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초록

이 논문에서는 중심주파수 9.65 GHz의 X-밴드 안테나를 이용한 원형레일 기반의 지상 SAR(Arc-SAR) 시스템의 반복 실험을 통해 대기 효과를 정량적으로 분석하였다. 안정된 신호 획득을 위해 고정된 삼각삼면반사체 4개를 사용하였는데 이에 의한 신호는 약 43시간에 걸쳐 연속적으로 획득되었다. 분석 결과 반사체는 고정된 상태였지만 약 5 radian(12.4 mm)의 최대 오차를, 총 65회의 실험에 대한 RMSE는 1.62 radian(4 mm)을 보였다. 이러한 위상변화 양상은 온도, 습도, 그리고 기압을 통해 산출되는 대기굴절률의 변화 양상과 높은 상관관계를 보였다. 대기굴절률을 이용한 보정을 선택된 16시간에 대해 적용하였고 보정 결과 RMSE는 1.74 radian(4.3 mm)에서 0.10 radian(0.24 mm)으로 감소하여 보정이 효과적으로 이루어졌음을 확인하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, an atmospheric effect of repetitive measurements of X-band (9.65 GHz) arc-rail type GB-SAR (ArcSAR) system was quantitatively analyzed. Four artificial triangular trihedral corner reflectors as stationary targets for getting stable back scattered signal during 43 hours continually. Th...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 고정된 산란체에서 위상변화가 발생하고, 그 주기가 약 24시간이라는 점을 근거로 기상변화가 위상변화의 원인이라고 추정하고 이에 따른 영향을 보정하고자 하였다.
  • 그러므로 대기굴절률을 이용한 위상변화 보정을 실시한 후 보정 전 · 후 결과를 비교함으로써 변위탐지 정밀도 향상을 위한 대기굴절률 보정의 필요성에 대해 확인하고자 하였다.
  • 60 radiadn으로 나타났다. 위상변화와 기상변화 양상을 통해 서로 관계가 있음을 파악하고 기상변화를 이용한 위상변화 보정을 실시하고자 하였다. 보정은 대기 중 온도, 습도, 그리고 기압을 이용해 산출되는 대기굴절률을 이용하여 이루어졌고, 총 43시간의 측정 시간 중 가장 급격한 변화를 보인 연속 16시간에 대해 적용하였다.
  • 본 연구에서와 동일한 RF 장비를 이용해 변위탐지 연구를 수행했던 이재희 외(2010)에서도 대기 중 습도의 영향을 보정하여 정밀도가 향상됨을 확인하였다. 이에 본 연구에서는 새로 개발된 원형레일 기반의 지상 SAR(Arc-SAR)시스템의 연속적인 스팟모드(spot-mode) 실험을 통해 대기 변화가 위상 변화에 끼치는 영향을 정량적으로 분석하고자 하였다. 분석 시에는 Noferini et al.

가설 설정

  • 1회 측정에 소요되는 시간에 대한 모든 데이터를 평균하여 그 실험차수에 대한 자료라 가정하였고 이를 통해 계산된 온도와 습도를 Fig. 5(a)에, 최소 · 최대 · 평균값을 요약하여 Table 2에 나타냈다.
  • 특정 물체가 완전히 고정된 상태라고 가정하고, Arc-SAR 영상에서 위상 변화가 발생한다면 이는 곧 기상변화에 의한 것이라고 판단할 수 있다. 만약 위상변화와 대기굴절률의 관계를 정량적으로 파악하여 보정상수를 산출할 수 있다면, 미세한 변위 탐지를 필요로 하는 지역에 보다 정밀한 분석에 도움이 될 수 있을 것이다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
동일한 지역에 대해 반복적인 측정을 통해 획득한 SAR 영상의 장점은 무엇인가? 마이크로파를 이용하는 Synthetic Aperture Radar(SAR) 시스템은 개발 초기 인공위성이나 항공기에 탑재되어 운용되었다. 동일한 지역에 대해 반복적인 측정을 통해 획득한 SAR 영상은 간섭기법을 이용하여 지역 내에서 발생하는 변위를 높은 정밀도로 분석할 수있다는 장점을 지닌다. 최근에는 이러한 SAR의 원리를 지상에서 적용한 지상 SAR(Ground-Based SAR) 시스템이 한국을 비롯한 일부 국가에서 연구 및 개발되었다.
본 연구에서 VV 편파 r1의 위상변화와의 관계를 나타낸 그래프에의 x축을 대기굴절률, y축을 위상변화로 설정하였을 때, 기울기와 절편은 무엇으로 활용할 수 있는가? 99 이상의 높은 값을 나타낸다. 이때의 기울기와 절편은 보정상수로 활용할 수 있다. 산출된 보정상수를 이용하여 각 지점에서의 위상을 보정하였으며, 대표적으로 선택된 구간에서의 VV 편파 r1의 결과를 Fig.
Arc-SAR 시스템이란 무엇인가? 본 연구에서 이용된 Arc-SAR 시스템은 선형레일 기반의 지상 SAR(GB-linear SAR) 시스템의 일부 한계 점을 극복하고자 차량에 탑재한 원형레일 기반의 지상 SAR 시스템이다. 선형레일 기반의 SAR 시스템의 한계 점이란 고정밀 레일 설치에 따른 비용과 시간의 투자, 그리고 제한된 합성 구간을 의미한다.
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참고문헌 (14)

  1. 이재희, 이훈열, 조성준, 성낙훈, 김정호, 2010. GBSAR 간섭기법을 이용한 반사체의 인위적 변위 탐지 및 대기습도 보정, 대한원격탐사학회지, 26(2): 123-131. 

  2. 이재희, 김광은, 조성준, 성낙훈, 이훈열, 2012. Arc-SAR 시스템 개발 및 결과영상, 2012 대한원격탐사학회 춘계학술대회 논문집, 무주, Mar. 29-30. 79-83. 

  3. 이훈열, 조성준, 성낙훈, 김정호, 2007. GB-SAR의 개발(II): 영상화 기법, 대한원격탐사학회지, 23(4): 247-256. 

  4. 이훈열, 2012. personal communication. 

  5. Cho, B.-L., Y.-K. Kong, H.-G. Park, and Y.-S. Kim, 2006. Automobile-based SAR/InSAR system for ground experiments. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 3(3): 401?405. 

  6. Garmatyuk. D.S. and R.M. Narayanan, 2002. Ultrawideband continuous-wave random noise Arc-SAR. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 40(12): 2543?2552. 

  7. Lee, H., S.-J. Cho, and K.-E. Kim, 2010. A groundbased arc-scanning synthetic aperture radar(ArcSAR) system and focusing algorithms, Proc. of 2010 International Geoscience and Remote Sensing Symposium, Honolulu, Hawaii, July. 25-30, 3490-3493. 

  8. Leva, D., G. Nico, D. Tarchi, J.F. Guasch, and A.J. Sieber, 2003. Temporal analysis of a landslide by means of a Ground-Based SAR interferometer, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 41(4): 745-752. 

  9. Luzi, G., M. Pieraccini, D. Mecatti, L. Noferini, G. Macaluso, A. Tamburini, and C. Atzeni 2007. Monitoring of an Alpine glacier by means of Ground-Based SAR interferometry, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 4(3): 495-499. 

  10. Noferini, L., M. Pieraccini, D. Mecatti, G. Luzi, C. Atzeni, A. Tamburini, and M. Broccolato, 2005. Permanent scatterers analysis for atmospheric correction in ground-based SAR interferometry, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 43(7): 1459-1471. 

  11. Pieraccini, M., D. Mecatti, L. Noferini, G. Luzi, G. Franchioni, and C. Atzeni, 2002. SAR interferometry for detecting the effects of earthquakes on buildings, NDT&E International, 35(2002): 615-625. 

  12. Pipia. L., X. Fabregas, A. Aguasca, and C. Lopez- Martinez, 2008. Atmospheric artifact compensation in ground-based DInSAR applications, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 5(1): 88-92. 

  13. Tarchi, D., N. Casagli, R. Fanti, D.D. Leva, G. Luzi, A. Pasuto, M. Pieraccini, and S. Silvano, 2003. Landslide monitoring by using ground-based SAR interferometry: an example of application to the Tessina landslide in Italy, Engineering Geology, 68: 15-30. 

  14. Zebker, H.A., P.A. Rosen, and S. Hensley, 1997. Atmospheric effects in interferometric synthetic aperture radar surface deformation and topographic maps, Journal of Geophysics Research, 102(B4): 7547-7563. 

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