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.
한국지구물리탐사학회 2003년도 Proceedings of the international symposium on the fusion technology
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pp.305-312
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2003
Remote sensing can provide invisible information in addition to acquire wide-view image data from space. Synthetic Aperture Radar (SAR) transmits microwave to the earth from a satellite and collects the reflected echo from the surface. Interferometric processing of SAR data can detect the subtle land deformation. The information of the surface movement by SAR is useful to monitor the volcanic activity, extended subsidence of urbanized area and the prediction of the earthquake caused by crustal deformation, and it complements the conventional levelling and GPS technique. PSInSAR (Permanent Scatterers Interferometric SAR) is one of interferometric techniques to be applied to practical projects in Japan. In this paper, the projects of land deformation monitoring are shown after the explanations of the PSInSAR principle. Tokai earthquake risk assessment is the first example. PSInSAR detects the subduction of crustal deformation of the adjacent area of new assumed epicenter region of the Tokai Earthquake. The extended subsidence of the urbanized area was implemented by using Japanese satellite data i.e. JERS that has so much data the surrounding of Japan as the archive. We examine the relationship between the geological structure and settlement at Nohbi basin including Nagoya city.
Traditional photogrammetry and satellite image rectification technique have been developed based on control-points for many decades. These techniques are driven from linked points in image space and the corresponding points in the object space in rigorous colinearity or coplanarity conditions. Recently, digital imagery facilitates the opportunity to use features as well as points for images rectification. These implementations were mainly based on rigorous models that incorporated geometric constraints into the bundle adjustment and could not be applied to the new high-resolution satellite imagery (HRSI) due to the absence of sensor calibration and satellite orbit information. This research is an attempt to establish a new Line Based Transformation Model (LBTM), which is based on linear features only or linear features with a number of ground control points instead of the traditional models that only use Ground Control Points (GCPs) for satellite imagery rectification. The new model does not require any further information about the sensor model or satellite ephemeris data. Synthetic as well as real data have been demonestrated to check the validity and fidelity of the new approach and the results showed that the LBTM can be used efficiently for rectifying HRSI.
Future land remote sensing satellite systems will kikely be constrained in terms of communication band-width. To alleviate this limitation, the data must be compressed. Image data obtained from satellite exhibit a high degree of spatial and spectral correlations that must be properly exploited. In this paper we propose multispectral image data compression using wavelet transform and selective predicted vector quantization. Th eproposed method is based on accuratly predicting other band from reference band and reducing bit rate through threshold map. we can achieve better compression effeciency than conventional methods.
High-resolution satellite images offer abundance information of the earth surface for remote sensing applications. The information includes geometry, texture and attribute characteristic. The pixel-based image classification can't satisfy high-resolution satellite image's classification precision and produce large data redundancy. Object-oriented information extraction not only depends on spectrum character, but also use geometry and structure information. It can provide an accessible and truly revolutionary approach. Using Beijing Spot 5 high-resolution image and object-oriented classification with the eCognition software, we accomplish the cultures' precise classification. The test areas have five culture types including water, vegetation, road, building and bare lands. We use nearest neighbor classification and appraise the overall classification accuracy. The average of five species reaches 0.90. All of maximum is 1. The standard deviation is less than 0.11. The overall accuracy can reach $95.47\%.$ This method offers a new technology for high-resolution satellite images' available applications in remote sensing culture classification.
본 논문에서는 영역분류 및 대역간 예측을 이용한 원격 센싱된 인공위성 화상의 효과적인 부호화 기법을 제안하였다. 이 기법에서는 인공위성 화상데이타의 대역별 특성에 따라 각 화소벡터를 분류한 후, 대역내 중복성을 제거하기 위하여 하나의 기준대역에 대하여 분류영역별 대역내 벡터양자화를 행한다. 나머지 대역의 대역간 중복성을 제거시키기 위하여 분류영역별 대역간 예측을 행한다. 실제 LANDSAT-TM 인공위성 화상데이타에 대한 실험을 통하여 제안한 기법의 부호화 효율이 기존의 Gupta의 기법에 비하여 우수함을 확인하였다.
Stereo matching has been grabbing the attention of researchers because it plays an important role in computer vision, remote sensing and photogrammetry. Although most methods perform well with small size images, experiments applying them to large-scale data sets under uncontrolled conditions are still lacking. In this paper, we present an empirical study on stereo matching for large-scale high-resolution satellite images. A new method is studied to solve the problem of huge size and memory requirement when dealing with large-scale high resolution satellite images. Integrating the tiling technique with the well-known dynamic programming and coarse-to-fine pyramid scheme as well as using memory wisely, the suggested method can be utilized for huge stereo satellite images. Analyzing 350 points from an image of size of 8192 x 8192, disparity results attain an acceptable accuracy with RMS error of 0.5459. Taking the trade-off between computational aspect and accuracy, our method gives an efficient stereo matching for huge satellite image files.
The detection of sandstorms and industrial pollutants has been the emphasis of this study. Data obtained from meteorological satellites, NOAA and GMS, have been used for detailed analysis. MODIS and Landsat images are also used for the application of future KOMPSAT- 2. Verification of satellite observations has been made with air pollution data obtained by ground-level monitors. It was found that satellite measurements agree well with concentrations and variations of air pollutants measured on the ground, and that satellite technique is a very useful device for monitoring large-scale air pollution in East Asia. The quantitative analysis of satellite image data on air pollution is the goal in the future studies.
해초지의 생태적 중요성에도 불구하고 국내 연안에 분포하는 해초지 규모에 대한 정보가 미비하다. 장흥군 회진면 일대의 해초지를 대상으로 수중음향측심기와 고해상도 Kompsat-2($4{\times}4m$) 위성영상을 이용하여 식생유무를 탐지하고 분포크기를 파악하는 연구가 수행되었다. 위성영상을 이용한 식생분석의 정확도는 음향측심기를 통해 얻은 자료분석과 이를 비교하여 검증되었다. Kompsat-2 영상분석으로 계산된 회진면 일대의 해초지 면적은 약 $3.9km^2$로 수중음향 탐사를 통해 구해진 $4.5km^2$ 보다 과소평가 되었다. Kompsat-2 위성영상을 객체기반 영상분류법으로 해초 식생을 분석한 결과는 수중음향 결과 값에 대해 90%의 정확도를 보였는데, 이와 같이 높은 정확도는 Kappa 지수(0.85)로도 확인되었다. 또한 위성영상과 수중음향 결과 간의 유사도는 77.1%로 비교적 높았다. 생물 비파괴적인 수중음향조사와 Kompsat-2 영상분석으로 국내 연안에 산재해 있는 해초지 식생의 광역적인 조사가 가능할 것으로 기대되며, 보다 정확한 탐지를 위해서 다양한 고해상도 위성을 이용한 연구가 활발히 이루어져야 할 것이다.
This paper presents the method to provide a fast service for user in image manipulation such as zooming and panning of huge size high resolution satellite image (e.g. Giga bytes per scene). The proposed technique is based on the hierarchical structure that has 3D-Tiling in horizontal and vertical direction to provide the image service more effectively than 2D-Tiling technique in the past does. The essence of the proposed technique is to create tiles that have optimum level of horizontal as well as vertical direction on the basis of current displaying area which changes as user manipulates huge image. So this technique provides seamless service, and will be very powerful and useful for manipulation of images of huge size without data conversion.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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