원격탐사를 이용한 작황정보 생산은 작물의 생물계절을 이용하여 작물 분류, 생육 모니터링, 생산량 추정 분석이 선행되어야 한다. 생물계절에 추정을 위한 시계열 영상 자료가 필요하지만 KOMPSAT(Korea Multi-Purpose Satellite)만으로 획득하는 것은 물리적 제한이 있으므로 타 지구관측위성과의 융합 활용이 필요하다. 위성자료의 융합 활용을 위해서는 각 위성이 가지는 고유의 방사학적 센서 특성 차이를 극복해야 한다. 본 연구는 위성자료의 융·복합 활용을 위한 첫 단계로서 KOMPSAT-3와 Landsat-8 위성의 교차검보정을 수행하였다. Libya-4 PICS(Pseudo Invariant Calibration Sites)에서 2년간 수집된 위성자료에 대해 초분광위성을 이용하여 산정된 SBAF(Spectral Band Adjustment Factor)를 적용하여 대기상단 반사도를 비교하였다. 교차검보정 결과 KOMPSAT-3와 Landsat-8 위성은 Blue, Green, Red 밴드에서 약 4%, NIR밴드에서 6%의 반사율 차이를 보였다. 온보드 켈리브레이터가 없는 KOMPSAT-3는 Ladnsat-8에 비해 Radiometric Stability가 낮은 것으로 나타났다. 향후 교차검보정의 정확도를 높이기 위해 BRDF(Bidirectional reflectance distribution function) 보정 및 지형보정을 통하여 정규화 된 반사율 자료를 생산하기 위한 노력이 필요하다.
위성영상 이미지를 이용한 갯벌의 지형 고찰은 주기적인 자료 획득 등의 측면에서 그 유용성이 입증되어 왔다. 특히, 광학 위성영상의 근적외선 영역은 해역과 육역을 구분하는 데 있어서 유용하게 사용되고 있다. 본 연구에서는 Landsat-5 위성영상을 이용하여 갯벌의 경계선을 추출하고, 조위 자료를 고도값으로 사용하여 갯벌의 수치표고모델을 작성하였다. 수치표고모델은 갯벌의 입체적인 지형을 고찰할 수 있는 유용한 도구이며 더 나아가 갯벌 지형의 변화 탐지에도 사용될 수 있다. 강화도 남단 갯벌에 대해 90년대에 촬영된 8장의 영상을 1994년 기준으로 두 시기로 나누었고, 각각에 대해 수치표고모델을 작성하였다. 이 과정에서 각 영상 촬영 시기에 해당하는 갯벌의 면적을 계산할 수 있었고, 1994년 이후 조위의 변화에 따라 갯벌의 면적이 감소하였음을 알 수 있었다.
대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.479-484
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1999
Rice crop has relatively short growing season during the summer in Korea and, therefore, it is often difficult to acquire cloud-free imagery on time. This study was attempt to define the temporal characteristics of radar backscattering observed from satellite L-band SAR data on different growing stages of rice crop. Six scenes of multi-temporal JERS SAR data were obtained from the transplanting season to the harvesting month of October. Six layers of multi-temporal SAR data were registered on a common geographic coordinate system. Using topographic maps, field collected data, and Landsat TM data, several sample rice fields were delineated from the imagery and their relative radar backscatters were calculated by using a set of reference targets. The temporal pattern of radar backscattering was very distinctive by the growing stage of rice crop. It was also separable between two types of rice fields having different cultivation practices. Considering the temporal characteristics of radar backscattering observed from the study, it is obvious that a certain date of the growing season can be more effective to delineate the exact area of the cultivated rice crop field.
Radiometric calibration is a prerequisite to quantitative remote sensing, and its accuracy has a direct impact on the reliability and accuracy of the quantitative application of remotely sensed data. This paper presents absolute radiometric calibration of the KOMPSAT-3 (KOrea Multi Purpose SATellite-3) and cross calibration using the Landsat-8 OLI (Operational Land Imager). Absolute radiometric calibration was performed using a reflectance-based method. Correlations between TOA (Top Of Atmosphere) radiances and the spectral band responses of the KOMPSAT-3 sensors in Goheung, South Korea, were significant for multispectral bands. A cross calibration method based on the Landsat-8 OLI was also used to assess the two sensors using near simultaneous image pairs over the Libya-4 PICS (Pseudo Invariant Calibration Sites). The spectral profile of the target was obtained from EO-1 (Earth Observing-1) Hyperion data over the Libya-4 PICS to derive the SBAF (Spectral Band Adjustment Factor). The results revealed that the TOA radiance of the KOMPSAT-3 agree with Landsat-8 within 5.14% for all bands after applying the SBAF. The radiometric coefficient presented here appears to be a good standard for maintaining the optical quality of the KOMPSAT-3.
Localized atmospheric conditions between multi-reference stations can bring the tropospheric delay irregularity that becomes an error terms affecting positioning accuracy in network RTK environment. Imbalanced network error can affect the network solutions and it can corrupt the entire network solution and degrade the correction accuracy. If an anomaly could be detected before the correction message was generated, it is possible to eliminate the anomalous satellite that can cause degradation of the network solution during the tropospheric delay anomaly. An atmospheric grid that consists of four meteorological stations was used to detect an inhomogeneous weather conditions and tropospheric anomaly applied AWSs (automatic weather stations) meteorological data. The threshold of anomaly detection algorithm was determined based on the statistical weather data of AWSs for 5 years in an atmospheric grid. From the analytic results of anomaly detection algorithm it showed that the proposed algorithm can detect an anomalous satellite with an anomaly flag generation caused tropospheric delay anomaly during localized atmospheric conditions between stations. It was shown that the different precipitation condition between stations is the main factor affecting tropospheric anomalies.
This study discussed the applicability of satellite SAR (Synthetic Aperture Radar) imagery with regard to reservoir monitoring, and tried the extraction of reservoir storage from multi-temporal C-band RADARSAT-1 SAR backscattering images of Yedang and Goongpyeong agricultural reservoirs, acquired from May to October 2005. SAR technology has been advanced as a complementary and alternative approach to optical remote sensing and in-situ measurement. Water bodies in SAR imagery represent low brightness induced by low backscattering, and reservoir storage can be derived from the backscatter contrast with the level-area-volume relationship of each reservoir. The threshold segmentation over the routine preprocessing of SAR images such as speckle reduction and low-pass filtering concluded a significant correlation between the SAR-derived reservoir storage and the observation record in spite of the considerable disagreement. The result showed up critical limitations for adopting SAR data to reservoir monitoring as follows: the inappropriate specifications of SAR data, the unreliable rating curve of reservoir, the lack of climatic information such as wind and precipitation, the interruption of inside and neighboring land cover, and so on. Furthermore, better accuracy of SAR-based reservoir monitoring could be expected through different alternatives such as multi-sensor image fusion, water level measurement with altimeters or interferometry, etc.
Space-borne remote sensing is an effective and inexpensive way to identify crop fields and detect the crop condition. We examined the multi-temporal spectral characteristics of rice fields in South Korea to detect their phenological development and condition. These rice fields are compact, small-scale parcels of land. For the analysis, moderate resolution imaging spectroradiometer (MODIS) and RapidEye images acquired in 2011 were used. The annual spectral tendencies of different crop types could be detected using MODIS data because of its high temporal resolution, despite its relatively low spatial resolution. A comparison between MODIS and RapidEye showed that the spectral characteristics changed with the spatial resolution. The vegetation index (VI) derived from MODIS revealed more moderate values among different land-cover types than the index derived from RapidEye. Additionally, an analysis of various VIs using RapidEye satellite data showed that the VI adopting the red edge band reflected crop conditions better than the traditionally used normalized difference VI.
다목적실용위성 2호(이하 KOMPSAT-2)는 고해상도 1.0m 흑백영상을 촬영할 수 있는 PAN 카메라와 4.0m 다중파장대의 칼라 영상을 수집할 수 있는 멀티스펙스럴 카메라를 탑재하고 있다. 이를 통하여 취득한 위성영상은 국토관리, 농업, 환경, 해양감시 및 GIS등의 광범위한 분야에 활용되고 있다. 본 연구는 KOMPSAT-2 자료를 이용하여 지상좌표를 해석하는 방법과 해석된 지상좌표의 위치정확도를 KOMPSAT-2 시스템 요구사항인 위치정확도를 만족시키기 위해 현재 적용되고 있는 위치정확도 보정계수 산출절차를 정의하는 것을 목적으로 한다.
대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.363-370
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1999
Remotely sensed data is regarded as a potentially effective data source for the measurement of water quality and for the environmental change of water bodies. In this study, we measured the spectral reflectance by using multi-spectral image of low resolution camera(LRC) which will be loaded in the OSMI multi-purpose satellite(KOMPSAT) scheduled to be launched on 1999 to use the data in analyzing water pollution. We also investigated the possibility of extraction of water quality factors in water bodies by using remotely sensed low resolution data such as NOAA/AVHRR. In this study, Shiwha-District and Sang-Sam Lake was set up as the subject areas for the study. In this part of the study, we measured the spectral reflectance of the water surface to analyze the radiance of the water bodies in low resolution spectral band and tried to analyze the water quality factors in water bodies by using radiance feature from another remotely sensed data such as NOAA/AVHRR. As the method of this study, first, we measured the spectral reflectance of the water surface by using SFOV( Single Field of View) to measure the reflectance of water quality analysis from every channel in LRC spectral band(0.4~O.9${\mu}{\textrm}{m}$). Second, we investigated the usefulness of ground truth data and the LRC data by measuring every spectral reflectance of water quality factors. Third, we analyzed water quality factors by using the radiance feature from another remotely sensed data such as NOAA/AVHRR. We carried out ratio process of what we selected Chlorophyll-a and suspended sediments as the first factors of the water quality. The results of the analysis are below. First, the amount of pollutants of Shiwha-Lake has been increasing every you since 1987 by factors of eutrophication. Second, as a result of the reflectance, Chlorophyll-a represented high spectral reflectance mainly around 0.52${\mu}{\textrm}{m}$ of green spectral band, and turbidity represented high spectral reflectance at 0.57${\mu}{\textrm}{m}$. But suspended sediments absorbed high at 0.8${\mu}{\textrm}{m}$. Third, Chlorophyll-a and suspended sediments could have a distribution chart as a result of the water quality analysis by using NOAA/AVHRR data.
본 논문에서는 무인항공기인 방송용 멀티콥터를 이용한 Full-HD급 이상 화질의 이미지를 효율적으로 전송하기 위해 이미지 압축 센싱 기법을 적용하고, Sparse 신호의 효율적 복원을 위해 Turbo 알고리즘과 Markov chain Monte Carlo (MCMC) 알고리즘의 복원 성능을 모의실험을 통해 비교 분석하였다. 제안된 복원 기법은 압축 센싱에 기반하여 데이터 용량을 줄이고 빠르고 오류 없는 원신호 복원에 중점을 두었다. 다수의 이미지 파일로 모의실험을 진행한 결과 Loopy belief propagation(BP) 기반의 Turbo 복원 알고리즘이 Gibbs sampling기반 알고리즘을 수행하는 MCMC 알고리즘 보다 평균 복원 연산 시간, NMSE 값에서 우수하여 보다 효율적인 복원 방법으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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