Basic research is conducted to identify a target using corner reflectors which are commonly used in calibration of synthetic aperture radar (SAR) systems. At first, an omni-directional reflector is fabricated by combining four 15-cm rectangular trihedral corner reflectors. Then, its radar cross section (RCS) characteristics are measured at C-band (5.3 GHz) for vv-, hh-, hv-, and vh- polarizations at a range of horizontal angle, $-90^{\circ}{\le}{\phi}{\le}90^{\circ}$. The measured RCS angular variation of the omni-directional reflector is much smaller for vv-polarization than other polarizations, and the difference between the maximum and minimum RCSs for vv-polarization is about 8 dB. Peak RCS values are shown at $0^{\circ}$ (normal to plates) and $45^{\circ}$ (direction of bore sight). It is shown that the measurements agree quite well with numerical simulation and theoretical computation results.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.97-97
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2023
최근 재해분야에서 인공신경망(ANN), 기계학습(ML), 딥러닝(DL) 등 AI 기술이 활용성이 점차 증가하고 있으며, 센싱정보와 연계한 시설물 안전관리, 원격탐사와 연계한 재해감시(녹조, 산사태, 산불 등), 수문시계열(수위, 유량 등) 예측, 레이더·위성강수 자료의 보정과 예측, 상하수도 관망누수예측 등 다양한 분야에서 AI 기술이 적용되고 그 활용성이 검증된 바 있다. 본 연구에서는 ML, DL, 물리기반신경망(Pysics-informed Neural Networks, PINNs)을 이용한 다양한 재해분석 사례를 소개하고, 그 활용성과 한계에 대해서 논의하고자 한다. 주요사례로는 (1) SAR영상과 기계학습을 이용한 재해피해지역(울진 산불) 감지, (2) 국가 디지털 정보를 이용한 산사태 위험지역 판별(인제 산사태) (3) 기계학습 및 딥러닝 기법을 이용한 위성강수 자료의 보정·예측 및 유출해석, (4) 수리해석을 위한 수치해석분야에서의 PINNs의 적용성(1차원 Saint-Venant 식 해석) 평가 연구결과를 공유한다. 특히, 자료의 입·출력 자료만으로 학습된 인공신경망 모형 대신 지배방정식(물리방정식)을 만족하도록 강제한 PINNs의 경우, 인공신경망 모형보다 우수한 모의능력을 보여주었으며, 향후 복잡한 수리모델링 등 수치해석분야에서 그 활용가능성이 매우 높을 것으로 판단된다.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.18
no.4
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pp.131-144
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2015
This research proposes a prototype for visualizing radar rainfall data using the unity 3D engine. The mashup of radar data with topographic information is necessary for the 3D visualization of the radar data with high quality. However, the mashup of a huge amount of radar data and topographic data causes the overload of data processing and low quality of the visualization results. This research utilized the Unitiy 3D engine, a widely used engine in the game industry, for visualizing the 3D topographic data such as the satellite imagery/the DEM(Digital Elevation Model) and radar rainfall data. The satellite image segmentation technique and the image texture layer mashup technique are employed to construct the 3D visualization system prototype based on the topographic information. The developed protype will be applied to the disaster-prevention works by providing the radar rainfall data with the 3D visualization based on the topographic information.
It is well known that satellite synthetic aperture radar interferometry (InSAR) has been widely used for the observation of surface displacement owing to earthquakes, volcanoes, and subsidence very precisely. In wetlands where vegetation exists on the surface of the water, it is possible to create a water level change map with high spatial resolution over a wide area using the InSAR technique. Currently, a number of imaging radar satellites are in operation, and most of them support a ScanSAR mode observation to gather information over a large area at once. The Cienaga Grande de Santa Marta (CGSM) wetland, located in northern Colombia, is a vast wetland developed along the Caribbean coast. The CGSM wetlands face serious environmental threats from human activities such as reclamation for agricultural uses and residential purposes as well as natural causes such as sea level rise owing to climate change. Various restoration and protection plans have been conducted to conserve these invaluable environments in recognition of the ecological importance of the CGSM wetlands. Monitoring of water level changes in wetland is very important resources to understand the hydrologic characteristics and the in-situ water level gauge stations are usually utilized to measure the water level. Although it can provide very good temporal resolution of water level information, it is limited to fully understand flow pattern owing to its very coarse spatial resolution. In this study, we evaluate the L-band ALOS-2 PALSAR-2 ScanSAR mode to observe the water level change over the wide wetland area using the radar interferometric technique. In order to assess the quality of the interferometric product in the aspect of spatial resolution and coherence, we also utilized ALOS-2 PALSAR-2 stripmap high-resolution mode observations.
Kim, Hyun-Goo;Hwang, Hyo-Jung;Kang, Yong-Heack;Yun, Chang-Yeol
New & Renewable Energy
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v.9
no.3
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pp.14-19
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2013
Comparative evaluation of offshore wind retreival software, which use the satellite images taken by Synthetic Aperture Radar sensor; SARTools of CLS-SOPRONO, France and SpaceEye of London Research and Development Corporation, Canada is carried out. For a reference satellite image, ENVISAT ASAR imagery of Jeollanam-do Wan-do area when the winter-time northwestern wind prevails is processed by CMOD_IFR2, CMOD4, CMOD5 algorithms. Wind speed difference and its relative ratio are calculated to evaluate uncertainty of software selection.
Precipitation is closely related to various hydrometeorological phenomena, such as runoff and evapotranspiration. In Korean Peninsula, observing rainfall intensity using weather radar and rain gauge network is dominating due to their accurate, intuitive and precise detecting power. However,since these methods are not suitable at ungauged regions, rainfall detection using satellite is required. Satellite-based rainfall data has coarse spatial resolution (10 km, 25 km), and has a limited range of usage due to its reliability of data. The aim of this study is to obtain finer scale precipitation. Especially, to make the applicability of satellite higher at ungauged regions, 10 km satellite-based rainfall data was downscaled to 1 km data using MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) based cloud property. Downscaled precipitation was verified in urban region, which has complex topographical and environmental characteristics. Correlation coefficient was similar in summer (+0), decreased in spring (-0.08) and autumn (-0.01), and increased in winter (+0.04) season compared to Global Precipitation Measurement (GPM) based precipitation. Downscaling without calibration using in situ data could be useful in areas where rain gauge system is not sufficient or ground observations are rarely available.
Kim Chang-Oh;Kim Sang-Wan;Lee Dong-Cheon;Lee Yong-Wook;Kim Jeong Woo
Korean Journal of Remote Sensing
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v.21
no.4
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pp.287-302
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2005
Digital Elevation Models (DEMs) were generated by ERS-l/2 and JERS-1 SAR interferometry in Daejon area, Korea. The quality of the DEM's was evaluated by the Ground Control Points (GCPs) in city area where GCPs were determined by GPS surveys, while in the mountain area with no GCPs, a 1:25,000 digital map was used. In order to minimize errors due to the inaccurate satellite orbit information and the phase unwrapping procedure, a Differential InSAR (DInSAR) was implemented in addition to the traditional InSAR analysis for DEM generation. In addition, DEMs from GTOPO30, SRTM-3, and 1:25,000 digital map were used for assessment the resolution of the DEM generated from DInSAR. 5-6 meters of elevation errors were found in the flat area regardless of the usage and the resolution of DEM, as a result of InSAR analyzing with a pair of ERS tandem and 6 pairs of JERS-1 interferograms. In the mountain area, however, DInSAR with DEMs from SRTM-3 and the digital map was found to be very effective to reduce errors due to phase unwrapping procedure. Also errors due to low signal-to-noise ratio of radar images and atmospheric effect were attenuated in the DEMs generated from the stacking of 6 pairs of JERS-1. SAR interferometry with multiple pairs of SAR interferogram with low resolution DEM can be effectively used to enhance the resolution of DEM in terms of data processing time and cost.
Yoo, Su Hong;Sohn, Hong Gyoo;Jung, Jae Hoon;Choi, Si Kyong
Journal of Korean Society of societal Security
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v.2
no.2
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pp.85-90
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2009
In recent days, climatic change cause abnormal weather all over the world and we have a great loss of life and property every year. In Korea, we suffer from landslide problem because large regions of Korea Peninsula are composed of mountain. In order to detect rapidly and to take follow-up measures of disaster, the remote sensing is being used actively as conventional field survey has many restrictions in accessibility because of more time and man power requirement. In additions interferometric SAR is one of the techniques that have our attention because it can provide many kinds of accurate surface information without restriction of atmospheric and ground conditions by using L-band. In this study, we aimed to monitor the displacement of mountain area in Kangwondo and this results will be used for detecting landslide. Also we build the web system for detecting and analyzing the landslide.
The InSAR (Interferometric SAR) processing steps for DEM generation consist of the coregistration of two SAR data, interferogram generation, phase filtering, phase unwrapping, phase to height conversion, and geocoding, etc. In this study, we developed the precise algorithm for phase to height conversion, including the ambiguity method taking into account Earth ellipsoid, Schw$\ddot{a}$visch method, and the refined ambiguity method suitable for the interferometric pair with non-parallel obit. From the testing with JERS-1 orbit we found that the height error by traditional ambiguity method reaches to about 40 m during phase to height conversion. The proposed methods are very useful in generating precise InSAR DEM;especially in the case of using non-parallel InSAR pair due to unstable orbit control such as JERS-1 or intentional orbit control such as Cross-InSAR pair between ERS2 and ENVISAT satellite.
Since the forest type map in Korea has been mostly constructed every five years, the forest information from the map lacks up-to-date information. Forest research has been carried out by aerial photogrammetry and field surveys, and hence it took a lot of times and money. The vertical structure of forests is an important factor in evaluating forest diversity and environment. The vertical structure is essential information, but the observation of the vertical structure is not easy because the vertical structure indicates the internal structure of forests. In this study, the index map and texture map produced from KOMPSAT-3/3A/5 satellite images and the canopy information generated by the difference between DSM (Digital Surface Model) and DTM (Digital Terrain Model) were classified using the artificial neural network. The vertical structure of forests of single and multi-layer forests was classified to identify 81.59% of the final classification result.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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