Baekdusan is a Cenozoic stratovolcano in which a series of micro-seismic events and gaseous emissions have been reported in 1990s. Two-pass DInSAR technique was applied to determine displacement in the volcano by using 10 ERS SAR and 41 JERS-1 SAR datasets. Most interferometric phases out of 58 JERS-1 differential interferograms showed concentric fringe patterns that correlated with elevation. From an analysis of fringe-duration relation, the fringe patterns were found to be severely distorted specifically by stratified troposphere. To estimate the tropospheric delay, we used the data in the Sobaeksan located about 20 km away from the summit of Baekdusan. The maximum and mean magnitudes of the phase delay in the Baekdusan were respectively 13.8 cm and 3.8 cm over 1200 m in altitude. After removing tropospheric effects, a mean inflation rate was estimated to be about 3 mm per year from 1992 to 1998. Although the inflation rate of the volcano is inconclusive without ground truth data, the results indicate that there exists slow upward deformation in the Baekdusan volcano.
Synthetic aperture radar (SAR) from satellites provides the opportunity to regularly incorporate microwave information into forest classification. Radar backscatter can improve classification accuracy, and SAR interferometry could provide improved thematic information through the use of coherence. This research examined the potential of using multi-temporal JERS-l SAR (L band) backscatter information and interferometry in distinguishing forest classes of mountainous areas in the Northeastern U.S. for future forest mapping and monitoring. Raw image data from a pair of images were processed to produce coherence and backscatter data. To improve the geometric characteristics of both the coherence and the backscatter images, this study used the interferometric techniques. It was necessary to radiometrically correct radar backscatter to account for the effect of topography. This study developed a simplified method of radiometric correction for SAR imagery over the hilly terrain, and compared the forest-type discriminatory powers of the radar backscatter, the multi-temporal backscatter, the coherence, and the backscatter combined with the coherence. Statistical analysis showed that the method of radiometric correction has a substantial potential in separating forest types, and the coherence produced from an interferometric pair of images also showed a potential for distinguishing forest classes even though heavily forested conditions and long time separation of the images had limitations in the ability to get a high quality coherence. The method of combining the backscatter images from two different dates and the coherence in a multivariate approach in identifying forest types showed some potential. However, multi-temporal analysis of the backscatter was inconclusive because leaves were not the primary scatterers of a forest canopy at the L-band wavelengths. Further research in forest classification is suggested using diverse band width SAR imagery and fusing with other imagery source.
Baikdu-san was a very active volcano during the Cenozoic era and is believed to be formed in late Cenozoic era. Recently it was also reported that there was a major eruption in or around 1002 A.D. and there are evidences which indicate that it is still an active volcano and a potential volcanic hazard. Remote sensing techniques have been widely used to monitor various natural hazards, including volcanic hazards. However, during an active volcanic eruption, volcanic ash can basically cover the sky and often blocks the solar radiation preventing any use of optical sensors. Synthetic aperture radar(SAR) is an ideal tool to monitor the volcanic activities and lava flows, because the wavelength of the microwave signal is considerably longer that the average volcanic ash particle size. In this study we have utilized several sets of SAR data to evaluate the utility of the space-borne SAR system. The data sets include JERS-1(L-band) SAR, and RADARSAT(C-band) data which included both standard mode and the ScanSAR mode data sets. We also utilized several sets of auxiliary data such as local geological maps and JERS-1 OPS data. The routine preprocessing and image processing steps were applied to these data sets before any attempts of classifying and mapping surface geological features. Although we computed sigma nought ($\sigma$$^{0}$) values far the standard mode RADARSAT data, the utility of sigma nought image was minimal in this study. Application of various types of classification algorithms to identify and map several stages of volcanic flows was not very successful. Although this research is still in progress, the following preliminary conclusions could be made: (1) sigma nought (RADARSAT standard mode data) and DN (JERS-1 SAR and RADARSAT ScanSAR data) have limited usefulness for distinguishing early basalt lava flows from late trachyte flows or later trachyte flows from the old basement granitic rocks around Baikdu-san volcano, (2) surface geological structure features such as several faults and volcanic lava flow channels can easily be identified and mapped, and (3) routine application of unsupervised classification methods cannot be used for mapping any types of surface lava flow patterns.
;Tateishi, Ryutaro;Wikantika, Ketut;M.A., Mohammed Aslam
Proceedings of the KSRS Conference
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2003.11a
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pp.107-109
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2003
Optical sensor-based land cover categories produce spectral signature confusion along with degraded classification accuracy. In the classification tasks, the goal of fusing data from different sensors is to reduce the classification error rate obtained by single source classification. This paper describes the result of land cover/land use classification derived from solely of Landsat TM (TM) and multisensor image fusion between JERS 1 SAR (JERS) and TM data. The best radar data manipulation is fused with TM through various techniques. Classification results are relatively good. The highest Kappa Coefficient is derived from classification using principal component analysis-high pass filtering (PCA+HPF) technique with the Overall Accuracy significantly high.
This study presents the use of multi-temporal JERS-1 SAR images to the land cover classification. So far, land cover classified by high resolution aerial photo and field survey and so on. The study site was located in Non-san area. This study developed on multi-temporal land cover status monitoring and coherence information mapping can be processing by L band SAR image. From July, 1997 to October, 1998 JERS SAR images (9 scenes) coherence values are analyzed and then classified land cover. This technique which forms the basis of what is called SAR Interferometry or InSAR for short has also been employed in spaceborne systems. In such systems the separation of the antennas, called the baseline is obtained by utilizing a single antenna in a repeat pass
Use of coherence data from operational satellite based SAR sensors has been experimented both on C and L band to identify landcover in tropics. While coherence data proved useful to improve accuracy in landcover identification, such data are not readily available. On the other hand, integrated use of backcatter data by multiple satellites is readily feasible. The very question to be asked is whether integration of backscatter data on multiple bands (e.g. C and L band) is either inferior or superior to use of coherence data. We therefore still do not have a solid clue to answer to the very question. The aim of this study is to evaluate the performance of "integrated use" of backscatter data on C and L band (by ERS and JERS respectively) to identify landcover, vis-a-vis the same by combination of backscatter and coherence data by single satellite. The study was carried out for an area in the southern part of the Sumatra Island, Indonesia. The area has been intensively converted from natural forest into plantation. Five categories of landcover exist in this study area. By ERS-1, only 2 or 3 classes may be identified with the backscatter data alone, while adding the coherence data could delineate 4 classes. By JERS-1, only 3 to 4 classes may be identified with the backscatter data alone, while 4 classes could be clearly delineated by adding the coherence data. By integrating backscatter data on two bands, 4 to 5 classes may be identified. It represents the best results among cases examined. The outcome of the study suggests that integrated use of backscatter data on two bands by ERS and JERS is as powerful as use of backscatter and coherence data on single band by one of these satellite.
본 연구의 수행을 위해 23개의 JERS-1 SAR 와 두 개의 ERS-2 SAR 자료를 이용하였다. 비록 ERA-2 pair로부터 생성된 인터훼로그램(interferogram)은 70일의 짧은 간격 자료임에도 불구하고 수목, 구름, 눈 등에 의한 temporal decorrelation 과 낮은 관측각에 의한 layover등에 의해 인터훼로그램의 질이 좋지 않아 분석에 이용될 수 없었다. 반면에 JERS-1 SAR(L 밴드) 자료간의 pair는 매우 긴 시간 간격에도 불구하고 비교적 높은 긴밀도를 가지고 있어, 본 연구지역과 같이 지표 변화률이 매우 느릴 것으로 예상되는 지역에서 장기간의 변화를 관측하기에는 적합하다. 우리는 altitude of ambiguities가 매우 큰 3개의 인터훼로그램과 2-pass, 3-pass DInSAR 방법을 사용하여 1992년 9월과 1998년 10월 까지 약 6년 동안의 지표변위를 관측하였다. 다양한 시간 간격(704, 1056, 1100, 1118, 1232, 2112 days) 별로의 차분 인터훼로그램(differential interferogram)의 결과와 그들간의 상호관계성를 이용하여 연구지역의 지표변위를 분석하였다. 2-pass, 3-pass, 그리고 altitude of ambiguity가 큰 인터훼로그램으로부터 관측된 결과 모두, 백두산 산체와 남서쪽에 위치하고 있는 홍두산을 중심으로 수십km에 걸쳐서 지표가 상승하고 있음을 지시한다. 계산된 지표상승률은 1년에 약 9cm 정도이다.
Multitemporal interferometric SAR has became an useful geodetic tool for monitoring Earth's surface deformation, generation of precise DEM, and land cover classification even though there still exist certain constraints such as temporal and spatial decorrelation effects, atmospheric artifacts and inaccurate orbit information. The Korea where nearly all areas are heavily vegetated, JERS-1 SAR has advantages in monitoring surface deformations and environmental changes in that it uses 4-times longer wavelength than ERS-l/2 or RADARSAT SAR system. For generating differential SAR interferogram and differential coherence image fer deformation mapping and temporal change detection, respectively, topographic phase removal process is required utilizing a reference inteferogram or external DEM simulation. Because the SAR antenna baseline parameter for JERS-1 is less accurate than those of ERS-l/2, one can not estimate topographic phases from an external DEM and the residual phase appears in differential interferogram. In this paper, we examined topographic phase retrieval method utilizing an external DEM. The baseline refinement is carried out by minimizing the differences between the measured unwrapped phase and the reference points of the DEM.
This study has regard to classification by using multi-temporal SAR data. Multi-temporal JERS-1 SAR images are used for extract the land cover information and possibility. So far, land cover information extracted by high resolution aerial photo, satellite images, and field survey. This study developed on multi-temporal land cover status monitoring and coherence information mapping can be processing by L band SAR image. From July, 1997 to October, 1998 JERS SAR images (9 scenes) coherence values are analyzed and then extracted land cover information factors, so on. This technique which forms the basis of what is called SAR Interferometry or InSAR for short has also been employed in spaceborne systems. In such systems the separation of the antennas, called the baseline is obtained by utilizing a single antenna in a repeat pass.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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