Existing environmental spatial information, which has been concentrated on spatial resolution, has limitations in solving realistic environmental problems that must be accompanied by physical and chemical characterization. Accordingly, there is a need for an image radar capable of identifying physical characteristics of an object regardless of weather conditions, day and night, and sunlight. Image radar is used in various fields in the United States and Europe. The next generation of medium-sized satellite No. 5 in Korea, which is under development with the aim of monitoring water disasters, is also looking for ways to expand the scope to various applications based on the existing application range. To this end, we analyzed domestic and international papers (100 works) using image radar, and reviewed KEI 2016 report, domestic papers, and foreign papers. Based on this, various environmental issues were summarized and the effects of when the image radar was used were analyzed and land cover was selected as an environmental issue. In the future, we will embody the technology to improve the accuracy of the land cover map, which is the environmental issue selected in this study, and build the foundation system for the stable use of the land cover map.
In the past, satellite development required enormous budget and time, so only some developed countries possessed satellites. However, with the recent emergence of low-budget satellites such as micro-satellites, many countries around the world are participating in satellite development. Low-orbit and geostationary-orbit satellites are used in various fields such as environment and weather monitoring, precise change detection, and disasters. Recently, it has been actively used for monitoring through deep learning-based object-of-interest detection. Until now, Korea has developed satellites for national demand according to the space development plan, and the satellite image obtained through this is used for various purpose in the public and private sectors. Interest in satellite image is continuously increasing in Korea, and various contests are being held to discover ideas for satellite image application and promote technology development. In this special issue, we would like to introduce the topics that participated in the recently held 2022 Satellite Information Application Contest and research on the processing and utilization of KOMPSAT image data.
Current Industrial and Technological Trends in Aerospace
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v.8
no.1
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pp.45-54
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2010
The goal of the paper is to discuss the recent trend of the configuration of high resolution LEO(Low Earth Orbit) EO(Earth Observation) satellites. The satellite configuration is decided by considering several factors such as mission, payloads, launch vehicle, propulsion and attitude control module. The advent of commercial companies selling satellite's images in 2000's requires additional changes of the satellite system to be capable of obtaining many high resolution images quickly. In order to meet customer's needs, the overall configuration of satellites is designed to be compact and stable without the loss of structural integrity and reliability. Among design changes, the configuration change of satellites is treated intensively in the paper.
Rice is one of the most important crop in the world and is a major export of Thailand. Optical sensors are not useful for rice monitoring, because most cultivated areas are often obscured by cloud during the growing period, especially in South East Asia. Spaceborne Synthetic Aperture Radar (SAR) such as RADARSAT, can see through regardless of weather condition which make it possible to monitor rice growth and to retrieve rice acreage, using the unique temporal signature of rice fields. This paper presents the result of a study of examining the backscatter behavior of rice using multi-temporal RADARSAT dataset. Ground measurements of paddy parameters and water and soil condition were collected. The ground truth information was also used to identify mature rice crops, orchard, road, residence, and aquaculture ponds. Land use class distributions from the RADARSAT image were analyzed. Comparison of the mean DB of each land use class indicated significant differences. Schematic representation of temporal backscatter of rice crop were plotted. Based on the study carried out in Pathum Thani Province test site, the results showed variation of sigma naught from first tillering vegatative phase until ripenning phase. It is suggested that at least, three radar data acquisitions taken at 3 stages of rice growth circle namely; those are at the beginning of rice growth when the field is still covered with water, in the ear differentiation period, and at the beginning of the harvest season, are required for rice monitoring. This pilot project was an experimental one aiming at future operational rice monitoring and potential yield predicttion.
Ye, X.W.;Ni, Y.Q.;Wai, T.T.;Wong, K.Y.;Zhang, X.M.;Xu, F.
Smart Structures and Systems
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v.12
no.3_4
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pp.363-379
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2013
Dynamic displacement of structures is an important index for in-service structural condition and behavior assessment, but accurate measurement of structural displacement for large-scale civil structures such as long-span bridges still remains as a challenging task. In this paper, a vision-based dynamic displacement measurement system with the use of digital image processing technology is developed, which is featured by its distinctive characteristics in non-contact, long-distance, and high-precision structural displacement measurement. The hardware of this system is mainly composed of a high-resolution industrial CCD (charge-coupled-device) digital camera and an extended-range zoom lens. Through continuously tracing and identifying a target on the structure, the structural displacement is derived through cross-correlation analysis between the predefined pattern and the captured digital images with the aid of a pattern matching algorithm. To validate the developed system, MTS tests of sinusoidal motions under different vibration frequencies and amplitudes and shaking table tests with different excitations (the El-Centro earthquake wave and a sinusoidal motion) are carried out. Additionally, in-situ verification experiments are performed to measure the mid-span vertical displacement of the suspension Tsing Ma Bridge in the operational condition and the cable-stayed Stonecutters Bridge during loading tests. The obtained results show that the developed system exhibits an excellent capability in real-time measurement of structural displacement and can serve as a good complement to the traditional sensors.
Cloud removal is an essential image processing step for any task requiring time-series optical images, such as vegetation monitoring and change detection. This paper presents a two-stage cloud removal method that combines conditional generative adversarial networks (cGANs) with regression-based calibration to construct a cloud-free time-series optical image set. In the first stage, the cGANs generate initial prediction results using quantitative relationships between optical and synthetic aperture radar images. In the second stage, the relationships between the predicted results and the actual values in non-cloud areas are first quantified via random forest-based regression modeling and then used to calibrate the cGAN-based prediction results. The potential of the proposed method was evaluated from a cloud removal experiment using Sentinel-2 and COSMO-SkyMed images in the rice field cultivation area of Gimje. The cGAN model could effectively predict the reflectance values in the cloud-contaminated rice fields where severe changes in physical surface conditions happened. Moreover, the regression-based calibration in the second stage could improve the prediction accuracy, compared with a regression-based cloud removal method using a supplementary image that is temporally distant from the target image. These experimental results indicate that the proposed method can be effectively applied to restore cloud-contaminated areas when cloud-free optical images are unavailable for environmental monitoring.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.15
no.4
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pp.104-113
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2012
Followed by that HTML5(Hypertext Markup Language5) was introduced, many kinds of program and services based on this have been developed and released. HTML5 is technical standard specifications for cross platform for personal computers and mobile devices so that it is expected that continuing progress and wide application in the both sides of the academic and the industrial fields increase. This study is to design and implement a mobile application program for overlay rendering with DEM and other geo-based image sets using HTML5 WebGL for 3D graphic processing on web environment. Particularly, the blending technique was used for overlay processing with multiple images. Among available WebGL frameworks, CubicVR.js was adopted, and various blending techniques were provided in the user interface for general users. For the actual application in the study area around the Sejong city, serveral types of geo-based data sets were used and processed: KOMPSAT-2 images, ALOS PALSAR SAR images, and grid data by environment measurements. While, DEM for 3D viewing with these geo-based images was produced using contour information of the digital map sets. This work demonstrates possibilities that new types of contents and service system using geo-based images can be extracted and applied.
KOorea Multi-purpose SATellite(KOMPSAT)-5 will be launched at 550km altitude in 2010. Accurate satellite position(20 cm) and velocity(0.03 cm/s) are required to treat highly precise Synthetic Aperture Radar(SAR) image processing. Ionosphere delay was eliminated using dual frequency GPS data and double differenced GPS measurement removed common clock errors of both GPS satellites and receiver. SAC-C carrier phase data with 0.1 Hz sampling rate was used to achieve precise orbit determination(POD) with ETRI GNSS Precise Orbit Determination(EGPOD) software, which was developed by ETRI. Dynamic model approach was used and satellite's position, velocity, and the coefficients of solar radiation pressure and drag were adjusted once per arc using Batch Least Square Estimator(BLSE) filter. Empirical accelerations for sinusoidal radial, along-track, and cross track terms were also estimated once per revolution for unmodeled dynamics. Additionally piece-wise constant acceleration for cross-track direction was estimated once per arc. The performance of POD was validated by comparing with JPL's Precise Orbit Ephemeris(POE).
Lee, Dalgeun;Cheon, Eun Ji;Yun, Hyewon;Lee, Mi Hee
Korean Journal of Remote Sensing
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v.35
no.5_2
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pp.809-818
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2019
The Republic of Korea is very vulnerable to damage from storm and flood due to the rainfall phenomenon in summer and the topography of the narrow peninsula. The damage is recently getting worse because of the concentration rainfall. The accurate damage information production and analysis is required to prepare for future disaster. In this study, we analyzed the water surface area changes of Byeokjeong, Sajeom, Subu and Boryeong using Sentinel-1 satellite imagery. The surface area of the Sentinel-1 satellite, taken from May 2015 to August 2019, was preprocessed using RTC and image binarization using Otsu. The water surface area of reservoir was compared with the storage capacity from WAMIS and RIMS. As a result, Subu and Boryeong showed strong correlations of 0.850 and 0.941, respectively, and Byeokjeong and Sajeom showed the normal correlation of 0.651 and 0.657. Thus, SAR satellite imagery can be used to objective data as disaster management.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.34
no.1
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pp.43-52
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2016
Due to the characteristics of microwave signals, Radar satellite image has been used for flood detection without weather and time influence. The more methods of flood detection were developed, the more detection rate of flood area has been increased. Since flood causes a lot of damages, flooded area should be distinguished from non flooded area. Also, the detection of flood area should be accurate. Therefore, not only image resolution but also the filtering process is critical to minimize resolution degradation. Although a resolution of radar images become better as technology develops, there were a limited focused on a highly suitable filtering methods for flood detection. Thus, the purpose of this study is to find out the most appropriate filtering method for flood detection by comparing three filtering methods: Lee filter, Frost filter and NL-means filter. Therefore, to compare the filters to detect floods, each filters are applied to the radar image. Comparison was drawn among filtered images. Then, the flood map, results of filtered images are compared in that order. As a result, Frost and NL-means filter are more effective in removing the speckle noise compared to Lee filter. In case of Frost filter, resolution degradation occurred severly during removal of the noise. In case of NL-means filter, shadow effect which could be one of the main reasons that causes false detection were not eliminated comparing to other filters. Nevertheless, result of NL-means filter shows the best detection rate because the number of shadow pixels is relatively low in entire image. Kappa coefficient is scored 0.81 for NL-means filtered image and 0.55, 0.64 and 0.74 follows for non filtered image, Lee filtered image and Frost filtered image respectively. Also, in the process of NL-means filter, speckle noise could be removed without resolution degradation. Accordingly, flooded area could be distinguished effectively from other area in NL-means filtered image.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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