본 논문에서는 광역관측 운용 모드에 대한 Quad-pol SAR 시스템의 성능을 분석하고, 단일편파 시스템과의 비교 및 각 운용 모드 사이의 비교를 수행하고자 한다. SAR 위성의 짧은 재방문 주기를 위해서는 넓은 영역을 관측해야 하며, 이를 위한 SAR 운용 모드로 ScanSAR와 SweepSAR가 있다. 일반적으로 Quad-pol SAR 시스템은 관측 대상의 정보를 단일 편파를 사용할 때보다 다양하게 얻을 수 있지만 시스템 성능 변수들에 영향을 주므로 이러한 영향을 분석할 필요가 있다. 광역관측 Quad-pol SAR 시스템의 성능 분석 결과로부터 목표 성능을 만족시키기 위한 시스템 변수와 적합한 운용 모드를 선정할 수 있다.
이 연구는 아마존 열대우림 지역에서 획득된 ALOS PALSAR 자료로부터 HH-편파 와 HV-편파 및 VV-편파와 VH-편파 간의 상관계수를 구하였으며, 이로부터 다중편파 SAR의 반사대칭(Reflection Symmetry) 가정에 대한 분석결과를 보고한다. 반사대칭 가정은 다중편파 SAR의 균질한 자연 산란체에서 HH-편파와 HV-편파 및 VV-편파와 VH-편파는 서로 완전 독립적이며 0의 상관계수를 갖는다는 것으로, 이는 다중편파 SAR의 필수적인 cross-talk 보정 계수 획득과정뿐만 아니라 다중편파 SAR 신호의 3-성분 분석법 등의 활용과정에서 흔히 적용되는 가정이다. 특히 아마존 열대우림 지역은 다중편파 SAR의 반사대칭성 보정에 대표적으로 활용되고 있는 국제적 기준분석 지역이다. 분석결과 가정과는 달리 반사대칭 쌍들 간의 상관계수는 0.018에서 0.097의 범위를 나타냈으며, 이는 동종편파와 이종편파 신호 간에 완전 독립적이지 못하며 무시할 수 없을 정도의 상관관계가 존재한다는 것을 지시하였다. 따라서 이와 같은 0이 아닌 상관계수는 향후 국내 다중편파 SAR 검 보정 계수 결정 및 SAR 다중편파 활용과정에서 오차로 작용할 수 있다는 점이 고려되어야 한다.
Very decisive progress was made in advancing fundamental POL-IN-SAR theory and algorithm development during the past decade. This was accomplished with the aid of airborne & shuttle platforms supporting single -to-multi-band multi-modal POL-SAR and also some POL-IN-SAR sensor systems, which will be compared and assessed with the aim of establishing the hitherto not completed but required missions such as tomographic and holographic imaging. Because the operation of airborne test-beds is extremely expensive, aircraft platforms are not suited for routine monitoring missions which is better accomplished with the use drones or UAVs. Such unmanned aerial vehicles were developed for defense applications, however lacking the sophistic ation of implementing advanced forefront POL-IN-SAR technology. This shortcoming will be thoroughly scrutinized resulting in the finding that we do now need to develop most rapidly POL-IN-SAR drone-platform technology especially for environmental stress-change monitoring with a great variance of applications beginning with flood, bush/forest-fire to tectonic-stress (earth-quake to volcanic eruptions) for real-short-time hazard mitigation. However, for routine global monitoring purposes of the terrestrial covers neither airborne sensor implementation - aircraft and/or drones - are sufficient; and there -fore multi-modal and multi-band space-borne POL-IN-SAR space-shuttle and satellite sensor technology needs to be further advanced at a much more rapid phase. The existing ENVISAT with the forthcoming ALOSPALSAR, RADARSAT-2, and the TERRASAT will be compared, demonstrating that at this phase of development the fully polarimetric and polarimetric-interferometric modes of operation must be viewed and treated as preliminary algorithm verification support modes and at this phase of development are still not to be viewed as routine modes.
SAR (Synthetic Aperture Radar) is an effective tool for monitoring areas damaged by disasters. Full PolSAR (Polarimetric SAR) enhances SAR's capabilities by providing specific scattering mechanisms. Thus, full PolSAR data have been widely used to analyze the situation when disasters occur. To interpret full PolSAR data, model-based decomposition methods are frequently used due to its easy physical interpretation of PolSAR data and computational efficiency. However, these methods present problems. One of the key problems is the overestimation of the volume scattering component. To minimize the volume scattering component, the OA (Orientation Angle) compensation method is widely utilized. This paper shows that the effect of the OA compensation was analyzed over landslide affected areas. In this paper, the OA compensation is applied by using the OA estimated from the maximum relative Hellinger distance. We conducted an experiment using two full polarimetric ALOS/PALSAR (Advanced Land Observing Satellite/Phased Array type L-band Synthetic Aperture Radar)-2 data collected over Mocoa, Colombia which was seriously damaged by the 2017 Mocoa landslide. After OA compensation, the experimental results showed volume scattering power decreased, while the double-bounce and surface scattering power increased. Particularly, significant changes were noted in urban areas. In addition, after OA compensation, the separability of the double-bounce and surface scattering components are improved over the damaged building areas. Furthermore, changes in the OA can discriminate visually between the damaged building areas and undamaged areas. In conclusion, we demonstrated that the effect of OA compensation improved the influence of the double-bounce and surface scattering components, and OA changes can be useful for detecting damaged building areas.
The permafrost active layer plays an important role in permafrost dynamics. Ecological patterns, processes, and water and ice contents in the active layer are spatially and temporally complex depending on landscape heterogeneity and local-scale variations in hydrological processes. Although there has been emerging interest in the application of optical remote sensing techniques to permafrost environments, optical sensors are significantly limited in accessing information on near surface geo-cryological conditions. The primary objective of this study was to investigate capability of L-band SAR data for monitoring spatio-temporal variability of permafrost ecosystems and underlying soil conditions. This study exploits information from different polarimetric SAR observables in relation to permafrost environmental conditions. Experimental results show that each polarimetric radar observable conveys different information on permafrost environments. In the case of the dual-pol mode, the radar observables consist of two backscattering powers and one correlation coefficient between polarimetric channels. Among them, the dual-pol scattering powers are highly sensitive to freeze/thaw transition and can discriminate grasslands or ponds in thermokarst area from other permafrost ecosystems. However, it is difficult to identify the ground conditions with dual-pol observables. Additional backscattering powers and correlation coefficients obtained from quad-pol mode help understanding seasonal variations ofradar scattering and assessing geo-cryological information on soil layers. In particular, co-pol coherences atHV-basis and circular-basis were found to be very usefultools for mapping and monitoring near surface soil properties.
The remote sensing technique using SAR data have many advantages when applied to the disaster site due to its wide coverage and all-weather acquisition availability. Although a single-pol (polarimetric) SAR image cannot represent the land surface better than a quad-pol SAR image can, single-pol SAR data are worth using for disaster-induced change detection. In this paper, an automatic change detection method based on a mixture of GGDs (generalized Gaussian distribution) is proposed, and usability of the textural features and intensity is evaluated by using the proposed method. Three ALOS/PALSAR images were used in the experiments, and the study site was Norita City, which was affected by the 2011 Tohoku earthquake. The experiment results showed that the proposed automatic change detection method is practical for disaster sites where the large areas change. The intensity information is useful for detecting disaster-induced changes with a 68.3% g-mean, but the texture information is not. The autocorrelation and correlation show the interesting implication that they tend not to extract agricultural areas in the change detection map. Therefore, the final tsunami-induced change map is produced by the combination of three maps: one is derived from the intensity information and used as an initial map, and the others are derived from the textural information and used as auxiliary data.
본 논문에는 30 cm 해상도를 갖는 소형 SAR(Synthetic Aperture Radar) 시스템 개발 결과를 소개하고, RAW 데이터 기반의 도플러 파라미터 추정 및 요동 보상 신호처리 알고리즘을 제시한다. 송수신 채널이 각각 2개이기 때문에 다중 편파 및 간섭계 영상 확보가 가능하며, 차량 탑재 시험을 통하여 다중 편파 SAR 데이터 획득 및 신호 처리 결과를 제시하였다. 플랫폼의 요동에 의한 잔여 위상 오차를 보상하는 알고리즘을 적용하였으며, 실제 차량 탑재 시험을 통하여 요동 보상에 따른 개선된 성능 결과를 제시하였다.
Recent SAR systems provide fully polarimetric SAR data, which is known to be useful in a variety of applications such as disaster monitoring, target recognition, and land cover classification. The objective of this study is to evaluate the performance of polarization SAR data for landslide detection. The detectability of different SAR parameters was investigated based on the supervised classification approach. The classifier used in this study is the Adaptive Boosting algorithms. A fully polarimetric L-band PALSAR-2 data was used to examine landslides caused by the 2016 Kumamoto earthquake in Kyushu, Japan. Experimental results show that fully polarimetric features from the target decomposition technique can provide improved detectability of landslide site with significant reduction of false alarms as compared with the single polarimetric observables.
본 논문에서는 DLR(German Aerospace Center)에서 운영하는 TerraSAR-X를 이용하여 2009년 1월 19일 18:28 (Local time) 에 서해 대부도/제부도 및 대부도 남쪽 해안을 촬영한 stripmap mode (Dual-Pol: HH, VV) 화상을 취득하여 향후 고해상도 X-밴드 화상의 활용 방안 및 효용성에 대해 검토해 보았다. 함께 취득된 현장자료와의 비교를 통하여 2010 년에 발사될 예정인 아리랑 5 호의 활용방안을 찾고자 한다. 여기서는, 연안에 설치된 양식시설, 소형 선박 그리고 코너리플렉터에 대해서 해석을 수행하였다. 김 양식시설의 경우, 구조와 설치 각도에 따라 다른 후방산란특성을 보였으며, 같은 시설에 대해서도 HH 편파의 후방산란계수가 VV 보다 2.6 dB 높게 나타났다. 그 이유는 김 양식시설이 TeraSAR-X의 전파전파 방향과 수직하게 되어 후방 산란이 많이 일어나는 반면에, B 지역에 설치된 김 양식시설은 TeraSAR-X의 전파전파방향과 약 45 도 비스듬하게 설치되어 있어, 상대적으로 낮은 후방산란계수를 나타내기 때문이다. 또한 한 변의 길이가 각각 1 m, 0.6 m 인 사각면 삼각 수동 전파반사기 두 개를 제부도 북쪽의 갯벌에 설치하여 TerraSAR-X 의 화상에 나타난 후방산란특성을 분석하였다. TerraSAR-X 의 화상이 X-밴드를 사용하고, 높은 해상도로 인해 power spill이 넓게 분포하는 것을 볼 수 있다.
The vegetation index is a crucial parameter in many biophysical studies of vegetation, and is also a valuable content in ecological processes researching. The OVIs (Optical Vegetation Index) that of using multispectral and hyperspectral data have been widely investigated in the literature, while the RVI (Radar Vegetation Index) that of considering volume scattering measurement has been paid relatively little attention. Also, there was only some efforts have been put to fuse the OVI with the RVI as an integrated vegetation index. To address this issue, this paper presents a novel FVI (Fusion Vegetation Index) that uses multispectral and full-PolSAR (Polarimetric Synthetic Aperture Radar) data. By fusing a NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) of RapidEye and an RVI of C-band Radarsat-2, we demonstrated that the proposed FVI has higher separability in different vegetation types than only with OVI and RVI. Also, the experimental results show that the proposed index not only has information on the vegetation greenness of the NDVI, but also has information on the canopy structure of the RVI. Based on this preliminary result, since the vegetation monitoring is more detailed, it could be possible in various application fields; this synergistic FVI will be further developed in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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