The ability to detect urban heat islands in satellite imagery is a function of spatial, spectral, and temporal resolutions. Imagery from the satellite-mounted Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) sensor acquired since December 1999 allows us to view the Earth at a higher spectral resolution in the thermal infrared (TIR) portion of the electromagnetic spectrum than most other satellite systems (e.g., AVHRR, Landsat TM). (omitted)
The Fourth Assessment Report of IPCC predicted that global warming is already happening and it should be caused from the increase of greenhouse gases by the extension of human activities. These global changes will give a serious influence for human society. Global environment can be monitored by the earth observation using satellite. For the observation of global climate change and resolving the global warming process, satellite should be useful equipment and its detecting data contribute to social benefits effectively. JAXA (former NASDA) has made a new plan of the Global Change Observation Mission (GCOM) for monitoring of global environmental change. SGLI (Second Generation GLI) onboard GCOM-C (Climate) satellite, which is one of this mission, provides an optical sensor from Near-DV to TIR. Characteristic specifications of SGLI are as follows; 1) 250 m resolutions over land and area along the shore, 2) Three directional polarization observation (red and NIR), and 3) 500 m resolutions temperature over land and area along shore. These characteristics are useful in many fields of social benefits. For example, multi-angular observation and 250 m high frequency observation give new knowledge in monitoring of land vegetation. It is expected that land products with land aerosol information by polarization observation are improved remarkably. We are studying these possibilities by ground data and satellite data.
Super-resolution (SR) has great significance in image processing because it enables downstream vision tasks with high spatial resolution. Recently, SR studies have adopted deep learning networks and achieved remarkable SR performance compared to conventional example-based methods. Deep-learning-based SR models generally require low-resolution (LR) images and the corresponding high-resolution (HR) images as training dataset. Due to the difficulties in obtaining real-world LR-HR datasets, most SR models have used only HR images and generated LR images with predefined degradation such as bicubic downsampling. However, SR models trained on simple image degradation do not reflect the properties of the images and often result in deteriorated SR qualities when applied to real-world images. In this study, we propose an image degradation model for HR satellite images based on the modulation transfer function (MTF) of an imaging sensor. Because the proposed method determines the image degradation based on the sensor properties, it is more suitable for training SR models on remote sensing images. Experimental results on HR satellite image datasets demonstrated the effectiveness of applying MTF-based filters to construct a more realistic LR-HR training dataset.
A virtual vessel traffic control system is introduced to contribute to prevent a marine accident such as collision and stranding from happening. Existing VTS has its limit. The virtual vessel traffic control system consists of both data acquisition by satellite remote sensing and a simulation of traffic environment stress based on the satellite data, remotely sensed data And it could be used to provide timely and detailed information about the marine safety, including the location, speed and direction of ships, and help us operate vessels safely and efficiently. If environmental stress values are simulated for the ship information derived from satellite data, proper actions can be taken to prevent accidents. Since optical sensor has a high spatial resolution, JERS satellite data are used to track ships and extract their information. We present an algorithm of automatic identification of ship size and velocity. It lastly is shown that based on ship information extracted from JERS data, a qualitative evaluation method of environmental stress is introduced.
뉴스페이스(new space) 시대가 도래함에 따라 국내 KOMPSAT-3·3A 위성영상과 해외 위성영상과의 글로벌 융합활용 기술확보가 대두되고 있다. 일반적으로 다중센서 위성영상은 취득 당시의 다양한 외부요소로 인해 영상 간 상대적인 기하오차(relative geometric error)가 발생하며, 이로 인해 위성영상 산출물의 품질이 저하된다. 따라서 본 연구에서는 KOMPSAT-3·3A 위성영상과 해외 위성영상 간 존재하는 상대기하오차를 최소화하기 위한 정밀영상정합(fine-image registration) 방법론을 제안한다. KOMPSAT-3·3A 위성영상과 해외 위성영상 간 중첩영역을 선정한 후 두 영상 간 공간해상도를 통일한다. 이어서, 특징 및 영역 기반 정합기법을 결합한 형태의 하이브리드(hybrid) 정합기법을 이용하여 정합점(tie-point)을 추출한다. 그리고 피라미드(pyramid) 영상 기반의 반복적 정합을 수행하여 정밀영상정합을 수행한다. KOMPSAT-3·3A 위성영상과 Sentinel-2A 및 PlanetScope 영상을 이용하여 제안기법의 정확도 및 성능을 평가하였다. 그 결과, Sentienl-2A 영상 기준 평균 Root Mean Square Error (RMSE) 1.2 pixels, PlanetScope 영상 기준 평균 RMSE 3.59 pixels의 정확도가 도출되었다. 이를 통해 제안기법을 이용하여 효과적으로 정밀영상정합을 수행할 수 있을 것으로 사료된다.
Kang C. H.;Seo S. B.;Lim H. S.;Park D. J.;Ahn S. I.;Koo I. H.;Hyun D. H.;Yang H. M.;Choi H. J.
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
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pp.336-339
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2004
Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS) has been developed by Korean Aerospace Research Institute (KARI) since 2003. Ocean Color Imager (OCI) is the one of COMS payloads, which will monitor the marine environment around Korean peninsula routinely with the intermediate resolution. But considering COMS is to be located in the geostationary orbit, required geographical coverage is not positioned in the nadir direction of COMS but in specific location with horizontal and vertical offsets from the nadir. In this study, coverage by OCI Field Of View (FOV) is analyzed. First of all, OCI is modeled as the sensor which is a $2,500{\times}2,500$ sized 2-D CCD and the pixel resolution is about 500m. And then, OCI is simulated to be controlled to target the required coverage accurately. As a result of it, coverage by OCI FOV is determined. Finally, all coverages by OCI FOV are mapped.
본 논문에서는 GK2 위성의 최종 조립시험단계의 극성시험 과정에서 태양센서에 전기자극을 주어 자세오차를 다양하게 모사하는 지상시험장치(Test-aid)의 개발과 검증에 관한 내용을 정리한다. 본 논문에서 GK2 위성에 사용되는 태양센서 Test-aid는 2축 아날로그 태양센서를 대상으로 시험하는 것으로 고장으로 인한 백업을 고려하여 Test-aid의 국산화를 진행하였다. 또한, 시험을 통해 천리안위성에 사용되었던 Test-aid 특성과 국내업체를 통해 제작된 Test-aid의 특성이 기존 장비를 대체할 수 있음을 확인하였다. 본 논문에서 소개하는 국내 제작된 Test-aid는 기존의 천리안위성에 사용되었던 Test-aid와 달리 차이점이 생길시 제어기의 튜닝 기능을 이용하여 기존장비와 동일한 성능을 구사할 수 있음을 보였다.
이 논문은 엄격한 물리적 센서 모델인 궤도 자세각 모델이 위성체의 자세제어 방식이 다른 두 위성 영상에 적용한 경우 나타나는 성능의 차이를 기술한다. 영상 취득 시 Spot 위성은 거울 회전(mirror-tilt) 방식을 채택하고 있으며 Kompsat-2 위성은 몸통 회전(body-tilt) 방식을 채택하고 있다. 이 논문은 선행 연구에서 이미 우수한 성능이 검증된 궤도 자세각 모델로 연구의 범위를 제한하며 미지수 조합에 따른 센서 모델 정확도 및 3차원 좌표 산출 정확도를 통해 두 영상에서 나타나는 모델 성능의 차이를 비교한다. 실험 결과는 동일한 궤도 자세각 모델이 두 영상에 대해 다른 성능이 나타남을 보여주고 있으며 Spot 위성의 경우에는 자세 각 미지수가 포함된 모델을, Kompsat-2 영상의 경우에는 많은 개수의 미지수를 갖는 모델을 사용하는 것이 효율적임을 제안한다. 이는 동일한 모델이라 하더라도 센서의 영상 취득 방식과 그로 인한 자세 추정의 정확도에 따라 다르게 적용되는 것이 효과적일 수 있음을 나타낸다. 이러한 차이를 이해하는 것은 향후 모델 정확도 개선과 새로운 영상에 대한 모델 적용을 위한 중요한 토대가 될 것이다.
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.
위성기술의 비약적 발달에 따라서 설계 및 제작에 소용되는 비용은 저렴하지만 신뢰도가 높은 인공위성 자세제어 시스템 개발이 요구되고 있다. 본 연구는 이러한 요구를 만족시키기 위해 반작용휠에 의한 모멘텀 바이어스 벡터가 임의의 방향(태양 방향)을 지향하고 안정화되는 위성시스템을 제시하였다. 위성 시스템에서 고장 가능성이 가장 적은 자기장 센서, 저정밀 태양센서 및 자기토커를 센서와 구동기로 사용하였으며, 고전적 선형 제어방법에 의해 2축 제어하는 제어시스템 설계방법을 제시하였다. 제어기는 PD 형태의 간단한 제어기가 사용되었고, 선형화된 위성시스템에 대한 PD 제어기 설계방법이 적절한 가정과 함께 제시되었다. 제시된 제어기 설계방법에 의해 설계된 폐루프 시스템의 장기 안정성 검증을 위해서 비선형 시뮬레이션 방법을 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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