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Radargrammetry 적용을 위한 위도에 따른 KOMPSAT-5 위성의 궤도 분석

Radargrammetry 적용을 위한 위도에 따른 KOMPSAT-5 위성의 궤도 분석. 장 소 영 ․ 이 훈 열 강원대학교 지구물리학과. 발표 순서. 서론 연구방법 연구 결과 결론. 서론. SAR 는 기상 상태나 주 / 야에 상관없이 영상을 획득하는 전천후 영상레이더로서 지형 매핑에 효과적 우리나라는 앞으로 발사될 KOMPSAT-5 에 1 m 의 고해상도 영상 획득이 가능한 COSI 라 불리는 SAR 시스템을 탑재할 예정

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Radargrammetry 적용을 위한 위도에 따른 KOMPSAT-5 위성의 궤도 분석

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Presentation Transcript


  1. Radargrammetry 적용을 위한 위도에 따른 KOMPSAT-5 위성의 궤도 분석 장 소 영․이 훈 열 강원대학교 지구물리학과

  2. 발표 순서 서론 연구방법 연구 결과 결론

  3. 서론 SAR는 기상 상태나 주/야에 상관없이 영상을 획득하는 전천후 영상레이더로서 지형 매핑에 효과적 우리나라는 앞으로 발사될 KOMPSAT-5에 1 m의 고해상도 영상 획득이 가능한 COSI라 불리는 SAR 시스템을 탑재할 예정 산악지형이 많은 우리나라에 적합한 radargrammetry 영상 조합을 제시할 수 있음 KOMPSAT-5의 궤도를 이용하여 radargrammetry를 위한 영상 조합 예시

  4. 연구 방법 본 연구에서는 STK 소프트웨어를 사용하여 KOMPSAT-5의 예상 궤도를 도시 지상의 특정 지점에 대한 elevation angle을 도출하여 입사각을 계산 Radargrammetry의 stereo pair에 대한 height sensitivity를 구함 위도가 다른 두 지점(대전과 남극 세종기지)에 대해 radargrammetry 적용을 위한 최적의 영상 조합 예시

  5. Radargrammetry Radargrammetry 기법은 서로 다른 입사각을 가지는 두 영상을 이용하여, 고도 지형을 알 수 있음 Radargrammetry 종류 Same-Side Radargrammetry (SSR): 한 지점에 대한 두 SAR 영상을 같은 방향으로 촬영 Opposite-Side Radargrammetry (OSR): 두 SAR 영상을 서로 반대방향으로 촬영 OSR 기법은 SSR 기법 보다 height sensitivity가 높게 나타남 OSR 기법은 심한 지형 왜곡으로 인해 평탄한 지역에서만 사용할 수 있으므로 비실용적 SSR 기법을 사용한 영상 조합 예시 (a) Same-Side Radargrammetry (SSR) (b) Opposite-Side Radargrammetry (OSR)

  6. 선행연구 –적도 (Lee, 2007) z (up) Left Look Right Look n =0 1 -1 2 -2 3 4 θi θl H = 550Km Earth Surface (Equatorial plane) x East Xg =95 km at equator R = 6378Km δ Earth Center 적도에서의 입사각 R: Earth radius H: Altitude of satellite Xg: Ground distance of adjacent pass n: Pass number from nadir x: Image location from nadir to east |x|<Xg/2 θi: Incidence angle Nominal: 20° < θi < 45 ° Extended: 45 ° < θi < 55 ° θl : Look angle Rg: Ground range Nominal: 185 km < Rg < 490 km Extended: 590 km < Rg < 675 km Rs: Ground range

  7. 선행연구 –적도 (Lee, 2007) 적도에서 parallax에 대한 height sensitivity

  8. 선행연구 –적도 (Lee, 2007) 인접 pass 거리 : 95 km Height sensitivity : 0.6-0.9 영상 조합 : 5-3 쌍, 3-2 쌍 적도에서만 적용 인접 pass 간의 거리는 고위도로 갈수록 좁아 지는 등, 위도에 따른 복잡한 양상을 보임 대전과 남극 세종기지는 STK 소프트웨어를 사용 적도에서 parallax에 대한 height sensitivity

  9. KOMPSAT-5의 궤도 인공위성의 궤도를 계산해주는 STK 소프트웨어 사용 2010년 5월에 발사 예정인 KOMPSAT-5의 제원

  10. KOMPSAT-5의 궤도 대전과 남극 세종기지를 지나는 pass와 촬영 범위를 알 수 있음 • Altitude : 550 km • Look angle 조정 가능 • Nominal mode • 입사각 : 20°- 45° • Ground coverage : 185- 490 km • Extended mode • 입사각: 45°- 55° • Ground coverage : 490- 675 km • 총 20°- 55°의 입사각을 가짐

  11. 대전에 대한 위치 정보 입력 임의의 지점에 대한 위도와 경도 입력

  12. Pass의 날짜와 시간 확인 인공위성이 대전을 지날 때의 날짜와 시간을 알 수 있음

  13. 접근 궤도 제시 대전의 접근 궤도 제시

  14. 접근 궤도 도시 Elevation angle이 0°- 90°까지의 접근 궤도 대전 지역의 접근 궤도

  15. Elevation angle 산출 입사각과 elevation angle은 보각관계 Elevation angle을 통해 입사각을 구함 KOMPSAT-5의 elevation angle graph 생성 과정

  16. Elevation angle - 대전 이 연구에서는 입사각이 20°- 45°인 nominal mode에서 descending pass만을 이용 Elevation angle은 하나의 pass에서 가장 최고 값을 선택 대전에서 KOMPSAT-5의 elevation angle

  17. Elevation angle과 입사각 - 대전 대전에서 KOMPSAT-5의 elevation angle과 입사각 • Pass는 4 – 8까지 선택 • 입사각은 약 22°- 43°

  18. Height sensitivity - 대전 대전에서 parallax에 대한 height sensitivity • 다음 식을 통해 radargrammetry 영상 쌍의 parallax에 대한 height sensitivity를 구함 • 두 입사각의 차이가 클수록 height sensitivity의 값이 높게 나타남 • Height sensitivity는 foreshortening, layover, shadow와 같은 지형 왜곡에 의한 한계점이 있음 • 최적의 height sensitivity의 값으로 0.5 - 0.8을 선택 • 최적의 radargrammetry 영상 쌍 : • 5-4, 7-5, 8-5 쌍 • 총 세 쌍의 영상 쌍 제시

  19. 남극 세종기지에 대한 위치 정보 입력 남극 세종기지에서도 대전과 마찬가지로 인공위성이 지날 때의 날짜와 시간을 알 수 있음

  20. 남극 세종기지의 접근 궤도 남극 세종기지의 접근 궤도

  21. Elevation angle - 남극 세종기지 남극 세종기지에서 KOMPSAT-5의 elevation angle 대전과 마찬가지로 입사각을 구함

  22. Elevation angle과 입사각 - 남극 세종기지 남극 세종기지에서 KOMPSAT-5의 elevation angle과 입사각 • Pass : 6 – 16까지 선택 • 입사각 : 약 19°- 44°

  23. Height sensitivity - 남극 세종기지 남극 세종기지에서 parallax에 대한 height sensitivity • 최적의 radargrammetry 영상 쌍으로 열 쌍이 제시 • 대전보다 영상 조합 쌍이 2배 이상 많음

  24. 결론 STK 소프트웨어를 사용하여 KOMPSAT-5의 궤도를 구현 위도가 다른 지점에서 radargrammetry 적용이 가능한 영상 조합 제시 Descending orbit일 때 nominal mode 영상에 대하여 적도에서는 두 쌍, 대전에서는 세 쌍, 남극 세종기지에서는 열 쌍의 영상 조합에서 radargrammetry가 양호한 것으로 계산 극으로 갈수록 인접 pass 간의 거리가 줄어드는 경향을 보이고, 중위도 지역보다 극 지역을 지나는 궤도가 많음 극지방으로 갈수록 영상 조합의 수가 많아지고, radargrammetry 기회가 많을 것으로 계산됨 Descending pass만이 아니라 Ascending pass를 사용 하였을 경우, radargrammetry에 적합한 최적의 영상 조합이 보다 더 많을 것임 이 연구를 통해 위도가 다른 여러 지역에서도 radargrammetry가 가능한 최적의 영상 조합을 제시할 수 있을 것임

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