본 논문에서는 calibration된 scatterometer를 이용하여 SAR 데이터를 보정하는 연구 결과를 선보인다. 도체구를 이용하여 안테나 주빔에서의 polarimetric한 안테나 패턴(크기와 위상)을 측정하고, 이 데이터를 이용하여 차량 탑재형 네트워크 분석기형 scatterometer 시스템을 polarimetric하게 정확하게 보정하였다. 이 scatterometer를 이용하면 잔디밭, 논, 맨땅 등의 지표면에 대한 정확한 Mueller 행렬을 얻을 수 있으므로, 레이더 산란계수뿐만 아니라 위상변수들도 정확하게 측정하게 된다. 또한, 대부분의 SAR 시스템에는 위상변수 측정에 에러가 있게되고, polarimetric하게 보정된 scatterometer로 SAR가 측정하는 지역을 동시에 측정하여 SAR 데이터를 교정할 수 있다. 이러한 polarimetric한 보정 방법을 이용하면, 산란계수의 보정효과는 크지 않으나, hh-편파와 vv-편파간의 위상변수인 degree of correlation $\alpha$의 보정효과는 매우 큼을 알 수 있었다.
이 논문은 편파화 정도(degree of polarization: DoP) 와 동일편파 위상차이(co-polarized phasedifference:CPD)를 이용하여 완전편파 SAR 영상을 분해하는 새로운 기법을 제안한다. 이 영상 분해 기법을 검증하기 위해 2009년에 춘천 지역에서 얻은 ALOS PALSAR 완전편파 L-밴드 영상데이터를 이용하여 이 새로운 영상 분해 기법의 결과와 기존의 3-성분 분해방법과 4-성분 분해방법의 결과들과 비교한다. ALOS PALSAR 영상 자료의 바다, 맨땅, 산림 그리고 도심지역을 선정하여 새로운 DoP-CPD 영상 분해기법을 적용한 결과, 제안된 영상 분해 기법의 정확도가 기존의 분해기법보다 높거나 유사함을 보인다.
본 연구에서는 다공성 물질을 이용한 공기용 태양열 집열기에서 사용될 수 있는 유리덮개 및 다공성 매질의 파장에 따른 투과율(transmittance)을 UV-visible spectrophotometer및 FT-IR spectrometer을 이용하여 측정하였다. 유리의 경우에는 전자기 이론으로 유도된 투과율과 실험적 투과율을 비교하여 유리의 복소굴절율(complex refractive index)을 구하였다. 또한 분산이론(classical dispersion theory)으로부터 구한 이론적 복소굴절율과 비교하였다. 다공성 매질은 15 메쉬의 stainless steel wire screen을 여러 겹으로 겹쳐 이에 대한 투과율을 측정하였다. 그리고 two-flux모델을 사용하여 흡수계수(absorption coefficient) 및 후면산란 계수(backscattering coefficient)를 구하였다.
본 논문에서는 합성 개구 레이더(SAR: Synthetic Aperture Radar) 영상에서 SAR 보정용으로 설치된 삼각 전파 반사기(TCR: Trihedral Corner Reflector)의 레이더 단면적(RCS: Radar Cross Section)을 정확하게 추출하는 방법을 연구하고, SAR 보정 정확도를 분석한다. TCR의 이론적 RCS를 geometrical optics(GO)와 physical optics(PO) 방법을 이용하여 이론적으로 계산하고, 측정값과 비교하여 정확성을 검증한다. 이때에 단일 반사는 PO로, 이중 반사는 GO-PO로, 삼중 반사는 GO-GO-PO로 계산하고, 모서리 영향은 PTD(Physical Theory of Diffraction) 방법을 이용하여 이론적 RCS를 정확하게 계산한다. 크기가 다른 5개의 TCR를 설치하고, TerraSAR-X로 그 지역에 대한 위성 영상을 취득하여 그 TCR들에 대한 RCS를 추출한다. 레이더 IRF(Impulse Response Function) 특성에 의해 분산된 전력(power spill)을 모두 구하기 위해 정사각형 모양의 면적(window)을 설정하여 정확하게 RCS를 추출하고, 이 RCS를 이론적 RCS와 비교한다. 면적의 크기와 배경의 레이더 후방 산란 계수 크기에 따른 TCR의 RCS 오차를 계산하며, 최소 적분 면적과 최대 배경 산란계수 크기를 제안한다.
다목적실용위성 5호의 검보정 목적으로 사용되는 몽골과 같은 해외 검보정 사이트는 유지 및 보수를 위한 비용이 많이 들고 예상치 못한 문제가 발생할 경우 즉각적인 대응이 어렵다는 단점이 있다. 이에 따라서 국내 SAR 영상 검보정 사이트 구축 필요성이 제기되었지만 관련 연구 진행은 미미한 상황이다. 본 논문에서는 SAR 검보정 사이트 구축을 위해서 후방 산란 특성 측면에서 어떤 조건들이 있는지 알아보고, 실제 운영중인 다목적실용위성 5호를 통해서 고해상도, 표준, 광역 관측과 같이 다양한 모드로 촬영한 국내 후보 지역들에 대해서 검보정 사이트로써 적합한지를 판단하였다. 먼저 국내에서 위성 영상 검보정 후보 사이트로 추천되는 장소중에서 접근성, 가용성 등 일반적인 지표 만족여부를 적용하여 일차적으로 선별하였다. 그 다음에 비교적 넓고 AT나 CR을 설치하기 용이한 장소로써 site A (전라남도 고흥군), site B (전라북도 전주시), site C (대전광역시 대덕연구단지) 세 군데를 최종 후보 지역으로 선정하였다. 후보 지역들에 대해서 경사도 측정, 방사 정밀도의 평가 지표 중 하나인 ISLR을 구하기 위한 사이트의 최소 면적, SAR 영상에서의 DN 값 및 후방 산란 계수의 균일성, 사이트 내 인공 구조물, 건물 및 바위 등과 같은 strong reflector에 의한 간섭 여부, 설정 영역에 대한 후방 클러터 레벨 분석 등을 통해서 전라남도 고흥군에 위치한 site A 지역이 검보정 사이트로써 가장 적합하다고 판단내릴 수 있었다.
The vertical profiles of the extinction coefficient, the backscatter coefficient, and the lidar ratio (i.e., extinction-to-backscattering ratio) for Asian dust and pollution aerosols are determined from Raman (inelastic) and elastic backscatter signals. The values of lidar ratios during two polluted days is found between 52 and 82 sr (July 22, 2009) and 40~60 sr (July 31, 2009) at 52 nm, with relatively low value of particle depolarization ratio (<5%) and high value of sun photometer-derived Angstrom exponent (> 1.2). However, lidar ratios between 25 and 40 sr are found during two Asian dust periods (October 20, 2009 and March 15, 2010), with 10~20% of particle depolarization ratio and the relatively low value of sun photometer-derived Angstrom exponent (< 0.39). The lidar ratio, particle depolarization ratio and color ratio are useful optical parameter to distinguish non-spherical coarse dust and spherical fine pollution aerosols. The comparison of aerosol extinction profiles determined from inelastic-backscatter signals by the Raman method and from elastic-backscatter signals by using the Fernald method with constant value of lidar ratio (50 sr) have shown that reliable aerosol extinction coefficients cannot be determined from elastic-backscatter signals alone, because the lidar ratio varies with aerosol types. A combined Raman and elastic backscatter lidar system can provide reliable information about the aerosol extinction profile and the aerosol lidar ratio.
본 논문은 지표면 현상의 관측에 날씨의 영향을 거의 받지 않는 마이크로파 L-밴드(1.95 GHz)와 C-밴드(5.3 GHz) scatterometer 시스템을 이용하여 농업과학기술원 내의 논에서 자라는 추청벼를 대상으로 2006년 5월 29일부터 10월 9일까지 생육에 따른 군락의 후방산란계수를 관측한 데이터와 작물의 생육과의 관계를 살펴보고 또한,측정 시스템의 개요,측정 시스템의 보정 방법들을 기술하고자 한다. Scatterometer 시스템의 송 수신기로 HP 8753D 벡터 네트워크 분석기를 사용하며,타워 위에 안테나를 설치하여 3.4 m의 높이에서 측정하도록 하였다. L-밴 드와 C-밴드 scatterometer는 VV-, VH-, HV-, HH-편파를 측정하여 fully polarimetric한 데이터를 얻도록 설계된 레이더시스템으로 입사각을 $30^{\circ}{\sim}60^{\circ}$에서 $10^{\circ}$간격으로 각각 30개의 독립적인 샘플을 측정하여 통계적으로 후방산란계수를 얻었다. 타워에서 발생하는 전파 잡음과 안테나 패턴의 부엽에 의한 지면에서의 수직반사(coherent 성분) 전파를 제거하기 위해 네트워크 분석기의 time gating 기능을 사용하며,55 cm 크기의 trihedral 전파반사기를 보정용 반사기로 사용하고, STCT(single target calibration technique) 방법을 이용하여 시스템을 보정하였다. 측정 결과를 분석하여 주파수, 입사각도, 편파의 변화에 대한 벼의 후방산란 특성과 벼의 생육상태과의 관계를 살펴보았다. L-밴드와 C-밴드 모두 벼의 생육과 밀접한 결과를 나타내었으나,입사각이 작을 때는 C-밴드와의 상관이 높게 나타났고 입사각이 커질수록 L-밴드와의 상관이 높게 나타났다. 편파는 L-밴드 와 C-밴드 모두 hh 편파가,입사각은 50도에서 가장 생육의 변이를 잘 설명하는 것으로 나타났다. 생육 데이터 모두를 이용한 경우보다는 유수형성기 또는 출수기 등 벼 생육의 질적인 변화를 보이는 시기에 따라 나누어 분석하는 것이 변화추이를 더 잘 설명하는 것으로 나타났다.
생식 첨가량을 3.7-11.7%로 조절한 생식음료의 분산안정성을 터비스캔을 사용하여 광학적 방법으로 측정하였다. 생식음료는 제조 후 시간이 경과함에 따라 음료 하부에서는 침전이 생성되어 후방산란광플럭스(이후 후광플럭스로 약칭)가 강해진 반면, 중간부에서는 청징현상에 의해 약해졌으며, 최상층부에서는 거품이 생성되어 다시 강해졌다. 생식 첨가량이 증가할수록 침전이 서서히 진행되었으며 전체 침전층은 두텁게 형성되었다. 침전에 의한 후광플럭스의 퍼센트변화율의 시간에 따른 변화는 로그 모델이 적용 되었으며 결정계수는 0.979-0.988로 높은 값을 보였다. 생식 첨가량은 생식음료의 상층부에 형성되는 청징층과 하층부의 침전층의 경계면, 즉 청징층 선단의 이동속도 뿐 만 아니라 분리된 층의 수에도 영향을 미쳤다. 생식 첨가량 3.7%의 경우는 2층으로, 5.7-9.7%의 경우는 3개 층으로, 11.7%는 4개 층으로 분리되었다. 생식음료 제조 후 17-29분 사이에 1차 청징층 발생이 시작되었고 22-53분간 지속되었으며, 생식첨가량이 낮을수록 청징층 두께는 증가하였다. 청징층 발생은 생식 첨가량 7.7%인 음료에서 가장 늦게 나타나 최대 분산안정성을 보였다.
The present study aims to derive and compare narrow and broad bandwidths of ocean color sensor’s algorithms for the study of monitoring highly dynamic coastal oceanic environmental parameters using high-resolution imagery acquired from Multi-spectral Camera (MSC) on KOMPSAT-2. These algorithms are derived based on a large data set of remote sensing reflectances ($R_{rs}$) generated by using numerical model that relates $b_b/(a + b_b)$ to $R_{rs}$ as functions of inherent optical properties, such as absorption and backscattering coefficients of six water components including water, phytoplankton (chl), dissolved organic matter (DOM), suspended sediment (SS) concentration, heterotropic organism (he) and an unknown component, possibly represented by bubbles or other particulates unrelated to the first five components. The modeled $R_{rs}$ spectra appear to be consistent with in-situ spectra collected from Korean waters. As Kompsat-2 MSC has similar spectral characteristics with Landsat-5 Thematic Mapper (TM), the model generated $R_{rs}$ values at 2 ㎚ interval are converted to the equivalent remote sensing reflectances at MSC and TM bands. The empirical relationships between the spectral ratios of modeled $R_{rs}$ and chlorophyll concentrations are established in order to derive algorithms for both TM and MSC. Similarly, algorithms are obtained by relating a single band reflectance (band 2) to the suspended sediment concentrations. These algorithms derived by taking into account the narrow and broad spectral bandwidths are compared and assessed. Findings suggest that there was less difference between the broad and narrow band relationships, and the determination coefficient $(r^2)$ for log-transformed data [ N = 500] was interestingly found to be $(r^2)$ = 0.90 for both TM and MSC. Similarly, the determination coefficient for log-transformed data [ N = 500] was 0.93 and 0.92 for TM and MSC respectively. The algorithms presented here are expected to make significant contribution to the enhanced understanding of coastal oceanic environmental parameters using Multi-spectral Camera.
본 논문에서는 다양한 종류의 지표면에 대하여 분석하여 산란 특성을 연구하고 SAR 클러터 영상을 제작하고 실제 SAR 클러터 영상과 비교한다. 먼저 지표면의 특성을 분석하기 위해 각각의 지표면에 대해서 입력변수를 측정한다. 측정한 데이터를 이용하여 Oh 모델, PO 모델, radiative transfer model(RTM)을 이용하여 각도 별 산란계수를 구하였다. SAR 영상 생성을 위해 먼저 측정 지역의 DEM (digital elevation map)과 LCM (land cover map)데이터를 제작한다. DEM 데이터의 단일 픽셀(pixel)의 높이 정보를 이용하여 픽셀의 입사각을 계산하고 입사각에 따른 해당 지표면의 산란 계수를 대입한다. LCM 데이터는 해당 지역의 답사를 통해 논, 밭, 산, 길, 인공물 등을 1:5000 지도에 기입하여 SAR 영상 생성에 사용한다. DEM 데이터와 LCM 데이터를 사용하여 입사각과 지표면 종류에 따른 계수를 계산하고 영상잡음(speckle)과 영상질감(texture)을 이용하여 SAR 클러터 영상을 생성하고 실제 영상과 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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