SAR 자료의 분류에서 토지 피복 구분 분류 정확도의 향상을 위해 이 논문은 다중 시기 SAR 자료를 이용한 분류에서의 특징 추출과 정보 융합 방법론을 제시하였다. 다중 시기 SAR 센서의 산란 특성을 고려하여 평균 후방 산란계수, 시간적 변이도와 긴밀도를 특징으로서 추출하였다. 이렇게 추출된 특징의 효율적인 응합을 위해 Dempster-Shafer theory of evidence(D-S 이론)와 퍼지 논리를 적용하였다. 특히 D-S 이론의 적용시 특징 기반 mass function 할당을 제안하였고, 퍼지 논리의 적용시 다양한 퍼지 결합 연산자의 결과를 비교하였다. 다중 시기 Radarsat-1 자료에의 적용 결과, 추출된 특징들은 서로 상호 보완적인 정보를 제공할 수 있으며 수계, 논과 도심지를 효율적으로 구분할 수 있었다. 그러나 산림과 밭은 구분이 애매한 경우가 나타났다. 정보 융합 방법론 측면에서, D-S 이론과 퍼지 Max와 Algebraic Sum 연산자를 제외한 다른 퍼지 연산자는 서로 유사한 분류 정확도를 나타내었다.
본 연구는 지표투과력이 높은 L밴드 SAR 영상자료를 이용하여 토지피복 분류를 수행하였다. 다중시기 SAR 영상자료의 시간적 변이도 특성이 각기 다르게 나타나는 점을 이용하여 영상의 긴밀도 정보를 추출하고, 추출된 긴밀도 정보를 기반으로 분류를 수행하였다. 시간적 긴밀도 정보를 추출하기 위해 반복 패스를 통해 획득된 간섭 레이더(Interferometry SAR, 이하 InSAR) 기법을 이용하였고, 다중시기 영상에 대해 가장 최적의 기선거리에서 선정된 긴밀도 정보를 포함하는 영상을 선정하여 토지피복 분류작업을 수행한 결과 분류된 객체들 간에 명확하게 구분됨을 확인할 수 있었다.
대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.479-484
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1999
Rice crop has relatively short growing season during the summer in Korea and, therefore, it is often difficult to acquire cloud-free imagery on time. This study was attempt to define the temporal characteristics of radar backscattering observed from satellite L-band SAR data on different growing stages of rice crop. Six scenes of multi-temporal JERS SAR data were obtained from the transplanting season to the harvesting month of October. Six layers of multi-temporal SAR data were registered on a common geographic coordinate system. Using topographic maps, field collected data, and Landsat TM data, several sample rice fields were delineated from the imagery and their relative radar backscatters were calculated by using a set of reference targets. The temporal pattern of radar backscattering was very distinctive by the growing stage of rice crop. It was also separable between two types of rice fields having different cultivation practices. Considering the temporal characteristics of radar backscattering observed from the study, it is obvious that a certain date of the growing season can be more effective to delineate the exact area of the cultivated rice crop field.
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.
이 연구에서는 자료변환기법을 이용해 추출된 여러 특징과 다양한 분류방법론을 결합하여 다중시기 SAR 자료를 위한 새로운 토지피복 분류기법을 제안하였다. 먼저, 다중시기 SAR 자료로부터 원본자료와는 다른 새로운 정보를 추출하기 위해 주성분분석과 3차원 웨이블렛 변환을 이용한 자료변환을 수행하였다. 그리고 나서 최대우도법 분류자, 신경망, support vector machine을 포함한 세 가지 다른 분류자를 변환된 특징자료들과 원본 후방산란계수 자료를 포함한 세가지 자료에 적용하여 다양한 초기 분류 결과를 얻도록 한다. 이후 다수결규칙을 통해 모든 초기결과를 결합하여 최종 분류 결과를 생성하게 된다. 다중시기 ENVISAT ASAR 자료를 이용한 사례연구에서 모든 초기 결과는 사용한 특징자료와 분류자의 종류에 따라 매우 다양한 분류정확도를 보였다. 이러한 9개의 초기 분류 결과를 결합한 최종 분류 결과는 가장 높은 분류 정확도를 보여주고 있는데, 이는 각 초기 분류 결과가 토지피복을 결정하기 위한 상호 보완적인 정보를 제공하기 때문이다. 이 연구에서의 분류정확도 향상은 주로 자료변환을 통해 얻어진 각기 다른 특징자료와 다른 분류자를 결합에 의한 다양성 확보에서 기인한다. 그러므로 이 연구에서 제안한 토지피복 분류방법론은 다중시기 SAR자료의 분류에 효과적으로 적용가능하며, 또한 다중센서 원격탐사 자료융합으로 확장이 가능하다.
이 연구에서는 다중시기 SAR 영상으로부터 3D 웨이블렛 변환을 통해 추출된 특징 정보를 이용하여 토지피복 분류를 수행하였고 그 적용가능성을 평가하였다. 분류를 하기 전 단계로 3차원 웨이블렛 변환기반 특징을 추출하였고, 이후 토지 피복 분류에 사용하였다. 비교를 목적으로 특징추출 단계가 들어가지 않는 원본 영상과 주성분분석 기반 특징들의 분류를 함께 수행하였다. 성능 검증을 위해 당진에서 촬영된 다중시기 Radarsat-1호 영상을 사용하였고 토지피복은 논, 밭, 산림, 수계, 도심지가 포함된 5개의 클래스로 구분하였다. 토지피복 식별 능력 분석에 따르면 밭과 산림은 매우 유사한 특성을 보이기 때문에 두 클래스를 구분하는 것은 매우 어렵다. 3차원 웨이블렛 기반 특징을 사용하는 경우, 도심지를 제외하고 모든 클래스의 분류 정확도가 향상되었다. 특히 밭과 산림의 정확도가 향상된 것을 확인할 수 있었다. 이러한 향상은 다중시기자료를 시간과 공간적으로 동시에 분석하는 3차원 웨이블렛 변환 과정에 기인한 것으로 판단된다. 이 결과로부터 3차원 웨이블렛 변환이 영상으로부터 특징을 추출하는데 이용 가능하다는 것을 확인할 수 있었고, 추후에 다른 센서나 다른 연구지역으로 추가 실험을 수행할 예정이다.
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.
다중시기에 획득된 SAR 영상을 이용하여 지표에서 발생하는 변위의 시계열 관측을 위한 기법에 대한 비교 분석을 수행하였다. 고정산란체를 이용한 PSInSAR 기법은 구속화된 위상을 이용하기 때문에 알고리즘의 많은 부분이 비선형 방정식을 포함하고 있어, 알고리즘 적용에 많은 주의를 필요로 한다. 특히 알고리즘 첫 단계인 고정산란체 후보의 적합한 선택 여부에 따라 알고리즘의 실행이 크게 영향을 받음을 확인하였다. 한편 짧은 기선거리를 갖는 간섭쌍을 사용하는 SBAS 기법은 입력 자료인 불구속화된 간섭도의 정확도에 따라 결과의 신뢰성이 크게 영향을 받는다. 따라서 시계열 분석에 사용되는 차분간섭도 위상의 unwrapping이 적절하게 수행될 수 있을 경우 SBAS 방법을 사용한 시계열 분석이 적절하며, unwrapping 오차가 발생할 가능성이 높은 좁은 지역에서 발생하는 국지적인 변위 관측에는 고정산란체를 이용하는 PSInSAR 기법이 적절하다. 미국 라스베가스 지역에서 1992년부터 2000년 동안 획득된 51개의 ERS-1/2 SAR 영상을 PSInSAR 기법 및 SBAS 기법에 적용하여 지표변위도를 구하였으며, 이들 간의 비교 분석을 통해 두 방법의 결과는 매우 유사하나, 다소 국지적인 지표변위는 PSInSAR 기법의 관측이 유리한 것으로 판단되었다.
This study discussed the applicability of satellite SAR (Synthetic Aperture Radar) imagery with regard to reservoir monitoring, and tried the extraction of reservoir storage from multi-temporal C-band RADARSAT-1 SAR backscattering images of Yedang and Goongpyeong agricultural reservoirs, acquired from May to October 2005. SAR technology has been advanced as a complementary and alternative approach to optical remote sensing and in-situ measurement. Water bodies in SAR imagery represent low brightness induced by low backscattering, and reservoir storage can be derived from the backscatter contrast with the level-area-volume relationship of each reservoir. The threshold segmentation over the routine preprocessing of SAR images such as speckle reduction and low-pass filtering concluded a significant correlation between the SAR-derived reservoir storage and the observation record in spite of the considerable disagreement. The result showed up critical limitations for adopting SAR data to reservoir monitoring as follows: the inappropriate specifications of SAR data, the unreliable rating curve of reservoir, the lack of climatic information such as wind and precipitation, the interruption of inside and neighboring land cover, and so on. Furthermore, better accuracy of SAR-based reservoir monitoring could be expected through different alternatives such as multi-sensor image fusion, water level measurement with altimeters or interferometry, etc.
최근 고해상도 영상레이더를 탑재한 위성이 성공적으로 발사, 운용되고 있다. 이들 위성에서 획득된 자료를 이용한 위상간섭기법의 활용은 다양한 지구과학적 분야에서 보다 자세한 정보를 제공하고 있다. 위상간섭기법 적용에서 긴밀도는 영상레이더 자료로부터 생성된 위상간섭도 질을 평가하는 매우 중요한 요소이다. 본 연구에서는 미국 서부 텍사스에 위치한 엘파소 지역에 대한 고해상도 X-밴드 TerraSAR-X(TSX), L-밴드 ALOS PALSAR와 중해상도 C-밴드 Envisat ASAR 위성 영상레이더 자료의 긴밀도 특성을 분석 평가하고자 한다. 짧은 시간기선거리(temporal baseline) 조건에서 X-밴드 TSX 자료의 긴밀도는 0.3~0.6으로 L-밴드 ALOS PALSAR 자료와 유사한 정도의 높은 긴밀도를 나타내었다. 이 수치는 C-밴드 Envisat ASAR 자료에 비해서는 상당히 높은 것이며 영상레이더 신호의 파장이 길수록 위상간섭도의 긴밀도 유지에 있어 보다 유리하다는 일반적인 산란 이론을 고려해 볼 때 의미있는 결과라 할 수 있다. TSX 자료가 높은 긴밀도를 갖는 이유는 안정적인 산란 특성을 잘 반영할 수 있는 높은 공간 해상력이 하나의 원인일 것으로 추정된다. 하지만 11~33일 정도의 짧은 시간기선거리에서는 비교적 높은 긴밀도를 유지하는 반면에 시간기선거리가 다소 길어질 경우 긴밀도가 크게 저하된다. 본 연구 결과를 통해 긴밀도가 시간기선거리와 매우 밀접한 관계에 있음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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