International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제1권2호
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pp.43-49
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2000
The Global Positioning System (GPS) is becoming more attractive navigation means for LEO (Low Earth Orbit) spacecraft due to the data accuracy and convenience for utilization. The anomalies such as serious variations of Dilution-Of-Precision (DOP), loss of infrequent 3-dimensional position fix, and deterioration of instantaneous accuracy of position and velocity data could be observed, which have not been appeared during the ground testing. It may cause lots of difficulty for the processing of the orbit control algorithm using the GPS data. In this paper, the characteristics of the GPS data were analyzed according to the configuration of GPS receiver such as position fix algorithm and mask angle using GPS navigation data obtained from the first Korea Multi-Purpose Satellite (KOMPSAT). The problem in orbit tracking using GPS data, including the infrequent deterioration of the accuracy, and an efficient algorithm for its countermeasures has also been introduced. The reliability and efficiency of the modified algorithm were verified by analyzing the effect of the results between algorithm simulation using KOMPSAT flight data and ground simulator.
인공위성을 통해 획득되는 다양한 자구관측 원격탐사 자료는 중앙 정부, 공공기관 및 지방자치단체 등의 공공의 업무에 매우 유용한 정보를 제공하고 있으며, 이는 다양한 상업적 지구관측 자료의 판매 및 활용분야에서도 나타나고 있다. 우리나라에서도 국가의 수요를 충족하기 위해 중장기적인 관점에서 우주개발중장기 계획을 수립, 추진하고 있다. 이에 따라 1999년 KOMPSAT 1호가 발사되어 현재까지 성공적으로 운영되고 있으며, 2005년 하반기 KOMPSAT 2호의 발사를 목표로 연구개발이 진행되고 있다. 그러나 이와 같은 고해상도 원격탐사 자료의 활용은 결과의 신뢰도에 대한 검증이 이루어 진 후에만이 그 의미를 지닐 수 있으며, 이와 같은 활용 결과의 검증을 위해서는 매우 다양한 자료가 요구되고 있고 특정 지역에 대한 많은 자료와 현장 실측 자료 등을 확보할 필요가 있다. 이와 같이 특정 검증 사이트를 구축하고 이 지역에 대한 다양한 자료를 확보하기 위해서는 위성개발 및 활용 국가, 관련 기관, 국제기구 등과의 국제협력이 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 위성 원격탐사 자료의 공공활용, KOMPSAT 자료의 해외 활용 증대, 그리고 원격탐사 자료의 결과물 검증 등을 위해 추진되고 있는 한국과 유럽의 협력현황에 대해 살펴보고자 한다.
This paper describes an experiment for three-dimensional positioning for a pair of KOMPSAT stereostrips using the ancillary data and a single ground control point. The photogrammetric model for three-dimensional positioning was performed as follows: first, initialization of orbital and attitude parameters derived from ancillary data; second, adjustment of orbital and attitude parameters for the satellite to minimize the ground position error with respect to a GCP using the collinearity condition; third, determination of actual satellite position; and lastly, space intersection. This model was tested for a pair of stereo strips with 0.6 base-to-height ratio and GCPs identified from a 1:5,000 scale digital map. As the result, the satellite position of offset was corrected by only one GCP and the accuracy for the geometric modeling showed 38.89m RMSE.
본 연구의 목적은 해외 테스트베드 지역에서 제작된 아리랑 3호 DSM의 성능을 비교 분석하는 것이다. 이를 위하여 미국 샌프란시스코 지역을 촬영한 아리랑 3호 in-track(동일 궤도) stereo(입체) 영상을 수집하였다. 촬영된 영상의 스테레오 기하 요소는(B/H, convergence angle 등) 모두 안정적 범위에 있음을 확인하였다. 지상기준점을 이용한 정밀 센서모델링과 DSM 자동 생성 기법을 적용하여, 1 m 해상도의 DSM을 제작하였다. 평가 및 보정을 위한 참조 자료는 Airbus에서 상용 판매하고 있는 1 m 해상도의 Elevation1 DSM 제품과 Compass Data Inc.에서 실측한 0.01 m 이내 정확도의 지상점이다. 아리랑 3호의 정밀 센서 모델링 정확도는 수평 및 수직 방향으로 0.5 m (RMSE) 이내를 나타냈다. 생성된 DSM과 참조 DSM 사이의 difference map을 작성하였을 때, 평균과 표준 편차는 각각 0.61 m와 5.25 m로 유사한 정확도를 나타냈으나, 일부 지역에서는 100 m 이상의 큰 차이를 나타냈다. 이러한 지역은 초 고층 건물의 밀집지역의 폐색 지역에서 주로 나타났다. 향후, 아리랑 3호 tri-stereo 영상의 활용과 다양한 후처리 기법이 개발된다면 보다 향상된 품질의 DSM 생성이 가능할 것으로 판단된다.
This study is to present a standardized scheme for providing agriculture-related information at various spatial resolutions of satellite images including LANDSAT +ETM, KOMPSAT-1 EOC, ASTER VNIR and IKONOS panchromatic (Pan) and multi-spectral (M/S) images. The satellite images were interpreted especially for identifying agricultural areas, crop types, agricultural facilities and structures. The results were compared with the land cover/land use classification system suggested by Ministry of Construction & Transportation based on NGIS (National Geographic Information System) and Ministry of Environment based on satellite remote sensing data. The results by IKONOS image will be provided to KOMPSAT-2 project for agricultural application.
공간정보자료를 이용하여 해안지역에 인접한 농경지 추출에 관한 연구는 해안지역의 농업자원관리를 위해서 중요한 작업이다. 본 연구에서는 경상북도 울진의 해안지역을 촬영한 고해상도 위성영상인 KOMPSAT-2 영상과 항공 LiDAR 자료를 이용하여 해안지역에 인접한 다양한 농경지(일반 농경지 및 산간 농경지) 추출에 관한 연구를 수행하였다. 우선 KOMPSAT-2 영상으로부터 정규식생지수(NDVI) 영상을 생성하고, 적절한 임계값을 설정하여 정규식생지수 영상으로부터 식생지역을 추출하였다. 그리고 보간법을 이용하여 항공 LiDAR 자료로부터 디지털 표면모델(DSM) 및 디지털 표고모델(DEM)을 생성한 뒤, 디지털 표면모델과 디지털 표고모델을 구성하는 픽셀 값의 차이를 이용하여 수목고도모델(CHM)을 생성하였고, 적절한 임계값을 설정하여 수목고도모델로부터 편평한 지역을 추출하였다. 그리고 DEM으로부터 경사지도를 생성한 뒤, 적절한 임계값을 설정하여 경사도가 낮은 지표면을 추출하였다. 마지막으로 농경지 한 면의 최소 면적을 위한 임계값을 설정한 뒤, 식생 지역, 편평한 지역 및 경사도가 낮은 지표면에 모두 해당되고, 설정한 임계값보다 높은 면적을 가진 지역을 추출하고 이를 해안지역에 인접한 농경지라고 정의하였다. 본 논문에서 개발한 방법을 이용하여 농경지 추출 작업을 수행한 결과, 해안지역에 인접한 일반 농경지의 85% 와 산간 농경지의 15%가 추출되었다.
On April 4, 2019, a forest fire started in Goseong County and lasted for three days, burning the neighboring areas of Sokcho. The strong winds moved the blaze from one region to another region and declared the worst wildfire in South Korea in years. More than 1,880 facilities, including 400 homes, were burnt down. The fire burned a total area of 529 hectares (1,307 acres), which involved 13,000 rescuers and 16,500 military troops to control the fire occurrence. Thousands of people were evacuated, and two people are dead. This study generated post-wildfire maps to provide necessary data for evacuation and mitigation planning to respond to this destructive wildfire, also prevent further damage and restore the area affected by the wildfire. This study used KOMPSAT-3A and Sentinel-2 imagery to map the post-wildfire condition. The SVM showed higher accuracy (overall accuracy 95.29%) compared with ANN (overall accuracy of 94.61%) for the KOMPSAT-3A. Moreover, for Sentinel-2, the SVM attained a higher accuracy (overall accuracy of 91.52%) than the ANN algorithm (overall accuracy 90.11%). In total, four post-wildfire burned area maps were generated; these results can be used to assess the area affected by the Sokcho wildfire and wildfire mitigation planning in the future.
원격탐사 응용분야 중 토지피복 분류를 통한 지구환경의 원격탐지기법은 환경 관리, 도시계획 및 지리정보시스템의 응용분야에 광범위하게 사용되고 있는 접근방식이다. 본 연구는 다목적 실용위성(Korea Multi-Purpose Satellite : KOMPSAT)의 전자광학카메라(electro-optical camera : EOC)를 통해 취득한 영상의 토지피복 정보를 추출하는 방안을 제시하였다. 사용영상은 다중 분광정보를 보유하고 있는 공간해상도 30m의 Landsat TM과 6.6m의 공간해상도와 단일밴드로 구성되어 있는 KOMPSAT EOC영상이며, 연구 대상지역은 청주시 미호천 수계이다. 영상합성은 IHS(intensity hue saturation), HPF(high pass filtering), CN(color normalization), 그리고 Wavelet 변환방식을 적용하여 결과를 비교하였다. 합성된 영상은 RBF-NN(radial basis function neural network)과 ANN(artificial neural network)법을 이용하여 피복분류를 실시하였으며, 이상의 과정을 통해 최적 결과를 도출하는 영상합성 및 분류기법을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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