기상상태에 관계없이 데이터를 획득할 수 있는 Synthetic Aperture Radar (SAR)는 산림 분야에서 C, L, P 밴드의 자료가 많이 연구되어 왔다. 특히 밴드 간에 산림 지역에서 수관을 투과하는 특성이 뚜렷하게 나타나고 있다. X밴드의 경우는 C, L, P 밴드에 비하여 수관 표면에서 backscattering이 일어나게 되므로 수종을 분류하게 되는데 더 큰 장점을 가질 수 있으나 지금까지 산림 분야에서는 X 밴드의 SAR 자료가 활발히 연구되어 오고 있지 않다. 이 연구는 X밴드 SAR자료의 산림 분야의 활용성을 검토해보는 목적으로 1994년 10월 3일에 동시 촬영된 SIR-C/X-SAR 자료의 L, C와 X 밴드의 backscattering coefficients의 차이점을 통해서 수관 밀도나 다른 산림 특성과의 연관성을 살펴보고자 한다. 연구지역은 국립산림과학원에 의하여 관리되고 있는 광릉 지역으로서 그 지역의 산림에 대한 정밀한 자료를 분석에 활용하여 SAR 자료의 밴드별 파장과 산림피복의 특성에 따른 연관성에 대해 분석하였다.
항공기 탑재형 SAR에서 요동보상 후 남아있는 잔여 오차 및 공간 가변적 오차 등으로 인해 품질이 저하된 SAR 영상을 보상하기 위한 분할처리 기반 자동초점 기법을 제시한다. Spotlight SAR는 공간 분할하고, Stripmap SAR는 시간 분할한 뒤, 분할된 데이터에 대해 영상을 생성한 후, 추정된 오차의 적합성 분석과정이 포함된 구역 자동초점 기법(Autofocus)를 수행한다. 또한 분할된 영상에서 위상오차 추정이 되지 않아 보상이 되지 않는 경우에는 인접한 분할 영상의 위상오차에 가중치를 부여하여 보상하는 과정을 통해 전체 영상의 화질을 향상시키는 방법을 제시한다.
국가해양영토에서 불법어업활동을 하는 어선으로부터 해상자원과 영토를 보호하기 위해 지속적인 모니터링과 즉각적인 대응은 필수적인 요소이다. Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상은 넓은 촬영 범위를 가지고 있으며, 기상과 주야 조건에 영향을 받지 않아 광역적인 해상 모니터링에 효과적이다. 그러나 SAR 영상의 데이터 크기와 스펙클 노이즈 등 다양한 특성으로 인해 처리속도와 탐지율이 높은 선박탐지 알고리즘 개발은 쉽지 않다. 본 논문에서는 국내 최초의 X-band SAR 위성인 KOMPSAT-5에 적합한 선박탐지 알고리즘을 개발 적용하였다. 효율적인 선박탐지를 위해 선박탐지 알고리즘은 Human Visual Attention System (HVAS), SAR-Split, Constant False Alarm Rate (CFAR) 알고리즘의 특성을 융합하여 적용했다. 또한, SAR 영상의 관측모드 별 특성을 고려한 SAR-Split 알고리즘 적용을 통해 탐지율을 향상시켰다. SAR 영상으로부터 탐지된 선박은 Automatic Identification System (AIS) 데이터와의 매칭을 통해 탐지율 분석이 수행되었다. 탐지된 선박은 AIS 자료와 전반적으로 잘 매칭되었으며, SAR 영상의 모드 별 특성을 고려하여 적용했을 때 보다 향상된 탐지율을 보였다. 탐지율은 Enhanced Standard (ES) 모드에서 약 80%, Standard (ST) 모드에서 약 64%의 결과를 보였다. 선박 탐지결과에서 발생한 대부분의 오탐지는 선박의 이동으로 발생하는 기포항적, AIS의 위치오차 등으로 발생하였다. 개발된 선박탐지 알고리즘은 대한민국 국가해양영토 광역 감시망 구축에 기여할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 Synthetic Aperture Radar 시스템 요동보상기법을 통해 영상을 형성하는 방법을 컴퓨터 시뮬레이션으로 실현하였다. 거리압축과정, 보상과정, 방위압축과정 및 잡음제거과정 등 요동보상 기법을 단계별로 실행하여 영상데이터를 형성하였다. 거리압축과정은 SAR 생데이터를 주파수영역으로 변환하고 변환된 데이터와 주파수영역의 거리참조함수를 상관시킨 후 결과를 시간영역으로 역변환 시키는 과정이다. 보상과정은 SAR를 탑재한 비행체의 요동을 보상하는 과정과 영상형성 방법상의 화질 저하요인을 제거하는 과정으로 분류하여 수행하였다. 비행체의 요동을 보상하는 과정은 렌지 게이트의 개폐시각을 기준으로 위상각을 보정하는 단계 및 빔내의 각 렌지 게이트에 대한 도플러 주파수를 계산하여 수신 데이터의 지상좌표를 결정하는 단계로 분류하여 수행하였다. 영상형성 방법상의 화질저하 요인을 보상하는 과정은 거리이동 효과 및 몽롱화 현상의 보상기준에 따라 보상의 정도 및 보상 유무가 결정되고 필요한 경우에만 보상과정이 수행된다. 방위압축과정은 보상과정이 완료된 데이터를 다시 주파수영역으로 변환하여 방위참조함수와 상관시킨 후 결과를 시간영역으로 역변환 시키는 과정으로 SAR의 영상데이터를 형성한다. 이렇게 형성된 영상데이터는 잡음과 신호가 혼용된 상태이므로 임계값을 적용하여 잡음과 신호를 분리한다.
SAR는 1987년 미국의 인공위성 Seasat에 의해 사용된 이후 현재 그 활용의 중요성이 점차 증대하고 있는 원격탐사 방법 중 하나이다. SAR는 특수 신호처리를 통하여 실제 안테나의 길이보다 매우 큰 안테나를 사용하는 합성효과를 이용하여 고해상도를 얻는다. 따라서 안테나 자 체의 개발뿐만 아니라 신호처리 기술의 개발이 SAR기술의 중요한 부분을 차지한다. 따라서 실제 신호처리에 관계자 뿐만아니라 SAR영상자료를 해석하여 이용하고자하는 사용자들도 SAR 신호 처리에 대한 이해가 필요시된다. 비록 rangd-Droppler domain을 이용하는 전통적인 SAR신호처 리 방법이 많이 사용되고 있으나 range migration과 azimuch compression에서 여러 문제점을 갖 고 있다. 최근 개발되고 있는 wavenumber domain을 이용한 방법은 좀더 나은 SAR 영상복원을 성취할 수 있는 기반을 마련해 준다. Born(first) 근사법을 이용하여 얻은 새로운 wavenumber domain을 이용한 알고리즘과 비교해볼 때 전통적인 방법의 transfer function은 새로운 방법의 일 차항까지만으로 이뤄진 근사값이다. 새로운 알고리즘을 이용한 모의실험 및 항공기 c-band SAR 로 얻어진 실제 데이터에 적용결과 그 우수성이 판명되었다.
본 논문에선 Interferometric Synthetic Aperture Radar(InSAR) 고도계의 측정값인 거리와 도래각(Angle of Arrival: AOA)을 실제 수치 표고 자료(Degital Elevation Model: DEM)상에서 모의실험하여 얻었다. 이 때 거리 측정값을 얻기 위해서 필요한 원시 데이터 및 압축 데이터의 결과도 나타냈다. 도래각은 안테나 간의 위상 차이로부터 Deterministic Maximum Likelihood Estimator(DMLE)를 사용하여 구했다. 거리 빈(range bin)의 크기와 펄스 반복 주기(PRI: Pulse Repetition Interval)가 실제 수치 표고 자료의 셀 크기에 비해 작기 때문에 모의실험에 적합하지 않다. 따라서 본 논문에서는 선형 보간법을 이용하여 해상도가 높은 수치 표고 자료를 생성하여 모의실험하였다. 서론 부분에서 InSAR 고도계를 소개하였고, 고도와 각도를 구하는 방법에 대해서 설명하였으며, 모의실험 부분에서 위에 소개된 방법의 성능을 보였다.
SAR 데이터를 이용하는 IFSAR 기법은 응용분야가 다양하며, 레이더의 위상정보를 이용하여 고 정밀 고도정보를 추출할 수 있는 유일한 첨단기술이다. 본 논문에서는 IFSAR 기법을 구현하는 전체 알고리즘을 고찰하였다. 그리고 SAR 데이터의 방위방향 aliasing 제거 및 인터페로그램을 생성하는 알고리즘을 제안하였으며, 실험을 통하여 이를 검증하였다. 실험결과 방위방향 aliasing이 제거되고 적합한 인터페로그램이 생성되었다. 따라서 본 논문에서는 정밀한 고도정보를 추출하는데 필수적인 인터페로그램 생성방안 및 IFSAR 알고리즘 주요 모듈에 대한 개발방안을 제시하였다.
합성 개구 레이다(SAR, synthetic aperture radar)는 주야간 및 기상 조건에 구애받지 않고 원하는 지점을 관측할 수 있다는 장점으로 인해 최근 그 수요가 점점 늘어나고 있다. SAR 위성으로 관측한 원시 데이터는 위성궤도보정, 방사보정, multi-looking, geocoding과 같은 전처리 과정이 필요하며, 사용자의 목적에 따라 물체 탐지, 변화탐지, DEM(Digital Elevation Model) 등 영상 활용을 하기 위해서는 추가적인 처리 과정이 요구된다. 이러한 전처리와 연산과정은 매우 복잡하며 많은 시간과 컴퓨팅 자원을 필요로 한다. 주로 SAR 영상을 활용하는 기관에서는 영상을 편리하고 쉽게 처리하기 위해 각 기관의 활용 목적에 맞는 분석도구를 개발하여 사용 및 외부 수요자들에게 제공하고 있다. 본 논문에서는 국내외에서 이용하고 있는 대표적인 SAR 분석도구들의 기능 및 특성에 대해 소개하고자 한다.
항공기 탑재 SAR(Synthetic Aperture Radar)의 경우 요동의 발생은 필수적이며, 요동 보상 이후 완전히 제거되지 않은 잔여 오차에 의한 품질 저하를 개선하기 위한 자동 초점(Autofocus: AF) 기법은 반드시 필요하다. 본 논문에서는 스포트라이트 모드(spotlight mode)로 획득한 실제 SAR 영상에서 견고한 성능 개선이 가능한 최소 엔트로피(Minimum-Entropy: ME) 기반의 자동초점 기법을 제시한다. AF의 반복 적용 시마다 위상 오차 추정치가 단조 감소 조건을 만족하는지를 확인하고 이를 어긋날 경우, 조건을 만족하도록 위상 오차 추정 크기를 조정하는 기법을 제안한다. 실제 SAR 원시데이터에 제안한 방식을 적용하고 성능 비교를 수행하여 제안한 방식의 우수함을 보이도록 한다.
본 논문에서는 편파화 정도(Degree of Polarization: DoP)와 동일 편파 위상차(Co-polarized Phase-Difference: CPD)를 이용한 SAR 영상 분류법을 제안한다. 우선, 측정된 stokes 산란 operator로부터 DoP와 CPD를 얻는 계산식을 유도하고, SAR 영상 분류 과정을 설명한다. 다음에는 측정에서 얻은 완전 편파 L밴드 SAR 영상 데이터에 분류법을 적용하여 그 정확성을 검증하고, 예외 경우를 검토한다. 마지막으로 제안된 분류법으로 SAR 영상을 크게 4가지 그룹인 맨땅, 낮은 식물, 높은 식물, 주거 지역(마을)으로 분류한 결과를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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