We have evaluated the accuracy of digital elevation models of Jeju island generated with three different sensors, NASA JPL TOPSAR, JERS-1 SAR, KOMPSAT-1 EOC using Interferometric SAR and stereo photogrammetry. Characteristics and limitations of each method are described.
Kim, Jin-Woo;Kim, Duk-jin;Kim, Seung-Hee;Hwang, Byong-Jun;Yackel, John
Korean Journal of Remote Sensing
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v.28
no.1
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pp.21-28
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2012
In this study, detection of icebergs that have various scattering characteristics around Wilkinson glacier in West Antarctica is investigated using C-band fully-polarimetric RADARSAT-2 SAR data. Various polarimetric analyses including Freeman-Durden decomposition, H/A/$\bar{\alpha}$ decomposition, entropy (H) and anisotropy (A) method, and Wishart unsupervised classification, were applied for the RADARSAT-2 data used in this study. The polarimetric decomposition methods were successfully classified most of the iceberg, yet some iceberg with similar intensity of volume and surface scattering as sea ice were indistinguishable. Unsupervised classification with a combination of the polarimetric parameter, [1-H][1-A], gave a possibility to distinguish those unclassified iceberg.
We extracted a surface displacement map of Canisteo Peninsula and the surrounding area in West Antarctica by applying 4-pass DInSAR technique to two ERS-1/2 tandem pairs and analyzed the surface displacement of glaciers and sea ice. In the displacement map, glaciers showed fast motion pushing the adjoining land-fast sea ice which has the displacement in the same direction as the glacier. Cosgrove ice shelf showed large displacement pushing the adjoining land-fast sea ice as well. Some sea ice indicated the displacement that is opposite to the land-fast sea ice. This was because the type of the sea ice is drift ice that is affected by ocean current. Therefore, we could confirmed the boundary between land-fast sea ice and drift ice. It was difficult to distinguish ice shelf from ice sheet because they showed similarities both in brightness of the SAR images and in fringe rates of the interferograms. However, a boundary between fast-moving ice shelf and stable ice sheet was easily confirmed in the displacement map after the phase unwrapping process.
Established in the lower reaches of the Nakdong river in Busan, the Noksan national industrial complex is one of the deepest soft ground areas in Korea. In case of the costal landfill having deep soft ground, there is a significant residual settlement over a long period of time. In this study, there was observed ground subsidence occurred in the Noksan national industrial complex from September 2002 to April 2007 by applying DInSAR and SBAS time series method using RADARSAT-1 and Envisat SAR datasets. As a result, it was calculated that ground subsidence developed at the velocity of about maximum 10 cm/yr and mean 6 cm/yr at the eastern center, west, western center and southern area contiguous on the coastline of the study area during the period from September 2002 to April 2007. In addition, the RADARSAT-1 average displacement map has been compared with the total displacement map observed by accurate magnetic probe extensometer during the period from 2001 to 2002. Since the time series displacement has shown a linear trend mostly, we consider that continuous monitoring should be needed until the ground subsidence of the study area has been stabilized.
With the increasing severity of climate change, intense torrential rains are occurring more frequently globally. Flooding due to torrential rain not only causes substantial damage directly, but also via secondary events such as landslides. Therefore, accurate and prompt flood detection is required. Because it is difficult to directly access flooded areas, previous studies have largely used satellite images. Traditionally, water indices such asthe normalized difference water index (NDWI) and modified normalized difference water index (MNDWI) which are based on different optical bands acquired by satellites, are used to detect floods. In addition, as flooding likelihood is greatly influenced by the weather, synthetic aperture radar (SAR) images have also been used, because these are less influenced by weather conditions. In this study, we compared flood areas calculated from SAR images and water indices derived from Landsat-8 images, where the images were acquired at similar times. The flooded area was calculated from Landsat-8 and Sentinel-1 images taken between the end of May and August 2019 at Lijiazhou Island, China, which is located in the Changjiang (Yangtze) River basin and experiences annual floods. As a result, the flooded area calculated using the MNDWI was approximately 21% larger on average than that calculated using the NDWI. In a comparison of flood areas calculated using water indices and SAR intensity images, the flood areas calculated using SAR images tended to be smaller, regardless of the order in which the images were acquired. Because the images were acquired by the two satellites on different dates, we could not directly compare the accuracy of the water-index and SAR data. Nevertheless, this study demonstrates that floods can be detected using both optical and SAR satellite data.
In this paper, an atmospheric effect of repetitive measurements of X-band (9.65 GHz) arc-rail type GB-SAR (ArcSAR) system was quantitatively analyzed. Four artificial triangular trihedral corner reflectors as stationary targets for getting stable back scattered signal during 43 hours continually. The results of the analysis showed that the phase of those stationary targets had changed maximum of 5 radian (12.4 mm) and total RMS error had was 1.62 radian (4 mm) during 65 repeated measuring time. The refractive index of air which was calculated using the temperature;humidity and pressure of atmosphere showed very close relationship with the phase difference. We could check the atmospheric correction was fulfilled by the correction of an atmospheric effect using refractive index during the selected 16 hours period showed that RMS error was dropped from 1.74 radian (4.3 mm) to 0.10 radian (0.24 mm).
Synthetic aperture radar (SAR) from satellites provides the opportunity to regularly incorporate microwave information into forest classification. Radar backscatter can improve classification accuracy, and SAR interferometry could provide improved thematic information through the use of coherence. This research examined the potential of using multi-temporal JERS-l SAR (L band) backscatter information and interferometry in distinguishing forest classes of mountainous areas in the Northeastern U.S. for future forest mapping and monitoring. Raw image data from a pair of images were processed to produce coherence and backscatter data. To improve the geometric characteristics of both the coherence and the backscatter images, this study used the interferometric techniques. It was necessary to radiometrically correct radar backscatter to account for the effect of topography. This study developed a simplified method of radiometric correction for SAR imagery over the hilly terrain, and compared the forest-type discriminatory powers of the radar backscatter, the multi-temporal backscatter, the coherence, and the backscatter combined with the coherence. Statistical analysis showed that the method of radiometric correction has a substantial potential in separating forest types, and the coherence produced from an interferometric pair of images also showed a potential for distinguishing forest classes even though heavily forested conditions and long time separation of the images had limitations in the ability to get a high quality coherence. The method of combining the backscatter images from two different dates and the coherence in a multivariate approach in identifying forest types showed some potential. However, multi-temporal analysis of the backscatter was inconclusive because leaves were not the primary scatterers of a forest canopy at the L-band wavelengths. Further research in forest classification is suggested using diverse band width SAR imagery and fusing with other imagery source.
Speckle noise has been a primary concern to many applications of synthetic aperture radar (SAR) imagery. In recent years, several satellites with radar imaging systems were launched and the use of SAR data are expected to be increased rapidly The objectives of this study are to provide introductory understanding on radar speckle filtering and to compare the effects of several filtering methods that are relatively unknown to user community. Two study sites were extracted from the RADARSAT SAR data obtained over the suburban areas near Seoul. The study sites include relatively homogeneous cover types, such as reservoir, parking lot, rice pad, and deciduous forest. Five filters (mean filter, median filter, sigma filter, local statistics filter, and autocorrelation filter) were applied to the SAR imagery and their effects were evaluated from the aspects of both image smoothing and edge preservation. In overall, the evaluation results indicate that the local statistics filter and autocorrelation filter, that are based on a speckle model, are more effective to suppress speckle within homogeneous cover type while maintaining the edge sharpness between cover types.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2014.06a
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pp.83-84
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2014
For hydrologic applications, lake levels is very important. As a first step in developing a remote-sensing based approach, lake stage estimation using remote sensing was proposed with the SRTM data from February 2000, which was providing a one-time snapshot. After several steps using contouring, masking, and CED, it was found that iterative contour fitting to a lake outline provided the outstanding result with the operator's decision. If the lake size is large enough, a constant meter of the difference removal due to bias found by Bhang et al. (2007) might be useful for more accurate estimations for the methods. A lake-level snapshot using SRTM data could provide estimates within 0.5 m level of accuracy for large lakes (> $10km^2$) with contouring. Also, even if the processing algorithm is complex, the accuracy was reliable. Overall, we confirmed that this study would provide useful information to ameliorate the quality of the SAR-derived DEMs specifically for water areas and if more expanded, SAR images can fruit result in water monitoring.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2009.05a
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pp.2184-2189
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2009
China is one of the countries in which flood occurs most frequently in the world and with the current economic growth; flood disaster causes more and more economic losses. Chinese government pays more attention to flood monitoring and assessment by space technology. Since1983, NOAA(AVHRR), Landsat-TM, LANDSAT-ETM+, JERS-1, SPOT, ERS-2, Radarsat-1, CBERS-1, Envisat have been used for flood monitoring and assessment. Due to the bad weather conditions during flood, microwave remote sensing is the major tools for flood monitoring. Envisat is one of the best satellite with powerful SAR. Its application for flood monitoring has been studied and its near real time(NRT) application can be realized on the basis of real-time delivery of image. During the 2005, 2006 and 2007 flood seasons, over the 31 NRT flood monitoring based on Envisat, had been carried out in Yangtze, Songua, Huaihe, pearl river basin. The result shows that Envisat SAR is very useful data source for flood disaster monitoring and assessment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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