• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.475-491
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• 2021

최근 사용 가능한 고해상도 위성 SAR 영상이 다양해지면서, 변화 탐지를 포함한 다양한 분야에서 SAR 영상에 대한 정밀 정합 요구가 높아지고 있다. 다중 관측각 환경에서의 고해상도 SAR 영상간 정합은 SAR 영상의 특성상 발생하는 스펙클 노이즈, 기하 왜곡 등에 의해 어려움이 있다. 본 연구에서는 독일 TerraSAR-X의 staring spotlight 모드로 촬영된 고해상도 SAR 영상을 활용하여, 개략정합 단계와 정밀정합 단계의 2단계에 걸친 영상정합 알고리즘을 제안하였다. 개략정합 단계에서는 적응형 샘플링 기법과 SAR-SIFT(Scale Invariant Feature Transform)를 결합하여 정합을 수행하였고, 정밀정합 단계에서는 3가지의 강성 정합 기법인 NCC(Normalized Cross Correlation), PC (Phase Congruency)-NCC, MI (Mutual Information) 기법과 비강성 정합 기법인 Gefolki (Geoscience extended Flow Optical Flow Lucas-Kanade Iterative)를 적용하여 정합 성능을 비교 분석하였다. 정합 결과는 RMSE (Root Mean Square Error)와 FSIM (Feature Similarity) 지수를 사용하여 정량적인 비교를 수행하였다. 사용한 모든 영상 조합에서 강성정합 기법은 Gefolki 알고리즘에 비해 저조한 정합 성능을 보였다. 강성정합 모델들은 지형기복이 큰 지역에서 정합오차가 크게 발생함을 확인할 수 있었다. Gefolki 알고리즘 적용 결과, RMSE 1~3화소를 보이며 가장 우수한 결과를 확인하였으며, FSIM 지수 또한 다른 기법에 비해 0.02~0.03 이상 높은 값을 취득했다. 다중 관측각 영상에서의 고해상도 SAR 영상 간 정합 성능을 비교하였으며, 강성정합 기법에 비해 Gefolki 알고리즘을 통해 지형효과를 충분히 줄일 수 있음을 확인했다. 이는 추후 변화탐지를 포함한 다양한 분야의 전 처리 과정에 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_1호
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• pp.847-859
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• 2021

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.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권5호
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• pp.739-747
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• 2018

다중센서 위성영상 간 통합 분석 및 융합과 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 이를 위해서는 다중센서 영상 간 정합이 선행되어야 한다. 대표적인 정합 기법으로는 SIFT (Scale Invariant Feature Transform)와 같은 알고리즘이 존재한다. 그러나, 광학영상과 SAR (Synthetic Aperture Radar)영상은 취득 시 센서 자세와 방사 특성의 상이함으로 영상 간 분광적인 특성이 비선형성을 이뤄 기존 기법을 적용하기에 어렵다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 특징기반 정합기법인 SAR-SIFT (Scale Invariant Feature Transform)와 형상 서술자 벡터 DLSS (Dense Local Self-Similarity)를 결합하여 개선된 영상 정합기법을 제안하였다. 본 실험 지역은 대전 일대에서 촬영된 KOMPSAT-2 영상과 Cosmo-SkyMed 영상을 이용하여 실험하였다. 제안 기법을 비교평가하기 위해 특징점 및 정합쌍 추출에 대해 대표적인 기존 기법인 SIFT와 SAR-SIFT를 이용하였다. 실험 결과를 통해 제안 기법은 기존 기법들과 다르게 두 실험 지역에서 참정합쌍을 추출하였다. 또한 추출된 정합쌍을 통한 정합 결과 정성적으로 우수하게 정합되었으며, 정량적으로도 두 실험 지역에서 각각 RMSE (Root Mean Square Error) 1.66 m, 2.65 m로 우수한 정합 결과를 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_1호
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• pp.1143-1153
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• 2018

TOPS InSAR 처리를 위해서는 고정밀도의 영상정합이 요구된다. Sentinel-1 TOPS 모드영상에 교차상관 영상정합, 기하정합, Spectral Diversity 정합에 기반 한 Enhanced Spectral Diversity 정합 알고리즘 성능 비교분석을 통해 TOPS모드에 적합한 영상정합 방법을 제시하고자 한다. 25개의 Sentinel-1 TOPS 영상으로부터 생성된 23개의 간섭쌍을 이용하여, 교차상관정합(CC), 기하보정(GC1), 기하보정 후 교차상관정합(GC2, GC3, GC4) 그리고 ESD를 이용한 정합(ESD_GC, ESD_1, ESD_2) 총 8가지 방법을 적용하였다. 교차상관정합과 기하정합에 따른 azimuth 방향 정합오차를 평균한 결과는 각각 0.0041 화소, 0.0016 화소이다. 비록 ESD 방법은 azimuth 정합오차가 0.0005 화소 이하로 가장 정확한 결과를 보이지만, 기하정합 결과는 추가적인 교차상관정합을 통한 반복 과정을 통해 0.001 화소 정도로 오차가 감소하였다. ESD 방법은 burst 중첩지역의 긴밀도가 낮은 경우 적용이 불가능하다. 따라서 반복 적용을 통한 기하정합 방법은 다수의 SAR 자료를 이용한 시계열 분석 또는 긴 시간간격을 갖는 간섭도 생성을 위해서 적합한 대안이 된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권4호
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• pp.431-444
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• 2014

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.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.474-478
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• 1999

SAR interferometry (InSAR) using the space-borne Synthetic Aperture Radar (SAR) have recently become one of the most effective tools monitoring surface changes caused by landslides, earthquakes, subsidences or volcanic eruption. This study focuses on examining the feasibility of InSAR using the RADARSAT data. Although the RABARSAT SAR with its high resolution and variable incidence angle has several advantages for repeat-pass InSAR, it has two key limitations: first, the orbit is not precisely known; and second, RADARSAT's 24-day repeat pass interval is not very favourable for retaining useful coherence. In this study, two pairs of RADARSAT data in the Nahanni area, NWT, Canada have been tested. We will discuss about the special consideration required on the interferometric processing steps specifically for RADARSAT data including image co-registration, spectral filtering in both azimuth and range, estimation of the interferometric baseline, and correction of the interferogram with respect to the "flat earth" phase contribution. Preliminary results can be summarized as: i) the properly designed azimuth filter based upon the antenna characteristic improves coherence considerably if difference in Doppler centroid of the two images is relatively large; ii) the co-registration process combined by fringe spectrum and amplitude cross-correlation techniques results in optimal matching; iii) the baseline is not always possible to be estimated from the definitive orbit information.

• 한국측량학회지
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• 제29권6호
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• pp.667-675
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• 2011

본 논문은 이종센서자료인 고해상도 KOMPSAT-2 영상과 TerraSAR-X 영상 간 자동기하보정을 수행하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해, 두 영상간의 x, y 방향의 초기 변위량을 MI(Mutual Information) 기법을 통해 계산한 후, 계산된 위치만큼 TerraSAR-X 영상을 이동시켜서 두 영상 간 초기 위치 차이를 최소화하였다. 초기 위치 차이가 최소화된 두 영상에서 선형정보를 추출하여 이들 간의 유사도를 판단, 매칭쌍을 추출하고자 하였다. 특히, 영상 전반에 걸쳐 고르게 분포된 매칭쌍을 추출하기 위하여, 영상 전역에 걸쳐서 동일한 크기의 격자망을 구성하여, 각 격자망에서 하나의 매칭쌍만을 추출하도록 하였다. 이렇게 추출된 매칭쌍을 이용하여 선형(rigid)과 비선형(nonrigid)의 변환식이 결합된 모델을 통해 기하보정 정확도를 높이고자 하였고, 실험 결과 모든 대상지역에서 5m 이내의 RMSE 값을 도출하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.360-362
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• 2003

This paper presents simple feature-based approaches for full- and/or semi-automatic extraction, selection, and localization (center-determination) of ground control points (GCPs) for radargrammetry using airborne synthetic aperture radar (SAR) images. Test results using airborne NASA/JPL TOPSAR images in Taiwan verify that the registration accuracy is about 0.8${\sim}$1.4 pixels. In c.a. 30 minutes, 1500${\sim}$3000 GCPs are extracted and their point centers in a SAR image of about 512 ${\times}$ 512 pixels are determined on a personal computer.

• 한국측량학회지
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• 제22권4호
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• pp.359-365
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• 2004

많은 응용분야에서 단일 자료가 가진 한계를 극복하기 위해 다중 자료를 이용하여 통합 활용하는 기법이 요구되고 있다. 특히, 서로 다른 공간해상도와 분광해상도를 가진 영상들을 이용하여 영상의 공간해상도를 향상시키는 영상융합과 두 자료간의 상호 관계를 설정하는 영상등록에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 IKONOS 전정색 영상과 다중분광 위성영상에 대해 Brovey, IHS, PCA, HPF, CN, MWD 융합기법을 적용하여 원 영상의 분광정보를 가장 적게 왜곡하는 융합기법 에 대해 고찰하였다. 또한, SPOT-5 위성영상과 RADARSAT SAR 위성영상 간에 패치를 이용한 영상정합 기법을 적용하여 해석하였다. 본 연구를 통해 영상 융합에서 시각적 분석 및 통계적 분석 결과 HPF, MWD 융합기법이 가장 좋은 성과를 나타냈었으며, SPOT-5 위성영상과 RADARSAT SAR 위성영상으로부터 지형정보를 세밀하게 표현할 수 있는 패치를 추출함으로써 효과적인 영상등록이 가능하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.186-191
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• 1998

The first step in change detection in any SAR monitoring, including SAR interferometry, is the co-registration of the images. CCPs (Ground Control Points) for co-registration are usually detected manually, but for qualitative analyses of enormous volumes of data, some automation of the process will become necessary. An automated determination of common CCPs for the same path/row data is especially desirable. We selected the intersections of linear features as the candidates of common GCPs Very bright point targets, which are commonly used as GCPs, have the drawback of appearing and disappearing depending on the conditions of the observation. But in the case of linear features, some detailed elements may appear differently in some case, but the overall line-likeness will remain. In this study, we selected 18 common GCPs for a single-look JERS-1 SAR image of Omaezaki area in central Japan. Although the GCPs in the first image had to be selected either interactively or semi-automatically, the same GCPs in all other images were successively detected automatically using a tiny sub-image around each GCP and a dilated mask of each linear feature in the first image as the reference data.