This study proposes a distributed parallel processing system, called the Fast Analysis System for remote sensing daTa(FAST), for large-scale satellite image processing and analysis. FAST is a system that designs jobs in vertices and sequences, and distributes and processes them simultaneously. FAST manages data based on the Hadoop Distributed File System, controls entire jobs based on Apache Spark, and performs tasks in parallel in multiple slave nodes based on a docker container design. FAST enables the high-performance processing of progressively accumulated large-volume satellite images. Because the unit task is performed based on Docker, it is possible to reuse existing source codes for designing and implementing unit tasks. Additionally, the system is robust against software/hardware faults. To prove the capability of the proposed system, we performed an experiment to generate the original satellite images as ortho-images, which is a pre-processing step for all image analyses. In the experiment, when FAST was configured with eight slave nodes, it was found that the processing of a satellite image took less than 30 sec. Through these results, we proved the suitability and practical applicability of the FAST design.
전 세계적으로 지구관측 위성의 수요가 증가함에 따라 위성영상을 활용한 연구가 다양한 분야에서 진행되고 있다. 국내에서 추진 중인 차세대 중형위성 개발 사업에서는 지상관측, 기상 기후, 환경감시 등 다양한 임무를 수행하기 위해 국내 독자기술로 위성을 개발할 예정이며, 개발된 위성들은 농촌진흥청, 기상청, 환경부, 국토교통부 등에서 공동으로 활용할 계획에 있다. 특히 공공수요 중 국토의 상당 부분을 차지하는 농림업분야에서 중형위성의 활용이 커질 것으로 예상된다. 본 논문에서는 국내 농림업 관련 수요기관에서 위성영상이 활용될 수 있는 방안을 정립하고, 농림업에 특화된 위성 탑재체를 확보하기 위한 전략을 수립하였다. 차세대 중형위성 기술요소의 경우 활용범위와 가치가 높은 반면 효율성을 고려하여 국내에서 독자적으로 개발될 예정이다. 본 논문에서 다루는 농림업 중형위성 개발 정책수립은 향후 국내 차세대 중형위성 개발 사업 계획 수립 및 농림업 위성관측 체계 구축에 참고자료로 활용될 것으로 기대된다.
고해상도 위성영상은 기상관측, 지형관측, 원격탐사, 군사시설감시, 문화재보호 등 많은 분야에서 이용된다. 위성영상은 동일한 위성영상 시스템에서 획득한 영상이라 할지라도 하드웨어(광학장치, 위성의 운용고도, 영상 센서 등)의 조건에 따라서 해상도가 저하된 영상들이 발생한다. 따라서 위성이 발사된 이후에는 이러한 해상도가 저하된 영상들의 해상도 향상을 위해서 영상시스템의 하드웨어를 변경하는 것은 불가능하므로 위성영상 자체를 이용하여 해상도를 향상시키는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 저해상도 위성영상을 이용하여 해상도를 향상시키는 방법으로 SR(Super Resolution) 알고리즘을 사용하였다. SR 알고리즘은 다수의 저해상도 영상들의 정합을 통해 영상의 해상도를 향상시키는 알고리즘이다. 하지만 위성영상에서는 동일 지역에 대한 여러 장의 영상을 획득하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 어파인 변환(Affine Transform)및 투영 변환(Projection Transform)을 적용 후 영상에 대한 기하학적 변화를 보정하여 SR 알고리즘을 수행하였다. 그 결과 SR 알고리즘만 적용한 영상보다 어파인 변환과 투영 변환을 거친 후 SR 알고리즘을 적용한 영상에서 해상도가 확실하게 더 증가되는 것을 확인하였다.
최근 고해상도 광학 위성영상의 활용성이 강조되면서 이를 이용한 지표 모니터링 연구가 활발히 수행되고 있다. 그러나 고해상도 위성영상은 낮은 시간 해상도에서 획득되기 때문에 그 활용성에 한계가 있다. 이러한 한계를 보완하기 위해 서로 다른 시간 및 공간 해상도를 갖는 다중 위성영상을 융합해 높은 시공간 해상도의 합성 영상을 생성하는 시공간 자료 융합을 적용할 수 있다. 기존 연구에서는 중저해상도의 위성영상을 대상으로 시공간 융합 모델이 개발되어 왔기 때문에 고해상도 위성영상에 대한 기개발된 융합 모델의 적용성을 평가할 필요가 있다. 이를 위해 이 연구에서는 KOMPSAT-3A 영상과 Sentinel-2 영상을 대상으로 기개발된 시공간 융합 모델의 적용성을 평가하였다. 여기에는 예측을 위해 사용하는 정보가 다른 Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model (ESTARFM)과 Spatial Time-series Geostatistical Deconvolution/Fusion Model (STGDFM)을 적용하였다. 연구 결과, 시간적으로 연속적인 반사율 값을 결합하는 STGDFM의 예측 성능이 ESTARFM 보다 높은 것으로 나타났다. 특히 KOMPSAT 영상의 낮은 시간 해상도로 같은 시기에서 KOMPSAT 및 Sentinel-2 영상을 동시에 획득하기 어려운 경우, STGDFM의 예측 성능 향상이 더욱 크게 나타났다. 본 실험 결과를 통해 연속적인 시간 정보를 결합해 상대적으로 높은 예측 성능을 가지는 STGDFM을 이용해 낮은 재방문 주기로 인한 고해상도 위성영상의 한계를 보완할 수 있음을 확인하였다.
최근 고해상도위성의 개발 및 활용이 활발해지면서, 데이터 전송 및 처리를 위한 영상압축의 중요성이 대두되고 있다. 이에 발맞추어 CCSDS (Consultative Committee for Space Data Systems)에서는 고해상도위성의 영상압축권 고안인 CCSDS 122.0-B-1을 2005년 말에 발표했으며, 이는 향후 고해상도 위성의 영상압축에 널리 적용될 것으로 기대된다. 본 논문에서는 고해상도위성의 최근 동향을 알아보고, CCSDS 122.0-B-1 기반의 고해상도위성 영상압축 기술에 대해 설명하며, JPEG과 성능을 비교한 결과를 기술한다.
재난·재해에 신속하게 대응하기 위하여 다양한 센서의 위성영상 활용이 가능한 뉴스페이스 시대가 열렸다. 국내·외 운용 중인 위성의 수가 늘어나고 위성 센서의 특성이 다양하므로, 재난유형에 최적화된 위성영상을 찾는 것이 필요하다. 재난 유형은 태풍, 호우, 가뭄, 산불 등으로 나누고 각 재난유형별로 위성의 궤도, 능동/수동 센서, 공간 해상도, 파장대, 재방문주기를 고려한 최적의 위성 영상을 선정하였다. 각 위성궤도 TLE(Two Line Element) 정보는 SGP4(Simplified General Perturbations version 4) 모델에 적용하여 위성궤도 시뮬레이션 알고리즘을 개발하였다. 개발된 알고리즘은 위성 궤도를 10초 간격으로 시뮬레이션하고 각 센서의 입사각을 고려하여 정확한 관측영역을 선정하였다. 위성궤도 시뮬레이션 알고리즘을 2019년 태풍 미탁 사례에 적용하여 실제 촬영된 위성 리스트와 비교 및 분석하였다. 분석된 결과를 통해 재난 발생 지역의 촬영된 영상과 촬영 예정인 영상의 시간 및 영역을 수 초 이내 분석하여 재난 유형에 따른 최적의 위성영상을 선정하였다. 향후, 재난이 발생했을 때 위성영상을 신속하게 요청하고 확보할 수 있는 체계 구축에 기반이 되고자 한다.
This paper describes the interface designs of Optical-Camera Electronic unit with a DFPA(Detector Focal Plane Assembly) and IDHU(Image Data Handling Unit) which meet the top-level requirement of a satellite system. Especially, the designs on the image format and timing of the Header information for the correct reconstruction of the image in the Groundstation are explained in detail.
Remote sensing has been widely used in the exploration of groundwater. In this paper, on the establishment of empirical function between ground water and soil moisture content 6S code is used to reduce uncertainties in the remote sensing of groundwater. Then ground water levels are calculated using 6S corrected and uncorrected ETM+ image along with isochronous meteorological information. Greater correspondence between field examined and satellite monitoring data is obtained from corrected image than from the uncorrected image.
Satellite image for national land monitoring is required high resolution and natural color with multi spectral band. the image is expensive as higher resolution. We need cheap image relatively in economic viewpoint but the image serves sufficient resolution to monitor national land. We merged two images to one image and evaluated the result. the two images which are used at the merge test are high resolution(2.5m per pixel) panchromatic and low resolution(10m per pixel) multi spectral image of SPOT-5 satellite. The result of this study. We made the merge image to have sufficient resolution for national monitoring.
본 연구는 해안지역의 지속 가능한 개발과 보존을 위하여 고해상도 위성영상의 활용을 극대화하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 다목적 실용위성 2호 영상 자료를 이용하여 빌딩추출에 가장 적합한 영상 융합기법을 제시하고 분석하였으며, 이와 함께 기존에 널리 사용되어오던 화소 기반한 영상분석과 최근 고해상도 위성영상 활용의 증가와 함께 관심을 받고 있는 지리객체 기반한 영상분석을 비교하여 고해상도 영상에 적합한 지리정보추출 기법을 탐색 하였다. 본 연구에서 제안된 분석방법과 평가 방법들은, 향후 발사 예정인 다목적 실용위성 3호와 그 외 고해상도 위성영상을 이용한 해안지역의 지리정보 추출에 효과적으로 사용될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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