Cloud detection algorithm is being developed as primary one of the 16 baseline products of CMDPS (COMS Meteorological Data Processing System), which is under development for the real-time application of data will be observed from COMS Meteorological Imager. For cloud detection from satellite data, we studied two different algorithms. One is threshold technique based algorithm, which is traditionally used, and another is artificial neural network model. MPEF scene analysis algorithm is the basic idea of threshold cloud detection algorithm, and some modifications are conducted for COMS. For the neural network, we selected MLP with back-propagation algorithm. Prototype software of each algorithm was completed and evaluated by using the MTSAT-IR and GOES-9 data. Currently the software codes are standardized using Fortran90 language. For the preparation as an operational algorithm, we will setup the validation strategy and tune up the algorithm continuously. This paper shows the outline of the two cloud detection algorithms and preliminary test results of both algorithms.
세계최초의 정지궤도 해양탑재체인 GOCI(Geostationary Ocean Color Imager)는 정지궤도 복합위성인 COMS(Communication, Ocean, and Meteorological Satellite)에 기상탑재체, 통신탑재체와 함께 탑재되기 위해 개발되고 있다. 본 논문에서는 부분품 레벨의 응답특성을 이용한 탑재체 레벨의 복사모델 수립방법을 소개하며, 복사모델을 이용하여 각 채널의 비선형성 특성을 분석한다. 또한, 해양탑재체의 복사시험 데이터를 이용하여 각 채널의 비선형 특성을 검증한다. 분석 결과, 선형이득과 비선형이득의 함수로 표현되는 비선형성$G^3$/b는 모든 채널에 대해 동일함을 확인하였다.
이 논문에서는 통신해양기상위성 1호기의 영상위치유지를 위한 영상오차보상 알고리즘을 설계하였다. 영상오차보상 알고리즘은 관측영상의 위치결정 및 위치유지를 위한 INR시스템의 핵심요소이다. 궤도와 자세에 대한 다양한 섭동 때문에 위성체의 움직임에 변화가 생기고, 이로 인해 영상기의 포인팅 어긋남이 발생하며, 그 결과로 관측영상의 일그러짐이 유발된다. 포인팅 어긋남을 바로잡기 위하여 보정해 야할 스캔 거울의 각도를 GEOS 위성과 다른 방법으로 계산하였다. 새로 설계된 영상오차보상 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 미국의 기상위성 GOES의 INR시스템에 적용된 영상오차보상 알고리즘과 비교평가를 하였다. 설계된 영상오차보상 알고리즘은 영상기의 포인팅 어긋남을 효과적으로 보상함으로써 약 40% 이상의 지향정밀도를 향상시킬 수 있었다.
Recently, KARI developed in-house meteorological sensor processing system named MESIS for GOES GVAR 5-CH Imager for better KOMPSAT EOC mission operation. MESIS consists of antenna system, receiver, serial telemetry card, processing and mapping software, and 2 NT PC systems. This paper shows system requirement, system design, characteristic and test results of processing system. System operation concept and sample image are also provided. Implemented system was proven to be fully operational through lots of operations covering from RF signal reception to web publishing.
GOCI(: Geostationary Ocean Color Imager)는 8개 밴드의 레일리 보정 반사도를 이용하여 수평 $500m{\times}500m$의 높은 공간 해상도로 해무를 탐지한다. 가시광선과 근적외선은 지표면의 특성을 강하게 반영하여 구름과 안개 판별에 오차를 유발한다. Band7 반사도의 임계값을 설정하여 육지로 유입되는 해무를 탐지할 수 있었다. Band4 반사도가 Band8보다 크게 나타나는 영역이 구름으로 판별되는 경우는 주변 영역과 평균 반사도의 비교를 통해 해무로 탐지되는 오류를 보정하였다. 개선된 알고리즘은 천리안위성(COMS: Communication, Ocean, Meteorological Satellite)의 안개 영상 및 기상청 시정계 자료와 비교하여 검증되었다.
천리안위성 기상탑재체 적외채널의 복사보정에서는 기본 복사보정식을 기반으로 다섯 개의 알고리즘이 추가되어 있다. 일반적으로 기하보정은 복사보정 이후 수행하므로, 복사보정 완료시각은 기하보정 처리의 시작시각을 결정한다. 본 논문에서는 기하보정 처리의 시작시각을 앞당기는 방법을 제안하기 위해서, 기본 복사보정 및 정밀 복사보정(기본 복사보정에 다섯 개의 알고리즘 추가) 결과를 입력으로 수행한 기하보정 처리의 정확도를 비교 분석한 내용을 정리하였다. 처리 속도가 빠른 기본 복사보정의 결과와 정확한 복사보정 값을 포함하는 정밀복사보정의 결과를 입력으로 각각의 기하보정 처리의 정확도를 분석하는 실험을 수행하였고, 두 경우 모두 기하보정 정확도 요구사항을 만족시킴을 검증하였다. 따라서 기하보정 처리 속도를 향상시키기 위해서, 기본 복사보정식으로 생성된 결과를 기하보정 처리의 입력으로 사용할 수 있음을 확인하였다.
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.
The COMS, Korea's first geostationary multipurpose satellite program will accommodate 3 kind of payloads; Ka-Band communication transponder, GOCI (Geostationary Ocean Color Imager), and MI (Meteorological Imager). MI raw data will be transferred to ground station via L-band link. The ground station will perform image data processing for raw data, generate them into the LRIT/HRIT format, the user dissemination data recommended by the CGMS. The LRIT/HRIT are disseminated via satellite to user stations. This paper shows the COMS LRIT data generation procedure based on COMS LRIT specification and its verification results using the LRIT user station.
Kang Gumsil;Kim Jongah;Myung Hwan-Chun;Yeon Jeong-Heum;Kang Song-Doug;Youn Heong-Sik
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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pp.108-111
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2005
The Communication Ocean, Meteorological Satellite (COMS) as the one of the national space program has been developed by Korea Aerospace Research Institute (KARl). The Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) is one of the main payloads ofCOMS which will provide consistent monitoring of ocean-colour around the Korean Peninsula from geostationary platforms. The ocean color observation from geostationary platform is required to remedy the coverage constraints imposed by polar orbiting platforms. In this paper the main characteristics of GOCI are described and compared with the current ocean color sensors. The GOCI will provide the measurement data of 6 visible channels and 2 nearinfrared channels (40Onm - 900nm). The high radiometric sensitivity is essential of ocean color sensor because of the weak water leaving radiance.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.60-63
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2006
Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) is under development to provide a monitoring of oceancolor around the Korean Peninsula from geostationary platforms. It is planned to be loaded on Communication, Ocean, and Meteorological Satellite (COMS) of Korea. In this paper radiometric calibration concept of the GOCI is introduced. The GOCI radiometric response is modeled as a nonlinear system in order to reflect a nonlinear characteristic of detector. In this paper estimation approaches for radiometric parameters of GOCI model are discussed. For the GOCI, the offset signal depends on each spectral channel because dark current offset signal is a function of integration time which is different from channel to channel. The offset parameter can be estimated by using offset signal measurements for two integration time setting is described.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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