DOI QR코드

DOI QR Code

SAR Clutter Image Generation Based on Measured Speckles and Textures

지표면 별 영상잡음과 영상질감을 이용한 SAR 클러터 영상 생성

  • Kwon, Soon-Gu (Department of Electronic Information and Communication Engineering, Hongik University) ;
  • Oh, Yi-Sok (Department of Electronic Information and Communication Engineering, Hongik University)
  • 권순구 (홍익대학교 전자정보통신공학과) ;
  • 오이석 (홍익대학교 전자정보통신공학과)
  • Published : 2009.08.31

Abstract

In this paper, synthetic aperture radar (SAR) clutter images are simulated based on the extensive analyses for radar backscatter characteristics of various earth surfaces, and the simulated images are compared with measured SAR images. At first, the surface parameters including soil moisture content and surface roughness parameters and other parameters for vegetation canopies are measured for various surfaces. The backscattering coefficients for the surfaces are computed using theoretical and empirical models for surface scattering and the radiative transfer for vegetation-canopy scattering. Then, the digital elevation map (DEM) and land cover map (LCM) are used for the SAR image generation. The SAR impulse response (correlation function) is also employed to simulated reliable SAR images. Finally, the appropriate speckle and texture parameters for various earth surfaces are used for generating the SAR clutter images.

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.

Keywords

References

  1. 오이석, 홍진영, 2006. 토양 표면에서의 레이더 산란 계수와 표면 거칠기 측정 길이의 관계에 대한 이론 모델과 측정 데이터의 비교, 한국전자파학회, 17(12): 1181-1188
  2. 정구준, 이성화, 김인섭, 오이석, 2005. 지표면의 SAR 영상 시뮬레이션 모델, 한국전자파학회, 16(6): 615-621
  3. Sarabandi, K., 1993. Monte Carlo simulation of scattering from a layer of vertical cylinders, IEEE Trans. anttenas propag, 41(4): 465-475 https://doi.org/10.1109/8.220978
  4. Fung, A. K., 1994. Microwave Scattering and Emission Models and Their Applications, Artech House, MA, Boston
  5. Ulaby, F. T. and C. Elachi, 1990. Radar Polarimetry for Geoscience Applications, Artech House, Norwood, MA, USA
  6. A. Rosenqvist and M. Shimada, 2007. ALOS PALSAR: A pathfinder mission for globalscale monitoring of the environment, IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing, 45(11): 3307- 3316 https://doi.org/10.1109/TGRS.2007.901027
  7. Ulaby, F. T., R. K. Moore, and A. K. Fung, 1982. Microwave Remote Sensing, Artech House, Norwood, MA, USA
  8. Fung, A. K., Aongqian Li, and K. S. Chen, 1992. Backscattering from a randomly rough dielectric surface, . Geosci. Remote Sensing, 30(2): 356-369 https://doi.org/10.1109/36.134085
  9. Oh, Y., K. Sarabandi, and F. T. Ulaby, 2002, Semiempirical model of the ensemble-averaged differential mueller matrix for microwave backscattering from bare soil surfaces, IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing, 35(11): 1348- 1355
  10. Ulaby, F. T., K. Sarabandi, K. McDonald, M. Whitt, and M. C. Dobson, 1990. Michigan microwave canopy scattering model, Int. J. Remote Sensing, 11(7): 1223-1253 https://doi.org/10.1080/01431169008955090
  11. D. Entekhabi, EG. Njoku, P. Houser, M. Spencer, T. Doiron, Kim, Y., J. Smith, R. Girard, S. Belair, W. Crow, T. J. Jackson, Y. H. Kerr, J.S. Kimball, R. Koster, K.C. McDonald, P.E. O'Neil, T. Pultz, S.W. Running, Shi, J., E. Wood, J. van Zyl, 2004, The hydrosphere state (hydros) satellite mission: An earth system pathfinder for global mapping of soil moisture and land freeze/thaw, IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing, 42(10): 2185-2195 https://doi.org/10.1109/TGRS.2004.834631