• 한국전자파학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.711-719
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• 2011

본 논문에서는 L-밴드 대역 레이더 후방 산란 측정용 도파관 직교 모드 변환기(orthomode transducer)의 소형화에 대한 설계 및 성능 분석 결과를 제시한다. 도파관 직교 모드 변환기는 테이퍼(taper) 구조를 기본으로 새롭게 설계된 접합 구조를 이용하여 별도의 테이퍼 구조 없이 표준 어댑터와 연결이 가능하도록 설계/제작되었다. 소형화된 L-밴드 직교 모드 변환기의 최대 길이는 약 1.2 ${\lambda}_o$(310 mm)이며, 이는 기존의 동급 직교 모드 변환기 크기의 약 60 % 수준이 된다. 또한, 직교 모드 변환기의 포트 정합 특성과 편파 격리도 특성을 높이기 위해서 두 개의 금속봉을 구조 내부에 삽입하여 운용 주파수 대역 내 420 MHz의 대역폭(반사 손실<-15 dB 이하)과 약 40 dB의 높은 편파 격리도 성능을 얻을 수 있었다. 제작된 직교 모드 변환기, 혼 안테나, 네트워크 분석기(Agilent사(社)8753E)로 구성된 L-밴드 scatterometer를 이용한 레이더 후방 산란 측정의 정확도 분석을 위해 STCT(Single Target Calibration Technique) 보정 기법과 2DTST(2D Target Scanning Technique) 자동 측정 기법을 이용하였다. 보정된 scatterometer를 이용하여 측정된 시험용 목표물(55 cm 삼각 수동 전파 반사기)의 RCS(Radar Cross Section)의 측정 오차는 수직/수평 편파 각각 -0.2 dB와 0.25 dB이며, 유효 편파 격리도는 대역 내 평균 약 35.8 dB이다. 이때, 성능 측정을 위해 직교 모드 변환기와 함께 사용된 혼 안테나는 길이 300 mm, 개구면 크기 $450{\times}450\;mm^2$이며, E-평면 $29.5^{\circ}$와 H-평면 $36.5^{\circ}$의 반전력 빔 폭(HPBW)을 갖는다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.128-133
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• 1998

To assess the flood damages and to provide necessary information for preventing future catastrophe, it is necessary to appraise the inundated area with more accurate and rapid manner. This study attempts to evaluate the potential of satellite synthetic aperture radar (SAR) data for mapping of flood inundated area in southern part of Korea. JERS L-band SAR data obtained during the summer of 1997 were used to delineate the inundated areas. In addition, Landsat TM data were also used for analyzing the land cover condition before the flooding. Once the two data sets were co-registered, each data was separately classified. The water surface areas extracted from the SAR data and the land cover map generated using the TM data were overlaid to determine the flood inundated areas. Although manual interpretation of water surfaces from the SAR image seems rather simple, the computer classification of water body requires clear understanding of radar backscattering behavior on the earth's surfaces. It was found that some surface features, such as rice fields, runaway, and tidal flat, have very similar radar backscatter to water surface. Even though satellite SAR data have a great advantage over optical remote sensor data for obtaining imagery on time and would provide valuable information to analyze flood, it should be cautious to separate the exact areas of flood inundation from the similar features.

• 한국농공학회논문집
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• 제61권5호
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• pp.89-99
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• 2019

In this study, we estimated the spatially-distributed soil moisture at the high resolution ($10m{\times}10m$) using the satellite-based Sentinel-1A/B SAR (Synthetic Aperture Radar) sensor images. The Sentinel-1A/B raw data were pre-processed using the SNAP (Sentinel Application Platform) tool provided from ESA (European Space Agency), and then the pre-processed data were converted to the backscatter coefficients. The regression equations were derived based on the relationships between the TDR (Time Domain Reflectometry)-based soil moisture measurements and the converted backscatter coefficients. The TDR measurements from the 51 RDA (Rural Development Administration) monitoring sites were used to derive the regression equations. Then, the soil moisture values were estimated using the derived regression equations with the input data of Sentinel-1A/B based backscatter coefficients. Overall, the soil moisture estimates showed the linear trends compared to the TDR measurements with the high Pearson's correlations (more than 0.7). The Sentinel-1A/B based soil moisture values matched well with the TDR measurements with various land surface conditions (bare soil, crop, forest, and urban), especially for bare soil (R: 0.885~0.910 and RMSE: 3.162~4.609). However, the Mandae-ri (forest) and Taean-eup (urban) sites showed the negative correlations with the TDR measurements. These uncertainties might be due to limitations of soil surface penetration depths of SAR sensors and complicated land surface conditions (artificial constructions near the TDR site) at urban regions. These results may infer that qualities of Sentinel-1A/B based soil moisture products are dependent on land surface conditions. Although uncertainties exist, the Sentinel-1A/B based high-resolution soil moisture products could be useful in various areas (hydrology, agriculture, drought, flood, wild fire, etc.).

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.1002-1004
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• 2003

A ground-based, C-band full polarimetric mobile Scatterometer system has been developed in Malaysia with collaboration between Malaysian Centre for Remote Sensing (MACRES) and Multimedia University (MMU). The main purpose of this system is to measure and monitor backscattering coefficient, ${\sigma }^0$, for earth terrain such as paddy fields, forest and soil surfaces. This paper describes the preliminary results on radar backscatter measurement from paddy field using the mobile C-band Scatterometer system. The measurement campaign was conducted at Sungai Burung area in April 2003. Real time data were collected using four polarization modes (HH, HV, VV and VH), at various incidence angles ranging from 0$^0$ to 60$^0$. The measurement data show consistent results as compared to other reports, which verify the capability of this Scatterometer system as a useful tool for remote sensing.

• 해양환경안전학회:학술대회논문집
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• 해양환경안전학회 2004년도 춘계학술발표회
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• pp.49-52
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• 2004

RADARSAT은 선박탐지를 포함하는 해상감시에 있어서 중요한 역할을 할 수 있는 데이터중의 하나이며, 이것은 레이더센서를 가지고 있어 전천후 및 주야불문이라는 두 가지 주요 이점을 가지고 있기 때문에 가능하다. 그러나, 합성개구레이더의 이미징시에 대기의 영향은 무시될 수 없으며, 다양한 형태로 기하 변형이 발생하게 된다. 본 연구에서는, 레벨 1의 georeferenced SGX 데이터를 사용해서 RADARSAT의 합성개구레이더에 대한 기하/대기 보정을 시험하였다. 대기보정을 위한 레이더 산란파 크기 등의 정보는 데이터 헤더자료로부터 추출하였으며, DN을 beat nought와 sigma nought로 변환을 실시하였다. 마지막으로 자동 기하보정결과를 실재 좌표 값과 비교하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.917-919
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• 2003

This paper demonstrates that RADARSAT ScanSAR data can be an important data source of radar remote sensing for monitoring crop systems and estimation of rice yield for large areas in tropic and sub-tropical regions. Experiments were carried out to show the effectiveness of RADARSAT ScanSAR data for rice yield estimation in whole province of Guangdong, South China. A methodology was developed to deal with a series of issues in extracting rice information from the ScanSAR data, such as topographic influences, levels of agro-management, irregular distribution of paddy fields and different rice cropping systems. A model was provided for rice yield estimation based on the relationship between the backscatter coefficient of multi-temporal SAR data and the biomass of rice.

• 한국전자파학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.476-482
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• 2014

본 연구에서는 위성 SAR 영상을 이용한 초목층 정보 예측을 위해 옥수수의 생육에 따른 후방 산란 계수 변화를 분석한다. 이를 위하여 지상형 산란계 시스템을 이용하여 옥수수 밭의 후방 산란 계수를 측정하였으며, 지표면 정보를 입력변수로 한 1차 VRT(Vector Radiative Transfer) 기법을 이용하여 후방 산란 계수를 계산하여 측정값과 비교/분석한다. 그 결과, 생육 초기에는 옥수수보다 토양에서의 산란이 지배적이었으며, 옥수수의 밀도가 증가하면서 잎의 분포의 영향으로 입사각이 증가하면서 후방 산란 계수가 점차 상승하는 특징을 보였다. 측정 데이터와 1차 VRT 계산 오차는 평균 RMSE (Root Mean Square Error)가 VV-편파에서 1.32 dB이었고, HH-편파에서 0.99 dB이었다. 또한, 1차 VRT 계산을 통해 LAI (Leaf Area Index) 변화에 따른 작물과 토양에서의 산란 영향을 분석하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권3호
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• pp.211-224
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• 2023

본 연구에서는 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 기반의 식생을 고려하는 후방산란모델 Water Cloud Model (WCM)을 활용한 토양수분 산정 연구를 수행하였다. 금강 상류의 용담댐유역을 포함한 40 × 50 km² 영역의 Sentinel-1 SAR 및 Sentinel-2 MSI (Multi-Spectral Instrument) 영상을 수집하여 연구에 활용하였다. WCM의 식생변수로는 Sentinel-1 기반의 식생지수 RVI (Radar Vegetation Index), 탈분극비(Depolarization Rario, DR)와 Sentinel-2 기반의 NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)를 활용하였다. WCM의 정모델링(forward modeling)은 토양수분과 후방산란계수의 특성이 유사한 3개 Group으로 나누어 수행하였다. 토양수분과 후방산란계수의 선형적인 관계가 명확할수록 Group의 모의 성능이 더 높게 나타났으며, 식생지수 별로는 NDVI, RVI, DR 순으로 정확도가 높았다. 토양수분을 모의하기 위해 모의된 후방산란계수를 반전(inversion)하였으며, 모의 성능은 정모델링 결과와 비례하였다. WCM 모의의 오류는 실측 후방산란계수 기준 약 -12dB를 기점으로 증가하는 양상을 보였다.

• 한국토양비료학회지
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• 제47권2호
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• pp.85-91
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• 2014

Ground-based polarimetric scatterometers have been effective tools to monitor the growth of crop with multi-polarization and frequencies and various incident angles. An important advantage of these systems that can be exploited is temporal observation of a specific crop target. Polarimetric backscatter data at L-, C- and X-bands were acquired every 10 minutes. We analyzed the relationships between L-, C- and X-band signatures, biophysical measurements over the whole corn growth period. The Vertical transmit and Vertical receive polarization (VV) backscattering coefficients for all bands were greater than those of the Horizontal transmit and Horizontal receive polarization (HH) until early-July, and then thereafter HH-polarization was greater than VV-polarization or Horizontal transmit and Vertical receive polarization (HV) until the harvesting stage (Day Of Year, DOY 240). The results of correlation analysis between the backscattering coefficients for all bands and corn growth data showed that L-band HH-polarization (L-HH) was the most suited for monitoring the fresh weight ($r=0.95^{***}$), dry weight ($r=0.95^{***}$), leaf area index ($r=0.86^{**}$), and vegetation water content ($r=0.93^{***}$). Retrieval equations were developed for estimating corn growth parameters using L-HH. The results indicated that L-HH could be used for estimating the vegetation biophysical parameters considered here with high accuracy. Those results can be useful in determining frequency and polarization of satellite Synthetic Aperture Radar stem and in designing a future ground-based microwave system for a long-term monitoring of corn.

• 대한원격탐사학회지
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• 제25권4호
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• pp.375-381
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• 2009

본 논문에서는 다양한 종류의 지표면에 대하여 분석하여 산란 특성을 연구하고 SAR 클러터 영상을 제작하고 실제 SAR 클러터 영상과 비교한다. 먼저 지표면의 특성을 분석하기 위해 각각의 지표면에 대해서 입력변수를 측정한다. 측정한 데이터를 이용하여 Oh 모델, PO 모델, radiative transfer model(RTM)을 이용하여 각도 별 산란계수를 구하였다. SAR 영상 생성을 위해 먼저 측정 지역의 DEM (digital elevation map)과 LCM (land cover map)데이터를 제작한다. DEM 데이터의 단일 픽셀(pixel)의 높이 정보를 이용하여 픽셀의 입사각을 계산하고 입사각에 따른 해당 지표면의 산란 계수를 대입한다. LCM 데이터는 해당 지역의 답사를 통해 논, 밭, 산, 길, 인공물 등을 1:5000 지도에 기입하여 SAR 영상 생성에 사용한다. DEM 데이터와 LCM 데이터를 사용하여 입사각과 지표면 종류에 따른 계수를 계산하고 영상잡음(speckle)과 영상질감(texture)을 이용하여 SAR 클러터 영상을 생성하고 실제 영상과 비교한다.