2018년 4월 말부터 감지되기 시작한 킬라우에아 화산의 최근 마그마 분화 활동은, 5월과 6월에 걸쳐 용암의 분출과 함께 급격한 지표 변형을 발생시켰다. 킬라우에아 정상부에 위치한 Halema'uma'u 분화구에서는 용암호의 수위가 빠르게 하강하여 대규모 지반 침하 및 지반 붕괴가 나타났으며, GPS와 경사계의 기록을 통해 약 2미터 가량의 변화를 감지할 수 있었다. 이 연구에서는 단 기간에 큰 변화를 보인 킬라우에아 분화 활동의 초기과정에 대해 다중 시기 COSMO-SkyMed SAR 영상을 이용한 시계열 지표변위 분석을 수행하고자 하였다. 전체 관측기간에 대해 측정된 최대의 지표 변위는 위성의 관측방향으로 약 -1.5미터이며, 입사각을 고려하여 수직변위로 변환할 때 약 -1.9미터의 침하를 나타낸다. 또한 대부분의 지표 변위는 분화 직후인 5월 초에서 6월말 사이에 발생하며, 7월부터는 안정기에 들어선 것을 확인할 수 있다. 시계열 지표변위를 통해 마그마 소스 모델링을 실시한 결과, 마그마 챔버가 지표로부터 2-3 km 사이에 위치하는 것으로 산출되었으며, 마그마 소스의 중심 위치는 남서부 방향으로 이동하는 것으로 관측되었다. 이러한 마그마 모델의 시계열 변화는 편향된 관측자료를 통한 초기 결과이므로 이후의 연구에서 정밀한 3차원 관측을 이용한 보완이 필요할 것으로 보여진다.
구름 제거는 식생 모니터링, 변화 탐지 등과 같은 광학 영상이 필요한 모든 작업에서 필수적인 영상 처리 과정이다. 이 논문에서는 조건부 생성적 적대 신경망(conditional generative adversarial networks, cGANs)과 회귀 기반 보정을 결합하여 구름이 없는 시계열 광학 영상 세트를 구성하는 2단계의 구름 제거 기법을 제안하였다. 첫 번째 단계에서는 광학 영상과 synthetic aperture radar 영상 간 정량적 관계를 이용하는 cGANs을 이용하여 초기 예측 결과를 생성한다. 두 번째 단계에서는 구름이 아닌 영역에서 예측 결과와 실제 값과의 관계를 random forest 기반 회귀 모델링을 통해 정량화한 후에 cGANs 기반 예측 결과를 보정한다. 제안 기법은 김제의 벼 재배지에서 Sentinel-2 영상과 COSMO-SkyMed 영상을 이용한 구름 제거 실험을 통해 적용 가능성을 평가하였다. cGAN 모델은 구름 영역에서 지표면 상태의 급격한 변화가 발생하는 논 재배지를 대상으로 반사율 값을 효과적으로 예측할 수 있었다. 또한 두 번째 단계의 회귀 기반 보정은 예측 대상 영상에서 시간적으로 떨어진 보조 영상을 이용하는 회귀 기반 구름 제거 기법에 비해 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 이러한 실험 결과는 구름이 없는 광학 영상을 환경 모니터링에 이용할 수 없는 경우 제안된 방법이 구름 오염 지역을 복원하는데 효과적으로 적용될 수 있음을 나타낸다.
By applying the method of SAR interferometry to X-band synthetic aperture radar (SAR) image of COSMO-SkyMed, detailed motion patterns of five glaciers in the Parlung Zangbo River basin, Tibetan Plateau, in January 2010 have been derived. The results indicate that flow patterns are generally constrained by the valley geometry and terrain complexity. The maximum of $123.9ma^{-1}$ is observed on glacier No.1 and the minimum of $39.4ma^{-1}$ is found on glacier No.3. The mean values of five glaciers are between 22.9 and $98.2ma^{-1}$. Glaciers No.1, No.2, No.4 and No.5 exhibit high velocities in their upper sections with big slope and low velocities in the lower sections. A moraine lake accelerates the speed of mass exchange leading to a fast flow at the terminal of glacier No.3. These glaciers generally move along the direction of decreased elevation and present a macroscopic illustration of the motion from the northwest to the southeast. The accuracy of DEM and registration conditions of DEM-simulated terrain phases has certain effects on calculations of glacier flow direction and velocity. The error field is relatively fragmented in areas inconsistent with the main flow line of the glaciers, and the shape and uniformity of glacier are directly related to the continuous distribution of flow velocity errors.
An earthquake occurred on 17 November 2017 in Pohang, South Korea with a strength of 5.4 Mw. This is the second strongest earthquake recorded by local authorities since the equipment was first installed. In order to improve understanding of earthquakes and surface deformation, many studies have been conducted according to these phenomena. In this research, we will estimate the surface deformation using the Okada model equation. The SAR images of three satellites with different wavelengths (ALOS-2, Cosmo SkyMed and Sentinel-1) were used to produce the interferogram pairs. The interferogram is used as a reference for surface deformation changes by using Okada to determine the source of surface deformation that occurs during an earthquake. The Non-linear optimization (Levemberg-Marquadrt algorithm) and Monte Carlo restart was applied to optimize the fault parameter on modeling process. Based on the modeling results of each satellite data, the fault geometry is ~6 km length, ~2 km width and ~5 km depth. The root mean square error values in the surface deformation model results for Sentinel, CSK and ALOS are 0.37 cm, 0.79 cm and 1.47 cm, respectively. Furthermore, the results of this modeling can be used as learning material in understanding about seismic activity to minimize the impacts that arise in the future.
최근 위성 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상의 해상도가 개선됨에 따라 이에 대한 수요가 증가할 것으로 보이며 향후 새로운 응용시장으로 성장할 것으로 예측되고 있다. 특히, 화산이나 지진과 같은 자연 재해에 대한 예측이나 지형의 미세한 변화를 탐지하기 위한 용도로 SAR 영상의 활용도가 증가하고 있다. 기존의 변화탐지 알고리즘을 고해상도 SAR 영상에 적용할 경우, 영상간의 기하학적 구조, 스펙클의 영향 등으로 변화탐지 정확도가 저하될 수 있다. 또한, SAR 영상의 경우 지형적 특성에 따라 영상의 통계적 분포가 다르므로 영상의 통계분포를 반영한 임계값 추정이 필요하다. 본 연구에서는 고해상도 SAR 영상의 통계적 분포특성을 반영하여 임계값을 이용하는 변화탐지 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 성능을 시험하기 위해 SAR 영상 시뮬레이션을 수행하여 성능을 시험하고 검증하였다. 마지막으로 Cosmo-Skymed과 다목적실용위성-5 영상에 각각 적용하여 검증하고 비교한 결과를 제시한다.
이중차분간섭기법(Double-Differential Interferometric SAR; DDInSAR)을 이용하여 빙하의 조위반응을 정확히 해석하기 위해서는 극지 해양에 대한 조위모델의 정밀도 평가가 수행되어야 한다. 이 연구에서는 동남극 테라노바 만에서 TPXO7.1, FES2004, CATS2008a, Ross_Inv 조위모델의 정밀도를 평가하기 위해 2년 동안 획득된 16쌍의 one-day tandem COSMO-SkyMed SAR 간섭영상으로부터 생성한 120개의 DDInSAR 영상과 수압식 파고계로 11일 동안 실측한 조위를 이용하였다. 먼저, DDInSAR 영상과 조위모델로 추출된 조위의 이중차분값(${\Delta}\dot{T}$)을 비교하였으며, 실측조위와 조위모델의 조위(T), 그리고 실측조위와 조위모델 조위의 24시간 차분값($\dot{T}$)을 비교하였다. ${\Delta}\dot{T}$와 T, $\dot{T}$의 평균제곱근오차(root mean square error; RMSE)는 조위모델의 역기압 효과(inverse barometer effect; IBE) 보정 후에 감소하였고, 이로부터 조위모델의 IBE는 필수적으로 보정되어야 함이 확인되었다. $\dot{T}$와 ${\Delta}\dot{T}$는 T보다 작은 RMSE를 보였다. 이는 SAR 간섭쌍의 시간차(24시간) 동안의 차분값인 에 조위모델과 실측조위의 평균해수면 오차와 조위모델이 사용하는 조화상수 중 $S_2$, $K_2$, $K_1$, $P_1$의 오차가 상쇄되기 때문이다. 따라서 IBE가 보정된 조위모델의 $\dot{T}$와 ${\Delta}\dot{T}$가 DDInSAR 기법에 사용될 수 있음을 확인하였다. 단기간 실측된 조위로는 최적의 조위모델 선정에 어려움이 있었으나, DDInSAR를 이용한 정밀도 평가에 의하면 Ross_Inv가 4.1 cm의 RMSE를 보여 테라노바 만의 DDInSAR에 가장 적합한 조위모델로 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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