KR101291675B1 - Analyzing system of satellite data - Google Patents

Analyzing system of satellite data Download PDF

Info

Publication number
KR101291675B1
KR101291675B1 KR1020120010805A KR20120010805A KR101291675B1 KR 101291675 B1 KR101291675 B1 KR 101291675B1 KR 1020120010805 A KR1020120010805 A KR 1020120010805A KR 20120010805 A KR20120010805 A KR 20120010805A KR 101291675 B1 KR101291675 B1 KR 101291675B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
image
satellite data
satellite
data
unit
Prior art date
Application number
KR1020120010805A
Other languages
Korean (ko)
Inventor
김현철
한정민
이진환
Original Assignee
주식회사 해양기술이앤지
한국해양연구원
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 해양기술이앤지, 한국해양연구원 filed Critical 주식회사 해양기술이앤지
Priority to KR1020120010805A priority Critical patent/KR101291675B1/en
Application granted granted Critical
Publication of KR101291675B1 publication Critical patent/KR101291675B1/en

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/50—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/50—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
    • G06F16/58—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
    • G06F16/583—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using metadata automatically derived from the content
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/01—Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
    • G06F3/048—Interaction techniques based on graphical user interfaces [GUI]
    • G06F3/0481—Interaction techniques based on graphical user interfaces [GUI] based on specific properties of the displayed interaction object or a metaphor-based environment, e.g. interaction with desktop elements like windows or icons, or assisted by a cursor's changing behaviour or appearance
    • G06F3/0483—Interaction with page-structured environments, e.g. book metaphor
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/44—Arrangements for executing specific programs
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B1/00—Details of transmission systems, not covered by a single one of groups H04B3/00 - H04B13/00; Details of transmission systems not characterised by the medium used for transmission
    • H04B1/38—Transceivers, i.e. devices in which transmitter and receiver form a structural unit and in which at least one part is used for functions of transmitting and receiving
    • H04B1/40—Circuits

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Library & Information Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

PURPOSE: A smartphone-using satellite data analysis system increases the accessibility of satellite data by receiving the analysis results of the data through a smartphone. CONSTITUTION: A hierarchical data format (HDF) file collection unit (210) loads an HDF file from information extracted by a satellite data processing module. An image code generation unit (340) generates an image code after analyzing the HDF collected by the HDF file collection unit. An image generation unit (360) turns the image code into an image using an image viewer. An image mapping unit (360) maps the image with reference period data, reference coordinate data, and reference resolution data. The image code has a KML file format and is used in mapping the image by the image mapping unit. [Reference numerals] (120) Satellite analysis application; (220) Searching condition setting unit; (240) Satellite data collection unit; (320) HDF file collection unit; (340) Image code generation unit; (AA) Image generation unit; (BB) Image mapping unit

Description

스마트폰을 이용한 위성자료 분석 시스템{ANALYZING SYSTEM OF SATELLITE DATA}Satellite data analysis system using smartphone {ANALYZING SYSTEM OF SATELLITE DATA}

본 발명은 위성자료 분석 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 스마트폰을 이용한 위성자료 분석 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a satellite data analysis system, and more particularly, to a satellite data analysis system using a smart phone.

최근 지구 온난화 및 기후 변화에 대해 이해하고 각종 기상 이변을 감시하려는 노력이 계속되고 있다. 대기, 해양, 육지 및 생물이 상호 작용하는 전 지구환경 속에서 일어나는 기후 변화와 기상 이변을 감시하고 이해하기 위해서는 지속적인 전지구 관측시스템에 구축되어야 한다.Recent efforts have been made to understand global warming and climate change and to monitor various weather events. In order to monitor and understand climate change and meteorological events occurring in the global environment where the atmosphere, oceans, land, and organisms interact, they must be built into continuous global observation systems.

이를 위해 인공위성을 이용한 관측은 극지에서 일어나는 일련의 물리, 화학, 생물, 지질 과정 연구에 일대 혁명적인 역할을 하고 있다. 인간의 접근이 제한적인 극지에 인공위성을 이용하여 해빙의 변동과 빙하의 변동, 그리고 해양에서의 식물 플랑크톤의 변동을 관측하고 있으며, 중력장 변화를 감지하고 있다.Satellite observations have revolutionized the study of a range of physical, chemical, biological and geological processes in the polar regions. Satellites are used in polar regions with limited human access to observe sea ice fluctuations, glacier fluctuations, and phytoplankton fluctuations in the ocean.

식물플랑크톤의 생물량은 식물플랑크톤 내 엽록소의 양으로 대변할 수 있는데 이러한 원리를 이용하여 해색(OceanColor)인공위성 원격탐사가 수행된다. NASA에서 운영중인 MODIS(MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer), SeaWiFS(Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor)와 ESA(European Space Agency)에서 운용중인 MERIS(MEdium-spectral Resolution, Imaging Spectrometer) 등 해색 인공위성은 표층 엽록소량을 극지를 포함한 전 지구에 대해 매일 관측한다.The biomass of phytoplankton can be represented by the amount of chlorophyll in phytoplankton. Using this principle, the OceanColor artificial satellite remote sensing is performed. Nasal satellites such as MODIS (MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer), Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor (SeaWiFS) and MERIS (Medium-spectral Resolution, Imaging Spectrometer) operated by NASA Chlorophyll levels are monitored daily for the entire earth, including the polar regions.

이에, 최근 위성자료의 중요성과 효율성을 인식하고 국제적으로 활용도가 증가하고 있으며, 제한된 위성자료를 어떤 분야에 활용하느냐가 국제경쟁의 대상이 되고 있다. Accordingly, the importance and efficiency of satellite data has recently been recognized, and the use of international satellites has increased. The field of application of limited satellite data has become a target of international competition.

위성을 활용한 기후변화 관측과 같은 소프트웨어적인 연구는 위성체 개발 등 하드웨어적인 연구에 비해 국제 위성차이를 빨리 줄일 수 있으며, 이에 최근에는 웹 기반의 위성자료 분석 시스템이 개발되었다.Software studies such as climate change observation using satellites can reduce international satellite differences faster than hardware studies such as satellite development. Recently, a web-based satellite data analysis system has been developed.

하지만, 종래 시스템은 웹이 사용가능한 일정한 장소에서만 분석된 자료를 열람할 수 있기 때문에 장소의 제약성 및 자료 접근성이 떨어지는 문제점이 발생된다.However, in the conventional system, since the analyzed data can be viewed only in a certain place where the web can be used, problems of place restriction and data accessibility are generated.

KR 10-2011-0089749 A, 2011KR 10-2011-0089749 A, 2011

상기와 같은 문제점을 해결하기 위해, 본 발명은 장소 제약성을 벗어나기 위한 스마트폰을 이용한 위성자료 분석 시스템을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.In order to solve the above problems, an object of the present invention is to provide a satellite data analysis system using a smart phone to escape the place constraints.

또한, 본 발명은 위성 자료의 접근성을 향상시키기 위한 스마트폰을 이용한 위성자료 분석 시스템을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.In addition, an object of the present invention is to provide a satellite data analysis system using a smart phone to improve the accessibility of satellite data.

상술한 목적을 달성하기 위해, 본 발명은 스마트폰; 상기 스마트폰으로부터 입력된 검색 조건에 대응되는 위성 자료를 추출하는 위성자료 처리모듈; 및 상기 추출된 자료를 이미지 코드 생성 및 이미지를 맵핑하여 분석하고, 분석된 결과를 사용자의 스마트폰에 전송하는 위성자료 분석모듈;을 포함하여 구성되되, 상기 위성자료 분석모듈은, 상기 위성자료 처리모듈로부터 추출된 정보에 의해 HDF 파일을 로딩하는 HDF 파일 수집부와; 상기 HDF 파일 수집부를 통해 수집된 HDF 파일을 분석하여 이미지 코드를 생성하는 이미지 코드 생성부; 상기 이미지 코드를 이미지 뷰어를 이용하여 이미지 자료로 생성하는 이미지 생성부; 및 상기 생성된 이미지 자료를 기간 기준 정보, 좌표 기준 정보 및 해상도 기준 정보로 매핑하는 이미지 맵핑부;를 포함하여 구성되며, 상기 이미지 코드 생성부를 통해 생성된 이미지 코드는 KML 파일 형식으로 생성되어 상기 이미지 매핑부를 통해 구글 API를 이용하여 이미지를 맵핑하는 것을 특징으로 하는 스마트폰을 이용한 위성자료 분석 시스템을 제공한다.In order to achieve the above object, the present invention provides a smart phone; A satellite data processing module for extracting satellite data corresponding to a search condition input from the smartphone; And a satellite data analysis module for analyzing the extracted data by generating an image code and mapping an image, and transmitting the analyzed result to a user's smartphone. The satellite data analysis module includes the satellite data processing. An HDF file collecting unit which loads the HDF file by the information extracted from the module; An image code generation unit for generating an image code by analyzing the HDF file collected through the HDF file collection unit; An image generator which generates the image code as image data using an image viewer; And an image mapping unit configured to map the generated image data into period reference information, coordinate reference information, and resolution reference information. The image code generated through the image code generator is generated in a KML file format to generate the image. It provides a satellite data analysis system using a smart phone, characterized in that to map the image using the Google API through the mapping unit.

상기 위성자료 처리모듈은 지역 선택 메뉴, 센서 메뉴, 생성물 메뉴, 비닝 기간 메뉴, 검색 시작일 및 검색 종료일을 설정하는 날짜 메뉴를 포함하는 썸네일 메뉴를 포함하는 검색조건 설정부과, 상기 검색조건 입력부로부터 입력된 자료에 대응되는 위성자료의 정보를 수집하는 위성자료 수집부를 포함할 수 있다.The satellite data processing module includes: a search condition setting unit including a thumbnail menu including a region selection menu, a sensor menu, a product menu, a binning menu, a date menu for setting a search start date and a search end date; It may include a satellite data collection unit for collecting information of satellite data corresponding to the data.

상기 검색조건 설정부는 기간에 따른 평균값 설정 메뉴와 시계열 메뉴를 더 포함할 수 있다.The search condition setting unit may further include an average value setting menu and a time series menu according to a period.

상기 위성자료 수집부는 파일의 위치, 파일을 구성하는 센서, 시간, 위경도, 지도 투영(Map Projection)및 파일내 자료의 계산에 사용되는 절편(Intercept), 기울기(Slop)등 스케일(Scale)에 대한 정보를 수집할 수 있다.The satellite data collection unit includes a file position, a sensor constituting the file, a time, latitude and longitude, a map projection, and a scale such as intercept and slope used to calculate data in the file. Collect information

상기 스마트폰에는 위성분석 애플리케이션이 구비되고, 상기 위성분석 애플리케이션을 통해 분석된 결과를 확인할 수 있다.The smartphone is equipped with a satellite analysis application, it is possible to check the results analyzed through the satellite analysis application.

삭제delete

삭제delete

삭제delete

상기 위성분석 애플리케이션의 화면에는 지도확대, 축소, 일반맵, 위성화면 기능이 수행되는 맵 구현부와, 좌표를 직접입력할 수 있는 좌표 입력부, 분석 조건 입력부가 표시될 수 있다.On the screen of the satellite analysis application, a map realization unit for performing map enlargement, reduction, general map, and satellite screen functions, a coordinate input unit for directly inputting coordinates, and an analysis condition input unit may be displayed.

상기 위성자료는 해색위성자료 MODIS, SeaWiFS, CZCS, OCTS, MERIS 및 해빙자료 AMSR-E, 해상풍자료 SeaWind, AMSR-E 및 해수온 자료 MODIS, AVHRR, VIIRS 중 어느 하나를 포함할 수 있다.The satellite data may include any one of the color satellite data MODIS, SeaWiFS, CZCS, OCTS, MERIS and sea ice data AMSR-E, sea wind data SeaWind, AMSR-E and sea temperature data MODIS, AVHRR, VIIRS.

본 발명은 분석된 위성자료의 분석 결과를 스마트폰을 통해 수신함으로써, 위성 자료의 접근성을 향상시킬 수 있는 효과가 있다.The present invention has an effect of improving the accessibility of satellite data by receiving the analysis result of the analyzed satellite data through a smartphone.

또한, 본 발명은 분석 시스템은 서버로 구축하고 분석 결과만을 스마트폰에 표시함으로써, 인터넷 속도에 상관없이 어디에서든 빠른 결과를 얻을 수 있는 효과가 있다.In addition, the present invention has the effect that the analysis system is built into the server and display only the analysis results on the smartphone, wherever quick results can be obtained regardless of Internet speed.

또한, 본 발명은 HDF 파일을 직접 분석함으로써, 위성 자료의 분석 정확성을 향상시킬 수 있는 효과가 있다.In addition, the present invention has the effect of improving the analysis accuracy of the satellite data by directly analyzing the HDF file.

도 1은 본 발명에 따른 스마트폰을 이용한 위성자료 분석 시스템을 나타낸 구성도.
도 2 내지 도 7은 본 발명에 따른 스마트폰을 이용한 위성자료 분석 시스템의 동작 화면을 나타낸 캡쳐도.1 is a block diagram showing a satellite data analysis system using a smart phone according to the present invention.
2 to 7 is a capture diagram showing an operation screen of the satellite data analysis system using a smart phone according to the present invention.

이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명에 따른 스마트폰을 이용한 위성자료 분석 시스템을 나타낸 구성도이다.1 is a block diagram showing a satellite data analysis system using a smart phone according to the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 스마트폰을 이용한 위성자료 분석 시스템은 스마트폰(100)과, 상기 스마트폰(100)으로부터 입력된 검색 조건에 대응되는 위성 자료를 추출하는 위성자료 처리모듈(200)과, 상기 추출된 자료를 이미지 코드 생성 및 이미지를 맵핑하여 분석하고, 분석된 결과를 사용자의 스마트폰에 전송하는 위성자료 분석모듈(300)을 포함한다.Referring to Figure 1, the satellite data analysis system using a smart phone according to the present invention is a satellite data processing module for extracting the satellite data corresponding to the search conditions input from the smart phone 100 and the smart phone 100 ( And a satellite data analysis module 300 for analyzing the extracted data by generating image codes and mapping images, and transmitting the analyzed results to a user's smartphone.

스마트폰(100)은 일반적으로 사용하는 안드로이드 기반 또는 구글 기반의 스마트폰일 수 있으며, 태블릿 피씨를 더 포함할 수도 있다. 물론, 스마트 기기는 이에 한정되지 않으며 휴대가 가능한 스마트 기기라면 어떤 종류의 기기라도 무방하다.The smartphone 100 may be an Android-based or Google-based smartphone that is generally used, and may further include a tablet PC. Of course, the smart device is not limited to this, and any type of device may be used as long as it is a portable smart device.

스마트폰(100)에는 위성분석 애플리케이션(Application, 120)이 설치될 수 있다. 사용자는 위성분석 애플리케이션(120)을 통해 분석 조건을 입력할 수 있으며, 입력된 조건에 따른 위성자료의 분석 결과를 애플리케이션(120)을 통해 확인할 수 있게 된다.The smartphone 100 may be installed with a satellite analysis application (Application, 120). The user may input an analysis condition through the satellite analysis application 120, and may verify the analysis result of the satellite data according to the input condition through the application 120.

위성자료 처리모듈(200)은 사용자의 요청에 대응되는 위성 자료를 추출하는 역할을 한다. 이를 위해 위성자료 처리모듈(200)은 검색조건 설정부(220)와, 위성자료 수집부(240)를 포함할 수 있다.The satellite data processing module 200 extracts satellite data corresponding to a user's request. The satellite data processing module 200 may include a search condition setting unit 220 and a satellite data collecting unit 240.

검색조건 설정부(220)는 사용자가 위성 분석 자료를 요청하기 위해 검색 조건을 입력받는 역할을 하며, 마우스로 드래그하여 검색 대상 지역의 위치를 표시하거나 전 세계를 선택하도록 하는 지역 선택 메뉴와, 센서 메뉴, 생성물 메뉴, 비닝 기간 메뉴, 검색 시작일 및 검색 종료일을 설정하는 날짜 메뉴를 포함하는 썸네일 메뉴 조건을 입력받을 수 있다.The search condition setting unit 220 serves to receive a search condition for the user to request satellite analysis data. The search condition setting unit 220 displays a location of a search target area by dragging a mouse or selects a whole world, and a sensor. A thumbnail menu condition may be input including a menu, a product menu, a binning menu, a date menu for setting a search start date and a search end date.

이와 더불어 검색조건 설정부(220)에는 가장 최근의 중장기자료 평균(Climatology) 및 시계열(Time Series) 메뉴 조건 입력을 더 포함할 수도 있다. 여기서, 가장 최근의 중장기자료 평균(Climatology) 메뉴는 기간에 따른 평균값 설정 메뉴일 수 있다.In addition, the search condition setting unit 220 may further include inputting the most recent mid- to long-term data average (Climatology) and time series (Time Series) menu conditions. Here, the most recent mid- to long-term data average (Climatology) menu may be a menu setting the average value over time.

이로부터 위성자료 처리모듈은 입력단계를 통해 질의된 내용에 대한 기본 검색이 이루어질 수 있다.From this, the satellite data processing module may perform a basic search for the content queried through the input step.

위성자료 수집부(240)는 극지 연구소에서 보관중인 모든 위성자료 중에서 서비스에 이용할 자료를 검색할 수 있으며, 검색조건 설정부(220)로부터 입력된 조건에 대응되는 파일의 위치, 파일을 구성하는 센서, 시간, 위경도, 지도 투영(Map Projection) 및 파일내 자료의 계산에 사용되는 절편(Intercept), 기울기(Slop) 등 스케일(Scale)에 대한 정보를 수집할 수 있다. The satellite data collection unit 240 may search for data to be used for the service among all the satellite data stored in the polar research institute, the location of the file corresponding to the condition input from the search condition setting unit 220, the sensor constituting the file Information about scales, such as time, latitude and longitude, map projection, and intercept and slope used to calculate data in a file can be collected.

여기서, 위성 자료는 해색위성자료 MODIS, SeaWiFS, CZCS, OCTS, MERIS 및 해빙자료 AMSR-E, 해상풍자료 SeaWind, AMSR-E 및 해수온 자료 MODIS, AVHRR, VIIRS 중 어느 하나를 포함하는 자료일 수 있다.Here, the satellite data may include any one of the satellite data MODIS, SeaWiFS, CZCS, OCTS, MERIS and sea ice data AMSR-E, sea wind data SeaWind, AMSR-E and sea temperature data MODIS, AVHRR, VIIRS have.

위성자료 분석모듈(300)은 위성자료를 다운받아 사용자가 원하는 조건에 대응되도록 자료를 분석하며, 분석된 자료를 스마트폰(100)에 전송하는 역할을 한다.The satellite data analysis module 300 downloads satellite data and analyzes the data to correspond to a condition desired by the user, and transmits the analyzed data to the smartphone 100.

이를 위해 위성자료 분석모듈(300)은 HDF(Hierarchical Data Format) 파일 수집부(320)와, 이미지 코드 생성부(340)와, 이미지 생성부(360)와, 이미지 맵핑부(380)를 포함할 수 있다.To this end, the satellite data analysis module 300 includes a hierarchical data format (HDF) file collector 320, an image code generator 340, an image generator 360, and an image mapping unit 380. Can be.

HDF 파일 수집부(320)는 위성 자료를 분석하기 위해 위성자료 처리모듈(200)로부터 추출된 정보에 대응하는 HDF 파일을 수집하는 역할을 한다. The HDF file collecting unit 320 collects HDF files corresponding to information extracted from the satellite data processing module 200 to analyze satellite data.

HDF 파일에는 이 파일에 저장된 HDF 자료 구조에 대한 데이터와 파일 내에서의 위치를 나타내는 데이터 등의 메타 데이터(Metadata)가 존재하며, 하나의 HDF 파일에는 여러 종류의 데이터 예컨대, 문자 데이터, 수치데이터, 이미지 데이터 등이 포함될 수 있다.HDF files contain metadata, such as data about the HDF data structures stored in the file and data that indicates their location within the file. A single HDF file contains several types of data, such as text data, numeric data, Image data and the like.

이미지 코드 생성부(340)는 수집된 복수의 HDF 코드 분석 및 추출하며, 추출 코드를 조합하여 이미지 코드를 생성시킬 수 있다. 이로 인해 생성시킨 이미지 코드로부터 KML 파일이 생성될 수 있다. 상기와 같은 KML 파일은 이후 구글맵에 연동될 수 있다.The image code generator 340 may analyze and extract a plurality of collected HDF codes, and generate an image code by combining the extracted codes. This can generate a KML file from the generated image code. The KML file as described above may then be linked to a Google map.

HDF 파일은 서로 다른 데이터 형식을 필요로 하는 각각의 툴들이 혼란 없이 같은 파일에 적용될 수 있도록 다양한 데이터 형식을 제공하고 있기 때문에 HDF 파일을 분석하는데 상당히 유용할 수 있다.HDF files can be very useful for analyzing HDF files because each tool that requires different data formats provides a variety of data formats that can be applied to the same file without confusion.

이미지 생성부(360)는 앞서 형성된 이미지 코드를 별도의 이미지 뷰어를 사용하여 이미지 자료를 생성시키는 역할을 하며, 생성된 이미지 자료는 이미지 맵핑부(380)로부터 기간 기준 정보, 좌표 기준 정보, 해상도 기준 정보를 매핑시켜 분석 결과를 얻을 수 있다. 여기서, 이미지 매핑은 구글 API를 이용하여 매핑할 수 있다.The image generator 360 generates image data by using a separate image viewer of the previously formed image code, and the generated image data is based on period reference information, coordinate reference information, and resolution reference from the image mapping unit 380. You can map the information to get the analysis results. Here, the image mapping may be mapped using the Google API.

상기와 같이, 위성 자료의 분석을 마치면, 위성자료 분석모듈(300)은 분석된 자료를 스마트폰(100)에 전송할 수 있다. 스마트폰(100)에는 위성분석 애플리케이션(120)이 구비되어 있기 때문에 위성자료 분석모듈(300)에서 분석된 분석 결과만을 표시할 수 있게 된다.As described above, after the analysis of the satellite data, the satellite data analysis module 300 may transmit the analyzed data to the smart phone 100. Since the smart phone 100 has a satellite analysis application 120, only the analysis result analyzed by the satellite data analysis module 300 may be displayed.

종래에는 검색 속도나 무선인터넷 속도가 떨어지는 지역에서는 빠른 결과를 얻지 못하는 단점이 있으나, 본 발명은 스마트폰(100)에 분석 결과만을 보내주기 때문에 장소의 제약성 없이 속도가 느린 지역에서도 용이하게 분석 결과를 확인할 수 있게 된다.
Conventionally, there is a disadvantage in that fast search results or wireless Internet speed is not obtained in the region, but the present invention, because the present invention sends only the analysis results to the smart phone 100 easy to analyze the results even in a slow region without the constraints of the place You can check it.

이하에서는 도면을 참조하여 본 발명에 따른 스마트폰을 이용한 위성자료 분석 시스템의 동작을 살펴본다. Hereinafter, with reference to the drawings looks at the operation of the satellite data analysis system using a smart phone according to the present invention.

도 2 내지 도 7은 본 발명에 따른 스마트폰을 이용한 위성자료 분석 시스템의 동작 화면을 나타낸 캡쳐도이다.2 to 7 is a capture diagram showing an operation screen of the satellite data analysis system using a smart phone according to the present invention.

도 2에 도시된 바와 같이, 스마트폰(100)에는 위성자료 분석 시스템에 접속하기 위해 위성분석 애플리케이션(POSRA, 120)가 구비될 수 있으며, 위성분석 애플리케이션(120)을 터치하게 되면 자동으로 위성자료 분석 시스템으로 접속할 수 있게 된다.As shown in FIG. 2, the smartphone 100 may be equipped with a satellite analysis application (POSRA) 120 to access the satellite data analysis system, and automatically touches the satellite data when the satellite analysis application 120 is touched. You will be able to access the analysis system.

도 3에 도시된 바와 같이, 위성자료 분석 시스템의 첫 화면의 상단에는 맵 구현부(400) 예컨대, 구글맵 플러그인을 이용하여 구성될 수 있으며, 이로 인해 구글맵에서 지원하는 지도확대, 축소기능, 일반맵 기능, 위성화면 기능이 기본적으로 지원될 수 있다. 이러한 맵 구현부(400)는 위성자료 분석모듈(300)로부터 생성된 이미지 코드로부터 만들어진 KML 파일을 불려들여 표시할 수 있다.As shown in FIG. 3, the upper part of the first screen of the satellite data analysis system may be configured using a map implementation 400, for example, a Google map plug-in. As a result, a map enlargement, reduction function, General map function and satellite image function can be basically supported. The map implementer 400 may load and display a KML file generated from an image code generated from the satellite data analysis module 300.

물론, 사용자는 구글맵을 사용하지 않고 분석하고자 하는 좌표를 직접 입력할 수 있도록 위성자료 분석 시스템의 첫 화면에는 별도의 좌표 입력부(500)가 표시될 수 있다.Of course, a separate coordinate input unit 500 may be displayed on the first screen of the satellite data analysis system so that a user may directly input coordinates to be analyzed without using a Google map.

맵 구현부(400)의 하단에는 분석 조건을 입력할 수 있도록 분석조건 입력부(600)가 표시될 수 있다. The analysis condition input unit 600 may be displayed at the bottom of the map implementation 400 to input the analysis condition.

분석 기능으로는 엽록소의 농도와 해양의 표면 온도를 선택하여 분석할 수 있으며, 기간을 정하여 연도별, 계절별, 월별, 일주일별, 일별로 구분하여 분석을 수행할 수 있다. 여기서, 기간 설정을 위해 기간에 대한 달력을 제공하여 사용자의 선택을 유도할 수 있다.As an analysis function, chlorophyll concentration and surface temperature of the ocean can be selected and analyzed, and the period can be analyzed by year, season, month, week, and day. Here, a calendar for a period may be provided to induce user selection to set a period.

상기와 같이, 분석조건을 입력하면, 위성자료 처리모듈과 위성자료 분석모듈로부터 사용자의 분석조건에 따라 위성자료의 분석이 이루어지고, 다음과 같은 결과를 표시하게 된다.As described above, when the analysis condition is input, the satellite data is analyzed according to the analysis condition of the user from the satellite data processing module and the satellite data analysis module, and the following results are displayed.

도 4는 사용자가 선택한 지역에 대한 분석한 결과를 이미지로 보여주는 화면으로서, 대서양 북극해 지역에 대한 엽록소 농도를 분석한 결과이다.4 is a screen showing an analysis result of an area selected by a user as an image, and is a result of analyzing chlorophyll concentrations in the Atlantic Arctic Ocean region.

검색 화면의 구글맵은 극지방이 실제 크기에 비해 과대 구현되고 적도 지방은 과소 구현되므로 엽록소나 해수면 온도에 대한 공간 분포를 시각적으로 알 수 없어 구글 API를 이용하여 결과 화면을 시각화시킬 수 있다.The Google map on the search screen is over-implemented compared to the actual size and the equator is under-implemented, so the spatial distribution of chlorophyll or sea surface temperature is not visually visible, and the Google API can be used to visualize the result screen.

이로 인해 극지역 등 위도변화에 따른 실제 거리와 공간 분포도가 다른 지역을 파악하는데 상당히 효율적이며 지도를 이동하여 입체적으로 볼 수 있도록 부분적으로 입체도(700)를 제공함으로써, 분석 결과를 보다 효과적으로 파악할 수 있다.As a result, it is very efficient to identify areas where the actual distances and spatial distributions are different according to latitude changes, such as polar regions, and by providing a three-dimensional view 700 to view the map in three dimensions, so that the analysis results can be more effectively understood. have.

도 5는 위성 자료에 대한 썸네일 기능으로 전지구에 대한 엽록소와 해수면 온도에 대한 기간별 변화를 볼 수 있는 화면이다.5 is a thumbnail function for satellite data is a screen that can see the change in the chlorophyll and sea level temperature for the global period for each period.

상단에는 엽록소 농도와 해수면 온도를 선택할 수 있도록 분석조건 입력부(600)가 표시될 수 있으며, 이러한 분석조건 입력부로부터 기간을 연별(Annually), 계절별(Seasonal), 월별(Monthly), 8-일별 (8-day), 일별(Daily) 로 선택하여 볼 수 있다.The analysis condition input unit 600 may be displayed at the top to select the chlorophyll concentration and the sea surface temperature, and the period from the analysis condition input unit may be annually, seasonally, monthlyly, or eight-dayly (8). -day), you can choose to see daily (Daily).

또한, 몇 개의 썸네일을 보여줄 것인지 선택할 수 있으며, 해상도를 다양한 조건 예컨대, 4km, 9km로 선택할 수 있다.In addition, it is possible to select how many thumbnails to display, and the resolution may be selected in various conditions, for example, 4 km and 9 km.

도 6의 화면은 시계열 보기 기능으로 사용자는 기간을 설정하여 위성자료에 대한 분석을 수행할 수 있다.The screen of FIG. 6 is a time series view function, and a user may set a period to analyze satellite data.

예컨대, 2005년부터 2010년도에 대한 연별 위성 데이터에 대하여 사용자가 선택한 지역에 대한 엽록소 농도의 변화를 그래프로 표시된 것이다.For example, the graph shows the change in the chlorophyll concentration for the region selected by the user for the annual satellite data for 2005 to 2010.

도 7의 화면은 연별 위성자료를 이용하여 2005년부터 2010년까지 5년간의 엽록소 농도와 해수면 온도에 대해 평균값을 이미지로 생성한 화면이다.The screen of FIG. 7 is an image of an average value of chlorophyll concentration and sea level temperature for five years from 2005 to 2010 using satellite data per year.

이미지 합성기능은 위성자료에 대해 사용자가 선택한 기간에 포함된 자료를 분석하여 평균값을 분석할 수 있으며, 시간 평균 단계는 위성자료 파일로부터 읽혀진 형식과 변환식에 따라 격자 자료를 실제 데이터로 변환하는 단계 및 격자의 셀 값들을 산술 평균하는 단계로 구해질 수 있다.The image synthesis function analyzes the average value by analyzing the data included in the period selected by the user for the satellite data. The time average step includes converting the grid data into the actual data according to the format and conversion equation read from the satellite data file. It can be obtained by arithmetically averaging the cell values of the grid.

상기와 같이, 본 발명은 위성자료 분석모듈에서 분석된 위성자료의 분석 결과만을 스마트폰에 제공함으로써 장소의 제약에서 벗어나 위성 자료의 접근성을 향상시킬 수 있는 효과를 가질 수 있다.As described above, the present invention can have an effect of improving the accessibility of the satellite data from the constraints of the place by providing only the analysis results of the satellite data analyzed by the satellite data analysis module to the smartphone.

이상에서는 도면 및 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허청구범위에 기재된 본 발명의 기술적 사상으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.Although described above with reference to the drawings and embodiments, those skilled in the art can be variously modified and changed within the scope of the invention without departing from the spirit of the invention described in the claims below. I can understand.

100: 스마트폰 120: 위성분석 애플리케이션
200: 위성자료 처리모듈 220: 검색조건 설정부
240: 위성자료 수집부 300: 위성자료 분석모듈
320: HDF 파일 수집부 340: 이미지 코드 생성부
360: 이미지 생성부 380: 이미지 맵핑부100: smartphone 120: satellite analysis application
200: satellite data processing module 220: search condition setting unit
240: satellite data collection unit 300: satellite data analysis module
320: HDF file collection unit 340: Image code generation unit
360: image generating unit 380: image mapping unit

Claims (10)

스마트폰;
상기 스마트폰으로부터 입력된 검색 조건에 대응되는 위성 자료를 추출하는 위성자료 처리모듈; 및
상기 추출된 자료를 이미지 코드 생성 및 이미지를 맵핑하여 분석하고, 분석된 결과를 사용자의 스마트폰에 전송하는 위성자료 분석모듈;
을 포함하여 구성되되,
상기 위성자료 분석모듈은,
상기 위성자료 처리모듈로부터 추출된 정보에 의해 HDF 파일을 로딩하는 HDF 파일 수집부와;
상기 HDF 파일 수집부를 통해 수집된 HDF 파일을 분석하여 이미지 코드를 생성하는 이미지 코드 생성부;
상기 이미지 코드를 이미지 뷰어를 이용하여 이미지 자료로 생성하는 이미지 생성부; 및
상기 생성된 이미지 자료를 기간 기준 정보, 좌표 기준 정보 및 해상도 기준 정보로 매핑하는 이미지 맵핑부;를 포함하여 구성되며,
상기 이미지 코드 생성부를 통해 생성된 이미지 코드는 KML 파일 형식으로 생성되어 상기 이미지 매핑부를 통해 구글 API를 이용하여 이미지를 맵핑하는 것을 특징으로 하는 스마트폰을 이용한 위성자료 분석 시스템.Smartphone;
A satellite data processing module for extracting satellite data corresponding to a search condition input from the smartphone; And
A satellite data analysis module for analyzing the extracted data by generating an image code and mapping an image, and transmitting the analyzed result to a user's smartphone;
Consists of including
The satellite data analysis module,
An HDF file collection unit for loading an HDF file by information extracted from the satellite data processing module;
An image code generation unit for generating an image code by analyzing the HDF file collected through the HDF file collection unit;
An image generator which generates the image code as image data using an image viewer; And
And an image mapping unit for mapping the generated image data into period reference information, coordinate reference information, and resolution reference information.
The image code generated by the image code generation unit is generated in the KML file format satellite data analysis system using a smart phone, characterized in that for mapping the image using the Google API through the image mapping unit. 청구항 1에 있어서,
상기 위성자료 처리모듈은 지역 선택 메뉴, 센서 메뉴, 생성물 메뉴, 비닝 기간 메뉴, 검색 시작일 및 검색 종료일을 설정하는 날짜 메뉴를 포함하는 썸네일 메뉴를 포함하는 검색조건 설정부과, 상기 검색조건 입력부로부터 입력된 자료에 대응되는 위성자료의 정보를 수집하는 위성자료 수집부를 포함하는 스마트폰을 이용한 위성자료 분석 시스템.The method according to claim 1,
The satellite data processing module includes: a search condition setting unit including a thumbnail menu including a region selection menu, a sensor menu, a product menu, a binning menu, a date menu for setting a search start date and a search end date; Satellite data analysis system using a smart phone including a satellite data collection unit for collecting information of satellite data corresponding to the data. 청구항 2에 있어서,
상기 검색조건 설정부는 기간에 따른 평균값 설정 메뉴와 시계열 메뉴를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트폰을 이용한 위성자료 분석 시스템.The method according to claim 2,
The search condition setting unit is a satellite data analysis system using a smart phone, characterized in that further comprises a menu for setting the average value and time series according to the period. 청구항 1에 있어서,
상기 위성자료 수집부는 파일의 위치, 파일을 구성하는 센서, 시간, 위경도, 지도 투영(Map Projection)및 파일내 자료의 계산에 사용되는 절편(Intercept), 기울기(Slop)등 스케일(Scale)에 대한 정보를 수집하는 것을 특징으로 하는 스마트폰을 이용한 위성자료 분석 시스템.The method according to claim 1,
The satellite data collection unit includes a file position, a sensor constituting the file, a time, latitude and longitude, a map projection, and a scale such as intercept and slope used to calculate data in the file. Satellite data analysis system using a smartphone, characterized in that for collecting information. 삭제delete 삭제delete 삭제delete 청구항 1에 있어서,
상기 스마트폰에는 위성분석 애플리케이션이 구비되고, 상기 위성분석 애플리케이션을 통해 분석된 결과를 확인하는 것을 특징으로 하는 스마트폰을 이용한 위성자료 분석 시스템.The method according to claim 1,
The smartphone is equipped with a satellite analysis application, satellite data analysis system using a smart phone, characterized in that for confirming the results analyzed by the satellite analysis application. 청구항 8에 있어서,
상기 위성분석 애플리케이션의 화면에는 지도확대, 축소, 일반맵, 위성화면 기능이 수행되는 맵 구현부와, 좌표를 직접입력할 수 있는 좌표 입력부, 분석 조건 입력부가 표시되는 것을 특징으로 하는 스마트폰을 이용한 위성자료 분석 시스템.The method according to claim 8,
On the screen of the satellite analysis application, a map realization unit for performing map enlargement, reduction, general map, and satellite screen function, a coordinate input unit for directly inputting coordinates, and an analysis condition input unit are displayed. Satellite data analysis system. 청구항 1에 있어서,
상기 위성자료는 해색위성자료 MODIS, SeaWiFS, CZCS, OCTS, MERIS 및 해빙자료 AMSR-E, 해상풍자료 SeaWind, AMSR-E 및 해수온 자료 MODIS, AVHRR, VIIRS 중 어느 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트폰을 이용한 위성자료 분석 시스템.The method according to claim 1,
The satellite data is characterized in that it comprises any one of the color satellite data MODIS, SeaWiFS, CZCS, OCTS, MERIS and sea ice data AMSR-E, sea wind data SeaWind, AMSR-E and sea temperature data MODIS, AVHRR, VIIRS Satellite data analysis system using a smartphone.
KR1020120010805A 2012-02-02 2012-02-02 Analyzing system of satellite data KR101291675B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020120010805A KR101291675B1 (en) 2012-02-02 2012-02-02 Analyzing system of satellite data

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020120010805A KR101291675B1 (en) 2012-02-02 2012-02-02 Analyzing system of satellite data

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR101291675B1 true KR101291675B1 (en) 2013-08-01

Family

ID=49219616

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020120010805A KR101291675B1 (en) 2012-02-02 2012-02-02 Analyzing system of satellite data

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101291675B1 (en)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20170000288A (en) 2015-06-23 2017-01-02 한국국토정보공사 Method of partitioning a data including geographical information, apparatus performing the same and storage medium storing a program performing the same
CN112507049A (en) * 2020-11-19 2021-03-16 雾实(福建)科技有限公司 Method, system, equipment and medium for transmitting satellite data in marine dynamic environment
US20230154081A1 (en) * 2019-07-04 2023-05-18 Zhejiang University Method for reconstructing geostationary ocean color satellite data based on data interpolating empirical orthogonal functions

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20110089749A (en) * 2010-02-01 2011-08-09 주식회사 해양기술이앤지 Analyzing method and the system of satellite data based on the web

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20110089749A (en) * 2010-02-01 2011-08-09 주식회사 해양기술이앤지 Analyzing method and the system of satellite data based on the web

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20170000288A (en) 2015-06-23 2017-01-02 한국국토정보공사 Method of partitioning a data including geographical information, apparatus performing the same and storage medium storing a program performing the same
US20230154081A1 (en) * 2019-07-04 2023-05-18 Zhejiang University Method for reconstructing geostationary ocean color satellite data based on data interpolating empirical orthogonal functions
US11790580B2 (en) * 2019-07-04 2023-10-17 Zhejiang University Method for reconstructing geostationary ocean color satellite data based on data interpolating empirical orthogonal functions
CN112507049A (en) * 2020-11-19 2021-03-16 雾实(福建)科技有限公司 Method, system, equipment and medium for transmitting satellite data in marine dynamic environment
CN112507049B (en) * 2020-11-19 2022-06-17 雾实(福建)科技有限公司 Method, system, equipment and medium for transmitting satellite data in marine dynamic environment

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Agapiou Remote sensing heritage in a petabyte-scale: Satellite data and heritage Earth Engine© applications
Amaral et al. DMSP/OLS night‐time light imagery for urban population estimates in the Brazilian Amazon
Li et al. Can night-time light images play a role in evaluating the Syrian Crisis?
Durigon et al. NDVI time series for monitoring RUSLE cover management factor in a tropical watershed
Zhao et al. Accuracy assessment of the ASTER GDEM and SRTM3 DEM: an example in the Loess Plateau and North China Plain of China
Wulder et al. Comparison of airborne and satellite high spatial resolution data for the identification of individual trees with local maxima filtering
Boschetti et al. MODIS Collection 5 Burned Area Product-MCD45
Propastin et al. Assessing satellite-observed nighttime lights for monitoring socioeconomic parameters in the Republic of Kazakhstan
Maselli et al. Combination of optical and LiDAR satellite imagery with forest inventory data to improve wall-to-wall assessment of growing stock in Italy
Gao et al. Multiscale climatological albedo look-up maps derived from moderate resolution imaging spectroradiometer BRDF/albedo products
Greaves et al. Applying terrestrial lidar for evaluation and calibration of airborne lidar-derived shrub biomass estimates in Arctic tundra
Warner et al. Upscaling soil-atmosphere CO2 and CH4 fluxes across a topographically complex forested landscape
Mustaquim Utilizing remote sensing data and ArcGIS for advanced computational analysis in land surface temperature modeling and land use property characterization
Chávez et al. A multiscale productivity assessment of high Andean Peatlands across the Chilean Altiplano using 31 years of landsat imagery
Bagan et al. Assessing nighttime lights for mapping the urban areas of 50 cities across the globe
KR101291675B1 (en) Analyzing system of satellite data
Chen Explaining subnational infant mortality and poverty rates: what can we learn from night-time lights?
Gao et al. Estimation of the north–south transect of Eastern China forest biomass using remote sensing and forest inventory data
Lemenkova Handling Dataset with Geophysical and Geological Variables on the Bolivian Andes by the GMT Scripts
Maselli et al. Integration of multi‐source NDVI data for the estimation of Mediterranean forest productivity
Gallego The efficiency of sampling very high resolution images for area estimation in the European Union
Abdelkader et al. Assessing the spatiotemporal variability of SMAP soil moisture accuracy in a deciduous forest region
Thompson et al. Developing effective sampling designs for monitoring natural resources in Alaskan national parks: An example using simulations and vegetation data
Weber et al. Effect of coregistration error on patchy target detection using high-resolution imagery
Miliaresis Regional thermal and terrain modelling of the Afar Depression from MODIS multi‐temporal monthly night LST data

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20160726

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20170825

Year of fee payment: 5

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20180723

Year of fee payment: 6

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20190725

Year of fee payment: 7