지구온난화로 인해 발생한 기온 상승은 엘니뇨, 라니냐 현상을 초래하였고, 해수의 온도를 비정상적으로 변화시켰다. 해수 온도의 비정상적인 변화는 특정 지역에 강우가 집중되는 현상을 발생시켜 이상 홍수를 빈번하게 일으킨다. 홍수로 인한 인명 및 재산 피해를 복구하고 방지하기 위해서는 침수피해 지역을 신속하게 파악하는 것이 중요한데 이는 합성개구레이더(synthetic aperture radar, SAR)를 통해 가능하다. 본 연구에서는 멀티 커널(kernel) 기반의 수정된 U-NET과 TerraSAR-X 영상을 활용하여 다양한 특성 맵 추출을 통해 반전 잡음(speckle noise)의 효과를 저감하고, 홍수 전, 후의 두 장의 영상을 입력자료로 활용해 홍수 발생 지역을 직접적으로 도출해내는 모델을 제작하고자 한다. 이를 위해 두 장의 SAR 영상을 전처리하여 모델의 입력자료를 제작하였고, 이를 수정된 U-NET 구조에 적용하여 홍수 탐지 딥러닝 모델을 학습시켰다. 해당 방법을 통해 평균 F1 score 값이 0.966으로 높은 수준으로 홍수 발생 지역을 탐지할 수 있었다. 이 결과는 수해 지역에 대한 신속한 복구 및 수해 예방책 도출에 기여할 것으로 기대된다.
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.
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.
SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상과 AIS(Automatic Identification System) 자료를 활용하여 선박 탐지 실험을 수행하였다. 2010년 5월, 2주간 서해안(인천 근해)의 다중시기 해외위성 SAR 영상인 TerraSAR-X, Cosmo-SkyMed(X-밴드), Radarsat-2(C-밴드)와 AIS 자료를 이용하였다. SAR 영상 분석을 위해 해양과 선박의 산란 특성과 SAR 영상과 AIS 자료의 기초 처리 방법을 기술하였다. 선박 식별을 위해서 임계값 설정 기법을 사용하였다. 선박 탐지 결과로 시계열 변화 탐지와 AIS 연동 선박 탐지 사례를 보인다. 이 결과를 통해 위성 SAR 영상과 AIS를 이용한 선박 탐지는 해양 관리에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 사료된다.
2013년 우리나라 최초의 X-band SAR 위성인 KOMPSAT-5가 발사되었고, KOMPSAT-5의 활용성 측면에서 X-band SAR 위성영상에 대한 연구가 필요한 상황이다. 본 연구에서는 X-band SAR 위성영상에 대해서 수치표고모델을 생성할 수 있는 세 가지 기법(레이더 간섭기법, radargrammetry, RPC)을 적용하여 수치표고모델을 생성하고, 각 기법별 정확도 및 장단점을 평가하였다. 실험 위성영상으로 대전지역을 촬영한 4장의 stripmap mode TerraSAR-X 영상을 이용하였고, 정확도 평가를 위해서 IKONOS 입체영상으로부터 생성된 수치표고모델을 이용하였다. 평가결과, 레이더 간섭기법으로 제작한 수치표고모델이 가장 높은 정확도를 보였고, 지형의 기복이 심한 넓은 지역에 대하여 수치표고모델을 생성하고자 할 경우에는 RPC를 이용하는 것이 효과적인 기법임을 알 수 있었다.
SAR 센서는 마이크로파를 이용한 능동센서로 기상조건에 상관없이 영상을 취득할 수 있다는 장점이 있어, 국토관리 및 재해 모니터링 등에 활발히 활용되고 있다. 주기적으로 취득되는 SAR 영상을 효과적으로 활용하기 위해서는 자동화된 영상 정합기법이 필요하지만 영상의 촬영 시간 및 기하에 따라 다른 양상의 기하조건을 가진 취득됨에 따라 충분한 정합 정확도를 기대하기 어렵다. 이에 본 연구에서는 기울기 속성을 추가한 MI (Mutual Information) 기법과 FMT (Fourier-Mellin Transform)기법, SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) 기법을 임의의 변위와 회전 공차를 적용하고, 해상도를 변화시킨 TerraSAR-X 영상에 적용하여 그 결과를 비교하였다. 비교 결과, MI 기법의 경우엔 서로 상이한 기하에서 촬영된 영상에 적용하였을 때에도 일정 크기의 영상소가 다수 분포할 경우 0~2 픽셀 수준의 정확도를 지닐 수 있는 반면, FMT 기법의 경우에는 같은 사물에 대해서도 그 영상소 값이 서로 상이하여 정합 오차가 수십에서 수백 픽셀로 나타났다. 또한 SIFT 기법의 경우에도 영상 정합을 위한 공액점의 정확도가 0~17 % 수준으로 매우 낮아 서로 상이한 기하조건으로 취득된 SAR 영상에 적용이 어려울 것으로 나타났다.
중국과 북한 국경에 있는 백두산 정상의 칼데라 호수인 "천지"는 2,189 m의 고도에 위치한다. 천지는 1년동안 수온이 영하로 내려가는 겨울철에는 얼고 다시 수온이 영상으로 올라가는 계절에는 녹는 것을 반복한다. 하지만 높은 고도에 위치한 탓에 흐린 날이 많아 광학 영상으로는 관측에 어려움이 있다. 그렇기 때문에 천지의 얼음 관측에는 광학 영상보다 날씨에 영향을 덜 받는 위성레이더 영상이 더 효과적이다. 본 연구에서는 2015년에서 2017년까지 천지 지역의 TerraSAR-X 영상 75장을 분석에 사용하고 계산된 얼음 면적과 기온 변화를 분석했다. 그 결과, 형성된 칼데라 호수의 얼음은 12월 초에 생성되어 4월 중순까지 천천히 녹았다. 이 기간 동안 삼지연 지역의 기온은 얼음이 생성되었을 때 약 $-10^{\circ}C$였고, 해빙될 시기인 4월 중순에는 기온이 약 $0^{\circ}C$였다. 천지의 얼음이 생성되는 2015년과 2016년 겨울철의 얼음의 면적과 기온의 상관계수는 -0.82와 -0.75의 높은 상관성을 보였다. 본 연구결과와 함께 이 후 다양한 영상자료를 활용하여 최근 화산활동으로 인해 수온이 상승했을 시기의 결과와 비교분석한다면 화산활동을 모니터링 할 수 있는 지표로 활용될 수 있을 것이다.
테라노바 만 폴리냐(Terra Nova Bay polynya, TNBP)는 강한 활강풍에 의해 형성되는 동남극의 대표적인 연안 폴리냐이다. TNBP는 동남극의 주요 해빙 생산지 중 하나이며 지역적 해류 순환과 주변 해양 생태계에 큰 영향을 미치기 때문에 시계열 모니터링을 통해 면적의 변화와 발달 특성을 분석하는 것이 매우 중요하다. 이 연구에서는 2007년 4월부터 2022년 4월까지 획득된 인공위성 영상레이더(synthetic aperture radar, SAR) 및 광학영상으로부터 연안 폴리냐의 대표적 특징인 Langmuir circulation에 의한 줄무늬와 폴리냐와 주변 해빙 사이의 경계를 탐지하여 TNBP의 영역을 정의하고 면적과 발달 특성을 분석하였다. TNBP는 강한 활강풍이 부는 남극의 겨울철(4-7월)에 빈번하지만 작은 면적으로 발생하는 반면, 해빙의 두께가 상대적으로 얇은 3월과 11월에는 큰 면적으로 발달하는 것이 확인되었다. 위성 관측 시각 이전의 12시간 평균 풍속은 TNBP 면적과 0.577의 상관계수를 보였으며, 이는 바람이 TNBP의 형성에 상당한 영향을 미치며 발달 과정에는 바람 이외의 다른 환경 요인들도 영향을 미칠 수 있음을 나타낸다. TNBP의 발달 방향은 풍향에 지배적인 영향을 받으며, 국지적인 해류 순환이 일부 영향을 주는 것으로 파악되었다. 이 연구의 결과는 TNBP 발달 특성의 명확한 규명을 위해 바람 외에도 해빙, 해양, 대기 관련 환경 요인들의 영향도가 복합적으로 분석되어야 함을 제시한다.
본 연구에서는 고해상도 위성영상인 TerraSAR-X와 WorldView-2 등을 융합하여 표적의 특성을 고려한 표적군(Group of targets) 검출을 수행하였다. 관심 대상으로 하는 표적은 고정되어 있으며, 군(Group)을 이루고 있는 특징이 있다. 표적 후보를 검출하기 위해 대상 물체의 레이더 후방산란 특성을 이용한 Constant False Alarm Rate (CFAR) 알고리즘을 적용하였다. 검출된 표적 후보군으로부터 비표적을 제거하기 위해 표적의 크기 정보를 이용한 화소 클러스터링, 표적군을 이루는 표적들간의 배치 특성을 이용한 네트워크 클러스터링. 그리고 SAR 간섭기법 적용이 가능한 간섭쌍이 있는 경우 긴밀도 정보를 이용하였다. 또한, 오경보(False Alarm)를 감소시키고 최종 표적을 결정하기 위해, 표적의 형태 정보를 추출할 수 있는 Electro-Optical (EO) 영상을 바탕으로 효과적인 타원 검출 기법을 개발하였다. 개발된 표적군 검출 알고리즘을 10개 지역에 적용한 결과, 표적군 검출율은 100%, 단일 표적에 대한 오경보율은 0.03~0.3개/$km^2$, 평균 오경보는 1.8군/$64km^2$로 낮은 오경보와 높은 검출율을 보이며 표적군이 검출되었다. 본 연구에서 개발된 표준화된 표적 검출 기법은 향후 무인화된 표적 검출 시스템 구축에 핵심적인 기술이 될 것으로 전망한다.
최근 WRC-07에서 지구 탐사 업무용 위성 영상 레이다(SAR)의 해상도를 향상하기 위하여 국제 허용 주파수 대역폭을 500 MHz의 초광대역으로 확장하였다. 따라서 현재 동일한 주파수 대역에서 사용하거나 사용 예정인 지상 레이다에 직접적인 전파 간섭을 야기할 수 있을 것으로 우려하고 있다. 본 본문에서는 위성 영상 레이다로 부터 지상 레이다가 받을 수 있는 간섭 영향을 예측하기 위하여, 레이다 특성 파라미터 분석을 통한 레이다 전파 간섭 모델을 활용하고, 위성 SAR의 운용 특성을 고려한 간섭 모델을 이용하여 시간, 공간, 주파수 영역에서 지상 레이다의 간섭 영향을 분석하였다. 최근 발사되어 운용 중인 위성 영상 레이다인 TerraSAR-X 모델과 ITU-R에서 권고하는 지상의 기상 레이다 모델을 이용하여 시뮬레이션을 수행하여 한반도 내에서 운용하는 지상 레이다가 받을 수 있는 간섭 영향을 분석하고 예측하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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