Lee(2007) suggested the Point-Jacobian iteration MAP estimation(PJIMAP) for noise removal of the images that are corrupted by multiplicative speckle noise. It is to find a MAP estimation of noisy-free imagery based on a Bayesian model using the lognormal distribution for image intensity and an MRF for image texture. 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. The MRF is incorporated into digital image analysis by viewing pixel types as states of molecules in a lattice-like physical system. In this study, the MAP estimation is computed by the Point-Jacobian iteration using adaptive parameters. At each iteration, the parameters related to the Bayesian model are adaptively estimated using the updated information. The results of the proposed scheme were compared to them of PJIMAP with SAR simulation data generated by the Monte Carlo method. The experiments demonstrated an improvement in relaxing speckle noise and estimating noise-free intensity by using the adaptive parameters for the Ponit-Jacobian iteration.
Kim, Kyeong-Rok;Heo, Min-Wook;Kim, Tu-Hwan;Ryu, Sang-Burm;Lee, Sang-Gyu;Lee, Hyeon-Cheol;Kim, Jae-Hyun
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.41
no.11
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pp.1653-1660
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2016
The synthetic aperture rardar (SAR) is an active sensor using microwaves. It transmits a microwave signal, called a chirp pulse, and receives the reflected signal in a moving platform such as satellite and unmanned aerial vehicle. Since this sensor uses microwaves that can penetrate the atmosphere, SAR generates the images regardless of light and weather conditions. However SAR operates on the moving platform, the Doppler shift and the side-looking observation method should be considered. In addtion, a residual image or ghost image can be occurred according to selection of the pulse repetition frequency (PRF). In this paper, a range design of the PRF for the L-band spaceborne SAR system is studied for prevention of SAR image distortion. And the system is studied for prevention of SAR image distortion. And the system parameter and the PRF are calibrated iteratively according to the proposed system design procedure and design constraints. The MATLAB based on SAR system simulator has been developed to verify the validity of calculated PRF. The developed simulator assumes that SAR sensor is operated by the PRF calculated from the design. The results of the simulator show that the targets in image has a valid peak to side-lobe ratio (PSLR) so that the PRF can be used for the spaceborne SAR sensor.
Radar systems are used in remote sensing mainly as space-borne, airborne and ground-based Synthetic Aperture Radar (SAR), scatterometer and Doppler radar. Those systems are composed of expensive equipments and require expertise and professional skills for operation. Because of the limitation in getting experiences of the radar and SAR systems and its operations in ordinary universities and institutions, it is difficult to learn and exercise essential principles of radar hardware which are essential to understand and develop new application fields. To overcome those difficulties, in this paper, we present the construction and experiment of a low-cost educational radar system based on the blueprints of the MIT Cantenna system. The radar system was operated in three modes. Firstly, the velocity of moving cars was measured in Doppler radar mode. Secondly, the range of two moving targets were measured in radar mode with range resolution. Lastly, 2D images were constructed in GB-SAR mode to enhance the azimuth resolution. Additionally, we simulated the SAR raw data to compare Deramp-FFT and ${\omega}-k$ algorithms and to analyze the effect of antenna positional error for SAR focusing. We expect the system can be further developed into a light-weight SAR system onboard a unmanned aerial vehicle by improving the system with higher sampling frequency, I/Q acquisition, and more stable circuit design.
Kim, Tae-Hyun;Kim, Dae-Yeon;Suh, Jong-Eun;Han, Jae-Hung;Lee, Jae-Eun;Jung, Hwa-Young
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.48
no.3
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pp.225-231
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2020
Recently, there has been an increasing demand for SAR satellite as it can be operated regardless of the weather condition. In general, main reflector of the SAR is formed of multiple deployable panels to increase performance in the constrained payload envelope. By nature, deployable structure lacks structural stiffness and it is vulnerable to external disturbances and excitation. In particular, SAR satellites may have high levels of vibration occurring at the antenna reflecting surface due to higher angular rate requirements. During image capturing it is important to keep high surface accuracy of the reflector for the quality of images. In this research, a performance degradation of deployable SAR antenna due to structural deformation is analyzed. Panels for main reflectors are assumed to be flexible structures and multi-body simulation environment is established. Then, deflection of the panel is calculated while the satellite performs maneuvers. In addition, antenna gain and beam pointing error are analyzed to determine how these deflections affect antenna performance and mission.
In this paper we applied Ground-Based Synthetic Aperture Radar(GB-SAR) interferometry to detect artificial displacement of a reflector and performed an atmospheric humidity correction to improve the accuracy. A series of GB-SAR images were obtained using a center frequency of 5.3 GHz with a range resolution of 25 cm and a azimuth resolution of $0.324^{\circ}$, all in full-polarization (HH, VV, VH, HV) modes. A triangular trihedral corner reflector was located 160 m away from the system, and the artificial displacements of 0-40 mm was implemented during the GB-SAR image acquisition. The result showed that the RMS error between the actual and measured displacements, averaged in all polarization data, was 1.22 mm, while the maximum error in case of the 40 mm displacement was 2.72 mm at HH-polarization. After the atmospheric correction with respect to the humidity, the RMS error was reduced to 0.52 mm. We conclude that a GB-SAR system can be used to monitor the possible displacement of artificial/natural scatterers and the stability assessment with sub-millimeter accuracy.
In this paper, if images are acquired in all-time situations through various sensors (EO/IR, SAR, GMTI, LiDAR) used for defense purposes, the images can be analyzed and expressed in augmented reality(AR). Various algorithms are used to process images with augmented reality, and depending on the situation, it is necessary to decide which algorithms to select and use. Through the performance comparison (error rate, processing time, accuracy) of SIFT, SURF, ORB, and BRISK, the representative augmented reality algorithm, it is analyzed and proposed which augmented reality algorithm is effective to use under various situations in the defense field.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.24
no.4
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pp.41-54
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2021
It is very essential to estimate the water body area using remote exploration for water resource management, analysis and prediction of water disaster damage. Hydrophysical detection using satellites has been mainly performed on large satellites equipped with optical and SAR sensors. However, due to the long repeat cycle, there is a limitation that timely utilization is impossible in the event of a disaster/disaster. With the recent active development of Micro satellites, it has served as an opportunity to overcome the limitations of time resolution centered on existing large satellites. The Micro satellites currently in active operation are ICEYE in Finland and Capella satellites in the United States, and are operated in the form of clusters for earth observation purposes. Due to clustering operation, it has a short revisit cycle and high resolution and has the advantage of being able to observe regardless of weather or day and night with the SAR sensor mounted. In this study, the operation status and characteristics of micro satellites were described, and the water area estimation technology optimized for micro SAR satellite images was applied to the Daecheong Dam basin on the Korean Peninsula. In addition, accuracy verification was performed based on the reference value of the water generated from the optical satellite Sentinel-2 satellite as a reference. In the case of the Capella satellite, the smallest difference in area was shown, and it was confirmed that all three images showed high correlation. Through the results of this study, it was confirmed that despite the low NESZ of Micro satellites, it is possible to estimate the water area, and it is believed that the limitations of water resource/water disaster monitoring using existing large SAR satellites can be overcome.
The objective of this study is to quantitatively evaluate the effects of various SAR speckle reduction methods for multisource land-cover classification by backpropagation neural network, especially over the coastal region. The land-cover classification using neural network has an advantage over conventional statistical approaches in that it is distribution-free and no prior knowledge of the statistical distributions of the classes is needed. The goal of multisource land-cover classification acquired by different sensors is to reduce the classification error, and consequently SAR can be utilized an complementary tool to optical sensors. SAR speckle is, however, an serious limiting factor when it is exploited for land-cover classification. In order to reduce this problem. we test various speckle methods including Frost, Median, Kuan and EPOS. Interpreting the weights about training pixel samples, the “Importance Value” of each SAR images that reduced speckle can be estimated based on its contribution to the classification. In this study, the “Importance Value” is used as a criterion of the effectiveness.
Kim Ji-Eun;Park Sang-Eun;Kim Duk-jin;Kim Jun-su;Moon Wooil M.
Proceedings of the KSRS Conference
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2005.10a
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pp.497-500
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2005
Research and development of remote sensing technique is necessary so that more accurate and extensive information may be obtained. To achieve this goal, the synthesized technique which integrates the high resolution optic and SAR image, and topographical information was examined to investigate the quantitative/qualitative characteristics of the Earth's surface environment. For this purpose, high-precision DEMs of Jeju-Island was generated and data fusion algorithm was developed in order to integrate the multi-spectral optic and polarimetric SAR image. Three dimensional land-cover and two dimensional soil moisture maps were generated conclusively so as to investigate the Earth's surface environments and extract the geophysical parameters.
Kim, Su Jeung;Ko, Eun Ju;Hong, Jeum Kyu;Jeun, Yong Chull
The Plant Pathology Journal
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v.34
no.2
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pp.113-120
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2018
Chlorella, one single-cell green algae organism that lives autotrophically by photosynthesis, can directly suppress some plant diseases. The objective of this study was to determine whether pre-spraying with Chlorella fusca suspension could induce systemic acquired resistance (SAR) in cucumber plants against anthracnose caused by Colletotrichum orbiculare. In order to illustrate SAR induced by algae, infection structures in host cells were observed under a transmission electron microscope (TEM). Cytological changes as defense responses of host mesophyll cells such as accumulation of vesicles, formation of sheath around penetration hyphae, and thickness of cell wells adjoining with intracellular hyphae were demonstrated in cucumber leaves. Similar defense responses were also found in the plant pre-treated with DL-3-aminobutyric acid, another SAR priming agent. Images showed that defense response of host cells was scarcely observed in untreated leaf tissues. These cytological observations suggest that C. fusca could induce SAR against anthracnose in cucumber plants by activating defense responses of host cells.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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