GB-SAR (Ground-Based Synthetic Aperture Radar) system is an imaging radar that obtains high resolution 2-D image through a synthetic aperture effect from the accurate linear-motion control of antenna on the ground. The highly versatile system configurations and accurate repeatability of GB-SAR operation allow one to accurately monitor the stability of surface scatterers with millimeter accuracy by SAR interferometry. In this paper we introduce the development of a GB-SAR system and show the possibilities of SAR polarimetry and interferometry such as DInSAR, Cross-Track InSAR, Delta-f InSAR, and PSInSAR.
This paper is made to suggest a future strategy for the Korean High Resolution Wide Swath Synthetic Aperture Radar (HRWS SAR) satellite development by surveying the current trends for the SAR satellite technologies. From the survey, the latest SAR technology trends are revealed of using Digital Beam-Forming (DBF), SCan-On-Receive (SCORE), Displaced Phase Center Antenna (DPCA), interferometry, and polarimetry for exploiting the SAR imagery. Based on the latest SAR technology trends and the foreign HRWS SAR development cases, the strategy for the future HRWS Korean SAR satellite development is suggested to develop the DPCA and SCORE technologies by using the KOrea Multi-Purpose SATellite-6 (KOMPSAT-6) which is going to launch in a few years, and consequently to develop the HRWS SAR satellites which can monitor the whole Earth at weekly intervals.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2010.06a
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pp.128-129
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2010
기존의 고도계는 레이더 특성에 의해 직하부의 높이 값을 정밀하게 관측할 수 없었다. 그러나 레이더 간섭 고도계는 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상의 칩 펄스(Chirp Pulse)를 이용한 고정밀 경사거리(Slant Range Distance)관측, 도플러 효과를 이용한 고정밀 경사각(Squint Angle)의 관측 및 레이더 간섭기법(SAR Interferometry)을 이용한 고정밀 관측각(Look Angle)의 관측을 가능하게 하였다. 이 연구의 목적은 레이더 간섭 고도계의 효율적인 신호처리 기법의 개발에 있다.
Ground subsidence in urban areas is mainly caused by anthropogenic factors such as excessive groundwater extraction and underground infrastructure development in the subsurface composed of soft materials. Global Navigation Satellite System data with high temporal resolution have been widely used to measure surface displacements accurately. However, these point-based terrestrial measurements with the low spatial resolution are somewhat limited in observing two-dimensional continuous surface displacements over large areas. The synthetic aperture radar interferometry (InSAR) technique can construct relatively high spatial resolution surface displacement information with accuracy ranging from millimeters to centimeters. Although constellation operations of SAR satellites have improved the revisit cycle, the temporal resolution of space-based observations is still low compared to in-situ observations. In this study, we evaluate the extraction of a time-series of surface displacement in Incheon Metropolitan City, South Korea, using the small baseline subset technique implemented using the commercial software, Gamma. For this purpose, 24 COSMO-SkyMed X-band SAR observations were collected from July 12, 2011, to August 27, 2012. The time-series surface displacement results were improved by reducing random phase noise, correcting residual phase due to satellite orbit errors, and mitigating nonlinear atmospheric phase artifacts. The perpendicular baseline of the collected COSMO-SkyMed SAR images was set to approximately 2-300 m. The surface displacement related to the ground subsidence was detected approximately 1 cm annually around a few Incheon Subway Line 2 route stations. The sufficient coherence indicates that the satellite orbit has been precisely managed for the interferometric processing.
Phase unwrapping is an essential procedure for interferometric synthetic aperture radar techniques. Accordingly, a lot of phase unwrapping methods have been developed. Deep-learning-based unwrapping methods have recently been proposed. In this paper, we reviewed state-of-the-art deep-learning-based unwrapping approaches in terms of 1) the approaches to predicting unwrapped phases, 2) deep learning model structures for phase unwrapping, and 3) training data generation. The research trend of the approaches to predicting unwrapped phases was introduced by categorizing wrap count segmentation, phase jump classification, phase regression, and deep-learning-assisted method. We introduced the case studies of deep learning model structure for phase unwrapping, and model structure optimization to relate the overall phase information. In addition, we summarized the research trend of the training data generation approaches in the views of phase gradient and noise in the main. And the future direction in deep-learning-based phase unwrapping was presented. It is expected that this paper is used as guideline for exploring future direction of deep-learning-based phase unwrapping research in Korea.
This paper reports the observation of the interferometric synthetic aperture radar (InSAR) phase anomaly on a newly reclaimed mudflat, Hwaong, in west coast of Korea, detected by a series of Radarsat-l SAR data obtained mostly during 2003. The observed phase anomaly could be from subsidence of mud land caused by volumetric contraction of mud in dry season. This process must have been initiated from March 2002 when tidal water supply to this region was permanently blocked by the newly constructed embankment. The maximum subsidence rate measured from InSAR signal is about 3 cm per month. The local heterogeneity of the subsidence rate over the reclaimed mudflat may indicate various mud composition, surface-subsurface hydrological processes, or subsurface information of the mud and basement rock structure. In-situ measurement must follow to support this observation from space.
GB-SAR (Ground-Based Synthetic Aperture Radar) 시스템은 지상에서 안테나의 정밀한 일축 제어를 통해 합성 구경(synthetic aperture) 효과를 얻어 높은 해상도의 영상을 얻는 레이더 스캐너(Radar Scanner) 의 일종이다. GB-SAR는 장기간에 걸쳐 안정 적으로 마이크로파 영상 및 위상을 얻을 수 있기 때문에,SAR간섭기법(interferometry)을 통하여 비교적 안정된 산란체의 시간에 따른 변위를 cm 혹은 mm 정밀도로 정량적으로 얻을 수 있으며, 또한 긴밀도(coherence)를 통해 산란체의 안정성을 정성적으로 추출해 낼 수 있다. 이 논문에서는 GB-SAR 시스템의 개발을 소개하고 여러 가지 영상 획득 모드를 통하여 얻어진 SAR 영상, DInSAR, Cross-Track InSAR, ${\triangle}k-InSAR$, PSInSAR, 및 SAR Polarimetry 등 GB-SAR 시스템의 다양한 응용 가능성을 간략하게 보였다.
Radar interferometric phase is sensitive to both ground topography and coherent surface displacement. The basic tactics of differential interferometric synthetic aperture radar (DInSAR) technique are to separate the two effects. Applications of DInSAR to Duk-Po area in Busan were studied. In the study area, an abrupt subsidence, possibly caused by sub-way construction, was observed by JERS-1 SAR interferometry. Differential interferograms were generated using twenty-three JERS-1 SAR data acquired between April 24, 1992, and August 7, 1998. Because the area is relatively flat with little topographic relief the topographic effects were not removed. A phase filtering and interferogram techniques were applied to increase fringe clarity as well as to decrease decorrelation error. The stacking improves the quality of interferograms especially when the displacement is discontinuous. The interferograms clearly show the evidence of subsidence along Duk-Po subway railroad. These results demonstrate that the interferogram stacking technique can improve the detectability of radar interferometry to an abrupt displacement and DInSAR is useful to geological engineering applications.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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