SAR 영상은 기상이나 일조량에 관계없이 자료를 취득할 수 있으므로 종래의 전자광학적 감지기가 갖는 제약을 극복할 수 있다. 또한, SAR 영상으로 취득할 수 있는 정보는 종래의 광학적 감지기에 의한 것과는 다른 형태이므로 영상에 의한 정보취득의 범위를 확대시킬 수 있다. 그러나, SAR 영상에는 레이다의 특성과 대상물의 기하학적 특성에 따라 다양한 왜곡이 포함되므로, SAR 영상으로부터 정보를 취득하는 데 있어서 소요 정확도가 확보되기 위해서는 SAR 자료에 포함되어 있는 왜곡을 보정하여야 한다. 본 연구에서는 SAR 영상 취득시 대상물과 안테나의 기하학적 구성에 따른 반사파의 변화를 모형화하여 SAR 영상을 모의제작하고, 이를 이용해 대상물의 경사에 따른 밝기값의 왜곡을 실제 영상에서 제거하므로서 SAR 영상의 기하학적 복사 왜곡을 보정하고자 하였다. 그 결과, SAR 영상으로부터 대상물의 반사특성에 따른 정상적 정보를 취득함에 있어서 기하학적 복사왜곡에 의한 영향을 최소화하여 지형공간정보 관련 분야에서 SAR 영상을 원활히 활용할 수 있도록 기여하고자 하였다.
본 연구에서는 영상레이다 (SAR)의 영상품질 분석 변수 및 확장 보간법, 배경레벨 제거 기법 등의 분석 기법을 정의하고 이를 바탕으로 SAR 영상품질 분석 툴을 개발하였다. 개발된 SAR 영상품질 분석 툴은 크게 점 표적 분석 (PTA) 모듈, 분산 표적 분석 (DTA) 모듈, 모호성 분석 (AMA) 모듈, NESZ 분석 (NESZA) 모듈, 총 4개의 주요 모듈로 구성된다. 개발 툴은 SAR 제품 파일 포맷에서 다양한 시스템 파라미터 추출하고, 이를 바탕으로 임펄스 응답 특성, 방사 성능, 모호성 등의 SAR 영상 품질 변수를 계산한다.
SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상으로부터 3차원 정보를 추출하는 방법에는 InSAR기법과 radargrammetry기법이 있다. 지금까지는 정밀한 DEM의 생성을 위해서 InSAR가 주로 사용되어 왔으나 InSAR는 지형의 기복이 심하거나 혹은 식생지역에서도 두 영상사이에 높은 상관도를 요구한다. 이에 비해 radargrammetry는 InSAR에 비해서 두 영상의 상관도에 덜 민감하기 때문에 경우에 따라서 DEM을 생성하는데 더 효과적일 수 있다. 특히 두 영상의 상관도를 유지하기가 어려운 X-밴드 SAR 위성영상의 경우는 DEM의 생성에 radargarmmetry가 더 유용할 수 있다. 본 연구에서는 C-밴드 위성인 RADARSAT-1의 입체위성영상과 X-밴드인 TerraSAR-X 입체위성영상에 radargrammetry기법을 적용하여 DEM을 생성하고, 그 특성을 분석하였다.
SAR는 기상상태와 태양고도 제약을 받지 않고 영상을 취득할 수 있는 장점을 갖지만 광학영상에 비해 시각적 가독성이 떨어지는 단점을 갖는다. 광학영상의 다중분광정보를 융합하여 SAR 영상의 가독성을 향상시키기 위한 다중센서 융합기술에 대한 관심이 증대되고 있다. 본 연구에서는 고속 퓨리에 변환을 통한 고주파 정보 추출 및 이상치 제거과정을 통해 SAR 영상의 공간적 세밀함과 다중분광영상의 분광정보를 유지할 수 있는 새로운 다중센서 융합기술을 제안하였다. 실험데이터로는 KOMPSAT-5호와 동일한 고해상도 X-band SAR 시스템을 장착한 TerraSAR-X 영상과 KOMPSAT-2호의 다중분광영상을 사용하였다. 제안기법의 효용성을 평가하기 위해 기존에 위성영상융합에 많이 사용된 융합기법과의 시각적/정량적 비교평가를 수행하였다. 실험 결과 기존 영상융합알고리즘에 비해 분광정보 보존측면에서 보다 향상된 결과를 보임을 확인할 수 있었다.
영상 레이다(SAR)는 전천후 영상획득이 가능하며, 반사표면의 물리적인 구조와 특성에 따라 표적탐지 및 식별성능이 우수하므로 군사용으로는 물론 과학 민수용으로 광범위한 활용분야를 가지고 있다. 본 논문에서는 먼저 X-밴드 소형위성 SAR 체계 설계 개념과 주요 임무 및 체계설계 요건들을 제시하고 이를 만족시키기 위한 영상모드 설계 기법과 표준 영상모드 설계 결과를 분석한다. 그리고, X-밴드 SAR 탑재체 및 지상 수신처리의 주요 체계 설계 결과와 성능특징을 제시하고, 마지막으로 SAR 영상활용을 위한 응용분야와 처리결과를 제시한다. 제안된 위성 SAR 시스템은 광역감시 모드에서 고해상도 모드까지 다양한 영상 모드 구현이 가능하며, 소형, 고성능, 저 비용 관점에서 효율적인 전천후 레이다 영상획득 시스템이다.
이 논문은 SAR영상을 이용한 수위선 탐지 방법을 소개한다. SAR 영상의 수위선 탐지를 위해 선행적으로 수행해야 할 처리 과정을 소개한다. SAR 영상의 히스토그램의 임계값을 이용하여 수경 지역을 식별하고, 차연산자 에지 추출 기법을 이용하여 수위선을 추출하였다. 사용된 알고리즘을 적용하기 위해서 넓은 해안선 추출을 위해 TerraSAR-X 영상을 이용하였고, 보다 복잡하고 좁은 지역인 도심지 하천의 수위선 추출을 위해 Cosmo-SkyMed 영상을 이용하여 수위선 탐지의 정확성을 검증하였다.
위성 SAR 영상의 활용이 증가하면서 영상의 해석 및 융합을 위한 정밀 기하보정에 대한 필요성이 높아지고 있다. 특히 광역감시 목적으로 활용되기 위해 서로 다른 해상도를 갖는 SAR 영상간 정보융합도 활발해지고 있다. 일반적으로 SAR 영상의 기하보정은 위성의 궤도 및 자세정보를 활용하여 수행할 수 있지만 SAR 센서의 궤도 및 시스템 오차, 대상지형 특성에 의한 왜곡으로 인해 추가적인 보정이 필요하게 된다. SAR 영상을 통한 변화탐지나 타 영상과의 융합에 적용하기 위해서는 기하 오차 보정이 반드시 선행되어야 한다. 이를 위해 다수의 지상 기준점을 선정하고 이를 포함하는 기준 영상과 비교하여 원본 영상에서 대응점을 찾는 방식으로 정밀 기하보정을 수행할 수 있다. Speeded Up Robust Feature (SURF) 기법은 쉽고 빠르게 영상의 기준점을 찾을 수 있지만 상대적으로 해상도가 낮고 스펙클 잡음에 영향을 받는 SAR 영상에서는 활용하기가 어렵다고 알려져 있다. 본 논문에서는 SURF 기법을 위성 SAR 영상에 적용할 때 발생할 수 있는 오차를 추출하고 영상 특성에 따른 성능 변화를 분석하였다. SURF 알고리즘의 적용이 가능한 입력 변수의 적정 범위를 제시하고 그에 따른 영상 정합의 오차를 분석하여 중저해상도의 위성 SAR 영상에 대해서도 SURF 기법을 통한 기하 보정 및 영상 정합이 적용될 수 있음을 검증하였다.
SAR 시스템은 능동적 센서로 마이크로파라 불리우는 전자기파를 직접 지상에 보내고 돌아오는 신호의 위상과 진폭을 이용하여 영상으로 나타내는 간섭성 시스템이다. 이러한 영상의 특성으로 인해 날씨나 태양의 유 무에 상관없이 영상을 취득할 수 있는 장점이 있다. 또한, 최근에는 기존의 다중분광 위성영상과의 SAR 영상의 Data Fusion을 통해 지상의 새로운 정성적 정보를 취득하려는 시도 등 나날이 그 활용성이 증대되고 있는 상황이다. 그러나 SAR 영상의 광범위한 활용을 위해서는 먼저 영상의 지형보정이 선행되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 SAR 영상의 활용을 위해서 선행되어야 할 지형보정의 알고리즘을 컴포넌트 기반의 프로그램으로 구현하고 대상연구지역에 대한 적용을 통해 그 활용성과 가능성을 보여주고자 한다. 연구대상지역은 ERS-1, ERS-2 SAR로 촬영된 대전광역시와 그 주변지역으로 해당 SAR 영상에 대하여 엄밀지형보정 알고리즘과 경사거리 영상을 지상거리 영상으로 변환하는 알고리즘을 개발하여 적용하였다. 실험결과 공칭해상도 30m의 ERS 영상에 대하여 39.7m(X방향으로 24.5m, Y방향으로 31.3m)의 수평오차를 나타내었으며 경사거리 영상의 지상거리 영상으로의 변환도 원활하게 수행됨을 알 수 있었다. 마지막으로 본 연구를 통해 연구된 모든 알고리즘은 컴포넌트 기반으로 설계하고 구현되어 향후 국내 SAR 처리기술 개발에 있어서 공유할 수 있도록 하였다.
본 연구에서는 C-밴드 대역 지상 운용 회전형 SAR 시스템에 대한 시험 결과를 선보인다. 회전형 SAR 시스템은 지상과 우주 공간 상에서 운용될 수 있는 미래의 회전형 SAR 시스템을 위한 시험대(test-bed)로써, 지표면 및 낮은 깊이의 지표면 속 목표물로부터의 전자파 산란를 영상화하기 위해 설계되었다. 또한, 생성된 SAR 영상과 시험결과를 본 논문에서 선보인다. 회전형 SAR 시스템은 네트워크 분석기(Agilent 8753E)를 기반으로한 HPS(Hongik Polarimetric Scatterometer) 시스템과 수평 회전팔(1.6 m)로 구성된다. 설계/제작된 시스템을 이용하여 다양한 목표물 설정 지역에서 SAR 영상을 획득하였다. 회전형 SAR 시스템을 검증하기 위해서 FDTD(Finite Difference Time Domain) 알고리즘을 이용한 SAR 영상 생성 과정을 모의 실험하였으며, 실제 측정 결과를 이용한 SAR 영상을 비교 분석하였다. 설계/제작된 회전형 SAR 시스템은 5 GHz의 중심 주파수로 운용되며, 해상도 조절을 위해 대역폭을 0.5~2 GHz 범위 내에서 변화시켜 SAR 영상을 분석하였다.
본 논문에서는 다양한 종류의 지표면에 대하여 분석하여 산란 특성을 연구하고 SAR 클러터 영상을 제작하고 실제 SAR 클러터 영상과 비교한다. 먼저 지표면의 특성을 분석하기 위해 각각의 지표면에 대해서 입력변수를 측정한다. 측정한 데이터를 이용하여 Oh 모델, PO 모델, radiative transfer model(RTM)을 이용하여 각도 별 산란계수를 구하였다. SAR 영상 생성을 위해 먼저 측정 지역의 DEM (digital elevation map)과 LCM (land cover map)데이터를 제작한다. DEM 데이터의 단일 픽셀(pixel)의 높이 정보를 이용하여 픽셀의 입사각을 계산하고 입사각에 따른 해당 지표면의 산란 계수를 대입한다. LCM 데이터는 해당 지역의 답사를 통해 논, 밭, 산, 길, 인공물 등을 1:5000 지도에 기입하여 SAR 영상 생성에 사용한다. DEM 데이터와 LCM 데이터를 사용하여 입사각과 지표면 종류에 따른 계수를 계산하고 영상잡음(speckle)과 영상질감(texture)을 이용하여 SAR 클러터 영상을 생성하고 실제 영상과 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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