In this paper, we propose a novel post processing method of deconvolution for SAR images based on phase extension inverse filtering, which improves spatial resolution as well as effectively eliminates sidelobes with low computational complexity. It extends the bandwidth only to control the magnitude of the processed SAR data without distortions of the phase in frequency domain unlike the other techniques such as spatially variant apodization (SVA), and other deconvolution techniques. We compare the image processed by the proposed method with images processed by uniform weighting function, Hamming weighting function whose coefficient is 0.75, and SVA.
In the synthetic aperture radar (SAR) system, the motion error is the main phase error sources and the motion compensation is very important. The phase gradient autofocus (PGA) is a state of art technique for phase error correction of SAR. It exploits the redundancy of the phase-error information among range bins by selecting the strongest scatter for each range bin and synthesizes them. The motivation of this paper is based on the observation that the redundancy of phase error is also among the cross-range direction. Moreover, the proposed method applies the weighting function to better utilize the phase error information. The validity of the proposed scheme for PGA is tested with some numerical simulation.
Vadivel, Suresh Krishnan Palanisamy;Kim, Duk-jin;Kim, Young Cheol
Korean Journal of Remote Sensing
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v.36
no.4
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pp.527-534
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2020
This study aims to monitor the displacement of the bridges using Stanford Method for Persistent Scatterers (StaMPS) time-series Persistent Scatterer Interferometric Synthetic Aperture Radar analysis. For case study bridges: Kimdaejung bridge and Deokyang bridge, we acquired 60 and 33 Cosmo-Skymed Synthetic Aperture Radar (SAR) data over the Mokpo region and Yeosu region, respectively from 2013 to 2019. With single-look interferograms, we estimated the long-term time-series displacements over the bridges. The time-series displacements were estimated as -8.8 mm/year and -1.34 mm/year at the mid-span over the selected bridges: Kimdaejung and Deokyang bridge, respectively. This time-series displacement provides reliable and high spatial resolution information to monitor the structural behavior of the bridge for preventing structural behaviors.
The most widespread techniques for DEM generation are stereoscopy for optical sensor images and interfereometry for SAR images. These techniques suffer from certain sensor and processing limitations, which can be overcome by the synergetic use of both sensors and DEMs respectively. In this paper, different strategies for fusing SAR and optical data are combined to derive high quality DEM products. The filtering techniques, which take advantage of the complementary properties of SAR and stereo optical DEMs, will be applied for the fusion process. By taking advantage of the fact that errors of the DEMs are of different nature using the filtering technique, affected part are filtered and replaced by those of the counterpart and is tested with two sets of SPOT and ERS DEM, resulting in a remarkable improvement in DEM. for the analysis of results, the reference DEM is generated from digital base map(1:5000).
Kompsat-5 is the first Earth Observation Satellite which is equipped with an SAR in Korea. SAR images are generated by receiving signals reflected from an object by microwaves emitted from a SAR antenna. Because the wavelengths of microwaves are longer than the size of particles in the atmosphere, it can penetrate clouds and fog, and high-resolution images can be obtained without distinction between day and night. However, there is no color information in SAR images. To overcome these limitations of SAR images, colorization of SAR images using Cycle GAN, a deep learning model developed for domain translation, was conducted. Training of Cycle GAN is unstable due to the unsupervised learning based on unpaired dataset. Therefore, we proposed MS Cycle GAN applying multi-scale discriminator to solve the training instability of Cycle GAN and to improve the performance of colorization in this paper. To compare colorization performance of MS Cycle GAN and Cycle GAN, generated images by both models were compared qualitatively and quantitatively. Training Cycle GAN with multi-scale discriminator shows the losses of generators and discriminators are significantly reduced compared to the conventional Cycle GAN, and we identified that generated images by MS Cycle GAN are well-matched with the characteristics of regions such as leaves, rivers, and land.
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.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.17
no.1
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pp.131-139
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2009
The existing vessel monitoring system using the ground surveillance radar has a difficulty in monitoring ships continuously due to the limited range of detecting ships. For resolving this problem, we carry out a research on ship detection which is to be the core technology of vessel monitoring system for ocean monitoring using SAR imagery. There are two different methods of detecting ships in SAR imagery: detection of the ship target itself and detection of the ship wake. In this paper, we mainly focus on algorithms which detect the ship itself, and also present the accuracy test after extracting positional and directional figures of the ships. After rectifying input SAR imagery using polynomial transformation, we use Wiener filter to remove speckle noises. A labeling technique and morphological filtering in conjunction with Otsu's method are used to automatically detect the ships based on the image processing domain. For ground truth data, information from a radar system is used, which allows assessing the accuracy of the proposed method. The results show that the proposed method has the high potential in automatically detecting the ships and its positional/directional figures in a fast way.
Synthetic Aperture Radar (SAR) observations are powerful tools to monitor surface's displacement very accurately, induced by earthquake, volcano, ground subsidence, glacier movement, etc. Especially, radar interferometry (InSAR) which utilizes phase information related to distance from sensor to target, can generate displacement map in line-of-sight direction with accuracy of a few cm or mm. Due to decorrelation effect, however, degradation of coherence in the InSAR application often prohibit from construction of differential interferogram. Offset tracking method is an alternative approach to make a two-dimensional displacement map using intensity information instead of the phase. However, there is limitation in that the offset tracking requires very intensive computation power and time. In this paper, efficiency of parallel computing has been investigated using high performance computer for estimation of glacier velocity. Two TanDEM-X SAR observations which were acquired on September 15, 2013 and September 26, 2013 over the Narsap Sermia in Southwestern Greenland were collected. Atotal of 56 of 2.4 GHz Intel Xeon processors(28 physical processors with hyperthreading) by operating with linux environment were utilized. The Gamma software was used for application of offset tracking by adjustment of the number of processors for the OpenMP parallel computing. The processing times of the offset tracking at the 256 by 256 pixels of window patch size at single and 56 cores are; 26,344 sec and 2,055 sec, respectively. It is impressive that the processing time could be reduced significantly about thirteen times (12.81) at the 56 cores usage. However, the parallel computing using all the processors prevent other background operations or functions. Except the offset tracking processing, optimum number of processors need to be evaluated for computing efficiency.
A novel phased array antenna system for space-borne polarimetric SAR is proposed and completed in this paper.The antenna system assures polarimetric and multi-mode capability of SAR. It has broadband, high polarization isolation and high port to port isolation. The antenna system is composed of broadband polarimetric microstrip antenna, T/R modules and multifunction beam controller nit. The polarimetric microstrip antenna has more than 100MHz bandwidth at L-band with -30dB polarization isolation and high port to port isolation. The microstrip element and T/R module's structure and characteristics, the subarray's performances measuring results are presented in detail in this paper. A design scheme on beam controller of the phased array antenna is also proposed and completed, which is based on Digital Signal Processing (DSP) chip -TMS320F206. This beam controller unit has small size and high reliability compared with general beam controller. In addition, the multifunction beam controller unit can acquire and then send the T/R module's working states to detection system in real time.
In this paper, a GPU-accelerated kernel of range Doppler algorithm (RDA) was developed for real-time image formation based on frequency modulated continuous wave (FMCW) synthetic aperture radar (SAR). A pinned memory was used to minimize the data transfer time between the host and the GPU device, and the kernel was configured to perform all RDA operations on the GPU to minimize the number of data transfers. The dataset was obtained through the FMCW drone SAR experiment, and the GPU acceleration effect was measured in an intel i7-9700K CPU, 32GB RAM, and Nvidia RTX 3090 GPU environment. Including the data transfer time between host and devices, it was measured to be accelerated up to 3.41 times compared to the CPU, and when only the acceleration effect of operation was measured without including the data transfer time, it was confirmed that it could be accelerated up to 156 times.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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