지구온난화와 급속한 기후 변화는 북서 태평양 내 태풍의 특성에 오랫동안 영향을 미쳤고, 이로 인해 한반도 연안에서 치명적인 재해가 증가하고 있다. 마이크로파 센서의 일종인 Synthetic Aperature Radar (SAR)는 위성 광학 및 적외선 센서로는 바람을 구할 수 없는, 흐린 대기 조건인 태풍 주위에서 고해상도 바람장을 생산할 수 있다. SAR 자료로부터 해상풍을 산출하기 위한 Geophysical Model Functions (GMFs)에는 풍향 입력이 필수적이며, 이는 태풍 중심을 정확히 추정하는 것에 기반해야 한다. 본 연구는 태풍 중심 탐지 방법의 문제점을 개선하고 이를 해상풍 산출에 반영하기 위하여, Sentinel-1A 영상을 이용해 태풍 중심을 추정하였다. 그 결과는 한국 및 일본 기상청이 제공한 태풍 경로자료와 비교하여 검증하였고, Himawari-8 위성의 적외 영상도 활용하여 검증하였다. 태풍의 초기 중심 위치는 VH 편파를 이용해 설정하여 오차의 발생 가능성을 줄였다. 탐지된 중심은 한국 및 일본 기상청에서 제공하는 4개 태풍의 경로 자료와 평균 23.76 km의 차이를 보였다. Himawari-8 위성에서 추정된 태풍 중심에 비교했을 때 결과는 육지 근처에 위치하면서 58.73 km의 큰 차이를 보인 한 태풍을 제외하고는 평균 11.80 km의 공간 변이를 보였다. 이는 고해상도 SAR 영상이 태풍 중심을 추정하고 태풍 주위 해상풍 산출에 활용될 수 있음을 시사한다.
고해상도 위성영상의 다중분광자료만을 이용하여 토지 피복도를 제작할 경우, 낮은 분광해상도와 단일 토지 피복 내에 존재하는 불균질성으로 인해 분류 결과의 정확도가 저하되는 문제가 발생한다. 특히 식생 클래스의 경우 단일 토지 피복임에도 불구하고 절감 특성에 따라 해당 영역 안에 산림, 초지, 농업지역 등이 함께 분류되는 문제가 두드러진다. 본 연구에서는 이러한 문제를 개선하기 위해 광학 영상 기반의 사전분류를 수행한 후 식생으로 분류된 영역에 대해 고해상도 위성영상의 다중분광정보와 SAR 영상 산란 정보를 통합하고 식생을 세분류하였다. 사전 분류와 식생분류는 최대우도 감독분류를 통해 수행되었으며 식생 세분류 결과와 사전 분류결과 중 비식생 클래스의 융합을 통해 계층적 분류 방법을 제안하였다. 제안 기법은 SAR 영상이나 GLCM 질감 정보를 영상 전체에 걸쳐 단순 통합한 분류결과뿐만 아니라 GLCM 질감 정보를 식생 지역에 적용한 계층적 분류결과에 비해 높은 정확도를 보였으며 특히 식생과 비식생의 분류 정확도가 모두 높게 나타났다.
As the launches of a series of remote sensing satellites, there are various multiresolution and multi-spectral images available nowadays. This diversity in remotely sensed image data has created a need to be able to integrate data from different sources. The C-band imaging radar of ERS-2 due to its high sensitivity to coastal wetlands holds tremendous potential in mapping and monitoring coastal wetland features. This paper investigates the advantages of using ERS-2 SAR data combined with IRS-ID LISS-3 data for mapping complex coastal wetland features of Tamil Nadu, southern India. We present a methodology in this paper that highlights the mapping potential of different combinations of filtering and integration techniques. The methodology adopted here consists of three major steps as following: (i) speckle noise reduction by comparative performance of different filtering algorithms, (ii) geometric rectification and coregistration, and (iii) application of different integration techniques. The results obtained from the analysis of optical and microwave image data have proved their potential use in improving interpretability of different coastal wetland features of southern India. Based visual and statistical analyzes, this study suggests that brovey transform will perform well in terms of preserving spatial and spectral content of the original image data. It was also realized that speckle filtering is very important before fusing optical and microwave data for mapping coastal mangrove wetland ecosystem.
중국과 북한 국경에 있는 백두산 정상의 칼데라 호수인 "천지"는 2,189 m의 고도에 위치한다. 천지는 1년동안 수온이 영하로 내려가는 겨울철에는 얼고 다시 수온이 영상으로 올라가는 계절에는 녹는 것을 반복한다. 하지만 높은 고도에 위치한 탓에 흐린 날이 많아 광학 영상으로는 관측에 어려움이 있다. 그렇기 때문에 천지의 얼음 관측에는 광학 영상보다 날씨에 영향을 덜 받는 위성레이더 영상이 더 효과적이다. 본 연구에서는 2015년에서 2017년까지 천지 지역의 TerraSAR-X 영상 75장을 분석에 사용하고 계산된 얼음 면적과 기온 변화를 분석했다. 그 결과, 형성된 칼데라 호수의 얼음은 12월 초에 생성되어 4월 중순까지 천천히 녹았다. 이 기간 동안 삼지연 지역의 기온은 얼음이 생성되었을 때 약 $-10^{\circ}C$였고, 해빙될 시기인 4월 중순에는 기온이 약 $0^{\circ}C$였다. 천지의 얼음이 생성되는 2015년과 2016년 겨울철의 얼음의 면적과 기온의 상관계수는 -0.82와 -0.75의 높은 상관성을 보였다. 본 연구결과와 함께 이 후 다양한 영상자료를 활용하여 최근 화산활동으로 인해 수온이 상승했을 시기의 결과와 비교분석한다면 화산활동을 모니터링 할 수 있는 지표로 활용될 수 있을 것이다.
인공위성 탑재체는 요구되는 임무 목적에 따라 전자광학탑재체, 영상레이더, 마이크로파 라디오미터, 통신탑재체, 항법탑재체 및 다양한 우주과학탑재체 등으로 분류된다. 우리나라의 경우 아리랑위성, 천리안위성, 과학위성 등의 개발을 통해 각종 탑재체 개발을 위한 기술들을 확보하려고 노력하였다. 본 논문에서는 탑재체 개발에 필요한 기술들과 세계 동향을 확인하고, 1994년 아리랑위성 1호의 개발로부터 본격적으로 시작된 우리나라의 탑재체 개발기술의 현황과 앞으로의 전망에 대해 정리하고자 하였다.
최근 위성의 SAR(Synthetic Aperture Radar), 통신 및 신호 감시 임무가 고도화됨에 따라 경량화 및 전개 면적 대비 수납효율이 우수한 전개형 메쉬 안테나에 관한 연구가 활발히 수행되고 있다. 전개형 메쉬 안테나는 임무 주파수대역이 증가함에 따라 메쉬 제직 밀도의 척도인 OPI(Openings Per Inch)의 수가 증가하는 특징이 있으며, 이러한 OPI 변화는 메쉬의 광학물성 특성에 직접적인 영향을 미치므로 이에대한 연구가 필수적이다. 본 논문에서는 메쉬의 광학 물성치와 반사판에 대한 열적 관계를 검증하기 위해 기존 해외 연구사례를 바탕으로 메쉬의 다양한 광학적 특성에 따른 궤도 열해석 통해 메쉬와 안테나간의 열적 민감도 분석과 메쉬 반사판의 온도구배 영향성 분석을 수행하였다.
The use of satellite remote sensing in maritime safety and security can aid in the detection of illegal fishing activities and provide more efficient use of limited aircraft or patrol craft resources. In the area of vessel traffic monitoring for commercial vessels, Vessel Traffic Service (VTS) which use the ground-based radar system have some difficulties in detecting moving ships due to the limited detection range. A virtual vessel traffic control system is introduced to contribute to prevent a marine accident such as collision and stranding from happening. Existing VTS has its limit. The virtual vessel traffic control system consists of both data acquisition by satellite remote sensing and a simulation of traffic environment stress based on the satellite data, remotely sensed data. And it could be used to provide timely and detailed information about the marine safety, including the location, speed and direction of ships, and help us operate vessels safely and efficiently. If environmental stress values are simulated for the ship information derived from satellite data, proper actions can be taken to prevent accidents. Since optical sensor has a high spatial resolution, JERS satellite data are used to track ships and extract their information. We present an algorithm of automatic identification of ship size and velocity. This paper lastly introduce the field testing results of ship detection by RADARSAT SAR imagery, and propose a new approach for a Vessel Monitoring System(VMS), including VTS, and SAR combination service.
Building segmentation using satellite imagery such as EO (Electro-Optical) and SAR (Synthetic-Aperture Radar) images are widely used due to their various uses. EO images have the advantage of having color information, and they are noise-free. In contrast, SAR images can identify the physical characteristics and geometrical information that the EO image cannot capture. This paper proposes a learning framework for efficient building segmentation that consists of a teacher-student-based privileged knowledge distillation and deformable convolution block. The teacher network utilizes EO and SAR images simultaneously to produce richer features and provide them to the student network, while the student network only uses EO images. To do this, we present objective functions that consist of Kullback-Leibler divergence loss and knowledge distillation loss. Furthermore, we introduce deformable convolution to avoid pixel-level noise and efficiently capture hard samples such as small and thin buildings at the global level. Experimental result shows that our method outperforms other methods and efficiently captures complex samples such as a small or narrow building. Moreover, Since our method can be applied to various methods.
The aim of this study is to assess the integrated use of different features extracted from spaceborne interferometric synthetic aperture radar (InSAR) data and optical data for land cover classification. Special attention is given to the discriminatory characteristics of the features derived from the multisource data sets. For the evaluation of the features , the statistical maximum likelihood decision rule and neural network classification are used and the results are compared. The performance of each method was evaluated by measuring the overall accuracy. In all cases, the performance of the first method was better than the performance of the latter one. Overall, the research indicated that multisource data sets containing different information about backscattering and reflecting properties of the selected classes of objects can significantly improve the classification of land cover types.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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