It is possible to extract qualified ground control points (GCPs) from SAR data itself without published maps. TerraSAR-X data that are one of highest spatial resolution among civilian SAR systems is now available. In this study, a sophisticated method for GCP extraction from TerraSAR-X data was tested and the quality of the extracted GCPs was evaluated. Mean values of the distance errors were 0.11m and -3.96 m with standard deviations of 6.52 m and 5.11 m in easting and northing, respectively. The result is one of the best among GCPs possibly extracted from any civilian remote sensing systems. The extracted GCPs were used for geo-rectification of IKONOS image. The method used in this study can be applied to KOMPSAT-5 for geo-rectification of high-resolution optic images acquired by KOMPSAT-2 or follow-up missions.
The extraction technique for Doppler information(Doppler centroid frequency(f$_{dc}$) and it's rate(f$_{r}$) is very important to make an image from the radar echo signal data. Clutterlock and auto-focusing techniques have been widely used to extract accurate Doppler information. But both techniques are not easy to implement in SAR processor and need quite lots of time to calculate accurate f$_{dc}$ and f$_{r}$ because they are generally based on echo signal data only. In this paper we suggest hybrid method for Doppler extraction using both of echo signal data and orbital and attitude information of satellite. In this method CDE(Correlation Doppler Estimation) technique is only used to estimate exact modular f$_{dc}$ using received echo signal data and rest of other algorithms are based on simple mathematical model of geometry between satellite and ground targets as well as the Doppler frequency ambiguity resolving problem. The experimental results using Radarsat-1 signal data shows that the proposed method can be effectively used for the extraction of Doppler information.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.152-152
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2019
This study demonstrates a novel approach of remotely sensed estimates of stream flow at fifteen hydrological station in the Han River Basin, Korea. Multi-temporal data of the European Space Agency's Sentinel-1 SAR satellite from 19 January, 2015 to 25 August, 2018 is used to develop and validate the flow estimation model for each station. The flow estimation model is based on a power law relationship established between the remotely sensed surface area of water at a selected reach of the stream and the observed discharge. The satellite images were pre-processed for thermal noise, radiometric, speckle and terrain correction. The difference in SAR image brightness caused by the differences in SAR satellite look angle and atmospheric condition are corrected using the histogram matching technique. Selective area filtering is applied to identify the extent of the selected stream reach where the change in water surface area is highly sensitive to the change in stream discharge. Following this, an iterative procedure called the Optimum Threshold Classification Algorithm (OTC) is applied to the multi-temporal selective areas to extract a series of water surface areas. It is observed that the extracted water surface area and the stream discharge are related by the power law equation. A strong correlation coefficient ranging from 0.68 to 0.98 (mean=0.89) was observed for thirteen hydrological stations, while at two stations the relationship was highly affected by the hydraulic structures such as dam. It is further identified that the availability of remotely sensed data for a range of discharge conditions and the geometric properties of the selected stream reach such as the stream width and side slope influence the accuracy of the flow estimation model.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.19-19
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2016
오늘날, 보다 정밀한 대기기상 분석과 정확한 기상 예측을 위해 보편적으로 기상레이더를 활용하고 있다. 지표면과 가까운 저층에서 주로 발생하는 국지성 호우 및 돌발기상에 대한 대응을 위해서는 기상레이더 역시 저층 관측이 수반되어야 한다. 하지만, 국토 대부분이 산악지형으로 이루어진 우리나라에서는 산악지형에 의한 지형클러터와 빔 차폐의 영향을 피하여 원만한 기상관측을 위해 대부분의 기상레이더가 고지대에 설치, 운영되고 있다. 그럼에도 불구하고 낮은 고도각의 레이더 관측 자료에서는 여전히 지형 클러터 및 차폐에 따른 영향으로 인해 자료 품질의 신뢰성이 떨어질 수 밖에 없다. 현재 클러터나 차폐가 발생한 영역에 대해 상위 고도각의 자료를 이용하는 등의 방법으로 보정을 수행하고 있지만 각 고도각 관측 자료들의 시간적 차이가 발생함에 따라 부정확성이 발생할 수 있다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 차폐 영역 보정에 대한 처리를 위해 단일 관측자료 만을 이용하는 방법을 적용함으로서 시간적 불일치성에 대한 문제를 해결하고, 초단기 강수예측을 위한 강수에코의 정확한 추적을 위해 레이더 영상에 적응적인 차폐, 클러터 보정 기법을 제안한다. 제안 기법은 강수에코의 형태학적 구조에 기반한 차폐보정을 위해 영상 처리 기법의 한 종류인 모폴로지 기법을 적용함으로써 강수에코의 모양, 크기, 및 구조에 따라 침식 및 팽창 과정을 수행하여 클러터나 차폐로 인해 소실된 강수에코 영역을 보정한다. 실험결과 레이더 강수추정의 정확성 향상을 꾀할 수 있었으며, 강수 추적을 위한 강수에코의 형태학적 복원이 가능함을 확인하였다. 이로부터, 향후 저층관측 레이더 자료의 활용성 증대와 에코 형태에 기반한 강수 추적 알고리즘 개발 및 성능 향상에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
Red-Green-Blue (RGB) imagery techniques are useful for both forecasters and public users because they are intuitively understood, have advantageous visualization, and do not lose observational information. This study presents a novel RGB convective cloud product and its application to tropical cyclone analysis using Communication, Oceanography, and Meteorology (COMS) satellite observations. The RGB convective cloud product was developed using the brightness temperature differences between WV ($6.75{\mu}m$) and IR1 ($10.8{\mu}m$), and IR2 ($12.0{\mu}m$) and IR1 ($10.8{\mu}m$) as well as the brightness temperature in the IR1 bands of the COMS, with the threshold values estimated from the Korea Meteorological Administration (KMA) radar observations and the EUMETSAT RGB recipe. To verify the accuracy of the convective cloud RGB product, the product was applied to the center positions analysis of two typhoons in 2013. Thus, the convective cloud RGB product threshold values were estimated for WV-IR1 (-20 K to 15 K), IR1 (210 K to 300 K), and IR1-IR2 (-4 K to 2 K). The product application in typhoon analysis shows relatively low bias and root mean square errors (RMSE)s of 23 and 28 km for DANAS in 2013, and 17 and 22 km for FRANCISCO in 2013, as compared to the best tracks data from the Regional Specialized Meteorological Center (RSMC) in Tokyo. Consequently, our proposed RGB convective cloud product has the advantages of high accuracy and excellent visualization for a variety of meteorological applications.
The ultimate goal of satellite development is to use information obtained from satellites. Therefore, national-levelsatellite development program should include not only hardware development, but also infrastructure establishment and application technology development for information utilization. Until now, Korea has developed various satellites and has been very useful in weather and maritime surveillance as well as various disasters. In particular, KOMPSAT (Korea Multi-purpose Satellite) images have been used extensively in agriculture, forestry and marine fields based on high spatial resolution, and has been widely used in research related to precision mapping and change detection. This special issue aims to introduce a variety of recent studies conducted using KOMPSAT optical and SAR (Synthetic Aperture Radar) images and to disseminate related satellite image application technologies to the public sector.
The Synthetic Aperture Radar (SAR) is equipped with a Transmitter/Receiver (TR) module, which serves as the signal transmission and reception unit for acquiring image data. The TR module generates significant heat during signal generation and amplification, potentially degrading performance or causing mission failure. Furthermore, launch and operational environments may result in structural damage to the components. Thus, assessing the thermal and structural safety of the TR module through thermal and vibration tests is essential to guarantee its safety. Safety assessments can be verified through environmental tests prescribed in MIL-STD-883. This paper explores the thermal and structural safety characteristics of the TR module by simulating test environments using finite element analysis prior to conducting environmental tests.
This study analyzes the tide deformation of land boundary regions on the east (Region A) and west (Region B) sides of the Ross Ice Shelf in Antarctica using Double-Differential Interferometric Synthetic Aperture Radar (DDInSAR). A total of seven Sentinel-1A SAR images acquired in 2015-2016 were used to estimate the accuracy of tide prediction model and Young's modulus of ice shelf. First, we compared the Ross Sea Height-based Tidal Inverse (Ross_Inv) model, which is a representative tide prediction model for the Antarctic Ross Sea, with the tide deformation of the ice shelf extracted from the DDInSAR image. The accuracy was analyzed as 3.86 cm in the east region of Ross Ice Shelf and it was confirmed that the inverse barometric pressure effect must be corrected in the tide model. However, in the east, it is confirmed that the tide model may be inaccurate because a large error occurs even after correction of the atmospheric effect. In addition, the Young's modulus of the ice was calculated on the basis of the one-dimensional elastic beam model showing the correlation between the width of the hinge zone where the tide strain occurs and the ice thickness. For this purpose, the grounding line is defined as the line where the displacement caused by the tide appears in the DDInSAR image, and the hinge line is defined as the line to have the local maximum/minimum deformation, and the hinge zone as the area between the two lines. According to the one-dimensional elastic beam model assuming a semi-infinite plane, the width of the hinge region is directly proportional to the 0.75 power of the ice thickness. The width of the hinge zone was measured in the area where the ground line and the hinge line were close to the straight line shown in DDInSAR. The linear regression analysis with the 0.75 power of BEDMAP2 ice thickness estimated the Young's modulus of 1.77±0.73 GPa in the east and west of the Ross Ice Shelf. In this way, more accurate Young's modulus can be estimated by accumulating Sentinel-1 images in the future.
Agricultural reservoirs are crucial structures for water resources monitoring especially in Korea where the resources are seasonally unevenly distributed. Optical and Synthetic Aperture Radar (SAR) satellites, being utilized as tools for monitoring the reservoirs, have unique limitations in that optical sensors are sensitive to weather conditions and SAR sensors are sensitive to noises and multiple scattering over dense vegetations. In this study, we tried to improve water body detection accuracy through optical-SAR data fusion, and quantitatively analyze the complementary effects. We first detected water bodies at Edong, Cheontae reservoir using the Compact Advanced Satellite 500(CAS500), Kompsat-3/3A, and Sentinel-2 derived Normalized Difference Water Index (NDWI), and SAR backscattering coefficient from Sentinel-1 by K-means clustering technique. After that, the improvements in accuracies were analyzed by applying K-means clustering to the 2-D grid space consists of NDWI and SAR. Kompsat-3/3A was found to have the best accuracy (0.98 at both reservoirs), followed by Sentinel-2(0.83 at Edong, 0.97 at Cheontae), Sentinel-1(both 0.93), and CAS500(0.69, 0.78). By applying K-means clustering to the 2-D space at Cheontae reservoir, accuracy of CAS500 was improved around 22%(resulting accuracy: 0.95) with improve in precision (85%) and degradation in recall (14%). Precision of Kompsat-3A (Sentinel-2) was improved 3%(5%), and recall was degraded 4%(7%). More precise water resources monitoring is expected to be possible with developments of high-resolution SAR satellites including CAS500-5, developments of image fusion and water body detection techniques.
Park, Sehwan;Kim, Juwon;Kim, Wonkyu;Kim, Hansun;Park, Seunghee
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.23
no.7
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pp.66-71
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2019
In this paper, a study was conducted on the method of using GPR data to predict rebar thickness inside a facility. As shown in the cases of poor construction, such as the use of rebars below the domestic standard and the construction of reinforcement, information on rebar thickness can be found to be essential for precision safety diagnosis of structures. For this purpose, the B-scan data of GPR was obtained by gradually increasing the diameter of rebars by making specimen. Because the B-scan data of GPR is less visible, the data was converted into the heatmap image data through migration to increase the intuition of the data. In order to compare the results of application of commonly used B-scan data and heatmap data to CNN, this study extracted areas for rebars from B-scan and heatmap data respectively to build training and validation data, and applied CNN to the deployed data. As a result, better results were obtained for the heatmap data when compared with the B-scan data. This confirms that if GPR heatmap data are used, rebar thickness can be predicted with higher accuracy than when B-scan data is used, and the possibility of predicting rebar thickness inside a facility is verified.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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