SAR데이터는 기상이나 일조량의 제약을 받지 않고 능동적으로 자료를 취득할 수 있다는 장점 때문에 지표면의 시계열 분석자료로서 활용성이 높고, 재해와 같은 돌발상황의 경우에 신속하게 자료를 취득할 수 있다. 본 연구에서는 JERS-1 SAR 영상의 L-밴드 데이터로부터 InSAR 방법과 DInSAR 기법을 이용하여 DEM을 추출하고자 하였다. 추출한 coherence, interferogram 영상을 분석한 결과, DInSAR 3-pass 방식을 이용할 경우 InSAR 방식에 비해 비교적 안정된 coherence값을 가지는 것을 확인할 수 있었다 축척 1:5000 수치지형도에서 추출한 DEM을 기준자료로 하여 SAR 영상으로부터 추출한 DEM의 정확도를 평가하였으며, 안테나 간의 기선장이 DEM의 정확도에 크게 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었다.
SAR 데이터는 기상이나 일조량의 제약을 받지 않고 능동적으로 자료를 취득할 수 있다는 장점 때문에 지표면의 시계열 분석자료로서 활용성이 높고, 재해와 같은 돌발상황의 경우에 신속하게 자료를 취득할 수 있다. 본 연구에서는 JERS-1 SAR 영상의 L-밴드 데이터로부터 InSAR 방법과 DInSAR 기법을 이용하여 DEM을 추출하고자 하였다. 축척 1:5000 수치 지형도에서 추출한 DEM을 표준 비교자료로 하여 SAR 영상으로부터 추출한 DEM의 정확도를 평가하고자 한다.
Look direction bias in a single look SAR image can often be misinterpreted in the geological application of radar data. This paper investigates digital processing techniques for SAR image data integration and compensation of the SAR data look direction bias. The two important approaches for reducing look direction bias and integration of multiple SAR data sets are (1) principal component analysis (PCA), and (2) wavelet transform(WT) integration techniques. These two methods were investigated and tested with the ERS-1 (VV-polarization) and CCRS*s airborne (HH-polarization) C-SAR image data sets recorded over the Sudbury test site, Canada. The PCA technique has been very effective for integration of more than two layers of digital image data. When there only two sets of SAR data are available, the PCA thchnique requires at least one more set of auxiliary data for proper rendition of the fine surface features. The WT processing approach of SAR data integration utilizes the property which decomposes images into approximated image ( low frequencies) characterizing the spatially large and relatively distinct structures, and detailed image (high frequencies) in which the information on detailed fine structures are preserved. The test results with the ERS-1and CCRS*s C-SAR data indicate that the new WT approach is more efficient and robust in enhancibng the fine details of the multiple SAR images than the PCA approach.
이 논문에서는 촬영 시기 및 촬영 모드(주파수, 편파, 입사각)에 있어서 여러 가지 조건을 가지는 다양한 SAR 자료로부터 특징을 추출하여 토지 피복 항목과의 상호 연관성을 분석하였다. 현재까지 가용한 인공위성 SAR 영상의 촬영 조건을 고려하여 다음의 두 가지 경우로 구분하여 특징을 추출하였다. 첫째, 단일 모드로 다중 시기에 얻어진 SAR 자료로부터 긴밀도, 시간적 변이도, 주성분 변환에 의한 특징들을 추출하였다. C-밴드인 ERS-1/2, ENVISAT SAR, Radarsat-1 자료와 L-밴드인 JERS-1 SAR 자료를 대상으로 이러한 특징들을 각각 추출하였으며, 일반적인 토지 피복 항목과의 연관성 분석을 통해 다중 센서의 특성 차이를 비교 분석하였다. 여러 특징들 중에서 Tandem 긴밀도는 대체적으로 토지 피복 항목간 구별력이 가장 좋게 나타났다. C-밴드 SAR 자료의 장기간 긴밀도에서는 도심 지역의 구분이 용이하였으며, 시간적 변이도에서는 모든 센서 자료에서 논 지역이 가장 높은 값을 나타내었다. 또한 시계열 후방 산란 계수와 긴밀도의 주성분 변환에 기반한 특징들에서는 토지 피복과 관련된 부가 정보 추출이 가능하였다. 둘째, 다중모드(편파, 입사각)로 비슷한 시기에 얻어진 SAR 자료로부터 편파비와 다중 채널 변이도를 주요 특징으로 추출하여 토지 피복 항목별로 비교하였다. 그 결과, VH/VV 편파비로부터 산림과 밭 항목의 구분력이 향상되는 것으로 나타났다. 이 연구의 분석 결과는 향후 다양한 모드의 시계열적 SAR 자료 및 지상 산란계 실험을 통한 다양한 사례 연구 결과와 결합된다면, SAR 자료를 이용한 토지 피복 분류의 정확도 향상을 위한 기초 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
SAR 영상은 기상이나 일조량에 관계없이 자료를 취득할 수 있으므로 종래의 전자광학적 감지기가 갖는 제약을 극복할 수 있다. 또한, SAR 영상으로 취득할 수 있는 정보는 종래의 광학적 감지기에 의한 것과는 다른 형태이므로 영상에 의한 정보취득의 범위를 확대시킬 수 있다. 그러나, SAR 영상에는 레이다의 특성과 대상물의 기하학적 특성에 따라 다양한 왜곡이 포함되므로, SAR 영상으로부터 정보를 취득하는 데 있어서 소요 정확도가 확보되기 위해서는 SAR 자료에 포함되어 있는 왜곡을 보정하여야 한다. 본 연구에서는 SAR 영상 취득시 대상물과 안테나의 기하학적 구성에 따른 반사파의 변화를 모형화하여 SAR 영상을 모의제작하고, 이를 이용해 대상물의 경사에 따른 밝기값의 왜곡을 실제 영상에서 제거하므로서 SAR 영상의 기하학적 복사 왜곡을 보정하고자 하였다. 그 결과, SAR 영상으로부터 대상물의 반사특성에 따른 정상적 정보를 취득함에 있어서 기하학적 복사왜곡에 의한 영향을 최소화하여 지형공간정보 관련 분야에서 SAR 영상을 원활히 활용할 수 있도록 기여하고자 하였다.
This paper presents the results of the ocean surface current velocity estimation using 6 Radarsat-1 SAR images acquired in west coastal area near Incheon. We extracted the surface velocity from SAR images based on the Doppler shift approach in which the azimuth frequency shift is related to the motion of surface target in the radar direction. The Doppler shift was measured by the difference between the Doppler centroid estimated in the range-compressed, azimuth-frequency domain and the nominal Doppler centroid used during the SAR focusing process. The extracted SAR current velocities were statistically compared with the current velocities from the high frequency(HF) radar in terms of averages, standard deviations, and root mean square errors. The problem of the unreliable nominal Doppler centroid for the estimation of the SAR current velocity was corrected by subtracting the difference of averages between SAR and HF-radar current velocities from the SAR current velocity. The corrected SAR current velocity inherits the average of HF-radar data while maintaining high-resolution nature of the original SAR data.
This paper describes the SAR data processing S/W package it will be able to process the SAR image. This package constructs the several modules: SAR Image processing module, measuring module of surface displacement using differential interferometric SAR method, classification module using the POLSAR data, SAR Focusing module. In this paper, briefly describe the algorithm that is adopted to the functions, and module architecture.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.328-331
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2008
It is possible to extract qualified ground control points (GCPs) solely from SAR data without published maps. TerraSAR-X is now in orbit and provides valuable data that have one of the highest spatial resolutions among civilian SAR systems. In this study, a sophisticated method for GCP coordinate extraction from TerraSAR-X stripmap mode data with a 3 m resolution was tested and the quality of the extracted GCPs was evaluated. An inverse-geolocation algorithm was applied to obtain GCPs from TerraSAR-X data. SRTM 90m DEM was used as an auxiliary data set for azimuth time correction of the SAR data. Mean values of the distance errors were 0.11 m and -3.96 m with standard deviations of 6.52 m and 5.11 m in easting and northing, respectively. The result is one of the best among GCPs possibly extracted from current civilian remote sensing systems. The extracted GCPs were used for geo-rectification of an IKONOS image, which demonstrated the applicability of the GCPs to geo-rectification of high resolution optic image. The method used in this study can be applied to KOMPSAT-5 for geo-rectification of high-resolution optic images acquired by KOMPSAT-2 or follow-up missions.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권7호
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pp.1858-1872
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2023
With the advance of radar technologies, the availability of synthetic aperture radar (SAR) images increases. To improve application of SAR images, a management system for SAR images is proposed in this paper. The system provides trainable land cover classification module and display of SAR images on the map. Users of the system can create their own classifier with their data, and obtain the classified results of newly captured SAR images by applying the classifier to the images. The classifier is based on convolutional neural network structure. Since there are differences among SAR images depending on capturing method and devices, a fixed classifier cannot cover all types of SAR land cover classification problems. Thus, it is adopted to create each user's classifier. In our experiments, it is shown that the module works well with two different SAR datasets. With this system, SAR data and land cover classification results are managed and easily displayed.
최근 세계적으로 고성능의 위성 지구관측 시스템의 운용이 증가되고 Chandrayaan이나 LRO처럼 달탐사 위성에서도 SAR 영상신호 자료의 활용도가 높아지면서 국내에서도 SAR 관련 연구에 대한 관심이 고조되고 있다. 하지만 대부분의 국내 SAR 관련 연구는 주로 영상의 후처리 및 활용에 관한 것이 주를 이루며, SAR 원시 데이터를 직접 처리하는 영상 형성에 관한 연구는 대부분 스트립맵(stripmap) 모드에 한정되어 있다. 2010년 발사를 앞두고 있는 국내 최초의 SAR 위성인 다목적위성 5호는 고해상도 모드와 ScanSAR 모드를 동시에 운용할 예정이며 이에 따라 해당 영상을 처리하고 분석하는데 많은 수요가 발생할 것으로 예상되고 있으나 현재까지 ScanSAR와 관련된 국내 연구는 매우 취약한 상태라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 향후 발생하게 될 위성 SAR의 원시자료 처리 요구에 대응할 수 있는 ScanSAR 영상처리 기법을 소개하고 실제 위성 ScanSAR 원시자료에 적용하여 신호처리를 수행한 결과를 제시한다. 이를 위해 SPECAN 알고리즘을 사용한 SAR 원시데이터 처리 시스템을 개발하고 RADARSAT-1 위성의 ScanSAR 원시자료에 대한 Quick-look 신호처리를 수행하였다. 최종적으로 한반도 ScanSAR 영상처리 결과를 제시하고 기존 full aperture 데이터를 처리하는 방식과 비교하여 본 논문에서 제시된 방법의 장단점과 효율성에 대해 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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