• 대한공간정보학회지
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• 제20권3호
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• pp.41-48
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• 2012

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.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_4호
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• pp.1935-1943
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• 2022

위성 영상을 활용하여 대규모 또는 정밀 토양 수분도를 제작하는 방법의 개발과 이를 적용한 사례 연구는 원격탐사 응용 분야에서 중요한 연구 주제 중 하나이다. 이 연구는 제주도 연구 지역을 대상으로 토양 수분도를 제작하였다. 이를 위하여 선형으로 조정된 Synthetic Aperture Radar (SAR) 편광 영상과 입사각 정보를 이용하여 광학 영상과 함께 토양 수분도를 산출하였다. SAR 영상은 Google Earth Engine (GEE)에서 제공하는 후반 산란 계수 Analysis Ready Data (ARD) 자료를 사용하였다. 또한 Environmental Systems Research Institute (ESRI)의 토지 피복도(land cover map)와 KOMPSAT-3 고해상도 위성 영상의 지표 반사도로부터 산출한 식생 지수 정보(normalized difference vegetation index, NDVI)를 토양 수분도 처리 과정에 적용하였다. 이처럼 SAR 영상과 광학영상 정보를 융합하여 처리하는 경우는 토양 수분 산출물의 신뢰도를 향상할 수 있는 것으로 알려져 있다. 산출물의 과학적 분석을 위하여 KOMPSAT-3 영상으로 제작한 정규 수분 지수(normalized difference water index, NDWI)와 비교 분석을 실시하였다. 그리고 KOMPSAT-3 처리 결과의 검증을 위하여 Landsat-8 위성의 NDWI 처리 결과와 비교하였다. 이 연구를 통하여 산출한 토양 수분도 결과는 KOMPSAT-3 영상과 Landsat-8 위성으로 각각 처리한 NDWI 처리 결과와 높은 상관도를 나타냈다. 마지막으로 이 연구에 사용한 토양 수분 산출 알고리즘을 우리나라 고해상도 위성인 KOMPSAT-5 영상에 맞게 추가 개발하면 다른 외부 영상 없이 KOMPSAT 광학 위성정보와 KOMPSAT SAR 영상정보를 이용한 정밀 토양 수분도 제작이 가능할 것이라고 생각한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.627-636
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• 2021

SAR위성영상을 활용한 선박탐지연구는 세계적으로 많은 연구가 이루어지고 있으나, 초소형 SAR위성을 활용한 연구는 아직 소수에 불과하다. 최근 ICEYE, Capella 위성을 필두로 초소형 SAR 위성들의 활용이 가능하며, 뉴 스페이스 시대의 흐름에 맞추어 국내외에서 초소형군집위성 개발이 활발히 진행되고 있다. 현재 대부분의 초소형 위성은 광학위성이나, 운용 및 개발 진행중인 SAR (핀란드 ICEYE: 18기(~2021), 미국 Capella: 36기(~2023), 국내 해양경찰 SAR: 32기(기획 연구) 등)의 운용계획에 선제적으로 대비하기 위하여 초소형 SAR 위성의 활용방안에 대한 구체적인 논의가 필요한 시점이다. 이에 본 논문에서는 현재 운용되고 있는 광학 및 SAR 초소형 군집 위성의 현황 및 특징을 기술하였으며, 이를 활용한 연구들에 대해 조사하였다. 또한, 대표적인 초소형 SAR 위성인 ICEYE와 Capella위성의 현황 및 특징을 기반으로 초소형 SAR 위성 자료가 선박탐지연구에서 유용하게 활용될 수 있는 방안에 대해 기술하였다. 그 결과, 초소형 SAR위성은 군집으로 운용되어 재방문주기가 짧으며 고해상도 영상의 신속한 제공이 가능하다는 장점이 있어, 시간 및 공간의 고해상도 영상 수집이 필수적인 광역 해상 선박 모니터링에 크게 기여할 것으로 판단하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제8권1호
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• pp.121-130
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• 2000

지금까지 토지피복 분류에 다중파장의 광학센서로 취득된 위성영상만을 적용하는 것이 일반적이었다. 그러나, 현재 다양한 영상센서들이 존재하고 그 획득기회가 증가함에 따라 동일지역에 대하여 여러 영상들을 이용할 수 있게 되었다. 특히 SAR 센서의 경우에는 광학센서로는 탐지가 불가능한 지표특성에 대한 정보를 제공할 수 있으며, 기상의 영향을 적게 받는다는 장점을 지니고 있다. 따라서 본 연구에서는 SAR 영상을 기존의 SPOT XS 영상에 적용하여 토지피복분류에 이용함으로써 그 결과를 비교 평가하여 보았다. SAR 강도 영상으로부터 여러 가지 크기의 창을 적용한 질감 정보를 추출하여 연구에 적용하였으며, 그 결과 SPOT 영상만을 이용하여 분류한 경우보다 SAR 정보를 이용하여 분류한 결과가 미소한 차이로 증가하였으며, 특히 도시지역의 경우에는 좀 더 높은 정확도를 나타내었다. 분류결과는 전체정착도로는 그 차이가 미미하였으나 시각적으로나 공간적인 분포의 측면에서 눈에 띄게 달라졌음을 확인할 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제44권1호
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• pp.125-132
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• 2024

광학 위성영상은 국가 보안 및 정보 획득을 목적으로 사용되며 그 활용성은 증가하고 있다. 그러나, 기상 조건 및 시간의 제약으로 사용자의 요구에 적합하지 않은 저품질의 영상을 획득하게 된다. 본 논문에서는 광학 위성영상의 구름 폐색영역을 모의하기 위하여 고해상도 SAR 영상을 참조한 딥러닝 기반의 영상변환 및 컬러화 모델을 생성하였다. 해당 모델은 적용 알고리즘 및 입력 데이터 형태에 따라 실험하였으며 생성된 모의영상을 비교 분석하였다. 특히 입력하는 흑백영상과 SAR 영상간의 화소값 정보량이 유사하도록 하여 상대적으로 색상정보량 부족에서 오는 문제점을 개선하였다. 실험 결과, Gray-scale 영상과 고해상도 SAR 영상으로 학습한 모의영상의 히스토그램 분포가 비교적 원 영상과 유사하였고, 정량적인 분석을 위하여 산정한 RMSE 값은 약 6.9827, PSNR 값은 약 31.3960으로 나타났다.

• 한국측량학회지
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• 제30권6_1호
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• pp.519-528
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• 2012

SAR는 기상상태와 태양고도 제약을 받지 않고 영상을 취득할 수 있는 장점을 갖지만 측면 관측 촬영방식으로 인해 고도에 의한 왜곡이 발생하여 광학영상과의 통합적 활용을 위해서는 지형 보정 작업이 필수적이다. 일반적으로 SAR 영상의 지형보정은 대상지역의 수치표고모델(Digital Elevation Model, DEM)을 사용하여 수행되기 때문에 DEM 품질이 지형보정 정확도에 미치는 영향에 대한 평가가 이루어져야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 1:5000 수치지도로부터 제작한 DEM, LiDAR DEM, ASTER GDEM, SRTM DEM을 비교 분석하여 고해상도 SAR 영상의 지형보정에 적합한 DEM을 탐색하였다. 실험데이터로는 KOMPSAT-5호와 동일한 고해상도 X-band SAR 시스템을 장착한 TerraSAR-X와 Cosmo-SkyMed 영상을 사용하였다. 지형보정 결과 평가를 위해 동일지역의 KOMPSAT-2 정사영상과의 정량적 비교평가를 수행하였다. 실험결과 수치지도로 제작한 DEM이 가장 정확한 지형보정 결과를 보였으며 현업에서 가장 많이 활용되고 있는 SRTM DEM의 경우 고해상도 SAR 영상의 지형보정에는 부적합 하였다.

• 한국농공학회논문집
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• 제53권6호
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• pp.7-16
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• 2011

This study discussed the applicability of satellite SAR (Synthetic Aperture Radar) imagery with regard to reservoir monitoring, and tried the extraction of reservoir storage from multi-temporal C-band RADARSAT-1 SAR backscattering images of Yedang and Goongpyeong agricultural reservoirs, acquired from May to October 2005. SAR technology has been advanced as a complementary and alternative approach to optical remote sensing and in-situ measurement. Water bodies in SAR imagery represent low brightness induced by low backscattering, and reservoir storage can be derived from the backscatter contrast with the level-area-volume relationship of each reservoir. The threshold segmentation over the routine preprocessing of SAR images such as speckle reduction and low-pass filtering concluded a significant correlation between the SAR-derived reservoir storage and the observation record in spite of the considerable disagreement. The result showed up critical limitations for adopting SAR data to reservoir monitoring as follows: the inappropriate specifications of SAR data, the unreliable rating curve of reservoir, the lack of climatic information such as wind and precipitation, the interruption of inside and neighboring land cover, and so on. Furthermore, better accuracy of SAR-based reservoir monitoring could be expected through different alternatives such as multi-sensor image fusion, water level measurement with altimeters or interferometry, etc.

• 한국전자파학회논문지
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• 제22권11호
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• pp.1063-1069
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• 2011

레이더 영상이나 광학 영상, 적외선 영상 등을 이용하여 표적을 식별하는 기술을 NCTR(Non-Cooperative Target Recognition) 또는 ATR(Automatic Target Recognition)이라 한다. 그 중에서 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상을 이용하여 자동으로 지상 표적을 식별하는 것을 SAR ATR이라고 한다. 일반적으로 SAR ATR은 탐지, 변별 및 식별 단계로 구성된다. 본 논문에서는 ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar) 영상 식별을 위해 개발된 극사상식별기(polar mapping classifier)를 수정하여 SAR 표적 식별에 이용하였으며, 전처리 과정을 통해 클러터 화소의 영향을 줄이고 표적의 그림자 화소들 표적 식별에 이용하여 식별 성능을 향상시켰다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제19권3호
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• pp.225-230
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• 2002

Synthetic Aperture Radar (SAR) has been used for mapping the surface geomorphology of cloudy planets like Venus as well as the Earth. The cloud-free Mars is also going to be scanned by SAR in order to detect buried water channels and other features under the very shallow subsurface af the ground. According to the 'Mid and Long-term National Space Development Plan' of Korea, SAR satellites, in addition to the EO (Electro-Optical) satellites, are supposed to be developed in the frame of the KOMPSAT (Korean Multi-Purpose Satellite) program. Feasibility of utilizing a SAR payload on KOMPSAT platform has been studied by KARI in collaboration with Astrium U.K. The purpose of the ShR program is Scientific and Civil applications on the Earth. The study showed that KOMPSAT-2 platform can accommodate a small SAR like Astrium’s MicroSAR. In this paper, system aspects of the satellite design are presented, such as mission scenario, operation concept, and capabilities. The spacecraft design is also discussed and conclusion is followed.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제24권4호
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• pp.392-400
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• 2021

Unlike optical equipment, SAR(Synthetic Aperture Radar) has the advantage of obtaining images in all weather, and object detection in SAR images is an important issue. Generally, deep learning-based object detection was mainly performed in real-valued network using only amplitude of SAR image. Since the SAR image is complex data consist of amplitude and phase data, a complex-valued network is required. In this paper, a complex-valued ResNet network is proposed. SAR image object detection was performed by combining the ROI transformer detector specialized for aerial image detection and the proposed complex-valued ResNet. It was confirmed that higher accuracy was obtained in complex-valued network than in existing real-valued network.