본 논문은 이종센서자료인 고해상도 KOMPSAT-2 영상과 TerraSAR-X 영상 간 자동기하보정을 수행하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해, 두 영상간의 x, y 방향의 초기 변위량을 MI(Mutual Information) 기법을 통해 계산한 후, 계산된 위치만큼 TerraSAR-X 영상을 이동시켜서 두 영상 간 초기 위치 차이를 최소화하였다. 초기 위치 차이가 최소화된 두 영상에서 선형정보를 추출하여 이들 간의 유사도를 판단, 매칭쌍을 추출하고자 하였다. 특히, 영상 전반에 걸쳐 고르게 분포된 매칭쌍을 추출하기 위하여, 영상 전역에 걸쳐서 동일한 크기의 격자망을 구성하여, 각 격자망에서 하나의 매칭쌍만을 추출하도록 하였다. 이렇게 추출된 매칭쌍을 이용하여 선형(rigid)과 비선형(nonrigid)의 변환식이 결합된 모델을 통해 기하보정 정확도를 높이고자 하였고, 실험 결과 모든 대상지역에서 5m 이내의 RMSE 값을 도출하였다.
고해상도 위성영상을 공간정보 분야에 효과적으로 활용하기 위해서는 다중센서와 다시기 영상 데이터를 공간분석에 함께 사용하여 이들 데이터의 장점을 최대한 활용하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 고해상도의 다중센서자료를 동시에 활용하기 위해, 영상 간 존재하는 변위량을 자동으로 추정하여 다중센서 영상 간 기하보정을 수행하는 새로운 영상정합기법을 개발하였다. 영상의 취득 방식과 방사적 특성이 다른 광학영상과 SAR 영상 간의 유사도를 효과적으로 계산하기 위하여 기하적, 방사적 전처리 과정을 수행하였고, 두 영상 간 변위량 측정은 상호정보기법을 통해 계산하였다. 또한, 변위량 측정방식의 계산 효율과 정확도 향상을 위하여 영상 피라미드 방식을 적용하여 상위 피라미드 영상부터 차례로 x, y 방향에 대한 변위량을 최적화기법을 통해 추정하였다. 이러한 과정을 피라미드의 최하부인 원영상에까지 반복적으로 수행함으로써 두 영상 간 정밀한 변위량을 추정하였으며, 수동으로 추출된 검사점을 통해 제안기법에 대한 정확도 평가를 수행한 결과, 영상간 변위량에 대한 고려만으로도 약 5m 이내 (RMSE)의 기하보정 정확도를 도출할 수 있었다.
To develop and evaluate the real-time SAR(Synthetic Aperture Radar) motion measurement system, true antenna phase center(APC) positions during SAT(Synthetic Aperture Time) are needed. In this paper, CDGPS(Carrier phase Differential Global Positioning System) post processing method is proposed to get the true APC position for spotlight SAR image formation. The CDGPS position is smoothed to remove high frequency noise which exists inherently in the carrier phase measurement. This paper shows smoothed CDGPS data is enough to provide the true APC for high-quality SAR image formation through motion measurement result, phase error estimation and IRF(Impulse Response Function) analysis.
이 논문에서는 토지 피복분류를 목적으로 C 밴드와 L 밴드 다중 편광 자료의 결정 수준 융합을 수행하여 융합 효과를 살펴보았다. 앞으로 이용이 가능해질 C 밴드 Radarsat-2 자료와 L 밴드 ALOS PALSAR 자료를 모사하기 위해 C 밴드와 L 밴드 NASA JPL AIRSAR 자료를 감독분류에 이용하였다. Target decomposition으로부터 얻어지는 산란 특성과 관련된 특징들을 입력으로 SVM을 분류 기법으로 적용한 후에, 사후확률을 확률비 모델의 틀안에서 융합하는 결정수준 융합을 수행하였다. 적용 결과, L 밴드가 C 밴드에 비해 피복 구분에 적절한 투과 심도를 나타내어 22% 정도 높은 분류 정확도를 나타내었지만, 결정수준 융합을 통해 개별 토지피복 항목의 구분력의 향상으로 인해 L 밴드 자료의 분류결과에 비해 10% 정도의 보다 향상된 분류 정확도를 얻을 수 있었다.
Lee(2009)에서 영상 강도를 위해서 lognormal 확률 모형과 영상 texture를 위해서 Markov random field(MRF)에 기반하는 Bayesian 모형을 사용하는 boundary-adaptive despeckling 방법을 제안하였다. 이 방법은 speckle 제거 영상의 최대 사후(maximum a posteriori: MAP) 추정치를 구하기 위해서 Point-Jacobian iteration을 이용한다 인접하고 있는 다른 특성의 지역에 위치한 화소의 값을 사용하는 가능성을 줄이기 위해 Boundary-adaptive algorithm은 경계에 가까울 수록 멀리 떨어진 이웃 화소로부터 정보를 덜 수집하도록 고안된다. 이러한 boundary-adaptive 방법은 전반적으로 simulation 자료를 사용하여 Lee(2009)에서 평가되었고 그리고 제안된 방법의 효험을 증명하였다. 본 연구는 Lee(2009)의 확장 연구로 MAP 추정치를 구하기 반복 algorithm의 계산 효율성을 증가 시키고 noise 제거와 함께 분류를 수행하는 수정 algorithm을 제안한다. Simulation 자료를 사용한 실험을 통해서 boundary-adaption이 분류 오류를 줄여줄 뿐 아니라 더욱 명확한 경계선을 보여준다는 것을 알 수 있다. 또한 영종도 서해안에서 관측된 고해상도 Terra-SAR data에 적용한 결과는 boundary-adaption은 SAR 활용에서 분석의 정확성을 개선 시킬 수 있다는 것을 암시한다.
Since the change in Doppler centroid according to moving targets brings alteration to the phase in azimuth differential signals of synthetic aperture radar (SAR) data, one can measure the velocity of the moving targets using this effect. In this study, we will investigate theoretically measuring the velocity of an object from azimuth differential signals by using range compressed data which is the interim outcome of treatment from the simulated SAR raw data of moving targets on the background of sea clutter. Also, it will provide evaluation for the elements that affect the estimation error of velocity from a single SAR sensor. By making RADARSAT-1 simulated image as a specific case, the research includes comparisons for the means of velocity measurement classified by the directions of movement in the four following cases. 1. A case of a single target without currents, 2. A case of a single target with tidal currents of 0.5 m/s, 1 m/s, and 3 m/s, 3. A case of two targets on a same azimuth line moving in a same direction and velocity, 4. A case of a single target contiguous to land where radar backscatter is strong. As a result, when two moving targets exist in SAR image outside the range of approximately 256 pixels, the velocity of the object can be measured with high accuracy. However, when other moving targets exist in the range of approximately 128 pixels or when the target was contiguous to the land of strong backscatter coefficient (NRCS: normalized radar cross section), the estimated velocity was in error by 10% at the maximum. This is because in the process of assuming the target's location, an error occurs due to the differential signals affected by other scatterers.
이동식미사일발사대(TEL)와 같은 시한성 긴급표적(TCT)에 대한 선제타격을 위해서는 관심지역(AoI)에서의 발사징후를 포착하는 탐지성능이 중요하다. 탐지성능의 극대화를 위해서는 재방문주기 및 시스템응답주기의 최소화를 위해 가능한 한 다수의 군집위성 전개가 필요하다. 본 연구에서는 6~48기의 소형 SAR 군집위성 전개 시 재방문주기와 응답주기의 특성을 분석하였다. 재방문주기는 북한의 전지역 및 특정지역에 대해 분석하였으며, 응답주기는 고정표적을 식별하는 [시나리오 1]과 이동표적을 탐지 및 식별하는 [시나리오 2]로 분류하여 분석을 수행하였다. 특히, [시나리오 2]의 TCT 탐지임무 운용에 대한 응답주기 분석은 특정 면적에 대한 관측 누적 커버리지의 최적화 분석을 통해 수행하였다. 그리고 탐지임무의 최적 성능을 위한 군집궤도 형상을 분석하였다.
One of future remote sensing techniques for the estimation of damage by storm and flood is the extraction of water area, which could be the basis of measuring the damage by storm and flood and estimate restoration cost. This paper introduces an approach to damage estimation using satellite Image. The project site was Ansung area and a set of Radarsat-1 SAR image at 6.25m resolution was used for the test. Authors investigated methods of SAR image processing such as shadow-effect removal, orthorectification of SAR image and calculation of damage area by flood. Consequetly, this study showed that technique improvement of image processing and the best of result for extracting water area. Also, found the new possibility of damage estimation using satellite image.
This paper reports the preliminary results on the study of radargrammetry especially for a high-resolution satellite synthetic aperture radar system. Theoretical configurations for radargrammetry in terms of coverage, orbit selection, incidence angles, height sensitivity of parallax and height resolution of DEM were calculated according to the proposed orbit characteristics and the imaging modes of KOMPSAT-5 SAR. Possible imaging strategies and mission scenarios for coverage versus rapidity are suggested for a future mission dedicated to radargrammetry.
이 연구에서는 토양의 유전상수 (dielectric constant) 표면의 거칠기 (surface roughness)와 지표면의 기하 (geometric) 등과 같은 다양한 물리적 요소들의 정보를 포함하고 있는 SAR (Synthetic Aperture Radar) 자료를 이용하여 강화도 갯벌의 표층 퇴적환경을 분석하였다. JERS-1, ENVISAT과 ALOS 위성의 다양한 SAR 자료로부터 레이더 후방산란계수 (backscattering coefficient)를 추출하여 각 퇴적환경 요소들과의 관계를 파악하고 시간변화에 따른 지표의 변화 정도를 알 수 있는 긴밀도 (coherence)를 추출하여 퇴적상과 비교하였다. SAR 영상으로부터 추출한 후방산란계수와 긴밀도를 이용한 강화도 갯벌 퇴적환경 특성을 분석한 결과 높은 긴밀도를 갖는 지역은 입도가 작은 펄이 많이 포함된 펄 퇴적상이며 긴밀도가 낮을수록 큰 입도가 많이 분포하는 지역임을 알 수 있었다. 강화도 갯벌은 다른 갯벌과는 달리 조류로가 많이 발달하여 썰물 시 수분함유량에 많은 영향을 주어 모래 퇴적상과 혼합 퇴적상은 갯벌의 노출시간이 증가함에 따라 토양 수분함유량이 감소하여 후방산란계수가 점차 감소한다. 그러나 펄 퇴적상에서는 지형 고도가 높아 해수의 많은 영향을 받지 않으며 조류로의 밀도가 높기 때문에 토양 수분함유량이 감소하지만 후방산란계수가 높게 나타났다. 또한 갯벌은 토양 수분함유량뿐만 아니라 표면에 남아있는 잔존수도 많아 강우량이 많은 날은 지표 잔존수가 증가하기 때문에 비교적 후방산란계수가 낮게 나타나는 경향을 보였다. 이 연구의 결과, 긴밀도, 후방산란계수와 각 퇴적환경 요소들의 상관관계를 알 수 있었으며, 향후 강화도 갯벌 퇴적환경의 공간적 분석을 위해 각각의 요소들이 미치는 영향에 대한 정량적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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