최근, 경주, 포항에서 발생된 지진과 건설공사현장 주변의 지반침하, 산사태 및 씽크홀 등으로 인한 재난 재해 피해로 국가적인 관심이 높아지고 있다. SAR는 광역지역에 대한 mm단위의 지반변위를 검출할 수 있다. 본 연구는 국내 인천 서구소재 수도권 제1 매립장을 대상지로 선정하여 약 3년간의 유럽 ESA의 Sentinel-1A 위성(SAR 센서)의 관측자료를 최신 SAR 간섭해석 기술(SqueeSAR 해석기법)을 적용 매립지의 지반침하량을 시계열적으로 산출하였다. 특히, 지반침하량과 지반침하 경향의 정확성을 검토하기위해 지상수준측량 성과와 비교 분석하였다. 또한, 3년간 지반침하량의 시계열 및 상관 추이 분석을 수행하여 지반 침하 추이 경향을 예측하였다. 본 연구를 통해 국토의 지각변동에 대한 시계열 감시로부터 씽크홀, 산사태 등의 재난 재해 예방 활용성이 기대된다.
Noninvasive multifrequency microwave radiometry using coaxial waveguide antenna has been investigated for a homogeneous and our layer human body model. We derived finite-difference time-domain(FDTD) algorithm and equation of MUR and generalized perfectly matched layer(GPML) absorbing boundary conditions(ABCs) in cylindrical coordination. The coupling between coaxial waveguide antenna and a biological object was analyzed by use of the FDTD method using MUR and GPML ABCs to obtain the absorbed power patterns in the media. The specific absorption rates(SAR) distribution which was corresponding to the temperature distribution was calculated in each region by use of the steady-state response in FDTD method. The SAR patterns of FDTD method using MUR ABCs was compared with those of FDTD method using GPML ABCs.
Infrared (IR) target detection is one of the key technologies in Automatic Target Detection/Recognition (ATD/R) for military applications. However, IR sensors have limitations due to the weather sensitivity and atmospheric effects. In recent years, sensor information fusion study is an active research topic to overcome these limitations. SAR sensor is adopted to sensor fusion, because SAR is robust to various weather conditions. In this paper, a Boolean Map Visual Theory-Morphology (BMVT-M) method is proposed to detect targets in SAR and IR images. Moreover, we suggest the IR and SAR image registration and decision level fusion algorithm. The experimental results using OKTAL-SE synthetic images validate the feasibility of sensor fusion-based target detection.
In order to calculate the dose on each interest point in five types of irregularly shaped fields used commonly in radiotherapy, the tissue-air ratios (TAR) in these fields for Go-60 gamma radiation were calculated using the newly devised SAR-chart. The TARs calculated from newly method of using the SAR-chart, computer method and approximation method at the interest point were compared to the TARs obtained from measurement. The result are as follows; In case of the interest points on central axis the calculated TARs in irregularly shaped fields by the above mentioned methods were well agreed within the error of $1\%$, whereas for the interest points on off-axis the calculated TARs were resulted in the maximum errors of $2.4\%,\;2.3\%$ and $8.8\%$ respectively. From these results, the accuracy of calculation method of using the SAR-chart was comfirmed.
Since land pixels often generate false alarms in ship detection using Synthetic Aperture Radar (SAR), land masking is a necessary step which can be processed by a land area map or water database. However, due to the continuous coastline changes caused by newport, bridge, etc., an updated data should be considered to mask either the land or the oceanic part of SAR. Furthermore, coastal concrete facilities make noise signals, mainly caused by side lobe effect. In this paper, we propose two methods. One is a semi-automatic water body data generation method that consists of terrain correction, thresholding, and median filter. Another is a dynamic land masking method based on water database. Based on water database, it uses a breadth-first search algorithm to find and mask noise signals from coastal concrete facilities. We verified our methods using Sentinel-1 SAR data. The result shows that proposed methods remove maximum 84.42% of false alarms.
이 논문은 ScanSAR 영상화에 대한 새로운 아이디어를 소개한다. 버스트(Burst) 모드로 신호를 획득하는 ScanSAR의 전통적인 영상화는 버스트 간 영상을 연결하는 Azimuth stitching이 필요하여, 이 과정은 방사왜곡 및 위상왜곡을 유발한다. 전통적인 SPECAN 방법 대신 이 논문에서는 시간영역 교차상관을 이용하여 Azimuth stitching 과정 없이 영상화가 가능한 새로운 방법을 소개한다. 이 방법의 핵심 아이디어는 기준함수 밴드폭을 적절히 확장하여 시간영역 교차상관을 수행하면 Azimuth stitching 없이도 영상화가 가능하다는 점이다. 이 방법을 실제 위성 원시신호에 적용하여 영상 전 구간에서 영상품질과 방사왜곡 관점에서 우수한 성능을 검증하였다. 버스트 모드를 기반으로 하는 ScanSAR는 영상품질(3 dB 해상도, peak-to-sidelobe ratio (PSLR), 압축률, Speckle 잡음 등)은 모든 품질지표에서 도플러 주파수 전 영역 신호를 이용하는 Stripmap에 비해 낮을 수밖에 없다. 그러나, 각 활용분야 및 기술에 따라 선정된 특정 영상 품질지표 만을 개선할 수 있는 방법은 다양하다. 따라서 ScanSAR 영상화는 모든 활용분야에 획일적인 방법에 의한 영상화보다는, 각 활용에 따라 요구되는 품질지표 우선순위에 따라 최적화할 수 있는 영상화 방법을 적용하는 차별화 전략이 요구된다.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.429-434
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2002
The Synthetic Aperture Radar (SAR) data are considered to contain the greatest amount of information among various microwave techniques developed for measuring ocean variables from aircraft or satellites. They have the potential of measuring wavelength, wave direction and wave height of the ocean waves. But, it is difficult to retrieve significant ocean wave heights and surface current from conventional SAR data, since the imaging mechanism of ocean waves by a SAR is determined by the three basic modulation processes arise through the tilt modulation, hydrodynamic modulation and velocity bunching which are poorly known functions. Along-Track Interferometric (ATI) SAR systems can directly detect the Doppler shift associated with each pixel of a SAR image and have been used to estimate wave fields and surface currents. However, the Doppler shift is not simply proportional to the component of the mean surface current. It includes also contributions associated with the phase velocity of the Brags waves and orbital motions of all ocean waves that are longer than Brags waves. In this paper, we have developed a new method for extracting the surface current vector using multiple-frequency (L- & C-band) ATI SAR data, and have generated surface wave height information.
이 논문에서는 FRP(Fiber Reinforced Polymer)의 내부 결함이나 물리적 손상을 검출하기 위하여 SAR(Synthetic Aperture Radar)를 이용한 마이크로파 비파괴 검사법(Microwave Nondestructive Inspecting)을 제안한다. 전파가 다층 유전체인 FRP에 수직으로 입사되면 계면이나 횡축 균열과 같은 결함에 좋은 반응을 나타낸다. 이때 반사파로부터 계면 깊이나 결함 위치를 SAR 이미지 기법으로 결함을 형상화할 수 있다. 그 결과, SAR 시스템으로 FRP 복합 소재 내부 결함들의 종류, 크기나 위치를 효율적으로 진단할 수 있음을 확인하였다.
Ship detection in synthetic aperture radar (SAR) images is an important application in marine monitoring for the military and civilian domains. Over the past decade, object detection has achieved significant progress with the development of convolutional neural networks (CNNs) and lot of labeled databases. However, due to difficulty in collecting and labeling SAR images, it is still a challenging task to solve SAR ship detection CNNs. To overcome the problem, some methods have employed conventional data augmentation techniques such as flipping, cropping, and affine transformation, but it is insufficient to achieve robust performance to handle a wide variety of types of ships. In this paper, we present a novel and effective approach for deep SAR ship detection, that exploits label-rich Electro-Optical (EO) images. The proposed method consists of two components: a data augmentation network and a ship detection network. First, we train the data augmentation network based on conditional generative adversarial network (cGAN), which aims to generate additional SAR images from EO images. Since it is trained using unpaired EO and SAR images, we impose the cycle-consistency loss to preserve the structural information while translating the characteristics of the images. After training the data augmentation network, we leverage the augmented dataset constituted with real and translated SAR images to train the ship detection network. The experimental results include qualitative evaluation of the translated SAR images and the comparison of detection performance of the networks, trained with non-augmented and augmented dataset, which demonstrates the effectiveness of the proposed framework.
The synthetic aperture radar(SAR) is an equipment that can acquire images in all weathers day and night based on radar signals. The on-board processor of satellite SAR generates transmission signal by digital signal processing, converts it into an analog signal and transmits to antenna. Until the transmission signal generated by on-board processor is output, the signal passes the transmission cables and analog devices. At this time, these hardware distort the signal and makes SAR performance worse. To improve the performance, pre-distortion technique is used. But, general pre-distortion using taylor series is not sufficient to compensate for the distortion. This paper suggests transmit signal design method with improved pre-distortion. This paper uses envelop sampling method and interpolation filter for frequency domain compensation. The proposed method accurately compensates the hardware distortion and reduces resource usage of FPGA. To analyze proposed method's performance, IRF characteristics are compared when the proposed method applies to signal with errors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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