By the end of December 2020, an earthquake with Mw about 6.4 hit Sisak-Moslavina County, Croatia. The town of Petrinja was the most affected region with major power outage and many buildings collapsed. The damage also affected neighbor countries such as Bosnia and Herzegovina and Slovenia. As a light of this devastating event, a deformation map due to this earthquake could be generated by using remote sensing imagery from Sentinel-1 SAR data. InSAR could be used as deformation map but still affected with noise factor that could problematize the exact deformation value for further research. Thus in this study, 17 SAR data from Sentinel-1 satellite is used in order to generate the multi-temporal interferometry utilize Stanford Method for Persistent Scatterers (StaMPS). Mean deformation map that has been compensated from error factors such as atmospheric, topographic, temporal, and baseline errors are generated. Okada model then applied to the mean deformation result to generate the modeled earthquake, resulting the deformation is mostly dominated by strike-slip with 3 meter deformation as right lateral strike-slip. The Okada sources are having 11.63 km in length, 2.45 km in width, and 5.46 km in depth with the dip angle are about 84.47° and strike angle are about 142.88° from the north direction. The results from this modeling can be used as learning material to understand the seismic activity in the latest 2020 Petrinja, Croatia Earthquake.
이 연구에서는 영상레이더(synthetic aperture radar; SAR) 이중차분간섭기법(Double-Differential Interferometric SAR; DDInSAR)을 이용하여 남극 로스 빙붕(Ross Ice Shelf)의 동쪽(A지역)과 서쪽(B지역)에 위치한 육지 경계부 지역의 조위변형을 분석하고, 조위예측 모델의 정밀도와 빙붕의 영률(Young's modulus) 추정을 위해 2015-2016년에 획득된 총7장의 Sentinel-1A SAR 영상을 획득하였다. 먼저, 남극 로스해(Ross Sea)에 대한 대표적인 조위예측 모델인 Ross Sea Height-based Tidal Inverse (Ross_Inv) 모델과 DDInSAR영상에서 추출된 빙붕의 조위변형을 비교한 결과, 모델의 조위예측 오차는 동쪽에서는 3.86 cm로 분석되었으며 조위모델에서 역기압효과가 필수적으로 보정되어야 함을 확인하였다. 그러나 서쪽에서는 역기압효과 보정 후에도 큰 오차가 발생하여 조위모델이 부정확할 수 있음을 확인했다. 또한, 조위변형이 나타나는 힌지 영역(hinge zone)의 폭과 얼음두께의 상관성을 나타내는 1차원 탄성 보 모델에 의거하여 얼음의 영률을 계산하였다. 이를 위해 DDInSAR 영상에서 조위에 의한 변위가 나타나기 시작하는 곳을 지반선(grounding line)으로, 조위에 의한 최대변위가 나타나는 지점을 힌지선(hinge line)으로 새롭게 정의했고, 이두선 사이를 힌지 영역으로 정의했다. 반무한 평면체를 가정한 1차원 탄성 보 모델에 의하면 힌지 영역의 폭은 얼음두께의 0.75승에 정비례한다. DDInSAR에서 나타나는 힌지 영역 중 지반선과 힌지선이 직선에 가까운 지역에서 힌지 영역의 폭을 측정하였고, 이를 BEDMAP2 얼음 두께의 0.75승과의 선형 회귀 분석을 통해 로스 빙붕 동쪽과 서쪽 힌지 영역의 영률을 1.77±0.73 GPa로 추정할 수 있었다. 이러한 방법으로 향후 Sentinel-1 영상이 축적되면 더 정밀한 영률을 추정할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 2015년에서 2017년 사이에 유럽항공우주국 Sentinel-1 위성이 촬영한 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상을 활용하여 한강 유역 내 하천의 유량을 추정하는 모형을 개발하였다. 한강 유역 내 15개 중소규모 하천을 연구지역으로 선정하였으며 SAR 인공위성 영상 자료와 수위 및 유량관측소에서 산정한 유량 자료를 모형 구축을 위하여 사용하였다. 우선, 오류 보정을 위해 다양한 전처리 과정을 거친 12장의 SAR 영상을 히스토그램 매칭 기법을 적용하여 이미지의 밝기 분포를 동일하게 만들었다. 이후 임계치 분류방식을 사용하여 추출된 하천 수체의 면적과 지상 관측유량자료와의 관계식을 도출하여 유량추정모형을 구축하였다. 그 결과, 1개소를 제외한 14개 관측소에서 인공위성에서 추출한 하천 면적을 입력 자료로 하는 멱함수 형태의 유량추정모형을 구축할 수 있었다. 14개 관측소의 최소, 평균, 최대 결정 계수($R^2$)는 0.3, 0.8, 0.99로 나타났다.
해상풍은 해양 현상을 이해하고, 지구 온난화에 의한 지구 환경의 변화를 분석하기 위한 필수 요소이다. 전세계 연구 기관은 해상풍을 정확하고 지속적으로 관측하기 위해 산란계(scatterometer)를 개발하여 운영해오고 있으며, 정확도는 풍향이 ${\pm}20^{\circ}$, 풍속이 ${\pm}2m\;s^{-1}$ 안팎이다. 하지만, 산란계의 해상도는 12.5-25.0 km로, 해안선이 복잡하고 섬이 많은 한반도 근해에서는 자료의 결측이 빈번하게 발생하여 활용도가 감소한다. 그에 반해, Synthetic Aperture Radar (SAR, 합성개구레이더)는 마이크로파를 활용하는 전천후 센서로, 1 km 이하의 고해상도 해상풍이 산출이 가능하여 산란계의 단점 보완이 가능하다. 본 연구에서는 일반적으로 활용되는 SAR 자료 기반 해상풍 산출 알고리즘인 Geophysical Model Function (GMF, 지구 물리 모델 함수)를 밴드별로 분류하여 조사하였다. 상대 풍향, 입사각, 풍속에 따른 후방산란계수를 L-band Model (LMOD, L 밴드 모델), C-band Model (CMOD, C 밴드 모델), X-band Model (XMOD, X 밴드 모델)에 적용하여 모의하였고, 각 GMF의 특성을 분석하였다. 이러한 GMF를 SAR 탑재 인공위성 자료에 적용하여 산출한 해상풍의 정확도 검증 연구에 대해 조사하였다. SAR 자료 기반 해상풍의 정확도는 영상 관측 모드, 적용한 GMF의 종류, 정확도 비교 기준 자료, SAR 자료 전처리 방법, 상대 풍향 정보 산출 방법 등에 따라 변하는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 국내 연구자들의 SAR 자료 기반 해상풍 산출 방법에 대한 접근성이 향상되고, 고해상도 해상풍 자료를 활용한 한반도 근해 분석에 이바지할 것으로 기대된다.
본 논문의 목적은 공간적탐색기법을 이용한 부산 주택시장 다이나믹스 분석으로써 MATLAB toolbox M-file을 이용하였다. 본 연구에서 사용된 자료는 2006년부터 2009년 2분기까지 공개된 부산지역 아파트 실거래가 64,530개 자료를 기준으로 법정동을 분류하여 각 평균값을 분석에 이용하였다. 주택시장분석에 많이 이용되는 헤도닉가격 모형은 도시주택경제 분야에서 주택시장 다이나믹스를 설명하는데 강력한 분석기법의 하나이다. 그럼에도 불구하고 전통적인 헤도닉가격 모형은 공간적자기상관의 영향력을 반영하지 않는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 공간자기상관 관계를 반영한 다양한 공간계량모형, 예를 들어, 공간자기회귀모형(SAR), 공간오차모형(SEM), 일반공간모형(SAC) 등을 보통최소자승법을 이용한 전통적 헤도닉가격 모형과 비교하고자 한다. 이를 위해 결정계수($R^2$), 분산(${\sigma}^2$), 우도함수(Likelihood)의 값 등의 지표들을 이용하였다. 분석결과 공간자기상관을 고려한 공간계량모형이 전통적 헤도닉모형에 비해 높은 설명력을 보여주고 있다. 공간계량모형에서는 공간오차모형(SEM)과 일반공간모형(SAC)이 공간자기회귀모형(SAR) 보다 우수한 설명력을 보이고 있다.
This study attempts to establish a system extracting and monitoring cultural grounds of seaweeds (lavers, brown seaweeds and seaweed fulvescens) and abalone on the basis of both KOMPSAT-2 and Terrasar-X data. The study areas are located in the northwest and southwest coast of South Korea, famous for coastal cultural grounds. The northwest site is in a high tidal range area (on the average, 6.1 m in Asan Bay) and has laver cultural grounds for the most. An semi-automatic detection system of laver facilities is described and assessed for spaceborne optic images. On the other hand, the southwest cost is most famous for seaweeds. Aquaculture facilities, which cover extensive portions of this area, can be subdivided into three major groups: brown seaweeds, capsosiphon fulvescens and abalone farms. The study is based on interpretation of optic and SAR satellite data and a detailed image analysis procedure is described here. On May 25 and June 2, 2008 the TerraSAR-X radar satellite took some images of the area. SAR data are unique for mapping those farms. In case of abalone farms, the backscatters from surrounding dykes allows for recognition and separation of abalone ponds from all other water-covered surfaces. But identification of seaweeds such as laver, brown seaweeds and seaweed fulvescens depends on the dampening effect due to the presence of the facilities and is a complex task because objects that resemble seaweeds frequently occur, particularly in low wind or tidal conditions. Lastly, fusion of SAR and optic spatial images is tested to enhance the detection of aquaculture facilities by using the panchromatic image with spatial resolution 1 meter and the corresponding multi-spectral, with spatial resolution 4 meters and 4 spectrum bands, from KOMPSAT-2. The mapping accuracy achieved for farms will be estimated and discussed after field verification of preliminary results.
This study proposes an inversion algorithm to extract the surface parameters, such as surface roughness and soil moisture contents, using multi-frequency SAR data. The study areas include the tidal flats of Jebu Island and the reclaimed lands of Hwaong district on the western coasts of the Korean peninsula. SAR data of three frequencies were accordingly calibrated to provide precise backscattering coefficients through absolute radiometric calibration. The root mean square (RMS) height and the correlation length, which can describe the surface roughness, were extracted from the backscattering coefficients using the inversion of the Integral Equation Method (IEM). The IEM model was appropriately modified to accommodate the environmental conditions of tidal flats. Volumetric soil moisture was also simultaneously extracted from the dielectric constant using the empirical model, which define the relations between volumetric soil moistures and dielectric constants. The results obtained from the proposed algorithm were verified with the in-situ measurements, and we confirmed that multi-frequency SAR observations combined with the surface scattering model for tidal flats can be used to quantitatively retrieve the geophysical surface parameters in tidal flats.
Kim, Jae-Hun;Yoon, Sun Yong;Jo, Min-Jeong;Won, Joong-Sun
대한원격탐사학회지
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제34권4호
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pp.639-647
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2018
This paper presents TerraSAR-X and KOMPSAT-5 sigma nought variation according to season and antenna observation configuration in Mongolia. Two types of landcover including bare surface and cropland were examined. The seasonal variation of sigma nought in cropland was about 7 dB and particularly a significant sigma nought reduction occurred after harvest. On the contrary, the Mongolia bare surface provides a consistent sigma nought values for several years with an annual variation less than 2.5 dB of standard deviation. However, the bare soil was relatively sensitive to look-direction (or ascending or descending mode) as well as incidence angle while the cropland was almost independent of antenna look-direction and small incidence angle changes. Although the look-directional variation of bare surface sigma nought was observed in this study, the look-direction anisotropic nature of the surface was not well examined. A further study would be required to account for this feature with various SAR observation configurations.
The Remote Sensing Group of the Mines and Geosciences Bureau (MGB) has acquired SAR data of the Central Cebu Island for its research study area. The MGB is one of the proponent of DOST-NASA PACRIM II Project, which is composed of eleven (11) agencies and institutions in the Philippines, that focuses on the scientific application of radar data with the theme on hazard and natural resources management. The PACRIM II Project, being done on three-year term, is slated for completion in the year 2004. The main thrust of the project study of the MGB is the baseline environmental monitoring studies, on which the data are to be fused with some other available data from LandSAT and photogrammetry. The generated data is part of the information for the update of thematic mapping being done. The 12 ${\times}$ 60 km swath AirSAR data covers the Central Cebu Island. The highlights of conducting this research project are: Extent of Watershed Basin boundaries - identification of the tributaries that drain water supply to the metropolitan area; Monitoring of the mountain highways - identification of landslide risk prone sites as part of natural hazard monitoring on a national highway that cuts along the mountainous areas; and Coastline change assessment - monitoring the coastline activities relative to the rapid urbanization and exposure as part of coastal management. The Phase 1 of this report discusses the fusion with the ArcView generated data as baseline studies on the monitoring activities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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