는 것을 알 수 있었다. 또한 AMSR-E가 SSM/I보다 높은 해빙 면적비를 나타내는 것을 확인하였으며,두 수동 마이크로파 해빙 면적비의 차이는 EOC D 면적비와 높은 상관성을 보였다. 이로부터 EOC 영상에서 분류된 D와 NT2에 서 고려되는 Ice type C가 서로 유사한 해빙 유형임을 추정할 수 있었다.
In early 2004, KARI developed 5ft S-Band TT&C antenna for especially KOMPSAT-2 operation in LEOP phase. This paper shows system features of 5ft S-Band antenna and its test result with KOMPSAT-l. Tracking test, command uplink test and telemetry downlink test were performed. Through tests, 5ft antenna was verified to be operational in uplink and downlink with KOMPSAT series. Due to its inherent wide 3dB beam-width of about 7deg at S-Band, this antenna system can be used very effectively even though orbital information is less accurate like LEOP and spacecraft safe mode.
Radiative transfer model was used to detect the yellow sand using KOMPSAT-1/0SMI data. With OSMI and SeaWiFS data, spectrum analysis for spatial and channel were carried out to investigate the characteristics of sensor for the detection of yellow sand. It was compared and analyzed the optical depth of OSMI and SeaWiFS data. Spectral characteristics of x-axis is similar in 765 and 865nm according to spectral analysis for OSMI and SeaWiFS data. It is considered that band 7 and 8(765 and 865nm) of OSMI is suitable for detecting the yellow sand. Compared the yellow sand images by OSMI and MODIS, the data of OSMI are applicable to monitor the yellow sand phenomena. The optical depth of yellow sand event was about 0.8 with 1.0 maximum.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.31
no.10
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pp.40-50
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2003
The operational orbit evolution of the KOMPSAT-l over 3 years was analyzed. During LEOP, four orbit maneuvers were performed to obtain the optimized orbit and eight safe-hold modes happened. The effects of unpredictable occurrence of the safe-hold mode and the highest solar activity on the orbit evolution during the mission life were analyzed. The comparison of orbital elements between long-term predicted orbit and determined orbit from observed data was also performed. The operational orbit started from the optimized one was evolved within the boundary of the designed mission orbit except altitude and it was verified the sun-synchronous orbit was successfully maintained.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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