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.
This paper proposes an evaluates a new approach to detect ships as targets from Radarsat-1 SAR (Synthetic Aperture Radar) imagery in the vicinity of Korean peninsula. To be more specific, a labeling technique and morphological filtering in conjunction with some other methods are employed to automatically detect the ships. From the test, the ships are revealed to be detected. For ground truth data, information from a radar system is used, which allows assessing accuracy of the approach. The results showed that the proposed approach has the high potential in automatically detecting the ships.
국내에서 활발하게 연구되고 있는 위성영상을 이용한 원격탐사는 매핑, 환경관리, 시설물 관리 등에 이용되어 왔다. 본 연구에서는 날씨나 태양의 제약을 받지 않는 RADARSAT SAR 영상의 수계지역을 신경망 기법을 이용하여 분류하고자 하였다. RADARSAT은 경사관측을 통하여 영상을 취득하며 지형의 기복에 의한 음영효과(Shadow effect)로 인하여 수계지역 분류시 정확도를 감소시킨다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 연구에서는 RADARSAT SAR 영상의 역산란계수를 계산하고 음영효과에 의한 분류오류를 감소시키기 위하여 수치고도모형을 사용하였다. 지형의 기복이 작은 평지와 지형의 기복이 심한 산악지로 나누어 연구를 수행하여 각 지역별로 분류 정확도를 평가하였다. 연구결과로 역산란계수를 신경망기법의 단일 입력 자료로 사용한 경우보다 수치고도모형을 같이 사용한 것이 분류 정확도가 높았다. 또한, 수치고도모형을 역산란계수와 함께 입력 자료로 이용할 경우 평지보다 산악지에서 효율적이었다. 산악지역이 많은 국내에서는 SAR영상의 수계지역 추출을 신경망 기법으로 할 경우에는 수치고도모형을 함께 이용함으로써 분류정확도 향상을 시킬 수 있다고 사료된다.
Mongkolsawat, C.;Thirangoon, P.;Suwanwerakamtorn, R.;Karladee, N.;Paiboonsak, S.
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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pp.7-9
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2003
The objective of this study is to evaluate flood risk area by integrating GIS and RADARSAT data. The study area, Northeast Thailand, is subject to flood during the rainy season. The main data used in this evaluation included RADARSAT data, landform and topographic map. The evaluation was conducted by overlay operation of flood area in 2001, land form and buffer region beyond the flood areas with the selection criteria defined. Most of the flood risk areas were found in the low lying land form within the buffer region. The cloud penetrating capabilities of SAR is only a source of information for effectively assessment of flood risk area in Northeast Thailand.
SAR image is not dependent on the weather condition and Sun's electromagnetic energy. But geometric distortions exist in almost all radar image, it need to be correction. The Radarsat-1 SAR images are used to monitoring of moisture acquired in May 1/1998 and May 25/1998. Radarsat-1 C band data is sensitive on moisture condition. Study area is located in Non-san site. It is made up almost agricultural area and a little of forest area. In May, Rice-planting is started in the midland of Korea. So moisture condition is undergoing many changes. Forest area need to be terrain effect removal for accurately results because it is included in layover, shadow, and so on. Results of land-cover moisture condition map are useful tool for fields of agriculture, forestry industry, and disaster.
The acquisition of many control points for SAR data processing is very difficult and time_consuming steps. For resolving the problem about control points, this paper describes satellite orbit refinement method using minimum control point. Accuracy of geocoding according to distribution and number of control points are analyzed and geocoded RADARSAT image was produced in the paper.
본 연구에서는 1998년 8월 12일 홍수가 발생했을때 충청북도 옥천, 보은 지역을 촬영 한 RADARSAT 위성영상을 이용하여 수계지역 추출 및 홍수지역 모니터링을 수행하였다. 이를 위해서 RADARSAT 영상에 대해 전처리를 수행하고, 전처리된 영상과 수치고도모형으로부터 생성된 경사도 자료를 이용하여 홍수발생시 수계영역을 추출하였다. 추출된 수계영역과 기존의 토지이용 현황도를 이용하여 침수지역의 현황을 분석하고, 토지이용별 침수면적을 산정하였다. 나아가 수치고도모형과 홍수시 수계를 이용하여 금강권 유역의 호우로 인해 증가된 유량을 간접적으로 산정하였다.
SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상과 수치지형표고모형(DEM: Digital Elevation Model)을 이용하여 3차원 입체영상지도를 만드는 과정이 소개된다. 영상좌표와 DEM의 지리적 좌표 계를 이어주기 위해서는 그 연결고리로써 위성의 궤도결정과 자세결정의 방법을 이용하여 영상신호 취득 기하를 정밀하게 모형 화하는 작업이 요구된다. 이를 위해 사례연구 대상으로 삼은 RADARSAT의 궤도결정과 자세결정을 수행하였다. 궤도결정을 위해서는 영상신호 취득 시 관측된 영도 플러(zero Doppler) 경사거리를 이용하며, 자세결정을 위해서는 도플러 중심주파수(Doppler centriod)를 이용한다. 엄밀한 영상신호 취득기하를 확립함으로써 위성중심의 정밀한 영상 자리 매김 과정이 소개된다. 기존의 영상자리 매김이 순방향(영상좌표 계에서 지리적 좌표 계)으로 이루어진 것과는 반대로 영상 내에 지형 보정을 동시에 실시하기 위해서 DEM을 이용하여 역 방향(지리적 좌표 계에서 영상좌표 계)으로 수행하였다. 위성과 지상목표물간의 운동은 지구중심 관성좌표 계에서 기술된다.
녹산국가산업단지가 설립된 부산 낙동강 하류는 국내에서 연약지반이 가장 깊이 분포하고 있는 지역 중에 하나이다. 연약지반의 깊이가 깊은 해안 매립지의 경우, 장기간에 걸쳐 상당히 큰 잔류침하가 발생하게 된다. 본 연구는 RADARSAT-1과 Envisat의 다중시기 SAR 영상을 이용한 차분간섭기법과 SBAS 시계열 기법을 통해, 녹산산업국가단지에서 2002년 9월부터 2007년 4월 동안에 발생된 지반침하를 관측하였다. 그 결과 연구지역의 동쪽 중앙, 서쪽 중앙, 서쪽, 해안가와 닿아있는 남단에서 최대 10 cm/yr, 평균 6 cm/yr의 속도로 지반침하가 발생되고 있음을 확인하였다. 또한 RADARSAT-1 SAR 영상을 이용한 평균지표변위도는 2001년부터 2002년까지 침하계로 관측된 현장관측자료와 비교 분석되었다. 시간에 따른 지표변위 양상이 거의 선형에 가깝게 나타나므로, 연구지역의 지반침하가 안정권에 접어들 때까지 지속적인 모니터링이 필요할 것으로 사료된다.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.49-52
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2008
New Orleans located in the estuary of the Mississippi River was attacked by Hurricane Katrina and suffered big flood on August 2005. Since unconsolidated Holocene to middle Miocene strata is the main basement rocks, land subsidence has been occurred steadily due to soil compaction and normal faulting. It was reported that the maximum subsidence rate from 2002 to 2005 was -29 mm/yr. Many studies in the area have been carried out for understanding the subsiding and potential risks caused by ground subsidence are weighted by the fact that a large area of the city is located below the mean sea level. A small baseline subset (SBAS) method is applied for effectively measuring time-series LOS (Line-of sight) surface deformation from differential synthetic aperture radar interferograms in this study. The time-series surface deformation at New Orleans was measured from RADARSAT-1 SAR images. The used dataset consists of twenty-one RADARSAT-1 fine beam mode images on descending orbits from February 2005 to February 2007 and another twenty-one RADARSAT-1 standard beam mode images on ascending orbits from January 2005 to February 2007. From this dataset, 25 and 38 differential interferograms on descending and ascending orbits were constructed, respectively. The vertical and horizontal components of surface deformation were extracted from ascending and descending LOS surface deformations. The result from vertical component of surface deformation indicates that subsidence is not significant with a mean rate of -3.1${\pm}$3.2 mm/yr.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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