Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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v.29
no.1
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pp.147-152
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2005
This paper proposes an evaluates a new approach to detect ships as targets from Radarsat-1 SAR (Synthetic Aperture Radar) imagery in the vicinity of Korean peninsula. To be more specific, a labeling technique and morphological filtering in conjunction with some other methods are employed to automatically detect the ships. From the test, the ships are revealed to be detected. For ground truth data, information from a radar system is used, which allows assessing accuracy of the approach. The results showed that the proposed approach has the high potential in automatically detecting the ships.
In this paper, we analyzed the phase change of 5-triangular trihedral comer reflectors by using X-band Ground-Based Synthetic Aperture Radar (GB-SAR) system. Each reflector was set as a stationary target at a different distance from the system. We obtained total 123 full-polarization images during 40 hours continuously at 20 minute interval. Results of SAR interferometric analysis showed phase changes of maximum 2 radians and followed similar pattern with atmospheric data. Through a GB-SAR phase formula that includes refractive index in the air, we performed regression analysis for refractive index as a function of atmospheric humidity, temperature and pressure. As a result, refractive index of air in X-band showed relatively high coefficient of determination with humidity and temperature (0.72 and 0.76 on average, respectively) but not so with pressure (0.34). The refractive index of air in X -band changed by 3.14\;{\times}\;10^{-5}$ during the measuring time with a humidity range of 50% ~ 90% and a temperature range of $-1^{\circ}C$ ~ $9^{\circ}C$. We expect that a total expression of refractive index of air including humidity, temperature and pressure can be calculated when more extensive data would be collected at various atmospheric conditions.
Information of target changes in inaccessible areas is very important in terms of national security. Fast and accurate change detection of targets is very important to respond quickly. Spaceborne synthetic aperture radar can acquire images with high accuracy regardless of weather conditions and solar altitude. With the recent increase in the number of SAR satellites, it is possible to acquire images with less than one day temporal resolution for the same area. This advantage greatly increases the availability of change detection for inaccessible areas. Commonly available information in satellite SAR is amplitude and phase information, and change detection techniques have been developed based on each technology. Those are amplitude Change Detection (ACD), Coherence Change Detection (CCD). Each algorithm differs in the preprocessing process for accurate automatic classification technique according to the difference of information characteristics and the final detection result of each algorithm. Therefore, by analyzing the academic research trends for ACD and CCD, each technologies can be complemented. The goal of this paper is identifying current issues of SAR change detection techniques by collecting research papers. This study would help to find the prerequisites for SAR change detection and use it to conduct periodic detection research on inaccessible areas.
The rise in temperature induced by global warming caused in El Nino and La Nina, and abnormally changed the temperature of seawater. Rainfall concentrates in some locations due to abnormal variations in seawater temperature, causing frequent abnormal floods. It is important to rapidly detect flooded regions to recover and prevent human and property damage caused by floods. This is possible with synthetic aperture radar. This study aims to generate a model that directly derives flood-damaged areas by using modified U-NET and TerraSAR-X images based on Multi Kernel to reduce the effect of speckle noise through various characteristic map extraction and using two images before and after flooding as input data. To that purpose, two synthetic aperture radar (SAR) images were preprocessed to generate the model's input data, which was then applied to the modified U-NET structure to train the flood detection deep learning model. Through this method, the flood area could be detected at a high level with an average F1 score value of 0.966. This result is expected to contribute to the rapid recovery of flood-stricken areas and the derivation of flood-prevention measures.
Synthetic Aperture Radar(SAR) is an active microwave instrument that performs high-resolution observation under almost all weather condition. Research and algorithms have been proposed to process radar signal and to increase the quality of SAR products. In fact, many complicated steps are involved in order to generate a SAR image product. The purpose of this paper is to derive quality assessment procedures and define important test parameters in each procedure inside a SAR processor. Thus those test parameter values indicate the quality of SAR image products and verify the processor's performance. Moreover, required procedures to correct and handle errors which are indicated during the assessment are also presented.
Sea surface wind is a fundamental element for understanding the oceanic phenomena and for analyzing changes of the Earth environment caused by global warming. Global research institutes have developed and operated scatterometers to accurately and continuously observe the sea surface wind, with the accuracy of approximately ${\pm}20^{\circ}$ for wind direction and ${\pm}2m\;s^{-1}$ for wind speed. Given that the spatial resolution of the scatterometer is 12.5-25.0 km, the applicability of the data to the coastal area is limited due to complicated coastal lines and many islands around the Korean Peninsula. In contrast, Synthetic Aperture Radar (SAR), one of microwave sensors, is an all-weather instrument, which enables us to retrieve sea surface wind with high resolution (<1 km) and compensate the sparse resolution of the scatterometer. In this study, we investigated the Geophysical Model Functions (GMF), which are the algorithms for retrieval of sea surface wind speed from the SAR data depending on each band such as C-, L-, or X-band radar. We reviewed in the simulation of the backscattering coefficients for relative wind direction, incidence angle, and wind speed by applying LMOD, CMOD, and XMOD model functions, and analyzed the characteristics of each GMF. We investigated previous studies about the validation of wind speed from the SAR data using these GMFs. The accuracy of sea surface wind from SAR data changed with respect to observation mode, GMF type, reference data for validation, preprocessing method, and the method for calculation of relative wind direction. It is expected that this study contributes to the potential users of SAR images who retrieve wind speeds from SAR data at the coastal region around the Korean Peninsula.
Interferometric synthetic aperture radar (InSAR) is a remote sensing technique capable of measuring ground surface deformation with sub-centimeter precision and spatial resolution in tens-of-meters over a large region. This paper highlights our on-going investigations of Aleutian volcanoes with SAR images acquired from European ERS-1 and ERS-2, Canadian Radarsat-l, and Japanese JERS-l satellites.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.42
no.7
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pp.601-609
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2014
Large number of SAR(Synthetic Aperture Radar) satellites, one type of earth observation satellite, have been developed as they have the advantage of not being affected by surrounding environment during the earth image acquisition. In order to gain high image quality, SAR antenna should have large diameter. However, internal space of satellite launch vehicle is limited and this leads SAR antenna to be designed deployable so that it can be folded in launch vehicle and unfolded in space. In this research, values of various design factors of deployable satellite antenna were chosen considering satellite's target mission. Configuration of deployable satellite antenna was designed by applying the chosen values of design factors, and variation in deployable satellite antenna during satellite maneuver was observed through simulation.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.13
no.4
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pp.21-26
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2007
A study on analysis and application of ocean currents information extracted from SAR (Synthetic Aperture Radar) satellite image. The current information extracted from SAR satellite image is not real vector information but scalar information in normal direction of orbital path. To correct current information extracted from satellite image, observation of currents in the field is carried out at the same time and area as those of satellite image. In the analysis, current information extracted from satellite image is corrected by using observed ones. By this correction, the speed and the direction of current can be estimated. The extract current information seem to agree well with the observed ones.
Kim, Minhwa;Cho, KeunHoo;Park, Sang-Eun;Cho, Jae-Hyoung;Moon, Hyoi;Han, Seung-hoon
Economic and Environmental Geology
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v.52
no.4
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pp.313-322
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2019
SAR (Synthetic Aperture Radar) remote sensing data is a very useful tool for near-real-time identification of landslide affected areas that can occur over a large area due to heavy rains or typhoons. This study aims to develop an effective algorithm for automatically delineating landslide areas from the polarimetric SAR data acquired after the landslide event. To detect landslides from SAR observations, reduction of the speckle effects in the estimation of polarimetric SAR parameters and the orthorectification of geometric distortions on sloping terrain are essential processing steps. Based on the experimental analysis, it was found that the IDAN filter can provide a better estimation of the polarimetric parameters. In addition, it was appropriate to apply orthorectification process after estimating polarimetric parameters in the slant range domain. Furthermore, it was found that the polarimetric entropy is the most appropriate parameters among various polarimetric parameters. Based on those analyses, we proposed an automatic landslide detection algorithm using the histogram thresholding of the polarimetric parameters with the aid of terrain slope information. The landslide detection algorithm was applied to the ALOS-2 PALSAR-2 data which observed landslide areas in Japan triggered by Typhoon in September 2011. Experimental results showed that the landslide areas were successfully identified by using the proposed algorithm with a detection rate of about 82% and a false alarm rate of about 3%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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