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문제 정의
- 그러나 이 방법은 계산해야 하는 모든 점에 대해 수치해법으로 풀 어야 하므로 시간이 상당히 걸리는 단점이 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 기존 문제인 3D - 2D 변 환문제를 다음과 같이 3D로 표현된 변환대상점을 다음과 같이 2성분으로 분해하여 변환하는 방법을 고안하였다.
- 위와 같이 기존 문제를 두 단계로 분해하여 변환하는 목적은 정확도는(변환오차 1O- 정도) 유지하면서 변환 속도를 증가시키는데 목적이 있다. 기존의 수치적 반복해 법 방법을 단순히 공2차 급수계산과 초기에 변환급수를 생성하는데 걸리는 시간만 필요하므로 매우 빠르며 변환 할 영상이 클수록 변환시간이 단축되는 이점이 크다.
제안 방법
- 0)를 이용하여 구축하였다. ASPR 개발 에 필요한 Radarsat RAW 자료는 본 실험실에서 보유 한 수신시설 및 기타 국내의 수신시설을 통하여 해결 하 였으며 처리된 영상의 화질 및 위치 정확도를 검증하기 위하여 동일 레이더 신호자료를 MDA 및 Vexcel 회사 에서 상용으로 판매하고 있는 SAR Processor를 통하여 비교에 필요한 영상을 제작하였다.
- 또한 수치적 성능검증을 위해서 CDPF 및 RSI에서 규정하고 있는 SLC 영상에 대한 규격과 ASPR을 통해 얻은 결과를 표 7에 정리하였다. PSLR(Peak SideLobe Ratio) 및 ISLR(Integrated SideLobe Ratio)의 계산은 가상 점표적에 대해 ASPR을 통해 처 리한 결과를 이용하여 측정하였으며 sidelpbe 제어를 위해 사용한 필터는 CDPF에서 규정한 동일한 Kaiser 함수를 사용하였다. 또한 기하왜곡 정도를 측정하기 위해 영상전반에 걸쳐 다수(9점)의 GCP(Ground ControlPoints)를 분포시킨 후 이들의 절대 및 상대위치를 측정하여 계산하였다.
- Radarsat 위성의 표준영상 제품중 SLC 영상을 제작 하여 개발한 ASPR의 성능검증을 수행하였다. 실험 지 역은 표 5와 같으며 최종 생성된 영상은 그림 2와 같다, 육안으로 영상형태 및 대략적인 화질을 비교하기 위해 MDA사에서 상용으로 판매하고 있는 SAR Processor 를 이용하여 동일지역(경인지역)에 대한 영상을 제작하였다.
- 개발된 ASPR에서 사용한 도플러 정보추출 기법에 대한 성능을 검증하기 위해 표 5의 3 지역에 대한 RAW 자료를 이용하여 도플러 중심주파수와 도플러 주파수 변화율을 추정하였다. 추출된 값의 정확성을 검증 하기 위한 비교 자료는 현재 본 연구실에서 운용하고 있는 상용 SAR Processor(Vexcel 제품)에서 운용되고 있는 도플러 정보 추출모듈을 이용해 얻은 값을 참값으로 간주하였다.
- PSLR(Peak SideLobe Ratio) 및 ISLR(Integrated SideLobe Ratio)의 계산은 가상 점표적에 대해 ASPR을 통해 처 리한 결과를 이용하여 측정하였으며 sidelpbe 제어를 위해 사용한 필터는 CDPF에서 규정한 동일한 Kaiser 함수를 사용하였다. 또한 기하왜곡 정도를 측정하기 위해 영상전반에 걸쳐 다수(9점)의 GCP(Ground ControlPoints)를 분포시킨 후 이들의 절대 및 상대위치를 측정하여 계산하였다.
- 이들 기술 은 각종 디지털 신호처리 기법의 개발과 컴퓨터 성능의 대폭적인 혁신에 의하여 오늘날에는 범용의 컴퓨터에서 비교적 빠른 시간 내에 처리가 가능하다. 본 논문에서 개발한 ASPR 역시 범용의 전산장비(PC Pentium-4) 에서 운용되며 Window 기반 하에 C/C++ 언어로 구현 되었으며 사용자의 GUI 지원을 위해 BCB(Borland C++ Builder 4.0)를 이용하여 구축하였다. ASPR 개발 에 필요한 Radarsat RAW 자료는 본 실험실에서 보유 한 수신시설 및 기타 국내의 수신시설을 통하여 해결 하 였으며 처리된 영상의 화질 및 위치 정확도를 검증하기 위하여 동일 레이더 신호자료를 MDA 및 Vexcel 회사 에서 상용으로 판매하고 있는 SAR Processor를 통하여 비교에 필요한 영상을 제작하였다.
대상 데이터
- ASPR의 성능을 검증하기 위해 3지역의 Radarsat- 1 RAW 자료를 사용하였다. 실험에 사용된 자료특성은 표 5와 같다.
- Radarsat 위성의 표준영상 제품중 SLC 영상을 제작 하여 개발한 ASPR의 성능검증을 수행하였다. 실험 지 역은 표 5와 같으며 최종 생성된 영상은 그림 2와 같다, 육안으로 영상형태 및 대략적인 화질을 비교하기 위해 MDA사에서 상용으로 판매하고 있는 SAR Processor 를 이용하여 동일지역(경인지역)에 대한 영상을 제작하였다. 또한 수치적 성능검증을 위해서 CDPF 및 RSI에서 규정하고 있는 SLC 영상에 대한 규격과 ASPR을 통해 얻은 결과를 표 7에 정리하였다.
- Radarsat 위성은 SAR(Synthetic Aperture Radar) 위성으로써 캐나다 항공 우주국(CSA: Canadian Space Agency) 주관하에 개발되었으며 발사는 수신자료를 시용하는 조건으로 1995년 11월에 NASA가 Delta II 로켓을 이용하여 궤도에 진입시켰다. 총 6.2억 달러 의 개발비가 소요되었고 주 계약자인 Spar Aerospace 을 비롯하여 위성체 및 지상체 개발에 MacDonald Dettwiler & Associates, SED Systems, CAL Corporation, COM DEV 등의 업체가 참여하였다. 주요 임무관제 및 수신처리 시설은 캐나다 Prince Albert 에 위치한 CCRS(Canada Centre for Remote Sensing)와 Quebec 주 Gatineau에 위치한 NRC (Natural Resources Canada)등이 있다.
- 개발된 ASPR에서 사용한 도플러 정보추출 기법에 대한 성능을 검증하기 위해 표 5의 3 지역에 대한 RAW 자료를 이용하여 도플러 중심주파수와 도플러 주파수 변화율을 추정하였다. 추출된 값의 정확성을 검증 하기 위한 비교 자료는 현재 본 연구실에서 운용하고 있는 상용 SAR Processor(Vexcel 제품)에서 운용되고 있는 도플러 정보 추출모듈을 이용해 얻은 값을 참값으로 간주하였다. 일반적으로 Radarsat-1 경우 영상제작에 필요한 도플러 정보의 정확도는 PRF(Pulse Repetition Frequency)의 #< 5%, A <0.
이론/모형
- 다만 multilook 처리에 필요한 필 터의 성능과 재표본화 하는 과정에서의 보간 오차가 성 능에 영향을 줄 수 있다. ASPRe broadening의 제어 가 쉽고 PSLR 특성이 좋은 sine 형태의 필터를 사용하 였으며 보간 오차를 줄이고 계산시 이점이 있는 cubic spline 방법을 채택하였다. 영상의 육안 비교를 위해 그림 3에 처리결과를 보였다.
- 정확한 추정을 위해서는 수신신호 기반으로 추정하는 것이 바람직하나 시간이 많이 걸리는 단점이 있으며 궤 도기반의 수학적 모델을 이용하는 방법은 시간은 빠르 나 추정결과는 측정된 항법자료의 정확도에 좌우되므로 고해상 영상일 경우 고가의 측정장비가 필요하다. 본 논 문에서 사용한 방법은 이 두 방법의 장점을 조합하여 추 정하는 빙-식을(hybrid method)(고보연외 2003) 사용하였다. 즉, Radarsat RAW 자료에 수록된 궤도정보와 영상촬영 기하로부터 수학적 관계식을 이용하여 개략적인 및 Doppler Ambiguity Number를 추정하고 정밀한 추정을 위해 신호처리 기법인 CDE(Correlation Doppler Estimation) 방법을 적용하여 보정하였다.
- 특히 정밀한 방위방향 압축을 위해서 거리이동 보상(range migration compensation)0! 필요하다. 본 논문에서는 영상을 제작하기 위해 대표적 방법인 Range-Doppler 처리기법을(Wu and Jin, 1982) 사용 하였으며 Radarsat-1 자료의 경우 기본적으로 위성의 yaw축 제어를 하지 않기 때문에 지구자전 효과가 보상 되지 않으므로 azimuth squint 각이 대략 4° 이상으로 추정된다. 이러한 효과는 거리이동 보상시 선형성분인 Range Walk이 아주 크게 되어 점표적 이 하나의 range bin에 모이지 않게 되므로 이러한 자료를 정밀하게 압 축하기 위해서는 Squint Imaging Mode 처리기법으로 불리는 MRD(Modified Range-Doppler)(Chang and Jin, 1989) 혹은 SRC(Secondary Range Compression) (Jin and Wu, 1984) 기법 등이 필요한데 본 논문에서는 적용이 간단한 SRC 방법을 사용하였다.
- 이 방법의 경우 구현은 쉬우나 영상 swath가 클 경우 range에 따라 입사각이 다르기 때문에 해상도가 일정하지 않게 되는 점과 사용자의 요 구 조건이 변하게 될 경우 다시 처음부터 제작해야 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 영상영역(image domain)에서 바로 처리하는 방법 을(Chang and Curlander, 1990) 사용하였다. 이 방법은 SLC영상을 이용하는데 azimuth 방향으로는 다중 룩 필터를 제작/적용하고 range 방향으로는 지상거리 로 변환하는 과정이 필요하다.
- 본 논문에서는 영상을 제작하기 위해 대표적 방법인 Range-Doppler 처리기법을(Wu and Jin, 1982) 사용 하였으며 Radarsat-1 자료의 경우 기본적으로 위성의 yaw축 제어를 하지 않기 때문에 지구자전 효과가 보상 되지 않으므로 azimuth squint 각이 대략 4° 이상으로 추정된다. 이러한 효과는 거리이동 보상시 선형성분인 Range Walk이 아주 크게 되어 점표적 이 하나의 range bin에 모이지 않게 되므로 이러한 자료를 정밀하게 압 축하기 위해서는 Squint Imaging Mode 처리기법으로 불리는 MRD(Modified Range-Doppler)(Chang and Jin, 1989) 혹은 SRC(Secondary Range Compression) (Jin and Wu, 1984) 기법 등이 필요한데 본 논문에서는 적용이 간단한 SRC 방법을 사용하였다. SRC에 필요한 거리정합 필터 제작시 사용할 chirp rate K형태 는다음과 같다.
- 본 논 문에서 사용한 방법은 이 두 방법의 장점을 조합하여 추 정하는 빙-식을(hybrid method)(고보연외 2003) 사용하였다. 즉, Radarsat RAW 자료에 수록된 궤도정보와 영상촬영 기하로부터 수학적 관계식을 이용하여 개략적인 및 Doppler Ambiguity Number를 추정하고 정밀한 추정을 위해 신호처리 기법인 CDE(Correlation Doppler Estimation) 방법을 적용하여 보정하였다. /r 추정은 정밀한 추정된 후 수학적 관계에 의하여 계 산된다.
- SSG 영상역시 SGF 영상을 기반으로 지도의 도북과 일치시킨 영상이므로 영상화질 및 위치정보에 영향을 주는 것은 좌표계간의 변환정밀도와 보간 방식이다. 표 8에 변환정밀도를 보이고 있으며 보간 방법은 cubic spline 방식을 사용하였다. 육안 비교를 위하여 제작된 SSG 영상을 그림 4에 보였다.
성능/효과
- Radarsat SAR Processor인 ASPR을 개발하여 성능을 시험한 결과 기존 상용제품을 이용하여 처리한 영상과 비교할 때 유사한 수준의 화질 및 위치 정확도를 얻었다. 또한 각 처리 단계에 따른 3종류의 표준영상 제 품(SLC, SGF, SSG) 역시 유사한 수준임이 확인되었다.
- 위 관계에서 첫 번째 항을 변환하는 것은 기준타원체 상에서의 지도좌표계와 영상간의 변환이므로 공2차 변 환급수를 사용해서 변환해도 정확도가 충분히 보장됨을 확인하였다. 두 번째는 고도에 의한 왜곡을 보상하는 항 인데 다음의 간단한 관계식에 의하여 처음에 보정된 영 상좌표내에서 거리방향으로 편이(&) 정도를 계산하여 샘플값을 추출하면 된다는 변환점에서의 입사각.
후속연구
- 따라서 영상내 상대적인 기하 왜곡은 상용제품 수준과 유사하지만 절대위치 정확도에서 성능이 떨어지며 지상표적의 RCS(Radar Cross Section) 값 측정은 불가능한 상태이다. 아직까지는 활 용도가 높은 Standard 및 Fine 빔 모드에서 동작하도 록 구현되어 있으나 향후 ScanSAR 모드를 지원하는 연구가 진행될 예정이다. 이상의 ASPR 개발에 구축된 핵심기술들은 항공기.
- 이상의 ASPR 개발에 구축된 핵심기술들은 항공기. 위성 및 무인기 SAR 영상 제작시 필요한 SAR Processor 개발에 필요한 핵심기술들로 활용될 것으로 판단된다.
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