Multispectral payload (다중 스펙트럴 탑재체)
*payload : 위성이 수행하는 주 임무와 관련된 장비 또는 시스템을 지칭. 예를 들어, 통신 장비, 관측 센서, 카메라 등이 포함.
페이로드 설계
Mark IV 및 Mark V 위성은 멀티스펙트럴 페이로드를 탑재하고 있으며, 카메라 시스템은 다음과 같은 사양을 갖추고 있음.
*Mark IV 위성: 약 1m의 공간 해상도(GSD)와 5km의 스왓 폭(Swath Width)
*Mark V 위성: 0.7m의 공간 해상도와 6.7km의 스왓 폭
*파장 범위: 450nm에서 900nm 사이 (스펙트럴 응답 참고)
이 시스템은 폐쇄 루프 기반의 실시간 안정화 시스템을 사용하여 지구의 움직임을 보정하고 이미지를 흐릿하게 만드는 블러를 줄입니다. 센서 앞에는 4밴드 필터가 장착되어 있어 네 개의 스펙트럴 밴드를 캡처할 수 있습니다.
모든 제품은 아래와 같은 원본 프레임(Raw Frames)으로부터 생성.
*사진 및 영상 분야에서의 Raw data : 사진 및 영상에서 RAW 데이터는 디지털 카메라나 스캐너의 이미지 센서로부터 얻은 가공되지 않은 원본 데이터를 의미. 데이터는 압축이나 후처리가 이루어지지 않아, 이미지의 세부 정보와 품질이 손상되지 않은 상태로 보존.
*RGB/NIR 센서의 주요 용도
| 밴드 | 파장 범위 (nm) | 주요 용도 | 특징 및 장점 |
| 적색(R) | 590-690 | 식생 스트레스 감지, 성숙 작물 모니터링 | 엽록소 흡수가 낮아 반사율이 높아지는 구간으로, 식물 건강 상태 분석에 유리함 |
| 녹색(G) | 510-580 | 엽록소 함량 평가, 식생 지수 계산 (예: TGI) | 엽록소 반사율이 가장 높은 구간으로 식물 성장 단계 평가에 적합 |
| 청색(B) | 450-510 | 수질 모니터링(탁도), 초기 병해충 감지 | 물과 대기의 산란 효과가 커서 수체 및 대기 관측에 유리 |
RGB 센서는 가시광선만 감지하므로 식생 및 환경 데이터를 시각적으로 확인하는 데 적합하지만, 근적외선(NIR)이나 레드엣지 같은 추가 밴드를 포함한 멀티스펙트럼 센서는 더 정밀한 분석을 제공. 근적외선(NIR)은 멀티스펙트럼 센서에서 매우 중요한 역할을 하며, 특히 식생 건강 분석, 토양 및 수질 평가, 재난 관리 등 다양한 분야에서 활용. 인간의 눈으로 볼 수 없는 정보를 제공하며, 정밀 농업, 환경 보호, 산업 품질 검사 등에서 데이터 기반 의사결정을 지원. 이를 통한 탄소 배출을 감지할 수 있음. 관련된 예시 사항.
1. 메탄(CH₄) 감지
- **Sentinel-2와 같은 멀티스펙트럼 위성**은 메탄 배출을 감지할 수 있습니다. 예를 들어, 딥러닝 기술을 활용하면 Sentinel-2 데이터를 통해 메탄 플룸(plume)을 0.01km² 크기(200~300kg CH₄/h 수준)까지 감지.
- 기존의 초분광 센서보다 스펙트럼 정보는 적지만, 멀티스펙트럼 데이터는 높은 공간 해상도(20m 수준)와 글로벌 커버리지(2~5일 주기)를 제공하여 대규모 배출원뿐 아니라 작은 규모의 배출원도 효과적으로 탐지.
2. 이산화탄소(CO₂) 감지
- 멀티스펙트럼 센서는 CO₂ 농도를 측정하는 데에도 활용됩니다. 예를 들어, 중국의 "Goumang" 위성은 멀티스펙트럼 및 레이저 기술을 결합하여 산림 탄소 흡수량과 대기 중 CO₂ 농도를 정밀하게 측정.
- CO₂M 위성과 같은 프로그램에서는 근적외선 및 단파 적외선(SWIR) 스펙트럼을 사용해 고해상도로 인간 활동에 의한 CO₂ 배출을 모니터링하며, 이는 파리 협정 목표 달성을 지원하는 데 사용.
공간 해상도(Spatial resolution)
*Satellogic의 다중분광 이미지 제품은 모든 분광 밴드에서 본래 매우 높은 공간 해상도를 제공. 이미지는 모든 분광 밴드에서 약 1m의 본래 해상도로 촬영됨. 기본 제품은 일관성을 위해 1m GSD로 리샘플링됨. Satellogic은 독점 알고리즘을 적용하여 모든 밴드에서 이미지를 70cm GSD로 향상시켜 픽셀 수준 방사선 측정에서 상당한 이점을 제공.
방사선 보정(Radiometric calibration)
*Satellogic 이미지는 실험실 측정과 궤도 상 교차 보정을 결합하여 방사선 정확도를 달성. Sentinel-2와 같은 잘 보정된 소스와 교차 데이터를 처리하여 궤도 상 보정을 수행하며, 이를 통해 방사선 안정성을 지속적으로 추적하고 필요한 경우 보정을 개선. 주요 교차 보정 대상은 다음과 같음 :
- Railroad Valley Playa (미국)
- Gobabeb (나미비아)
- Baotou Sand (중국)
- La Crau (프랑스)
이 두 가지 방법으로 얻은 보정 데이터를 사용하여 센서가 수집한 원시 데이터 값(DN)을 대기권 상단 반사율(TOA Reflectance)로 변환하여 센서 및 대기 왜곡이 없는 이미지를 생성함.
알려진 제한사항(Known limitations)
센서의 네 가지 필터 밴드는 트랙 방향으로 겹쳐진 네 개의 스트라이프를 형성함. 이는 한 장면의 네 가지 밴드가 서로 다른 시간과 약간 다른 위성 위치에서 촬영된다는 것을 의미함. 이러한 구성은 이미지에 특정한 수정할 수 없는 특징들을 초래함. 가장 일반적이고 잘 알려진 제한 사항들은 아래에 나열되어 있음.
*움직이는 물체(Moving objects)
움직이는 차량이나 선박 등은 다른 색상 밴드에서 서로 다른 위치에 나타날 수 있음. 이를 통해 물체의 속도를 측정할 수도 있음.
*고도 높은 물체(High altitude objects)
구름, 연무, 비행기 등 고도 높은 물체는 시차 효과로 인해 다른 색상 밴드에서 다른 위치에 나타날 수 있음. 시차 효과(parallax effect)로 인해, 매우 높은 건물의 꼭대기가 서로 다른 밴드에서 서로 다른 위치에 나타날 수 있음.
*기생광 민감성(Parasitic light sensitivity)
많은 디지털 센서는 노출 시간 외에도 빛에 민감함. 이러한 민감도를 **기생광(parasitic light)**에 대한 민감도라고 함. 이 민감도는 노출 시간 동안의 센서 민감도보다 훨씬 낮지만, 무시할 수 없는 수준. 만약 높은 반사율을 가진 물체가 촬영되어 노출 시간 동안 해당 위치에서 포화 상태(채도)가 발생하면, 읽기(readout)를 기다리는 동안 추가적인 광전자가 생성될 수 있음. Newsat Mark-IV 위성의 경우, 읽기 과정 동안 위성이 이동하면서 이미지 상에 포화된 픽셀의 궤적이 나타나게 됨. 이는 아래 이미지들에서 보여지는 것과 같은 현상을 초래함.
*지면 수준 밴드 정렬 문제(Ground level band misaligmint)
탑재체의 설계는 밴드 정렬이 높이별로 특정하게 이루어지도록 하고 있음. 일반적으로 기하학적 보정은 지상 수준에서의 정렬을 최적화하도록 하고 있으며, 이는 고도 높은 물체에 대해 밴드 비정렬을 초래하고 있음. 그러나 부정확한 기하학적 보정은 때때로 지상 수준에서도 정렬 불일치를 발생시키고 있음.
이러한 부정확성은 어둡거나 특징이 없는 영역에서 주로 나타나고 있음. 이는 알고리즘이 지상의 특징과 충분히 일치하는 점을 찾지 못하고 있기 때문임. 특히, 근처에 구름이나 연무가 존재할 경우 이러한 이상 현상이 발생하고 있음. 이는 구름 위의 점들을 매칭하려는 과정에서 일부 보정 알고리즘이 지상 수준의 정렬을 희생하고 구름 높이에서의 정렬을 더 잘 맞추도록 유도되고 있기 때문임.
*신호 대 잡음비(signal-to-noise ratio)가 낮은 경우
일부 촬영에서는 신호 대 잡음비가 낮아 노이즈가 많아 보이고 있음. 이는 본질적으로 반사율 값이 낮은 대상이나 태양 고도가 낮은 조건에서 촬영된 그늘진 영역에서 발생할 수 있음. 때로는 전체 촬영에 대해 노출 시간이 최적화되지 않았을 수도 있음.
신호 대 잡음비 : 위성 관측 시스템에서 **신호대 잡음비(Signal-to-Noise Ratio, SNR)**는 수신된 신호의 품질과 관측 데이터의 신뢰성을 평가하는 핵심 지표.
*센서 결함 픽셀(Sensor defective pixels)
일부 센서에서는 그룹화된 불량 픽셀(플랫 필드 프레임에서 저감도 픽셀로 나타남)이 존재하고 있음. 이러한 픽셀은 플랫 필드 프레임으로 완전히 보정되지 않는 경우가 많지만, 불량 픽셀의 집합 크기에 따라 L1 합성 이미지에서 완화되거나 부드럽게 처리될 수 있음. 일반적으로 이러한 결함은 매우 작아 L1 이미지에서는 보정된 것처럼 보이고 있음. 그러나 L1 합성 이미지 내에서 이 불량 픽셀 주변에 추가적인 노이즈가 발생할 가능성이 있음. 또한, 필터 밴드 내 위치(예: 밴드 가장자리)에 따라 연속적인 프레임의 중첩 영역 아래로 떨어질 수 있으며, 이 경우 L1 합성 이미지에서 사용되지 않을 수 있음. 수정할 수 없는 결함 픽셀의 목록은 이 문서의 향후 버전에 제공될 예정임.
* 트랙을 따라 발생하는 불균일한 톤 왜곡(Inhomogeneous tonal distortion along the track)
구형 플랫 필드 프레임은 타일 중심에서 톤 왜곡을 유발할 수 있음. 이러한 왜곡은 스트라이프에서 트랙을 따라 눈에 띄게 나타나는 경우가 많음. RGB 합성 이미지에서는 색상 아티팩트가 나타날 수 있음. 이러한 현상은 매우 드물게 발생하며(전체 위성군에서 연간 약 2건 정도), 이는 플랫 필드 프레임이 자주 계산되기 때문임(2주마다 또는 매월). 이 아티팩트는 업데이트된 플랫 필드를 사용하여 후처리로 보정할 수 있음. 아래에 예시가 제공되어 있음.
* 흐릿한 이미지(Blurred images)
드물지만, 일부 촬영에서 이미지가 흐릿하게 나타날 수 있음. 이러한 현상은 제한적인 상황에서 열 조건의 이상, 안정화 시스템의 예기치 않은 동작, 또는 자동 초점 조정 시스템의 이상으로 인해 발생할 수 있음. 이 문제는 보정이 불가능함.
* 필터 아티팩트(Filter artifacts)
가끔 필터에 새로운 먼지 입자가 나타날 수 있음. 이러한 입자는 일반적으로 촬영의 작은 부분에 영향을 미치며, 빛을 차단하는 역할을 함. 이러한 아티팩트는 새로운 플랫 필드 프레임을 사용하여 RAW 프레임을 다시 처리함으로써 보정할 수 있음. 이러한 아티팩트의 발생을 줄이기 위해 각 위성의 플랫 필드 프레임은 보통 2~4주마다 주기적으로 재계산되고 있음. 아래 이미지는 단일 밴드 이미지와 RGB 합성 이미지에서 이러한 아티팩트가 일반적으로 어떻게 나타나는지를 보여주고 있음.
드물지만, 외부 물체 파편이 필터에 표면적인 작은 손상을 일으켜 필터링되지 않은 빛이 센서의 해당 픽셀에 도달할 수 있음. 이는 영향을 받은 영역에서 스펙트럴 정보가 손실됨을 의미함. 이로 인해 발생하는 아티팩트(주로 밝은 도넛 모양)는 추가 처리로도 보정이 불가능함.
이 아티팩트는 대상의 스펙트럴 시그니처에 따라 나타나지 않을 수도 있음. 이러한 아티팩트를 유발하는 필터 결함은 이미 알려져 있으며, 영향을 받는 위성과 RAW 프레임 내 위치를 포함한 목록이 이 문서의 향후 버전에 제공될 예정임.
*포화된 이미지에서의 탑재체 아티팩트(Payload artifacts in saturated images)
밝은 구름이나 눈과 같이 반사율 값이 매우 높은 프레임 영역에서는 RAW 프레임 값이 포화될 수 있음. 이러한 포화된 영역에서는 비선형성 때문에 플랫 필드(게인) 보정이 작동하지 않음. 그 결과, 최종 제품에는 센서 결함, 픽셀 응답 비균일성(PRNU), 필터에 있는 먼지 입자와 같은 탑재체 아티팩트와 색상 밴드와 같은 처리 아티팩트가 나타날 가능성이 높음. 향후 포화로 인해 영향을 받은 픽셀은 마스킹 처리될 예정임.
*이미지 합성으로 인한 색상 아티팩트(Color artifacts due to image compositing)
일부 이미지에서는 이미지 합성 과정에서 인접한 두 프레임 사이에 급격한 강도 변화가 나타날 수 있음(참고: 합성 과정은 L1B 기본, L1C, L1D/L1D_SR 제품에만 해당됨). 이는 일반적으로 중첩된 픽셀에서 프레임 간 평균 밝기 수준의 차이가 3% 이하인 경우에 해당함. 그러나 물 표면, 사막, 눈과 같은 평탄하고 균일한 대상이나 구름에서는 이러한 차이가 시각적으로 눈에 띌 수 있음.
다음 이미지는 RGB 합성에서 보정되지 않은 이미지 합성 아티팩트의 예시를 보여줌.
*스펙트럴 밴드 정렬 불일치(Spectral bands Misalignment) / 상단의 2가지가 합쳐짐
구름이 많은 이미지나 파도와 같은 움직이는 객체가 있는 이미지는 스펙트럴 밴드의 정렬 불일치로 인해 정렬 효과에 문제가 발생할 수 있음.
각 스펙트럴 밴드는 약간 다른 시간대와 약간 다른 위치(몇 초의 시간 차이와 작은 각도 차이)에서 수집된 후 단일 멀티밴드 이미지로 결합됨. 해수면에서의 정적인 평탄한 특징들(예: 저층 건물이나 도로)의 경우, 서로 다른 밴드 획득 간 변화가 없기 때문에 시각화에 영향을 미치지 않음. 그러나 다음과 같은 상황에서는 무지개 효과가 나타날 수 있음:
- 자동차, 비행기, 심지어 구름과 같은 움직이는 객체
- 배경 풍경에 비해 높은 고도에 있는 객체
- 고층 건물과 같이 수직적으로 큰 범위를 가진 객체
이러한 상황에서는, 예를 들어 밴드 획득 간 객체가 이동했기 때문에 각 밴드에서 객체가 약간씩 정렬되지 않은 상태로 보일 수 있음. 이는 이미지에서 예상되는 정상적인 현상임.
*주요 이미지와 글은 공식 홈페이지 기술 사이트를 참고하여 번역 및 추가함. (링크)
*개인 공부를 위한 자료.
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