기존의 고도계는 레이더 특성에 의해 직하부의 높이 값을 정밀하게 관측할 수 없었다. 그러나 레이더 간섭 고도계는 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상의 칩 펄스(Chirp Pulse)를 이용한 고정밀 경사거리(Slant Range Distance)관측, 도플러 효과를 이용한 고정밀 경사각(Squint Angle)의 관측 및 레이더 간섭기법(SAR Interferometry)을 이용한 고정밀 관측각(Look Angle)의 관측을 가능하게 하였다. 이 연구의 목적은 레이더 간섭 고도계의 효율적인 신호처리 기법의 개발에 있다.
본 논문은 SAR 위성 기술의 현황을 조사하여 향후 우리나라 HRWS SAR (High Resolution Wide Swath Synthetic Aperture Radar) 위성을 개발하기 위한 전략을 제안하기 위해 만들어졌다. 현황조사를 통해, 최신 SAR 기술 동향은 SAR 위성 영상을 보다 적극적으로 활용하기 위해 DBF(Digital Beam-Forming), SCORE(SCan-On-REceive), DPCA(Displaced Phase Center Antenna), 간섭계, 그리고 편파 기술을 사용하는 것이라는 것을 알 수 있었다. 이와 같은 최신 SAR 기술 동향 및 해외 HRWS SAR 개발 사례를 기반으로, 수년 내로 발사가 예정된 KOMPSAT-6(KOrea Multi-Purpose SATellite-6)를 사용하여 DPCA 및 SCORE 기술을 개발하고, 결국에는 전지구를 일주일 간격으로 관측할 수 있는 HRWS SAR 위성을 개발하는 것을 향후 우리나라 HRWS SAR 위성 개발을 위한 전략으로 제안하였다.
InSAR (Interferometric SAR) 기법을 이용한 DEM 추출은 두 SAR 영상의 정합, 간섭도 생성, 위상 필터링, 위상 unwrapping, 고도변환, 좌표계 변환 등 매우 복잡한 단계를 필요로 한다. 본 연구에서는 unwrapped 위상을 고도값으로 변환하는 과정에 대한 정밀도 향상을 위한 알고리즘을 개발하였다. 개발된 알고리즘은 지구타원체를 고려하여 수정된 ambiguity 방법, Schw$\ddot{a}$bisch 방법과 더불어 두 SAR 자료의 궤도가 평행하지 않을 때 발생하는 오차를 현저히 줄일 수 있는 개선된 ambiguity 방법이다. JERS-1 궤도를 이용한 알고리즘 성능 분석을 통해 기존 ambiguity 알고리즘은 두 개의 SAR 영상 궤도가 평행하지 않은 경우, 간섭위상의 고도변환 과정 중에 약 40 m 이상의 오차가 발생할 수 있음을 확인하였다. 개발된 알고리즘은 JERS-1과 같은 위성궤도의 불안정 또는 ERS2-ENVISAT Cross-InSAR를 위한 궤도 제어 등 다양한 원인에 의해 발생할 수 있는 평행하지 않는 두 위성 궤도 자료의 간섭쌍을 이용한 정밀 InSAR DEM 생성에 매우 효과적으로 활용될 수 있다.
지구관측을 위한 영상레이더 위성시스템은 고전력의 고주파 신호를 방출하는 영상레이더를 비롯하여, 획득한 영상 이미지 전송을 위한 데이터 링크 시스템, 위성 운용을 위해 지상과 통신하기 위한 원격측정명령계 시스템 등의 다양한 주파수를 가지는 RF 시스템을 탑재한다. 각각의 시스템은 다양한 주파수 성분을 가진 RF 신호를 송출할 뿐만 아니라 매우 높은 RF 전력을 복사하므로 위성체에 장착된 전기전자부품에서의 복사 내성 규격을 초과할 수 있다. 또한, RF를 송수신하는 여러 서브 시스템간 간섭 문제가 발생할 수 있다. 따라서, 영상레이더 위성과 동일한 형상을 가진 시스템 구조모델을 제작하고 위성에 탑재되는 RF시스템과 유사한 전기적인 특성을 가지는 안테나를 제작 및 설치하여 위성 운용시 발생할 수 있는 RF 간섭에 의한 영향을 분석 및 검증하였다.
SNAP(SeNtinel's Application Platform)은 유럽우주국이 개발한 공개 소프트웨어로서, SAR(Synthetic Aperture Radar)와 광학위성을 포함한 Sentinel 위성 시리즈에서 얻은 자료를 처리하는 여러개의 Toolbox로 이루어져 있다. 이 중 S1TBX(Sentinel-1 ToolBoX)는 주로 Sentinel-1A/B 영상과 간섭기법을 처리하기 위한 프로그램으로, Graph Builder와 같은 흐름도 방식의 자료처리 기법을 제공하고 DEM(Digital Elevation Model) 자동다운로드 및 모자이크 등을 포함한 편리한 기능을 탑재하고 있다. 프로그램 업데이트가 매우 활발하여, 컴퓨터 메모리가 충분하다면 InSAR(Interferometric SAR)와 DInSAR(Differential InSAR)의 수행이 원활해 최근 전세계적으로 널리 이용되고 있다. S1TBX에는 또한 기존의 타 SAR 위성 자료 처리기능을 포함하고 있으며, 최근 버전 5 이후에는 KOMPSAT-5의 처리 기능도 추가되었다. 이 연구에서는 SNAP의 S1TBX를 이용하여 KOMPSAT-5 SAR 영상의 간섭기법을 처리한 예를 보여주고 있다. 몽골 Tavan Tolgoi 노천탄광에서는 2015년도에 KOMPSAT-5로 얻어진 DEM과 2000년에 얻어진 SRTM 1sec DEM의 차이를 분석한 결과, 15년 동안 최대 130미터 깊이를 채굴하였고 쌓아놓은 광석의 높이가 70미터를 넘는 것을 확인하였다. 남극 장보고기지 인근 빙하지역에서는 타 프로그램에서는 조석과 지형 InSAR 신호가 관찰 되었으나, 궤도오차 및 DEM 오차로 SNAP으로는 처리가 불가했다. 또한 이라크 사막지역에서 여러 장의 DInSAR 영상이 만들어졌으나 시스템 오차로 보이는 줄무늬가 coherence 영상에 다수 발견되었다. StaMPS 적용을 위한 Stack은 궤도 오차 혹은 프로그램 버그로 인하여 불가했다. 최근 SNAP의 사용자가 급증하고 있고 업그레이드가 매우 빠르기 때문에 조만간 해결될 것으로 기대한다.
정착해빙은 극지역 해안에 형성되는 고착된 해빙으로, 해양 생태계와 해안에 위치한 과학기지들의 운용에 큰 영향을 끼치는 중요한 인자이기 때문에 지속적인 관측이 중요하다. 본 연구에서는 6, 12, 18일의 시간 기선을 가지는 Sentinel-1 영상레이더(synthetic aperture radar, SAR) 간섭 긴밀도 영상들을 레이어 병합하여 동남극 장보고 과학기지 주변의 정착해빙을 탐지하였다. 2017년 7월부터 2018년 6월까지 총 50장의 간섭 긴밀도 영상을 제작하였으며, 이로부터 1년간의 정착해빙 면적 변화를 도출하였다. Campbell 빙하설을 기준으로 동쪽과 서쪽에서 정착해빙의 면적이 최대가 되는 시기가 상이함을 확인하였다. 이 연구를 통하여 SAR 간섭 긴밀도를 활용한 정착해빙 탐지 가능성을 확인하였으나, 생성 시간이 짧거나 부드러운 표면을 가져 작은 레이더 후방산란을 보이는 정착해빙과 Campbell 빙하설의 흐름 및 붕괴로 인해 급작스러운 움직임을 보이는 빙하설 인접 지역에서의 정착해빙이 미탐지 되는 한계점은 개선이 필요할 것으로 보인다.
적설은 자주는 아니지만 가끔 비교적 넓은 범위에 피해를 발생시킨다. 적설에 의한 피해를 예방하기 위해서는 피해를 유발하는 적설심을 미리 파악해 둘 필요가 있다. 하지만 관측하고 있는 적설심은 특정 관측지점으로 한정되어 피해를 유발하는 한계적설심을 파악하는데 어려움이 있다. 이를 극복하기 위한 일반적인 방법은 관측지점의 적설을 보간하여 공간적으로 확대하는 것이다. 하지만 이것은 매우 적은 자료를 가지고 넓은 영역을 통계적으로 추정해야하는 한계로 인해 피해 유발 한계적설심의 구명에 더 혼란을 주기도 한다. 이를 보완하기 위해서는 넓은 영역을 관측하는 위성영상을 활용할 수 있으며, 그 중에서도 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar; SAR)를 이용한 InSAR(Interferometric Synthetic Aperture Radar) 기법은 이를 위해 적절한 방법일 수 있다. 영상의 간섭계는 두 개의 다른 시기에 측정된 합성개구레이더 영상의 위상차를 이용한 것으로 일반적으로 다른 조건들이 일치할 때 지형의 변화를 추적할 때 사용되곤 한다. 그런데 만약 두 시기 사이에 특별한 지형적인 변화를 일으키는 요인이 없고 단지 적설만이 존재한다면 두 영상의 위상차는 적설의 효과로 볼 수 있을 것이다. 적설이 전파의 전달경로를 다르게 만들어 위상차를 발생시키는 것으로 가정할 수 있다. 이때 발생하는 위상차는 적설심과 적설의 굴절률에 의해 다를 수 있다. 이에 본 연구에서는 적설 전후에 수집된 인공위성 합성개구레이더 자료의 위상차를 분석한 간섭영상을 이용해 적설심의 공간분포를 추정하여 비교해 보고자 한다. 이를 위해 적설에 대한 투과가 가능한 C밴드 레이더를 사용하는 Sentinel-1의 영상을 사용하였다. 적설심의 공간분포는 실제 피해발생지역의 적설심을 보다 정확하게 추정하는데 기여할 수 있으며, 이것은 실제 피해유발적설심을 파악하는데 도움이 될 것이다.
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.
본 논문에서는 지형기반항법 시스템에 적용을 위해 레이더 고도계로부터 최근점의 경사거리 고도와 비행횡축방향 각도를 측정할 수 있는 구조의 간섭계 레이더 고도계 성능을 사전 검증하기 위해 MATLAB을 사용하여 컴퓨터 GUI 기반의 시뮬레이터를 구현하였다. 서론 부분에서 지형기반항법과 간섭계 레이더 고도계에 대하여 간략하게 소개를 하였고, 단원 II에서는 수치지형자료(Digital Elevation Map: DEM)에서 반사 신호를 모델링하기 위한 기본단위 격자를 나누고, 각각의 격자마다 레이더 반사 단면적(Radar Cross Section: RCS)을 계산하여 빔폭 내의 반사 신호에 대한 신호대 잡음비(Signal-Noise Ratio: SNR)를 계산하는 과정을 설명하였다. 또한, 단원 III과 IV에서는 간섭계 레이더 고도계 신호처리 과정과 시뮬레이터의 구조를 설명하였다.
2-pass DInSAR (Differential Interferometric SAR) 기법을 이용한 DEM 생성 방법은 SAR 영상쌍 간의 정합, 간섭도 생성, 위상 unwrapping, DEM오차 계산, 좌표계 변환 등 복잡한 단계가 필요하다. 이러한 각 단계별 자료처리 정확도는 최종적으로 생성되는 DEM의 성능에 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 TanDEM-X bistatic SAR 영상의 2-pass DInSAR 기법 기반 DEM 생성 방법에 대한 성능 향상을 위한 개선된 방법을 개발하였다. 개발된 DEM 생성 방법은 unwrapped 위상 내의 DEM 오차와 좌표계 변환 시 발생할 수 있는 DEM오차를 현저히 줄일 수 있는 방법이다. 개발된 알고리즘의 성능 분석은 GPS 측량으로부터 생성한 지상기준점(Ground Control Point, GCP)을 이용하여 기존의 방법과 새로 제안된 알고리즘 적용 결과의 수직정확도(Root Mean Square Error, RMSE)를 비교하여 수행하였다. 실제 unwrapped 위상 및 좌표계변환 오차에 대한 보정을 수행하지 않고 생성한 DInSAR 기반 DEM의 고도 오차는 수직정확도는 39.617 m로 관측되었고, 제안한 방법을 통하여 생성한 DEM의 수직정확도는 2.346 m로 향상됨을 확인할 수 있었다. 제안하는 2-pass DInSAR 기법을 통해 reference로 사용한 SRTM 30 m DEM(수직정확도 5.567 m)에 DInSAR로 관측한 SRTM DEM 오차를 보상하여 최종적으로 공간해상도는 약 5배, 수직 정확도는 약 2.4배 향상된 DEM을 생성할 수 있었다. 또한, 제안한 방법을 통하여 생성한 DEM의 공간해상도를 SRTM 30 m DEM과 TanDEM-X 90 m DEM과 일치시키고 수직정확도를 비교한 결과 각각 약 1.7배 및 1.6배 향상되어 제안하는 2-pass DInSAR 기반 DEM 생성 방법으로 보다 정확한 DEM 생성이 가능함을 확인할 수 있었다. 빈번한 형태학적 변화를 갖는 지역에 대한 DEM의 지속적인 업데이트를 위하여 본 연구에서 도출한 방법을 이용한다면 저비용으로 빠른 시간 내에 효과적으로 DEM을 갱신할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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