This study discussed the applicability of satellite SAR (Synthetic Aperture Radar) imagery with regard to reservoir monitoring, and tried the extraction of reservoir storage from multi-temporal C-band RADARSAT-1 SAR backscattering images of Yedang and Goongpyeong agricultural reservoirs, acquired from May to October 2005. SAR technology has been advanced as a complementary and alternative approach to optical remote sensing and in-situ measurement. Water bodies in SAR imagery represent low brightness induced by low backscattering, and reservoir storage can be derived from the backscatter contrast with the level-area-volume relationship of each reservoir. The threshold segmentation over the routine preprocessing of SAR images such as speckle reduction and low-pass filtering concluded a significant correlation between the SAR-derived reservoir storage and the observation record in spite of the considerable disagreement. The result showed up critical limitations for adopting SAR data to reservoir monitoring as follows: the inappropriate specifications of SAR data, the unreliable rating curve of reservoir, the lack of climatic information such as wind and precipitation, the interruption of inside and neighboring land cover, and so on. Furthermore, better accuracy of SAR-based reservoir monitoring could be expected through different alternatives such as multi-sensor image fusion, water level measurement with altimeters or interferometry, etc.
Kim, Jae-Hun;Yoon, Sun Yong;Jo, Min-Jeong;Won, Joong-Sun
대한원격탐사학회지
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제34권4호
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pp.639-647
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2018
This paper presents TerraSAR-X and KOMPSAT-5 sigma nought variation according to season and antenna observation configuration in Mongolia. Two types of landcover including bare surface and cropland were examined. The seasonal variation of sigma nought in cropland was about 7 dB and particularly a significant sigma nought reduction occurred after harvest. On the contrary, the Mongolia bare surface provides a consistent sigma nought values for several years with an annual variation less than 2.5 dB of standard deviation. However, the bare soil was relatively sensitive to look-direction (or ascending or descending mode) as well as incidence angle while the cropland was almost independent of antenna look-direction and small incidence angle changes. Although the look-directional variation of bare surface sigma nought was observed in this study, the look-direction anisotropic nature of the surface was not well examined. A further study would be required to account for this feature with various SAR observation configurations.
본 논문에서는 손실판(resistive sheet) 방식을 사용하여 풀잎이나 나뭇잎의 후방 산란 레이더 단면적(RCS: Radar Cross Section)을 계산하고, 이 모델의 정확성을 검증하여, 손실판 모델을 적용하여 계산 가능한 잎의 두께를 제시한다. 이를 위해 잎을 손실 있는 유전체 판으로 가정하고, 이 유전체 판을 resistive sheet(손실판)으로 대체한 후에 판의 두께, 유전율, 주파수에 따른 resistivity를 계산한 후에, PO(Physical Optics) 방식을 이용하여 다양한 크기와 두께 조건에서 RCS를 계산하였고, 이 계산 결과를 상용 시뮬레이터를 사용한 FEM(Finite Element Method) 방식의 수치해석 계산 결과와 비교하였다. 이 비교 결과에 의하면 유전체 판의 두께가 커질수록 오차가 증가하였으며, 예를 들어, 주파수 9.6 GHz에서 유전율이 21.4+9.7i이고, 잎 두께가 1.2 mm일 때 0.1 dB의 오차가 발생하였고, 3 mm일 때 3.74 dB의 오차가 발생하였다. 또한, 유전율이 높아질수록 이 모델 사용 가능한 최대 두께가 증가하는 경향을 보였다. 이 연구는 원격탐사 연구에서 수많은 잎이 분포되어 있을 때에 그 잎들의 산란 특성을 산란모델을 이용하여 계산하는 데에 유용하게 사용될 것이다.
다목적실용위성 5호의 검보정 목적으로 사용되는 몽골과 같은 해외 검보정 사이트는 유지 및 보수를 위한 비용이 많이 들고 예상치 못한 문제가 발생할 경우 즉각적인 대응이 어렵다는 단점이 있다. 이에 따라서 국내 SAR 영상 검보정 사이트 구축 필요성이 제기되었지만 관련 연구 진행은 미미한 상황이다. 본 논문에서는 SAR 검보정 사이트 구축을 위해서 후방 산란 특성 측면에서 어떤 조건들이 있는지 알아보고, 실제 운영중인 다목적실용위성 5호를 통해서 고해상도, 표준, 광역 관측과 같이 다양한 모드로 촬영한 국내 후보 지역들에 대해서 검보정 사이트로써 적합한지를 판단하였다. 먼저 국내에서 위성 영상 검보정 후보 사이트로 추천되는 장소중에서 접근성, 가용성 등 일반적인 지표 만족여부를 적용하여 일차적으로 선별하였다. 그 다음에 비교적 넓고 AT나 CR을 설치하기 용이한 장소로써 site A (전라남도 고흥군), site B (전라북도 전주시), site C (대전광역시 대덕연구단지) 세 군데를 최종 후보 지역으로 선정하였다. 후보 지역들에 대해서 경사도 측정, 방사 정밀도의 평가 지표 중 하나인 ISLR을 구하기 위한 사이트의 최소 면적, SAR 영상에서의 DN 값 및 후방 산란 계수의 균일성, 사이트 내 인공 구조물, 건물 및 바위 등과 같은 strong reflector에 의한 간섭 여부, 설정 영역에 대한 후방 클러터 레벨 분석 등을 통해서 전라남도 고흥군에 위치한 site A 지역이 검보정 사이트로써 가장 적합하다고 판단내릴 수 있었다.
With the increasing severity of climate change, intense torrential rains are occurring more frequently globally. Flooding due to torrential rain not only causes substantial damage directly, but also via secondary events such as landslides. Therefore, accurate and prompt flood detection is required. Because it is difficult to directly access flooded areas, previous studies have largely used satellite images. Traditionally, water indices such asthe normalized difference water index (NDWI) and modified normalized difference water index (MNDWI) which are based on different optical bands acquired by satellites, are used to detect floods. In addition, as flooding likelihood is greatly influenced by the weather, synthetic aperture radar (SAR) images have also been used, because these are less influenced by weather conditions. In this study, we compared flood areas calculated from SAR images and water indices derived from Landsat-8 images, where the images were acquired at similar times. The flooded area was calculated from Landsat-8 and Sentinel-1 images taken between the end of May and August 2019 at Lijiazhou Island, China, which is located in the Changjiang (Yangtze) River basin and experiences annual floods. As a result, the flooded area calculated using the MNDWI was approximately 21% larger on average than that calculated using the NDWI. In a comparison of flood areas calculated using water indices and SAR intensity images, the flood areas calculated using SAR images tended to be smaller, regardless of the order in which the images were acquired. Because the images were acquired by the two satellites on different dates, we could not directly compare the accuracy of the water-index and SAR data. Nevertheless, this study demonstrates that floods can be detected using both optical and SAR satellite data.
RADARSAT 위성은 레이더센서를 가지고 있어 전천후 및 주야불문이라는 두 가지 주요 이점을 가지고 있기 때문에, 선박탐지를 포함하는 해상감시 분야에 있어서 중요한 역할을 할 수 있다 그러나, 합성개구레이더의 이미징 시에 대기의 영향은 무시될 수 없으며, 또한 다양한 형태로 기하 변형이 발생하게 된다. 본 연구에서는, 레벨 1의 georeferenced SGX 데이터를 사용해서 RADARSAT의 합성개구레이더에 대한 대기/기하 보정을 실시하였다. 동일 이미지 내에서도, near range와 far range 세션의 비교를 위해서도 이와 같은 보정이 필요하다. 대기 보정은 후방산란에 대한 국소 조사부분과 입사각의 효과를 보정하여 수행되었으며, DN값은 beta nought와 sigma nought로 변환시켰다. 마지막으로 위성자세정보에서 추정되는 4점의 위치정보를 이용하여 자동 기하보정을 실시하였으며, 그 결과를 실제 좌표 값과 비교하였다. 오차는 위도방향으로 300m, 경도방향으로 260m범위 내에 있는 것으로 확인되었다. 이것은 추가로 지상기준점을 통해 보정될 수 있으며, 외해의 경우에는 적용 가능한 것으로 판단된다.
토양수분은 지구복사에너지평형과 물순환에 영향을 미치는 중요한 인자이므로, 수문학 연구에 있어서 토양수분의 함량을 파악하는 것은 매우 중요하다. 현재 수동형 마이크로파 위성의 토양수분 자료는 10~36 km의 저해상도로서 국지규모의 수문분석에 사용하기에는 어려움이 있다. 또한 현장관측 토양수분자료는 지점 자료이므로 공간연속성을 보장하지 못하는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 Sentinel-1의 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상을 이용하여 우리나라 농지에서 10 m 해상도의 토양수분 산출 가능성을 살펴보았다. 2015-2017년 4월부터 10월까지 5개의 토양수분 지상관측지점을 대상으로, Sentinel-1 후방산란을 이용하여 선형회귀와 SVR(support vector regression) 방법으로 토양수분 산출을 수행하였다. 편파에 따라 후방산란계수의 토양수분에 대한 민감도가 다르지만, 산출정확도는 VV 편파와 VH 편파가 유사하였다. 토양수분은 식물계절학(phenology)보다는 수문기상과 지면특성에 보다 더 영향을 받기 때문에 토양수분 산출에 있어 특별한 계절성은 발견되지 않았다. 대체로 입사각이 작을수록 후방산란과 토양수분간의 관계 패턴이 더 뚜렷하게 나타났으며, 또한 지면에 수분이 충분히 고르게 분포하는 경우 표면 간섭이 줄어들어(시간적으로는 강수시, 공간적으로는 논에서) 산출정확도가 상대적으로 높게 나타났다. 전체적으로 RMSE(root mean square error) 6.5% 정도의 오차를 보였으나, 향후 지면 거칠기, 지형, 토성 등 다양한 지면 변수의 영향을 반영한다면 보다 더 정확도 높은 토양수분을 산출할 수 있을 것으로 사료된다.
위성 영상을 활용하여 대규모 또는 정밀 토양 수분도를 제작하는 방법의 개발과 이를 적용한 사례 연구는 원격탐사 응용 분야에서 중요한 연구 주제 중 하나이다. 이 연구는 제주도 연구 지역을 대상으로 토양 수분도를 제작하였다. 이를 위하여 선형으로 조정된 Synthetic Aperture Radar (SAR) 편광 영상과 입사각 정보를 이용하여 광학 영상과 함께 토양 수분도를 산출하였다. SAR 영상은 Google Earth Engine (GEE)에서 제공하는 후반 산란 계수 Analysis Ready Data (ARD) 자료를 사용하였다. 또한 Environmental Systems Research Institute (ESRI)의 토지 피복도(land cover map)와 KOMPSAT-3 고해상도 위성 영상의 지표 반사도로부터 산출한 식생 지수 정보(normalized difference vegetation index, NDVI)를 토양 수분도 처리 과정에 적용하였다. 이처럼 SAR 영상과 광학영상 정보를 융합하여 처리하는 경우는 토양 수분 산출물의 신뢰도를 향상할 수 있는 것으로 알려져 있다. 산출물의 과학적 분석을 위하여 KOMPSAT-3 영상으로 제작한 정규 수분 지수(normalized difference water index, NDWI)와 비교 분석을 실시하였다. 그리고 KOMPSAT-3 처리 결과의 검증을 위하여 Landsat-8 위성의 NDWI 처리 결과와 비교하였다. 이 연구를 통하여 산출한 토양 수분도 결과는 KOMPSAT-3 영상과 Landsat-8 위성으로 각각 처리한 NDWI 처리 결과와 높은 상관도를 나타냈다. 마지막으로 이 연구에 사용한 토양 수분 산출 알고리즘을 우리나라 고해상도 위성인 KOMPSAT-5 영상에 맞게 추가 개발하면 다른 외부 영상 없이 KOMPSAT 광학 위성정보와 KOMPSAT SAR 영상정보를 이용한 정밀 토양 수분도 제작이 가능할 것이라고 생각한다.
본 연구에서는 다편파 레이더 산란계 자동 측정시스템 이용하여 콩 생육변화를 관측하고 레이더 시스템에서 얻어진 후방산란계수과 콩 생육인자들과의 관계분석을 통하여 콩 생육추정 가능성을 모색하고자 하였다. 2010년도 농촌진흥청 국립식량과학원 연구지역에 다편파 레이더 산란계 관측시스템 (L, C, X-밴드 안테나, 네트워크분석기, RF switch, 입사각 $40^{\circ}$)을 구축하고 콩 파종시기에서 수확기까지 10분단위로 콩 생육변화를 자동 측정하였다. 모든 안테나 밴드, 편파에서 콩 생육초기 (6월초~7월 중순)에는 VV-편파가 HH-, HV-편파보다 후방산란계수가 높게 나타났고, 그 이후 HH-편파와 다른 편파들 간의 cross-over 현상이 일어났는데 그 시기는 L-밴드가 7월 20일 (DOY 200), C-, X-밴드의 경우에는 7월 30일 (DOY 210)로 밴드에 따라 차이를 보였다. 모든 밴드 및 편파에서 9월 29일 (DOY 271)까지 후방산란계수가 증가하다가 그 이후 감소하였고 특히 종실비대기 (DOY 277, R6) 이후 감소폭이 크게 나타났는데 이 현상은 콩 생육인자 (초장, 엽면적지수, 건물중 등)변화와 일치하였다. 밴드에 따른 후방산란계수와 콩 생육인자들과의 관계를 분석한 결과 L-밴드 HH-편파에서 LAI ($r=0.93^{***}$), 초장 ($r=0.95^{***}$), 건물중 ($r=0.94^{***}$), 꼬투리중 ($r=0.92^{***}$)등 콩 생육인자들과의 상관계수가 가장 높게 나타났고 이에 비해 X-밴드 편파에서는 콩 생육인자들과의 상관계수가 상대적으로 낮게 나타났다. 후방산란계수 (L-밴드 HH-편파)를 이용하여 콩 생육인자 추정을 위한 회귀식을 작성하였다.
다편파 레이더 산란계 시스템 (L, C, X-밴드 안테나)에서 얻어진 편파별 후방산란계수와 토양수분함량과의 상관성을 분석하고 후방산란계수를 이용 토양수분함량을 추정하고자 하였다. 콩 생육시기에 따른 밴드별 후방산란계수 변화 관측 결과 L-밴드 후방산란계수가 C-, X-밴드후방산란계수보다 높게 나타났고, 모든 안테나 밴드에서 콩 생육초기에는 VV-편파가 HH, HV-편파보다 후방산란계수가 높게 나타났다. HH-편파가 VV-편파보다 후방산란계수가 높게 나타나는 시기는 밴드에 따라 차이를 보였다. L-밴드의 경우 7월 20일 (DOY 200), C, X-밴드는 7월 30일 (DOY 210)부터 HH-편파가 다른 편파들 보다 후방산란계수가 높게 나타났다. 모든 안테나 편파별 후방산란계수가 9월 29일 (DOY 271)에 최대값을 보였고, 그 이후 수확기 (DOY 294) 까지 감소하였다. L-밴드 HH-편파와 VV-편파 간의 차이는 꼬투리가 생성되는 착협기 (R3, DOY 228) 부터 다른 밴드에 비해 크게 나타났고, 반면에 C-밴드 HH-편파와 VV-편파 간의 차이는 착협성기 (R4, DOY 242) 이후 증가폭이 크게 나타났다. 후방산란계수와 토양수분함량과의 변화를 분석한 결과 생육기간동안 토양수분함량 변이가 컸고, 전체 생육기간에서는 모든 밴드별 후방산란계수와 토양수분함량 간에 상관성이 나타나지 않았다. 하지만 엽면적지수가 2 이하 (R2, DOY 224) 일 때 후방산란계수가 증가함에 따라 토양수분함량도 증가하는 경향을 보였다. 밴드별 후방산란계수와 토양수분함량과의 상관관계를 분석하였다. 전체 생육기간에서는 모든 밴드에서 두 변수간의 상관계수가 낮게 나타났다 ($r{\leq}0.50$). 반면에 엽면적지수 2 이하 일 때 모든 밴드에서 후방산란계수와 토양수분함량과의 상관계수가 전체 생육단계에서 조사한 것 보다 높게 나타났다. L-밴드 후방산란계수가 C-, X-밴드 후방산란계수 보다 토양수분함량과의 상관성이 높게 나타났고 ($r{\geq}0.84$), L-밴드 HH-편파가 상관계수가 가장 높았다 (r=0.90). X-밴드 후방산란계수는 L-, C-밴드 후방산란계수보다 상관계수가 낮게 나타났다 ($r{\leq}0.71$). 후방산란계수를 이용하여 토양수분함량 추정 모형식을 작성하였다. L-밴드 HH-편파 후방산란계수와 토양수분함량과의 관계를 비교해 본 결과 결정계수가 높게 나타났다($R^2=0.92$). 본 연구를 통해 레이더 산란계 시스템에서 얻어진 후방산란계수를 이용하여 토양수분함량을 추정할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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