In this study, land-cover classification was implemented using features extracted from multi-temporal SAR data through 3D wavelet transform and the applicability of the 3D wavelet transform as a feature extraction approach was evaluated. The feature extraction stage based on 3D wavelet transform was first carried out before the classification and the extracted features were used as input for land-cover classification. For a comparison purpose, original image data without the feature extraction stage and Principal Component Analysis (PCA) based features were also classified. Multi-temporal Radarsat-1 data acquired at Dangjin, Korea was used for this experiment and five land-cover classes including paddy fields, dry fields, forest, water, and built up areas were considered for classification. According to the discrimination capability analysis, the characteristics of dry field and forest were similar, so it was very difficult to distinguish these two classes. When using wavelet-based features, classification accuracy was generally improved except built-up class. Especially the improvement of accuracy for dry field and forest classes was achieved. This improvement may be attributed to the wavelet transform procedure decomposing multi-temporal data not only temporally but also spatially. This experiment result shows that 3D wavelet transform would be an effective tool for feature extraction from multi-temporal data although this procedure should be tested to other sensors or other areas through extensive experiments.
The Han River is divided into North and South Korea by NLL(Northern Limit Line) and its area has been blocked by CCL(Civil Control Line) since the Korean War in 1950. Satellite remote sensing, therefore, is uniquely suited to monitoring bar transformation in the region. In river with bar, the characteristics of its physical conditions have a close relationship with bar morphology. In this paper, a monitoring approach of bar transformation in the Han River Estuary is presented using RADARSAT/SAR images from 2000 to 2005 and spatial patterns of bar morphology are presented. It could be said that in the estuary vegetated area and natural levees are developed well, but bars are shifted after an event like a flood. It is also showed that suspended solids such as silt transported through the estuary could contribute highly to a sedimentation environment around Incheon.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.23
no.3
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pp.26-67
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2020
Synthetic Aperture Radar(SAR) is able to photograph the earth's surface regardless of weather conditions, day and night. Because of its possibility to search for hydrological factors such as soil moisture and groundwater, and its importance is gradually increasing in the field of water resources. SAR began to be mounted on satellites in the 1970s, and about 15 or more satellites were launched as of 2020, which around 10 satellites will be launched within the next 5 years. Recently, various types of SAR technologies such as enhancement of observation width and resolution, multiple polarization and multiple frequencies, and diversification of observation angles were being developed and utilized. In this paper, a brief history of the SAR system, as well as studies for estimating soil moisture and hydrological components were investigated. Up to now hydrological components that can be estimated using SAR satellites include soil moisture, subsurface groundwater discharge, precipitation, snow cover area, leaf area index(LAI), and normalized difference vegetation index(NDVI) and among them, soil moisture is being studied in 17 countries in South Korea, North America, Europe, and India by using the physical model, the IEM(Integral Equation Model) and the artificial intelligence-based ANN(Artificial Neural Network). RADARSAT-1, ENVISAT, ASAR, and ERS-1/2 were the most widely used satellite, but the operation has ended, and utilization of RADARSAT-2, Sentinel-1, and SMAP, which are currently in operation, is gradually increasing. Since Korea is developing a medium-sized satellite for water resources and water disasters equipped with C-band SAR with the goal of launching in 2025, various hydrological components estimation researches using SAR are expected to be active.
Any classification process using SAR images presupposes the reduction of multiplicative speckle noise, since the variations caused by speckle make it extremely difficult to distinguish between neighboring classes within the feature space. Therefore, several adaptive filter algorithms have been developed in order to distinguish between them. These algorithms aim at the preservation of edges and single scattering peaks, and smooths homogeneous areas as much as possible. This task is rendered more difficult by the multiplicative nature of the speckle noise the signal variation depends on the signal itself. In this paper, LEE(Lee 1908) and R-LEE(Lee 1981) filters using local statistics, local mean and variance, are applied to RADARSAT SAR images. Also, a new method of speckle filtering, EPOS(Edge Preserving Optimal Speckle)(Hagg & Sties 1994) filter based on the statistical properties of speckle noise is described and applied. And then, the results of filtering SAR images with LEE, R-LEE and EPOS filters are compared with mean and median filters.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2007.06a
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pp.227-230
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2007
If we use the microwave of SAR, we can observe on the ocean in spite of bad weather, day and night time. Sea surface images on the ocean of SAR have a lot of information on the atmospheric phenomena related to surface wind vector. Information of wind speed which is extracted from SAR images is used variously. Wind direction data and sigma nought value are put in the CMOD which can extract wind information in order to estimate sea surface wind from SAR images. Wind spectrum which is extracted from SAR always presents opposed two points of $180^{\circ}$ because of applying to 2D-FFT. These ambiguities should be decided by position of land, wind direction or numerical model. Previously, we converted into sigma nought after extracting Digital Number from RadarSat-1 SAR using ENVI4.0, thus, it took a long time because every process was manual. Therefore, we converted sigma nought by matlab code after making matlab code. After that, we are extracting wind direction from sigma nought. Now, to decide wind direction needs further study because wind direction has $180^{\circ}$ ambiguity.
최근 인공위성 SAR를 이용한 기술은 해풍,파랑,해류 등과 같은 해양에서 발생되는 다양한 현상을 관측하고 연구하는데 펼수적인 기술로 대두되고 있다. CMOD4, CMOD-IFR2 모델은 해상풍의 크기를 구할 수 있으며,wave-SAR 변환 기법과 inter-look cross-spectra 기법은 파랑의 크기,방향과 같은 물리적 값을 추출할 수 있다. 또한 Doppler shift 기법을 적용하여 해류속도를 구할 수 있다. 본 연구에서는 위의 기법들을 종합적으로 적용하여 SOP (SAR Ocean Processor) 프로세서를 개발하였다. 이 프로세서를 한반도 연안 지역에 적용하여 RADARSAT-1 영상자료로부터 해풍,파랑,해류의 물리적 정보를 추출하였으며,이를 현장 관련 자료와 비교하여 신뢰할만한 결과를 얻을 수 있었다.
The Radon transform has been widely used in various techniques of digital image processing such as the computerized topography, lineament analysis in a remotely sensed image, slant-stack processing of seismic data, and so on. Compared to the Fourier transform, the utility of two-dimensional convolutional or correlational properties of the Radon transform, however, has been underestimated. We show that the two-dimensional convolution and correlation is respectively reduced to be one-dimensional convolution and correlation with respect to ρ in the Radon space. Therefore, one can achieve a two dimensional filtering by applying a simple one-dimensional convolution in the Radon space followed by an inverse Radon transform. Tests of the approach using FIR filters are carried out specifically for enhancing the ship wake in a RADARSAT SAR image. The test results demonstrate that the two-dimensional filtering through the Radon transform effectively enhance the ship wake features as well as reducing sea speckle in the image. Although two-dimensional convolution and correlation through the Radon transform are not so much useful as those through the courier transform in views of efficiency and effectiveness, it can be utilized to improve the quality of a digitally processed output when the process should be accompanied by the Radon transform such as topography and lineament analysis of SAR image.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.10
no.4
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pp.706-711
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2006
In order to retrieve ocean wind from SAR() image, and to estimate and validate between SAR-derived wind and in-situ wind, with RADAR SAR ocean images and real time marine meteorological data. It was used images with more than 10km to analyze the band of wind in SAR image by FFT(First Fourier Transformation) method and was used CMOD5 as wind retrieval model to retrieve ocean wind. In this study, generally it showed good results as RMS presented 0.8m/s for speed and 8 degree for direction, and especially when wind was hish speed, it presented very good results.
Jo, Min-Jeong;Lee, Chang-Wook;Park, Jeong-Won;Won, Joong-Sun
Proceedings of the KSRS Conference
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2008.03a
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pp.148-152
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2008
뉴올리언스는 미시시피 강 하구에 위치하였으며 지난 2005년 허리케인 카트리나에 의해 큰 침수 피해를 입은 지역이다. 이 도시는 신생대 지층에 자리하고 있어 미고결층의 다짐작용 및 단층작용으로 최대 29mm 정도의 연간 침하율을 보여 왔다. 뉴올리언스의 계속된 침하작용은 평균해수면보다 낮은 지역에 위치한 도시의 침수위험성을 가중시키고 있어 현재 이에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. SAR영상을 이용한 차분간섭기법(DInSAR, Differential Interferometry of SAR)은 지반침하, 지진, 화산활동 등과 같이 수십 km$^2$에 걸쳐 발생하는 지표변위를 수cm-수mm의 정밀도로 관측 가능한 기술이다. 이 연구에서는 차분간섭기법을 이용하여 2005년 2월부터 2007년 2월까지 촬영된 21개의 RADARSAT-1 Fine beam mode(F5) 영상으로부터 25개의 차분간섭영상(DInSAR Interferogram)을 생성하였다. 또한 차분간섭도의 spatial decorrelation을 극복하고 시간에 따른 LOS 방향의 변위를 관측하기 위해 분석 알고리즘으로는 보완된 SBAS(small baseline subset)기법을 이용하였으며, 이 기법을 이용하여 대기의 영향 및 노이즈를 제거한 결과를 얻을 수 있었다. 우리는 LOS방향의 2차원 변위분포 맵을 작성하였으며, 그 결과 전체적인 침하율은 크지 않지만, 도시의 서쪽지점에서 나타나는 상대적으로 큰 -1.49cm/yr의 변위 값과 동쪽 지점에서 0.33cm/yr의 변위 값을 관측하였다. 이 같은 결과는 앞으로의 연구에서 실측 데이터 및 동일기간의 다른 SAR영상자료의 연구를 통해 보완해 나갈 것이다.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.8
no.1
s.15
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pp.121-130
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2000
For the land-cover classification we have usually used imagery of the optical sensors only. But currently a number of the satellite with various sensors are operating and the availability of using the data acquired from them are increasing. SAR sensors, in particular, can produce additional informations on the land-cover which has not been available from optical sensors. On this study, I have applied the SAR Image to the SPOT XS image in the classification procedures, and analysed the classified results. In this procedure I have extracted texture informations from SAR intensity images, then applied both intensity and texture informations. From the accuracy analysis, overall accuracy are increased slightly when the SAR texture was applied. In case of the Built-up class the results showed higher accuracy than those of when only the SPOT XS image was used. From this result I can show that overall accuracy was increased slightly but the spatial distribution of classes was visibly improved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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