To extract value-added products which are important in scientific area and practical life, e.g. digital elevation models, ortho-rectified images and geometric corrected images, Satellite Technology Research Center at Korea Advanced Institute of Science and Technology has developed a satellite image processing software called "Valadd-Pro". In this paper, "Valadd-Pro" software is briefly introduced and its main components such as precise geometric correction, ortho-rectification and digital elevation model extraction component are described. The performance of "Valadd-Pro" software was assessed on 10m resolution 6000 $\times$ 6000 SPOT panchromatic images (60km $\times$ 60km) using ground control points from GPS measurements. The height accuracy was measured by comparing our results with 100m resolution $DTEDs^{1)}$ produced by USGS and 60m resolution DEMs generated from digitized contours produced by National Geography Institute. Also, to show the superior performance of "Valadd-Pro" software, we compared the performance with that of commonly used PCI$\circledR$ commercial software. Based on the results, the geometric correction of "Valadd-Pro" software needs fewer ground control points than that of PCI$\circledR$ software and the ortho-rectification of "Valadd-Pro" software shows similar performance to that of PCI$\circledR$ software. In the digital elevation model extraction, "Valadd-Pro" software is two times more accurate and four times faster than PCI$\circledR$ software.ccurate and four times faster than PCI$\circledR$ software.
최근 많은 영역에서 고해상도 인공위성의 활용이 증가하고 있다. 안정적으로 유용한 위성영상을 공급하기 위해서는 자동 정밀 기하보정 기술이 필요하다. 일반적으로 위성영상의 기하보정은 정확한 지상좌표와 영상좌표와의 대응점으로 설정된 지상기준점을 이용하여 기하학적인 왜곡을 보정한다. 따라서 자동으로 정밀 기하보정을 수행하기 위해서는 높은 품질의 지상기준점을 자동으로 획득하는 것이 핵심이다. 본 논문에서는 처리할 고해상도 위성영상과 지상기준점 칩의 영상 피라미드를 구축하고 영상 피라미드의 각 층에서 위성영상과 지상기준점 칩 간 영상정합, 오정합점 탐지, 정밀 센서모델링을 반복적으로 수행하는 반복 정밀 기하보정 방안을 제시하였다. 해당 알고리즘을 통해 자동으로 높은 품질의 지상 기준점을 자동으로 획득하고 이를 바탕으로 고해상도 위성영상의 기하보정 성능을 향상시키고자 하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위해 KOMPSAT-3 및 3A Level 1R 영상 8 Scene을 사용하였으며, 수동으로 추출한 검사점을 이용하여 정확도 분석을 수행한 결과 평균 1.5 pixel, 최대 2 pixel의 정확도의 기하보정 성능을 확인할 수 있었다.
A Satellite Based Augmentation System (SBAS) provides differential correction and integrity information through geostationary satellite to users in order to reduce Global Navigation Satellite System (GNSS)-related errors such as ionospheric delay and tropospheric delay, and satellite orbit and clock errors and calculate a protection level of the calculated location. A SBAS is a system, which has been set as an international standard by the International Civilian Aviation Organization (ICAO) to be utilized for safe operation of aircrafts. Currently, the Wide Area Augmentation System (WAAS) in the USA, the European Geostationary Navigation Overlay Service (EGNOS) in Europe, MTSAT Satellite Augmentation System (MSAS) in Japan, and GPS-Aided Geo Augmented Navigation (GAGAN) are operated. The System for Differential Correction and Monitoring (SDCM) in Russia is now under construction and testing. All SBASs that are currently under operation including the WAAS in the USA provide correction and integrity information about the Global Positioning System (GPS) whereas the SDCM in Russia that started SBAS-related test services in Russia in recent years provides correction and integrity information about not only the GPS but also the GLONASS. Currently, LUCH-5A(PRN 140), LUCH-5B(PRN 125), and LUCH-5V(PRN 141) are assigned and used as geostationary satellites for the SDCM. Among them, PRN 140 satellite is now broadcasting SBAS test messages for SDCM test services. In particular, since messages broadcast by PRN 140 satellite are received in Korea as well, performance analysis on GPS/GLONASS Multi-Constellation SBAS using the SDCM can be possible. The present paper generated correction and integrity information about GPS and GLONASS using SDCM messages broadcast by the PRN 140 satellite, and performed analysis on GPS/GLONASS Multi-Constellation SBAS performance and APV-I availability by applying GPS and GLONASS observation data received from multiple reference stations, which were operated in the National Geographic Information Institute (NGII) for performance analysis on GPS/GLONASS Multi-Constellation SBAS according to user locations inside South Korea utilizing the above-calculated information.
SBAS(Satellite Based Augmentation System) 시스템에서는 GNSS 사용자들의 위치 정확도 향상을 위해 위성궤도 및 시계보정정보를 제공하고 있는데, 본 논문에서는 이러한 보정정보의 정확도에 대해 분석하였다. IGS(International GNSS Service)에서 제공하는 GPS 위성의 정밀궤도력을 참값으로 가정하고, 그에 대한 오차를 이용하여 정확도를 분석/수행하였다. 이때 IGS 정밀궤도력과의 정확한 비교를 위해 GPS 위성에 대한 안테나 위상중심 편차와 P1-C1 편이를 고려하였다. SBAS 위성궤도 및 시계보정 정보로는 미국의 WAAS와 일본의 MSAS 보정정보를 이용하였다. 정확도 분석을 통해 SBAS에서 제공하는 위성궤도 보정정보와 위성시계 보정정보가 상당한 상관관계를 가지고 있음을 확인하였다. 또한 보정정보의 정확도는 SBAS 시스템의 지상 네트워크 크기와 위성의 궤적에 영향을 받는 것을 확인하였다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.79-81
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2006
Geostationary ocean satellite, unlike other sun-synchronous polar-orbit satellites, will be able to take a picture of a large region several times a day (almost with every one hour interval). For geostationary satellite, the target region is fixed though the location of sun is changed always. Thus, the ocean signal of a given target point is largely dependent on time. In other words, the ocean signal detected by geostationary satellite sensor must translate to the signal of target when both sun and satellite are located in nadir, using another correction model. This correction is performed with a standardization of signal throughout relative geometric relationship among satellite - sun - target points. One signal value of a selected pixel point of the target region of Geostationary Ocean Colour Imager (GOCI) would be set up as a standard, and the ratio of all remained pixel point can be calculated. This relative ratio called bidirectional factor, the result of modelling of spatiotemporal variation of bidirectional factor is shown.
Satellite Based Augmentation Systems (SBAS) provide ionospheric corrections at geographically five degree-spaced Ionospheric Grid Points (IGPs) and confidence bounds, called Grid Ionospheric Vertical Errors (GIVEs), on the error of those corrections. Since the ionosphere is one of the largest error sources which may threaten the safety of a single frequency Global Navigation Satellite System (GNSS) user, the ionospheric correction and integrity bound algorithm is essential for the development of SBAS. The current single frequency based SBAS, already deployed or being developed, implement the ionospheric correction and error bounding algorithm of the Wide Area Augmentation System (WAAS) developed for use in the United States. However, the ionospheric condition is different for each region and it could greatly degrade the performance of SBAS if its regional characteristics are not properly treated. Therefore, this paper discusses key factors that should be taken into consideration in the development of the ionospheric correction and integrity bound algorithm optimized for the Korean SBAS. The main elements of the conventional GIVE monitor algorithm are firstly reviewed. Then, this paper suggests several areas which should be investigated to improve the availability of the Korean SBAS by decreasing the GIVE value.
소형 위성용 궤도천이 및 보정을 위한 홀 방식 전기추력기의 초기 설계를 위한 2-D Particle-In-Cell (PIC) 수치모사 (Simulation) 결과를 분석하였다. 수치해석에 의한 결과를 분석해 본 결과 주입된 중성 Xe Gas는 전자와의 충돌을 통해 이온화 된 후 가속지역을 통과하게 되며, 이들 두 지역은 추력기 채널에서 잘 분리되어 존재하는 걸로 나타났다. 또한 본 해석을 통하여 본 논문에서 고려된 추력기가 원래의 임무인 소형위성의 궤도 천이 및 보정을 수행할 수 있는 충분한 추력과 비추력을 갖출 수 있는 것으로 판단된다.
본 논문에서 고해상도 위성영상의 정밀 기하학적 보정에 대하여 기술한다. 일반적으로 GCP로부터 영상과 기준 지도 사이의 다하식을 유도하는 polynomial warping 방법인 경우 원하는 정확도를 얻기위해 영상 전체를 골고루 분포된 많은 GCP를 요구하게 된다. 하지만 제안되는 알고리즘은 위성-센서-궤도-지구 간의 기하학적 모델을 바탕으로 2-3개의 GCP만으로도 전체 영상을 매우 정확히 보정할 수 있다. 개발된 알고리즘은 GCP를 순차적으로 사용하여 부정확한 초기 궤도 및 자세 정보를 정밀하게 추정하고 이러한 추정은 Kalman filter를 사용하여 이루어진다. 이 알고리즘은 현재 우리별 3호의 전처리 소프트웨어에 통합되어 구현되어 있으며 앞으로 우리별 3호 영상뿐 아니라 다목적실용위성 영상의 정밀 기하학적 보정에 사용될 예정이다.
Kim, Yeong-Guk;Kim, Hye-In;Lee, Hae-Chang;Kim, Miso;Park, Kwan-Dong
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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제10권2호
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pp.75-82
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2021
Fields of high-precision positioning applications are growing fast across the mass market worldwide. Accordingly, the industry is focusing on developing methods of applying State-Space Representation (SSR) corrections on low-cost GNSS receivers. Among SSR correction types, this paper analyzes Safe Position Augmentation for Real Time Navigation (SPARTN) messages being offered by the SAfe and Precise CORrection DAta (SAPCORDA) company and validates positioning algorithms based on them. The first part of this paper introduces the SPARTN format in detail. Then, procedures on how to apply Basic-Precision Atmosphere Correction (BPAC) and High-Precision Atmosphere Correction (HPAC) messages are described. BPAC and HPAC messages are used for correcting satellite clock errors, satellite orbit errors, satellite signal biases and also ionospheric and tropospheric delays. Accuracies of positioning algorithms utilizing SPARTN messages were validated with two types of positioning strategies: Code-PPP using GPS pseudorange measurements and PPP-RTK including carrier phase measurements. In these performance checkups, only single-frequency measurements have been used and integer ambiguities were estimated as float numbers instead of fixed integers. The result shows that, with BPAC and HPAC corrections, the horizontal accuracy is 46% and 63% higher, respectively, compared to that obtained without application of SPARTN corrections. Also, the average horizontal and vertical RMSE values with HPAC are 17 cm and 27 cm, respectively.
The Amazon River basin is one of the largest basins in the world, and its ecosystem is vital for biodiversity, hydrology, and climate regulation. Thus, understanding the hydrometeorological process is essential to the maintenance of the Amazon River basin. However, it is still tricky to monitor the Amazon River basin because of its size and the low density of the monitoring gauge network. To solve those issues, remote sensing products have been largely used. Yet, those products have some limitations. Therefore, this study aims to do bias corrections to improve the accuracy of Satellite Precipitation Products (SPPs) in the Amazon River basin. We use 331 rainfall stations for the observed data and two daily satellite precipitation gridded datasets (CHIRPS, TRMM). Due to the limitation of the observed data, the period of analysis was set from 1st January 1990 to 31st December 2010. The observed data were interpolated to have the same resolution as the SPPs data using the IDW method. For bias correction, we use convolution neural networks (CNN) combined with an autoencoder architecture (ConvAE). To evaluate the bias correction performance, we used some statistical indicators such as NSE, RMSE, and MAD. Hence, those results can increase the quality of precipitation data in the Amazon River basin, improving its monitoring and management.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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