Synthetic aperture radar (SAR) from satellites provides the opportunity to regularly incorporate microwave information into forest classification. Radar backscatter can improve classification accuracy, and SAR interferometry could provide improved thematic information through the use of coherence. This research examined the potential of using multi-temporal JERS-l SAR (L band) backscatter information and interferometry in distinguishing forest classes of mountainous areas in the Northeastern U.S. for future forest mapping and monitoring. Raw image data from a pair of images were processed to produce coherence and backscatter data. To improve the geometric characteristics of both the coherence and the backscatter images, this study used the interferometric techniques. It was necessary to radiometrically correct radar backscatter to account for the effect of topography. This study developed a simplified method of radiometric correction for SAR imagery over the hilly terrain, and compared the forest-type discriminatory powers of the radar backscatter, the multi-temporal backscatter, the coherence, and the backscatter combined with the coherence. Statistical analysis showed that the method of radiometric correction has a substantial potential in separating forest types, and the coherence produced from an interferometric pair of images also showed a potential for distinguishing forest classes even though heavily forested conditions and long time separation of the images had limitations in the ability to get a high quality coherence. The method of combining the backscatter images from two different dates and the coherence in a multivariate approach in identifying forest types showed some potential. However, multi-temporal analysis of the backscatter was inconclusive because leaves were not the primary scatterers of a forest canopy at the L-band wavelengths. Further research in forest classification is suggested using diverse band width SAR imagery and fusing with other imagery source.
최근 지구궤도상 영상레이다 시스템의발전과 더불어 여러 응용분야에서 레이다 원격탐사 자료를 이용하려는 관심이 높아지고 있다. 본 연구는 우주상공에서 얻은 레이다영상자료로부터 얻은 레이다반사치와 산림의 특성과의 상관관계를 밝히고자 하였다. 미국 플로리다 북부 산림지 대의 연구지역을 대상으로 하여 1984년 10월 우주왕복선 비행에서 Shuttle Imaging Radar B(SIR-B) 자료를 얻었다. 여러 종류의 참고자료(임분 조사자료, 임상도, 항공사진, Landsat Thematic Mapper 자료)를 이용하여 약 400여개 의 표본임분을 선정하였다. 각 임분의 물리적 특 성(평균수고, 흉고직경, 수간밀도, 생체량, 하층식생량)과 그에 따른 레이다반사치와를 비교하였고 그들간에 통계학적으로 유의성이 있는 상관관계를 볼 수 있었다. 또한, 동일한 임분특성에서도 레 이다반사치가 세 개의 주사각도별로 다르게 나타나고 있었다. 끝으로 최근 우리에게 이용가능한 인공위성 레이다영상자료의 종류와 특성 및 전망 등을 살펴보았다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.39-42
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2006
The paper reports on the first experimental evidence for space-observed manifestation of the open ocean tsunami in the microwave radar backscatter (in C- and Ku-bands). Significant variations of the radar cross section synchronous with the sea level anomaly were found in the geophysical data record of the altimetry satellite Jason-1 for the track which crossed the head wave of the catastrophic tsunami of 26 December 2004. The simultaneous analysis of the available complementary data provided by the satellite three-channel radiometer enabled us to exclude meteorological factors as possible causes of the observed signal modulation. A possible physical mechanism of modulation of short wind waves due to transformation of the thin boundary layer in the air by a tsunami wave is discussed. The results open new possibilities of monitoring tsunamis from space..
Journal of electromagnetic engineering and science
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제10권4호
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pp.212-218
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2010
The radar backscatter from various earth surfaces is sensitive to the frequency of the incident wave. This study examined the radar sensitivities for surface parameters such as soil moisture content and surface roughness of both bare and vegetated surfaces at X-band. Because L-band frequencies are often used for sensing the surface parameters, the sensitivities of X-band are also compared with those of the L-band. The sensitivities of the X-band radar backscatter were examined with respect to soil moisture content and surface roughness of rough bare soil surfaces. These sensitivities were also examined using the same parameters for vegetated surfaces for various vegetation densities and incidence angles. Use of the X-band radar for soil moisture detection was as effective as L-band radar for bare soil surfaces. For vegetated surfaces, the soil moisture could be detected using an X-band radar at lower incidence angles, where the upper limit of the incidence angles was dependent on vegetation density.
Multiyear ice is quite thick in general, and it needs to be distinguished from thinner types of ice because it represents a severe navigational hazard. Here, models are described for the radar backscatter from multiyear sea ice, based on simple scattering layers. Under cold conditions, the radiative transfer volume-scatter model can describe the backscattering from multiyear ice for frequencies higher than about X-band, while the surface scattering contribution has to be included for lower frequencies. A simple semi-empirical model is shown to be a good approximation to the radiative transfer model in describing the volume scattering from multiyear ice.
A semi-empirical model for microwave polarimetric radar backscattering from bare soil surfaces was developed using polarmetric radar measurements and the knowledge based on the theoretical and numerical solutions. The microwave polarimetric backscatter measurements were conducted for bare soil surfaces under a variety of roughness and moisture conditions at L-, C-, and X-band frequencies at incidence angles ranging from 10` to 70`. Since the accrate target parameters as well as the radar parameters are necessary for radar scattering modeling, a complete and accurate set of ground truth data were also collected using a laser profile meter and dielectric probes for each surface condition, from which accurate measurements were made of the rms height, correlation length, and dielectric constant. At first, the angular and spectral dependencies of the measured radar backscatter for a wide range of roughnesses and moisture conditions are examined. Then, the measured scattering behavior was tested using theoretical and numerical solutions. Based on the experimental observations and the theoretical and numerical solutions, a semi-empirical model was developed for backscattering coeffients in terms of the surface roughness parameters and the relative dielectric constant of the soil surface. The model was found to yield very good agreement with the backscattering measurements of this study as well as with independent measurements.
본 연구는 산악 지형의 레이더(SAR) 영상자료에서 흔히 볼 수 있는 지형의 기복에 의한 화소값의 왜곡 보정과 관련된 것이다. 연구 자료로는 RADARSAT 위성에서 얻어진 서울 남쪽 관악산과 안양 지역의 SAR 영상자료를 이용하였고, 영상자료의 보정을 위하여 SAR 영상과 유사 한 해상력을 갖춘 수치고도자료(digital elevation model)를 제작하였다. 레이더 영상자료는 먼저 각 화소가 가지고 있는 기하학적 왜곡을 보정하여 정확한 지도좌표에 등록함으로써, 수치고도자 료로부터 각 화소 지점의 구체적인 지형적 특성에 관한 자료를 산출하였다. 영상의 각 화소값에 미치는 지형적 영향을 분석하기 위한 기하학적 인자로서 각 지점에 입사되는 레이더파와 경사면 의 연직선이 이루는 유효입사각(local incidence angle)을 산출하였다. 수치지도로 제작된 임상도 를 이용하여 동일한 임분특성을 가지고 있는 산림내에서 얻어지는 레이더 반사치와 유효입사각의 관계를 분석하였다. 영상자료의 지형효과 보장은 실험적인 방법에 의하여 수행되었는데, 유효입사 각과 레이더 반사치와의 관계에서 도출된 지형에 의한 영향을 나타내는 수식을 적용하였다. 보정 결과는 육안에 의한 영상의 비교와 함께 현지자료를 이용하여 검증하였다.
날씨ㆍ밤낮에 관계없이 자료를 취득할 수 있는 RADARSAT(C-밴드; 5.3GHz, HH 편광)의 후방산란계수와 태양광에 대한 반사값으로 데이터가 얻어지는 Landsat TM의 자료값(DN; Digital Numbers)을 이용하여 벼 생육과의 관계를 조사하였다. 벼 생육기간 동안 RADARSAT 3시기의 자료를 취득하여 보정 과정을 통하여 지표면의 특성이 잘 나타나는 후방산란계수 (backscatter coefcient)를 산출하였다. 연구지역에서 초장, 엽면적지수, 생체중, 건물중 등 벼의 생육변수를 조사하여 산출된 후방산란계수를 비교하였으며, Landsat TM은 논지역의 6시기 자료값을 산출하여 벼 생육과의 관계를 살펴보았다. 벼의 생육초기 담수상태일 때 논의 후방산란계수 범위는 -22dB--20dB이었고, 벼의 영양생장이 최대에 달했을 때 논의 후방산란계수는 -9dB--8dB 범위로 생육단계별로 뚜렷한 차이를 보였고 생육변수, 초장, 엽면적지수, 생체중, 건물 중 변화와 유사한 경향을 나타내었다 TM 밴드 1, 2, 3의 자료값은 생육후기로 갈수록 낮아졌다가 등숙기에 다시 높아졌고, TM 밴드 4의 자료값은 생육후기로 갈수록 높아졌다가 등숙기에 낮아지는 경향이었다. TM밴드 5와 7의 자료값은 생육기간 동안 계속 증가하여 건물중의 변화추세와 유사하였다. 시계열 RADARSAT과 Landsat TM자료를 이용한 벼 생육모리터링은 전망이 있는 것으로 보인다.
Journal of electromagnetic engineering and science
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제5권4호
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pp.183-188
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2005
A simple microwave backscattering model for vegetation canopies on earth surfaces is developed in this study. A natural earth surface is modeled as a two-layer structure comprising a vegetation layer and a ground layer. This scattering model includes various scattering mechanisms up to the first-order multiple scattering( double-bounce scattering). Radar backscatter from ground surface has been modeled by the polarimetric semi-empirical model (PSEM), while the backscatter from the vegetation layer modeled by the vector radiative transfer model. The vegetation layer is modeled by random distribution of mixed scattering particles, such as leaves, branches and trunks. The number of input parameters has been minimized to simplify the scattering model. The computation results are compared with the experimental measurements, which were obtained by ground-based scatterometers and NASA/JPL air-borne synthetic aperture radar(SAR) system. It was found that the scattering model agrees well with the experimental data, even though the model used only ten input parameters.
Water body extraction based on backscatter information is an essential process to analyze floodaffected areas from Synthetic Aperture Radar (SAR) image. Water body in SAR image tends to have low backscatter values due to homogeneous surface of water, while non-water body has higher backscatter values than water body. Non-water body, however, may also have low backscatter values in high resolution SAR image such as Kompsat-5 image, depending on surface characteristic of the ground. The objective of this paper is to present a method to increase backscatter contrast between water body and non-water body and also to remove efficiently misclassified pixels beyond true water body area. We create an entropy image using a Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) and classify the entropy image into water body and non-water body pixels by thresholding of the entropy image. In order to reduce the effect of threshold value, we also propose Water Body Texture Index (WBTI), which measures simultaneously the occurrence of repeated water body pixel pair and the uniformity of water body in the binary entropy image. The proposed method produced high overall accuracy of 99.00% and Kappa coefficient of 90.38% in water body extraction using Kompsat-5 image. The accuracy analysis indicates that the proposed WBTI method is less affected by the choice of threshold value and successfully maintains high overall accuracy and Kappa coefficient in wide threshold range.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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