본 논문에서는 Synthetic Aperture Radar (SAR, 합성개구레이다) 영상 품질을 향상시키기 위해 EGI/IMU (Embedded GPS/INS, Inertial Measurement Unit) 통합 항법 시스템에서 발생하는 시각 동기화 오차의 영향을 분석하고 이를 보상하기 위해 상태변수증강 기법을 적용한다. SAR 요동 측정 알고리즘으로 항체의 위치를 추적하기 위한 EGI와 추가적으로 안테나에 장착된 IMU를 결합하는 EGI/IMU 통합 항법 시스템이 많이 이용된다. 이와 같은 EGI/IMU 통합 항법 시스템에서 센서간의 시계가 동기화되지 않을 경우 시각 동기화 오차가 발생한다. 시각 동기화 오차가 항법 및 SAR 영상에 미치는 영향 분석을 통해 시각 동기화 오차가 SAR 영상 품질을 악화시키는 것을 확인하였다. 이를 보상하기 위해 상태변수증강 기법을 적용하고, 적용한 결과 SAR 영상 품질이 저하되지 않음을 확인하였다. 또한 기동에 따른 시각 동기화 오차 추정 성능과 가관측성을 분석하여 시각 동기화 오차를 효과적으로 추정하기 위해서는 회전 기동과 같은 시간에 따라 변화하는 기동이 필요함을 보였다. 따라서, SAR 영상에 미치는 시각 동기화 오차의 영향을 줄이기 위해서는 SAR 구간 전에 회전 기동 등 시간에 따라 변화하는 기동을 수행하여 시각 동기화 오차를 보상해 주어야 한다.
휴대폰을 개발할 때 설계 단계에서부터 SAR 적합성 시험을 고려할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 이 방법이 가능한 이유는 phantom 과 휴대폰을 실제와 거의 동일하게 모델링 한 1 mm의 고해상도 모델을 사용하여 신뢰성이 검증된 FDTD로 계산하기 때문이다. 제안한 제조공정을 이용하여 SAR 적합성 시험에서 문제가 된 휴대폰의 SAR을 저감시키는 과정을 소개한다. 본 논문에서는 사용시 인제두부로부터 휴대폰 또는 안테나가 멀어지는 형태가 되도록 하므로서 SAR을 저감시켰다. 그러므로, 새로운 모델의 휴대폰을 개발할 때 시제품을 만들어 SAR 적합성 시험을 시행착오를 반복하면서 원하는 특성의 휴대폰을 개발하는 것이 아니라 CAD 디자인, 복사 패턴, SAR 모두를 하나의 공정으로 묶어 컴퓨터 시뮬레이션으로 일괄처리함으로써 개발 효율과 비용 절감을 동시에 이룩하였다.
전통적인 스캔모드는 과거 Envisat이나 Radarsat 위성 등에서 사용되면서 환경 감시 및 관측 분야에 높은 효율성을 지닌 영상 획득을 수행하였으나 해상도의 저하 및 안테나 패턴의 왜곡으로 인해 영상 품질 저하 문제가 지적되어왔다. 최근 이러한 스캔 모드 영상의 단점을 극복하기 위한 새로운 운용 모드로서 TOPS SAR 기법이 제안되어 운용단계에 접어들었다. TOPS 모드는 단일 위성에서 높은 품질의 광역 관측 레이더 영상을 제공하지만 이를 실제로 구현하기 위해서는 매우 복잡한 시스템 설계 능력이 요구된다. 본 논문에서는 TOPS 모드의 원리에 대해 소개하고, 모의 실험을 통하여 TOPS 모드의 동작을 구현한다. SAR 원시데이터를 가상으로 생성한 후 방위방향 안테나 패턴을 스캔 모드와 비교하여 TOPS 모드에서 스캔모드의 단점인 영상 품질 왜곡이 억제됨을 보인다.
전파 신호를 이용하여 목표물에 대한 영상을 제공하는 합성개구 레이다(SAR, Synthetic Aperture Radar)는 기상조건과 무관하게 전천후 감시가 가능하다. 본 논문에서는 시험 항공기에 SAR 시스템을 탑재하여 육상과 해상에서 SAR 원시 데이터를 확보하였고 역투영 알고리즘을 이용한 영상형성 결과를 나타내었다.
SAR 영상은 관측시간과 기상현상 등의 외부 환경 영향을 받지 않고 수시로 데이터 취득이 가능하며 광학영상보다 광범위한 관측 영역을 포함하기 때문에 레이더간섭기법 (InSAR)을 이용한 토지피복분류 기법은 큰 이점을 갖는다. 본 연구에서는 L밴드 ALOS PALSAR의 후방산란계수와 긴밀도를 이용한 새로운 토지피복분류 기법을 개발하고 최근 화산 폭발 가능성으로 인해 주목받고 있는 백두산 지역에 시험 적용하였다. 새로운 토지피복분류 체계는 ALOS PALSAR의 HH, HV편광 모드의 영상을 InSAR 시계열 상에서 패킷의 형태로 재구성하고 주성분 분석을 도입하여 분류의 신뢰도 향상을 시도하였다. 또한 MODIS 등 광학 영상 기반 분류와 상호 검증하여 정확도를 확인하였다.
Through matched filtering synthetic aperture radar (SAR) produces high-resolution imagery from data collected by a relative small antenna. While the impulse response obtained by the matched filter approach produces the best achievable signal-to-noise ratio, large sidelobes must be reduced to obtain higher-resolution SAR images. So, many enhancement methods of SAR imagery have been proposed. As a deconvolution method, the phase-extension inverse filtering is based on the characteristics of the matched filtering used in SAR imaging. It improves spatial resolution as well as effectively suppresses the sidelobes with low computational complexity. In the phase-extension inverse filtering, the impulse response is obtained from simulation with a point target. But in a real SAR environment, for example ERS-1, the impulse response is distorted by many non-ideal factors. So, in the phase-extension inverse filtering for a real SAR processing, the magnitudes of the frequency transfer function have to be compensated to produce more desirable results. In this paper, an estimation method to obtain a more accurate impulse response from a real SAR image is studied. And a compensation scheme to produce better performance of the phase-extension inverse filtering is also introduced.
인공산성비의 pH가 낮아질수록 고추씨의 발아에 걸리는 시간은 단축되었으며 발아율은 향상되었으나 어린 싹에게는 매우 치명적인 영향을 미쳤다. 어린 고추모는 이미 자란 식물체에 비하여 산성비에 훨신 더 민감하게 작용하였다. 산성비의 전형적인 가시피해증상은 잎에 나타나는 흰색 반점이었으며, 빗물의 pH가 낮을수록 더 빨리 더 심하게 나타났다. 고추의 역병은 일반적으로 인공산성비 처리구에서 대조구보다 빨리 발병하였으나, 인공산성비의 pH가 아주 낮을 때는 다른 처리구에 비하여 오히려 병의 발생이 줄어들었다. 인공산성비 처리중에 역병을 접종하였을 때는 처리 전에 접종하였을 때보다 병이 더 빨리, 더 심하게 나타났다. 역병의 발생이 가장 심했던 것은 역병의 접종시기와는 관계없이 pH 4.0 또는 4.5인 빗물을 처리하였을 때였다.
SAR (Synthetic Aperture Radar) signal data need a focusing procedure to make the information available to the user. In recent SAR systems, various sensing modes and mission operations are applied to acquire high-resolution SAR images. Therefore, in order to develop generalized focusing software for multi-satellites, a regularized parameter configuration that sufficiently represents sensor and platform characteristics of the SAR system is required. The objective of this paper is to introduce the consideration of parameter definition for developing a generalized SAR processor and to discuss the flexibility and extensibility of defined parameters. The proposed parameter configuration can be applied to a SAR processor. Experiments based on real data will show the suitability of the suggested processing parameters.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.946-949
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2006
With repeated coverage, spaceborne SAR (Synthetic Aperture Radar) instruments provide the most efficient means to monitor and study the changes in important elements of the marine environment. Due to highresolution of SAR data, the coverage of SAR sensor is always limited, especially for a repeat cycle. With more SAR sensors from various satellites, new data products such as ocean surface drift can be derived when two SARs' tracks overlap in a short time over coastal areas. Currently, there are two SAR sensors on different satellites with almost the exactly same path. That is, ERS-2 is following ENVISAT with a 30-minutes delay, which will be a good timing for ocean mesosclae feature tracking. For another application, a mystery ship near a big eddy with strong ship wake has been tracked between ERS-2 and ENVISAT SAR images to estimate its ship speed.
We investigated the speckle filtering effect in supervised classification of the C-band polarimetric Ground Based SAR image data. Wishart classification method was used for the supervised classification of the polarimetric GB-SAR image data and total of 6 kinds of speckle filters were applied before supervised classification, which are boxcar, Gaussian, Lopez, IDAN, the refined Lee, and the refined Lee sigma filters. For each filters, we changed the filtering kernel size from $3{\times}3$ to $9{\times}9$ to investigate the filtering size effect also. The refined Lee filter with the kernel size of bigger than $5{\times}5$ showed the best result for the Wishart supervised classification of polarimetric GB-SAR image data. The result also showed that the type of trees could be discriminated by Wishart supervised classification of polarimetric GB-SAR image data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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