• 대한원격탐사학회지
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• 제23권1호
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• pp.33-42
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• 2007

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.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제25권3호
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• pp.219-230
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• 2022

In implementing a robust automatic target recognition(ATR) system with synthetic aperture radar(SAR) imagery, one of the most important issues is accurate classification of target variants, which are the same targets with different serial numbers, configurations and versions, etc. In this paper, a deep learning network with channel attention modules is proposed to cope with the recognition problem for target variants based on the previous research findings that the channel attention mechanism selectively emphasizes the useful features for target recognition. Different from other existing attention methods, this paper employs the channel attention modules without dimensionality reduction along the channel direction from which direct correspondence between feature map channels can be preserved and the features valuable for recognizing SAR target variants can be effectively derived. Experiments with the public benchmark dataset demonstrate that the proposed scheme is superior to the network with other existing channel attention modules.

• 대한원격탐사학회지
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• 제16권1호
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• pp.13-24
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• 2000

SAR 영상에 나타나는 지질학적 선구조는 안테나의 관측방향에 따라 증가 혹은 감소하여 나타난다. 본 연구에서는 지질학적 선구조 추출시 관측방향에 따라 발생하는 방향편차를 정량적으로 분석하였다. SAR 영상에 나타나는 방향편차의 정량적인 분석을 위해 Landsat TM 영상과 JERS-1 SAR 영상에서 각각 선구조를 추출하였으며 기본 선구조의 판단을 위해 TM 영상에서 추출된 선구조와 야외조사자료 및 지질도상에 나타나는 단층선과의 연관성 분석을 실시하였다. 연구지역내의 SAR 영상에 나타나는 선구조는 관측방향에 평행할 때 최소를, 수직일 때 최대를 보이나 관측방향에 평행한 선구조일지라도 지형적인 특성에 따라 어느 정도 선구조의 추출이 가능한 것으로 나타났다. SAR 영상에 나타나는 선구조의 상대적 증감비율에 대한 분석 결과 길이는 33%~159%, 빈도수는 28%~l87%의 증감을 보였으며 방향별 증감비율을 cosine 함수로 최적화하여 표현한 경우 관측방향에 수직인 방향을 기준으로 약 $\pm$50$^{\circ}$이내 방향에서 TM에 비해 SAR 영상에서의 선구조 추출이 용이한 것으로 나타났다. 또한 길이가 짧은 선구조의 추출 여부는 관측방향에 따라 더 많은 영향을 받는 것으로 나타났다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제24권2호
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• pp.175-186
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• 2021

In the field of automatic target recognition(ATR) with synthetic aperture radar(SAR) imagery, it is usually impractical to obtain SAR target images covering a full range of aspect views. When the database consists of SAR target images with limited angular diversity, it can lead to performance degradation of the SAR-ATR system. To address this problem, this paper proposes a deep learning-based method where channel attention modules(CAMs) are inserted to a convolutional neural network(CNN). Motivated by the idea of the squeeze-and-excitation(SE) network, the CAM is considered to help improve recognition performance by selectively emphasizing discriminative features and suppressing ones with less information. After testing various CAM types included in the ResNet18-type base network, the SE CAM and its modified forms are applied to SAR target recognition using MSTAR dataset with different reduction ratios in order to validate recognition performance improvement under the limited angular diversity condition.

• 지적과 국토정보
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• 제47권2호
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• pp.79-90
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• 2017

도시지역은 지구상에서 가장 변화가 활발히 일어나는 지역 중의 하나로써, 우리나라에서도 산림지나 녹지, 농경지가 주거지역, 공업지역 등의 주거지역으로 빠르게 변화하고 있다. 이러한 빠른 토지이용의 변화를 모니터링하기 위해서는 신속한 데이터의 취득을 필요로 하게 되고, 위성영상은 이러한 요구의 대안이 될 수 있다. 일반적으로 SAR 위성은 능동적 탐측체계로 영상을 취득하기 때문에 지표면의 거칠기에 따라 영상의 밝기값이 결정되며, 대표적으로 수계영역은 반사강도가 낮아 어둡게 나타나고, 인공구조물이 분포하고 있는 주거지역의 경우 반사강도가 높아 타 지역에 비해 밝기값이 높게 나타난다. 이러한 SAR 영상의 특성을 이용하면 주거지역을 효과적으로 추출할 수 있다. 본 연구에서는 고해상도 X-band SAR 위성인 독일의 TerraSAR-X, 우리나라의 KOMPSAT-5를 이용하여 주거지역의 추출을 수행하였으며, 추출을 위해서 영상분할기법을 통한 객체기반 영상분류를 적용하였다. 영상분할의 정확도를 향상시키기 위해서 스페클 divergence를 먼저 계산하여 주거지역의 반사강도를 조정하였다. 두 위성영상의 정확도 평가를 위해서 추가로 픽셀기반의 K-means 영상분류법을 적용하여 주거지역을 분류하였다. 연구의 결과로써 TerraSAR-X의 객체기반 영상분류법은 약 88.5%, 픽셀기반영상분류법은 75.9%, KOMPSAT-5는 약 87.3%와 74.4%의 overall accuracy를 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제26권2호
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• pp.115-122
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• 2010

이 논문에서는 Envisat ASAR, JERS-1 SAR 영상과 현장조사 자료를 이용하여 ridge-runnel 구조 및 연흔이 잘 발달해 있는 태안 몽산포 조간대를 분석하였다. Envisat ASAR 영상에서는 밝고 어두운 띠가 해안선과 평행한 방향으로 3-5회 반복되어 관찰되었으며, 이는 노출된 조간대에서 ridge-runnel 구조로 판단하였다. 배수가 이루어져 지표잔존수가 없고 연흔이 발달해있는 runnel에서는 강한 후방산란을 보이고, 연흔이 없는 ridge나 배수가 잘 되지 않아 연흔이 물속에 잠겨 있는 runnel에서는 산란이 거의 없다. 반면에 JERS-1 SAR 영상에서는 조간대 전체가 매우 약한 신호를 보였으며, ridge-runnel 구조가 전혀 관찰되지 않았다. 현장에서 측정된 연흔의 파장은 대부분 4-10 cm 범위 내에 분포하며, 이는 C-밴드인 Envisat ASAR 영상에서 Bragg 산란의 첫 번째 모드에 의한 강한 후방산란을 일으키는 조건이 되지만, L-밴드인 JERS-1 SAR 영상에서는 그렇지 않다. 본 연구에서는 SAR 영상을 이용하여 광학영상으로는 쉽게 관찰되지 않는 ridge-runnel 구조 및 연흔이 발달된 조간대의 분석이 가능함을 보였으며, 향후 조간대 퇴적상 연구에 SAR 영상이 다양하게 이용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권2호
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• pp.327-336
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• 2019

중국과 북한 국경에 있는 백두산 정상의 칼데라 호수인 "천지"는 2,189 m의 고도에 위치한다. 천지는 1년동안 수온이 영하로 내려가는 겨울철에는 얼고 다시 수온이 영상으로 올라가는 계절에는 녹는 것을 반복한다. 하지만 높은 고도에 위치한 탓에 흐린 날이 많아 광학 영상으로는 관측에 어려움이 있다. 그렇기 때문에 천지의 얼음 관측에는 광학 영상보다 날씨에 영향을 덜 받는 위성레이더 영상이 더 효과적이다. 본 연구에서는 2015년에서 2017년까지 천지 지역의 TerraSAR-X 영상 75장을 분석에 사용하고 계산된 얼음 면적과 기온 변화를 분석했다. 그 결과, 형성된 칼데라 호수의 얼음은 12월 초에 생성되어 4월 중순까지 천천히 녹았다. 이 기간 동안 삼지연 지역의 기온은 얼음이 생성되었을 때 약 $-10^{\circ}C$였고, 해빙될 시기인 4월 중순에는 기온이 약 $0^{\circ}C$였다. 천지의 얼음이 생성되는 2015년과 2016년 겨울철의 얼음의 면적과 기온의 상관계수는 -0.82와 -0.75의 높은 상관성을 보였다. 본 연구결과와 함께 이 후 다양한 영상자료를 활용하여 최근 화산활동으로 인해 수온이 상승했을 시기의 결과와 비교분석한다면 화산활동을 모니터링 할 수 있는 지표로 활용될 수 있을 것이다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2001년도 춘계 학술대회 논문집 통권 4호 Proceedings of the 2001 KSRS Spring Meeting
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• pp.9-14
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• 2001

오랜 기간동안 진행되는 사회간접자본 건설의 진행 상황을 관측하는 것은 대규모 공사의 종합적인 관리를 위해 필수불가결한 요소이다. 동북아 지역의 중추 공항 기능을 담당할 영종도 국제공항의 공사진행 과정을 관측하기 위하여 인공위성 영상 자료가 활용되었다. 바다위에 건설되는 공항의 특성으로 인하여 방조제 건설과 매립공사가 수행되었다. 활주로, 유도로, 여객터미널과 복합교통센터 등이 건설되었으며, 공항의 건설로 산림이 훼손되고 양식장과 염전이 매립되는 것이 관측되었다. 이러한 공항공사의 진척상태를 분석하기 위해서 시계열 Landsat TM 영상을 사용하였으며, 타 위성영상에서는 공항의 공사현황이 어느정도 분석가능한지를 가늠하기 위해서 KOMPSAT EOC, IRS-1C PAN, RADARSAT SAR 영상이 활용되었다. 시계열 Landsat TM 영상에서는 공항 부지의 매립 진척 현황과 산림의 벌채 등을 잘 분석할 수 있었다. KOMPSAT EOC 과 IRS-1C PAN 영상은 높은 공간해상력으로 건설에 사용된 가건물과 같은 세부적인 시설물을 관측할 수 있었다. 15m PAN 영상을 제공하는 Landsat ETM은 IHS 합성 후 분석하였는데, 기존의 TM 영상에서 분류하지 못했던 방조제의 도로와 성토를 구분할 수 있었다. RADARSAT SAR 영상에서는 광학영상에서 볼 수 없었던 독특한 정부 를 얻을 수 있었다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.1030-1032
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• 2003

This study a imed to analyze the effect of combined optical and radar image for the land cover classification in coastal region. The study area, Gyeonggi Bay area has one of the largest tidal ranges and has frequent land cover changes due to the several reclamations and rather intensive land uses. Ten land cover types were classified using several datasets of combining Landsat ETM+ and RADARSAT imagery. The synergic effects of the merged datasets were analyzed by both visual interpretation and an ordinary supervised classification. The merged optical and SAR datasets provided better discrimination among the land cover classes in the coastal area. The overall classification accuracy of merged datasets was improved to 86.5% as compared to 78% accuracy of using ETM+ only.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.421-424
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• 1999

The purpose of this study is to demonstrate a variety of methods for reducing the speckle noise content of SAR images, whilst at the same time retaining the fined details and average radiometric properties of the original data. In order to increase the accuracy of classification, Two categories of filters are used (speckleblind(simple), Speckle aware(intelligent)) and Segmentation of highly speckled radar imagery is achieved by the use of the Gaussian Markov Random Field model(GMRF). The problems in applying filtering techniques to different object types are discussed and the GMRF procedure and efficiency of the segmentation also discussed.