Hee-Jeong, Jeong;Sang-Hoon, Hong;Je-Yun, Lee;Se-Hoon, Song;Seong-Woo, Jung;Jeong-Heon, Ju
Korean Journal of Remote Sensing
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v.39
no.1
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pp.65-76
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2023
The Gamma Portable Radar Interferometer (GPRI) is a ground-based real aperture radar (RAR) that can acquire images with high spatial and temporal resolution. The GPRI ground-based radar used in this study composes three antennas with a Ku-band frequency of 17.1-17.3 GHz (1.73-1.75 cm of wavelength). It can measure displacement over time with millimeter-scale precision. It is also possible to adjust the observation mode by arranging the transmitting and receiving antennas for various applications: i) obtaining differential interferograms through the application of interferometric techniques, ii) generation of digital elevation models and iii) acquisition of full polarimetric data. We introduced the hardware configuration of the GPRI ground-based radar, image acquisition, and characteristics of the collected radar images. The interferometric phase difference has been evaluated to apply the multi-temporal interferometric SAR application (MT-InSAR) using the first observation campaigns at Pusan National University in Geumjeong-gu, Busan.
Kim, Duk-Jin;Cho, Yang-Ki;Kang, Ki-Mook;Kim, Jin-Woo;Kim, Seung-Hee
The Sea:JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY OF OCEANOGRAPHY
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v.18
no.1
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pp.32-39
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2013
Although space-borne satellites are useful in obtaining information all around the world, they cannot observe at a suitable time and place. In order to overcome these limitations, an airborne remote sensing system was developed in this study. It is composed of a SAR sensor and a thermal infrared sensor. Additionally GPS, IMU, and thermometer/hygrometer were attached to the plane for radiometric and geometric calibration. The brightness of SAR image varies depending on surface roughness, and capillary waves on the sea surface, which are easily generated by sea winds, induce the surface roughness. Thus, sea surface wind can be estimated using the relationship between quantified SAR backscattering coefficient and the sea surface wind. On the other hand, thermal infrared sensor is sensitive to measure object's temperature. Sea surface temperature is obtained from the thermal infrared sensor after correcting the atmospheric effects which are located between sea surface and the sensor. Using these two remote sensing sensors mounted on airplane, four test flights were carried out along the west coast of Korea. The obtained SAR and thermal infrared images have shown that these images were useful enough to monitor coastal environment and estimate marine meteorology data.
Journal of the Korean Society for Marine Environment & Energy
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v.15
no.3
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pp.208-218
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2012
Numerical simulation technique has been developed to calculate microwave backscattering from water surface. The simulation plays a role of a substitute for experiments. Validation of the simulation was shown by comparing with experimental results. Water area observations by microwave radar have been simulated to evaluate algorithms and systems. Furthermore, the simulation can be used to understand microwave scattering mechanism on the water surface. The simulation has applied to the various methods for water area observations, and the utilizations of the simulation are introduced in this paper. In the case of fixed radar, we show following examples, 1. Radar image with a pulse Doppler radar, 2. Effect of microwave irradiation width and 3. River observation (Water level observation). In addition, another application (4.Synthetic aperture radar image) is also described. The details of the applications are as follows. 1. Radar image with a pulse Doppler radar: A new system for the sea surface observation is suggested by the simulation. A pulse Doppler radar is assumed to obtain radar images that display amplitude and frequency modulation of backscattered microwaves. The simulation results show that the radar images of the frequency modulation is useful to measure sea surface waves. 2. Effect of microwave irradiation width: It is reported (Rheem[2008]) that microwave irradiation width on the sea surface affects Doppler spectra measured by a CW (Continuous wave) Doppler radar. Therefore the relation between the microwave irradiation width and the Doppler spectra is evaluated numerically. We have shown the suitable condition for wave height estimation by a Doppler radar. 3. River observation (Water level observation): We have also evaluated algorithms to estimate water current and water level of river. The same algorithms to estimate sea surface current and sea surface level are applied to the river observation. The simulation is conducted to confirm the accuracy of the river observation by using a pulse Doppler radar. 4. Synthetic aperture radar (SAR) image: SAR images are helpful to observe the global sea surface. However, imaging mechanisms are complicated and validation of analytical algorithms by SAR images is quite difficult. In order to deal with the problems, SAR images in oceanic scenes are simulated.
It is well known that alluvial sediment located in coastal region has been easily affected by geohazard like ground subsidence, marine or meteorological disasters which threaten invaluable lives and properties. The subsidence is a sinking of the ground due to underground material movement that mostly related to soil compaction by water extraction. Thus, continuous monitoring is essential to protect possible damage from the ground subsidence in the coastal region. Radar interferometric application has been widely used to estimate surface displacement from phase information of synthetic aperture radar (SAR). Thanks to advanced SAR technique like the Small BAseline Subset (SBAS), a time-series of surface displacement could be successfully calculated with a large amount of SAR observations (>20). Because the ALOS-2 PALSAR-2 L-band observations maintain higher coherence compared with other shorter wavelength like X- or C-band, it has been regarded as one of the best resources for Earth science. However, the number of ALOS-2 PALSAR-2 observations might be not enough for the SBAS application due to its global monitoring observation scenario. Unfortunately, the number of the ALOS-2 PALSAR-2 Stripmap images in area of our interest, Busan which located in the Southeastern Korea, is only 11 which is insufficient to apply the SBAS time-series analysis. Although it is common that the radar interferometry utilizes multiple SAR images collected from same acquisition mode, it has been reported that the ALOS-2 PALSAR-2 Stripmap-ScanSAR interferometric application could be possible under specific acquisition mode. In case that we can apply the Stripmap-ScanSAR interferometry with the other 18 ScanSAR observations over Busan, an enhanced time-series surface displacement with better temporal resolution could be estimated. In this study, we evaluated feasibility of the ALOS-2 PALSAR-2 Stripmap-ScanSAR interferometric application using Gamma software considering differences of chirp bandwidth and pulse repetition frequency (PRF) between two acquisition modes. In addition, we analyzed the interferograms with respect to spectral shift of radar carrier frequency and common band filtering. Even though it shows similar level of coherence regardless of spectral shift in the radar carrier frequency, we found periodic spectral noises in azimuth direction and significant degradation of coherence in azimuth direction after common band filtering. Therefore, the characteristics of spectral bandwidth in the range and azimuth direction should be considered cautiously for the ALOS-2 PALSAR-2 Stripmap-ScanSAR interferometry.
Shin, Jin Kyu;Lee, Young Jin;Choi, Hae Jin;Lee, Jun Hyuk
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.32
no.4_1
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pp.299-309
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2014
This paper evaluated the possibility for 1/5,000 digital topographic mapping by using PLEIADES images of 0.5m GSD(Ground Sampling Distance) resolution that has recently launched. Those results of check points by applying the initial RPC(Rational Polynomial Coefficient) of PLEIADES images came out as; RMSE of those were $X={\pm}1.806m$, $Y={\pm}2.132m$, $Z={\pm}1.973m$. Also, if we corrected geometric correction using 16 GCP(Ground Control Point)s, the results of RMSE became $X={\pm}0.104m$, $Y={\pm}0.171m$, $Z={\pm}0.036m$, and t he RMSE of check points were $X={\pm}0.357m$, $Y={\pm}0.239m$, $Z={\pm}0.188m$; which of those results indicated the accuracy of standard adjustment complied in error tolerances of the 1/5,000 scale. Additionally, we converted coordinates of points, obtained by TerraSAR. for comparing with measurements from GPS(Global Positioning System) surveying. The RMSE of comparing converted and GPS points were $X={\pm}0.818m$, $Y={\pm}0.200m$, $Z={\pm}0.265m$, which confirmed the possibility for 1/5,000 digital topographic mapping with PLEIADES images and GCPs. As method of obtaining GCPs in unaccessible area, however, the outcome evaluation of GCPs extracted from TerraSAR images was not acceptable for 1/5,000 digital topographic mapping. Therefore, we considered that further researches are needed on applicability of GCPs extracted from TerraSAR images for future alternative method.
Agricultural reservoirs are an important water resource nationwide and vulnerable to abnormal climate effects such as drought caused by climate change. Therefore, it is required enhanced management for appropriate operation. Although water-level tracking is necessary through continuous monitoring, it is challenging to measure and observe on-site due to practical problems. This study presents an objective comparison between multiple AI models for water-body extraction using radar images that have the advantages of wide coverage, and frequent revisit time. The proposed methods in this study used Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar (SAR) images, and unlike common methods of water extraction based on optical images, they are suitable for long-term monitoring because they are less affected by the weather conditions. We built four AI models such as Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Artificial Neural Network (ANN), and Automated Machine Learning (AutoML) using drone images, sentinel-1 SAR and DSM data. There are total of 22 reservoirs of less than 1 million tons for the study, including small and medium-sized reservoirs with an effective storage capacity of less than 300,000 tons. 45 images from 22 reservoirs were used for model training and verification, and the results show that the AutoML model was 0.01 to 0.03 better in the water Intersection over Union (IoU) than the other three models, with Accuracy=0.92 and mIoU=0.81 in a test. As the result, AutoML performed as well as the classical machine learning methods and it is expected that the applicability of the water-body extraction technique by AutoML to monitor reservoirs automatically.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.26
no.2
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pp.189-195
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2015
There are many research works on the SAR image generation using EM(Electro Magnetic) simulation. Particularly, there are several dedicated S/Ws for SAR image generation and analysis. But, most of them are not available to the public due to the reason for defense and security. In this paper, we describe the generation of ISAR images for a realistic target model using the general purpose EM simulator like FEKO. This method can benefit us many advantages like building the database of many targets for target recognition with cost-and-time effective way.
Zheng, Quanan;Susanto, R. Dwi;Ho, Chung-Ru;Song, Y. Tony;Xu, Qing
Proceedings of the KSRS Conference
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v.2
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pp.938-941
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2006
Satellite synthetic aperture radar (SAR) images from 1995 to 2001 and field measurements of sea surface wind, sea state, and vertical stratification are used for statistical analyses of internal wave (IW) occurrence and SAR imaging conditions in the northern South China Sea (NSCS). Latitudinal distribution of IW packets shows that 22% of IW packets distributed in the east of $118^{\circ}E$ and 78% of IW packets in the west of $118^{\circ}E$. The yearly distribution of IW occurrence frequencies reveals an interannual variability. The monthly SAR-observed IW occurrence frequencies show that the high frequencies are distributed from April to July and reach a peak in June. The low occurrence frequencies are distributed in winter from December to February of next year. These statistical features are explained by solitary wave dynamics.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.14
no.4
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pp.655-662
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2011
SAR(Synthetic Aperture Radar) has the ability to generate high resolution images regardless of a weather condition(e.g. visibility good or poor and day or night, etc.). SAR is considered as one of the most important powers and needs for the future since it has been utilized in a number of important military fields such as early warning, urban defense, missile guidance system, etc. Additionally there are many civilian demands and applications in aviation, traffic control, earth and space explorations, weather forecast etc. This days, the ability to acquire and analyze information is needed to cope with the urgency of global politics and international changes. In this paper, technical survey and development review for SAR systems are investigated to derive the core and immature technologies of domestic defense industry.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.34
no.2
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pp.195-206
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2016
The remote sensing technique using SAR data have many advantages when applied to the disaster site due to its wide coverage and all-weather acquisition availability. Although a single-pol (polarimetric) SAR image cannot represent the land surface better than a quad-pol SAR image can, single-pol SAR data are worth using for disaster-induced change detection. In this paper, an automatic change detection method based on a mixture of GGDs (generalized Gaussian distribution) is proposed, and usability of the textural features and intensity is evaluated by using the proposed method. Three ALOS/PALSAR images were used in the experiments, and the study site was Norita City, which was affected by the 2011 Tohoku earthquake. The experiment results showed that the proposed automatic change detection method is practical for disaster sites where the large areas change. The intensity information is useful for detecting disaster-induced changes with a 68.3% g-mean, but the texture information is not. The autocorrelation and correlation show the interesting implication that they tend not to extract agricultural areas in the change detection map. Therefore, the final tsunami-induced change map is produced by the combination of three maps: one is derived from the intensity information and used as an initial map, and the others are derived from the textural information and used as auxiliary data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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