일반적으로 레이더 강수량 추정에 활용되는 Marshall-Palmer 관계식은 강수현상의 계절적 변동성을 고려하지 않고 선별된 강수사상에 대하여 시공간적으로 고정된 매개변수를 적용하여 레이더 강수량을 추정하므로 실제 강수량과 추정된 레이더 강수량은 정량적인 오차가 발생할 수 있다. 이러한 제약성을 극복하고자 본 연구는 장기간 레이더 반사도 인자를 가용하여 레이더 반사도-강수량 관계식 매개변수를 Bayesian 추론기법으로 보정하고 불확실성을 정량화하여 레이더 강수량의 편의 보정을 수행하였다. Bayesian 추론기법 기반으로 추정된 레이더 반사도-강수량 관계식의 보정 매개변수는 계절성이 규명되었으며 지역적 특성이 존재하였다. Bayesian 추론기법을 통하여 산정된 레이더 강수량은 Marshall-Palmer 관계식의 과소추정 문제를 극복하고 지상 강수특성을 정량적으로 현실성 있게 재현하였다. 본 연구결과는 집중호우 발생 시 능동적인 유역단위 수자원 해석 시스템을 구축하여 국가적 레이더 자원의 가치를 향상할 수 있을 것으로 판단된다.
영상 레이다(SAR)는 기상여건에 무관하게 전천후로 광범위한 지역에 대해 고해상도의 영상획득능력이 우수하므로 군용으로는 물론 과학 및 상업용으로 광범위한 활용분야를 가지고 있다. 본 논문에서는 소형 위성 탑재 SAR 시스템의 임부 및 체계 요구조건을 암족하기 위한 주요 설계 변수와 함께 X 밴드 고해상도의 SAR 체계 설계에 관하여 논한다. 그리고, SAR 영상모드 설계 기법을 기술하고 표준 영상모드 설계 결과를 영상성능 관점에서 분석한다. 그리고, 소형 위성 SAR 탑재체 및 설계 지법을 기술하고 표준 영상모드 설계 결과를 영상성능 관점에서 분석한다. 그리고, 소형 위성 SAR 탑제체 및 지상 수신처리의 설계와 주요 성능결과들을 제시한다. 설계된 위성 SAR 시스템은 광역모드에서 고해상도 모드까지 다양한 영상 모드 구현이 가능하며, 소형, 고성능, 저 비용관점에서 효율적인 전천후 영상획득 시스템이다.
In this study, we estimated the spatially-distributed soil moisture at the high resolution ($10m{\times}10m$) using the satellite-based Sentinel-1A/B SAR (Synthetic Aperture Radar) sensor images. The Sentinel-1A/B raw data were pre-processed using the SNAP (Sentinel Application Platform) tool provided from ESA (European Space Agency), and then the pre-processed data were converted to the backscatter coefficients. The regression equations were derived based on the relationships between the TDR (Time Domain Reflectometry)-based soil moisture measurements and the converted backscatter coefficients. The TDR measurements from the 51 RDA (Rural Development Administration) monitoring sites were used to derive the regression equations. Then, the soil moisture values were estimated using the derived regression equations with the input data of Sentinel-1A/B based backscatter coefficients. Overall, the soil moisture estimates showed the linear trends compared to the TDR measurements with the high Pearson's correlations (more than 0.7). The Sentinel-1A/B based soil moisture values matched well with the TDR measurements with various land surface conditions (bare soil, crop, forest, and urban), especially for bare soil (R: 0.885~0.910 and RMSE: 3.162~4.609). However, the Mandae-ri (forest) and Taean-eup (urban) sites showed the negative correlations with the TDR measurements. These uncertainties might be due to limitations of soil surface penetration depths of SAR sensors and complicated land surface conditions (artificial constructions near the TDR site) at urban regions. These results may infer that qualities of Sentinel-1A/B based soil moisture products are dependent on land surface conditions. Although uncertainties exist, the Sentinel-1A/B based high-resolution soil moisture products could be useful in various areas (hydrology, agriculture, drought, flood, wild fire, etc.).
Synthetic aperture radar (SAR) is a promising active remote sensing technique to obtain large terrain information of the earth in all-weather conditions. SAR is useful in many applications, including terrain mapping and geographic information system (GIS), which use SAR display images. Usually, these applications need the enormous data storage because they deal with wide terrain images with high resolution. So, compression technique is a useful approach to deal with SAR display images with limited storage. Because there is some indispensable data loss through the conversion of a complex SAR image to a display image, some applications, which need high-resolution images, cannot tolerate more data loss during compression. Therefore, lossless compression is appropriate to these applications. In this paper, we propose a novel lossless compression technique for a SAR display image using one-step predictor and block arithmetic coding.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.422-425
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2008
TerraSAR-X is new radar satellite operated at X-band, multi polarization, and multi beam mode. Compared with C-band or L-band SAR, the X-band system inherently suffers from more temporal decorrelation, but is more sensitive to surface deformation monitoring due to short wavelength (3.1 cm) and high spatial resolution (1m-3m). It is generally expected that sensitivity to estimate surface movement using TerraSAR-X will be increased by the factor of 10, compared to current C-band system with low spatial resolution such as ERS-2, Envisat. Many urban areas are experiencing land subsidence due to water, oil and natural gas withdrawal, underground excavation, sediment compaction, and so on. Monitoring of surface deformation is valuable for effectively limiting damage areas. In addition high accuracy and spatially dense subsidence map can be achieved by X-band InSAR observation, promoting identification and separation of various subsidence processes and leading to enhanced understanding via mechanical modeling. In this study we will introduce some initial InSAR results using new TerraSAR-X SAR data for surface deformation monitoring.
물리탐사 기법은 적은 비용으로 광범위한 영역을 간접적으로 해석할 수 있는 장점이 있어 다양한 분야에 활용성이 높다. 본 논문의 목적은 물리탐사 기법을 충적층 평가에 적용하고 그 결과를 고찰하고자 하는 것이다. 이번 연구에서는 다양한 물리탐사 방법 중 활용성이 높은 탄성파 탐사, 전기비저항 탐사 그리고 레이더 탐사를 활용하였다. 또한 시추조사도 함께 실시하여 측정한 물리탐사 데이터의 신뢰성을 검증하였다. 발신 에너지원의 종류에 따른 탄성파 탐사의 해상도 비교를 위해 햄머와 땅속발파(sissy)로 나누어 실험결과를 비교하였으며, 전기비저항 탐사는 전극 길이, 형상 그리고 배열방법을 변화시켜 비교 실험을 통해 나타나는 결과의 해상도를 비교 및 검증하였다. 레이더 탐사는 중심주파수 270MHz를 활용하여 획득한 결과를 시추조사 데이터와 비교하였다. 실험결과 탄성파 탐사는 땅속발파를 활용하였을 경우 큰 에너지원이 발생하여 가진원 Hammer보다 굴절파 감쇄 현상이 적게 발생하여 해상도가 높게 나타났으며, 지하 구조는 시추자료와 유사하게 나타났다. 전기비저항 탐사 결과는 접지비저항 변화가 작은 비분극 전극과 충적층의 경계를 신뢰성 있게 파악 할 수 있는 슐럼버져 배열 방법에서 해상도 높은 결과가 나타났으며, 레이더 탐사는 심도의 제약이 많아 해상도가 많이 부족한 것으로 나타났다. 따라서 본 연구는 물리탐사 기법을 활용하여 충적층 탐사에 적용한 결과로 추후 충적층 탐사에 활용성이 높을 것으로 판단된다.
레이더 영상의 품질은 영상레이더 탑재체 뿐만 아니라 위성 본체의 성능에 크게 좌우되기 때문에, 영상레이더 위성의 영상형성구조분석(Image Chain Analysis)은 위성체 설계단계에서 가장 중요한 해석들 중 하나이다. 특히, 위성체 지향 및 안정화 오차는 탑재체 고유 설계에서 유도되는 영상 품질에 가장 나쁜 영향을 끼친다. 이 연구에서는 위성체 지향 및 안정화 오차로 인한 레이더 영상 품질 저하를 분석하기 위한 영상형성구조분석 알고리즘이 개발되었다. 개발된 소프트웨어는 궤도 모델, 자세제어 모델, 영상레이더 탑재체 모델, 클러터 모델, 영상처리 모델로 구성된다. 이 해석을 위해, $5km{\times}5km$의 관측폭을 가지는 1m고해상도 모드 레이더 영상의 원시 데이터를 시뮬레이션하고, 영상처리를 수행하였다 영상 품질을 분석하기 위해 영상 내에 총 25개 점표적들을 생성하였다. 이 연구의 결과, 레이더 영상의 방사 정밀도는 위성체 지향오차에 가장 많은 영향을 받는 것으로 해석되었으며, 최고의 영상 품질을 만족시키기 위해서는 위성체 자세제어 시스템의 성공적인 설계가 가장 중요하다.
지구 관측 영상을 획득하는 합성개구레이더의 해상도를 향상시키기 위해서는 광대역 첩신호 발생이 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 고해상도를 얻기 위한 저궤도 관측위성용 합성개구레이더의 광대역 신호 발생기를 설계하고 시험 모델 제작 및 기능 시험결과를 다루었다. 구현된 광대역 신호 발생기의 파형발생기는 위성에서 주로 적용되는 메모리맵 기반의 구조를 사용하였으며 내부는 파형 발생을 위한 디지털 모듈과 직교 변조를 위한 RF 모듈로 구성된다. 디지털 모듈의 메모리에 저장된 I/Q 신호는 D/A 변환기를 거쳐 RF 모듈로 전달되며 1275 MHz 기준 신호에 대해 직교 변조기를 거쳐 변조된다. 광대역 신호 발생기 검증을 위한 치구 및 GUI도 개발하였다. 시험 결과 대역폭 요구사항 144 MHz를 잘 만족하고 있음을 확인하였다. 또한 사전 왜곡 보상 기능을 구현하여 발생된 왜곡이 보상됨을 확인하였다.
A system coupled the prognostic WRF mesoscale model and CALMET diagnostic model has been employed for predicting high-resolution wind field over complex coastal area. WRF has three nested grids down to from during two days from 24 August 2007 to 26 August 2007. CALMET simulation is performed using both initial meteorological field from WRF coarsest results and surface boundary condition that is Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) 90m topography and Environmental Geographic Information System (EGIS) 30m landuse during same periods above. Four Automatic Weather System (AWS) and a Sonic Detection And Ranging (SODAR) are used to verify modeled wind fields. Horizontal wind fields in CM_100m is not only more complex but better simulated than WRF_1km results at Backwoon and Geumho in which there are shown stagnation, blocking effects and orographically driven winds. Being increased in horizontal grid spacing, CM_100m is well matched with vertically wind profile compared SODAR. This also mentions the importance of high-resolution surface boundary conditions when horizontal grid spacing is increased to produce detailed wind fields over complex terrain features.
Accurate estimation of forest carbon stocks is important in establishing greenhouse gas reduction plans. In this study, we estimate the spatial distribution of forest carbon stocks using machine learning techniques based on high-resolution remote sensing data and detailed field survey data. The high-resolution remote sensing data used in this study are Landsat indices (EVI, NDVI, NDII) for monitoring vegetation vitality and Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) data for describing topography. We also used the forest growing stock data from the National Forest Inventory (NFI) for estimating forest biomass. Based on these data, we built a model based on machine learning methods and optimized for Korean forest types to calculate the forest carbon stocks per grid unit. With the newly developed estimation model, we created forest carbon stocks maps and estimated the forest carbon stocks in South Korea. As a result, forest carbon stock in South Korea was estimated to be 432,214,520 tC in 2020. Furthermore, we estimated the loss of forest carbon stocks due to the Donghae-Uljin forest fire in 2022 using the forest carbon stock map in this study. The surrounding forest destroyed around the fire area was estimated to be about 24,835 ha and the loss of forest carbon stocks was estimated to be 1,396,457 tC. Our model serves as a tool to estimate spatially distributed local forest carbon stocks and facilitates accounting of real-time changes in the carbon balance as well as managing the LULUCF part of greenhouse gas inventories.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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