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.
본 논문에서는 IEEE 802.11a의 OFDM 통신시스템에 대한 송수신 주파수편차의 교정기법을 연구하고 편차주파 수들의 교정오차에 의한 잡음을 분석한다. 반송주파수편차에 의한 심볼당 회전위상을 짧은 훈련신호(short preamble)의 자기상관에서 추정한다. 잡음의 영향을 줄이기 위하여 짧은 훈련신호(short preamble)를 과도표본화 (over-sampling)한다. 파일롯(pilot) 신호를 도입하여 추정된 반송주파수편차의 오차와 표본화 주파수편차에 의한 OFDM 심볼당 회전위상을 추정한다. 이러한 회전위상의 추정과 교정에 CORDIC(Coordinated Rotational Digital Computer) 프로세서 또는 각도와 복소수의 환산표를 사용하고 이것들의 구현기법과 장단점을 비교한다. 복소수와 위상은 CORDIC 프로세서와 환산표에서 한정된 비트(bit) 개수로 계산되므로 각도양자화 오차가 있게 된다. 비트개수에 따른 각도양자화 오차를 OFDM 신호의 SNR로 나타내고 IEEE 802.11a의 편차주파수 교정에서 요구되는 최소한의 비트 개수를 제시한다. 끝으로, 모의실험을 통하여 짧은 훈련신호로 반송주파수편차를 추정하고 CORDIC 프로세서와 환산표에서 사용된 비트 개수에 따른 양자화 잡음을 검증한다.
The KOMPSAT-2 satellite is a push-broom system with MSC (Multi Spectral Camera) which contains a panchromatic band and four multi-spectral bands covering the spectral range from 450nm to 900nm. The PAN band is composed of six CCD array with 2528 pixels. And the MS band has one CCD array with 3792 pixels. Raw imagery generated from a push-broom sensor contains vertical streaks caused by variability in detector response, variability in lens falloff, pixel area, output amplifiers and especially electrical gain and offset. Relative radiometric calibration is necessary to account for the detector-to-detector non-uniformity in this raw imagery. Non-uniformity correction (NUC) is that the process of performing on-board relative correction of gain and offset for each pixel to improve data compressibility and to reduce banding and streaking from aggregation or re-sampling in the imagery. A relative gain and offset are calculated for each detector using scenes from uniform target area such as a large desert, forest, sea. In the NUC of KOMPSAT-2, The NUC table for each pixel are divided as HF NUC (high frequency NUC) and LF NUC (low frequency NUC) to apply to few restricted facts in the operating system ofKOMPSAT-2. This work presents the algorithm and process of NUC table generation and shows the imagery to compare with and without calibration.
해저지형을 대상으로 한 3차원 모델링은 연안에서 발생하는 각종 재해와 해중 구조물에 대한 변위탐지 모니터링을 위해 반드시 필요하다. MBES는 해저지형에 대한 고밀도 수심측량이 가능한 시스템으로서 3차원 자료 구축이나 변위탐지 등에 폭넓게 활용되고 있다. 그러나 MBES 자료에는 장비 옵셋과 측량과정에 발생한 랜덤 오류를 포함하고 있어 오측심 자료의 보정에 대한 체계적 연구가 필요하다. 따라서 이 연구에서는 MBES 시스템의 장비 옵셋 보정 및 기본적인 노이즈 보정 후에 발생하는 다양한 랜덤 오류를 제거하기 위한 후처리 기법을 제안하고자 한다. 또한 연구지역에 적용하여 해저지형 모델링에의 적용 가능성을 분석하였다.
Kim Youngsun;Kong Jong-Pil;Heo Haeng-Pal;Park Jong-Euk;Chang Young-Jun
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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pp.604-607
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2005
All CCD pixels do not react uniformly even if the light of same radiance enters into the camera. This comes from the different camera optical characteristics, the read-out characteristics, the pixel own characteristics and so on. Usually, the image data of satellite camera can be corrected by the various image-processing methods in the ground. However, sometimes, the in-orbit correction is needed to get the higher quality image. Especially high frequency pixel correction in the middle of in-orbit mission is needed because the in-orbit data compression with the high frequency loss is essential to transmit many data in real time due to the limited RF bandwidth. In this case, this high frequency correction can prevent have to have any unnecessary high frequency loss. This in-orbit correction can be done by the specific correction table, which consists of the gain and the offset correction value for each pixel. So, it is very important to get more accurate correction table for good correction results. This paper shows the new algorithm to get accurate pixel correction table. This algorithm shall be verified theoretically and also verified with the various simulation and the test results.
This paper presents an automatic calibration technique for piezoelectric low pressure transducer, which is useful to measure a pressure within 500 psi. This system with automatic calibration function and error correction algorithm generates standard dynamic pressure for the calibration of sensor. With the compensation for the offset voltage and the pressure error, the accuracy and the usefulness of the proposed scheme is validated.
This paper presents an automatic calibration technique for piezoelectic low pressure transducer, which is useful to measure a pressure within 500 psi. This system with automatic calibration function and error correction algorithm generates standard dynamic pressure for the calibration of sensor. With the compensation for the offset voltage and the pressure error, the accuracy and the usefulness of the proposed scheme is validated.
Digital radio data is composed of groups which are divided into 4 blocks of 26 bits. And each block is made up of information word and check word. Check word of digital radio data that is composed ofcode word and offset word is used for group/block synchronization and error correction. In this paper, we have investigated the group/block synchronizer using offext word and shortened cyclic decoder for correcting error produced during the radio data transimission. Also, we have simulated the decoding process of the proposed decoder. From the simulation results, we have confirmed that the proposed decoder most with the required coding capcbility.
위성 시계열 데이터가 증가함에 따라 원격탐사 자료의 활용도가 높아지고 있다. 시계열 자료를 통한 분석에 있어 영상 간의 상대적인 위치 정확도는 결과에 큰 영향을 미치기 때문에 이를 보정하기 위한 영상 정합 과정은 필수적으로 선행되어야 한다. 최근에는 기존 알고리즘의 성능을 상회하는 딥러닝 기반 영상 정합 연구의 사례가 증가하고 있다. 딥러닝 기반 정합 모델을 학습하기 위해서는 수 많은 영상 쌍이 필요하다. 또한, 기존 딥러닝 모델의 데이터 간의 상관도 map을 제작하고, 이에 추가적인 연산을 적용하여 정합점을 추출는데 이는 비효율적이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 영상 정합 모델 학습을 위한 데이터 증강 기법을 구축하여 데이터셋을 제작하였고, 이를 오프셋(offset) 양 자체를 예측하는 정합 모델인 OffsetNet에 적용하여 KOMSAT-2, -3, -3A 영상 정합을 수행하였다. 모델 학습 결과, OffsetNet은 평가 데이터에 대해 높은 정확도로 오프셋 양을 예측하였고, 이를 통해 주영상과 부영상을 효과적으로 정합하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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