The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.23
no.12
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pp.1388-1398
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2012
SAR(Synthetic Aperture Radar) systems can provide images of wide coverage in day, night, and all-weather conditions. However wideband SAR systems are known to be vulnerable to interferences from other devices operating at in-band or adjacent spectrums and this may lead to image corruptions. In this paper, a SAR point target simulator is developed that provides performance analysis on image distortion caused by interferences from other devices. Interference signals are generated based on the experimental data observed from acquired SAR raw data. Simulation results include typical SAR performance measures such as spatial resolution, peak to sidelobe ratio and integrated sidelobe ratio. Finally, SAR target simulations are performed and shown to correspond to the image corruptions found in real SAR missions affected by RF interferences.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.17
no.3
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pp.364-377
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2014
In this paper, we have developed a target recognition algorithm based on a template matching technique using Synthetic Aperture Radar (SAR) images. For efficient computations, Radon transform-based azimuth estimation algorithm was used with the template matching. MSTAR data set was divided into two groups according to the depression angles, which were a train set and a test set. Template data were generated by rotating and cropping chips which were from MSTAR train set using the azimuth estimation algorithm. Then the template matching process between test data and template data was performed under various conditions. Performance variation according to contrast enhancement preprocessing which is scarce in open literature was also presented. The analysis results show that the target recognition algorithm could be useful for the automatic target recognition using SAR images.
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.
Significant research has been conducted on the W-band synthetic aperture radar (SAR) system that utilizes the 77 GHz frequency modulation continuous wave (FMCW) radar. To reconstruct the high-resolution W-band SAR image, it is necessary to transform the point cloud acquired from the stereo cameras or the LiDAR in the direction of 6 degrees of freedom (DOF) and apply them to the SAR signal processing. However, there are difficulties in matching images due to the different geometric structures of images acquired from different sensors. In this study, we present the method to extract an optimized depth map by obtaining 6 DOF of the point cloud using a gradient descent method based on the entropy of the SAR image. An experiment was conducted to reconstruct a tree, which is a major road environment object, using the constructed W-band SAR system. The SAR image, reconstructed using the entropy-based gradient descent method, showed a decrease of 53.2828 in mean square error and an increase of 0.5529 in the structural similarity index, compared to SAR images reconstructed from radar coordinates.
A numerous oil slicks of natural origin were revealed in the southwest (SW) part of Caspian Sea by the synthetic aperture radar (SAR) images acquired by Envisat satellite in 2003-2004. On the basis of computer processing, visual analysis of SAR images and comparisons with bathymetry, geophysical and seismic data in geographic information system (GIS), a link between these slicks and unloading of liquid hydrocarbons in the SW Caspian is established. Oil slicks are basically concentrated above domes of local geological formations of the sedimentary cover. In total more than 90 seeps and mud volcanoes having a repeating regime and representing an active type were identified; they are distributed across the SW Azerbaijan and West Iranian sectors. Periodical occurrence of slicks can reflect alternation of mud volcanism pulses forced by intensive seismicity with the quiet periods. Seepage rate of oil in the SW part of the Caspian Sea according to SAR images is estimated to be up to 16,000 metric tons per year. The importance of unloading of oils on hydrochemistry and ecological conditions of the Caspian Sea is demonstrated. Conclusion is done that the Envisat SAR to be an excellent tool for studying oil seeps through observation oil slicks floating on the sea surface.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.21
no.11
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pp.1017-1026
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2015
Infrared (IR) target detection is one of the key technologies in Automatic Target Detection/Recognition (ATD/R) for military applications. However, IR sensors have limitations due to the weather sensitivity and atmospheric effects. In recent years, sensor information fusion study is an active research topic to overcome these limitations. SAR sensor is adopted to sensor fusion, because SAR is robust to various weather conditions. In this paper, a Boolean Map Visual Theory-Morphology (BMVT-M) method is proposed to detect targets in SAR and IR images. Moreover, we suggest the IR and SAR image registration and decision level fusion algorithm. The experimental results using OKTAL-SE synthetic images validate the feasibility of sensor fusion-based target detection.
Shi, Lijian;Ivanov, Andrei Yu.;He, Mingxia;Zhao, Chaofang
Proceedings of the KSRS Conference
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v.2
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pp.981-984
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2006
Oil pollution of the ocean is a major environmental problem, especially in its coastal zones. Synthetic aperture radar (SAR) flown on satellites, such as ERS-2 and Envisat, has been proved to be a useful tool in oil spill monitoring due to its wide coverage, day and night, and all-weather capability. The total 120 SAR images containing oil spill over the East China Sea were collected and analyzed, ranging in date from July 23, 2002 to November 11, 2005. After preprocessed, SAR images were segmented by adaptive threshold method. The oil spill images were incorporated into GIS after distinguished from look-like phenomena, finally we presented the oil spills distribution map for the East China Sea. The wide-swath and quick-looks SAR imagery for mapping of oil spill distribution over large marine areas were proved to be useful when full resolution data are not available. After the temporal and spatial distribution of the oil spills were analyzed, we found that most of oil spills were distributed along the main ship routes, which means the illegal discharge by ships, and the occurrence of oil spill detected on SAR images acquired during morning and summer is much higher than during evening and winter.
This study attempts to establish a system extracting and monitoring cultural grounds of seaweeds (lavers, brown seaweeds and seaweed fulvescens) and abalone on the basis of both KOMPSAT-2 and Terrasar-X data. The study areas are located in the northwest and southwest coast of South Korea, famous for coastal cultural grounds. The northwest site is in a high tidal range area (on the average, 6.1 min Asan Bay) and has laver cultural grounds for the most. An semi-automatic detection system of laver facilities is described and assessed for spacebome optic images. On the other hand, the southwest cost is most famous for seaweeds. Aquaculture facilities, which cover extensive portions of this area, can be subdivided into three major groups: brown seaweeds, capsosiphon fulvescens and abalone farms. The study is based on interpretation of optic and SAR satellite data and a detailed image analysis procedure is described here. On May 25 and June 2, 2008 the TerraSAR-X radar satellite took some images of the area. SAR data are unique for mapping those farms. In case of abalone farms, the backscatters from surrounding dykes allows for recognition and separation of abalone ponds from all other water-covered surfaces. But identification of seaweeds such as laver, brown seaweeds and seaweed fulvescens depends on the dampening effect due to the presence of the facilities and is a complex task because objects that resemble seaweeds frequently occur, particularly in low wind or tidal conditions. Lastly, fusion of SAR and optic spatial images is tested to enhance the detection of aquaculture facilities by using the panchromatic image with spatial resolution 1 meter and the corresponding multi-spectral, with spatial resolution 4 meters and 4 spectrum bands, from KOMPSAT-2. The mapping accuracy achieved for farms will be estimated and discussed after field verification of preliminary results.
파랑은 선박의 안전운항에 있어서 중요한 요소이다. 지금까지의 파랑관측은 부이와 같은 현장관측에 주로 의존하고 있으나, 근년 위성에 의한 리모트센싱의 기술이 발달함에 따라, 파랑계측에 분야에도 시도되고 있다. 하지만 국내에서는 SAR(합성개구레이더)의 처리 경험 자체가 부족하여 본격적인 연구개발이 시작되지 않고 있다. 본 연구에서는 SAR를 이용한 파랑계측을 하기 위한 초기단계로, 1) SAR화상에서 파랑의 영상화 메커니즘, 2) 파랑 스펙트럼 추정 기법의 소개를 하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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