최근 인공위성 SAR를 이용한 기술은 해풍, 파랑, 해류 등과 같은 해양에서 발생되는 다양한 현상을 관측하고 연구하는데 필수적인 기술로 대두되고 있다. CMOD4, CMOD-IFR2 모델은 해상풍의 크기를 구할 수 있으며, wave-SAR 변환 기법과 inter-look cross-spectra 기법은 파랑의 크기, 방향과 같은 물리적 값을 추출할 수 있다. 또한 Doppler shift 기법을 적용하여 해류속도를 구할 수 있다. 본 연구에서는 위의 기법들을 종합적으로 적용하여 SOP(SAR Ocean Processor) 프로세서를 개발하였다. 이 프로세서를 한반도 연안 지역에 적용하여 RADARSAT-1 영상자료로부터 해풍, 파랑, 해류의 물리적 정보를 추출하였으며, 이를 현장 관련 자료와 비교하여 신뢰할만한 결과를 얻을 수 있었다.
최근 인공위성 SAR를 이용한 기술은 해풍, 파랑, 해류 등과 같은 해양에서 발생되는 다양한 현상을 관측하고 연구하는데 필수적인 기술로 대두되고 있다. CMOD4, CMOD-IFR2 모델은 해상풍의 크기를 구할 수 있으며, wave-SAR 변환 기법과 inter-look cross-spectra 기법은 파랑의 크기, 방향과 같은 물리적 값을 추출할 수 있다. 또한 Doppler shift 기법을 적용하여 해류속도를 구할 수 있다. 본 연구에서는 위의 기법들을 종합적으로 적용하여 SOP(SAR Ocean Processor) 프로세서를 개발하였다. 이 프로세서를 한반도 연안 지역에 적용하여 RADARSAT-1 영상자료로부터 해풍, 파랑, 해류의 물리적 정보를 추출하였으며, 이를 현장 관련 자료와 비교하여 신뢰할만한 결과를 얻을 수 있었다.
Recently satellite SAR techniques have become essential observation tools for various ocean phenomena such as wind, wave, and current. The CMOD4 and CMOD-IFR2 models are used to calculate the magnitude of wind at SAR resolution with no directional information. Combination of the wave-SAR spectrum an...
Recently satellite SAR techniques have become essential observation tools for various ocean phenomena such as wind, wave, and current. The CMOD4 and CMOD-IFR2 models are used to calculate the magnitude of wind at SAR resolution with no directional information. Combination of the wave-SAR spectrum analysis and the inter-look cross-spectra techniques provides amplitude and direction of the ocean wave over a square-km sized imagette, The Doppler shift measurement of SAR image yields surface speed of the ocean current along the radar looking direction, again at imagette resolution. In this paper we report the development of a SAR Ocean processor(SOP) incorporating all of these techniques. We have applied the SOP to several RADARSAT-1 images of the coast of Korean peninsula and compared the results with oceanographic data, which showed reliability of spaceborne SAR-based oceanographic research.
Recently satellite SAR techniques have become essential observation tools for various ocean phenomena such as wind, wave, and current. The CMOD4 and CMOD-IFR2 models are used to calculate the magnitude of wind at SAR resolution with no directional information. Combination of the wave-SAR spectrum analysis and the inter-look cross-spectra techniques provides amplitude and direction of the ocean wave over a square-km sized imagette, The Doppler shift measurement of SAR image yields surface speed of the ocean current along the radar looking direction, again at imagette resolution. In this paper we report the development of a SAR Ocean processor(SOP) incorporating all of these techniques. We have applied the SOP to several RADARSAT-1 images of the coast of Korean peninsula and compared the results with oceanographic data, which showed reliability of spaceborne SAR-based oceanographic research.
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문제 정의
프로세서 수행 결과 출력되는 파일은 해풍 정보인 CMOD4, CMOD-IFR2 자료, 파랑 정보를 갖고 있는 SAR 영상으로부터 추출된 파랑 스펙트럼, inter-look cross-spectra 자료이며, 해류의 속도 정보를 산출할 수 있는 Doppler 아lift 결과 자료이다(Table 2). 모든 결과는 원격탐사 및 GIS 전용 상용 프로그램으로 손쉽게 열어볼 수 있도록 설계하였다.
해상에 나타나는 표면파(surface waves), 내부파(internal waves), 해류(currents), 바람(wind cells), 해저 지형에 따른 특성(bathymetric features), 선박 항적 (ship wakes), 기 름 유출(oil spills) 등과 같은 해 양학적 현상들은 후방산란계수(backscattering coefficient)나 공간적 스펙트럼 분포(spectral distribution)에 따라 2차원의 SAR 영상자료로 가시화된다(Elachi, 1988; Mouchot and Garello, 1998). 본 연구는 해양의 해풍(wind), 파랑(wave), 해류(current)와 같은 다양한 해양 현상에 대하여 인공위성 SAR 영상으로부터 풍속의 크기와 방향, 해파의 파장과 진행방향, 유속의 크기와 방향과 같은 해양물리학적 정보를 추출할 수 있는 종합적인 프로세서의 개발을 목표로 하였다.
이때 (c)는 풍향(relative wind direction), 饥은 잔차보정인수(residual correction factor)이며, 也厲明如妁但는 18개의 관련 계수로 전개되는 다항식으로 표현된다(Stoffelen and Anderson, 1997a; 1997b). 이 논문에서는 관련 다항식과 계수들의 기술을 생략하였다.
제안 방법
2절에서 기술한 CM0D4와 CMOD-IFR2 모델을 적용하여 산출된 풍속과 후방산란계수(。°)의 관계를 Fig. 2에 도시하였다. Fig.
5~1초 사이의 coherent integration time 동안 영상화가 이루어지는데, 이 시간 동안 파랑이 진행하면서 위치가 변하게 된다. 따라서 SAR 영상화 전처리 단계에서 coherent integration time을 나누어 서로 다른 시간에 얻어진 영상을 2개 이상 만들고, 이 영상간의 부정합 관계를 이용하여 파랑의 이동 방향을 추출해낸다. Cross-spectra 기법을 적용 시 파랑의 방향은 imaginary 스펙트럼 자료로부터 얻을 수 있다.
본 연구에서 개발된 sop 프로세서는 해상에서 발생되는 해풍, 파랑, 해류의 특성과 관련 물리량을 산출하기 위한 것으로 해풍 정보 추출을 위해 CM0D4와 CM0D-IFR2 경험모델을 적용하였다. 일반적으로 적용되고 있는 wave-SAR 변환식과 inter-look cross-spectra 기법을 통해 파랑의 크기와 방향 정보를 추출하였으며, Doppler shift 기법으로부터 해류나 해상에서의 움직임에 대한 이동속도와 방향 정보를 산출하였다.
본 연구에서는 SAR 영상에서 해풍, 파랑, 해류의 특성과 관련된 물리량을 종합적으로 추출하기 위해 이와 관련된 연구기법들을 적용하였으며, 주요 내용들은 다음과 같다.
이와 같이 SAR 영상으로부터 산출된 해풍, 파랑, 해류의 해양학적 파라미터를 기상자료나 해양자료 등과 같은 현장 관련 자료와 비교하여 추출된 결과를 검토하였다.
대상 데이터
4는 wave-SAR 변환식을 적용한 256x256 imagette 결과 영상이며, 파랑의 크기인 파장(wavelength)을 구하기 위해 추출된 파랑 스펙트럼으로부터 파수벡터 屋를 구하고, 식 (11) 로부터 파랑의 파장(人)을 산출하여 Table 3에 정리하였다. Fig. 4에 도시된 영상지역은 제주도 인근 해역이며, 1999년 11 월 15일, 1999닌 11월 25일, 19昭년 12월 19일에 관측된 자료들이다. Fig.
해역의 1개 영상이다. SOP 프로세서 수행 결과 도출된 자료를 비교 분석하기 위한 현장자료로는 우도에서 관측된 AWS (automatic weather system) 기상자료와 국립해양조사원(www.nori.go.kr)에서 제공하는 인천 인근의 서해안 해역의 조류예측도 자료를 참조하였다.
화살표는 속도 벡터의 방향과 크기에 따라 나타나며, 길이가 길수록 이동속도가 빠르며, LOS 방향에 한정된 안테나를 향하는 쪽 (왼쪽)과 반대쪽(오른쪽)으로 나타나고 있다. 도시된 영상 지역은 서해안 인근 덕적도 남쪽 해역이다. 이때 계산된 이동속 E.
본 연구에서 사용된 자료는 RADARSATT 영상자료로 제주도 인근 해역을 포함한 1999년 11월 15일, 1999년 11월 25일, 1999년 12월 19일 3개 영상과 2004년 11월 8일 관측된 서해안인근 해역의 1개 영상이다. SOP 프로세서 수행 결과 도출된 자료를 비교 분석하기 위한 현장자료로는 우도에서 관측된 AWS (automatic weather system) 기상자료와 국립해양조사원(www.
6은 국립해양조사원에서 제공하는 예측조류도 자료이다. 사용된 RADARSAT-1 영상자료가 관측된 2004년 11월 8일 오후 6시 30분 자료이며, 네모 상자 영역은 Fig. 5에 도시된 영상과 같은 지역이다. 이는 실측자료가 아닌 예측자료이므로 오차가 있을 수 있으나 덕적도 주변 해역의 경우 대략 서쪽으로 이동방향이 나타나고 있다.
입력파일로는 원시자료(raw data)로부터 SAR focusing 과정을 거친 CEOS 포멧의 SLC 자료를 사용한다. 프로세서 수행 결과 출력되는 파일은 해풍 정보인 CMOD4, CMOD-IFR2 자료, 파랑 정보를 갖고 있는 SAR 영상으로부터 추출된 파랑 스펙트럼, inter-look cross-spectra 자료이며, 해류의 속도 정보를 산출할 수 있는 Doppler 아lift 결과 자료이다(Table 2).
거친 CEOS 포멧의 SLC 자료를 사용한다. 프로세서 수행 결과 출력되는 파일은 해풍 정보인 CMOD4, CMOD-IFR2 자료, 파랑 정보를 갖고 있는 SAR 영상으로부터 추출된 파랑 스펙트럼, inter-look cross-spectra 자료이며, 해류의 속도 정보를 산출할 수 있는 Doppler 아lift 결과 자료이다(Table 2). 모든 결과는 원격탐사 및 GIS 전용 상용 프로그램으로 손쉽게 열어볼 수 있도록 설계하였다.
이론/모형
, 2000)을 적용하여 SAR 영상의 후방산란계수로부터 풍속을 구하였다. 또한 wave-SAR 변환 방법을 통해 파랑의 스펙트럼을 추출하고 파장과 파의 진행방향을 산출하였으며, 이때 발생되는 파랑 방향에 대한 180° 모호성(180° ambiguity)의 문제를 해결하기 위하여 inter-look cross-spectra 기법 (Engen and Johnsen, 1995; Bao and Alpers, 1998; Dowd et al., 2001)을 적용하였다. 해류의 속도 정보는 단위 산란체에 대하여 SAR 영상이 얻어지는 시간 동안에 해상의 산란체가 움직이면서 발생하는 Doppler shift를 이용한 기법 (Chapron et al.
이 연구에서는 해상풍의 정보를 추출하기 위해 CMOD4 (Stoffelen and Anderson, 1997a; 1997b) 와 CM0D-IFR2 (IFREMER-CERSAT, 1购) 경험모델과 편광 비 (polarization ratio)를 이용한 비례식(Horstmann et al., 2000)을 적용하여 SAR 영상의 후방산란계수로부터 풍속을 구하였다. 또한 wave-SAR 변환 방법을 통해 파랑의 스펙트럼을 추출하고 파장과 파의 진행방향을 산출하였으며, 이때 발생되는 파랑 방향에 대한 180° 모호성(180° ambiguity)의 문제를 해결하기 위하여 inter-look cross-spectra 기법 (Engen and Johnsen, 1995; Bao and Alpers, 1998; Dowd et al.
이와 같이 wave-SAR 변환식으로 추출된 파랑의 방향은 180° 모호성(ambiguity)을 가지며, 이러한 모호성을 해결하기 위해 inter니ook cross-spectra 연구기법을 적용하였다. 이 기법은 단일 지점에 대하여 SAR 영상을 얻을 때 약 0.
일반적으로 적용되고 있는 wave-SAR 변환식과 inter-look cross-spectra 기법을 통해 파랑의 크기와 방향 정보를 추출하였으며, Doppler shift 기법으로부터 해류나 해상에서의 움직임에 대한 이동속도와 방향 정보를 산출하였다. SOP 수행결과와 현장관련 자료를 비교하여 본 결과 신뢰할만할 결과를 얻을 수 있었다.
, 2001)을 적용하였다. 해류의 속도 정보는 단위 산란체에 대하여 SAR 영상이 얻어지는 시간 동안에 해상의 산란체가 움직이면서 발생하는 Doppler shift를 이용한 기법 (Chapron et al., 2005)으로 산출하였다.
성능/효과
풍랑이 너울과 같이 충분히 발달된 경우는 영상 내에서 육안식별로도 파랑의 특징을 구별할 수 있을 뿐 아니라 스펙트럼 분석 결과도 신뢰할만한 값과 오차범위를 보임을 알 수 있다. AWS 기상자료는 파랑의 진행 방향에 대한 직접적인 정보를 제공하지는 못하지만 파랑의 발달 정도와 방향성을 가늠해볼 수 있는 참고자료로 활용 가능할 것으로 판단되며, 영상처리결과와 비교하여 볼 때 파랑 스펙트럼 및 크로스 스펙트럼 결과들과 부합함을 알 수 있었다.
기상상태였음을 알 수 있다. 풍랑이 너울과 같이 충분히 발달된 경우는 영상 내에서 육안식별로도 파랑의 특징을 구별할 수 있을 뿐 아니라 스펙트럼 분석 결과도 신뢰할만한 값과 오차범위를 보임을 알 수 있다. AWS 기상자료는 파랑의 진행 방향에 대한 직접적인 정보를 제공하지는 못하지만 파랑의 발달 정도와 방향성을 가늠해볼 수 있는 참고자료로 활용 가능할 것으로 판단되며, 영상처리결과와 비교하여 볼 때 파랑 스펙트럼 및 크로스 스펙트럼 결과들과 부합함을 알 수 있었다.
후속연구
SOP 수행결과와 현장관련 자료를 비교하여 본 결과 신뢰할만할 결과를 얻을 수 있었다. 추후 해양에서 발생되는 다양한 현상을 관측한 영상자료 및 이와 관련된 현장 실측자료들이 확보되고, 정확하고 정밀한 정보 추출을 위한 알고리즘 보완 및 수정 단계를 거치게 되면 더욱 향상된 정보추출이 가능할 것으로 기대된다.
측정 대상이 해풍인 경우 CMOD4와 CMOD-IFR2 모델은 10-20 m의 영상 해상도 내의 풍속 정보를 얻을 수 있으나 방향에 대한 정보는 현장자료나 관련 자료를 참조하여 해결해야 하는 한계점이 있다. 앞서 언급한 바와 같이 파랑 정보추출 기법 중 wave-SAR 변환 기법은 방향에 대한 180° 모호성을 해결하지 못하는 한계가 있으며, 반면 inter-look cross-spectra 기법으로 이를 해결할 수 있다.
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