In this study, we analyzed ridge-runnel structure and ripple marks by using Envisat ASAR, JERS-1 SAR images and in-situ data in Mongsanpo intertidal flat located in Taean-Gun, Korea. A group of light-and-dark lines parallel to the shoreline, alternating 3-5 times, were observed in the intertidal flat in Envisat ASAR images. The patterns are related to ridge-runnel structure in the intertidal flat exposed to air. Well-drained runnels, typically with ripple marks, showed strong backscattering while runnels submerged by surface water or ridges, typically smooth with no ripple, have weak backscattering coefficients in Envisat ASAR images. In JERS-1 SAR images, however, the backscattering was very low on the entire intertidal flat and no ridge-runnel structure could be observed. The wavelengths of ripple marks measured from in-situ observations have ranges from 4 to 10 cm that satisfies the Bragg scattering condition of the 1st-order in Envisat ASAR images operating in C-band, but not in JERS-1 SAR that used L-band. Through this study using SAR images, we could successfully analyze the sedimentary conditions of intertidal flats with ridge-runnel and ripple marks which are not easily observed by optical sensors. It is expected that the results of this study with SAR images will contribute to the sedimentary research over intertidal flats.
Preliminary results are reported on ship detection using coherence images computed from cross-correlating images of multi-look-processed dual-polarization data (HH and HV) of ENVISAT ASAR. The traditional techniques of ship detection by radars such as CFAR (Constant False Alarm Rate) rely on the amplitude data, and therefore the detection tends to become difficult when the amplitudes of ships images are at similar level as the mean amplitude of surrounding sea clutter. The proposed method utilizes the property that the multi-look images of ships are correlated with each other. Because the inter-look images of sea surface are covered by uncorrelated speckle, cross-correlation of multi-look images yields the different degrees of coherence between the images and water. In this paper, the polarimetric information of ships, land and intertidal zone are first compared based on the cross-correlation between HH and HV images, In the next step, we examine the technique when the dual-polarization data are split into two multi-look images, It was shown that the inter-look cross-correlation method could be applicable in the performance improvement of small ship detection and the land masking, It was also found that a simple combination of coherence images from each co-polarised (HH) inter-look and cross-polarised (HV) inter-look data can provide much higher target-detection possibilities.
이 연구에서는 C 밴드 SAR 자료이면서 서로 다른 편광 상태의 자료를 제공할 수 있는 다중 시기 Radarsat-1 자료와 ENVISAT ASAR 자료를 이용한 토지 피복 분류를 수행하였다. 다중 시기/편광 자료로부터 평균 후방산란계수, 시간적 변이도, 긴밀도 등의 특징을 기본적으로 추출하였고, 이외에 상호 비교를 위해 주성분 분석을 이용한 특징 추출을 시도하였다. 특징들을 이용한 분류기법으로는 Random Forests를 적용하였다. 충남 예당평야 일대를 대상으로 사례연구를 수행한 결과, 주성분 분석을 통한 특징과 다편광 자료를 이용하였을 때 분류 정확도가 향상되는 것으로 나타났다.
Hydrographic data obtained from several ship experiments have shown that internal waves are frequently observed in the East (Japan) Sea, mostly in the continental slopes located along the western side of the East Sea. It is well known that oceanic internal waves can be detected well in synthetic aperture radar (SAR) images. Interactions between surface capillary-gravity waves and horizontally varying surface currents induced by internal waves produce variations in sea surface roughness which can be detected by SAR. C-band SAR images from ERS, ENVISAT ASAR and RADARSAT have been used to study the characteristics of internal waves in the East Sea. The observed properties of internal waves from many SAR images were compared and verified from in-situ measurements and theories.
Preliminary results are reported on ship detection using coherence images computed from cross-correlating images of multi-look-processed dual-polarization data (HH and HV) of ENVISAT ASAR. The traditional techniques of ship detection by radars such as CFAR (Constant False Alarm Rate) rely on the amplitude data, and therefore the detection tends to become difficult when the amplitudes of ships images are at similar level as the mean amplitude of surrounding sea clutter. The proposed method utilizes the property that the multi-look images of ships are correlated with each other. Because the inter-look images of sea surface are covered by uncorrelated speckle, cross-correlation of multi-look images yields the different degrees of coherence between the images and water. The polarimetric information of ships, land and intertidal zone are first compared based on the cross-correlation between HH and HV. In the next step, we examine the technique when the dual-polarization data are split into two multi-look Images.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2009.05a
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pp.2184-2189
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2009
China is one of the countries in which flood occurs most frequently in the world and with the current economic growth; flood disaster causes more and more economic losses. Chinese government pays more attention to flood monitoring and assessment by space technology. Since1983, NOAA(AVHRR), Landsat-TM, LANDSAT-ETM+, JERS-1, SPOT, ERS-2, Radarsat-1, CBERS-1, Envisat have been used for flood monitoring and assessment. Due to the bad weather conditions during flood, microwave remote sensing is the major tools for flood monitoring. Envisat is one of the best satellite with powerful SAR. Its application for flood monitoring has been studied and its near real time(NRT) application can be realized on the basis of real-time delivery of image. During the 2005, 2006 and 2007 flood seasons, over the 31 NRT flood monitoring based on Envisat, had been carried out in Yangtze, Songua, Huaihe, pearl river basin. The result shows that Envisat SAR is very useful data source for flood disaster monitoring and assessment.
Space-borne Synthetic Aperture Radar(SAR) has been one of the most effective tools for monitoring quantitative oceanographic physical parameters. The Doppler information recorded in single-channel SAR raw data can be useful in estimating moving velocity of water mass in ocean. The Doppler shift is caused by the relative motion between SAR sensor and the water mass of ocean surface. Thus, the moving velocity can be extracted by measuring the Doppler anomaly between extracted Doppler centroid and predicted Doppler centroid. The predicted Doppler centroid, defined as the Doppler centroid assuming that the target is not moving, is calculated based on the geometric parameters of a satellite, such as the satellite's orbit, look angle, and attitude with regard to the rotating Earth. While the estimated Doppler shift, corresponding to the actual Doppler centroid in the situation of real SAR data acquisition, can be extracted directly from raw SAR signal data, which usually calculated by applying the Average Cross Correlation Coefficient(ACCC). The moving velocity was further refined to obtain ocean surface current by subtracting the phase velocity of Bragg-resonant capillary waves. These methods were applied to Envisat ASAR raw data acquired in the East Sea, and the extracted ocean surface currents were compared with the current measured by HF-radar.
Recently high spatial resolution space-borne Synthetic Aperture Radar (SAR) systems have launched and have been operated successfully. Interferometric SAR (InSAR) processing with the space-based high resolution observations acquired by these systems can provide more detail information for various geodetic applications. Coherence is regarded as a critical parameter in the evaluating the quality of an InSAR pair. In this study, we evaluate the coherence characteristics of high-resolution data acquired by TerraSAR-X (X-band) and ALOS PALSAR (L-band) and intermediate-resolution data acquired by Envisat ASAR (C-band) over western Texas, U.S.A. Our coherence analysis reveals that the high-resolution X-band TSX (3.1 cm) data has a high coherence level (0.3-0.6), similar to that of the L-band ALOS PALSAR data (23.5 cm) in short temporal baselines. Further more, the TSX coherence values are significantly higher than those of the C-band (5.6 cm) Envisat ASAR data. The higher coherence of the TSX dataset is a surprising result, because common scattering theories suggest that the longer wavelength SAR data maintain better coherence. In vegetated areas the shorter wavelength radar pulse interacts mostly with upper sections of the vegetation and, hence, does not provide good correlation over time in InSAR pairs. Thus, we suggest that the higher coherence values of the TSX data reflect the data's high-resolution, in which stable and coherent scatters are better maintained. Although, however, the TSX data show a very good coherence with short temporal baseline (11-33 days), the coherences are significantly degraded as the temporal baselines are increased. This result confirms previous studies showing that the coherence has a strong dependency on the temporal baseline.
Preliminary results are reported on ship detection using coherence images computed from crosscorrelating images of multi-look-processed dual-polarization data (HH and HV) of ENVISAT ASAR. The traditional techniques of ship detection by radars such as CFAR (Constant False Alarm Rate) rely on the amplitude data, and therefore the detection tends to become difficult when the amplitudes of ships images are at similar level as the mean amplitude of surrounding sea clutter. The proposed method utilizes the property that the multi-look images of ships are correlated with each other. Because the inter-look images of sea surface are covered by uncorrelated speckle, crosscorrelation of multi-look images yields the different degrees of coherence between the images and water. The polarimetric information of ships, land and intertidal zone are first compared based on the cross-correlation between HH and HV. In the next step, we examine the technique when the dual-polarization data are split into two multi-look images.
Bora events over the Adriatic Sea and Black Sea are investigated by using synthetic aperture radar (SAR) images acquired by the Advanced Synthetic Aperture Radar (ASAR) onboard the European Envisat satellite. These images show pronounced elongated patterns of increased sea surface roughness caused by bora winds. The comparison of the SAR images with wind fields derived from Quikscat data confirms that in all cases a strong northeasterly wind was blowing from the mountains onto the sea. It is shown that the SAR images reveal details of the spatial extent of the bora wind fields over the sea which cannot be obtained by other instruments. Furtheremore, also quantitative information on the wind field is extracted from the SAR images by using a wind scatterometer model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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