In this study, calibration processes and methods of evaluating the radiometric quality of satellite images from the meteorological payload on the GEO-KOMPSAT-2A were described. MTF(Modulation Transfer Function), SNR(Signal-To-Noise Ratio), NEdT(Noise Equivalent Delta Temperature), and Dynamic Range, which are the major parameters for assessment of data radiometric quality of space-borne visible and infrared sensors, are focused. Key process of the quality check of the satellite data is the comparing the image radiometric performance parameters during the In-Oribit Test with those acquired from the ground tests. Validation plan of the image quality of the GEO-KOMPSAT-2A Meteorological Imager is addressed based on the analyses results of COMS MI data during the COMS In-Orbit Test period
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.15
no.3
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pp.66-80
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2012
It is necessary to normalize spectral image values derived from multi-temporal satellite data to a common scale in order to apply remote sensing methods for change detection, disaster mapping, crop monitoring and etc. There are two main approaches: absolute radiometric normalization and relative radiometric normalization. This study focuses on the multi-temporal satellite image processing by the use of relative radiometric normalization. Three scenes of KOMPSAT-2 imagery were processed using the Multivariate Alteration Detection(MAD) method, which has a particular advantage of selecting PIFs(Pseudo Invariant Features) automatically by canonical correlation analysis. The scenes were then applied to detect disaster areas over Sendai, Japan, which was hit by a tsunami on 11 March 2011. The case study showed that the automatic extraction of changed areas after the tsunami using relatively normalized satellite data via the MAD method was done within a high accuracy level. In addition, the relative normalization of multi-temporal satellite imagery produced better results to rapidly map disaster-affected areas with an increased confidence level.
Jung, Sejung;Shin, Hyeongil;Kim, Dohoon;Song, Ahram;Lee, Won Hee
Korean Journal of Remote Sensing
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v.38
no.6_4
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pp.1879-1887
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2022
In this study, a method of estimating the velocity and altitude of aircrafts photographed in a KOMPSAT-3 satellite was proposed. In the proposed method, parallax effect, which is a time offset between bands due to the photographing method of the KOMPSAT-3 satellite, the structure of the sensor, and the movement of the satellite's orbit, was calculated, and in this process, trucks running on the highway were used. In addition, the actual direction and the direction by parallax effect of the aircraft were calculated using the coordinates of the aircraft in the image, and the attitude information of the KOMPSAT-3 satellite was calculated using metadata to estimate the velocity and altitude of the aircraft. The estimated value through the proposed method was compared with the actual value, automatic dependent surveillance-broadcast (ADS-B), and the error rate was calculated here. As a result, it was confirmed that the velocity and altitude error rate of large aircraft (I1, I3, S2) were lower than that of light aircraft (I2, S2), and the estimated velocity and altitude were relatively high in large aircraft using the proposed method.
The KOrea Multi-Purpose Satellite-3 (KOMPSAT-3) provides 0.7 m Ground Sample Distance (GSD) panchromatic image and 2.8 m GSD multi-spectral image data for various applications. The KOMPSAT-3 system data will be applied in the field of earth observations, covering land, sea, coastal zones, and Geographic Information Systems (GIS). In order to keep the swath width of 15km at nadir view of KOMPSAT-3, CCD consist of approximately 24,020 pixels excluding 20 dark pixels at both sides and has overlap region. Because there are no CCD-line sensors with a pixel size of $7{\mu}m$, the field of view is separated into 2 parts and imaged on 2 detectors, each with 12,080 pixels. Therefore, 2 detectors have different geometric characteristic. This paper provides image simulation for geometric characteristics analysis of overlapping area of KOMPSAT-3 using KOMPSAT-2 image data.
Urban environment represent one of the most dynamic regions on earth. As in other countries, forests, green areas, agricultural lands are rapidly changing into residential or industrial areas in South Korea. Monitoring such rapid changes in land use requires rapid data acquisition, and satellite imagery can be an effective method to this demand. In general, SAR(Synthetic Aperture Radar) satellites acquire images with an active system, so the brightness of the image is determined by the surface roughness. Therefore, the water areas appears dark due to low reflection intensity, In the residential area where the artificial structures are distributed, the brightness value is higher than other areas due to the strong reflection intensity. If we use these characteristics of SAR images, settlement areas can be extracted efficiently. In this study, extraction of settlement areas was performed using TerraSAR-X of German high-resolution X-band SAR satellite and KOMPSAT-5 of South Korea, and object-oriented image classification method using the image segmentation technique is applied for extraction. In addition, to improve the accuracy of image segmentation, the speckle divergence was first calculated to adjust the reflection intensity of settlement areas. In order to evaluate the accuracy of the two satellite images, settlement areas are classified by applying a pixel-based K-means image classification method. As a result, in the case of TerraSAR-X, the accuracy of the object-oriented image classification technique was 88.5%, that of the pixel-based image classification was 75.9%, and that of KOMPSAT-5 was 87.3% and 74.4%, respectively.
With high resolution capability, satellite images are expanding their roles from earth resource monitorings to map production. Until now, maps are produced from airborne photos, but as large as at 1:2,400 scale, low cost satellite ortho images will replace the airborne photos. However, there has been no standard for map productions with satellite images. In this paper, we study the process of map productions with the satellite images of SPOT, IRS-lC, KOMPSAT, the positional accuracy of map features extracted from the satellite images, and the relationship between the image resolution and the map scale.
Accurate DEM(Digital Elevation Model) generation using satellite images is an active research topic. This paper focuses on generation of a DEM with multiple Kompsat-2 images. For DEM generation, we applied an orbit-attitude sensor model and a RPM sensor model to stereo and multiple Kompsat-2 images respectively. For matching, we used an object-space based matching method. Through the result of this experiment, we could confirm that the sensor model from multiple images is more accurate than the model from stereo images. Also DEM from multiple images gave much better performance than DEM from stereo images.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.31
no.6_1
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pp.455-461
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2013
Kompsat-3 is an optical high-resolution earth observation satellite launched in May 2012. The AEISS sensor of the Korean satellite provides 0.7m panchromatic and 2.8m multi-spectral images with 16.8km swath width from the sun-synchronous near-circular orbit of 685km altitude. Kompsat-3 is more advanced than Kompsat-2 and the improvements include better agility such as in-track stereo acquisition capability. This study investigated the characteristic of the epipolar curves of in-track Kompsat-3 stereo images. To this end we used the RPCs(Rational Polynomial Coefficients) to derive the epipolar curves over the entire image area and found out that the third order polynomial equation is required to model the curves. In addition, we could observe two different groups of curve patterns due to the dual CCDs of AEISS sensor. From the experiment we concluded that the third order polynomial-based RPCs update is required to minimize the sample direction image distortion. Finally we carried out the experiment on the epipolar resampling and the result showed the third order polynomial image transformation produced less than 0.7 pixels level of y-parallax.
NORAD Two Line Elements (TLE) are widely used for the increasing number of small satellite mission operations and analysis. However, due to the irregular periodicity of generation of the NORAD TLE, a new TLE that is independent of NORAD is required. A TLE type Orbit Determination (TLEOD) has been developed for the generation of a new TLE. Thus, the TLEOD system can provide an Antenna Control Unit (ACU) with the orbit determination result in the type of a TLE, which provides a simple interface for the commercialized ACU system. For the TLEOD system, NORAD SGP4 was used to make a new orbit determination system. In addition, a least squares method was implemented for the TLEOD system with the GPS navigation solutions of the KOMPSAT-1. Considering both the Orbit Propagation (OP) difference and the tendency of $B^{*}$ value, the preferable span of the day in the observation data was selected to be 3 days. Through the OD with 3 days observation data, the OP difference was derived and compared with that of Mission Analysis and Planning (MAPS) for the KOMPSAT-1. It has the extent from 2 km after sit days to 4 km after seven days. This is qualified enough for the efficiency of an ACU in image reception and processing center of the KOMPSAT-2.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.20
no.1
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pp.83-91
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2012
Crown density, which is defined as the proportion of the forest floor concealed by tree crown, is important and useful information in various fields. Previous methods of measuring crown density have estimated crown density by interpreting aerial photographs or through a ground survey. These are time-consuming, labor-intensive, expensive and inconsistent approaches, as they involve a great deal of subjectivity and rely on the experience of the interpreter. In this study, the crown density of a forest in Korea was estimated using KOMPSAT-2 high-resolution satellite images. Using the image segmentation technique and stand information of the digital forest map, the forest area was divided into zones. The crown density for each segment was determined using the discriminant analysis method and the forest ratio method. The results showed that the accuracy of the discriminant analysis method was about 60%, while the accuracy of the forest ratio method was about 85%. The probability of extraction of candidate to update was verified by comparing the result with the digital forest map.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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