Radiometric calibration of optical image data is necessary to convert raw digital number (DN) value of each pixel into a physically meaningful measurement (radiance). To extract rather quantitative information regarding biophysical characteristics of the earth surface materials, radiometric calibration is often essential procedure. A sensor detects the radiation of sunlight interacted atmospheric constituents. Therefore, the amount of the energy reaching at the sensor is quite different from the initial amount reflected from the surface. To achieve the target reflectance after atmospheric correct, an initial step is to convert DN value to at-sensor radiance. A linear model, the simplest radiometric model, is applied to averaged spectral radiance for this conversion. This study purposes to analyze the sensitivity of several factors affecting on radiance for carrying out absolute radiometric calibration of panchromatic images from KOMPSAT2 launched at July, 2006. MODTRAN is used to calculate radiance at sensor and reflectance of target is measured by a portable spectro-radiometer at the same time the satellite is passing the target for the radiometric calibration. As using different contents of materials composing of atmosphere, the differences of radiance are investigated. Because the spectral sensitivity of panchromatic images of KOMPSAT2 ranges from 500 to 900 nm, the materials causing scattering in visible range are mainly considered to analyze the sensitivity. According to the verified sensitivity, direct measurement can be recommenced for absolute radiometric calibration.
In this paper, frequency multipliers used S-band transponder of the KOMPSAT 3 are designed and fabricated. In the transponder, 108 times multiplier which generate 1st LO signal(2008.8MHz) is comprised of the X9 frequency multiplier, 1st X2 multiplier, 2nd X2 multiplier and the last stage of the X3 frequency multiplier. As results, output power of 8.17 dBm at 2008.8MHz, the harmonic suppression of -56.67dBc, the bandwidth of 14MHz were measured.
In this study, Agricultural Infrastructures of Shincheon-gun in North Korea are investigated using Kompsat-2 and RapidEye satellite imagery. Target agricultural infrastructures are agricultural landuse, irrigation and drainage canals, dammed pools for irrigation and pumping stations. KOMPSAT-2 satellite imagery are use to investigate agricultural hydraulic structures and agricultural landuse are investigated by RapidEye Imagery. Geometric correction are performed using 28 GCP and QUAC method are used for atmospherical correction in all imagery. ISODATA clustering and naked-eye classification method are used for extracting agricultural hydraulic structures and Object-based analysis is applied to classifying the agricultural landuse. Extraction results of agricultural hydraulic structures and agricultural are presented and we suggest the applicability of satellite imagery to investigate agricultural infrastructures in North Korea.
Kim Seong Joon;Hong Seong Min;Lee Mi Seon;Lim Hyuk Jin
Proceedings of the KSRS Conference
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2004.10a
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pp.618-620
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2004
This paper explores the use of IKONOS imagery of 1 m resolution panchromatic (PAN) band and 4 m resolution multi-spectral (MS) band in the development of agriculturerelated data inventories. Three images (May 25, 2001, December 25, 2001, October 23, 2003) were used to obtain temporal distributions in crop cover characteristics such as rice, pear, grape, red pepper, corn, barley, garlic and surface water cover of reservoir with field investigations. The availability and cost problems are expected to solve by KOMPSAT-2 that is scheduled to launch in 2005. The capability of KOMPSAT-2 image for crop and rural water resources management will increase by accumulating temporal data inventories as a database.
Experiments for validation of surface reflectance produced by Korea Multi-Purpose Satellite (KOMPSAT-3A) were conducted using Chinese Baotou (BTCN) data among four sites of the Radical Calibration Network (RadCalNet), a portal that provides spectrophotometric reflectance measurements. The atmosphere reflectance and surface reflectance products were generated using an extension program of an open-source Orfeo ToolBox (OTB), which was redesigned and implemented to extract those reflectance products in batches. Three image data sets of 2016, 2017, and 2018 were taken into account of the two sensor model variability, ver. 1.4 released in 2017 and ver. 1.5 in 2019, such as gain and offset applied to the absolute atmospheric correction. The results of applying these sensor model variables showed that the reflectance products by ver. 1.4 were relatively well-matched with RadCalNet BTCN data, compared to ones by ver. 1.5. On the other hand, the reflectance products obtained from the Landsat-8 by the USGS LaSRC algorithm and Sentinel-2B images using the SNAP Sen2Cor program were used to quantitatively verify the differences in those of KOMPSAT-3A. Based on the RadCalNet BTCN data, the differences between the surface reflectance of KOMPSAT-3A image were shown to be highly consistent with B band as -0.031 to 0.034, G band as -0.001 to 0.055, R band as -0.072 to 0.037, and NIR band as -0.060 to 0.022. The surface reflectance of KOMPSAT-3A also indicated the accuracy level for further applications, compared to those of Landsat-8 and Sentinel-2B images. The results of this study are meaningful in confirming the applicability of Analysis Ready Data (ARD) to the surface reflectance on high-resolution satellites.
The optical wide-field patrol network (OWL-Net) is a Korean optical surveillance system that tracks and monitors domestic satellites. In this study, a batch least squares algorithm was developed for optical measurements and verified by Monte Carlo simulation and covariance analysis. Potential error sources of OWL-Net, such as noise, bias, and clock errors, were analyzed. There is a linear relation between the estimation accuracy and the noise level, and the accuracy significantly depends on the declination bias. In addition, the time-tagging error significantly degrades the observation accuracy, while the time-synchronization offset corresponds to the orbital motion. The Cartesian state vector and measurement bias were determined using the OWL-Net tracking data of the KOMPSAT-1 and Cryosat-2 satellites. The comparison with known orbital information based on two-line elements (TLE) and the consolidated prediction format (CPF) shows that the orbit determination accuracy is similar to that of TLE. Furthermore, the precision and accuracy of OWL-Net observation data were determined to be tens of arcsec and sub-degree level, respectively.
Reliable assessment of Land Use and Land Cover (LULC) changes greatly improves many practical issues in hydrography, socio-geographical research such as the observation of erosion and accretion, coastal monitoring, ecological effects evaluation. Remote sensing imageries can offer the outstanding capability to monitor nature and extent of land and associated changes over time. Nowadays accurate analysis using remote sensing imageries with high spatio-temporal resolution is required for environmental monitoring. This study develops a methodology of mapping and change detection in LULC by using classified Korea Multi-Purpose Satellite-2 (KOMPSAT-2) multispectral imageries at Jeonbuk and Jeonnam provinces including protected tidal flats located in the west coasts of Korean peninsula from 2008 to 2015. The LULC maps generated from unsupervised classification were analyzed and evaluated by post-classification change detection methods. The LULC assessment in Jeonbuk and Jeonnam areas had not showed significant changes over time although developed area was gradually increased only by 1.97% and 4.34% at both areas respectively. Overall, the results of this study quantify the land cover change patterns through pixel based analysis which demonstrate the potential of multispectral KOMPSAT-2 images to provide effective and economical LULC maps in the coastal zone over time. This LULC information would be of great interest to the environmental and policy mangers for the better coastal management and political decisions.
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.
The purpose of this paper is to provide a compact overview of the state-of-art image mosaic algorithms in commercial softwares and to propose objective assessment method of that. Among them, several algorithms, widely used and high quality, result in the mosaic image by applying to seven different kinds of seasons of KOMPSAT-2 images and then consequently each result is analyzed visually. Moreover, quality index is suggested to assess the similarity with colors regarding adjacency images and then it is performed by comparing and analyzing the visual and quantitative results. Consequently, we found out the suggested quality index is feasible.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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