We investigated the speckle filtering effect in supervised classification of the C-band polarimetric Ground Based SAR image data. Wishart classification method was used for the supervised classification of the polarimetric GB-SAR image data and total of 6 kinds of speckle filters were applied before supervised classification, which are boxcar, Gaussian, Lopez, IDAN, the refined Lee, and the refined Lee sigma filters. For each filters, we changed the filtering kernel size from $3{\times}3$ to $9{\times}9$ to investigate the filtering size effect also. The refined Lee filter with the kernel size of bigger than $5{\times}5$ showed the best result for the Wishart supervised classification of polarimetric GB-SAR image data. The result also showed that the type of trees could be discriminated by Wishart supervised classification of polarimetric GB-SAR image data.
SAR 기술은 일반 레이더 분야와는 달리 영상을 제작해야 하므로 각종 신호처리 기술들이 필요하다. 이러한 기술들은 선진국에서 기술이전을 회피하는 분야로써 향후 항공기, 위성 및 무인기 SAR 체계를 국내 개발함에 있어 반드시 확보해야 할 분야이다. 본 연구에서는 SAR 영상 제작과 관련된 핵심기술들을 연구하고 실제로 활용도가 높은 상용 SAR 위성인 Radarsat을 대상으로 ASPR(ADD SAR Processor for Radarsat)을 자체 개발하고 성능을 검증해 봄으로써 향후 운용될 각종 SAR 체계에 필요한 영상제작 기술을 확보하고 국내개발 가능성을 검토해 본다. 개발된 ASPR의 성능비교를 위해 선진국 SAR 전문 업체인 MDA 및 Vexcel사에서 개발한 SAR Processor를 이용하여 비교 영상을 제작하였다.
Satrec Initiative (Si) is developing a ground processing system for Synthetic Aperture Radar (SAR) data. SAR provides its own illumination and is not dependent on the light from sun, thus permitting continuous day/night operation and all-weather imaging. The system is capable of producing standard level products from SAR signal. Hence, the system should be able to perform matched filtering, range compression, azimuth compression, multi-look image generation, and geocoded image generation. This paper will describe the processing steps including algorithms, design, and accuracy of the Si's SAR processing system by comparing with commercial software.
SAR 영상에 나타나는 지질학적 선구조는 안테나의 관측방향에 따라 증가 혹은 감소하여 나타난다. 본 연구에서는 지질학적 선구조 추출시 관측방향에 따라 발생하는 방향편차를 정량적으로 분석하였다. SAR 영상에 나타나는 방향편차의 정량적인 분석을 위해 Landsat TM 영상과 JERS-1 SAR 영상에서 각각 선구조를 추출하였으며 기본 선구조의 판단을 위해 TM 영상에서 추출된 선구조와 야외조사자료 및 지질도상에 나타나는 단층선과의 연관성 분석을 실시하였다. 연구지역내의 SAR 영상에 나타나는 선구조는 관측방향에 평행할 때 최소를, 수직일 때 최대를 보이나 관측방향에 평행한 선구조일지라도 지형적인 특성에 따라 어느 정도 선구조의 추출이 가능한 것으로 나타났다. SAR 영상에 나타나는 선구조의 상대적 증감비율에 대한 분석 결과 길이는 33%~159%, 빈도수는 28%~l87%의 증감을 보였으며 방향별 증감비율을 cosine 함수로 최적화하여 표현한 경우 관측방향에 수직인 방향을 기준으로 약 $\pm$50$^{\circ}$이내 방향에서 TM에 비해 SAR 영상에서의 선구조 추출이 용이한 것으로 나타났다. 또한 길이가 짧은 선구조의 추출 여부는 관측방향에 따라 더 많은 영향을 받는 것으로 나타났다.
합성 개구면 레이다(SAR: synthetic aperture radar)는 날씨 및 주/야간에 관계없이 고해상도의 영상을 형성할 수 있기 때문에 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 영상 형상 및 품질 평가, 분석을 위한 Spotlight SAR 시뮬레이터를 제안한다. SAR 영상 품질의 예측은 초기 개념 설계 단계부터 최종적인 비행 검증 및 보정 단계에 걸쳐 필수적이다. 제안된 SAR 시뮬레이터는 시스템 설계 변수들에 기반을 두고 있어 전체 시스템 개발과정에서 SAR 영상의 품질을 예측 분석할 수 있다. 이를 위해 영상 획득 기하구조와 다양한 SAR 시스템 설계변수들을 고려하여 이상적인 점표적에 대한 시뮬레이션 원시 데이터를 생성하고 Spotlight 영상 형성 알고리듬을 구현함으로서 점표적 응답특성을 추정한다. 마지막으로 공간 해상도, 최대 부엽 수준, 누적 부엽 수준 등의 주요 품질변수들을 중심으로 생성된 원시 데이터의 영상 품질을 분석한다.
The interferometric correlation, or coherence, is calculated to measure the variance of the interferometric phase and amplitude within the neighbourhood of any location within the image at a result of SAR (Synthetic Aperture Radar) interferometric process which utilizes the phase information of the images. The coherence contains additional information that is useful for detecting point targets which change their location in an area of interest (AOI). In this research, a RGB colour composite image was generated with a intensity image (master image), a intensity change image as a difference between master image and slave image, and a coherence image generated as a part of SAR interferometric processing. We developed a technique performing detection of a point target movement using SAR interferometry and applied it to suitable tandem pair images of ERS-1 and ERS-2 as test data. The possibility of change detection of a point target in the AOI could be identified with the technique proposed in this research.
최근 고해상도 위성 SAR 영상이 늘어남에 따라, 변화탐지, 영상 융합 등 다양한 분야에서 SAR 영상에 대한 정밀 정합 요구가 커지고 있다. 영상 정합 결과에 대한 정량적 평가는 분석자에 의해 추출된 GCPs (Ground Control Points)를 이용한 RMSE (Root Mean Square Error) 값이 널리 사용되어 왔으나, 영상정합 결과의 정확도를 자동으로 측정하는 방법에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 SAR 영상 정합의 정확도 평가지표로, 단일채널 영상의 품질 평가 알고리즘으로 개발된 FSIM (Feature Similarity) 값을 적용하는 것에 대한 타당성 분석을 수행하였다. 다양한 관측각도 및 관측방향에서 수집된 TerraSAR-X staring spotlight 자료를 분석에 사용하였다. SAR 영상의 공간 해상도에 따른 FSIM 값 변화는 매우 작은 값을 보였다. 따라서, 다양한 공간해상도의 SAR 영상 간에도 동일한 척도를 가지고 FSIM 값을 사용할 수 있다. 단일 SAR 영상을 이용하여 정합 오차에 따른 FSIM값 변화를 분석하였으며, 이 값을 기준으로 서로 다른 관측조건에서 수집된 영상 간의 정합 오차에 따른 FSIM 값 변화를 분석하였다. 서로 다른 관측각 또는 관측방향 자료 조합에서, 관측기하 차이에 의해 FSIM 값은 다소 저하되었다. 토지피복별 FSIM 값 분석 결과에서, 도심지역에서 정합오차에 따른 FSIM 값의 변화가 가장 뚜렷하게 나타났다. 따라서, FSIM 값을 이용하여 영상정합의 정확도를 판별하기 위해서는 도심지역에서 산출된 FSIM 값을 이용하는 것이 바람직하다. FSIM 값은 SAR 영상 정합 정확도에 대한 지표로 사용될 수 있는 충분한 가능성이 있는 것으로 판단된다.
Unlike optical equipment, SAR(Synthetic Aperture Radar) has the advantage of obtaining images in all weather, and object detection in SAR images is an important issue. Generally, deep learning-based object detection was mainly performed in real-valued network using only amplitude of SAR image. Since the SAR image is complex data consist of amplitude and phase data, a complex-valued network is required. In this paper, a complex-valued ResNet network is proposed. SAR image object detection was performed by combining the ROI transformer detector specialized for aerial image detection and the proposed complex-valued ResNet. It was confirmed that higher accuracy was obtained in complex-valued network than in existing real-valued network.
전파 신호를 이용하여 목표물에 대한 영상을 제공하는 합성개구 레이다(SAR, Synthetic Aperture Radar)는 기상조건과 무관하게 전천후 감시가 가능하다. 본 논문에서는 시험 항공기에 SAR 시스템을 탑재하여 육상과 해상에서 SAR 원시 데이터를 확보하였고 역투영 알고리즘을 이용한 영상형성 결과를 나타내었다.
A raw signal simulator for synthetic aperture radar (SAR) is a useful tool for the design and implementation of SAR system. Also, in order to analyze and verify the developed SAR processor, the raw signal simulator is required. Moreover, there is the need for a test system to help designing new SAR sensors and mission of SAR system. The derived parameters of the SAR simulator also help to generate accurate SAR processing algorithms. Although the ultimate purpose of this research is to presents a general purpose SAR simulator, this paper presents a SAR simulator in frequency domain at the first step. The proposed simulator generates the raw signal by changing various simulation parameters such as antenna parameters, modulation parameters, and sampling parameters. It also uses the statistics from an actual SAR image to imitate actual physical scattering. This paper introduces the procedures and parameters of the simulator, and presents the simulation results. Experiments have been conducted by comparing the simulated raw data with original raw SAR image. In addition, the simulated raw data have been verified through commercial SAR processing software.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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