The most widespread techniques for DEM generation are stereoscopy for optical sensor images and SAR interferometry(InSAR) for SAR images. These techniques suffer from certain sensor and processing limitations, which can be overcome by the synergetic use of both sensors and DEMs respectively. This study is associated with improvements of accuracy with consistency of image's characteristics between two different DEMs coming from stereoscopy for the optical images and interferometry for SAR images. The MWD(Multiresolution Wavelet Decomposition) and HPF(High-Pass Filtering), which take advantage of the complementary properties of SAR and stereo optical DEMs, will be applied for the fusion process. DEM fusion is tested with two sets of SPOT and ERS-l/-2 satellite imagery and for the analysis of results, DEM generated from digital topographic map(1 to 5000) is used. As a result of an integration of DEMs, it can more clearly portray topographic slopes and tilts when applying the strengths of DEM of SAR image to DEM of an optical satellite image and in the case of HPF, the resulting DEM.
The main objective of this study is to analyse the polarimetric characteristics of the various terrain targets by ground-based polarimetric SAR system and to confirm the compatible and effective polarimetric analysis method to reveal the polarization properties of different terrain targets by the GB-SAR. The fully polarimetric GB-SAR data with HH, HV, VH, and VV components were focused using the Deramp-FFT (DF) algorithm. The focused GB-SAR images were processed by the H/A/$\alpha$ polarimetric decomposition and the combined H/$\alpha$ or H/A/$\alpha$ and Wishart classification method. The segmented image and distribution graphs in H/$\alpha$ plane using Cloude and Pottier's method showed a reliable result that this quad-polarization GB-SAR data could be useful to classified corresponding scattering mechanism. The H/$\alpha$-Wishart and H/A/$\alpha$-Wishart classification results showed that a natural media and an artificial target were discriminated by the combined classification, in particular, after applying multi-looking and the Lee refined speckle filter.
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.
Spatial information could be obtained from spaceborne high resolution optical and synthetic aperture radar(SAR) images. However, some satellite images do not provide physical sensor information instead, rational polynomial coefficients(RPC) are available. The objectives of this study are: (1) 3-dimensional ground coordinates were computed by applying rational function model(RFM) with the RPC for the stereo pair of Ikonos images and their accuracy was evaluated. (2) Interferometric SAR(InSAR) was applied to JERS-1 images to generate DEM and its accuracy was analysis. (3) Quality of the DEM generated automatically also analyzed for different types of terrain in the study site. The overall accuracy was evaluated by comparing with GPS surveying data. The height offset in the RPC was corrected by estimating bias. In consequence, the accuracy was improved. Accuracy of the DEMs generated from InSAR with different selection of GCP was analyzed. In case of the Ikonos images, the results show that the overall RMSE was 0.23327", 0.l1625" and 13.70m in latitude, longitude and height, respectively. The height accuracy was improved after correcting the height offset in the RPC. i.e., RMSE of the height was 1.02m. As for the SAR image, RMSE of the height was 10.50m with optimal selection of GCP. For the different terrain types, the RMSE of the height for urban, forest and flat area was 23.65m, 8.54m, 0.99m, respectively for Ikonos image while the corresponding RMSE was 13.82m, 18.34m, 10.88m, respectively lot SAR image.
본 논문에서는 RF 전자기장을 사용한 동물 및 세포 실험에서 전자기장 노출량의 정확성을 평가할 수 있는 방법을 제안하였다. 이를 위해 전자파 흡수율(SAR)을 전자기장 노출량의 단위로 사용한 동물 및 세포 연구 논문과 휴대폰 및 PDA에 대한 전자파 흡수율 시험 성적서를 대상으로 출력 전력, 전력 밀도 등과 SAR의 상관 관계 및 회귀 관계를 분석하였다. 동물 실험의 경우 전력 밀도와 SAR이, 세포 실험의 경우 출력 전력이 duty factor를 고려한 SAR과 통계적으로 유의한 상관 관계를 보였다. 회귀분석에서의 노출 불확실성을 평가하기 위해 결정계수값을 분석하였다. 각각의 실험장치 및 방법에 대한 해석 또는 측정 기법의 분석 이전에 본 연구 방법을 실시하여 대상 연구군의 특성을 고찰한다면 보다 효율적인 전자기장노출신뢰성 평가를 실시할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 항공기 기반 FMCW-SAR(Frequency Modulated Continuous Wave-Synthetic Aperture Radar) 시스템의 연속이동효과를 분석하고, 이를 보정하기 위한 신호처리 연구 결과를 설명하며, 보정된 레이다 신호를 back-projection 알고리즘 기반으로 복원시킨 SAR 영상 품질 개선 결과를 포함한다. FMCW 신호기반 SAR 시스템의 연속이동효과를 FMCW 신호 모델을 이용하여 항공기 이동 속도와 샘플링 주기 등의 영향을 분석하고, 이를 개선시키기 위해 시간-도플러(t, $k_u$) 영역에서의 레이다 신호처리 기법을 적용하였다. 이때, FMCW-SAR 영상 복원을 위해 back-projection 알고리즘과 수정된 정합필터를 활용하였으며, 항공기 기반으로 수집된 실제 X-밴드 대역 데이터에 적용하여 연속이동효과 개선 결과를 확인/검증하였다.
SAR 영상은 관측시간과 기상현상 등의 외부 환경 영향을 받지 않고 수시로 데이터 취득이 가능하며 광학영상보다 광범위한 관측 영역을 포함하기 때문에 레이더간섭기법 (InSAR)을 이용한 토지피복분류 기법은 큰 이점을 갖는다. 본 연구에서는 L밴드 ALOS PALSAR의 후방산란계수와 긴밀도를 이용한 새로운 토지피복분류 기법을 개발하고 최근 화산 폭발 가능성으로 인해 주목받고 있는 백두산 지역에 시험 적용하였다. 새로운 토지피복분류 체계는 ALOS PALSAR의 HH, HV편광 모드의 영상을 InSAR 시계열 상에서 패킷의 형태로 재구성하고 주성분 분석을 도입하여 분류의 신뢰도 향상을 시도하였다. 또한 MODIS 등 광학 영상 기반 분류와 상호 검증하여 정확도를 확인하였다.
본 논문에서는 PCS/IMT-2000/WLAN 단말기용 광대역 평판형 모노폴 안테나를 설계하였다. 다양한 설계 파라미터들을 이용하여 주파수 특성을 최적화하였으며, 일반적인 평판형 모노폴 구조의 협대역 특성을 개선하기 위해 두 개의 Z자형 패치를 사용하여 광대역 특성을 얻었다. 제작된 안테나는 -10 dB 이하에서 $1.590{\sim}2.614$ GHz(48.43 %)로 PCS/IMT-2000/WLAN 대역을 모두 만족하는 광대역 특성을 얻었다. 전자파 흡수율을 알아보기 위해 실제로 폴더형 구조를 가지는 휴대폰에 제안된 안테나를 탑재하여 1 g 및 10 g 평균 첨두 SAR를 측정한 값과 시뮬레이션 결과를 비교하였다. 측정된 SAR 값은 1.8 GHz에서 1 g 최대 평균치 0.744 W/kg, 10 g 최대 평균치 0.368 W/kg으로 1 g 및 10 g 평균 SAR 제한치인 1.6 W/kg, 2 W/kg보다 낮은 값임을 확인할 수 있었다.
지금까지 토지피복 분류에 다중파장의 광학센서로 취득된 위성영상만을 적용하는 것이 일반적이었다. 그러나, 현재 다양한 영상센서들이 존재하고 그 획득기회가 증가함에 따라 동일지역에 대하여 여러 영상들을 이용할 수 있게 되었다. 특히 SAR 센서의 경우에는 광학센서로는 탐지가 불가능한 지표특성에 대한 정보를 제공할 수 있으며, 기상의 영향을 적게 받는다는 장점을 지니고 있다. 따라서 본 연구에서는 SAR 영상을 기존의 SPOT XS 영상에 적용하여 토지피복분류에 이용함으로써 그 결과를 비교 평가하여 보았다. SAR 강도 영상으로부터 여러 가지 크기의 창을 적용한 질감 정보를 추출하여 연구에 적용하였으며, 그 결과 SPOT 영상만을 이용하여 분류한 경우보다 SAR 정보를 이용하여 분류한 결과가 미소한 차이로 증가하였으며, 특히 도시지역의 경우에는 좀 더 높은 정확도를 나타내었다. 분류결과는 전체정착도로는 그 차이가 미미하였으나 시각적으로나 공간적인 분포의 측면에서 눈에 띄게 달라졌음을 확인할 수 있었다.
위성 SAR 영상을 이용한 선박 모니터링은 선박탐지, 선박변별, 선박식별의 세 단계로 분류할 수 있다. 이 중 선박탐지 및 변별에 대해서는 세계적으로 많은 연구가 이루어졌으나, 선박식별에 대해서는 소수의 연구들만이 존재한다. 따라서 향후 고성능의 선박 모니터링 시스템을 구축하기 위해서는 많은 선박식별 연구가 필요한 상황이다. 선박식별 연구를 수행하기 위해서는 먼저 여러 기종의 선박에 대한 위성 SAR 영상과 이에 대응하는 선박 기종 정보를 모두 획득하여 데이터베이스(database: DB)를 구축하는 것이 중요하다. 항공 SAR 영상을 이용한 표적식별의 경우, 지상표적에 대한 미국 moving and stationary target acquisition and recognition(MSTAR) DB를 이용하여 많은 연구들이 수행되었지만, SAR 위성을 이용한 선박식별의 경우, 아직까지 공개적으로 이용 가능한 DB가 없었다. 이에 최근 중국 Shanghai Key Laboratory에서는 유럽우주국(European Space Agency: ESA)에서 운용하는 Sentinel-1 영상과 자동인식시스템(automatic identification system: AIS)으로부터 획득한 선박정보를 결합하여 선박식별 연구용 DB인 OpenSARShip DB를 구축하였다. 이에 먼저 항공 SAR 영상을 이용한 표적식별에서 높은 성능을 보였던 최근 식별 개념들을 위성 SAR DB에 적용하여 OpenSARShip DB의 활용성을 조사해볼 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 항공 SAR 표적식별에서 높은 성능을 보였던 최근 식별 개념들을 OpenSARShip DB에 적용하여 선박식별을 수행한 후, 그 성능을 분석하여 OpenSARShip DB의 활용성을 조사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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