ip2:*image*processing*in*remote*sensing* … › ~seppke... · 2014-05-24 · orbitalcomputaons(1),...

40
MINFakultät Fachbereich Informa7k Arbeitsbereich SAV/BV (KOGS) IP2: Image Processing in Remote Sensing 2. Orbits, Acquisi7on Constraints and Missions Summer Semester 2014 Benjamin Seppke

Upload: others

Post on 04-Jul-2020

1 views

Category:

Documents


0 download

TRANSCRIPT

Page 1: IP2:*Image*Processing*in*Remote*Sensing* … › ~seppke... · 2014-05-24 · OrbitalComputaons(1), • Shape:* – Computaons*are*based*on*semiOmajor*axis* a* and*semiOminor*axis*b

MIN-­‐Fakultät  Fachbereich  Informa7k  Arbeitsbereich  SAV/BV  (KOGS)  

IP2:  Image  Processing  in  Remote  Sensing  2.  Orbits,  Acquisi7on  Constraints    

and  Missions  Summer  Semester  2014  

Benjamin  Seppke  

Page 2: IP2:*Image*Processing*in*Remote*Sensing* … › ~seppke... · 2014-05-24 · OrbitalComputaons(1), • Shape:* – Computaons*are*based*on*semiOmajor*axis* a* and*semiOminor*axis*b

Agenda  

•  Orbital  ComputaGons  •  Space  borne  Earth  ObservaGon  –  Orbits  –  Exemplary  satellites  

•  AcquisiGon  Constraints  –  SpaGal  and  Temporal  Coverage  –  Task-­‐dependent  Affordances  

•  Missions  

22.05.14   Benjamin  Seppke,  IP2:  Remote  Sensing,  University  of  Hamburg,  Dept.  InformaGcs   2  

Lecture  2:  Orbits,  AcquisiGon  Constraints  and  Missions  

Ikonos  

Page 3: IP2:*Image*Processing*in*Remote*Sensing* … › ~seppke... · 2014-05-24 · OrbitalComputaons(1), • Shape:* – Computaons*are*based*on*semiOmajor*axis* a* and*semiOminor*axis*b

Orbital  Computa7ons  (1)  

•  Shape:  –  ComputaGons  are  based  on  semi-­‐major  axis  a  and  semi-­‐minor  axis  b

–  If  the  shape  is  given  w.r.t.  Apogee  Ap  and  Perigee  Pe:                                                                      arithmeGc  mean                                                                      geometric  mean  

•    A[enGon:  –  If  alGtudes  are  given  for  the  orbits,  the  Earth’s  radius/diameter  needs  to  be  added!  

 

22.05.14   Benjamin  Seppke,  IP2:  Remote  Sensing,  University  of  Hamburg,  Dept.  InformaGcs   3  

Lecture  2:  Orbits,  AcquisiGon  Constraints  and  Missions      

a = 12 (Ap+Pe)

b = Ap ⋅Pe

Page 4: IP2:*Image*Processing*in*Remote*Sensing* … › ~seppke... · 2014-05-24 · OrbitalComputaons(1), • Shape:* – Computaons*are*based*on*semiOmajor*axis* a* and*semiOminor*axis*b

Orbital  Computa7ons  (2)  

•  Orbital  period  T:  

                                                           with  

•    VelociGes  for  an  Orbit  with  semi-­‐major  a  and  eccentricity  e – Max  speed  (at  Perigee)  

– Min  speed  (at  Apogee)  

22.05.14   Benjamin  Seppke,  IP2:  Remote  Sensing,  University  of  Hamburg,  Dept.  InformaGcs   4  

Lecture  2:  Orbits,  AcquisiGon  Constraints  and  Missions      

T = 2π a3(GM )−1

vmax =(1+ e)GM(1− e)a

GM ≈ 398600.4419 km3s−2

vmin =(1− e)GM(1+ e)a

Page 5: IP2:*Image*Processing*in*Remote*Sensing* … › ~seppke... · 2014-05-24 · OrbitalComputaons(1), • Shape:* – Computaons*are*based*on*semiOmajor*axis* a* and*semiOminor*axis*b

Orbits  of  EO  Satellites  

•  GeostaGonary  •  Geosynchronous  •  Molniya  •  Sun  synchronous  •  GPS  •  Altrimetric  

Lecture  2:  Orbits,  AcquisiGon  Constraints  and  Missions    

22.05.14   Benjamin  Seppke,  IP2:  Remote  Sensing,  University  of  Hamburg,  Dept.  InformaGcs   5  

Page 6: IP2:*Image*Processing*in*Remote*Sensing* … › ~seppke... · 2014-05-24 · OrbitalComputaons(1), • Shape:* – Computaons*are*based*on*semiOmajor*axis* a* and*semiOminor*axis*b

Geosta7onary  Orbits  

•  Satellite  stays  over  a  fixed  point  above  the  equator.  Used  for:  –  CommunicaGon  Satellites  – Weather  Satellites    

Orbital  Period  of  the  Satellite  needs  to  be  equal  to  the  RotaGon  Period  of  the  Earth:  PE = 86164 s.  

a = 42170 km, 35800 km above  the  equator  

Lecture  2:  Orbits,  AcquisiGon  Constraints  and  Missions    

22.05.14   Benjamin  Seppke,  IP2:  Remote  Sensing,  University  of  Hamburg,  Dept.  InformaGcs   6  

Page 7: IP2:*Image*Processing*in*Remote*Sensing* … › ~seppke... · 2014-05-24 · OrbitalComputaons(1), • Shape:* – Computaons*are*based*on*semiOmajor*axis* a* and*semiOminor*axis*b

Satellites  on  Geosta7onary  Orbits  (1)  

Lecture  2:  Orbits,  AcquisiGon  Constraints  and  Missions    

22.05.14   Benjamin  Seppke,  IP2:  Remote  Sensing,  University  of  Hamburg,  Dept.  InformaGcs   7  

Page 8: IP2:*Image*Processing*in*Remote*Sensing* … › ~seppke... · 2014-05-24 · OrbitalComputaons(1), • Shape:* – Computaons*are*based*on*semiOmajor*axis* a* and*semiOminor*axis*b

Satellites  on  Geosta7onary  Orbits  (2)  

Lecture  2:  Orbits,  AcquisiGon  Constraints  and  Missions    

22.05.14   Benjamin  Seppke,  IP2:  Remote  Sensing,  University  of  Hamburg,  Dept.  InformaGcs   8  

Page 9: IP2:*Image*Processing*in*Remote*Sensing* … › ~seppke... · 2014-05-24 · OrbitalComputaons(1), • Shape:* – Computaons*are*based*on*semiOmajor*axis* a* and*semiOminor*axis*b

Disadvantages  of  Geosta7onary  Obits  

•  High  orbital  alGtude  à    large  distance  to  Earth,                      low  resoluGon.  

•  Restricted  to  equatorial  regions,  poles  cannot  be  monitored  

•  Typical  radii  of  the  observaGon  circle  are  between  55°-­‐  65°).  

Lecture  2:  Orbits,  AcquisiGon  Constraints  and  Missions    

22.05.14   Benjamin  Seppke,  IP2:  Remote  Sensing,  University  of  Hamburg,  Dept.  InformaGcs   9  

Page 10: IP2:*Image*Processing*in*Remote*Sensing* … › ~seppke... · 2014-05-24 · OrbitalComputaons(1), • Shape:* – Computaons*are*based*on*semiOmajor*axis* a* and*semiOminor*axis*b

Geosynchronous  Orbit  

•  Similar  to  geostaGonary  orbit,  but  with  an  oribtal  inclinaGon  w.r.t.  the  equator.  

•  Orbital  period  of  the  satellite  is  sGll  equal  to  the  rotaGon  period  of  the  Earth:  PE = 86164 s.                              a = 42170 km, 35800 km above  the  equator  

•  Geosynchronous  satellites  can  monitor  polar  regions,  since  they  meander  between  Northern  and  Southern  Hemisphere  of  the  Earth  periodically.  

Lecture  2:  Orbits,  AcquisiGon  Constraints  and  Missions    

22.05.14   Benjamin  Seppke,  IP2:  Remote  Sensing,  University  of  Hamburg,  Dept.  InformaGcs   10  

Page 11: IP2:*Image*Processing*in*Remote*Sensing* … › ~seppke... · 2014-05-24 · OrbitalComputaons(1), • Shape:* – Computaons*are*based*on*semiOmajor*axis* a* and*semiOminor*axis*b

Ground-­‐Track  of  a  geosynchronous  Satellite  

Lecture  2:  Orbits,  AcquisiGon  Constraints  and  Missions    

AO-51 : Fr, 5. Aug 2005 15:15:56 Uhr UTC Az:203.99° El:-22.56° Lat:-46.67° Long:25.01° Alt:35785.6 km. Range:44175.5 km.

22.05.14   Benjamin  Seppke,  IP2:  Remote  Sensing,  University  of  Hamburg,  Dept.  InformaGcs   11  

Page 12: IP2:*Image*Processing*in*Remote*Sensing* … › ~seppke... · 2014-05-24 · OrbitalComputaons(1), • Shape:* – Computaons*are*based*on*semiOmajor*axis* a* and*semiOminor*axis*b

Example  of  Geosynchronous  Satellites:    Tracking  and  Data  Relay  Satellite  System  (TDRSS)  

•  Consists  of:  –  3  geosynchronous  satellites,    (2  acGve,  1  reserved)  

–  Distance  by  means  of  longitude  ≥  120°.  

•  OperaGon  purpose:  –  Telemetry  applicaGons  –  Relay  staGons  for  other  satellites,    parGcularly  Landsat.  

Lecture  2:  Orbits,  AcquisiGon  Constraints  and  Missions    

22.05.14   Benjamin  Seppke,  IP2:  Remote  Sensing,  University  of  Hamburg,  Dept.  InformaGcs   12  

Page 13: IP2:*Image*Processing*in*Remote*Sensing* … › ~seppke... · 2014-05-24 · OrbitalComputaons(1), • Shape:* – Computaons*are*based*on*semiOmajor*axis* a* and*semiOminor*axis*b

TDRSS  Satellites  in  Orbital  Mo7on  

Lecture  2:  Orbits,  AcquisiGon  Constraints  and  Missions    

22.05.14   Benjamin  Seppke,  IP2:  Remote  Sensing,  University  of  Hamburg,  Dept.  InformaGcs   13  

Page 14: IP2:*Image*Processing*in*Remote*Sensing* … › ~seppke... · 2014-05-24 · OrbitalComputaons(1), • Shape:* – Computaons*are*based*on*semiOmajor*axis* a* and*semiOminor*axis*b

Molniya-­‐Orbits  

•  From  Russian:  МОЛНИЯ,  Flash  •  Orbits  for  satellites  to  observe  certain  laGtudes  longer  than  others.  

•  ParGcularly  used  for  communicaGon  satellites,  military  satellites  like  early-­‐warning  systems.  

•  ProperGes:  –  High  eccentricity  –  Apogee  above  laGtude  to  be  monitored  –  Perigee  above  “uninteresGng”  laGtudes  

Lecture  2:  Orbits,  AcquisiGon  Constraints  and  Missions    

22.05.14   Benjamin  Seppke,  IP2:  Remote  Sensing,  University  of  Hamburg,  Dept.  InformaGcs   14  

Page 15: IP2:*Image*Processing*in*Remote*Sensing* … › ~seppke... · 2014-05-24 · OrbitalComputaons(1), • Shape:* – Computaons*are*based*on*semiOmajor*axis* a* and*semiOminor*axis*b

Molniya  Orbit,  P=1/2  day  

Lecture  2:  Orbits,  AcquisiGon  Constraints  and  Missions    

AO-51 : Fr, 5. Aug 2005 15:31:41 Uhr UTC Az:279.72° El:-55.08° Lat:-33.62° Long:120.72° Alt:36151.8 km. Range:47594.2 km.

22.05.14   Benjamin  Seppke,  IP2:  Remote  Sensing,  University  of  Hamburg,  Dept.  InformaGcs   15  

Page 16: IP2:*Image*Processing*in*Remote*Sensing* … › ~seppke... · 2014-05-24 · OrbitalComputaons(1), • Shape:* – Computaons*are*based*on*semiOmajor*axis* a* and*semiOminor*axis*b

Molniya  Orbit,  P=1  day  (geosynchronous)  

Lecture  2:  Orbits,  AcquisiGon  Constraints  and  Missions    

AO-51 : Fr, 5. Aug 2005 15:33:42 Uhr UTC Az:171.44° El:6.69° Lat:-23.91° Long:340.87° Alt:60245.8 km. Range:65561.8 km.

22.05.14   Benjamin  Seppke,  IP2:  Remote  Sensing,  University  of  Hamburg,  Dept.  InformaGcs   16  

Page 17: IP2:*Image*Processing*in*Remote*Sensing* … › ~seppke... · 2014-05-24 · OrbitalComputaons(1), • Shape:* – Computaons*are*based*on*semiOmajor*axis* a* and*semiOminor*axis*b

Orbital  Mo7on  of  a  Molniya  Satellite  

Lecture  2:  Orbits,  AcquisiGon  Constraints  and  Missions    

22.05.14   Benjamin  Seppke,  IP2:  Remote  Sensing,  University  of  Hamburg,  Dept.  InformaGcs   17  

Page 18: IP2:*Image*Processing*in*Remote*Sensing* … › ~seppke... · 2014-05-24 · OrbitalComputaons(1), • Shape:* – Computaons*are*based*on*semiOmajor*axis* a* and*semiOminor*axis*b

Non-­‐rota7ng  Orbit  

•  If  the  apogee  shall  stay  on  the  same  (geographic)  LaGtude,  than  the  length  of  the  Perigee  needs  to  be:    

   Non-­‐rotaGng  Orbits  have  inclinaGon  angles  of:      i = 63.4° or  i =116.6°

Lecture  2:  Orbits,  AcquisiGon  Constraints  and  Missions    

ω = 0

ω =Ω1−5cos2(i)

2cos(i)

cos(i) = 1

5

22.05.14   Benjamin  Seppke,  IP2:  Remote  Sensing,  University  of  Hamburg,  Dept.  InformaGcs   18  

Page 19: IP2:*Image*Processing*in*Remote*Sensing* … › ~seppke... · 2014-05-24 · OrbitalComputaons(1), • Shape:* – Computaons*are*based*on*semiOmajor*axis* a* and*semiOminor*axis*b

Sun  Synchronous  Orbits  

MoGvaGon:  Similar  illuminaGon  on  each  visit  of  an  area  on  the  Earth’s  surface.  Examples:  Light  direcGon:  •  From  behind:  Images  without  shadows  •  From  side,  in  front:  high  contrasts,  use  of  shadows  as  indictor  

for  the  measurement  of  heights  (e.g.  mountain  peeks)  ClassificaGon  •  Same  sun  illuminaGon  makes  observaGons  comparable  •  Easier  image  fusion  (might  be)  sufficient  

Lecture  2:  Orbits,  AcquisiGon  Constraints  and  Missions    

22.05.14   Benjamin  Seppke,  IP2:  Remote  Sensing,  University  of  Hamburg,  Dept.  InformaGcs   19  

Page 20: IP2:*Image*Processing*in*Remote*Sensing* … › ~seppke... · 2014-05-24 · OrbitalComputaons(1), • Shape:* – Computaons*are*based*on*semiOmajor*axis* a* and*semiOminor*axis*b

Sun  Synchronous  Orbits  

                                 not  sun  synchronous            sun  synchronous  

Lecture  2:  Orbits,  AcquisiGon  Constraints  and  Missions    

Sun  Sun  

22.05.14   Benjamin  Seppke,  IP2:  Remote  Sensing,  University  of  Hamburg,  Dept.  InformaGcs   20  

Page 21: IP2:*Image*Processing*in*Remote*Sensing* … › ~seppke... · 2014-05-24 · OrbitalComputaons(1), • Shape:* – Computaons*are*based*on*semiOmajor*axis* a* and*semiOminor*axis*b

Precondi7ons  for  Sun  Synchronous  Orbits  •  Apparent  angular  velocity  of  the  Sun  ☼:  

scheinbare  Winkelgeschwindigkeit      

•  Precession  of  the  ascending  node  must  be  equal  to  the  apparent  angular  velocity  of  the  Sun  

•  Holds,  if  semi-­‐major  of  the  orbit  ass  fulfills:    

•  E.g.  ass = 7878 km, e = 0, i = 102° •  Generally:    InclinaGon  ≥  96°    

       à  also  called:  Polar  Orbits  

Lecture  2:  Orbits,  AcquisiGon  Constraints  and  Missions    

Ωss = 360° / year = 1.991×10−7 s−1

ass1000 km

72= −6624.6 ⋅ cos(i)

1− e2( )2

22.05.14   Benjamin  Seppke,  IP2:  Remote  Sensing,  University  of  Hamburg,  Dept.  InformaGcs   21  

Page 22: IP2:*Image*Processing*in*Remote*Sensing* … › ~seppke... · 2014-05-24 · OrbitalComputaons(1), • Shape:* – Computaons*are*based*on*semiOmajor*axis* a* and*semiOminor*axis*b

Sun  Synchronous  Satellite:  Landsat  4  

•  AlGtude:  ca.  705  km,    •  InclinaGon:  99.2°  •  Sensors:    –  ThemaGc  Mapper  (7-­‐Band,  TM)  – MulG  Spectral  Scanner  (4  Band,  MSS)  

•  Crosses  the  equator  at    9:30  a.m.  local  Gme  •  Civil  Earth  ObservaGon:    – Monitoring  of  Forests  –  VegetaGon  –   Geology  etc.  

Lecture  2:  Orbits,  AcquisiGon  Constraints  and  Missions    

22.05.14   Benjamin  Seppke,  IP2:  Remote  Sensing,  University  of  Hamburg,  Dept.  InformaGcs   22  

Page 23: IP2:*Image*Processing*in*Remote*Sensing* … › ~seppke... · 2014-05-24 · OrbitalComputaons(1), • Shape:* – Computaons*are*based*on*semiOmajor*axis* a* and*semiOminor*axis*b

Landsat  Ensemble:  Sun  Synchronous  Orbits  

Lecture  2:  Orbits,  AcquisiGon  Constraints  and  Missions    

22.05.14   Benjamin  Seppke,  IP2:  Remote  Sensing,  University  of  Hamburg,  Dept.  InformaGcs   23  

Page 24: IP2:*Image*Processing*in*Remote*Sensing* … › ~seppke... · 2014-05-24 · OrbitalComputaons(1), • Shape:* – Computaons*are*based*on*semiOmajor*axis* a* and*semiOminor*axis*b

GPS  Orbits  

•  Setup:  –  24  Satellites  –  6  levels  of  alGtudes,  4  satellites  per  levels    –  InclinaGon:  55°  –  (Lowest)  alGtude:  20200  km.  

•  Each  Satellite  is  equipped  with:  –  2  Cesium  clocks  –  2  Rubidium  clock  –  Detectors  for  nuclear  explosions.  –  710  Wa[  solar  panel  (Diameter  5.3  m)  

•  Planned  lifeGme:  7.5  years  per  satellite  

Lecture  2:  Orbits,  AcquisiGon  Constraints  and  Missions    

22.05.14   Benjamin  Seppke,  IP2:  Remote  Sensing,  University  of  Hamburg,  Dept.  InformaGcs   24  

Page 25: IP2:*Image*Processing*in*Remote*Sensing* … › ~seppke... · 2014-05-24 · OrbitalComputaons(1), • Shape:* – Computaons*are*based*on*semiOmajor*axis* a* and*semiOminor*axis*b

GPS  Ensemble:  Orbital  Mo7on  

Lecture  2:  Orbits,  AcquisiGon  Constraints  and  Missions    

22.05.14   Benjamin  Seppke,  IP2:  Remote  Sensing,  University  of  Hamburg,  Dept.  InformaGcs   25  

Page 26: IP2:*Image*Processing*in*Remote*Sensing* … › ~seppke... · 2014-05-24 · OrbitalComputaons(1), • Shape:* – Computaons*are*based*on*semiOmajor*axis* a* and*semiOminor*axis*b

Requirements  for  EO  tasks  

 Different  earth  observaGon  tasks  may  need  special:  •  resoluGon,  •  AcquisiGon  stripe  

 Überdeckungsstreifen  •  RepeGGon  rates  

 Wiederholrate  

•  Sampling  •  Crossing  angles  of  ground  tracks  

Lecture  2:  Orbits,  AcquisiGon  Constraints  and  Missions    

22.05.14   Benjamin  Seppke,  IP2:  Remote  Sensing,  University  of  Hamburg,  Dept.  InformaGcs   26  

Page 27: IP2:*Image*Processing*in*Remote*Sensing* … › ~seppke... · 2014-05-24 · OrbitalComputaons(1), • Shape:* – Computaons*are*based*on*semiOmajor*axis* a* and*semiOminor*axis*b

Nadir    and  Off-­‐Nadir  Mode  

Lecture  2:  Orbits,  AcquisiGon  Constraints  and  Missions    

Nadir  Mode   Off-­‐Nadir  Mode  

Ground  track  

Ground  track  

Acquisi7on  stripe  

Acquisi7on  stripe  

22.05.14   Benjamin  Seppke,  IP2:  Remote  Sensing,  University  of  Hamburg,  Dept.  InformaGcs   27  

Page 28: IP2:*Image*Processing*in*Remote*Sensing* … › ~seppke... · 2014-05-24 · OrbitalComputaons(1), • Shape:* – Computaons*are*based*on*semiOmajor*axis* a* and*semiOminor*axis*b

Landsat  4,5:  Ground  Track  of  one  Orbit  

Lecture  2:  Orbits,  AcquisiGon  Constraints  and  Missions    

22.05.14   Benjamin  Seppke,  IP2:  Remote  Sensing,  University  of  Hamburg,  Dept.  InformaGcs   28  

Page 29: IP2:*Image*Processing*in*Remote*Sensing* … › ~seppke... · 2014-05-24 · OrbitalComputaons(1), • Shape:* – Computaons*are*based*on*semiOmajor*axis* a* and*semiOminor*axis*b

Landsat  4,5:  Ground  Track  of  one  Day  

Lecture  2:  Orbits,  AcquisiGon  Constraints  and  Missions    

22.05.14   Benjamin  Seppke,  IP2:  Remote  Sensing,  University  of  Hamburg,  Dept.  InformaGcs   29  

Page 30: IP2:*Image*Processing*in*Remote*Sensing* … › ~seppke... · 2014-05-24 · OrbitalComputaons(1), • Shape:* – Computaons*are*based*on*semiOmajor*axis* a* and*semiOminor*axis*b

Landsat  4,5:  All  Ground  Tracks  of  a  Cycle  

Lecture  2:  Orbits,  AcquisiGon  Constraints  and  Missions    

22.05.14   Benjamin  Seppke,  IP2:  Remote  Sensing,  University  of  Hamburg,  Dept.  InformaGcs   30  

Page 31: IP2:*Image*Processing*in*Remote*Sensing* … › ~seppke... · 2014-05-24 · OrbitalComputaons(1), • Shape:* – Computaons*are*based*on*semiOmajor*axis* a* and*semiOminor*axis*b

Exact  Orbit  Repe77on  

•  If  a  certain  locaGon  shall  be  monitored  periodically,  we  will  need  an  exact  repeGGon  of  the  ground  track:  

 

     RotaGon  velocity  of  the  earth,    

     RotaGon  velocity  of  the  satellite  

     Revisit  Gme,          Orbit  count  between  two  (re-­‐)visits  

     Coprime  natural  numbers,    

Lecture  2:  Orbits,  AcquisiGon  Constraints  and  Missions    

PN Ωe −Ω( ) = 2π n1n2Ωe =

2πPE

Ω =2πP

n1n2n1,n2

Teilerfremd  22.05.14   Benjamin  Seppke,  IP2:  Remote  Sensing,  University  of  Hamburg,  Dept.  InformaGcs   31  

Page 32: IP2:*Image*Processing*in*Remote*Sensing* … › ~seppke... · 2014-05-24 · OrbitalComputaons(1), • Shape:* – Computaons*are*based*on*semiOmajor*axis* a* and*semiOminor*axis*b

Example:  ERS  1  

       

n1=3, n2=43 •  ERS-­‐1  visits  a  given  locaGon  each  third  day,  arer  43  Orbits  •  “Neighbored”  ground  tracks  are  spaced  by  360°/43 = 8.4°.  

–  At  equator:  930 km,  –  At  60°  laGtude:  460 km

•  The  acquisiGon  stripe  needs  to  have  a  width  of  at  least  930 km to  monitor  the  complete  earth  from  that  orbit.  

Lecture  2:  Orbits,  AcquisiGon  Constraints  and  Missions    

a = 7153135m,e = 0.00117, i = 98.5227°

Ω =1.997×10−7 s−1

PN (Ωe −Ω) = 6027.9 sn1n2= 0.06977 = 3

43

22.05.14   Benjamin  Seppke,  IP2:  Remote  Sensing,  University  of  Hamburg,  Dept.  InformaGcs   32  

Page 33: IP2:*Image*Processing*in*Remote*Sensing* … › ~seppke... · 2014-05-24 · OrbitalComputaons(1), • Shape:* – Computaons*are*based*on*semiOmajor*axis* a* and*semiOminor*axis*b

Altrimetric  Orbits  Altrimetrische  Orbits  

•  To  generate  height  measurements  from  space,  the  orbits  of  the  (used)  satellites  should  cross  each  other  over  the  locaGon  to  measure  in  a  right  angle:  

•  Example:  χ= 90° ⇒  i = 40° or  i = 130°  •  One  should  also  take  the  revisit  Gme  into  account!  

ParGcularly  if  the  measured  subject  is  periodically  varying:    e.g.  sea  surface  height  (Gdal  change)  

   Shannon’s  Sampling-­‐Theorem  

Lecture  2:  Orbits,  AcquisiGon  Constraints  and  Missions    

cot χ2

!

"#

$

%&= cot(i)−

2π a3(GM )−1

PE sin(i)

22.05.14   Benjamin  Seppke,  IP2:  Remote  Sensing,  University  of  Hamburg,  Dept.  InformaGcs   33  

Page 34: IP2:*Image*Processing*in*Remote*Sensing* … › ~seppke... · 2014-05-24 · OrbitalComputaons(1), • Shape:* – Computaons*are*based*on*semiOmajor*axis* a* and*semiOminor*axis*b

Space  Missions  

•  Rockets  and  energy  requirement  •  Data  transmission/acquisiGon:    –  Ground  staGons,  –  Relay  satellites  

•  LifeGme  •  Big  vs.  small  satellites  

Lecture  2:  Orbits,  AcquisiGon  Constraints  and  Missions    

22.05.14   Benjamin  Seppke,  IP2:  Remote  Sensing,  University  of  Hamburg,  Dept.  InformaGcs   34  

Page 35: IP2:*Image*Processing*in*Remote*Sensing* … › ~seppke... · 2014-05-24 · OrbitalComputaons(1), • Shape:* – Computaons*are*based*on*semiOmajor*axis* a* and*semiOminor*axis*b

Rockets,  Energy  Requirements  and  Launch  

•  Rocket  EquaGon  (at  vacuum,  without  gravity):    

 with        

mi :    (Overall)  rocket  mass  mf :    Burned  fuel  ∆V:    velocity  acceleraGon  U:      exit  velocity  of  fuel  

Lecture  2:  Orbits,  AcquisiGon  Constraints  and  Missions    

ΔV mi ,mf( ) =U ln mimi −mf

#

$%%

&

'((

22.05.14   Benjamin  Seppke,  IP2:  Remote  Sensing,  University  of  Hamburg,  Dept.  InformaGcs   35  

Page 36: IP2:*Image*Processing*in*Remote*Sensing* … › ~seppke... · 2014-05-24 · OrbitalComputaons(1), • Shape:* – Computaons*are*based*on*semiOmajor*axis* a* and*semiOminor*axis*b

Rocket  Equa7on  

•  Typical  velocity  in  low  alGtude  orbits  7km/s,  U=2.4km/s,  •  Rocket  mass  has  to  consist  of  fuel  by  95%!  

Lecture  2:  Orbits,  AcquisiGon  Constraints  and  Missions    

22.05.14   Benjamin  Seppke,  IP2:  Remote  Sensing,  University  of  Hamburg,  Dept.  InformaGcs   36  

Page 37: IP2:*Image*Processing*in*Remote*Sensing* … › ~seppke... · 2014-05-24 · OrbitalComputaons(1), • Shape:* – Computaons*are*based*on*semiOmajor*axis* a* and*semiOminor*axis*b

Example:  Ariane  1  

European  Rocket  for  geosynchronous    orbit  launches  with  7°  inclinaGon:  •  First  Start:        24.12.1979  •  Launch  costs:        $  32  Mil  (1985)  •  Development  costs:  2  Bil  €  (1986)  •  Payload:          1850  kg  •  4  Stages:  

Lecture  2:  Orbits,  AcquisiGon  Constraints  and  Missions    

Stage   Gross  mass  [kg]  

Empty  mass  [kg]  

Thrust  [kgf]  

Burn  Time  [s]  

Length  [m]  

1   160  000   13  000   282  660   145   18.4  

2   37  130   3625   73  518   132   11.5  

3   9  687   1  457   6  289   563   10.2  

4   369   34   1  978   50   1.1  

22.05.14   Benjamin  Seppke,  IP2:  Remote  Sensing,  University  of  Hamburg,  Dept.  InformaGcs   37  

Page 38: IP2:*Image*Processing*in*Remote*Sensing* … › ~seppke... · 2014-05-24 · OrbitalComputaons(1), • Shape:* – Computaons*are*based*on*semiOmajor*axis* a* and*semiOminor*axis*b

Life7me  of  Satellites  

•  The  lifeGme  of  a  satellite  is  restricted  by:  –  Energy  requirements:  

 If  not  all  necessary  energy  can  be  produced  by  the  solar    panels  

–  Orbital  AlGtude    Atmosphere  may  slow  down  the  satellite’s  velocity    (highest  effect  at  perigee)  

–  Flexibility  w.r.t.  orbital  maneuvers    Each  Orbit  change  vector  costs  valuable  and  finite  fuel  

•  Plus:  Other  unexpected  effects,  like  sun  storms,  parGcle/objects  collisions  etc.  

Lecture  2:  Orbits,  AcquisiGon  Constraints  and  Missions    

22.05.14   Benjamin  Seppke,  IP2:  Remote  Sensing,  University  of  Hamburg,  Dept.  InformaGcs   38  

Page 39: IP2:*Image*Processing*in*Remote*Sensing* … › ~seppke... · 2014-05-24 · OrbitalComputaons(1), • Shape:* – Computaons*are*based*on*semiOmajor*axis* a* and*semiOminor*axis*b

Al7tude  Loss  per  Orbit  Cycle:  δ(a)

     with:  

a:    semi-­‐major  axis  of  the  orbit  A:    EffecGve  cross  secGon                    Wirkungsquerschni;  M:    Satellite’s  mass  ρ(a):  Atmospheric  density  

Lecture  2:  Orbits,  AcquisiGon  Constraints  and  Missions    

δ(a) = 4πAa2

Mρ(a)

22.05.14   Benjamin  Seppke,  IP2:  Remote  Sensing,  University  of  Hamburg,  Dept.  InformaGcs   39  

Page 40: IP2:*Image*Processing*in*Remote*Sensing* … › ~seppke... · 2014-05-24 · OrbitalComputaons(1), • Shape:* – Computaons*are*based*on*semiOmajor*axis* a* and*semiOminor*axis*b

Approximate  Life7me:  τ

•  LifeGme  τ  is  assumed  to  be  proporGonal  w.r.t.  M  and  A  for  a  given  orbit:  

with:  h:    Perigee  height  e:    Eccentricity  A:    EffecGve  cross  secGon        Wirkungsquerschni;  M:    Satellite’s  mass  

Lecture  2:  Orbits,  AcquisiGon  Constraints  and  Missions    

τ =M f (h,e)

A

22.05.14   Benjamin  Seppke,  IP2:  Remote  Sensing,  University  of  Hamburg,  Dept.  InformaGcs   40