Abstract
This paper analyzed relationships between various features from SAR data with multiple acquisition dates and mode (frequency, polarization and incidence angles), and land-cover classes. Two typical types of features were extracted by considering acquisition conditions of currently available SAR data. First, coherence, temporal variability and principal component transform-based features were extracted from multi-temporal and single mode SAR data. C-band ERS-1/2, ENVISAT ASAR and Radarsat-1, and L-band JERS-1 SAR data were used for those features and different characteristics of different SAR sensor data were discussed in terms of land-cover discrimination capability. Overall, tandem coherence showed the best discrimination capability among various features. Long-term coherence from C-band SAR data provided a useful information on the discrimination of urban areas from other classes. Paddy fields showed the highest temporal variability values in all SAR sensor data. Features from principal component transform contained particular information relevant to specific land-cover class. As features for multiple mode SAR data acquired at similar dates, polarization ratio and multi-channel variability were also considered. VH/VV polarization ratio was a useful feature for the discrimination of forest and dry fields in which the distributions of coherence and temporal variability were significantly overlapped. It would be expected that the case study results could be useful information on improvement of classification accuracy in land-cover classification with SAR data, provided that the main findings of this paper would be confirmed by extensive case studies based on multi-temporal SAR data with various modes and ground-based SAR experiments.
이 논문에서는 촬영 시기 및 촬영 모드(주파수, 편파, 입사각)에 있어서 여러 가지 조건을 가지는 다양한 SAR 자료로부터 특징을 추출하여 토지 피복 항목과의 상호 연관성을 분석하였다. 현재까지 가용한 인공위성 SAR 영상의 촬영 조건을 고려하여 다음의 두 가지 경우로 구분하여 특징을 추출하였다. 첫째, 단일 모드로 다중 시기에 얻어진 SAR 자료로부터 긴밀도, 시간적 변이도, 주성분 변환에 의한 특징들을 추출하였다. C-밴드인 ERS-1/2, ENVISAT SAR, Radarsat-1 자료와 L-밴드인 JERS-1 SAR 자료를 대상으로 이러한 특징들을 각각 추출하였으며, 일반적인 토지 피복 항목과의 연관성 분석을 통해 다중 센서의 특성 차이를 비교 분석하였다. 여러 특징들 중에서 Tandem 긴밀도는 대체적으로 토지 피복 항목간 구별력이 가장 좋게 나타났다. C-밴드 SAR 자료의 장기간 긴밀도에서는 도심 지역의 구분이 용이하였으며, 시간적 변이도에서는 모든 센서 자료에서 논 지역이 가장 높은 값을 나타내었다. 또한 시계열 후방 산란 계수와 긴밀도의 주성분 변환에 기반한 특징들에서는 토지 피복과 관련된 부가 정보 추출이 가능하였다. 둘째, 다중모드(편파, 입사각)로 비슷한 시기에 얻어진 SAR 자료로부터 편파비와 다중 채널 변이도를 주요 특징으로 추출하여 토지 피복 항목별로 비교하였다. 그 결과, VH/VV 편파비로부터 산림과 밭 항목의 구분력이 향상되는 것으로 나타났다. 이 연구의 분석 결과는 향후 다양한 모드의 시계열적 SAR 자료 및 지상 산란계 실험을 통한 다양한 사례 연구 결과와 결합된다면, SAR 자료를 이용한 토지 피복 분류의 정확도 향상을 위한 기초 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
