• 제목/요약/키워드: CMOD_IFR2

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SAR 위성영상 해상풍 추출 소프트웨어 비교 (Comparison of Offshore Wind Retrieval Software from SAR Satellite Imagery)

  • 김현구;황효정;강용혁;윤창열
    • 신재생에너지
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    • 제9권3호
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    • pp.14-19
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    • 2013
  • Comparative evaluation of offshore wind retreival software, which use the satellite images taken by Synthetic Aperture Radar sensor; SARTools of CLS-SOPRONO, France and SpaceEye of London Research and Development Corporation, Canada is carried out. For a reference satellite image, ENVISAT ASAR imagery of Jeollanam-do Wan-do area when the winter-time northwestern wind prevails is processed by CMOD_IFR2, CMOD4, CMOD5 algorithms. Wind speed difference and its relative ratio are calculated to evaluate uncertainty of software selection.

SAR를 이용한 해풍, 파랑, 해류 추출 기법 연구 (Study on the extraction of ocean wind, wave and current using SAR)

  • 강문경;박용욱;이문진;이훈열
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2006년도 추계학술대회 논문집(제1권)
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    • pp.187-194
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    • 2006
  • 최근 인공위성 SAR를 이용한 기술은 해풍, 파랑, 해류 등과 같은 해양에서 발생되는 다양한 현상을 관측하고 연구하는데 필수적인 기술로 대두되고 있다. CMOD4, CMOD-IFR2 모델은 해상풍의 크기를 구할 수 있으며, wave-SAR 변환 기법과 inter-look cross-spectra 기법은 파랑의 크기, 방향과 같은 물리적 값을 추출할 수 있다. 또한 Doppler shift 기법을 적용하여 해류속도를 구할 수 있다. 본 연구에서는 위의 기법들을 종합적으로 적용하여 SOP (SAR Ocean Processor) 프로세서를 개발하였다. 이 프로세서를 한반도 연안지역에 적용하여 RADARSAT-1 영상자료로부터 바람, 파랑, 해류의 물리적 정보를 추출하였으며, 이를 현장자료와 비교한 결과 신뢰할만한 결과를 얻을 수 있었다.

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SAR를 이용한 해풍, 파랑, 해류 추출 기법 연구 (Study on the Extraction of Ocean Wind, Wave and Current using SAR)

  • 강문경;박용욱;이문진;이훈열
    • 한국항해항만학회지
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    • 제31권1호
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    • pp.35-42
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    • 2007
  • 최근 인공위성 SAR를 이용한 기술은 해풍, 파랑, 해류 등과 같은 해양에서 발생되는 다양한 현상을 관측하고 연구하는데 필수적인 기술로 대두되고 있다. CMOD4, CMOD-IFR2 모델은 해상풍의 크기를 구할 수 있으며, wave-SAR 변환 기법과 inter-look cross-spectra 기법은 파랑의 크기, 방향과 같은 물리적 값을 추출할 수 있다. 또한 Doppler shift 기법을 적용하여 해류속도를 구할 수 있다. 본 연구에서는 위의 기법들을 종합적으로 적용하여 SOP(SAR Ocean Processor) 프로세서를 개발하였다. 이 프로세서를 한반도 연안 지역에 적용하여 RADARSAT-1 영상자료로부터 해풍, 파랑, 해류의 물리적 정보를 추출하였으며, 이를 현장 관련 자료와 비교하여 신뢰할만한 결과를 얻을 수 있었다.

SAR 영상자료률 이용한 해양 파라미터 추출 기법 연구 (Study on the extraction of ocean parameters using SAR image data)

  • 강문경;박용욱;이훈열;이문진
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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    • 대한원격탐사학회 2007년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.198-203
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    • 2007
  • 최근 인공위성 SAR를 이용한 기술은 해풍,파랑,해류 등과 같은 해양에서 발생되는 다양한 현상을 관측하고 연구하는데 펼수적인 기술로 대두되고 있다. CMOD4, CMOD-IFR2 모델은 해상풍의 크기를 구할 수 있으며,wave-SAR 변환 기법과 inter-look cross-spectra 기법은 파랑의 크기,방향과 같은 물리적 값을 추출할 수 있다. 또한 Doppler shift 기법을 적용하여 해류속도를 구할 수 있다. 본 연구에서는 위의 기법들을 종합적으로 적용하여 SOP (SAR Ocean Processor) 프로세서를 개발하였다. 이 프로세서를 한반도 연안 지역에 적용하여 RADARSAT-1 영상자료로부터 해풍,파랑,해류의 물리적 정보를 추출하였으며,이를 현장 관련 자료와 비교하여 신뢰할만한 결과를 얻을 수 있었다.

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RADARSAT 자료를 이용한 Wind Vector 추출기법 연구

  • 김덕진;강성철;문우일
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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    • 대한원격탐사학회 2000년도 춘계 학술대회 논문집 통권 3호 Proceedings of the 2000 KSRS Spring Meeting
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    • pp.79-84
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    • 2000
  • 해양 영역에 대한 SAR(Synthetic Aperture Radar) 자료는 좋은 해상도로 기상조건이나 주야에 상관없이 wind vector를 구할 수 있는 장점이 있다. 해안지역의 scatterometer 자료는 육지의 영향으로 인하여 정확한 자료를 얻을 수 없지만, SAR자료를 이용하면, Scatterometer에 비해 좋은 해상도로 해안지역의 wind vector 추출이 가능하다. 본 연구에서는 SAR 자료로부터 풍속을 추출할 수 있는 CMOD_4와 CMOD_IFR2 알고리즘을 사용하였다. 이 알고리즘들은 정확한 sigma-naught 값과, 풍향, 그리고 local incidence angle을 입력변수로 요구한다. CMOD 알고리즘들은 ERS-1/2와 같이 C-band, VV-polarization을 위해 개발된 알고리즘이므로, C-band, HH-polarization을 가진 RADARSAT 자료에 바로 적용할 수가 없다. 이것을 해결하기 위해 본 연구에서는 두 CMOD 알고리즘을 몇 가지 polarization ratio와 같이 적용하여 보았다. 각 연구지역에 해당하는 자료에는 제주도 주변의 Fine mode 자료, 서해안과 제주도 근해의 Standard mode 자료, 그리고 동해안 지역의 ScanSAR 자료 등이다. 여러 가지 Polarization ratio와 CMOD 알고리즘의 조합, 그리고 2-DFFT로부터 추출된 풍향으로부터 각 연구지역의 풍속은 가까운 기상관측소 및, 부이의 관측값과 비교하였다. 그 결과 Fine mode 자료로부터 추출된 풍속은 실제 관측 값보다 항상 상당히 높게 나타났지만, Standard mode 나 ScanSAR 자료로부터 추출된 풍속은 현지 기상관측소 관측 값과 잘 일치한다.

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Estimation of Polarization Ratio for Sea Surface Wind Retrieval from SIR-C SAR Data

  • Kim, Tae-Sung;Park, Kyung-Ae
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제27권6호
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    • pp.729-741
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    • 2011
  • Wind speeds have long been estimated from C-band VV-polarized SAR data by using the CMOD algorithms such as CMOD4, CMOD5, and CMOD_IFR2. Some SAR data with HH-polarization without any observations in VV-polarization mode should be converted to VV-polarized value in order to use the previous algorithms based on VV-polarized observation. To satisfy the necessity of polarization ratio (PR) for the conversion, we retrieved the conversion parameter from full-polarized SIR-C SAR image off the east coast of Korea. The polarization ratio for SIR-C SAR data was estimated to 0.47. To assess the accuracy of the polarization ratio coefficient, pseudo VV-polarized normalized radar cross section (NRCS) values were calculated and compared with the original VV-polarized ones. As a result, the estimated psudo values showed a good agreement with the original VV-polarized data with an root mean square error by 0.99 dB. We applied the psudo NRCS to the estimation of wind speeds based on the CMOD wind models. Comparison of the retrieved wind field with the ECMWF and NCEP/NCAR reanalysis wind data showed relatively small rms errors of 1.88 and 1.91 m/s, respectively. SIR-C HH-polarized SAR wind retrievals met the requirement of the scatterometer winds in overall. However, the polarization ratio coefficient revealed dependence on NRCS value, wind speed, and incident angle.

Estimation of Sea Surface Wind Speed and Direction From RADARSAT Data

  • Kim, Duk-Jin;Wooil-M. Moon
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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    • 대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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    • pp.485-490
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    • 1999
  • Wind vector information over the ocean is currently obtained using multiple beam scatterometer data. The scatterometers on ERS-1/2 generate wind vector information with a spatial resolution of 50km and accuracies of $\pm$2m/s in wind speed and $\pm$20$^{\circ}$ in wind direction. Synthetic aperture radar (SAR) data over the ocean have the potential of providing wind vector information independent of weather conditions with finer resolution. Finer resolution wind vector information can often be useful particularly in coastal regions where the scatterometer wind information is often corrupted because of the lower resolution system characteristics which is often contaminated by the signal returns from the coastal areas or ice in the case of arctic environments. In this paper we tested CMOD_4 and CMOD_IFR2 algorithms for extracting the wind vector from SAR data. These algorithms require precise estimation of normalized radar cross-section and wind direction from the SAR data and the local incidence angle. The CMOD series algorithms were developed for the C-band, VV-Polarized SAR data, typically for the ERS SAR data. Since RADARSAT operates at the same C-band but with HH-Polarization, the CMOD series algorithms should not be used directly. As a preliminary approach of resolving with this problem, we applied the polarization ratio between the HH and VV polarizations in the wind vectors estimation. Two test areas, one in front of Inchon and several sites around Jeju island were selected and investigated for wind vector estimation. The new results were compared with the wind vectors obtained from CMOD algorithms. The wind vector results agree well with the observed wind speed data. However the estimation of wind direction agree with the observed wind direction only when the wind speed is greater than approximately 3.0m/s.

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Wind Vector Retrieval from SIR-C SAR Data off the East Coast of Korea

  • Kim, Tai-Sung;Park, Kyung-Ae;Moon, Woo-Il
    • 한국지구과학회지
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    • 제31권5호
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    • pp.475-487
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    • 2010
  • Sea surface wind field was retrieved from high-resolution SIR-C SAR data by using CMOD algorithms off the east coast of Korea. In order to extract wind direction information from SAR data, a two-dimensional spectral analysis method was applied to the normalized radar cross section of the image. An $180^{\circ}$-ambiguity problem in the determination of wind direction was solved by selecting a direction nearest to the wind vector of the ECMWF reanalysis data. Comparison of the wind retrieval patterns with the ECMWF and NCEP/NCAR dataset showed RMS errors in the range of 1.30 to $1.72\;ms^{-1}$. In contrast, comparison of wind directions revealed large errors of greater than $60^{\circ}$, which is enormously higher than the permitted limit of about $20^{\circ}$ for satellite scatterometer winds. Compared with wind speed results from different algorithms, wind vectors based on commonly-used CMOD4 algorithm showed good agreement with those derived by other algorithms such as CMOD_IFR2 and CMOD5, particularly at medium winds from 4 to $8\;ms^{-1}$. However, apparent discrepancy appeared at low winds (< $4\;ms^{-1}$). This study also addressed an importance of accurate wind direction data to improve the accuracy of wind speed retrieval and discussed potential causes of wind retrieval errors from SAR data.