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.
해양공간 이용 증가로 해양 공간을 활용하는 사람들간 갈등이 발생되며, 정부의 허가 및 규제로는 관리가 어려운 실정이다. 특히 양식장은 면허 제도로 운영되고 있는데, 지자체별로 관리하고 있어 정확한 실태 파악이 어렵다. 본 연구에서는 synthetic aperture radar (SAR) 영상을 이용하여 연안에 위치한 양식 어장을 모니터링하고 관리 방안에 대해 알아보고자 하였다. 연구에 활용된 자료는 Sentinel-1A 영상이며 시계열로 구성된 SAR 영상을 중첩하였다. 중첩 자료를 활용하면 양식 어장과 같은 작은 시설물에 대한 정보를 살리면서 노이즈만 제거할 수 있다. VH 편광 자료를 활용할 경우 연안에 위치한 양식 어장을 약 88%의 전체 정확도로 탐지할 수 있었다. 본 연구 결과를 활용한다면 계절별로 변하는 양식 품목에 맞춰 양식 어장을 모니터링 할 수 있을 뿐만 아니라 해양 공간 활용에 대한 관리 주기를 설정할 수 있을 것으로 판단된다.
예측하기 힘든 기후변화로 인해 물 관련 재해의 발생 빈도와 피해 규모도 지속적으로 증가하는 추세이다. 재난관리의 측면에서 광범위한 지역의 피해면적을 파악하고, 중·장기적 예측을 위한 모니터링이 필수적이다. 수재해 분야에서 광역적 모니터링을 위해 Synthetic Aperture Radar (SAR) 위성영상을 활용한 원격탐사 기술 연구가 활발히 진행되고 있다. 수재해 모니터링을 위한 시계열 분석에는 방대한 양의 영상수집과 잡음이 많은 레이더 산란 특성을 고려한 복잡한 전처리과정이 필요하며, 이를 위해 상당한 시간이 소요되는 한계가 있다. 최근 클라우드 컴퓨팅 기술의 발전과 함께 위성 빅데이터를 활용한 시·공간 분석이 가능한 많은 플랫폼들이 제안되고 있다. 구글어스엔진(Google Earth Engine, GEE)은 대표적인 플랫폼으로, 600여개의 위성 자료를 무료로 제공하고 있으며 위성영상의 분석준비데이터를 기반으로 준-실시간 시·공간 분석이 가능하다. 이에 본 연구에서는 구글어스엔진을 활용한 즉각적인 수재해 피해 탐지와 중·장기적 시계열 관측 연구를 수행하였다. 변화탐지에 주로 활용되는 Otsu 기법을 통해 '20년 발생한 집중호우를 중심으로 하천 범람으로 인한 하폭의 변화와 피해 면적을 확인하였다. 또한 재난관리 측면에서 모니터링의 중요성이 요구되는 만큼 상습침수지역으로 선정된 연구대상 지역을 중심으로 '18년부터 '22년까지의 시계열 수체의 변화 경향을 확인하였다. 구글어스엔진은 자바스크립트 기반 코딩을 통한 짧은 처리시간, 시공간 분석과 표출의 강점으로 수재해 분야 활용이 가능할 것으로 판단된다. 더불어 향후 다양한 위성 빅데이터와의 연계를 통해 활용 분야가 확대될 것으로 기대된다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.126-129
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2006
The marine environment is under considerable threat from intentional or accidental oil spills, ballast water discharged, dredging and infilling for coastal development, and uncontrolled sewage and industrial wastewater discharges. Monitoring spills and illegal oil discharges is an important component in ensuring compliance with marine protection legislation and general protection of the coastal environments. For the monitoring task an image processing system is needed that can efficiently perform the detection and the tracking of oil spills and in this direction a significant amount of research work has taken place mainly with the use of radar (SAR) remote sensing data. In this paper the level set image segmentation technique was tested for the detection of oil spills. Level set allow the evolving curve to change topology (break and merge) and therefore boundaries of particularly intricate shapes can be extracted. Experimental results demonstrated that the level set segmentation can be used for the efficient detection and monitoring of oil spills, since the method coped with abrupt shape’s deformations and splits.
본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅에 의한 농장 정보화 시스템을 설계하였다. 이를 위하여 임산물 생육을 위한 관수시설을 설치하였고 레이더 센서를 장착한 통합 센싱 시스템을 온도와 습도, 풍향 등을 측정하기 위해 구축하였다. 또한 현장 근무자들이 임산물의 생육 조건들을 직접 제어하고 모니터링할 수 있도록 관리 프로그램을 제공하였으며, 데이터베이스를 구축하여 모든 센서들을 연결한 모니터링 시스템과 관리 시스템에서 획득한 정보로 생육 환경을 분석하기 위해 저장하도록 하였다.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.422-425
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2008
TerraSAR-X is new radar satellite operated at X-band, multi polarization, and multi beam mode. Compared with C-band or L-band SAR, the X-band system inherently suffers from more temporal decorrelation, but is more sensitive to surface deformation monitoring due to short wavelength (3.1 cm) and high spatial resolution (1m-3m). It is generally expected that sensitivity to estimate surface movement using TerraSAR-X will be increased by the factor of 10, compared to current C-band system with low spatial resolution such as ERS-2, Envisat. Many urban areas are experiencing land subsidence due to water, oil and natural gas withdrawal, underground excavation, sediment compaction, and so on. Monitoring of surface deformation is valuable for effectively limiting damage areas. In addition high accuracy and spatially dense subsidence map can be achieved by X-band InSAR observation, promoting identification and separation of various subsidence processes and leading to enhanced understanding via mechanical modeling. In this study we will introduce some initial InSAR results using new TerraSAR-X SAR data for surface deformation monitoring.
인공위성 원격탐사를 이용한 선박탐지는 주요 적용 분야 중 하나로, 광역의 환경 감시와 해상보안에 적용되고 있다. 이를 통하여 어장을 포함한 해상교통을 모니터링할 수 있으며, 기름유출 선박을 찾기도 한다. 본 연구에서는, RADARSAT의 합성개구레이더(SAR) 영상을 기반으로 개발한 자동선박탐지기법을 제시하고, 2004년 8월 6일에 얻어진 영상에 적용을 하여 현장 자료와의 비교를 실시하였다. 선박탐지알고리듬은 보정, 랜드마스킹, 필터링, 위치 등록 그리고 식별의 5단계로 구성된다. 울산항을 중심으로 이루어진 위성 촬영시점의 풍속은 최대 0.4m/s이었다. 전장이 68m 이상인 묘박지의 선박을 중심으로 한 선박 탐지 결과는 울산 항만교통정보시스템의 레이더정보와 잘 일치하였다. 바지선과 같은 소형선박의 경우, SAR에 의한 선박 탐지 능력이 육상에 설치된 레이더보다 더 높은 경우도 있었다. 또한, SAR 레이더 산란 단면적(RCS)을 이용하여 선박의 길이와 폭을 계산하였으나, 레이오버와 그림자 효과 때문에 실제 값보다 비교적 높게 추정되었다.
We chose the Kushiro wetland in Hokkaido, Japan, as a test site to monitor wetland areas. Synthetic aperture radar (SAR) can carry out continuous observation in any weather conditions, and can therefore be used to observe high humidity areas such as wetlands. We applied multi-parameter SAR data (dual-frequency, multi-polarization, and multi-incidence angle) to monitoring the wetland forest. To find the optimum incidence angle and polarization for monitoring the wetland biomass, a simple backscattering model of wetland vegetation was developed and applied to estimate backscattering coefficients for different biomass and surface conditions.
본 논문에서는 비접촉식 도플러 바이오 레이더의 신호처리 시스템을 임베디드 하드웨어를 구현하였다. 실시간 처리를 빠르고 정확하게 수행할 수 있도록 DSP에 적합한 고속 알고리즘을 사용하여 구현하고 그 성능을 PC에서와 비교하였다. 영점에서 발생하는 데이터 손실 문제를 피하기 위하여 quardrature combining을 적용하였으며, 여러 가지 quardrature combining 방법 중에 DSP 실시간 연산에 적합한 알고리즘으로 arctangent combining을 선정하였다. IQ 신호의 원하는 DC 성분을 획득하면서 ADC에 다이나믹 레인지를 넘지 않도록 DC offset compensation 기법을 제안하였다. Texas Instrument 사의 C6711 DSP와 외장 12bit ADC를 사용하였고 최적화된 elliptic 필터를 설계하였으며 다양한 형태의 수신파형에서 심박수의 검출을 위하여 rate finding 블록에는 자기상관을 적용하는 알고리즘을 적용하였다. ECG와 측정값을 비교함으로 전체 시스템의 성능을 검증 하였고, 이를 통해 상용 가능한 휴대기기로 제작할 수 있도록 측정 거리의 변화에 상관없이 신뢰할 수 있는 시스템을 구축하였다.
Kim, Yihyun;Hong, Sukyoung;Lee, Kyoungdo;Na, Sangil;Jung, Gunho
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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