Preliminary results are reported on ship detection using coherence images computed from cross-correlating images of multi-look-processed dual-polarization data (HH and HV) of ENVISAT ASAR. The traditional techniques of ship detection by radars such as CFAR (Constant False Alarm Rate) rely on the amplitude data, and therefore the detection tends to become difficult when the amplitudes of ships images are at similar level as the mean amplitude of surrounding sea clutter. The proposed method utilizes the property that the multi-look images of ships are correlated with each other. Because the inter-look images of sea surface are covered by uncorrelated speckle, cross-correlation of multi-look images yields the different degrees of coherence between the images and water. In this paper, the polarimetric information of ships, land and intertidal zone are first compared based on the cross-correlation between HH and HV images, In the next step, we examine the technique when the dual-polarization data are split into two multi-look images, It was shown that the inter-look cross-correlation method could be applicable in the performance improvement of small ship detection and the land masking, It was also found that a simple combination of coherence images from each co-polarised (HH) inter-look and cross-polarised (HV) inter-look data can provide much higher target-detection possibilities.
Preliminary results are reported on ship detection using coherence images computed from cross-correlating images of multi-look-processed dual-polarization data (HH and HV) of ENVISAT ASAR. The traditional techniques of ship detection by radars such as CFAR (Constant False Alarm Rate) rely on the amplitude data, and therefore the detection tends to become difficult when the amplitudes of ships images are at similar level as the mean amplitude of surrounding sea clutter. The proposed method utilizes the property that the multi-look images of ships are correlated with each other. Because the inter-look images of sea surface are covered by uncorrelated speckle, cross-correlation of multi-look images yields the different degrees of coherence between the images and water. The polarimetric information of ships, land and intertidal zone are first compared based on the cross-correlation between HH and HV. In the next step, we examine the technique when the dual-polarization data are split into two multi-look Images.
이중편파레이더는 강우입자의 모양, 크기, 위상, 방향에 대한 정보를 제공해줌으로써 단일편파레이더보다 정확한 정량적 강우 추정에 장점이 있다. 본 연구에서는 대표적인 이중편파레이더 강우 추정 알고리즘인 JPOLE 알고리즘과 CSU 알고리즘을 이용하여 강우량을 산정 비교하였다. 이 두 알고리즘은 강우의 크기에 따라 반사도, 차등반사도, 비차등위상차를 각각 이용하거나 조합하여 강우량을 계산한다. 비차등위상차는 강우입자의 모양과 분포밀도에 대한 정보를 주는 차등위상차에 필터링이나 회귀분석기법을 이용하여 계산되는데, 대류성 강우 지역에서는 비차등위상차의 첨두값이 과소 추정되거나 음의 값을 보일 수 있으며, 약한 강우지역에서는 진동하기도 한다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하고자 Lim et al. (2013)에서 제안된 새로운 분포형 비차등위상차 산정방법의 이용을 제안하였다. 2012년도의 두 강우사상에 대한 국토교통부의 비슬산 레이더 자료를 이용하여 분포형 비차등위상차를 산정한 후 강우 추정 알고리즘에 적용하였다. 산정된 분포형 비차등위상차는 첨두값이 개선되었으며, 크게 진동하거나 음의 값이 산정되지 않았다. 이를 이용하여 추정된 강우량에 있어서는 일강우량 80mm 이상의 강한 강우에 대해 일강우량의 누적값이 AWS 관측값에 가깝게 개선되는 것을 확인하였으며 80mm 이하의 약한 강우에서는 개선 정도가 미약하였다. 이는 강우 추정 알고리즘에서 강우강도가 높은 경우에 비차등위상차가 사용되고, 낮은 경우에는 반사도와 차등반사도가 사용되기 때문인 것으로 판단된다. 본 연구를 통해 향후 이중편파레이더를 이용한 강우량 추정의 정확도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
이중 편파 특성을 갖는 위상 배열 안테나에 사용될 수 있는 도파관형 방사 소자의 설계 방법을 제시하였다. 소형화를 위하여 리지 형태의 도파관을 사용하였고, 이중 편파를 위해서는 도파관 내에 인쇄된 다이폴 구조의 마이크로스트립 형태를 부가적으로 추가하는 형태를 취하였다. 설계 방법의 타당성 검증을 위하여 $1{\times}4$ 배열 안테나를 제작하여 반사 손실, 인접 채널간 동일 편파 상호 간섭 및 복사 패턴을 측정하여 이론치와 비교하여 잘 일치함을 확인하였다. 본 논문에서 제시한 구조는 이중 편파 특성을 갖는 위상 배 열 안테나의 단위 소자로서 유용한 구조로 사용될 수 있을 것으로 생각된다.
Kim, Yi-Hyun;Hong, Suk-Young;Park, Ji-Sung;Lee, Eun-Sun;Lee, Hoon-Yol
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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pp.633-636
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2007
The objective of this study is to measure backscattering coefficients of paddy rice using L, C, X-bands scatterometer system during a rice growth period. The measurement was conducted at an experimental field located in National Institute of Agricultural Science and Technology (NIAST), Suwon, Korea. The rice cultivar was a kind of Japonica type, called Chuchung. The scatterometer system consists of dual-polarimetric square horn antennas, HP8720D vector network analyzer (20MHz ${\sim}$ 20GHz), RF cables, and a personal computer that controls frequency, polarization and data storage. The scatterometer system is calibrated using a calibration kit (3.5mm, 85052D). The backscattering coefficients were calculated by applying radar equation for the measured at incidence angles between $20^{\circ}$ and $60^{\circ}$ for four polarization (HR, VV, HV, VH), respectively, and compared with rice growth data such as plant height, stem number, biomass, dry weight and LAI that were collected at time of each scatterometer measurement simultaneously.
최근 몇 년 동안 국지성 집중호우의 빈도가 증가함에 따라 고해상도 레이더 자료의 중요성 및 활용성이 증가하고 있다. 하지만 여전히 레이더 자료의 경우 시·공간적 편의가 존재하고 이를 보정하는 것이 매우 중요하며 많은 연구에서 레이더 강우의 편의 보정을 위해 다양한 통계적 기법이 시도되었다. 본 연구에서는 시·공간적으로 강우를 추정할 수 있는 이중편파레이더의 편의를 지점 강우와 비교하여 보정하는 것을 목표로 한다. 환경부의 수자원관리 및 홍수 예측에 사용되는 S-밴드 이중편파레이더의 편의 보정을 위하여 합성곱신경망(Convolutional Neural Network, CNN)기반의 Convolutional Autoencoder (CAE) 알고리즘을 구축하여 편의 보정을 수행하였다. CAE 모델의 입력자료는 환경부의 10분 단위 레이더 합성 강우자료와 같은 공간해상도로 보간된 지점 관측 강우자료를 사용하였으며, 자료의 기간은 미호천 유역에 홍수 경보가 발령된 2017년 7월 16일 00시부터 13시까지의 10분 단위 자료를 사용하였다. 그 결과로 지점 강우 대비 원시 레이더 강우의 편의가 줄어듦을 확인할 수 있으며 시·공간적으로 개선된 결과를 보여주고 있다. 따라서 각 인접한 격자 간의 공간 관계를 학습하는 CAE 모델은 레이더 및 위성에서 추정되는 격자형 기후 자료의 실시간 편의 보정에 사용할 수 있을 것으로 분석되었다.
본 연구의 목적은 이중편파 레이더 강우자료와 격자기반 분포형 강우-유출 모형인 KIMSTORM(KIneMatic wave STOrm Runoff Model)을 이용하여 유출해석을 수행하고, 침수실적자료와의 비교를 통해 레이더 강우자료의 효용성을 검토하는데 있다. 남강댐유역($2,293km^2$)을 대상으로, 2012년 4개의 강우 이벤트(집중호우, 카눈, 볼라벤, 산바)에 대하여 비슬산 레이더 강우자료를 사용하였다. 분포형 모형은 28개 지점 강우와 레이더 강우를 이용하여 보정되었으며, $R^2$(coefficient of determination), ME(model efficiency), VCI(volume conservation index)를 이용하여 적용성을 평가하였다. 모형의 보정결과, $R^2$, ME, VCI의 평균이 지점강우를 이용한 경우 각각 0.85, 0.78, 1.09, 레이더 강우를 이용한 경우 각각 0.85, 0.78, 0.96의 결과를 보였다. 태풍 산바에 의한 하천범람 침수실적자료의 두 침수지역(신연지구와 문대/신기지구)과 레이더와 지상강우에 의한 유출분석 결과를 비교하였다. 신연지구와 문대/신기지구 두 침수지역에서 레이더강우가 지상강우보다 더 많은 지역강우를 발생시켜 지표유출량을 더 크게 모의하는 것을 확인할 수 있었다. 특히 수위관측소가 존재하는 문대/신기지구의 경우, 지점강우보다 레이더 강우가 침수지역내 수위관측소의 실제 첨두유량에 가깝게 모의하였으며, 하천수위도 0.72m 높게 모의하였다.
레이더 빔의 과대굴절현상은 수증기압과 기온의 특정한 연직적 대기 조건 하에 주로 발생한다. 과대굴절에 의해 발생하는 이상전파에코는 레이더 영상에서 강수에코로 자주 오인되기 때문에 자료품질 과정에서 미리 제거될 필요가 있다. 이를 위하여 X밴드 이중편파레이더 관측에서 비기상에코(과대굴절에코와 청천대기에코)와 기상에코의 영역에 있는 이중편파변수(차등반사도, 교차상관계수, 차등위상차) 자료들만을 수집하여, 반사도와 이중편파변수들과의 관계성 및 그룹함수에 대해서 두 에코 유형을 비교하였다. 이들 이중편파변수에 텍스쳐 기법을 적용함으로써 비기상에코를 최대한 제거하는 X-밴드 이중편파레이더용 알고리즘을 개발하였다. 전반적으로 이 알고리즘은 이상전파에코를 비교적 잘 탐지하여 제거하였으며, 또한 전라남도 진도에 위치한 S밴드 단일편파레이더 영상 자료와 비교하여 정성적으로 평가되었다.
Access to accurate spatial precipitation in many hydrological studies is necessary. Existence of many mountains with diverse topography in South Korea causes different spatial distribution of precipitation. Rain gauge stations show accurate precipitation information in points, but due to the limited use of rain gauge stations and the difficulty of accessing them, there is not enough accurate information in the whole area. Weather radars can provide an integrated precipitation information spatially. Despite this, weather radar data have some errors that can not provide accurate data, especially in heavy rainfall. In this study, some location-based variable like aspect, elevation, plan curvature, profile curvature, slope and distance from the sea which has most effect on rainfall was considered. Then Automatic Weather Station data was used for spatial training of variables in each event. According to this, K-fold cross-validation method was combined with Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System. Based on this, 80% of Automatic Weather Station data was used for training and validation of model and 20% was used for testing and evaluation of model. Finally, spatial distribution of precipitation for 1×1 km resolution in Gwangdeoksan radar station was estimates. The results showed a significant decrease in RMSE and an increase in correlation with the observed amount of precipitation.
본 연구는 기상청의 기상레이더 관측망을 이용한 하이브리드 고도면 강우추정 기법 기반의 새로운 정량적 합성강수량 추정 방법을 제시한다. HSR기법은 지형클러터, 빔차폐, 비 기상 에코 및 밝은 띠의 영향을 받지 않는 하이브리드 고도면의 반사도를 합성하는 것이 특징이다. HSR 합성반사도는 정적 HSR (STATIC)과 단일편파레이더에 대한 퍼지로직 기법과 이중편파레이더에 대한 시선방향 질감 기반의 품질관리 절차를 사용하는 동적 HSR (DYNAMIC) 합성으로 구분된다. STATIC과 DYNAMIC은 2014년 5월부터 10월까지 10개의 강우 사례에 대해 기상청 현업용 합성강우(MOSAIC)와 비교검증 하였다. 차폐 영역에서 STATIC, DYNAMIC, MOSAIC의 상관계수는 각각 0.52, 0.78, 0.69이며 평균 상대 오차는 각각 34.08, 30.08, 40.71%로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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