본 논문에서는 합성 개구 레이더(SAR: Synthetic Aperture Radar) 영상에서 SAR 보정용으로 설치된 삼각 전파 반사기(TCR: Trihedral Corner Reflector)의 레이더 단면적(RCS: Radar Cross Section)을 정확하게 추출하는 방법을 연구하고, SAR 보정 정확도를 분석한다. TCR의 이론적 RCS를 geometrical optics(GO)와 physical optics(PO) 방법을 이용하여 이론적으로 계산하고, 측정값과 비교하여 정확성을 검증한다. 이때에 단일 반사는 PO로, 이중 반사는 GO-PO로, 삼중 반사는 GO-GO-PO로 계산하고, 모서리 영향은 PTD(Physical Theory of Diffraction) 방법을 이용하여 이론적 RCS를 정확하게 계산한다. 크기가 다른 5개의 TCR를 설치하고, TerraSAR-X로 그 지역에 대한 위성 영상을 취득하여 그 TCR들에 대한 RCS를 추출한다. 레이더 IRF(Impulse Response Function) 특성에 의해 분산된 전력(power spill)을 모두 구하기 위해 정사각형 모양의 면적(window)을 설정하여 정확하게 RCS를 추출하고, 이 RCS를 이론적 RCS와 비교한다. 면적의 크기와 배경의 레이더 후방 산란 계수 크기에 따른 TCR의 RCS 오차를 계산하며, 최소 적분 면적과 최대 배경 산란계수 크기를 제안한다.
본 논문에서는 합성 개구 레이더(SAR: Synthetic Aperture Radar) 영상에서 SAR 보정용으로 설치된 삼각 전파 반사기(TCR: Trihedral Corner Reflector)의 레이더 단면적(RCS: Radar Cross Section)을 정확하게 추출하는 방법을 연구하고, SAR 보정 정확도를 분석한다. TCR의 이론적 RCS를 geometrical optics(GO)와 physical optics(PO) 방법을 이용하여 이론적으로 계산하고, 측정값과 비교하여 정확성을 검증한다. 이때에 단일 반사는 PO로, 이중 반사는 GO-PO로, 삼중 반사는 GO-GO-PO로 계산하고, 모서리 영향은 PTD(Physical Theory of Diffraction) 방법을 이용하여 이론적 RCS를 정확하게 계산한다. 크기가 다른 5개의 TCR를 설치하고, TerraSAR-X로 그 지역에 대한 위성 영상을 취득하여 그 TCR들에 대한 RCS를 추출한다. 레이더 IRF(Impulse Response Function) 특성에 의해 분산된 전력(power spill)을 모두 구하기 위해 정사각형 모양의 면적(window)을 설정하여 정확하게 RCS를 추출하고, 이 RCS를 이론적 RCS와 비교한다. 면적의 크기와 배경의 레이더 후방 산란 계수 크기에 따른 TCR의 RCS 오차를 계산하며, 최소 적분 면적과 최대 배경 산란계수 크기를 제안한다.
This paper presents an algorithm for retrieving precise radar cross sections(RCS) of various trihedral corner reflectors (TCR) which are external calibrators of synthetic aperture radar(SAR) systems. The theoretical RCSs of the TCRs are computed based on the physical optics(PO), geometrical optics(G...
This paper presents an algorithm for retrieving precise radar cross sections(RCS) of various trihedral corner reflectors (TCR) which are external calibrators of synthetic aperture radar(SAR) systems. The theoretical RCSs of the TCRs are computed based on the physical optics(PO), geometrical optics(GO), and physical theory of diffraction(PTD) techniques; that is, the RCS computation includes the single reflections(PO), double reflections(GO-PO), triple reflections(GO-GO-PO), and edge diffractions(PTD) from the TCR. At first, we acquire an SAR image of the area that five TCRs installed in, and then extract the RCS of the TCRs. The RCSs of the TCRs are extracted accurately from the SAR image by adding up the power spill, which is generated due to the radar IRF(Impulse Response Function), using a square window. We compare the extracted RCSs with the theoretical RCSs and analyze the difference between the theoretical and experimental RCSs of the TCR for various window sizes and various backscattering coefficient levels of the adjacent area. Finally, we propose the minimum size of the integration area and the maximum level of the backscattering coefficients for the adjacent area.
This paper presents an algorithm for retrieving precise radar cross sections(RCS) of various trihedral corner reflectors (TCR) which are external calibrators of synthetic aperture radar(SAR) systems. The theoretical RCSs of the TCRs are computed based on the physical optics(PO), geometrical optics(GO), and physical theory of diffraction(PTD) techniques; that is, the RCS computation includes the single reflections(PO), double reflections(GO-PO), triple reflections(GO-GO-PO), and edge diffractions(PTD) from the TCR. At first, we acquire an SAR image of the area that five TCRs installed in, and then extract the RCS of the TCRs. The RCSs of the TCRs are extracted accurately from the SAR image by adding up the power spill, which is generated due to the radar IRF(Impulse Response Function), using a square window. We compare the extracted RCSs with the theoretical RCSs and analyze the difference between the theoretical and experimental RCSs of the TCR for various window sizes and various backscattering coefficient levels of the adjacent area. Finally, we propose the minimum size of the integration area and the maximum level of the backscattering coefficients for the adjacent area.
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문제 정의
본 논문에서는 단일 반사, 이중 반사, 삼중 반사 그리고 전파 회절을 이용하여 TCR의 이론적 RCS를 정확하게 계산하고 측정값과 비교하여 정확성을 검증한다. 측정값은 시화호 지역에 5개의 TCR을 설치하고 TerraSAR-X로 위성 영상을 취득하여 배경 제거 적분 기법을 이용하여 RCS를 추출하였다.
이번에는 TCR을 설치한 지역(배경)의 후방 산란계수 크기가 TCR RCS 추출에 어떤 영향을 주는지 알아보기 위해 실험적 수치적 연구를 수행하였다. 표 3은 TerraSAR-X 영상에서 추출한 TCR 위치 픽셀의 후방 산란 계수와 주변 배경의 후방 산란 계수를 비교하여 보여주고 있다.
주변 산란 계수의 크기가 TCR RCS 추출에 어떤 영향을 주는지 상세히 확인해 보기 위해 시뮬레이션을 수행하였다. 먼저 영상에서 배경을 제거한 TCR의 IRF를 추출하였다.
제안 방법
SAR 영상에서 TCR의 정확한 RCS 추출을 위해서 기준이 되는 이론적 RCS를 단일 반사파, 이중 반사파, 삼중 반사파와 모서리 회절파를 고려하여 정확하게 계산하였다. 시화호 지역에 5개의 TCR을 설치하고 TerraSAR-X 영상을 획득하여 그 영상에서 적분법을 이용하여 후방 산란 계수를 추출하였다.
TCR 크기가 1.2 m와 1.8 m 사이일 때에 X-밴드 Spot-mode 영상을 이용하여 보정한다면, 적분 면적 크기는 최소한 7×7픽셀 이상이어야 하며, SAR IRF 특성을 고려한 TCR 중간 픽셀의 크기보다 30 dB 이상 작은 후방 산란 계수를 갖는 지역에 설치하는 것을 제안한다.
이 절에서는 TCR의 이론적 RCS를 정확하게 계산하는 방법을 설명한다. TCR에서 발생하는 전체 RCS의 이론적 분석은 각 표면에서 발생하는 3가지 경우의 단일 반사파, 6가지 경우의 이중 반사파, 6가지 경우의 삼중 반사파와 3개 모서리의 회절파를 고려하여 수행한다.
주변 산란 계수의 크기가 TCR RCS 추출에 어떤 영향을 주는지 상세히 확인해 보기 위해 시뮬레이션을 수행하였다. 먼저 영상에서 배경을 제거한 TCR의 IRF를 추출하였다. 크기가 1.
먼저 전체 적분 면적 크기의 변화에 따른 RCS의 변화를 분석하였다. 정사각형 적분 면적 한쪽 변 길이가 1～33픽셀까지 변화할 동안 각각의 TCR의 RCS변화를 계산하였다.
9픽셀인 경우에는 적분 픽셀은 7픽셀의 경우와 같고(33픽셀), 배경 픽셀은 36픽셀을 사용하였다. 면적 한 변의 길이 픽셀 수가 4씩 증가할 때마다 TCR 전력 적분 픽셀 줄과 배경 적분 픽셀 줄이 각각 2픽셀씩 늘어나게 설정하여 TCR의 RCS를 계산하였다(13, 17, 21, 25, 29, 33픽셀의 경우임).
SAR 영상에서 TCR의 정확한 RCS 추출을 위해서 기준이 되는 이론적 RCS를 단일 반사파, 이중 반사파, 삼중 반사파와 모서리 회절파를 고려하여 정확하게 계산하였다. 시화호 지역에 5개의 TCR을 설치하고 TerraSAR-X 영상을 획득하여 그 영상에서 적분법을 이용하여 후방 산란 계수를 추출하였다. 이론값과 비교하여 SAR 보정 상수를 얻었으며, 이 보정 상수의 오차를 분석하기 위해 적분 면적 크기의 변화와 배경 후방 산란 계수 크기 변화에 따른 RCS 오차를 계산하였다.
영상으로부터 TCR의 RCS 추출을 위해서 레이더 IRF(Impulse Response Function) 특성에 의해 분산된 전력(power spill)을 모두 적분하였다. 전력 적분 기법에서는 TCR이 설치된 주변 지역이 TCR 설치 지역과 같은 후방 산란 계수를 갖는다고 가정하고, TCR 반사 전력을 적분한 후에 배경(background) 전력을 제거하는 기법으로, RCS를 추출하는 수식은 다음과 같다[8].
시화호 지역에 5개의 TCR을 설치하고 TerraSAR-X 영상을 획득하여 그 영상에서 적분법을 이용하여 후방 산란 계수를 추출하였다. 이론값과 비교하여 SAR 보정 상수를 얻었으며, 이 보정 상수의 오차를 분석하기 위해 적분 면적 크기의 변화와 배경 후방 산란 계수 크기 변화에 따른 RCS 오차를 계산하였다.
측정값은 시화호 지역에 5개의 TCR을 설치하고 TerraSAR-X로 위성 영상을 취득하여 배경 제거 적분 기법을 이용하여 RCS를 추출하였다. 적분면적의 크기와 TCR 주변의 후방 산란 계수 크기에 따른 TCR의 RCS 오차를 계산하며, 최소 적분 면적의 크기와 최대 배경 산란계수 크기를 제안한다.
전력 적분 기법을 사용하여 TerraSAR-X 영상에서 TCR들의 RCS들을 추출하였다. 레이더 IRF 특성에 따라 발생한 분산 전력을 모두 포함하기 위해서 전체 면적의 크기가 33×33 픽셀일 경우에 SAR 영상에서 추출한 TCR들의 RCS를 이론적 RCS와 비교하여 보정상수를 계산한 결과를 표 1에 보이고 있다.
먼저 전체 적분 면적 크기의 변화에 따른 RCS의 변화를 분석하였다. 정사각형 적분 면적 한쪽 변 길이가 1～33픽셀까지 변화할 동안 각각의 TCR의 RCS변화를 계산하였다. 1픽셀 만을 사용했을 경우에는 가장 전력이 큰 픽셀을 선정하여 배경을 제외하지 않았고, 분산된 전력을 적분하지 않은 경우이다.
최종적으로 RCS는 단일, 이중, 삼중 반사파와 회절파 영향을 모두 합하여 계산하였다. 그림 2는 지름이 15 cm인 도체구를 이용하여 정확하게 보정된 측정 장비(scatterometer)로 실제 측정한 TCR의 RCS와 위의 식으로 계산한 RCS를 비교한 그림이다.
본 논문에서는 단일 반사, 이중 반사, 삼중 반사 그리고 전파 회절을 이용하여 TCR의 이론적 RCS를 정확하게 계산하고 측정값과 비교하여 정확성을 검증한다. 측정값은 시화호 지역에 5개의 TCR을 설치하고 TerraSAR-X로 위성 영상을 취득하여 배경 제거 적분 기법을 이용하여 RCS를 추출하였다. 적분면적의 크기와 TCR 주변의 후방 산란 계수 크기에 따른 TCR의 RCS 오차를 계산하며, 최소 적분 면적의 크기와 최대 배경 산란계수 크기를 제안한다.
대상 데이터
7픽셀의 경우에는 가장 전력이 큰 픽셀을 중심으로 가로 세로 3줄씩(33픽셀) 선정하여 적분하고, 나머지 픽셀(16픽셀)을 배경의 픽셀로 정하였다. 9픽셀인 경우에는 적분 픽셀은 7픽셀의 경우와 같고(33픽셀), 배경 픽셀은 36픽셀을 사용하였다. 면적 한 변의 길이 픽셀 수가 4씩 증가할 때마다 TCR 전력 적분 픽셀 줄과 배경 적분 픽셀 줄이 각각 2픽셀씩 늘어나게 설정하여 TCR의 RCS를 계산하였다(13, 17, 21, 25, 29, 33픽셀의 경우임).
SAR 영상에서 TCR의 RCS를 추출하기 위하여 TerraSAR-X 촬영 스케줄에 맞춰 시화호 지역에 크기가 다른 5개의 TCR을 설치하였다. 그림 5는 TerraSAR-X 영상에서 TCR이 설치된 지역의 영상이다.
실험에 사용한 영상 데이터는 2009년 10월 10일 09:29(UTC)에 시화호 일대를 촬영한 spot-mode beam 53에 해당하는 이중 편파(HH&VV) 영상의 level 1b 제품 형태이다.
그림 2는 지름이 15 cm인 도체구를 이용하여 정확하게 보정된 측정 장비(scatterometer)로 실제 측정한 TCR의 RCS와 위의 식으로 계산한 RCS를 비교한 그림이다. 이 실험에서 사용한 TCR 한 변의 길이는 32 cm이며, 주파수는 X-밴드 9.65 GHz이다. 정면에서 phi 방향으로 좌우 40°까지 1° 간격으로 측정하였다.
크기 별로 작은 변의 크기가 1.2 m, 1.35 m, 1.5 m, 1.65 m, 1.8 m인 TCR을 설치하였으며, 그림 5에서 화살표들이 TCR을 가리키고 있다. 시화호 일대는 갯벌을 매운 땅으로 매우 평평하고 넓은 지역에서 편차 없이 일정한 후방 산란 계수를 가지는 지역으로 TCR을 설치하기에 적합하다.
먼저 영상에서 배경을 제거한 TCR의 IRF를 추출하였다. 크기가 1.5 m인 TCR의 IRF를 추출하였으며, 추출된 RCS는 이론값과 같은 43.49 dBsm이다. 그림 7은 추출된 IRF와 임의로 발생시킨 후방 산란 계수를 더하여 얻은 TCR의 SAR 영상을 보여 준다.
이론/모형
영상에서 보정기의 RCS를 추출하기 위해 대표적인 RCS 추출 기법인 배경 제거 적분 기법을 사용한다. 이 때 RCS 추출 정확도가 곧 보정의 정확도를 결정한다.
성능/효과
표 3은 TerraSAR-X 영상에서 추출한 TCR 위치 픽셀의 후방 산란 계수와 주변 배경의 후방 산란 계수를 비교하여 보여주고 있다. 영상에서 얻은 TCR 주변 산란 계수 범위가 －13～－16 dB이고, 이 산란 계수의 표준 편차 범위는 6.1～6.8 dB임을 알 수 있다.
그림 7은 추출된 IRF와 임의로 발생시킨 후방 산란 계수를 더하여 얻은 TCR의 SAR 영상을 보여 준다. 이 때 TCR이 위치한 중앙 픽셀의 산란 계수는 35.2 dB이고, 배경 후방 산란 계수의 크기는 0 dB이며, 후방 산란 계수의 표준 편차는 1 dB이고, 방위와 거리 방향의 상관 길이는 1픽셀이다.
이론값의 경우, ±35° 내에서 삼중 반사에 의한 RCS가 가장 높은 값을 보였으며, 중심에서 단일 반사와 이중 반사의 영향으로 전체 RCS값이 올라갔다.
적분 면적이 7×7픽셀 이상이 되면 오차가 0.05 dB 미만이 되어 적분 면적 크기는 RCS 변화에 큰 영향을 미치지 않는 것을 확인할 수 있다.
측정 결과와 이론값이 ±5° 사이에서 rms error가 0.09 dBsm으로 매우 정확한 것을 확인하였다.
후속연구
8 m TCR들에서 보이는 이론적 RCS와 영상 추출 RCS와의 차이는 TCR 설치 혹은 TCR 구조 변형이 주는 오차로 여겨진다. 또한, TerraSAR-X의 영상보정이 완벽하지 않을 가능성도 배제할 수 없으므로 향후에 여러 다른 배경을 이용한 SAR 외부 보정 실험들을 수행할 필요가 있다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
SAR 위성의 장점은?
SAR 위성은 광학 위성과는 달리 기후, 시간에 관계없이 전천후로 사용이 가능하다는 장점으로 인해 지표면 정보 식별, 생태계 감시, 해양 감시, 재해 감시뿐만 아니라 군사 목적 등 다양한 분야에서 활용되고 있다[1]. 이러한 SAR 영상의 활용은 곧 영상의 품질에 의존하며, 영상의 품질은 위성의 성능뿐 아니라 발사 후 위성의 검보정 정확도에 직결된다.
SAR 위성은 어떤 분야에서 활용되고 있나?
SAR 위성은 광학 위성과는 달리 기후, 시간에 관계없이 전천후로 사용이 가능하다는 장점으로 인해 지표면 정보 식별, 생태계 감시, 해양 감시, 재해 감시뿐만 아니라 군사 목적 등 다양한 분야에서 활용되고 있다[1]. 이러한 SAR 영상의 활용은 곧 영상의 품질에 의존하며, 영상의 품질은 위성의 성능뿐 아니라 발사 후 위성의 검보정 정확도에 직결된다.
보정 목표물 중 수정보정기의 장점은?
보정 목표물에는 크게 능동보정기와 수동보정기로 나뉘며, 능동보정기는 작은 크기에 RCS의 조절이 가능하다는 장점이 있는 반면 높은 비용을 감수해야 한다. 수동보정기는 반대로 부피는 크지만 상대적으로 저렴하다는 장점이 있다. 대표적인 수동보정기로는 삼각 전파 반사기(TCR)가 있으며, 각도 오차에 따른 RCS 변화가 적어 정확한 보정에 유리하다[3].
참고문헌 (8)
F. T. Ulaby, R. K. Moore, and A. K. Fung, Microwave Remote Sensing Active and Passive, vol. III, Artech House, 1986.
K. Sarabandi, L. E. Pierce, and F. T. Ulaby, "Calibration of a polarimetric imaging SAR", IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing, vol. 30, no. 3, pp. 540-549, May 1992.
F. T. Ulaby, C. Elachi, Radar Polarimetry for Geoscience Applications, Artech House, Inc, 1990.
C. Buck, "ASAR external calibration", Proc. of the Envisat Calibration Review, ESTEC, ESA publication SP-520, Sep. 2002.
K. Sarabandi, T. C. Chiu, "Optium corner reflectors for calibration of imaging radars", IEEE Trans. Antennas Propag., vol. 44, no. 10, pp. 1348-1361, Oct. 1996.
C. A. Balanis, Advanced Engineering Electromagnetics, John Wiley & Sons, Inc., 1989.
T. Fritz, "TerraSAR-X ground segment level 1b product format specification", Dec. 2007. http://sss.terrasar-x.dlr.de/
J-H. Na, Y. Oh, "Examination of spatial integration method for extracting the RCS of a calibration target from SAR images", Intern. Symp. Remote Sensing, vol. 1, pp. 254-257, 2007.
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