The Synthetic Aperture Radar (SAR) data are considered to contain the greatest amount of information among various microwave techniques developed for measuring ocean variables from aircraft or satellites. They have the potential of measuring wavelength, wave direction and wave height of the ocean waves. But, it is difficult to retrieve significant ocean wave heights and surface current from conventional SAR data, since the imaging mechanism of ocean waves by a SAR is determined by the three basic modulation processes arise through the tilt modulation, hydrodynamic modulation and velocity bunching which are poorly known functions. Along-Track Interferometric (ATI) SAR systems can directly detect the Doppler shift associated with each pixel of a SAR image and have been used to estimate wave fields and surface currents. However, the Doppler shift is not simply proportional to the component of the mean surface current. It includes also contributions associated with the phase velocity of the Brags waves and orbital motions of all ocean waves that are longer than Brags waves. In this paper, we have developed a new method for extracting the surface current vector using multiple-frequency (L- & C-band) ATI SAR data, and have generated surface wave height information.
Kim, Duk-Jin;Lyzenga, David R.;Choi, Woo-Young;Kim, Youn-Soo
Proceedings of the KSRS Conference
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2007.10a
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pp.61-64
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2007
Subsurface Internal Waves (IWs) can be detected in satellite images as periodic alternating brighter/darker stripes. It is known that there are two types of IWs - depression type and elevation type - depending on the water depth in stratified oceans. In this study, we have quantitatively verified the process of converting polarity from depression waves to elevation waves using ERS-2 SAR images acquired over the northern South China Sea. We simulated the evolution of IWs near a turning point with a numerical model for internal wave propagation. The simulation results near the turning point clearly showed us not only a conversion process of IWs from depression to elevation waves, but also a similar wave pattern with the observed SAR image. We also simulated SAR intensity variation near the turning point. The upper layer currents were computed at regular intervals using the numerical model, as the IWs were passing through the turning point. Then, an integrated hydrodynamic-electromagnetic model was used for simulating SAR intensity profiles from the upper layer currents at each position. The simulated SAR intensity profiles at each position were compared with the observed SAR intensities.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.22
no.6
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pp.735-744
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2019
One of the key factors for recognition performance in the automatic target recognition for synthetic aperture radar imagery(SAR-ATR) system is reliability of the SAR target database. To achieve optimal performance, the database should be constructed using the images obtained under the same operating condition as the SAR sensor. However, it is impractical to have the extensive set of real-world SAR images, and thus those from the electro magnetic prediction tool with 3-D CAD models are suggested as an alternative where their reliability can be always questionable. In this paper, a method for similarity assessment between target SAR images is presented inspired by the fact that a target SAR image is mainly characterized by the features of scattering centers. The method is demonstrated using a variety of examples and quantitatively measures the similarity related to reliability. Its assessment performance is further compared with that of the existing metric, structural similarity(SSIM).
The main objective of this study is to analyse the polarimetric characteristics of the various terrain targets by ground-based polarimetric SAR system and to confirm the compatible and effective polarimetric analysis method to reveal the polarization properties of different terrain targets by the GB-SAR. The fully polarimetric GB-SAR data with HH, HV, VH, and VV components were focused using the Deramp-FFT (DF) algorithm. The focused GB-SAR images were processed by the H/A/$\alpha$ polarimetric decomposition and the combined H/$\alpha$ or H/A/$\alpha$ and Wishart classification method. The segmented image and distribution graphs in H/$\alpha$ plane using Cloude and Pottier's method showed a reliable result that this quad-polarization GB-SAR data could be useful to classified corresponding scattering mechanism. The H/$\alpha$-Wishart and H/A/$\alpha$-Wishart classification results showed that a natural media and an artificial target were discriminated by the combined classification, in particular, after applying multi-looking and the Lee refined speckle filter.
Continuous monitoring and immediate response is essential to protect the national maritime territory and maritime resources from the activities of illegal ships. Synthetic Aperture Radar (SAR) images with a wide range of images are effective for maritime surveillance asthe weather and day-night conditions rarely affect to image acquisition. However, an effective ship detection is not easy due to the huge data size of SAR images and various characteristics such as the speckle noise. In this study, the Human Visual Attention System (HVAS) algorithm was applied to KOMPSAT-5 to extract the initial targets, and the SAR-Split algorithm depending on the imaging modes was used to remove false alarms. The detected targets were finally selected by the Constant False Alarm Rate (CFAR) algorithm and matched with the ship's Automatic Identification System (AIS) information. Overall, the detected targets were well matched with AIS data, but some false alarms by ship wakes were observed. The detection rate was about 80% in ES mode and about 64% in ST mode. It is expected that the developed ship detection algorithm will contribute to the construction of a wide area maritime surveillance network.
Every year, several typhoons hit the Korean peninsula and cause severe damage. For the prevention and accurate estimation of these damages, real time or almost real time flood information is essential. Because of weather conditions, images taken by optic sensors or LIDAR are sometimes not appropriate for an accurate estimation of water areas during typhoon. In this case SAR (Synthetic Aperture Radar) images which are independent of weather condition can be useful for the estimation of flood areas. To get detailed information about floods from satellite imagery, accurate classification of water areas is the most important step. A commonly- and widely-used classification methods is the ML(Maximum Likelihood) method which assumes that the distribution of brightness values of the images follows a Gaussian distribution. The distribution of brightness values of the SAR image, however, usually does not follow a Gaussian distribution. For this reason, in this study the ANN (Artificial Neural Networks) method independent of the statistical characteristics of images is applied to the SAR imagery. RADARS A TSAR images are primarily used for extraction of water areas, and DEM (Digital Elevation Model) is used as supplementary data to evaluate the ground undulation effect. Water areas are also extracted from KOMPSAT image achieved by optic sensors for comparison purpose. Both ANN and ML methods are applied to flat and mountainous areas to extract water areas. The estimated areas from satellite imagery are compared with those of manually extracted results. As a result, the ANN classifier performs better than the ML method when only the SAR image was used as input data, except for mountainous areas. When DEM was used as supplementary data for classification of SAR images, there was a 5.64% accuracy improvement for mountainous area, and a similar result of 0.24% accuracy improvement for flat areas using artificial neural networks.
In this paper, based on the data link model characterized by the spaceborne small SAR system, the high rate multi-channel data link module is designed including link storage, link processor, transmitter, and wide-angle antenna. The design results are presented with the performance analysis on the data link budget as well as the multi-mode data rate in association with the SAR imaging mode of operation from high resolution to the wide swath.
This paper presents that the comparison results of AT (Active Transponder) positions obtained from different measurements: the result of GPS device and evaluated position from the SAR (Synthetic Aperture Radar) image, and active transponders can be useful as GCPs(Ground Control Points) in SAR images. The X-band AT are installed on the wide-and-flat area to improve SCR(signal-to-clutter ration), and activated to represent impulse response function in order to operate as one point target in SAR images. Cosmo-SkyMed operating at X-band frequency are used to provide SAR images of AT. The comparison of AT position is performed by using the result of GPS device field measurement and AT SAR images. ENVI-SARscape S/W is used to evaluate AT position in the SAR images. From the comparison, it is shown that AT are useful as GCPs for SAR images.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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v.1
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pp.187-194
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2006
Recently satellite SAR techniques have become essential observation tools for various ocean phenomena such as wind, wave, and current. The CMOD4 and CMOD-IFR2 models are used to calculate the magnitude of wind at SAR resolution with no directional information. Combination of the wave-SAR spectrum analysis and the inter-look cross-spectra techniques provides amplitude and direction of the ocean wave over a square-km sized imagette, The Doppler shift measurement of SAR image yields surface speed of the ocean current along the rador looking direction, again at imagette resolution. In this paper we report the development of a SAR Ocean processor (SOP) incorporating all of these techniques. We have applied the SOP to several RADARSAT-1 images of the coast of Korean peninsula and compared the results with oceanographic data, which showed reliability of spaceborne SAR-based oceanographic research.
Recently satellite SAR techniques have become essential observation tools for various ocean phenomena such as wind, wave, and current. The CMOD4 and CMOD-IFR2 models are used to calculate the magnitude of wind at SAR resolution with no directional information. Combination of the wave-SAR spectrum analysis and the inter-look cross-spectra techniques provides amplitude and direction of the ocean wave over a square-km sized imagette, The Doppler shift measurement of SAR image yields surface speed of the ocean current along the radar looking direction, again at imagette resolution. In this paper we report the development of a SAR Ocean processor(SOP) incorporating all of these techniques. We have applied the SOP to several RADARSAT-1 images of the coast of Korean peninsula and compared the results with oceanographic data, which showed reliability of spaceborne SAR-based oceanographic research.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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