Lee Young-ran;Kim Kwang Young;Kwak Sunghee;Shin Dongseok;Jeong Soo;Kim Kyung-Ok
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
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pp.397-400
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2004
Synthetic Aperture Radar(SAR) is an active microwave instrument that performs high-resolution observation under almost all weather conditions. Although there are many advantages of SAR instrument, many complicated steps are involved in order to generate SAR image products. Many research and algorithms have been proposed to process radar signal and to increase the quality of SAR products. However, it is hard to find research which compare the quality of SAR products generated with different algorithms and processing methods. In our previous research, a SAR processing s/w was developed for a ground station. In addition, quality assessment procedures and their test parameters inside a SAR processor was proposed. The purpose of this paper is to evaluate the quality of SAR images generated from the developed SAR processing s/w. However, If there are no direct measurements such as radar reflector or scattering field measurement values it is difficult to compare SAR images generated with different methods. An alternative procedures and parameters for SAR image quality evaluation are presented and the problems involved in the comparison methods are discussed. Experiments based on real data have been conducted to evaluate and analyze quality of SAR images.
본 연구에서는 영상레이다 (SAR)의 영상품질 분석 변수 및 확장 보간법, 배경레벨 제거 기법 등의 분석 기법을 정의하고 이를 바탕으로 SAR 영상품질 분석 툴을 개발하였다. 개발된 SAR 영상품질 분석 툴은 크게 점 표적 분석 (PTA) 모듈, 분산 표적 분석 (DTA) 모듈, 모호성 분석 (AMA) 모듈, NESZ 분석 (NESZA) 모듈, 총 4개의 주요 모듈로 구성된다. 개발 툴은 SAR 제품 파일 포맷에서 다양한 시스템 파라미터 추출하고, 이를 바탕으로 임펄스 응답 특성, 방사 성능, 모호성 등의 SAR 영상 품질 변수를 계산한다.
고해상도 레이다 영상은 탑재체 및 플랫폼 등 시스템 설계 변수에 비교적 민감할 수 있다. 본 논문에서는 시스템 파라미터 기반의 2차원 SAR 영상 형성 및 영상 품질 분석을 위한 시뮬레이터를 구현하였다. 본 논문에서 구현한 시뮬레이터는 유연성과 확장성을 고려하여 주요 모듈로 구성하고 Matlab코드를 이용하여 GUI 기반으로 구성하였다. 주요 기능은 SAR 시스템 설계 파라미터를 이용하여 SAR 신호를 생성할 수 있으며, RDA(Range-Doppler Algorithm)을 이용하여 영상을 형성하고 SAR시스템 파라미터가 영상의 질에 미치는 영향을 다양하게 분석할 수 있다. 특히, 본 시뮬레이터는 시스템 환경에 따라 파라미터 설정을 용이하게 할 수 있으므로 항공기 및 위성 탑재체 등의 SAR 시스템 설계와 SAR 영상 품질 분석에 효과적으로 활용할 수 있다.
Synthetic Aperture Radar(SAR) is an active microwave instrument that performs high-resolution observation under almost all weather condition. Research and algorithms have been proposed to process radar signal and to increase the quality of SAR products. In fact, many complicated steps are involved in order to generate a SAR image product. The purpose of this paper is to derive quality assessment procedures and define important test parameters in each procedure inside a SAR processor. Thus those test parameter values indicate the quality of SAR image products and verify the processor's performance. Moreover, required procedures to correct and handle errors which are indicated during the assessment are also presented.
레이더 영상의 품질은 영상레이더 탑재체 뿐만 아니라 위성 본체의 성능에 크게 좌우되기 때문에, 영상레이더 위성의 영상형성구조분석(Image Chain Analysis)은 위성체 설계단계에서 가장 중요한 해석들 중 하나이다. 특히, 위성체 지향 및 안정화 오차는 탑재체 고유 설계에서 유도되는 영상 품질에 가장 나쁜 영향을 끼친다. 이 연구에서는 위성체 지향 및 안정화 오차로 인한 레이더 영상 품질 저하를 분석하기 위한 영상형성구조분석 알고리즘이 개발되었다. 개발된 소프트웨어는 궤도 모델, 자세제어 모델, 영상레이더 탑재체 모델, 클러터 모델, 영상처리 모델로 구성된다. 이 해석을 위해, $5km{\times}5km$의 관측폭을 가지는 1m고해상도 모드 레이더 영상의 원시 데이터를 시뮬레이션하고, 영상처리를 수행하였다 영상 품질을 분석하기 위해 영상 내에 총 25개 점표적들을 생성하였다. 이 연구의 결과, 레이더 영상의 방사 정밀도는 위성체 지향오차에 가장 많은 영향을 받는 것으로 해석되었으며, 최고의 영상 품질을 만족시키기 위해서는 위성체 자세제어 시스템의 성공적인 설계가 가장 중요하다.
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.
SAR는 기상상태와 태양고도 제약을 받지 않고 영상을 취득할 수 있는 장점을 갖지만 측면 관측 촬영방식으로 인해 고도에 의한 왜곡이 발생하여 광학영상과의 통합적 활용을 위해서는 지형 보정 작업이 필수적이다. 일반적으로 SAR 영상의 지형보정은 대상지역의 수치표고모델(Digital Elevation Model, DEM)을 사용하여 수행되기 때문에 DEM 품질이 지형보정 정확도에 미치는 영향에 대한 평가가 이루어져야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 1:5000 수치지도로부터 제작한 DEM, LiDAR DEM, ASTER GDEM, SRTM DEM을 비교 분석하여 고해상도 SAR 영상의 지형보정에 적합한 DEM을 탐색하였다. 실험데이터로는 KOMPSAT-5호와 동일한 고해상도 X-band SAR 시스템을 장착한 TerraSAR-X와 Cosmo-SkyMed 영상을 사용하였다. 지형보정 결과 평가를 위해 동일지역의 KOMPSAT-2 정사영상과의 정량적 비교평가를 수행하였다. 실험결과 수치지도로 제작한 DEM이 가장 정확한 지형보정 결과를 보였으며 현업에서 가장 많이 활용되고 있는 SRTM DEM의 경우 고해상도 SAR 영상의 지형보정에는 부적합 하였다.
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.
This paper suggests a velocity integration algorithm for Synthetic Aperture Radar (SAR) motion measurement to reduce discontinuity of range error. When using position data from Embedded GPS/INS (EGI) to form SAR image, the discontinuity of the data degrades SAR image quality. In this paper, to reduce the discontinuity of EGI position data, EGI velocity integration is suggested which obtains navigation solution by integrating velocity data from EGI. Simulation shows that the method improves SAR image quality by reducing the discontinuity of range error. INS is a similar algorithm to EGI velocity integration in the way that it also obtains navigation solution by integrating velocity measured by IMU. Comparing INS and EGI velocity integration according to grades of IMU and GPS, EGI velocity integration is more suitable for the real system. Through this, EGI velocity integration is suggested, which improves SAR image quality more than existing algorithms.
Seo, Dae Kyo;Kim, Yong Hyun;Eo, Yang Dam;Park, Wan Yong
한국측량학회지
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제35권4호
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pp.319-326
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2017
SAR (Synthetic aperture radar) images are less affected by the weather compared to optical images and can be obtained at any time of the day. Therefore, SAR images are being actively utilized for military applications and natural disasters. However, because SAR data are in grayscale, it is difficult to perform visual analysis and to decipher details. In this study, we propose a color mapping method using RF (random forest) regression for enhancing the visual decipherability of SAR images. COSMO-SkyMed 2 and WorldView-3 images were obtained for the same area and RF regression was used to establish color configurations for performing color mapping. The results were compared with image fusion, a traditional color mapping method. The UIQI (universal image quality index), the SSIM (structural similarity) index, and CC (correlation coefficients) were used to evaluate the image quality. The color-mapped image based on the RF regression had a significantly higher quality than the images derived from the other methods. From the experimental result, the use of color mapping based on the RF regression for SAR images was confirmed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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