Physical sensor model in pushbroom satellite images can be made from sensor modeling by rotation parameters and attitude parameters on the satellite track. These parameters are determined by the information obtained from GPS, INS, or star tracker. Provided from satellite image, an auxiliary data error is connected directly with an error of rotation parameters and attitude parameters. This paper analyzed how obtaining satellite images influenced errors of rotation parameters and attitude parameters. furthermore, for detailed analysis, this paper generated simulated satellite image, which was changed variously by rotation parameters and attitude parameters of satellite sensor model. Simulated satellite image is generated by using high-resolution digital aerial image and DEM (Digital Elevation Model) data. Moreover, this paper determined correlation of rotation parameter and attitude parameters through error analysis of simulated satellite image that was generated by various rotation parameters and attitude parameters.
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2003.04a
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pp.181-185
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2003
Recently, in accordance with supplying high-resolution satellite images which as IKONOS, KVR-1000, and Quick Bird, the use of satellite images have increased in the study which extraction of features from high-resolution satellite images is becoming a new research focus. In this study, using generally involves such as image segmentation, filtering and sobel operator and thinning in image processing for extraction of feature from satellite image. We apply this method to extraction of feature which need to the revision of map from high-resolution IKONOS satellite image data, we verified the capability of extraction of feature and application using satellite image and proposed a plan for the study in the future.
Kim, Tae-Hoon;Jeon, Bong-Ki;Ahn, Sang-Il;Kim, Tae-Young
Proceedings of the KSRS Conference
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v.1
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pp.282-285
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2006
This paper analyzed the characteristics of the Lossy JPEG of the meteorological satellite image, and analyzed the quality of the Lossy JPEG compression, which is proper for the LRIT(Low Rate Information Transmission) to be serviced to the SDUS(Small-scale Data Utilization Station) system of the COMS(Communication, Oceans, Meteorological Satellite). Since COMS is to start running after 2008, we collected the data of the MTSAT-1R(Multi-functional Transport Satellite -1R) for analysis, and after forming the original image to be used to LRIT by each channel and time zone of the satellite image data, we set the different quality with the Lossy JPEG compression, and compressed the original data. For the characteristic analysis of the Lossy JPEG, we measured PSNR(Peak Signal to Noise Rate), compression rate and the time spent in compression following each quality of Lossy JPEG compression. As a result of the analysis of the satellite image data of the MTSAT-1R, the ideal quality of the Lossy JPEG compression was found to be 90% in the VIS Channel, 85% in the IR1 Channel, 80% in the IR2 Channel, 90% in the IR3 Channel and 90% in the IR4 Channel.
Today, use of high resolution satellite image with at least 1m resolution is expanding into many more areas including forest, river way, city, seashore and so forth for disaster prevention. Interest in this medium is increasing among the general public due to the roll-out to the private sector as Google earth, Virtual Earth and so forth. However, pre-processing process that revises the geometrical distortion that result at the time of photographing is required in order to use high resolution satellite image. The purpose of this research is to search the most accurate GCP(Ground Control Point) information acquisition method that is used for the revision of high resolution satellite image's geometrical distortion through automated processing. Through this, it is possible to contribute to increasing the level of accuracy at the time of high resolution satellite image revision and to secure promptness.
The purpose of this preliminary study is the applied to geology using the Landsat TM satellite image of the Tanggung area of southern part of the Bandung, Indonesia to provide basic information for geological survey. For this, topography, geology and satellite image were constructed to spatial database. Digital elevation, slope, aspect, curvature, hill shade of topography were calculated from the topographic database and lithology was imported from the geological database. Lineament, lineament density, and NDVI were extracted the Landsat TM satellite image. The results showed the close relationship between geology and terrain and satellite image. Each sedimentary rock seldom corresponds with geology and analyses of topography but as a whole for sedimentary rocks coincide with them. Tuff and volcanic breccia in the volcanic rocks correspond with the result of terrain analyses. Talus deposits is well matched with the analyses of opography/satellite image.
With the recent development of spatial information technology, the relative importance of satellite image contents has increased to about 62%, the techniques related to satellite images have improved, and their demand is gradually increasing. Accordingly, a standard processing method for the whole process of collection from satellites to distribution of satellite images is required in many countries for efficient distribution of images and improvement of their utilization. This study presents the processor standardization technique for the preprocessing of satellite images including geometric correction, orthorectification, color adjustment, interpolation for DEM (Digital Elevation Model) production, rearrangement, and image data management, which will standardize the subjective, complex process and improve their utilization by making it easy for general users to use them
Current Industrial and Technological Trends in Aerospace
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v.6
no.2
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pp.31-39
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2008
In this paper, the definition and the requirement from Users of standardization of high resolution satellite image data will be presented. If Users do not use the satellite image data, the satellite will be useless thing though it has been developed and operated now. The standardization of the satellite image data will make Users use the image data with no problem, so KARI has to do the standardization of it as a space agency that has developed and operated the satellite. For the standardization of it, the technical requirement to develop the satellite, the international standardization for the satellite image data and the requirement from Users will be reflected into the satellite development, and then the format and content of the satellite image data to Users have to be accommodated with the standard format of it. In addition to it, the calibration and validation just make sure of the quality of the satellite image data. For this, KARI has just been doing the standardization of KOMPSAT series in stages.
High-resolution satellite images are used in the fields of mapping, natural disaster forecasting, agriculture, ocean-based industries, infrastructure, and environment, and there is a progressive increase in the development and demand for the applications of high-resolution satellite images. Users of the satellite images desire accurate quality of the provided satellite images. Moreover, the distinguishability of each image captured by an actual satellite varies according to the atmospheric environment and solar angle at the captured region, the satellite velocity and capture angle, and the system noise. Hence , NIIRS must be measured for all captured images. There is a significant deficiency in professional human resources and time resources available to measure the NIIRS of few hundred images that are transmitted daily. Currently, NIIRS is measured every few months or even few years to assess the aging of the satellite as well as to verify and calibrate it [3]. Therefore, we develop an algorithm that can measure the national image interpretability rating scales (NIIRS) of a typical satellite image rather than an artificial target satellite image, in order to automatically assess its quality. In this study, the criteria for automatic edge region extraction are derived based on the previous works on manual edge region extraction [4][5], and consequently, we propose an algorithm that can extract the edge region. Moreover, RER and H are calculated from the extracted edge region for automatic edge region extraction. The average NIIRS value was measured to be 3.6342±0.15321 (2 standard deviations) from the automatic measurement experiment on a typical satellite image, which is similar to the result extracted from the artificial target.
Modulation Transfer Function (MTF) of satellite image is an important performance index in satellite image applications. Therefore MTF performance is assessed using satellite image for the ground target during LEOP phase after launch. But the MTF performance assessment using the ground target can be affected by imaging conditions such as cloud and weather. In this paper system requirements and satellite operation for assessing MTF performance of satellite image using stellar sources are proposed. Satellite capability in collecting stellar sources using the satellite which is designed for earth observation and satellite image usefulness for assessing MTF performances were analyzed. The proposed approach will be useful to assess MTF performance of earth observation satellite in lower earth orbit.
High-resolution satellite image processing software should be able to ensure accurate, fast, compact data processing in offline or online environment. In this paper, component software for high-resolution satellite image processing is developed using OpenGIS components and real-time data processing architecture. The developed component software is composed of three major packages, which are data provide package, user interface package, and fast data processing package. The data provider package encodes and decodes diverse image/vector data formats and give identical data access methods to developers. The user interface package supports menus, toolbars, dialogs, and events to use easier. The fast data processing package follows the OpenGIS's data processing standards, which can deal with several processors as components with standard procedural functionalities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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