KCI등재
SCOPUS
JAVA를 이용한 위성영상처리/분석 시스템 개발: GeoPixel Ver. 1.0 = Development of a Remotely Sensed Image Processing/Analysis System: GeoPixel Ver.1.0
저자
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
1997
작성언어
-주제어
KDC
568
등재정보
KCI등재,SCOPUS,ESCI
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
13-30(18쪽)
DOI식별코드
제공처
소장기관
초 미세 분광 분해능 센서, 고 공간 분해능 센서로 대표되는 최근의 위성 센서의 실용화로, 향후 획득되는 위성 영상은 최소 수백 MB/scene 정도의 막대한 양이 될 것으로 예상된다. 또한, 인터넷 및 초고속 정보망을 이용한 각종 정보의 활발한 교환은 보다 능동적인 형태의 위성 영상의 가공, 분석, 부가가치 정보 생산이 가능한 서비스 시스템의 개발을 요구한다. 본 연구에서는, 향후 예상되는 위성 센서의 개발 방향과 이를 처리하기 위하여 고려되어야 할 미래지향적인 개념인, 객체 파이프를 통한 자료의 입출력, 다중 쓰레드를 활용한 자료 처리 구조에 대하여 분석하고, 인터넷 언어인 자바를 이용하여 개발 중에 있는, 위성 영상 처리 및 분석 시스템 (GeoPixel 1.0)에 대하여 설명한다. 이 시스템은 인터넷 상에서 사용이 가능하며, 사용자 플랫폼에 독립적으로, 상당 부분의 위성자료 분석 모듈들이 구현되어 있다. 대용량 위성 영상 처리를 위하여 본 연구에서 개발된 다중쓰레딩, 객체 파이프와 같은 새로운 자료 처리 개념을 이용한 시스템의 개발로 보다 효율적인 컴퓨터 자원(CPU 시간과 메모리)의 활용과 처리 속도면에서의 향상이 기대된다.
더보기Recent improvements of satellite remote sensing sensors which are represented by hyperspectral imaging sensors and high spatial resolution sensors provide a large amount of data, typically several hundred megabytes per one scene. Moreover, increasing information exchange via internet and information super-highway requires the developments of more active service systems for processing and analysing of remote sensing data in order to provide value-added products. In this sense, an advanced satellite data processing system is being developed to achieve high performance in computing speed and efficiency in processing a huge volume of data, and to make possible network computing and easy improving, upgrading and managing of systems. JAVA internet programming language provides several advantages for developing software such as object-oriented programming, multi-threading and robust memory management. Using these features, a satellite data processing system named as GeoPixel has been developed using JAVA language. The GeoPixel adopted newly developed techniques including object-pipe connect method between each process and multi-threading structure. In other words, this system has characteristics such as independent operating platform and efficient data processing by handling a huge volume of remote sensing data with robustness. In the evaluation of data processing capability, the satisfactory results were shown in utilizing computer resources(CPU and Memory) and processing speeds.
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