Journal of electromagnetic engineering and science
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v.18
no.2
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pp.136-140
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2018
We propose an improved semi-empirical scattering model for X-band radar backscattering from rough sea surfaces. This new model has a wider validity range of wind speeds than does the existing semi-empirical sea spectrum (SESS) model. First, we retrieved the small-roughness parameters from the sea surfaces, which were numerically generated using the Pierson-Moskowitz spectrum and measurement datasets for various wind speeds. Then, we computed the backscattering coefficients of the small-roughness surfaces for various wind speeds using the integral equation method model. Finally, the large-roughness characteristics were taken into account by integrating the small-roughness backscattering coefficients multiplying them with the surface slope probability density function for all possible surface slopes. The new model includes a wind speed range below 3.46 m/s, which was not covered by the existing SESS model. The accuracy of the new model was verified with two measurement datasets for various wind speeds from 0.5 m/s to 14 m/s.
Microwave remote sensing has great potential, especially in monsoon Asia, since optical observations are often hampered by cloudy conditions. The radar backscattering characteristics of rice crop were investigated with a ground-based automatic scatterometer system. The system was installed inside a shelter in an experimental paddy field at the National Institute of Agricultural Science and Technology (NIAST) before transplanting. The rice cultivar was a kind of Japonica type, called Chuchung. The scatterometer system consists of X-band antennas, HP8720D vector network analyzer, RF cables, and a personal computer that controls frequency, polarization and data storage. This system automatically measures fully-polarimatric backscattering coefficients of rice crop every 10 minutes, accompanied by a digital camera that takes pictures in a fixed position with the same interval. The backscattering coefficients were calculated by applying a radar equation. Plant variables, such as leaf area index (LAI), biomass, plant height and weather conditions were measured periodically throughout the rice growth season. We have performed polarimetric decomposition of paddy data such as single, double and volume scattering to extract the scattering information effectively. We investigated the relationships between backscattering coefficients and the plant variables.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.17
no.12
s.115
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pp.1172-1180
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2006
The backscattering coefficients of a bare soil surface were measured using an R-band polarimetric scatterometer, which were used to verify the validities of scattering models and inversion algorithms. The soil moisture contents and the surface roughness parameters (the RMS height and correlation length) were also measured from the soil surface. The backscattering coefficients were obtained from several scattering models with these surface parameters, and the computation results were compared with the measured backscattering coefficients. The soil moisture contents of the surface were retrieved from the measured backscattering coefficients, and compared with the measured surface parameters. This paper shows how well the scattering models agree with the measurements, and also shows the inversion results.
The objective of this study was to measure backscattering coefficients of paddy rice using a L-, C-, and X-band scatterometer system with full polarization and various angles during the rice growth period and to relate backscattering coefficients to rice growth parameters. Radar backscattering measurements of paddy rice field using multifrequency (L, C, and X) and full polarization were conducted at an experimental field located in National Academy of Agricultural Science (NAAS), Suwon, Korea. The scatterometer system consists of dual-polarimetric square horn antennas, HP8720D vector network analyzer ($20\;MHz{\sim}20\;GHz$), RF cables, and a personal computer that controls frequency, polarization and data storage. The backscattering coefficients were calculated by applying radar equation for the measured at incidence angles between $20^{\circ}$ and $60^{\circ}$ with $5^{\circ}$ interval for four polarization (HH, VV, HV, VH), respectively. We measured the temporal variations of backscattering coefficients of the rice crop at L-, C-, X-band during a rice growth period. In three bands, VV-polarized backscattering coefficients were higher than hh-polarized backscattering coefficients during rooting stage (mid-June) and HH-polarized backscattering coefficients were higher than VV-, HV/VH-polarized backscattering coefficients after panicle initiation stage (mid-July). Cross polarized backscattering coefficients in X-band increased towards the heading stage (mid-Aug) and thereafter saturated, again increased near the harvesting season. Backscattering coefficients of range at X-band were lower than that of L-, C-band. HH-, VV-polarized ${\sigma}^{\circ}$ steadily increased toward panicle initiation stage and thereafter decreased, and again increased near the harvesting season. We plotted the relationship between backscattering coefficients with L-, C-, X-band and rice growth parameters. Biomass was correlated with L-band hh-polarization at a large incident angle. LAI (Leaf Area Index) was highly correlated with C-band HH- and cross-polarizations. Grain weight was correlated with backscattering coefficients of X-band VV-polarization at a large incidence angle. X-band was sensitive to grain maturity during the post heading stage.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.25
no.4
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pp.476-482
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2014
In this study, we analyzed the effect of corn growth on the radar backscattering coefficient. At first, we measured the backscattering coefficients of various corn fields using a polarimetric scatterometer system. The backscattering coefficients of the corn fields were also computed using the 1st-order VRT(Vector Radiative Transfer) model with field-measured input parameters. Then, we analyzed the experimental and numerical backscattering coefficients of corn fields. As a result, we found that the backscatter from an underlying soil layer is dominant for early growing stage. On the other hand, for vegetative stage with a higher LAI(Leaf-Area-Index), the backscatter from vegetation canopy becomes dominant, and its backscattering coefficients increase as incidence angle increases because of the effect of leaf angle distribution. It was also found that the estimated backscattering coefficients agree quite well with the field-measured radar backscattering coefficients with an RMSE(Root Mean Square Error) of 1.32 dB for VV-polarization and 0.99 dB for HH-polarization. Finally, we compared the backscattering characteristics of vegetation and soil layers with various LAI values.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.17
no.9
s.112
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pp.804-810
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2006
In this paper, we describe a measurement technique for the backscattering coefficient and ground truth of a vegetation canopy in detail. A simple microwave backscattering model for vegetation canopies is verified by being compared with this measurement. An R-band$(1.7\sim2.0GHz)$ scatterometer system is used to measure the backscattering coefficient of a vegetated area in the Han-river park for various incidence angles and a wide range of the soil moisture contents. It is found that the model agrees quite well with the measurements for co-polarized radar backscatter, and needs a correction for cross polarized radar backscatter.
High-frequency (126-㎑) bottom backscattering measurements with various bottom types were conducted at the water tank in Ocean Acoustic Laboratory, Hanyang University. For the purpose of investigating the energy distribution of bottom scattering with various bottom types, the sediment was varied with gravel, sand, sandy mud and mixed bottoms. To examine the anisotropic nature of the scattering due to the orientations of bottom ripple, the footprints were made transverse and longitudinal to the direction of incident wave. The total scattering characteristics are that the larger grazing angles the larger backscattering strengths become and backscattering strengths for a transverse ripple case are higher than those of longitudinal ripple case. finally, the variations of scattering strength depend mainly on the ripple's orientation.
Newly developing SAR (Synthetic Aperture Radar) sensors commonly include high resolution X-band those data are expected to contribute various applications. Recent few studies are presenting potential of X-band SAR data in forest related application. This study tried to investigate the relationship between forest stand parameters and multi-band SAR normalized backscattering. Multi-band SAR data was radiometric corrected to compare signal from different forest stand condition. Then correlation coefficients were estimated between attribute of forest stand map and normalized backscattering coefficients. Although overall correlation coefficients are not high, only X-band shows strong relationship with DBH class than other bands. The signal of C- and L-band is composed of a large number of discrete tree components such as leaves, stems, even background soil. In forest, strength of radar backscattering is affected by complex parameters. Further study might be considered more various forest stand parameters such as canopy density, stand height, volume, and biomass.
A semi-empirical polarimetric backscattering model for bare soil surfaces is presented. Based on measurements by using polarimetric scatterometers and the JPL AirSAR, as well as the theoretical models, the backscattering coefficints $\sigma$$^0_w$, $\sigma$$^0_{hh}$ and $\sigma$$^0_{vh}$, and the parameters of the copolarized phase-difference probability density function, namely the degree of correlation $\alpha$ and the copolarized-phase-difference $\zeta$, are modeled empirically in terms of the volumetric soil moisture content m$_v$ and the surface roughness parameters $k_s$ and $k_l$, where k=2$\pi$f/c, s is the rms height and l is the correlation length.
An experiment for observation of the distribution of the seagrass (zostera marina) beds and characteristics of high-frequency backscattering by the photosynthesis was conducted off the coast. Acoustic data were taken as a function of the grazing angles and the relative azimuth angles on the seagrass beds of which bottom type was sandy-mud. The transmitted source signal was a 120 kHz CW waveform. Mapping of the seagrass beds distribution was drawn up using the seagrass backscattering strength with azimuth and grazing angles. The result of the comparison backscattering strength distribution of the seagrass beds was shown to be the similar to the photograph of real seagrass beds. The seagrass backscattering strength was also compared between day and night to verify the effects of the acoustical scattering by the bubbles of Photosynthetic oxygen formed on the seagrass. In these results. it is clear that observation of the seagrass beds between day and night showed the different characteristics because the bubbles of Photosynthetic oxygen affect the acoustical scattering.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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