The main objective of the research is a feasibility study on the intertidal zone using a X-band radar satellite, TerraSAR-X. The TerraSAR-X data have been acquired in the west coast of Korea where large tidal flats, Ganghwa and Yeongjong tidal flats, are developed. Investigations include: 1) waterline and backscattering characteristics of the high resolution X-band images in tidal flats; 2) polarimetric signature of halophytes (or salt marsh plants), specifically Suaeda japonica; and 3) phase and coherence of interferometric pairs. Waterlines from TerraSAR-X data satisfy the requirement of horizontal accuracy of 60 m that corresponds to 20 cm in average height difference while current other spaceborne SAR systems could not meet the requirement. HH-polarization was the best for extraction of waterline, and its geometric position is reliable due to the short wavelength and accurate orbit control of the TerraSAR-X. A halophyte or salt marsh plant, Suaeda japonica, is an indicator of local sea level change. From X-band ground radar measurements, a dual polarization of VV/VH-pol. is anticipated to be the best for detection of the plant with about 9 dB difference at 35 degree incidence angle. However, TerraSAR-X HH/TV dual polarization was turned to be more effective for salt marsh monitoring. The HH-HV value was the maximum of about 7.9 dB at 31.6 degree incidence angle, which is fairly consistent with the results of X-band ground radar measurement. The boundary of salt marsh is effectively traceable specifically by TerraSAR-X cross-polarization data. While interferometric phase is not coherent within normal tidal flat, areas of salt marsh where the landization is preceded show coherent interferometric phases regardless of seasons or tide conditions. Although TerraSAR-X interferometry may not be effective to directly measure height or changes in tidal flat surface, TanDEM-X or other future X-band SAR tandem missions within one-day interval would be useful for mapping tidal flat topography.
Recently, the synthetic aperture radar (SAR) has been increasingly in demand due to its advantage of being able to observe desired points regardless of time and weather. To utilize SAR data, first of all, many pre-processing such as satellite orbit correction, radiometric calibration, multi-looking, and geocoding are required. For analysis of SAR imagery such as object detection, change detection, and DEM(Digital Elevation Model), additional processings are needed. These pre-processing and additional processes are very complex and require a lot of time and computational resources. In order to handle the SAR images easily, the institutions that use SAR images develop analysis tools and provide users. This paper introduces the function and characteristics of representative SAR imagery analysis tools.
Qualified ground control points (GCPs) are required to construct a digital elevation model (DEM) from a pushbroom stereo pair. An inverse geolocation algorithm for extracting GCPs from ERS SAR data and the SRTM DEM was recently developed. However, not all GCPs established by this method are accurate enough for direct application to the geometric correction of pushbroom images such as SPOT, IRS, etc, and thus a method for selecting and removing inaccurate points from the sets of GCPs is needed. In this study, we propose a method for evaluating GCP accuracy and winnowing sets of GCPs through orientation modeling of pushbroom image and validate performance of this method using SPOT stereo pair of Daejon City. It has been found that the statistical distribution of GCP positional errors is approximately Gaussian without bias, and that the residual errors estimated by orientation modeling have a linear relationship with the positional errors. Inaccurate GCPs have large positional errors and can be iteratively eliminated by thresholding the residual errors. Forty-one GCPs were initially extracted for the test, with mean the positional error values of 25.6m, 2.5m and -6.1m in the X-, Y- and Z-directions, respectively, and standard deviations of 62.4m, 37.6m and 15.0m. Twenty-one GCPs were eliminated by the proposed method, resulting in the standard deviations of the positional errors of the 20 final GCPs being reduced to 13.9m, 8.5m and 7.5m in the X-, Y- and Z-directions, respectively. Orientation modeling of the SPOT stereo pair was performed using the 20 GCPs, and the model was checked against 15 map-based points. The root mean square errors (RMSEs) of the model were 10.4m, 7.1m and 12.1m in X-, Y- and Z-directions, respectively. A SPOT DEM with a 20m ground resolution was successfully constructed using a automatic matching procedure.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.23
no.3
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pp.120-131
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2020
Water body detection using remote sensing based on machine interpretation of satellite image is efficient for managing water resource, drought and flood monitoring. In this study, water body detection with SAR satellite image based on machine learning was performed. However, non water body area can be misclassified to water body because of shadow effect or objects that have similar scattering characteristic comparing to water body, such as roads. To decrease misclassifying, 8 combination of morphology open filtered band, DEM band, curvature band and Cosmo-SkyMed SAR satellite image band about Mokpo region were trained to semantic segmentation machine learning models, respectively. For 8 case of machine learning models, global accuracy that is final test result was computed. Furthermore, concordance rate between landcover data of Mokpo region was calculated. In conclusion, combination of SAR satellite image, morphology open filtered band, DEM band and curvature band showed best result in global accuracy and concordance rate with landcover data. In that case, global accuracy was 95.07% and concordance rate with landcover data was 89.93%.
It is not easy to identify a ground control point (GCP) or even locate its vicinity from a SAR image. Although simulated SAR images may be useful to interpret mountain areas, they are not useful in flat areas because they do not show ground coverage or key features such as rivers, lakes and roads. In this study, we developed a method to simulate SAR images integrating geographical features to DEM to facilitate to locate ground control features from SAR images.
Grounding line is used as evidence of the mass balance showing the vulnerability of Antarctic glaciers and ice shelves. In this research, we utilized a high resolution digital elevation model of glacier surface derived by recently launched satellites to estimate the position of grounding line of Campbell Glacier in East Antarctica. TanDEM-X and TerraSAR-X data in single-pass interferometry mode were acquired on June 21, 2013 and September 10, 2016 and CryoSat-2 radar altimeter data were acquired within 15 days from the acquisition date of TanDEM-X. The datasets were combined to generate a high resolution digital elevation model which was used to estimate the grounding line position. During the 3 years of observation, there weren't any significant changes in grounding line position. Since the average density of ice used in estimating grounding line is not accurately known, the variations of the grounding line was analyzed with respect to the density of ice. There was a spatial difference from the grounding line estimated by DDInSAR whereas the estimated grounding line using the characteristics of the surface of the optical satellite images agreed well when the ice column density was about $880kg/m^3$. Although the reliability of the results depends on the vertical accuracy of the bathymetry in this study, the hydrostatic ice thickness has greater influence on the grounding line estimation.
The Synthetic Aperture Radar(SAR) image and the Digital Elevation Model(DEM) of an target area are put into use to generate three dimensional image map. An method of image map generation is explained. The orbit and attitude determination of satellite makes it possible to model signal acquisition configuration precisely, which is a key to mapping image coordinates to geographic coordinates of concerned area. An application is made to RADARSAT in the purpose of testing its validity. To determine the orbit, zero Doppler range is used. And to determine the attitude, Doppler centroid frequency, which is the frequency observed when target is put in the center of antenna's view, is used. Conventional geocoding has been performed on the basis of direct method(mapping image coordinates to geographic coordinates), but in this reserch the inverse method(mapping from geographic coordinates to image coordinates) is taken. This paper shows that precise signal acquisition modeling based on the orbit and attitude determination of satellite as a platform leads to a satellite-centered accurate geocoding process. It also shows how to model relative motion between space-borne radar and target. And the relative motion is described in ECIC(earth-centered-initial coordinates) using Doppler equation and signal acquisition geometry.
Kim Sang-Wan;Kim Chang-Oh;Won Joong-Sun;Kim Jeong Woo
Economic and Environmental Geology
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v.38
no.4
s.173
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pp.381-394
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2005
Mokpo city is a coastal city located at the south western coast of the Korean Peninsula. Large regions within Mokpo are subjected to significant subsidence because about $70\%$ of the city area is a reclaimed land from the sea. Although no confidential quantitative measurements are available up to the present, the subsidence rate is as much as several cm per year. In this study, we aimed to estimate the subsidence rate over Mokpo city by using twenty-six JERS-1 SAR dataset from September 1992 to October 1998. Several tens of differential interferograms were processed from JERS-1 dataset and STRM 3-arc DEM. The results indicate continuous subsidence in Dongmyung-dong, Hadang-dong and Wonsan-dong in city, and the subsidence velocity reach over 4 cm/yr in the most highly sinking area. For facilitating the analysis of time-varying surface change, we also carried out an interferometric SAR time series analysis using permanent scatterer and consequently determined space-time maps of surface deformation at each acquisition time of JERS- 1 SAR.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.28
no.2
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pp.265-271
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2010
This paper discusses a new software package, DEM_Comp, developed for effectively compressing large digital elevation model (DEM) data sets based on Lempel-Ziv-Welch (LZW) compression and Huffman coding. DEM_Comp was developed using the $C^{++}$ language running on a Windows-series operating system. DEM_Comp was also tested on various test sites with different territorial attributes, and the results were evaluated. Recently, a high-resolution version of the DEM has been obtained using new equipment and the related technologies of LiDAR (LIght Detection And Radar) and SAR (Synthetic Aperture Radar). DEM compression is useful because it helps reduce the disk space or transmission bandwidth. Generally, data compression is divided into two processes: i) analyzing the relationships in the data and ii) deciding on the compression and storage methods. DEM_Comp was developed using a three-step compression algorithm applying a DEM with a regular grid, Lempel-Ziv compression, and Huffman coding. When pre-processing alone was used on high- and low-relief terrain, the efficiency was approximately 83%, but after completing all three steps of the algorithm, this increased to 97%. Compared with general commercial compression software, these results show approximately 14% better performance. DEM_Comp as developed in this research features a more efficient way of distributing, storing, and managing large high-resolution DEMs.
Kim, Chung;Lee, Dong-Cheon;Yom, Jae-Hong;Lee, Young-Wook
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2004.04a
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pp.337-343
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2004
Spatial information could be obtained from spaceborne high resolution optical and synthetic aperture radar(SAR) images. However, some satellite images do not provide physical sensor information instead, rational polynomial coefficients(RPC) are available. The objectives of this study are: (1) 3-dimensional ground coordinates were computed by applying rational function model(RFM) with the RPC for the stereo pair of Ikonos images and their accuracy was evaluated. (2) Interferometric SAR(InSAR) was applied to JERS-1 images to generate DEM and its accuracy was analysis. (3) Quality of the DEM generated automatically also analyzed for different types of terrain in the study site. The overall accuracy was evaluated by comparing with GPS surveying data. The height offset in the RPC was corrected by estimating bias. In consequence, the accuracy was improved. Accuracy of the DEMs generated from InSAR with different selection of GCP was analyzed. In case of the Ikonos images, the results show that the overall RMSE was 0.23327", 0.l1625" and 13.70m in latitude, longitude and height, respectively. The height accuracy was improved after correcting the height offset in the RPC. i.e., RMSE of the height was 1.02m. As for the SAR image, RMSE of the height was 10.50m with optimal selection of GCP. For the different terrain types, the RMSE of the height for urban, forest and flat area was 23.65m, 8.54m, 0.99m, respectively for Ikonos image while the corresponding RMSE was 13.82m, 18.34m, 10.88m, respectively lot SAR image.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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