• Journal of Space Technology and Applications
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• v.1 no.2
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• pp.268-281
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• 2021

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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.197-197
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• 2021

최근 기후변화와 하천 제방의 노후화로 인해 수재해 위험이 지속적으로 증가하고 있다. 그러나 기존의 재래적인 하천 제방의 점검은 많은 인력과 예산 소모로 비효율적이며 제방 전구간 점검의 한계, 객관성의 한계 등 많은 한계점들이 존재하여 효과적인 홍수 대응을 위해 새로운 모니터링과 예/경보 시스템의 구축이 반드시 필요한 상황이다. 따라서 본 연구는 인공위성을 이용한 하천 제방 변위 산출과 수문학적 요인과의 관계 분석을 통해 하천 제방 건강상태 모니터링 시스템 방안을 제안하고자 한다. Sentinel-1 SAR 영상과 유럽 우주국(ESA)의 위성 영상 전처리 도구인 SNAP을 이용하여 2020년 여름 붕괴된 남원시의 금곡교 제방의 봄(4~5월), 여름(7~8월)의 변위를 산출하였고, 제방의 위험도 산정을 위해 토양수분관계를 분석하였다. 선행 연구(김상우,2019)에서는 농촌진흥청에서 제공하는 TDR(Time Domain Reflectrometry) 관측값과 Sentinel-1 SAR의 후방 산란계수의 토양수분관계가 일치하는 경향을 제시하여, 본 연구에서는 이를 이용하여 제방 후 방산란계수를 산출하고 변위와 토양수분도의 상관관계를 분석하여 변위 추세와 토양수분도의 추세가 일치하는 경향을 확인하였다. 본 연구 결과를 통해 향후에는 위성을 이용하여 산출한 제방의 변위와 토양수분도의 불확실성을 보완하고 기온, 수위, 토양도, 지하수위와 같은 수문기상학적 데이터의 분석을 통해 초정밀, 자동화 하천 제방 건강상태 모니터링 시스템이 구현 가능할 것으로 기대한다.

• Journal of Korean Society of Disaster and Security
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• v.14 no.1
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• pp.41-50
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• 2021

As a method of predicting the displacement of river levee in advance, Differential Interferometry (D-InSAR) kind of InSAR techniques was used to identify weak points in the area of the levee collapes near Gumgok Bridge (Somjin River) in Namwon City, which occurred in the summer of 2020. As a result of analyzing the displacement using five images each in the spring and summer of 2020, the Variation Index (V) of area where the collapse occurred was larger than that of the other areas, so the prognostic sysmptoms was detected. If the levee monitoring system is realized by analyzing the correlations with displacement results and hydrometeorological factors, it will overcome the existing limitations of system and advance ultra-precise, automated river levee maintenance technology and improve national disaster management.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.141-141
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• 2019

토양수분은 수문 분석에 있어 매우 중요한 인자 중 하나이며 최근 기후변화로 인한 가뭄, 홍수 및 산불발생과 같은 물 관련 재해 발생에 직 간접적으로 영향을 미치기 때문에 지표 토양수분산정은 매우 중요하다. Sentinel-1 SAR(Synthetic Aperture Radar)는 능동형 위성으로 10m의 공간해상도로 제공되기 때문에 기존의 토양수분 전용위성인 SMOS(Soil Moisure and Ocean Salinity), SMAP(Soil Moisture Active Passive) 및 GCOM-W1(Global Change Observation Mission Water) 등 다르게 고해상도 토양수분 산정이 가능하다. 그러나 Sentinel-1 SAR 센서에서는 고해상도 지표 관측 이미지 자료만 제공하며, 토양수분 자료를 직접적으로 제공하지 않는다. 따라서 본 연구에서는 2018년도 Sentinel-1 A/B IW(Interferometric Wide swath) 모드의 VH(Vertical Transmit - Horizontal Receive) 편파 영상과 Sentinel-1 SAR 위성자료 전처리 도구인 SNAP(Sentinel Application Platform)을 이용하여 후방산란계수를 산정하였으며, 산정된 후 방산란계수와 농촌진흥청에서 제공하는 65개 지점의 실측 TDR(Time Domain Reflectrometry) 토양수분의 관계를 이용하여 회귀모형을 도출 및 토양수분 공간분포를 산정하였다. 비록 불확실성은 어느정도 발생 하였으나, 전체적으로 TDR 관측값과 $10m{\times}10m$ 해상도의 Sentinel-1 SAR 기반 토양수분이 일치하는 경향을 보였다. 본 연구 결과는 수문, 농업, 산림, 재해 등 다양한 분야에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Economic and Environmental Geology
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• v.52 no.4
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• pp.313-322
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• 2019

SAR (Synthetic Aperture Radar) remote sensing data is a very useful tool for near-real-time identification of landslide affected areas that can occur over a large area due to heavy rains or typhoons. This study aims to develop an effective algorithm for automatically delineating landslide areas from the polarimetric SAR data acquired after the landslide event. To detect landslides from SAR observations, reduction of the speckle effects in the estimation of polarimetric SAR parameters and the orthorectification of geometric distortions on sloping terrain are essential processing steps. Based on the experimental analysis, it was found that the IDAN filter can provide a better estimation of the polarimetric parameters. In addition, it was appropriate to apply orthorectification process after estimating polarimetric parameters in the slant range domain. Furthermore, it was found that the polarimetric entropy is the most appropriate parameters among various polarimetric parameters. Based on those analyses, we proposed an automatic landslide detection algorithm using the histogram thresholding of the polarimetric parameters with the aid of terrain slope information. The landslide detection algorithm was applied to the ALOS-2 PALSAR-2 data which observed landslide areas in Japan triggered by Typhoon in September 2011. Experimental results showed that the landslide areas were successfully identified by using the proposed algorithm with a detection rate of about 82% and a false alarm rate of about 3%.