With the ready access to the high resolution satellite image data, users of and areas covered by satellite image data are constantly on the rise world-widely. Korea will also be able to take full advantage of the satellite data once the Korea Multi-Purpose Satellite 1 (KOMPSAT-l) is successfully launched. Harmonizing satellite data production and application technology and users' needs, along with the guiding policy is essential for promoting satellite data use. Up to now, the Korean government has mainly concentrated on developing production technology for the satellite instruments. However, the imminent task of independent satellite data production demands a promotion policy for satellite data use. In this context, the policy is defined as an important medium for identifying the role and status of satellite image information at the national level and also preparing the legal as well as systematic foundation for producing, building, distributing, and packaging satellite data. The present paper aims to examine the role and status of the satellite data as well as their current status and problems in Korea in reference to the National Spatial Data Infrastructure, and finally to provide the policy directions to promote the satellite data use in public sector on the basis of the preceding analyses.
GEO-KOMPSAT-2A (GK2A) AMI (Advanced Meteorological Imager) Best Detector Select (BDS) map is pre-determined and uploaded before the satellite launch. After the launch, there is some possibility of a detector performance change driven by an abrupt temperature variation and thus the status of BDS map needs to be evaluated and updated if necessary. To investigate performance of entire elements of the detectors, AMI BDS analyses were conducted based on a technical note provided from the AMI vendor (L3HARRIS). The concept of the BDS analysis is to investigate the stability of signals from detectors while they are staring at targets (deep space and internal calibration target). For this purpose, Long Time Series (LTS) and Output Voltage vs. Bias Voltage (V-V) methods are used. The LTS for 30 secs and the V-V for two secs are spanned respectively for looking at the targets to compute noise components of detectors. To get the necessary data sets, these activities were conducted during the In-Orbit Test (IOT) period since a normal operation of AMI is stopped and special mission plans are commanded. With collected data sets during the GK2A IOT, AMI BDS map was intensively examined. It was found that about 1% of entire detector elements, which were evaluated at the ground test, showed characteristic changes and those degraded elements are replaced by alternative best ones. The stripping effects on AMI raw images due to the BDS problem were clearly removed when the new BDS map was applied.
The Optical Wide-field patroL-Network (OWL-Net) is a Korean optical space surveillance system used to track and monitor objects in space. In this study, the characteristics of four Initial Orbit Determination (IOD) methods were analyzed using artificial observational data from Low Earth Orbit satellites, and an appropriate IOD method was selected for use as the initial value of Precise Orbit Determination using OWL-Net data. Various simulations were performed according to the properties of observational data, such as noise level and observational time interval, to confirm the characteristics of the IOD methods. The IOD results produced via the OWL-Net observational data were then compared with Two Line Elements data to verify the accuracy of each IOD method. This paper, thus, suggests the best method for IOD, according to the properties of angles-only data, for use even when the ephemeris of a satellite is unknown.
Journal of electromagnetic engineering and science
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v.10
no.4
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pp.212-218
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2010
The radar backscatter from various earth surfaces is sensitive to the frequency of the incident wave. This study examined the radar sensitivities for surface parameters such as soil moisture content and surface roughness of both bare and vegetated surfaces at X-band. Because L-band frequencies are often used for sensing the surface parameters, the sensitivities of X-band are also compared with those of the L-band. The sensitivities of the X-band radar backscatter were examined with respect to soil moisture content and surface roughness of rough bare soil surfaces. These sensitivities were also examined using the same parameters for vegetated surfaces for various vegetation densities and incidence angles. Use of the X-band radar for soil moisture detection was as effective as L-band radar for bare soil surfaces. For vegetated surfaces, the soil moisture could be detected using an X-band radar at lower incidence angles, where the upper limit of the incidence angles was dependent on vegetation density.
In the communication between satellite and ground station, data rate can be determined from the data volume and required transmission time. Increasing data rate can be limited according to the available bandwidth. For the reason, it has been popularly studying on high spectral-efficient modulation scheme in large volume data application such as digital video broadcasting service. This paper presents the conceptual design of UHRIT broadcasting in GEO-KOMPSAT-2A (GK2A) mission by using DVB-S2 standard. Based on the recently determined data rate, UHRIT bandwidth was calculated at the various modulation schemes and code rates of DVB-S2 standard. Receiving performance of global user station was also evaluated thorough link analysis by considering that user station is located at the edge of beam coverage. Finally, maximum data rate was analyzed in a situation that COMS HRIT bandwidth should be alternatively applied for UHRIT downlink.
Kim, Yongseung;Malakar, Nabin;Hulley, Glynn;Hook, Simon
Korean Journal of Remote Sensing
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v.35
no.1
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pp.151-162
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2019
Surface temperature has been derived from the MODIS/ASTER airborne simulator (MASTER) mid-wave infrared single channel data using the MODerate resolution atmospheric TRANsmission (MODTRAN) radiative transfer model with input data including the University of Wisconsin (UW) emissivity, the National Centers for Environmental Prediction (NCEP) atmospheric profiles, and solar and line-of-sight geometry. We have selected the study area that covers some surface types such as water, sand, agricultural (vegetated) land, and clouds. Results of the current study show the reasonable geographical distribution of surface temperature over land and water similar to the pattern of the MASTER L2 surface temperature. The thorough quantitative validation of surface temperature retrieved from this study is somehow limited due to the lack of in-situ measurements. One point comparison at the Salton Sea buoy shows that the present estimate is 1.8 K higher than the field data. Further comparison with the MASTER L2 surface temperature over the study area reveals statistically good agreement with mean differences of 4.6 K between two estimates. We further analyze the surface temperature differences between two estimates and find primary factors to be emissivity and atmospheric correction.
Kim Seong Joon;Kwon Hyung Joong;Park GeunAe;Lee Mi Seon
Proceedings of the KSRS Conference
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2005.10a
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pp.257-259
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2005
A crop management system was developed using Visual Basic and ArcGIS VBA. The system is operated on ArcGlS 8.3 with Microsoft Access MOB. Landsat +ETM, KOMPSAT-l EOC, ASTER VNIR and IKONOS panchromatic (pan) and multi-spectral (MIS) images were included in the system to understand what kind of agriculture-related information can be extracted for each images. Agriculture related data inventories using crop cover information such as texture and average pixel value of the crop based on cultivation calendar were designed ,and implemented. Three IKONOS images (May 25,2001, December 25,2001, October 23,2003) 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 also supplied and can be overlaid with images to enhance the understanding the general agricultural characteristics and identifying the location easily.
This paper presents a feasibility study of an advanced IO board design for the next generation of low-earth orbit satellites. Advanced IO board design includes sensor interface, NO, D/A, Digital Module, Serial Module etc, and allows to process increasing data rates between IO board and CPU board. The higher data rate involved in modem IO board additionally introduce issues such as noise, fault tolerance, command and data handling, limited pin count and power consumption problems. The experience in KOMPSAT-l and 2 program with this kind of problems resulted in using SMCS chip set, a high speed serial link technology based on IEEE-1355 (Space Wire Protocol) (ESA-ESTEC 2003, Parkes 1999), as a standard for next generation of satellite IO board design.
This study utilized a spatial region growing segmentation and a classification using fuzzy membership vectors to detect the changes in the images observed at different dates. Consider two co-registered images of the same scene, and one image is supposed to have the class map of the scene at the observation time. The method performs the unsupervised segmentation and the fuzzy classification for the other image, and then detects the changes in the scene by examining the changes in the fuzzy membership vectors of the segmented regions in the classification procedure. The algorithm was evaluated with simulated images and then applied to a real scene of the Korean Peninsula using the KOMPSAT-l EOC images. In the expertments, the proposed method showed a great performance for detecting changes in land-cover.
Taeyoon Eom;Kwangnyun Kim;Yonghan Jo;Keunyong Song;Yunjeong Lee;Yun Gon Lee
Korean Journal of Remote Sensing
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v.39
no.2
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pp.207-221
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2023
This study suggests deep neural network models for estimating air temperature with Level 1B (L1B) datasets of GEO-KOMPSAT-2A (GK-2A). The temperature at 1.5 m above the ground impact not only daily life but also weather warnings such as cold and heat waves. There are many studies to assume the air temperature from the land surface temperature (LST) retrieved from satellites because the air temperature has a strong relationship with the LST. However, an algorithm of the LST, Level 2 output of GK-2A, works only clear sky pixels. To overcome the cloud effects, we apply a deep neural network (DNN) model to assume the air temperature with L1B calibrated for radiometric and geometrics from raw satellite data and compare the model with a linear regression model between LST and air temperature. The root mean square errors (RMSE) of the air temperature for model outputs are used to evaluate the model. The number of 95 in-situ air temperature data was 2,496,634 and the ratio of datasets paired with LST and L1B show 42.1% and 98.4%. The training years are 2020 and 2021 and 2022 is used to validate. The DNN model is designed with an input layer taking 16 channels and four hidden fully connected layers to assume an air temperature. As a result of the model using 16 bands of L1B, the DNN with RMSE 2.22℃ showed great performance than the baseline model with RMSE 3.55℃ on clear sky conditions and the total RMSE including overcast samples was 3.33℃. It is suggested that the DNN is able to overcome cloud effects. However, it showed different characteristics in seasonal and hourly analysis and needed to append solar information as inputs to make a general DNN model because the summer and winter seasons showed a low coefficient of determinations with high standard deviations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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