Modem SAR interferometry (IFSAR) sensors delivering intensity images and corresponding digital terrain model (DTM) allow for a thorough surface lineament interpretation with the all-weather day-night applicability. In this paper, an automatic linear-feature detection algorithm for high-resolution SAR images acquired in Taiwan is proposed. Methodologies to extract linear features consist of several stages. First, the image denoising techniques are used to remove the speckle noise on the raw image. In this stage, the Lee filter has been chosen because of its superior performance. After denoising, the Coefficient of Variation Detector is performed on the result images for edge enhancements and detection. Dilation and erosion techniques are used to reconnect the fragmented lines. The Hough transform, which is a special case of a more general transform known as Radon transform, is a suitable method for line detection in our analysis. Finally, linear features are extracted from the binary edge image. The last stage contains many substeps such as edge thinning and curve pruning.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.3
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pp.212-218
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2013
This paper presents an SVD(Singular Value Decomposition)-Pseudo Spectrum method for SAR (Synthetic Aperture Radar) imaging. The purpose of this work is to improve resolution and target separability of SAR images. This paper proposes SVD-Pseudo Spectrum method whose advantages are noise robustness, reduction of sidelobes and high resolution of spectral estimation. SVD-Pseudo Spectrum method uses Hankel Matrix of signal components and SVD (Singular Value Decomposition) method. In this paper, it is demonstrated that the SVD-Pseudo Spectrum method shows better performance than the matched filtering method and the conventional super-resolution based multiple signal classification (MUSIC) method in SAR image processing. The targets to be separated are modeled, and this modeled data is used to demonstrate the performance of algorithms.
Kim, Duk-Jin;Lyzenga, David R.;Choi, Woo-Young;Kim, Youn-Soo
Korean Journal of Remote Sensing
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v.23
no.5
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pp.385-391
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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 image 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. The simulated SAR intensity profiles were compared with the observed SAR intensities.
Information of target changes in inaccessible areas is very important in terms of national security. Fast and accurate change detection of targets is very important to respond quickly. Spaceborne synthetic aperture radar can acquire images with high accuracy regardless of weather conditions and solar altitude. With the recent increase in the number of SAR satellites, it is possible to acquire images with less than one day temporal resolution for the same area. This advantage greatly increases the availability of change detection for inaccessible areas. Commonly available information in satellite SAR is amplitude and phase information, and change detection techniques have been developed based on each technology. Those are amplitude Change Detection (ACD), Coherence Change Detection (CCD). Each algorithm differs in the preprocessing process for accurate automatic classification technique according to the difference of information characteristics and the final detection result of each algorithm. Therefore, by analyzing the academic research trends for ACD and CCD, each technologies can be complemented. The goal of this paper is identifying current issues of SAR change detection techniques by collecting research papers. This study would help to find the prerequisites for SAR change detection and use it to conduct periodic detection research on inaccessible areas.
Since the radar satellite missions such as TerraSAR-X and COSMO-SkyMed were launched in 2007, the spatial resolution of spaceborne SAR(Synthetic Aperture Radar) images reaches about 1 meter at spotlight mode. In 2011, the first Korean SAR satellite, KOMPSAT-5, will be launched, operating at X-band with the highest spatial resolution of 1 m as well. The improved spatial resolution of state-of-the-art SAR sensor suggests expanding InSAR(Interferometric SAR) analysis in urban monitoring. By the way, the shadow and layover phenomena are more prominent in urban areas due to building structure because of inherent side-looking geometry of SAR system. Up to date the most conventional algorithms do not consider the return signals at the frontage of building during InSAR phase and SAR intensity simulation. In this study the new algorithm introducing multi-scattering in layover region is proposed for phase and intensity simulation, which is utilized a precise LIDAR DSM(Digital Surface Model) in urban areas. The InSAR phases simulated by the proposed method are compared with TerraSAR-X spotlight data. As a result, both InSAR phases are well matched, even in layover areas. This study will be applied to urban monitoring using high resolution SAR data, in terms of change detection and displacement monitoring at the scale of building unit.
The first step in change detection in any SAR monitoring, including SAR interferometry, is the co-registration of the images. CCPs (Ground Control Points) for co-registration are usually detected manually, but for qualitative analyses of enormous volumes of data, some automation of the process will become necessary. An automated determination of common CCPs for the same path/row data is especially desirable. We selected the intersections of linear features as the candidates of common GCPs Very bright point targets, which are commonly used as GCPs, have the drawback of appearing and disappearing depending on the conditions of the observation. But in the case of linear features, some detailed elements may appear differently in some case, but the overall line-likeness will remain. In this study, we selected 18 common GCPs for a single-look JERS-1 SAR image of Omaezaki area in central Japan. Although the GCPs in the first image had to be selected either interactively or semi-automatically, the same GCPs in all other images were successively detected automatically using a tiny sub-image around each GCP and a dilated mask of each linear feature in the first image as the reference data.
In this paper, an iterative MAP approach using a Bayesian model based on the lognormal distribution for image intensity and a GRF for image texture is proposed for despeckling the SAR images that are corrupted by multiplicative speckle noise. When the image intensity is logarithmically transformed, the speckle noise is approximately Gaussian additive noise, and it tends to a normal probability much faster than the intensity distribution. MRFs have been used to model spatially correlated and signal-dependent phenomena for SAR speckled images. The MRF is incorporated into digital image analysis by viewing pixel types as slates of molecules in a lattice-like physical system defined on a GRF Because of the MRF-SRF equivalence, the assignment of an energy function to the physical system determines its Gibbs measure, which is used to model molecular interactions. The proposed Point-Jacobian Iterative MAP estimation method was first evaluated using simulation data generated by the Monte Carlo method. The methodology was then applied to data acquired by the ESA's ERS satellite on Nonsan area of Korean Peninsula. In the extensive experiments of this study, The proposed method demonstrated the capability to relax speckle noise and estimate noise-free intensity.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.47
no.8
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pp.590-598
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2019
Today, satellites are widely used in many fields like communication and image recoding. The image acquired by satellites contains variety information of wide region. Therefore, they are used for agriculture, resource exploitation and management, and military purpose. The satellite is required to acquire images effectively in a given time period. Because the period that satellites can acquire images is very restrictive. In this study, the modeling of processing time and attitude maneuvering for satellite image acquisition is performed. From this modeling, mission planning algorithm using heuristic evaluation function is suggested and performance of the proposed algorithm is verified by numerical simulation.
As the performance of the spaceborne SAR has been dramatically enhanced and demonstrated through advanced missions such as TerraSAR and LRO(Lunar Reconnaissance Orbiter), the need for highly sophisticated and efficient SAR processor is also highlighted. In Korea, the activity of SAR researches has been mainly concerned with SAR image applications and the current SAR raw data studies are mostly limited to stripmap mode cases. The first Korean spaceborne SAR is scheduled to be operational from 2010 and expected to deliver vast amount of SAR raw data acquired from multiple operational scenarios including ScanSAR mode. Hence there will be an increasing demand to implement ground processing systems that enable to analyze the acquired ScanSAR data and generate corresponding images. In this paper, we have developed an efficient ScanSAR processor that can be directly applied to spaceborne ScanSAR mode data. The SPECAN(Spectrum Analysis) algorithm is employed for this purpose and its performance is verified through RADARSAT-1 ScanSAR raw data taken over Korean peninsular. An efficient quick-look processing is carried out to produce a wide-swath SAR image and compared with the conventional RDA processing case.
Journal of electromagnetic engineering and science
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v.12
no.1
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pp.70-76
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2012
We compare the detection probabilities of the time-reversal(TR) detection system and the conventional radar system. The target is assumed to be hidden inside a random medium such as a forest. We propose a TR detection system based on the SAR(Synthetic Aperture Radar) algorithm. Unlike the conventional SAR images, the proposed TR-SAR system has an interesting property. Specifically, the target-related signal components due to the time-reversal refocusing characteristics, as well as some of clutter-related signal components are concentrated at the time-reversal reference point. The remaining clutter-related signal components are scattered around that reference point. In this paper, we model the random media as a collection of point scatterers to avoid unnecessary complexities. We calculate the detection probability of the TR radar system based on the proposed simple random media model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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