정지궤도 해색탑재체(GOCI, Geostationary Ocean Color Imager)의 주관 운영기관인 해양위성센터 (KOSC, Korea Ocean Satellite Center)는 한국해양연구원에 기반시설을 구축하였다. 또한, 해양위성센터는 수신시스템(GDAS), 전처리시스템(IMPS), 처리시스템(GDPS), 배포시스템(GDDS), 자료교환시스템(DMS), 기관간 자료교환시스템(EDES), 통합감시제어시스템(TMC) 등 GOCI 데이터의 서비스를 위한 준비를 완료하였다. 해양위성센 터에서는 매일 8번 관측되는 GOCI 데이터를 수신하고, 처리하여 배포정책에 따라 Level 1B 이후의 데이터를 사용자에게 배포하게 된다. 여기서는 해양위성센터의 시스템과 배포정책에 대한 개요를 설명하고, 사용자가 해양위성센터의 홈페이지에서 GOCI 데이터를 검색 요청하고 다운로드할 수 있는 방법을 소개한다.
통신, 해양, 기상의 세 분야 복합 임무를 수행하는 천리안위성(Communication Ocean Meteorological Satellite: COMS)의 기상 및 해양 영상 자료 수신 및 처리에 대한 백업 지상국 운영의 특성 및 결과를 논하였다. 먼저, 기상 및 해양 영상 자료 수신 및 처리 백업을 위한 지상국 형상, 영상 자료 처리, 백업 운영 업무의 특성을 기술하였다. 그리고 성공적인 백업 운영 확인을 위해, 정규 운영 시작 이후 처음 3년 동안의 정규 운영 결과도 제시하여 하였다. 2011년 4월부터 2014년 3월까지 영상 자료 수신, 전처리, 위성 방송배포에 대해 달성된 운영 성능 결과를 통계 분석 자료로 제시하였다.
국내 최초의 정지궤도 관측 위성인 천리안(통신해양기상위성)이 2010년 6월 27일에 성공적으로 발사되었다. 천리안에의 기상탑재체와 해양탑재체의 원시 영상은 지상에서 처리 과정을 거쳐 사용자에게 전달되다. 한국항공우주연구원의 주도로 국내 개발된 송수신자료전처리시스템은 원시 영상에 복사 및 기하 보정을 수행하고, 전처리된 영상과 부가 자료들을 위성을 통해 사용자들에게 분배하는 기능을 수행한다. 궤도상 시험을 성공적으로 완료한 송수신자료전처리시스템은 기상위성센터, 해양위성센터, 그리고 위성운영센터에 설치되어 현재 정상 운영 중에 있다. 궤도상 시험 기간 동안 송수신자료전처리시스템의 기능과 성능에 대한 검증은 1) 영상 송수신, 2) 기상 및 해양 영상의 전처리, 그리고 3) 사용자 분배 기능으로 나뉘어 수행되었다. 이 논문은 천리안 위성 발사 후 수행된 송수신자료전처리시스템의 궤도상 시험 운영 검증 결과를 기술한다.
Spatial precipitation data is one of the essential components in modeling hydrological problems. The estimation of these data has achieved significant achievements own to the recent advances in remote sensing technology. However, there are still gaps between the satellite-derived rainfall data and observed data due to the significant dependence of rainfall on spatial and temporal characteristics. An effective approach based on the Convolutional Neural Network (CNN) model to correct the satellite-derived rainfall data is proposed in this study. The Mekong River basin, one of the largest river system in the world, was selected as a case study. The two gridded precipitation data sets with a spatial resolution of 0.25 degrees used in the CNN model are APHRODITE (Asian Precipitation - Highly-Resolved Observational Data Integration Towards Evaluation) and PERSIANN-CDR (Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Networks). In particular, PERSIANN-CDR data is exploited as satellite-based precipitation data and APHRODITE data is considered as observed rainfall data. In addition to developing a CNN model to correct the satellite-based rain data, another statistical method based on standard deviations for precipitation bias correction was also mentioned in this study. Estimated results indicate that the CNN model illustrates better performance both in spatial and temporal correlation when compared to the standard deviation method. The finding of this study indicated that the CNN model could produce reliable estimates for the gridded precipitation bias correction problem.
본 연구는 계측자료가 부족한 유역을 대상으로 위성강우 활용 및 위성강우의 보정방법을 통해 홍수량 추정의 기술적인 방법을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 연구대상유역은 모로코 세부강 유역을 대상으로 하였다. 세부강 유역 홍수량 추정을 위한 모형은 IFAS(Integrated Flood Analysis System)와 GRM(Grid baed Rainfall-Runoff Model)을 이용하였다. 연구 유역에 대한 강우자료는 일일관측의 지상계측 자료와 시간계측 위성강우자료를 이용하였다. 위성강우를 이용한 홍수분석에서 일일 지상계측 강우량과 위성강우의 시간계측 자료를 합성하여 위성강우자료를 수정하였다. 지형자료는 90m 공간해상도의 Shuttle Radar Topographic Mission DEM(SRTM DEM)과, 1km 공간해상도의 Global map의 토지피복도와 US Food and Agriculture Organization(US FAO)의 Harmonized World Soil Database(HWSD) 토양도를 이용하였다. 과소추정되는 위성강우는 지상계측 자료를 활용하여 보정하였다. 수정된 위성강우를 이용한 유출분석에서는 첨두유출량이 IFAS는 $5,878{\sim}7,434m^3/s$, GRM은 $6,140{\sim}7,437m^3/s$의 유출이 발생하는 것으로 분석되었다. 그러므로 2009~2010년에 발생한 세부강 유역의 첨두홍수량은 $5,800m^3/s$에서 $7,500m^3/s$의 범위에서 발생한 것으로 추정되었다. 보정된 위성강우를 활용한 홍수량 추정결과는 두 모형 모두 유사한 홍수량을 나타내었다. 따라서 본 연구에서 제시한 위성강우의 보정기법은 계측자료가 부족한 지역의 적정 홍수량 추정에 적용될 수 있을 것으로 사료된다.
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
본 논문에서는 낮은 위성채널 대역폭을 이용한 서비스 적응적인 전술 데이터 전송 프로토콜(STTS, Service-adaptive Tactical-data Transport Stream)을 제안한다. STTS는 기존 디지털 방송 표준인 DVB-S 및 DVB-S2의 전송 스트림 표준을 기반으로 서비스 확장성을 위한 추가 필드 및 신뢰성 보장을 위한 스케줄러를 제공하도록 설계된다. 또한, 다양한 전술 데이터를 낮은 대역폭으로 전송하기 위해서 트래픽 모델과 중요 데이터의 재전송 기능이 데이터 전송 패킷 손실에 미치는 영향을 시뮬레이션을 통하여 검증하고, 이를 기반으로 STTS를 적용한 시스템 설계 시 고려할 사항을 확인한다.
복사 보정에 해당하는 NUC(Non-Uniformity Correction)은 MSC 각각의 픽셀들이 가지는 상이한 특성을 균일한 이미지를 얻기 위해 보정하는 작업으로서 KOMPSAT-2 검보정 작업 중 Video Processor 의 Electrical Gain/Offset 의 보정 과 더 불어 매 우 중요한 비중을 차지하는 과정이다. 본 논문에서는 KOMPSAT-2 의 Panchromatic 밴드의 raw image 를 이 용한 NUC 보정 작업 의 과정과 그 결과에 대해서 소개하고자 한다.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.228-231
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2008
For a satellite data communication, the technology of frame synchronization is widely used between a sender and a receiver. Last year, we suggested zero-loss frame synchronization [1] using pattern search and using bits threshold search algorithm that is based on SIMD technology [2,3]. This algorithm could solve both of hardware and software drawbacks, which are frame loss and low processing performance. However, this algorithm didn't optimize the processing of output data, synchronized data, which caused overhead to the memory allocation and the memory copy. Consequently, the performance of the frame synchronizer application was degraded. In this paper, we enhance previous work using a circular buffer in order to optimize the output data processing. The performance comparison with the previous algorithm shows that the enhanced proposed approach dramatically outperforms in the output data processing speed.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.673-678
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2002
A satellite remote sensing is useful for vegetation monitoring. But it has some problem. One of these, it is difficult to find a difference of vegetation surface roughness using satellite remote sensing. Each vegetation type has unique surface roughness, for example needle leaves forest, broad leaves forest and grassland. Difference of vegetation surface roughness can be detected by satellite multiangular observation. In this study, objective is to propose index of vegetation surface roughness using BRF property. General vegetation indices are calculated from nadir data of satellite data. A proposed index is calculated from two different observation zenith angle data. Two different zenith data can provide BRF (Bi-directional Reflectance Factor) property of satellite observation data. A proposed index was able to detect different value on where NDVI shows similar high value areas of rice field and forest. This index is useful for vegetation monitoring.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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