인공위성 영상을 기반으로 한 기계판독(machine interpretation) 원격탐사 수계 탐지는 효율적인 수자원 관리, 가뭄 탐지, 홍수 모니터링 등에 큰 도움이 된다. 따라서 본 연구에서는 머신러닝을 기반으로 한 SAR 위성 영상 기반 수계 탐지를 시행하였다. 그러나 SAR 위성 영상만을 사용하였을 경우 음영 효과 또는 도로 등의 수계와 비슷한 산란특성을 가지는 물체로 인하여 비수계가 수계로 오탐지 될 수 있다. 이러한 오탐지를 줄이기 위하여 목포 지역을 촬영한 Cosmo-SkyMed SAR 위성 영상에 모폴로지(Morphology)의 open 연산을 거친 밴드와 DEM(수치표고모델) 밴드, Curvature(곡률) 밴드를 조합하여 중첩한 8가지 경우에 대하여 의미 분할 기법 머신러닝 모델을 학습시켰다. 8가지 머신러닝 모델에 대한 최종 테스트 결과인 Global Accuracy를 구하였으며, 목포 지역의 토지피복지도와의 일치율 역시 비교하였다. 그 결과 SAR 위성 영상과 모폴로지 open 필터를 적용한 밴드, DEM 밴드, Curvature 밴드를 모두 사용한 경우가 Global Accuracy뿐만 아니라 토지피복지도와의 일치율 역시 가장 높음을 확인할 수 있었다. 이때 Global Accuracy는 95.07%였으며, 토지피복지도와의 일치율은 89.93%로 나타났다.
본 논문에서는 SAR 영상 내부에서 나타나는 능동 트랜스폰더의 응답으로부터 얻은 위치정보와 GPS 장비를 이용하여 획득한 위치정보를 비교한 후, 능동 트랜스폰더의 지상기준점(GCP) 활용 가능성에 대한 연구를 수행하였다. 신호대 클러터 비(SCR)를 향상시키기 위하여 X밴드 대역의 중심주파수를 가지는 능동 트랜스폰더는 넓고 평평한 지역에 설치되었으며, 능동 트랜스폰더의 응답을 얻기 위하여 Cosmo-SkyMed 영상이 사용되었다. 이후 위치정확도 측정을 위하여 SAR 영상 내부와 GPS 장비로부터 측정된 능동 트랜스폰더의 위치정보를 비교하였으며, ENVI-SARscape 소프트웨어가 SAR 영상 내부에서의 능동 트랜스폰더 위치정보를 얻기 위하여 사용되었다. 이러한 비교분석을 통하여 본 논문에서는 능동 트랜스폰더의 응답이 SAR 영상의 지상기준점 응답으로 적절하다는 것을 보이고자 한다.
본 논문에서는 차분 간섭 기법(differential interferometry)을 이용하여 지표면의 높이 변화를 탐지하고, 이를 이용하여 지표면 수분함유량의 변화를 알아낸다. 본 연구에서는 COSMO-SkyMed SAR 영상을 이용하여 DInSAR(DiFferential Interferometric SAR) 기법을 확인한다. 침투 깊이는 지표면 수분함유량에 따라 달라지며, 그에 따라 수신하는 신호의 위상이 변하게 된다. 지표면의 높이와 그 변위는 두 수신 신호의 위상차를 이용하는 레이더 간섭 기법(radar inteferometry)을 통하여 탐지할 수 있다. 변위 변화를 분석하기 위해 동일 지역의 영상 3장 중 한 장을 기준 영상(reference image)으로 사용한다. 동일 지역의 기준 영상과 나머지 두 영상은 각각 차분 간섭 기법으로 처리한다. 이 차분 간섭 기법을 검증하기 위해 실제 영상 획득 지역의 수분함유량을 측정하였다. 측정한 수분함유량을 이용하여 지표면의 침투 깊이를 계산하고, 차분 간섭 기법을 통하여 얻은 지표면 변위 정보와 비교 분석한다.
다중센서 위성영상 간 통합 분석 및 융합과 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 이를 위해서는 다중센서 영상 간 정합이 선행되어야 한다. 대표적인 정합 기법으로는 SIFT (Scale Invariant Feature Transform)와 같은 알고리즘이 존재한다. 그러나, 광학영상과 SAR (Synthetic Aperture Radar)영상은 취득 시 센서 자세와 방사 특성의 상이함으로 영상 간 분광적인 특성이 비선형성을 이뤄 기존 기법을 적용하기에 어렵다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 특징기반 정합기법인 SAR-SIFT (Scale Invariant Feature Transform)와 형상 서술자 벡터 DLSS (Dense Local Self-Similarity)를 결합하여 개선된 영상 정합기법을 제안하였다. 본 실험 지역은 대전 일대에서 촬영된 KOMPSAT-2 영상과 Cosmo-SkyMed 영상을 이용하여 실험하였다. 제안 기법을 비교평가하기 위해 특징점 및 정합쌍 추출에 대해 대표적인 기존 기법인 SIFT와 SAR-SIFT를 이용하였다. 실험 결과를 통해 제안 기법은 기존 기법들과 다르게 두 실험 지역에서 참정합쌍을 추출하였다. 또한 추출된 정합쌍을 통한 정합 결과 정성적으로 우수하게 정합되었으며, 정량적으로도 두 실험 지역에서 각각 RMSE (Root Mean Square Error) 1.66 m, 2.65 m로 우수한 정합 결과를 보였다.
현재 공간해상도 약 1 m 의 고해상도 X-band SAR 위성인 독일의 TerraSAR-X와 TanDEM-X, 이탈리아의 COSMO-SkyMed가 성공적으로 발사되어 운용되고 있으며 분석 결과 우수한 성능을 보이고 있다. 국내에서도 최고 공간해상도 약 1 m 의 X-band SAR 위성인 KOMPSAT-5가 향후 발사될 예정이다. 이러한 고해상도 SAR 영상 활용이 가능해짐에 따라 SAR Interferometry(InSAR) 기술을 이용한 도심지역 모니터링이 더욱 관심을 받고 있다. 하지만 기존의 InSAR 위상 시뮬레이션 알고리즘은 도심지역에 분포하는 빌딩과 같은 인공구조물 객체에 의해 나타나는 layover 현상과 빌딩 벽면에서 산란되는 신호를 충분히 고려하지 못한다. 본 연구에서는 기존 알고리즘의 한계점을 극복하기 위하여 LIDAR DSM을 이용한 정밀 InSAR 위상과 SAR 반사강도 영상 시뮬레이션 알고리즘을 개발하였다. 대전 지역에서 획득된 TerraSAR-X spotlight 영상과 비교 분석을 통해 개발된 알고리즘의 타당성 분석을 수행하였다. 시뮬레이션 결과로 생성된 InSAR 위상과 SAR 반사강도 영상은 실제 TerraSAR-X spotlight SAR 자료로부터 생성된 결과와 매우 유사하였다. 이러한 결과는 향후 고해상도 SAR 영상을 이용한 도심지역 변화 및 변위탐지 모니터링 연구에 활용될 것이다.
최근 TerraSAR-X SAR, TanDEM-X 또는 COSMO-SkyMed와 같은 1 m 급의 고해상도 X-band SAR 센서를 탑재한 인공위성이 발사되어 운행되고 있다. 국내에서도 X-band를 탑재한 1m 급의 고해상도 위성 레이더인 KOMPSAT-5가 발사될 예정에 있다. 본 연구는 X-band SAR 영상을 이용한 PSInSAR 기법 적용에 보다 적합한 고정산란체 추출 및 네트워크 생성 기법을 개발하였다. 새로운 PSC 추출 알고리즘은 다음 두 단계로 구성되어 있다. 첫 번째 진폭분산지수, 평균반사강도, 평균긴밀도를 복합적으로 이용하여 초기 PSC를 선출한다. 두 번째 초기 선출된 PSC의 네트워크 분석을 통해 추정된 각 PSC에서의 시계열 긴밀도를 직접 이용하여 최종 추출한다. 또한 PSC를 이용한 네트워크 분석의 안정성을 높이기 위한 multi-TIN 구성 기법과 비 도심지역에서 분석 신뢰도를 높이기 위한 복합 네트워크를 제안하였다. 개발된 알고리즘을 뉴올리언즈 지역에서 획득된 21개의 TerraSAR-X SAR 자료에 적용한 결과, 기존의 PSInSAR 기법으로는 관측되지 않았던 비 도심지역에서 다수의 PS가 추출되어 변위 속도 분석이 가능하였다. 이러한 결과는 주로 도심지역에서 널리 사용되어 왔던 PSInSAR 기법을 비 도심지역으로까지 확대하는 것으로, 향후 KOMPSAT-5를 활용한 한반도 지역 상시 모니터링에 기여할 것이다.
조간대 지역의 고해상 지형도는 해수 운동에 의한 퇴적 및 침식량의 변화와 같이 과학적인 연구의 기초자료로 쓰일 뿐만 아니라 연안 습지의 실제적인 관리 및 환경변화 모니터링의 도구로서도 그 활용의 가치가 높다. 그러나 조간대는 하상 퇴적물의 유입과 조석현상에 의해 빠르게 변화하고 있어 원격탐사와 같이 단기간에 넓은 지역을 조사할 수 있는 기술의 적용이 필요하다. 레이더 간섭기술은 가장 보편적이면서 성공적인 고해상 지형도 작성 기술로 알려져 있으나, 조간대에서는 지표노출시간의 제약 및 빠른 상태변화로 인해 일반적인 repeat-pass 간섭기술로는 충분한 긴밀도를 얻기 힘들다. 이 연구에서는 재방문주기가 짧은 Cosmo-SkyMed 1일 간격 관측자료와 ERS2-ENVISAT 30분 간격 관측자료를 이용하여 레이더 간섭기술을 이용한 조간대 지형도 작성을 실험하였다. 두 자료 모두 긴 수직기선으로 인한 높은 고도민감도와 짧은 관측주기로 인한 높은 긴밀도로 간섭위상을 구할 수 있었으나, Cosmo-SkyMed 관측자료에서는 대기에 의한 위상지연 효과와 조석에 의한 조간대 표층의 함수율 변화로 인하여 조간대와 같이 평평한 지역의 지형정보를 추출하는데에 어려움이 발생한다. 반면에 ERS2-ENVISAT 관측자료는 이종센서간의 관측중심주파수 차이를 상쇄하기 위해 설정된 긴 수직기선 덕분에 매우 높은 고도민감도를 가지며, 30분이라는 짧은 관측주기는 간섭쌍을 이루는 두 영상에 포함된 대기지연효과를 대부분 상쇄시키므로 조간대의 지형도 작성에 이상적인 자료로 판단된다.
본 논문에서는 X-밴드 대역의 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상 분석을 위해 RCS 조절이 가능한 자체 설계/제작된 능동 전파반사기의 RCS 분석 연구 결과를 선보인다. 다양한 SAR 영상 보정 및 분석 연구를 위해 사용되는 능동 전파반사기의 RCS 크기를 실험실 내 측정(lab-test)과 실제 위성 SAR(COSMO-SkyMed) 영상을 통해 비교 분석하여, 정확히 조절 및 예측 가능한 능동 전파반사기의 RCS 특성을 비교 분석하였다. 설계/제작된 능동 전파반사기의 최대 RCS는 약 60 dBsm이며, 실제 실험 환경을 고려해 최대 RCS와 이보다 20 dB 낮은 RCS의 변화된 특성을 STCT(Single Target Calibration Technique) 보정 기법과 2차원 목표물 스캔닝 측정법(2D Target Scanning Technique)을 이용해 능동반사기의 RCS를 측정하였다. 또한, 실제 위성 SAR 영상으로부터 전력적분기법(power-spill integration technique)을 통해 전파반사기의 RCS를 추출하여 측정값과 비교 분석하였다. 능동 전파반사기의 측정 RCS는 59.7 dBsm과 40.2 dBsm이었으며, SAR 영상 내 추출 RCS는 57.3 dBsm과 39.2 dBsm이었다.
남극 장보고 과학기지가 위치한 동남극 테라노바 만의 정착해빙은 해양 생태계 및 쇄빙선의 운항에 큰 영향을 미치고 있다. 따라서 테라노바 만의 정착해빙에 대한 시공간적 변화 연구가 수행될 필요가 있다. 이 연구에서는 2010년 12월부터 2012년 1월까지 테라노바 만이 촬영된 총 62개의 COSMO-SkyMed 영상 레이더(Synthetic Aperture Radar; SAR) 영상을 이용하여 1-9일의 시간적 기선거리를 가지는 38개의 간섭쌍을 구축하였고, 각각의 간섭쌍에 대한 긴밀도를 분석하였다. 정착해빙은 해안에 고착되어 시간적 위상오차가 작았으며, 최대 9일의 시간적 기선거리를 가지는 간섭쌍에서도 0.3 이상의 높은 긴밀도를 유지하였다. 이와 같이 정착해빙의 작은 시간적 위상오차에 기초하여, 각각의 긴밀도 영상에서 0.5 이상의 긴밀도가 공간적으로 균질하게 관찰되는 영역을 정착해빙으로 정의하였다. 유빙과 바다는 해류와 바람에 의해 유동하여 시간적 위상오차가 크기 때문에 낮은 긴밀도를 보였다. 긴밀도 영상에서 바다와 구분이 어려운 유빙은 SAR 후방산란강도(amplitude) 영상에서 유빙 표면의 균열(crack)을 관찰함으로써 검출하였다. 긴밀도 및 SAR 영상으로부터 검출된 정착해빙과 유빙의 면적을 산출하였고, 시간에 따른 해빙의 면적변화를 분석하였다. 테라노바 만의 정착해빙 면적은 3월 이후 증가하여 7월에 최대 $170.7km^2$을 나타냈고, 10월부터 감소하는 것으로 나타났다. 유빙의 면적은 2-5월에 증가하고, 정착해빙의 면적이 급격히 증가하는 5-7월에 감소하였다. 긴밀도 영상에서 분석된 테라노바 만의 정착해빙 면적을 장보고 과학기지의 자동기상관측기구로 측정된 기온 및 풍속과 비교하였다. 정착해빙 면적은 기온의 증감과 약 2개월의 시간차를 가지는 역의 상관관계를 나타냈다. 반면 풍속과 정착해빙의 면적은 서로 매우 낮은 상관성을 보였다. 이는 테라노바 만의 정착해빙 면적 변화가 풍속보다는 기온에 더 크게 영향을 받는다는 것을 의미한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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