지진과 화산은 막대한 인적 물적 피해를 발생시킬 수 있는 재해로서 광범위하게 영향을 미치기 때문에 이에 대한 효과적인 모니터링이 요구된다. 위성 자료가 많아지면서 효율적 지진 화산 모니터링을 위한 위성영상 기반의 연구가 많이 발전하고 있다. 위성영상의 종류는 크게 광학, 열적외선, 영상레이더로 구분할 수 있으며 각 위성영상 종류에 따라 서로 다른 특성을 가지고 있다. 여기서는 우선 각 종류별 장점과 단점을 정리하였다. 또한 국내 연구자들에 의해 수행된 위성 영상을 활용한 지진과 화산 관련 연구를 살펴보고 이를 토대로 지진과 화산 재해 대응을 위한 위성 영상의 종류별 활용 방안을 제시하고자 한다.
연안의 굴 양식장은 레이더 영상에서 강한 산란체로 나타나며, 긴밀도 높은 레이더 간섭쌍을 제공한다. 굴 양식장에서 일어나는 강한 신호의 간섭위상과 반사강도를 이용하여 조위를 관측하는 방법이 개발된 바 있다. 레이더를 이용한 조위 측정방법은 이중 반사가 일어나는 굴 양식장에서 적용되어야 한다. 이 논문에서는 굴 양식장 구조물에서 일어나는 산란의 특징을 분석한다. 실내실험은 다중편파 Ku-밴드를 이용하여 전파암실에서 축소된 산란체를 제작하여 수행하였다. 산란체의 수직막대로부터 돌아오는 신호는 수평 막대로부터 돌아오는 신호보다 10.5 dB정도 강하게 나타났다. 단일 반사 성분은 이중 반사 성분과 유사한 정도로 큰 값을 나타냈으나 안테나의 관측방향에 매우 민감하였다. 또한 수직막대의 높이가 증가함에 따라 이중 반사 성분이 비례하여 증가하였고, 이중 반사 성분이 조위관측에 더 유용하게 이용될 수 있음을 확인하였다. L-밴드 AIRSAR 영상을 단일 반사와 이중 반사, 체적산란으로 분류하였다. 그 결과 굴 양식장에서는 항상 이중 반사만이 일어나고 있는 것은 아닌 것으로 나타났다. 해수면 위로 노출된 굴 양식장에서는 이중 반사가 우세하게 일어나지만, 조위가 낮아 바닥의 조간대 면이 공기 중에 노출되면 단일 반사 성분이 주요 산란 특징으로 나타났다. 전자의 경우 단일 반사와 이중 반사의 비율은 0.46인 반면, 바닥면이 노출된 경우에는 이 비율이 5.62로 급격히 증가하는 것을 알 수 있다. DInSAR 기술을 이용한 조위 관측을 위해서는 이중 반사가 우세하게 일어나는 지역을 선정하여야한다.
ISAR 자동 초점(autofocus) 기법이란 움직이는 표적에 대한 2차원 레이더 영상인 ISAR 영상을 얻을 때 표적에 의한 doppler-shift 때문에 발생하는 위상 오차를 예측, 제거하는 기법이다. 이러한 자동 초점 기법이 수행되지 않은 ISAR 영상은 위상 오차(phase ewer)에 의한 왜곡이 포함되기 때문에 초점이 맞지 않는 것처럼 흐린(blurred) 영상이 된다. 이러한 영상은 추후에 구분기(classifier)를 이용하여 표적 구분 시 올바른 구분을 보장할 수 없으므로 반드시 자동 초점 기법이 수행되어야 하며, 본 논문에서는 이를 위해 영상의 엔트로피(entropy)를 최소화시키는 알고리즘을 이용한다. ISAR 자동 초점 기법은 크게 range alignment 과정과 phase adjustment 과정으로 나뉘는데, range alignment 과정에서 샘플링 포인트(sampling point)의 수와 그에 따른 영상 품질과의 관계를 분석하고, phase adjustment 과정 을 수행하기 위한 알고리즘인 SSA(Stage-by-Stage Approaching)의 계산시간 단축을 위한 방법을 분석한다.
지반침하는 인위적인 인간 활동 또는 자연적 현상에 의해 지표면이 가라앉는 현상이다. 멕시코시티는 전세계에서 가장 심각한 지반침하가 발생하는 지역 중 하나로 평가받고 있다. 멕시코시티 지반침하의 원인은 과도한 지하수 채취로서 해당 지역 전체의 물 사용량의 약 70%를 지하수가 차지하고 있다. 범 지구 위성 항법 시스템(Global Navigation Satellite System, GNSS) 또는 수준측량과 같은 전통적인 현장 관측 방법은 지반침하를 정확하게 측정하기 위해 선호되어 왔다. 하지만 GNSS 관측은 매우 높은 시간해상도를 가진 정확한 지표 변위량을 측정할 수 있음에도 불구하고, 넓은 지역에 대한 부분적인 관측 정보를 제공하고 많은 시간과 비용이 요구되는 한계점이 존재한다. 그러나, 인공위성 영상레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR)는 주야 조건과 기상상태에 관계없이 높은 공간 해상도의 지표변화 정보를 mm에서 cm 크기의 정밀도로 비교적 낮은 비용으로 관측할 수 있다는 점에서 효과적인 방법으로 제시되고 있다. 본 연구에서는 2007년 2월 11일에서 2011년 2월 22일까지 획득된 ALOS PALSAR L-band 영상레이더를 이용하여 멕시코시티의 지반 침하 시계열을 추정하였다. 본 연구에서는 대표적인 시계열 분석 방법인 고정 산란체 위상간섭기법(persistent scatterer interferometry, PSI)과 small baseline subset (SBAS)을 적용하여 지표 변위의 시계열 결과를 획득하였으며 대기 효과 및 지형 오차를 제거하였다. PSI 및 SBAS 기법을 이용한 분석 결과 최대 지반침하 속도는 각각 -29.5 cm/year, -27.0 cm/year로 나타났다. 또한 연구지역을 지질 공학적 특성에 따라 세 가지 구역으로 분류하여 각 분류에서의 지반 침하속도를 비교한 결과, 단단한 기반암으로 구성된 지역에 비해 압축률이 큰 호수성 퇴적물로 구성된 지역에서 침하가 크게 발생하였다.
본 연구에서는 2015년에서 2017년 사이에 유럽항공우주국 Sentinel-1 위성이 촬영한 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상을 활용하여 한강 유역 내 하천의 유량을 추정하는 모형을 개발하였다. 한강 유역 내 15개 중소규모 하천을 연구지역으로 선정하였으며 SAR 인공위성 영상 자료와 수위 및 유량관측소에서 산정한 유량 자료를 모형 구축을 위하여 사용하였다. 우선, 오류 보정을 위해 다양한 전처리 과정을 거친 12장의 SAR 영상을 히스토그램 매칭 기법을 적용하여 이미지의 밝기 분포를 동일하게 만들었다. 이후 임계치 분류방식을 사용하여 추출된 하천 수체의 면적과 지상 관측유량자료와의 관계식을 도출하여 유량추정모형을 구축하였다. 그 결과, 1개소를 제외한 14개 관측소에서 인공위성에서 추출한 하천 면적을 입력 자료로 하는 멱함수 형태의 유량추정모형을 구축할 수 있었다. 14개 관측소의 최소, 평균, 최대 결정 계수($R^2$)는 0.3, 0.8, 0.99로 나타났다.
2016년 일본 구마모토 현에서는 규모 6.5, 6.4의 전진과 7.3의 본진, 그리고 2,000회 이상의 여진이 연속적으로 발생하였다. 이 지진에 의하여 큰 지표변위가 발생하였으며, 지진에 의하여 발생한 단층의 구조에 관한 연구를 위하여 3차원 지표변위 관측치가 제시된 바 있다(Baek, 2017). 그 관측치는 ALOS PALSAR-2 두 쌍의 상향궤도 위성레이더 간섭쌍(20160211_20160602, 20151119_20160616)과 한 쌍의 하향궤도 위성레이더 간섭쌍(20160307_20160418)을 활용하였다. 특히 상향궤도 간섭쌍의 다중개구간섭영상에서 존재하는 이온층 효과에 의하여 여진에 의한 지표변위가 포함되지 않은 하향궤도 다중개구간섭영상만을 활용하였다. 이 때문에 남북방향의 변위를 추출하는 데에 약 2달의 시간적 불일치가 존재하였다. 본 연구에서는 이러한 불일치를 저감하고 보다 정확한 단층 거동을 파악하기 위하여 상향궤도 다중개구간섭영상에 대하여 방향필터 기반 이온층 오차 저감 기법을 적용하였다. 이온층 보정 결과 여진에 의한 지표변위로 판단되는 변위 신호가 추가적으로 관측되었다. GPS 상시관측소의 지표변위 관측결과와 비교하였을 때 이온층 보정이후 9.87, 8.13 cm의 관측정밀도를 나타냈다. 이는 두 간섭쌍에 대하여 각각 기존 결과보다 4.8배, 6.4배 향상된 결과이다. 이와 같은 관측 결과는 2016 구마모토 지진을 야기한 단층의 보다 정확한 거동을 제시하는 데에 활용될 것이다.
In this paper, we have developed a target recognition algorithm based on a template matching technique using Synthetic Aperture Radar (SAR) images. For efficient computations, Radon transform-based azimuth estimation algorithm was used with the template matching. MSTAR data set was divided into two groups according to the depression angles, which were a train set and a test set. Template data were generated by rotating and cropping chips which were from MSTAR train set using the azimuth estimation algorithm. Then the template matching process between test data and template data was performed under various conditions. Performance variation according to contrast enhancement preprocessing which is scarce in open literature was also presented. The analysis results show that the target recognition algorithm could be useful for the automatic target recognition using SAR images.
코너 점(Corner point)은 영상 신호 처리의 패턴 인식에 있어 아주 중요한 정보이다 그래서 지금도 여러 가지 코너 점을 추출하는 연구가 진행되고 있다. 코너 점은 에지 영상에서 8 방향 체인 코드(Chain code)를 적용하여 찾는다. 그런데 에지 선분 기울기가 45도의 정수 배가 되지 않을 때, 8 방향 알고리듬을 그대로 적용하면 문제가 발생된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하면서 최적의 코너 점을 찾기 위해서 수리 형태학과 시각적 개념을 접목하여 코너 점을 처리하는 새로운 알고리듬을 제안한다. 제안한 방법으로 컴퓨터 시뮬레이션 하여 좋은 결과를 보이고 있다. 그래서 제안된 논문의 알고리듬은 공장 자동화 및 선박 레이더 영상의 해안의 영역 파악에도 적용되리라 생각된다.
본 논문에서는 RF탐색기 측정치인 산란점 모델링 기법에 대해 제안한다. 우선 상대자세 각 따라 변화하는 ISAR 영상(Inverse Synthetic Aperture Radar Image)로부터 기준 산란점을 생성하였다. 다음으로 RF탐색기 측정치의 주요 불확실성 요소인 잡음세기(noise strength), 깜박임(blink), boresight 오차를 기준 산란점에 부가한다. 본 연구에서 제안된 RF탐색기 모델은 다양한 표적추적 필터 알고리듬 개발에 사용할 수 있다.
세계적 기후온난화와 이상기온현상으로 최근 급변하는 농업환경에 대응하기 위해서는 농작물 작황관리 및 예측시스템의 과학화를 통한 정부차원의 대처능력 개선이 시급하다. 농업분야에서 위성정보의 활용은 고해상도 광학 및 레이더 영상의 상용화와 더불어 정밀농업이라는 새로운 가능성을 열어주고 있다. 본 연구에서는 최근 농업분야에서 주목을 받고 있는 RapidEye 위성영상을 사용하여 우리나라 농촌지역의 토지이용유형별 분광식생지수의 시계열 특성을 살펴보았다. 식생과 비식생지역 간에 뚜렷한 시계열 변화양상이 나타났으며, 식생지역 내에서도 산림 수종별, 논 그룹별로 식생지수의 시계열 변화에 차이가 관찰되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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