천리안 위성의 궤도상 시험이 위성발사 직후인 2010년 7월부터 2011년 1월까지 약 7개월에 걸쳐 성공적으로 수행되었으며, 과학탑재체인 기상 및 해양탑재체 자료는 2011년 4월부터 공식적으로 배포되고 있다. 이 논문에서는 천리안위성의 궤도상 시험 중 핵심적인 요소인 탑재체 자료의 보정 과정 중 최종 단계인 기하보정의 궤도상 테스트 내용에 중점을 두고 있다. 천리안위성 기하보정 알고리즘의 구조와 내용을 간략하게 소개하였으며, 위성발사 후 행해진 기하보정시스템의 기능 및 검증 테스트의 단계별 과정들과 그 결과를 분석 정리하였다. 실시간 위성자료 전처리 시스템을 통해 확보한 자료들을 이용한 천리안 기하보정알고리즘의 최종 성능테스트는 요구 조건을 만족하는 우수한 정확도를 보여 주었다.
천리안 위성의 궤도상 시험이 위성발사 직후인 2010년 7월부터 2011년 1월까지 약 7개월에 걸쳐 성공적으로 수행되었으며, 과학탑재체인 기상 및 해양탑재체 자료는 2011년 4월부터 공식적으로 배포되고 있다. 이 논문에서는 천리안위성의 궤도상 시험 중 핵심적인 요소인 탑재체 자료의 보정 과정 중 최종 단계인 기하보정의 궤도상 테스트 내용에 중점을 두고 있다. 천리안위성 기하보정 알고리즘의 구조와 내용을 간략하게 소개하였으며, 위성발사 후 행해진 기하보정시스템의 기능 및 검증 테스트의 단계별 과정들과 그 결과를 분석 정리하였다. 실시간 위성자료 전처리 시스템을 통해 확보한 자료들을 이용한 천리안 기하보정알고리즘의 최종 성능테스트는 요구 조건을 만족하는 우수한 정확도를 보여 주었다.
COMS In-Orbit Tests(IOT), performed from July, 2010 to Jan, 2011, were successfully completed and the scientific data from MI and GOCI has been distributed officially from April, 2011. This paper focuses on the geometric calibration system tests conducted during the IOT. The geometric calibration pr...
COMS In-Orbit Tests(IOT), performed from July, 2010 to Jan, 2011, were successfully completed and the scientific data from MI and GOCI has been distributed officially from April, 2011. This paper focuses on the geometric calibration system tests conducted during the IOT. The geometric calibration process, which is one of the primary objectives of the IOT is the final step of COMS data pre-processing. The basic principles of the geometric calibration (or image navigation and registration, INR) algorithm for COMS are described and the functional and performance tests of COMS INR system were summarized according to the COMS IOT phases. Final performance testes were carried out using data sets acquired from the real-time COMS data pre-processing system. Geometric calibration accuracy of the COMS data showed excellent quality and met requirement specifications.
COMS In-Orbit Tests(IOT), performed from July, 2010 to Jan, 2011, were successfully completed and the scientific data from MI and GOCI has been distributed officially from April, 2011. This paper focuses on the geometric calibration system tests conducted during the IOT. The geometric calibration process, which is one of the primary objectives of the IOT is the final step of COMS data pre-processing. The basic principles of the geometric calibration (or image navigation and registration, INR) algorithm for COMS are described and the functional and performance tests of COMS INR system were summarized according to the COMS IOT phases. Final performance testes were carried out using data sets acquired from the real-time COMS data pre-processing system. Geometric calibration accuracy of the COMS data showed excellent quality and met requirement specifications.
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문제 정의
궤도 상 시험의 핵심적인 요소인 기상 및 해양탑재체 자료의 복사 및 기하 보정 시험은 2010년 7월부터 시작되어 2011년1월에 마무리되었다. 본 논문에서는 탑재체 자료 전 처리 과정의 최종 단계인 기하보정 테스트들의 내용과 그 결과를 정리하였다.
가설 설정
9. Cloud detection process of Ml data: (a) Original image, (b) Could free image (white denotes the cloud removed area).
이 때 롤 및 피치값은 선형적으로 변한다고 가정한다. 그리고 요값은 선형적으로 변하거나 혹은 상수로 가정한다. 다음 두 번째 단계는 다른 서브윈도우에서 롤, 피치 값을 처음부터 다시 계산하게 되는데, 이 단계를 거친 후 상태벡터는 고정될 수 있다.
첫 번째 단계는 모든 동원 가능한 랜드마크에 기반하여 롤, 피치 및 요값들을 계산한다. 이 때 롤 및 피치값은 선형적으로 변한다고 가정한다. 그리고 요값은 선형적으로 변하거나 혹은 상수로 가정한다.
제안 방법
이를 토대로 기하보정시스템의 핵심 작업인 튜닝 파라미터들의 조정 작업이 진행되었다. 이튜닝 파라미터들의 조정을 통해 성능이 확보된 이후 최종 단계로써 "실시간 자료 전처리시스템 (IMPS)”를 통해 연속적으로 확보한 자료를 이용하여 기하 보정시스템의 품질 검증이 이루어졌다. 일주일간의 데이터를 통해 위치 결정 정확도(navigation) 및 위치결정 정확도의 공간 및 시간에 따른 유지 정도(registration)를 계산하고 통계치를 얻어 요구 조건과 비교하였다.
이중 Phase 3, Phase 4기간에는 통신탑재체(Ks-band)에 대한 시험들이 이루어졌으며, 기상탑재체 및 해양탑재체에 대한 기하 보정 관련 테스트들은 Phase 2와 Phase 6에 이루어졌다. Phase 2의 경우 아웃개싱(높은 온도로 열을 가해 탑재체 내의 휘발성 오염물질을 제거하는 과정으로, 위성 발사 후 약 42일간 이루어짐)이 종료되기 이전으로 기상 탑재체의 경우 적외채널의 작동이 멈추게 되므로, 가시 채널 데이터만을 이용한 기하 보정시스템의 기능테스트가 이루어졌다. 아웃개 싱이 완전히 종료되어 냉긱기 덮개가 열리고 적외 채널이 열적으로 충분히 냉각되어 지구 복사에너지 (thermal radiation)의 측정이 가능해진 8월부터 Phase 6에 해당하는 INR시스템의 기능 및 성능 테스트가 본격적으로 진행되었다.
경도 값을 정확하게 결정하는 작업으로 궤도 상 시험기간의 단계별 계획에 따라 알고리즘의 기능 및 성능이 분석, 검증되었다. 기하 보정 알고리즘 주요 함수들의 기능 검증이 먼저 이루어졌으며 다음으로 INRSM의 핵심인 네비게이션 함수 내의 상태 벡터를 결정하기 위한 튜닝 작업이 7단계에 걸쳐 이루어졌다. 최종적으로 1주일치의 자료를 통해 분석한 천리안위성 기하보정시스템 성능 테스트 결과는 모든 요구조건을 만족하는 navigation 및 registration 값들을 보여 주였다.
본 논문에서는 천리안 위성의 실시간 기하 보정알고리즘을 기반으로 궤도 상 시험기간 동안 이루어진 기하 보정 테스트의 과정들을 (예, Yang et al., 2010)보다 발전시켜 체계적이며 구체적으로 기술하고, 단계별 과정을 정리하였으며 최종 성능 테스트 결과를 요약하였다. 천리안 위성 기하보정시스템의 최종 성능 테스트는 충분한 통계적인 의미를 지닐 수 있는 1주일간의 자료 (기상탑재체의 경우 모든 관측 모드 포함)가 이용되었다.
8에 나타나 있다. 예비 기능 점검이 끝나고랜드마트 매칭을 활성화시킨 후 영상에서 확보된 랜드마크와 기존의 데이터베이스(랜드마크 칩)를 비교하였다. 오스트렐리아 부근을 확대한 Fig.
위성을 목표 궤도(동경 128.2도) 에 안착시키기 위한 초기 운용기간에는 위성 본체 및 서브 시스템에 대한 각종 테스트가 진행되었다. 즉발사 전 이루어졌던 조립 및 시험 과정들에서 점검되었던 성능들이 극한적인 우주환경에서도 정상적으로 작동하며, 각 시스템들의 요구 조건들을 만족하는지를 점검하기 위한 분석 및 시험들이 진행되었다.
13). 이러한 튜닝단계(TUN1 ~ 1TO7)를 거쳐 고정된 INR 튜닝 파라미터들을 바탕으로 최종 성능 검증이 이루어졌다.
위성의 발사 이후 목표정지궤도로 안착하기까지 거치는 1주일 정도의 초기 운용기간(LEOP) 동안 먼저 위성 본체 및 각종 서브시스템들의 우주에서의 성능이 점검 분석되었다. 이후 6단계로 나누어 천리안 위성의 탑재체들에 대한 궤도 상 시험이 이루어졌다. 이중 Phase 3, Phase 4기간에는 통신탑재체(Ks-band)에 대한 시험들이 이루어졌으며, 기상탑재체 및 해양탑재체에 대한 기하 보정 관련 테스트들은 Phase 2와 Phase 6에 이루어졌다.
이튜닝 파라미터들의 조정을 통해 성능이 확보된 이후 최종 단계로써 "실시간 자료 전처리시스템 (IMPS)”를 통해 연속적으로 확보한 자료를 이용하여 기하 보정시스템의 품질 검증이 이루어졌다. 일주일간의 데이터를 통해 위치 결정 정확도(navigation) 및 위치결정 정확도의 공간 및 시간에 따른 유지 정도(registration)를 계산하고 통계치를 얻어 요구 조건과 비교하였다.
2도) 에 안착시키기 위한 초기 운용기간에는 위성 본체 및 서브 시스템에 대한 각종 테스트가 진행되었다. 즉발사 전 이루어졌던 조립 및 시험 과정들에서 점검되었던 성능들이 극한적인 우주환경에서도 정상적으로 작동하며, 각 시스템들의 요구 조건들을 만족하는지를 점검하기 위한 분석 및 시험들이 진행되었다. 이후 초기 운용기간을 거쳐 관제권이 이양된 이후에는 천리안 위성에 장착된 세 탑재처|(기상, 해양 및 통신탑재체)의 기능 및 성능 시험이 이어졌다.
특히 기상탑재체의 경우 해양탑재체와 달리 INR 성능 테스트는 식기간과 비-식 기간으로 나누어 식기 간의 성능 테스트도 진행하였다.이는 위성식이 일어나는 춘분 및 추분을 전후한 기간 동안 약 45일간)은 위성이 지구 그림자 안에 들어가는 시기로 위성의 열적 환경에 많은 변화가 일어난다.
김태정, 2006).하지만 이들 연구는 천리안 위성 자료가 아닌 GOES-9(동경 155도) 자료를 이용하였으며, 여러 가지의 관측 모드(전구 관측, 지역 관측 및 로컬관측 등) 중 전구 영상 만을 이용하여 위성의 영상 좌표계와 지구좌표계 사이의 수학적인 관계를 묘사하는 센서 모델을 기반으로 한 기하 보정을 수행하였다.
대상 데이터
해양탑재체는 주간 8번의 관측만 이루어지므로 자정 부근에 일어나는 식의 영향을 받지 않는다. INR 성능을 평가하기 위한 유효한 통계 값을 충분히 확보할 수 있는 기간으로 1주일 정도의 연속적인 (식기간 및 비-식 기간 공통) 자료가 이용되었다.
구름이 제거된 곳이 하얀색으로 처리되어 있다.이 시험에서 적용된 가시채널의 reflected radiance 경계 값은 9.0 X 107(W/m2 . sr . m)이상이었으며, 단파 적외채널(SWIR)<275K, 적외1채널(WIND <270K 및 적외2채널(WIN2)<270K의 휘도온도 경계값들이 각각 이용되었다. 참고로 수증기 채널 구름 탐지알고리즘에 이용되지 않았다.
, 2010)보다 발전시켜 체계적이며 구체적으로 기술하고, 단계별 과정을 정리하였으며 최종 성능 테스트 결과를 요약하였다. 천리안 위성 기하보정시스템의 최종 성능 테스트는 충분한 통계적인 의미를 지닐 수 있는 1주일간의 자료 (기상탑재체의 경우 모든 관측 모드 포함)가 이용되었다.
천리안 위성의 성공적인 발사(한국시각 2010년 6월 27일, 06:41am) 이후 약 7개월 정도의 궤도 상 시험이 이루어졌다. 위성을 목표 궤도(동경 128.
데이터처리
자료의 복사보정 처리와 아울러 위성자료 전처리의 핵심이 되는 기하보정 처리는 영상의 각 픽셀의 위치정보인 위 . 경도 값을 정확하게 결정하는 작업으로 궤도 상 시험기간의 단계별 계획에 따라 알고리즘의 기능 및 성능이 분석, 검증되었다. 기하 보정 알고리즘 주요 함수들의 기능 검증이 먼저 이루어졌으며 다음으로 INRSM의 핵심인 네비게이션 함수 내의 상태 벡터를 결정하기 위한 튜닝 작업이 7단계에 걸쳐 이루어졌다.
이론/모형
작업을 일컫는다. L1A 영상블록을 L1B 영상 블럭으로 리샘플링할 때(Fig. 4 참조) 두 종류(동서 방향 리샘플링 및 남북 방향 리 샘플링)의 복사내삽계수(radiometric interpolation coefficients)가 이용된다.
천리안 위성의 기하 보정 시스템에 이용된 랜드마크는 GSHHS자료(Wessel and Smith, 1996)를 바탕으로 구축되었다. Fig.
성능/효과
2010년 8월 24일부터 29일까지의 MI LevellA 데이터를 통한 시험에서 획득한 랜드마크의 개수는 아시아태평양지역관측(APNH), 북반구확장 관측(ENH) 및 전구 관측(FD) 에대해 평균적으로 각각 100, 200 및 300 개 이상의 유효한 랜드마크 개수를 보였다 (Fig. 13). 이러한 튜닝단계(TUN1 ~ 1TO7)를 거쳐 고정된 INR 튜닝 파라미터들을 바탕으로 최종 성능 검증이 이루어졌다.
따라서 구름탐지 알고리즘을 이용하여 구름으로 덮여있는 픽셀들을 제거하여 주는 작업이 우선 요구된다. 구름 탐지 경계값(threshold)은 가시채널의 경우 복사량적외채널의 경우 휘도온도 값을 이용하여 적절한 튜닝을 통해 최종값이 결정되었다. Fig.
이를 위해서는 시간준수 규정(timeliness)과의 조율이 필요하다. 궤도 상 시험기간 여러 번의 테스트를 통해 얻은 결론은, 일반적인 경우 대부분의 유효한 랜드마크를 찾기 위해 세 번의 루프를 수행하면 되며, 특별한 경우도 네 번의 루프를 수행하면 만족한 성능을 위한 유효한 랜드마크가 획득되었다.
기상탑재체의 경우 각각 일주일치의 식기간(2010년 9월20일 ~ 9월26일) 및 비-식 기간(2011년 1월 19일 ~ 1월 26일) 자료를 바탕으로 계산한 값들은 천리안위성 INR 성능 요구 조건(예, 위치결정 정확도 56 urad 미만,90분 내의 위치정확도 42 urad 미만 등')을 만족하는 결과를 보여주었다. 해양탑재체 또한 2011년 1월 20일부터 1월 26일 동안의 1주일 자료를 바탕으로 측정한 위치결정 에러 및 위치정확도 유지 성능은 28 urad 미만으로 요구 조건이 모두 만족되었다.
위 결과는 항우연 지상국에서 실시간으로 획득한 해당 기간 동안의 Level IB자료를 통해 계산한 값들이다. 이 성능 테스트 기간 동안 항우연뿐만 아니라 사용자 그룹의 지상국에 설치된 실시간 자료 시스템을 통해 얻은 동일 기간의 자료들 또한 성능 테스트에 이용하였으며, 결과는 항우연지상국에서 얻은 값과 거의 비슷한 수치들을 보였다(결과생략).
기하 보정 알고리즘 주요 함수들의 기능 검증이 먼저 이루어졌으며 다음으로 INRSM의 핵심인 네비게이션 함수 내의 상태 벡터를 결정하기 위한 튜닝 작업이 7단계에 걸쳐 이루어졌다. 최종적으로 1주일치의 자료를 통해 분석한 천리안위성 기하보정시스템 성능 테스트 결과는 모든 요구조건을 만족하는 navigation 및 registration 값들을 보여 주였다.
표들에 나타난 궤도 상 시험 최종 테스트가 완료된 2011년 1월 말 이후 INR 팀은 추가적인 튜닝 작업을 통해 MI 및 GOCI INR 시스템을 향상시켰으며 궤도 상 시험 결과에 비해 좀 더 향상된 성능을 보여주었다. 현재 항우연 위성센터, 국가기상위성센터 및 해양 위성센터의 실시간 자료처리시스템에 적용된 기하보정알고리즘은궤도상 시험 결과 보다 향상된 튜닝 값들을 적용한 알고리즘으로 운영되고 있다.
보여주었다. 해양탑재체 또한 2011년 1월 20일부터 1월 26일 동안의 1주일 자료를 바탕으로 측정한 위치결정 에러 및 위치정확도 유지 성능은 28 urad 미만으로 요구 조건이 모두 만족되었다.
기상탑재체의 경우 CMDPS(COMS Meteorological Data Processing System)을 통해(Ou, 2005), 해양탑재체의 경우 GDPS(GOCI Data Processing System)을 통해(한희정 등, 2010) 천리안 위성자료의 후처리 과정이 이루어진다.
허동석, 김태정, 2006. GOES-9 영상의 정밀기하보정을 위한 여러 센서모델 분석, 대한원격탐사학회지, 22(4): 285-294.
이때 전기적 신호에 대응하는 정확한 복사량 값으로 바꾸어 주는 방정식(가시채널의 경우 1차 식, 적외채널의 경우 2차 식으로 표현됨)이 필요하며, 스캔미러 방출율(scan mirror emissivity) 영향 제거, 자정효과(midnight effect)보정 등의 여러 가지 에러들을 제거하는 작업이 이루어진다(Seo et al., 2011； Jin and Seo, 2011), 복사보정을 거친 데이터를 LevellA 데이터라부른다.
Meyer, P., 2010. INR IOT PLAN, EADS Astrium.
Ou, M-L, 2005. Introduction to the COMS Program and its Application to Meteorological Services of Korea, Eumetat Meteorological Satellite Conference, Dubrovnik, Croatia, Sep 19-23, 2005.
기상탑재체의 경우 CMDPS(COMS Meteorological Data Processing System)을 통해(Ou, 2005), 해양탑재체의 경우 GDPS(GOCI Data Processing System)을 통해(한희정 등, 2010) 천리안 위성자료의 후처리 과정이 이루어진다.
Seo, S-B., K-W. Jin, and S-I. Ahn, 2011. Scan mirror Emissivity Compensation for the COMS MI, Aerospace Engineering and Technology, 10(1), Korea Aerospace Research Institute, Daejeon, Korea (Accepted).
이때 전기적 신호에 대응하는 정확한 복사량 값으로 바꾸어 주는 방정식(가시채널의 경우 1차 식, 적외채널의 경우 2차 식으로 표현됨)이 필요하며, 스캔미러 방출율(scan mirror emissivity) 영향 제거, 자정효과(midnight effect)보정 등의 여러 가지 에러들을 제거하는 작업이 이루어진다(Seo et al., 2011； Jin and Seo, 2011), 복사보정을 거친 데이터를 LevellA 데이터라부른다.
Wessel, P., and W. Smith, 1996., A Global, Selfconsistent, Hierarchical, High-Resolution Shoreline Database, J. Geophys. Res., 101: 8741-8743.
천리안 위성의 기하보정 시스템에 이용된 랜드마크는 GSHHS 자료(Wessel and Smith, 1996)를 바탕으로 구축되었다.
Yang, C-S., J-H. Song, H-J. Han, and G-H. Ju, 2010. Geometric Correction of Geostationary Ocean Color Imager(GOCI) Data, International Symposium on Remote Sensing (ISRS) 2010, Jeju, Korea, Oct 27-29, 2010.
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