1997년에 발사된 해색센서 Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor (SeaWiFS)의 클로로필-a 자료는 많은 연구자들에게 전 지구 규모나 지역 규모에 대한 해양표층의 식물 플랑크톤 증식을 연구하는데 널리 활용되고 있다. 그런데 NASA로부터 제공되는 동해의 SeaWiFS Level-3 클로로필 자료에는 비정상적으로 높은 농도 값이 스펙클 형태로 분포한다. 본 연구에서는 1998년부터 2007까지 전구의 SeaWiFS 자료를 이용하여 SeaWiFS 클로로필-a 농도가 가지는 스펙클 오차의 분포 특성에 관해 조사하였다. 10년간의 월별 자료로부터 각 화소의 최댓값을 분석한 결과 정상적 농도 범위에서 벗어난 높은 농도 값이 스펙클 형태로 출현하였다. 이런 특성은 북반구에서 전구의 80% 이상 높게 나타났으며, 특히 $40-75^{\circ}N$의 중위도 영역에 집중분포하였다. 또한 스펙클들은 연안 가까이에서 매우 높게 나타난 반면 연안과 멀리 떨어진 외해에서도 $10-80mg/m^3$정도의 높은 값을 가지고 산발적으로 분포하였다. 스펙클들은 해마다 상당한 연 변동을 보였으며, 해역별로 크게 분포하는 시기가 다르게 나타났다. 북태평양에서는 봄철에 크게 나타난 반면 북대서양에서는 봄철과 가을철에 고르게 분포하였다. 2009년의 SeaWiFS 재처리 이후에 스펙클 오차 보정에 대한 처리가 이루어졌으며, 상당량 줄어든 분포를 보였으나 여전히 자료 안에서 매우 높은 농도로 분포하며 자료에 오차를 유발하고 있다. 따라서 본 연구는 전구에서 나타나는 스펙클 오차 분포 특성을 분석함으로 해색자료가 가지는 오차에 관한 문제점을 제기하였으며, 이를 통해 좀 더 신뢰도 있는 자료를 해양 연구에 사용해야함을 제시한다.
1997년 9월부터 2007년 12월까지 인공위성 해색센서 SeaWiFS의 클로로필-$\alpha$ 농도가 가지는 오차 특성을 분석하고 그 원인을 조사하였다. 동해의 클로로필-$\alpha$ 월별 분포에는 비정상적으로 높은 농도값이 스펙클(speckle) 형태로 출현하였다. 스펙클들은 시공간적으로 연계성이 없이 산발적으로 분포하였으며 주변 평균에 대해 $10mg/m^3$ 이상의 편차를 보였다. 스펙클들은 주로 겨울철에 나타났으며 구름 분포와 관련이 있었다. 10년간 월별 운량 분석 결과 겨울철 운량은 다른 계절과 달리 남동해상에 집중적으로 분포하였으며, 운량이 클수록 스펙클의 농도가 크게 나타나는 통계적 특성을 보였다. 특히 스펙클이 나타나는 화소의 각 밴드별 정규화된 수출광량을 분석해 본 결과 짧은 파장 영역(443, 490, 510 nm)은 전체적으로 수출광량이 낮게 나타난 반면 550 nm 밴드는 정상 화소와 유사한 분포를 보였다. 짧은 파장 영역의 낮은 수출광량은 555 nm 밴드에 대한 비율로 구해지는 클로로필-$\alpha$ 농도값을 비정상적으로 증폭시켰으며 SeaWiFS 자료에 스펙클을 유발하였다. 본 연구는 동해의 SeaWiFS 클로로필-$\alpha$ 농도자료가 지니는 스펙클 오차에 대한 문제점을 제기하고 오차 특성 분석을 통해 좀 더 신뢰도 있는 자료를 해양 응용 연구에 사용해야 함을 제시한다.
동해의 SeaWiFS 클로로필-$\alpha$에서 나타나는 스펙클(speckle) 오차를 제거하고 Level-2에서 Level-3로의 자료합성을 실시하였다. 1998년부터 2007년까지 10년간 클로로필-$\alpha$의 시공간 변동성을 고려하여, 월 평균값으로 표준화된 공간적 표준 편차가 $7mg/m^3$ 이상 될 때를 경계 값으로 스펙클 제거기준을 설정하였다. 농도경사가 큰 전선지역과 연안으로부터 10-50 km 이내 지역은 제거 기준을 $12mg/m^3$ 이상으로 알고리즘을 구성하였다. 스펙클 제거 결과, 자료는 그대로 보존되고 스펙클이 존재하는 화소의 값만 줄어들었다. 특히 스펙클이 자주 발생하는 겨울철 클로로필 자료의 농도변화가 크게 나타났으며 스펙클이 많이 나타나는 시기에는 $5^{\circ}\times5^{\circ}$영역의 평균값이 10%이상 감소하는 결과를 보였다.
Characteristics of speckle errors of Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor (SeaWiFS) chlorophyll-${\alpha}$ concentration were analyzed, and its causes were investigated by using SeaWiFS data in the East Sea from September 1997 to December 2007. The speckles with anomalously high concentrations were randomly distributed and showed remarkably high bias of greater than $10mg/m^3$, compared with their neighboring pixels. The speckles tended to appear frequently in winter, which might be related to cloud distribution. Ten-year averaged cloudiness of winter was much higher over the southeastern part, with frequent speckles, than the northwestern part of the East Sea. Statistical analysis results showed that the number of the speckles was increased as cloudiness increased. Normalized water-leaving radiance of the speckle pixel was considerably low at the short wavelengths (443, 490, and 510 nm), whereas the radiance at 555 nm band was normal. These low measurements produced extraordinarily high concentration from the chlorophyll-${\alpha}$ estimation formula. This study presented the speckle errors of SeaWiFS chlorophyll-${\alpha}$ concentration in the East Sea and suggested that more reliable chlorophyll-${\alpha}$ data based on appropriate ocean color remote sensing techniques should be used for the oceanic application researches.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.19
no.1
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pp.34-39
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2005
We presented the method to obtain four speckle patterns with relative phase shift of ${\pi}/2$ by passive devices such as wave plate and polarizer, and calculate the phase at each point of the speckle pattern in shearography using Wollaston prism. And, we analyzed the phase error caused by wave plates used in the proposed method by Jones matrix.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.19
no.8
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pp.1-7
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2005
We introduced the method to obtain four speckle patterns with relative phase shift of ${\pi}/2$ by the polarizing elements, and calculate the phase at each point of the speckle pattern in shearography using Wollaston prism and polarizing elements. Ant we analyzed the phase error caused by the azimuth angles of wave plates used in the proposed method by Jones matrix.
Kim, Ah-Leum;Song, Jung-Hwan;Kang, Seo-Li;Lee, Woo-Kyung
Korean Journal of Remote Sensing
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v.30
no.4
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pp.431-444
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2014
As applications of spaceborne SAR imagery are extended, there are increased demands for accurate registrations for better understanding and fusion of radar images. It becomes common to adopt multi-resolution SAR images to apply for wide area reconnaissance. Geometric correction of the SAR images can be performed by using satellite orbit and attitude information. However, the inherent errors of the SAR sensor's attitude and ground geographical data tend to cause geometric errors in the produced SAR image. These errors should be corrected when the SAR images are applied for multi-temporal analysis, change detection applications and image fusion with other sensor images. The undesirable ground registration errors can be corrected with respect to the true ground control points in order to produce complete SAR products. Speeded Up Robust Feature (SURF) technique is an efficient algorithm to extract ground control points from images but is considered to be inappropriate to apply to SAR images due to high speckle noises. In this paper, an attempt is made to apply SURF algorithm to SAR images for image registration and fusion. Matched points are extracted with respect to the varying parameters of Hessian and SURF matching thresholds, and the performance is analyzed by measuring the imaging matching accuracies. A number of performance measures concerning image registration are suggested to validate the use of SURF for spaceborne SAR images. Various simulations methodologies are suggested the validate the use of SURF for the geometric correction and image registrations and it is shown that a good choice of input parameters to the SURF algorithm should be made to apply for the spaceborne SAR images of moderate resolutions.
This paper presents a method for feature based block motion estimation that uses multi -resolution image sequences to obtain the panoramic images in the continuous ultrasound image sequences. In the conventional block motion estimation method, the centers of motion estimation blocks are set at the predetermined and equally spaced locations. This requires the large blocks to include at least one feature, which inevitably requires long estimation time. In this paper, we propose an adaptive method which locates the center of the motion estimation blocks at the feature points. This make it possible to reduce the block size while keeping the motion estimation accuracy The Harris-Stephen corner detector is used to get the feature points. The comer points tend to group together, which cause the error in the global motion estimation. In order to distribute the feature points as evenly as Possible, the image is firstly divided into regular subregions, and a strongest corner point is selected as a feature in each subregion. The ultrasound Images contain speckle patterns and noise. In order to reduce the noise artifact and reduce the computational time, the proposed method use the multi-resolution image sequences. The first algorithm estimates the motion in the smoothed low resolution image, and the estimated motion is prolongated to the next higher resolution image. By this way the size of search region can be reduced in the higher resolution image. Experiments were performed on three types of ultrasound image sequences. These were shown that the proposed method reduces both the computational time (from 77ms to 44ms) and the displaced frame difference (from 66.02 to 58.08).
Continuous monitoring and immediate response is essential to protect the national maritime territory and maritime resources from the activities of illegal ships. Synthetic Aperture Radar (SAR) images with a wide range of images are effective for maritime surveillance asthe weather and day-night conditions rarely affect to image acquisition. However, an effective ship detection is not easy due to the huge data size of SAR images and various characteristics such as the speckle noise. In this study, the Human Visual Attention System (HVAS) algorithm was applied to KOMPSAT-5 to extract the initial targets, and the SAR-Split algorithm depending on the imaging modes was used to remove false alarms. The detected targets were finally selected by the Constant False Alarm Rate (CFAR) algorithm and matched with the ship's Automatic Identification System (AIS) information. Overall, the detected targets were well matched with AIS data, but some false alarms by ship wakes were observed. The detection rate was about 80% in ES mode and about 64% in ST mode. It is expected that the developed ship detection algorithm will contribute to the construction of a wide area maritime surveillance network.
With the recent increase in available high-resolution (< ~1 m) satellite SAR images, the demand for precise registration of SAR images is increasing in various fields including change detection. The registration between high-resolution SAR images acquired in different look angle is difficult due to speckle noise and geometric distortion caused by the characteristics of SAR images. In this study, registration is performed in two stages, coarse and fine, using the x-band SAR data imaged at staring spotlight mode of TerraSAR-X. For the coarse registration, a method combining the adaptive sampling method and SAR-SIFT (Scale Invariant Feature Transform) is applied, and three rigid methods (NCC: Normalized Cross Correlation, Phase Congruency-NCC, MI: Mutual Information) and one non-rigid (Gefolki: Geoscience extended Flow Optical Flow Lucas-Kanade Iterative), for the fine registration stage, was performed for performance comparison. The results were compared by using RMSE (Root Mean Square Error) and FSIM (Feature Similarity) index, and all rigid models showed poor results in all image combinations. It is confirmed that the rigid models have a large registration error in the rugged terrain area. As a result of applying the Gefolki algorithm, it was confirmed that the RMSE of Gefolki showed the best result as a 1~3 pixels, and the FSIM index also obtained a higher value than 0.02~0.03 compared to other rigid methods. It was confirmed that the mis-registration due to terrain effect could be sufficiently reduced by the Gefolki algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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