Different from the field of electro-optical(EO) image analysis, there has been less interest in similarity metrics between synthetic aperture radar(SAR) target images. A reliable and objective similarity analysis for SAR target images is expected to enable the verification of the SAR measurement process or provide the guidelines of target CAD modeling that can be used for simulating realistic SAR target images. For this purpose, this paper presents a similarity analysis method based on the siamese network that quantifies the subjective assessment through the distance learning of similar and dissimilar SAR target image pairs. The proposed method is applied to MSTAR SAR target images of slightly different depression angles and the resultant metrics are compared and analyzed with qualitative evaluation. Since the image similarity is somewhat related to recognition performance, the capacity of the proposed method for target recognition is further checked experimentally with the confusion matrix.
This paper describes the SAR data processing S/W package it will be able to process the SAR image. This package constructs the several modules: SAR Image processing module, measuring module of surface displacement using differential interferometric SAR method, classification module using the POLSAR data, SAR Focusing module. In this paper, briefly describe the algorithm that is adopted to the functions, and module architecture.
SAR (Synthetic Aperture Radar) signal data need a focusing procedure to make the information available to the user. In recent SAR systems, various sensing modes and mission operations are applied to acquire high-resolution SAR images. Therefore, in order to develop generalized focusing software for multi-satellites, a regularized parameter configuration that sufficiently represents sensor and platform characteristics of the SAR system is required. The objective of this paper is to introduce the consideration of parameter definition for developing a generalized SAR processor and to discuss the flexibility and extensibility of defined parameters. The proposed parameter configuration can be applied to a SAR processor. Experiments based on real data will show the suitability of the suggested processing parameters.
항공기 탑재형 SAR에서 요동보상 후 남아있는 잔여 오차 및 공간 가변적 오차 등으로 인해 품질이 저하된 SAR 영상을 보상하기 위한 분할처리 기반 자동초점 기법을 제시한다. Spotlight SAR는 공간 분할하고, Stripmap SAR는 시간 분할한 뒤, 분할된 데이터에 대해 영상을 생성한 후, 추정된 오차의 적합성 분석과정이 포함된 구역 자동초점 기법(Autofocus)를 수행한다. 또한 분할된 영상에서 위상오차 추정이 되지 않아 보상이 되지 않는 경우에는 인접한 분할 영상의 위상오차에 가중치를 부여하여 보상하는 과정을 통해 전체 영상의 화질을 향상시키는 방법을 제시한다.
본 연구에서는 SAR영상을 통해 해상풍 산출한 다음 해양연구원의 실시간 해양 해양기상 관측 자료와 비교 분석하여 그 정확도를 한반도 주변해역을 대상으로 파악하였다. SAR를 통해 추출된 해상풍 자료와 실측값의 RMS는 풍속은 0.8m/s, 풍향은 8도로 나타났다. 전체 적으로 실측값과 많은 차이를 보이지는 않지만 FFT 방법에 의한 SAR 영상의 바람 띠를 분석하기 위해서는 최소 10km 이상의 영상을 사용하여야만 하였다. 또한 본 연구에서는 우리나라 연안의 Radarsat SAR 영상을 이용하여 바람산출모델 CMOD5를 통해 해상풍 값을 산출하였다. CMOD5는 현재까지 산란계(Scatterometer)와 ERS SAR 위성을 이용해 해상풍을 산출할 때 가장 많이 사용되어오던 CMOD4 모델을 개선한 모델로써 특히 고풍속일 때의 결과에서 많은 개선을 보였다.
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.
Lee, Dong-Cheon;Seo, Su-Young;Lee, Im-Pyeong;Kwon, Jay-Hyoun;Tuell, Grady H.
한국측량학회지
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제25권6_1호
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pp.517-528
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2007
Extraction of the coastal boundary is important because the boundary serves as a reference in the demarcation of maritime zones such as territorial sea, contiguous zone, and exclusive economic zone. Accurate nautical charts also depend on well established, accurate, consistent, and current coastline delineation. However, to identify the precise location of the coastal boundary is a difficult task due to tidal and wave motions. This paper presents an efficient way to extract coastlines by applying digital image processing techniques to Synthetic Aperture Radar (SAR) imagery. Over the past few years, satellite-based SAR and high resolution airborne SAR images have become available, and SAR has been evaluated as a new mapping technology. Using remotely sensed data gives benefits in several aspects, especially SAR is largely unaffected by weather constraints, is operational at night time over a large area, and provides high contrast between water and land areas. Various image processing techniques including region growing, texture-based image segmentation, local entropy method, and refinement with image pyramid were implemented to extract the coastline in this study. Finally, the results were compared with existing coastline data derived from aerial photographs.
This paper describes the SAR geocoding module, which is the sub-module of a IRHIS ('Integrated RS s/w for High resolution satellite ImageS'): package of 'Development of High Resolution Satellite Image Processing Technique' project in Electronics and Telecommunications Research Institute (ETRI). The function of this module is following. 1) Orbit Type : ERS1/ERS2, RADARSAT 2) Data Format : SAR CEOS Format(Single Look Complex) 3) Function: - Geocode : Generate a map projected SAR image based on only orbit information - Orthorectify: Generate a rigorous geocoded SAR image with a DEM information In this paper, we briefly describe the algorithm that is adopted to the functions, and component architecture.
도시지역은 지구상에서 가장 변화가 활발히 일어나는 지역 중의 하나로써, 우리나라에서도 산림지나 녹지, 농경지가 주거지역, 공업지역 등의 주거지역으로 빠르게 변화하고 있다. 이러한 빠른 토지이용의 변화를 모니터링하기 위해서는 신속한 데이터의 취득을 필요로 하게 되고, 위성영상은 이러한 요구의 대안이 될 수 있다. 일반적으로 SAR 위성은 능동적 탐측체계로 영상을 취득하기 때문에 지표면의 거칠기에 따라 영상의 밝기값이 결정되며, 대표적으로 수계영역은 반사강도가 낮아 어둡게 나타나고, 인공구조물이 분포하고 있는 주거지역의 경우 반사강도가 높아 타 지역에 비해 밝기값이 높게 나타난다. 이러한 SAR 영상의 특성을 이용하면 주거지역을 효과적으로 추출할 수 있다. 본 연구에서는 고해상도 X-band SAR 위성인 독일의 TerraSAR-X, 우리나라의 KOMPSAT-5를 이용하여 주거지역의 추출을 수행하였으며, 추출을 위해서 영상분할기법을 통한 객체기반 영상분류를 적용하였다. 영상분할의 정확도를 향상시키기 위해서 스페클 divergence를 먼저 계산하여 주거지역의 반사강도를 조정하였다. 두 위성영상의 정확도 평가를 위해서 추가로 픽셀기반의 K-means 영상분류법을 적용하여 주거지역을 분류하였다. 연구의 결과로써 TerraSAR-X의 객체기반 영상분류법은 약 88.5%, 픽셀기반영상분류법은 75.9%, KOMPSAT-5는 약 87.3%와 74.4%의 overall accuracy를 보였다.
항공 SAR(Synthetic Aperture Radar)에서는 일반적으로 바람과 같은 외부 영향에 의해 발생한 요동으로 인해 해상도가 저하될 뿐만 아니라, 사이드로브가 증가하게 되어 영상 화질이 저하되므로 본 논문에서는 사이드로브를 감소시키기 위한 기법을 제시한다. 이를 위해 비행경로를 분할한 다음, 분할된 경로에서 획득된 각각의 데이터에 대해 스퀸트 각도를 추정하여 임무영역을 계산한다. 또한, 재설정된 임무영역 중심에 대하여 1차 요동보상을 수행한 후, 생성된 SAR 영상에서 사이드로브 영향이 두드러지는 영역을 추출한 다음에, 사이드로브 감소 필터를 반복적으로 적용한 후 전체 영상에 대해 확장하여 영상 화질을 향상시키는 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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