Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.14
no.2
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pp.163-168
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2008
Ship detection from satellite remote sensing is a crucial application for global monitoring for the purpose of protecting the marine environment and ensuring marine security. It permits to monitor sea traffic including fisheries, and to associate ships with oil discharge. An automatic ship detection approach for RADARSAT Fine Synthetic Aperture Radar (SAR) image is described and assessed using in situ ship validation information collected during field experiments conducted on August 6, 2004. Ship detection algorithms developed here consist of five stages: calibration, land masking, prescreening, point positioning, and discrimination. The fine image was acquired of Ulsan Port, located in southeast Korea, and during the acquisition, wind speeds between 0 m/s and 0.4 m/s were reported. The detection approach is applied to anchoring ships in the anchorage area of the port and its results are compared with validation data based on Vessel Traffic Service (VTS) radar. Our analysis for anchoring ships, above 68 m in length (LOA), indicates a 100% ship detection rate for the RADARSAT single beam mode. It is shown that the ship detection performance of SAR for smaller ships like barge could be higher than the land-based radar. The proposed method is also applied to estimate the ship's dimensions of length and breadth from SAR radar cross section(RCS), but those values were comparatively higher than the actual sizes because of layover and shadow effects of SAR.
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.4
no.4
s.15
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pp.35-42
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2004
Accurate classification of water area is a preliminary step to analyze the flooded area and damages caused by flood. This is essential process for monitoring the region where annually repeating flood is a problem. The accurate estimation of flooded area can ultimately be utilized as a primary source of information for the policy decision. In this paper, flooded areas was classified using 1:25,000 land use map and a RADARSAT image of Ok-Chun and Bo-Eun located in Chung-Book province taken in 12th of August, 1998. Then we analyzed the flood area based on GIS. A RADARSAT image was used to classify the flooded areas with slope theme generated from digital elevation model. In processing on a RADARSAT image, the geometric correction was performed by a backwardgeocoding method based on ephemeris data and one control point for near real time flood area analysis.
백두산 지역의 JERS-1 SLC 영상과 볼리비아 지역의 RADARSAT 영상에 대해 각각 interferometry와 radargrammetry를 이용하여 수치표고모형을 제작하였다. Interferometry 는 coregistration, interferogram 작성, phase unwrapping 과정으로 나눠지는데 temporal decorrelation으로 낮은 coherence, 부정확한 궤도정보가 DEM의 정확도를 저하시키는 주요 원인으로 작용하였다. Radargrammetry는 photogrammetry와 동일한 처리과정, 즉 GCP를 이용한 stereo model 설정, 영상 matching, 고도추출단계로 이루어지지만 광학영상 과는 다른 SAR 영상의 기하학적, 방사적 특성이 고려되어야 한다.
It is often crucial to obtain a map of flood inundated area with more accurate and rapid manner. This study attempts to evaluate the potential of satellite synthetic aperture radar (SAR) data for mapping of flood inundated area in Imjin river basin. Multitemporal RADARSAT SAR data of three different dates were obtained at the time of flooding on August 4 and before and after the flooding. Once the data sets were geometrically corrected and preprocessed, the temporal characteristics of relative radar backscattering were analyzed. By comparing the radar backscattering of several surface features, it was clear that the flooded rice paddy showed the distinctive temporal pattern of radar response. Flooded rice paddy showed significantly lower radar signal while the normally growing rice paddy show high radar returns, which also could be easily interpreted from the color composite imagery. In addition to delineating the flooded rice fields, the multitemporal radar imagery also allow us to distinguish the afterward condition of once-flooded rice field.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.23
no.3
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pp.26-67
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2020
Synthetic Aperture Radar(SAR) is able to photograph the earth's surface regardless of weather conditions, day and night. Because of its possibility to search for hydrological factors such as soil moisture and groundwater, and its importance is gradually increasing in the field of water resources. SAR began to be mounted on satellites in the 1970s, and about 15 or more satellites were launched as of 2020, which around 10 satellites will be launched within the next 5 years. Recently, various types of SAR technologies such as enhancement of observation width and resolution, multiple polarization and multiple frequencies, and diversification of observation angles were being developed and utilized. In this paper, a brief history of the SAR system, as well as studies for estimating soil moisture and hydrological components were investigated. Up to now hydrological components that can be estimated using SAR satellites include soil moisture, subsurface groundwater discharge, precipitation, snow cover area, leaf area index(LAI), and normalized difference vegetation index(NDVI) and among them, soil moisture is being studied in 17 countries in South Korea, North America, Europe, and India by using the physical model, the IEM(Integral Equation Model) and the artificial intelligence-based ANN(Artificial Neural Network). RADARSAT-1, ENVISAT, ASAR, and ERS-1/2 were the most widely used satellite, but the operation has ended, and utilization of RADARSAT-2, Sentinel-1, and SMAP, which are currently in operation, is gradually increasing. Since Korea is developing a medium-sized satellite for water resources and water disasters equipped with C-band SAR with the goal of launching in 2025, various hydrological components estimation researches using SAR are expected to be active.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.10
no.4
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pp.706-711
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2006
In order to retrieve ocean wind from SAR() image, and to estimate and validate between SAR-derived wind and in-situ wind, with RADAR SAR ocean images and real time marine meteorological data. It was used images with more than 10km to analyze the band of wind in SAR image by FFT(First Fourier Transformation) method and was used CMOD5 as wind retrieval model to retrieve ocean wind. In this study, generally it showed good results as RMS presented 0.8m/s for speed and 8 degree for direction, and especially when wind was hish speed, it presented very good results.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2007.06a
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pp.227-230
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2007
If we use the microwave of SAR, we can observe on the ocean in spite of bad weather, day and night time. Sea surface images on the ocean of SAR have a lot of information on the atmospheric phenomena related to surface wind vector. Information of wind speed which is extracted from SAR images is used variously. Wind direction data and sigma nought value are put in the CMOD which can extract wind information in order to estimate sea surface wind from SAR images. Wind spectrum which is extracted from SAR always presents opposed two points of $180^{\circ}$ because of applying to 2D-FFT. These ambiguities should be decided by position of land, wind direction or numerical model. Previously, we converted into sigma nought after extracting Digital Number from RadarSat-1 SAR using ENVI4.0, thus, it took a long time because every process was manual. Therefore, we converted sigma nought by matlab code after making matlab code. After that, we are extracting wind direction from sigma nought. Now, to decide wind direction needs further study because wind direction has $180^{\circ}$ ambiguity.
Any classification process using SAR images presupposes the reduction of multiplicative speckle noise, since the variations caused by speckle make it extremely difficult to distinguish between neighboring classes within the feature space. Therefore, several adaptive filter algorithms have been developed in order to distinguish between them. These algorithms aim at the preservation of edges and single scattering peaks, and smooths homogeneous areas as much as possible. This task is rendered more difficult by the multiplicative nature of the speckle noise the signal variation depends on the signal itself. In this paper, LEE(Lee 1908) and R-LEE(Lee 1981) filters using local statistics, local mean and variance, are applied to RADARSAT SAR images. Also, a new method of speckle filtering, EPOS(Edge Preserving Optimal Speckle)(Hagg & Sties 1994) filter based on the statistical properties of speckle noise is described and applied. And then, the results of filtering SAR images with LEE, R-LEE and EPOS filters are compared with mean and median filters.
최근 인공위성 SAR를 이용한 기술은 해풍,파랑,해류 등과 같은 해양에서 발생되는 다양한 현상을 관측하고 연구하는데 펼수적인 기술로 대두되고 있다. CMOD4, CMOD-IFR2 모델은 해상풍의 크기를 구할 수 있으며,wave-SAR 변환 기법과 inter-look cross-spectra 기법은 파랑의 크기,방향과 같은 물리적 값을 추출할 수 있다. 또한 Doppler shift 기법을 적용하여 해류속도를 구할 수 있다. 본 연구에서는 위의 기법들을 종합적으로 적용하여 SOP (SAR Ocean Processor) 프로세서를 개발하였다. 이 프로세서를 한반도 연안 지역에 적용하여 RADARSAT-1 영상자료로부터 해풍,파랑,해류의 물리적 정보를 추출하였으며,이를 현장 관련 자료와 비교하여 신뢰할만한 결과를 얻을 수 있었다.
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2004.04a
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pp.303-308
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2004
The acquisition of many control points for SAR data processing is very difficult and time_consuming steps. For resolving the problem about control points, this paper describes satellite orbit refinement method using minimum control point. Accuracy of geocoding according to distribution and number of control points are analyzed and geocoded RADARSAT image was produced in the paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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