Estimation of sea surface wind using Radarsat-1 SAR

RADARSAT-1 SAR자료를 이용한 해상풍 추정

If we use the microwave of SAR, we can observe on the ocean in spite of bad weather, day and night time. Sea surface images on the ocean of SAR have a lot of information on the atmospheric phenomena related to surface wind vector. Information of wind speed which is extracted from SAR images is used variously. Wind direction data and sigma nought value are put in the CMOD which can extract wind information in order to estimate sea surface wind from SAR images. Wind spectrum which is extracted from SAR always presents opposed two points of $180^{\circ}$ because of applying to 2D-FFT. These ambiguities should be decided by position of land, wind direction or numerical model. Previously, we converted into sigma nought after extracting Digital Number from RadarSat-1 SAR using ENVI4.0, thus, it took a long time because every process was manual. Therefore, we converted sigma nought by matlab code after making matlab code. After that, we are extracting wind direction from sigma nought. Now, to decide wind direction needs further study because wind direction has $180^{\circ}$ ambiguity.

SAR의 마이크로파를 이용하면 악 기상환경 및 주야간에도 해양의 관측이 가능하다. SAR의 해양표면에 대한 영상은 표면바람장과 관련된 대기적 현상에 관한 많은 정보를 가지고 있다. SAR로부터 추출되는 풍속의 정보는 다양하게 이용된다. SAR 영상으로부터 해상풍을 산출하기 위해서는 바람산출모델에 SAR 영상으로부터 추출한 풍향 자료와 후방산란계수 값을 입력하여 풍속을 산출한다. SAR 영상으로부터 구한 파향 스펙트럼은 항상 파향에 있어서 $180^{\circ}$의 상반된 두 정점을 보여주는데 이는 영상에 적용한 2차원 FFT의 결과이다. 파향에 있어서의 이러한 모호성은 육지의 위치라든지, 바람의 방향 혹은 수치모델 결과 등을 이용하여 결정하여야 한다. 이전에는 ENV14.0 을 이용해서 RadarSat-1 SAR 영상으로부터 DN 값을 추출한 후 다시 SN(Sigma Nought)으로 변환하는 것은 각각의 파일들을 수동적으로 처리를 해야 했기 때문에 많은 시간이 들었다. 이러한 수동적인 작업을 프로그램을 작성해서 SN(Sigma Nought) 값으로 변환을 하였다. 그 후 SN(Sigma Nought)로부터 풍향을 산출하는 과정에 있으며, 현재 풍향은 $180^{\circ}$의 모호성을 갖고 있기 때문에 좀 더 연구가 필요한 상황이다.