[논문]차분 간섭 기법을 이용한 지표면 수분함유량 변화 탐지

박신명; 오이석

doi:10.5515/kjkiees.2013.24.4.459

차분 간섭 기법을 이용한 지표면 수분함유량 변화 탐지
Remote Sensing of Soil Moisture Change Using a Differential Interferometry Technique 원문보기

韓國電磁波學會論文誌 = The journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science, v.24 no.4, 2013년, pp.459 - 465

박신명 (홍익대학교 전자정보통신공학과) , 오이석 (홍익대학교 전자정보통신공학과)

초록
AI-Helper

본 논문에서는 차분 간섭 기법(differential interferometry)을 이용하여 지표면의 높이 변화를 탐지하고, 이를 이용하여 지표면 수분함유량의 변화를 알아낸다. 본 연구에서는 COSMO-SkyMed SAR 영상을 이용하여 DInSAR(DiFferential Interferometric SAR) 기법을 확인한다. 침투 깊이는 지표면 수분함유량에 따라 달라지며, 그에 따라 수신하는 신호의 위상이 변하게 된다. 지표면의 높이와 그 변위는 두 수신 신호의 위상차를 이용하는 레이더 간섭 기법(radar inteferometry)을 통하여 탐지할 수 있다. 변위 변화를 분석하기 위해 동일 지역의 영상 3장 중 한 장을 기준 영상(reference image)으로 사용한다. 동일 지역의 기준 영상과 나머지 두 영상은 각각 차분 간섭 기법으로 처리한다. 이 차분 간섭 기법을 검증하기 위해 실제 영상 획득 지역의 수분함유량을 측정하였다. 측정한 수분함유량을 이용하여 지표면의 침투 깊이를 계산하고, 차분 간섭 기법을 통하여 얻은 지표면 변위 정보와 비교 분석한다.

Abstract ▼ AI-Helper

This paper presents a differential interferometry technique for soil moisture change detection by measuring surface-height variation. COSMO-SkyMed SAR images were used to verify the DInSAR(differential interferometric SAR) technique. The soil penetration depth changes according to soil moisture, that causes phase change of the received signal. The height of soil surface and its displacement can be detected by a radar interferometry technique using phase difference of two received signals. To retrieve displacement variation, one of three SAR images is used as a reference image. Reference image and other two images are processed by the differential interferometry technique in the same area. The soil moisture was measured for the test sites to verify the DInSAR technique. The penetration depth is calculated by using the in-situ measured soil moisture data and it is compared with the displacement values acquired by the DInSAR technique.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 논문에서는 SAR 간섭 기법을 이용하여 지표면 정보를 추출하고, 지표면의 수분함유량에 따른 변화를 알아낸다. 지표면 정보 변화를 분석하기 위해 동일한 수원 지역을 촬영한 X-밴드 대역의 SAR인 COSMO-SkyMed SAR 영상 3장을 이용하였으며, 3장 중 하나를 기준 영상(reference or master image)으로 정하여 나머지 2장과 각각 SAR 간섭 기법을 이용하여 지표면 정보를 추출하였다.

제안 방법

10월 31일을 기준으로 하여 각 침투 깊이를 비교하였다. 지표면의 수분함유량을 이용하여 계산한 침투 깊이와 위성 SAR 영상으로부터 얻은 변위 데이터를 비교해 보면, 10월 31일과 10월 15일의 경우, 맨 땅 A1에서 침투 깊이 차는 +0.
2011년 10월 31일을 기준영상으로 정하고, 10월 15일과 11월 15일 영상을 부 영상으로 정하여 10/31 & 10/15, 10/31 & 11/15 영상 쌍에 대해 각각 SAR 간섭 기법을 적용하였다.
지표면 정보 변화를 분석하기 위해 동일한 수원 지역을 촬영한 X-밴드 대역의 SAR인 COSMO-SkyMed SAR 영상 3장을 이용하였으며, 3장 중 하나를 기준 영상(reference or master image)으로 정하여 나머지 2장과 각각 SAR 간섭 기법을 이용하여 지표면 정보를 추출하였다. 또한, SAR 영상 획득 당일 수원 지역의 지표면 변수(ground truth) 데이터인 수분함유량, 지표면 거칠기를 측정하였다. 지표면 수분함유량을 이용하여 지표면 침투 깊이를 계산하고, SAR 간섭 기법을 이용하여 추출한 지표면 변위 정보와 비교 분석한다.
본 논문에서는 지표면의 수분함유량 변화를 탐지 하기 위해 차분 간섭 기법을 수행하였으며, 차분 간섭 기법을 통해 얻은 지표면의 변위 데이터와 측정을 통해 획득한 수분함유량을 이용하여 계산한 침투 깊이를 비교하여 정확도 검증을 수행하였다. 맨 땅의 경우, 변위 데이터와 침투 깊이 차는 오차 범위 10 % 이내로 비교적 정확한 결과를 얻었으며, 이를 통해 차분 간섭 기법을 통해 지표면의 수분함유량 변화를 탐지할 수 있다는 사실을 확인할 수 있었다.
실제 위성 SAR 데이터로부터 추출한 지표면 변위 정보와 측정한 수분함유량으로부터 계산한 침투 깊이를 비교 연구하기 위해서, 앞선 SAR 간섭 기법을 실제 위성 SAR 데이터에 적용하였다. 이를 위해 사용된 위성 SAR 데이터는 COSMO-SkyMed의 1ASCSB 급으로 처리된 Stripmap mode data를 적용하였다.
전파의 침투 깊이는 토양 수분 함유량과 주파수의 함수이며, 수분 함유량에 따라 변화의 폭이 넓다. 위성 SAR 데이터로부터 추출한 지표면의 변위 정보를 검증하기 위해 실제 SAR 촬영 지역에서 촬영 당일 지표면 변수를 측정하였다. 측정 지역의 토양 수분 함유량을 측정하기 위해서, 깊이 3 cm와 5 cm에서 수분함유량 측정 센서(ProCheck, EC-5, DECAGON DEVICES 社)를 이용하여 데이터를 획득했다.
SAR 간섭 기법을 처리하기 위해 비행 궤적이 서로 다른 15일 간격의 동일한 입사각 정보를 갖는 3장의 SAR 영상을 이용하였다. 젖은 땅과 마른 땅을 비교하기 위해 영상 촬영 날짜와 그 전 날의 강우량을 조사하여 1장의 영상은 비가 온 날(10월 15일), 나머지 2장의 영상은 비가 오지 않은 날(10월 31일, 11월 15일)로 하여 3장의 영상을 정하였다. 2011년 10월 31일을 기준영상으로 정하고, 10월 15일과 11월 15일 영상을 부 영상으로 정하여 10/31 & 10/15, 10/31 & 11/15 영상 쌍에 대해 각각 SAR 간섭 기법을 적용하였다.
또한, SAR 영상 획득 당일 수원 지역의 지표면 변수(ground truth) 데이터인 수분함유량, 지표면 거칠기를 측정하였다. 지표면 수분함유량을 이용하여 지표면 침투 깊이를 계산하고, SAR 간섭 기법을 이용하여 추출한 지표면 변위 정보와 비교 분석한다.
본 논문에서는 SAR 간섭 기법을 이용하여 지표면 정보를 추출하고, 지표면의 수분함유량에 따른 변화를 알아낸다. 지표면 정보 변화를 분석하기 위해 동일한 수원 지역을 촬영한 X-밴드 대역의 SAR인 COSMO-SkyMed SAR 영상 3장을 이용하였으며, 3장 중 하나를 기준 영상(reference or master image)으로 정하여 나머지 2장과 각각 SAR 간섭 기법을 이용하여 지표면 정보를 추출하였다. 또한, SAR 영상 획득 당일 수원 지역의 지표면 변수(ground truth) 데이터인 수분함유량, 지표면 거칠기를 측정하였다.

대상 데이터

3 cm와 5 cm 데이터의 평균값을 보간법을 이용하여 10 cm를 0.1 cm 간격으로 나누어 총 100층의 깊이 별 수분함유량 데이터를 생성하였다. 보간법을 이용하여 생성 수분함유량 데이터를 이용하여 각 맨땅 별로 침투 깊이를 계산하였다.
SAR 간섭 기법을 처리하기 위해 비행 궤적이 서로 다른 15일 간격의 동일한 입사각 정보를 갖는 3장의 SAR 영상을 이용하였다. 젖은 땅과 마른 땅을 비교하기 위해 영상 촬영 날짜와 그 전 날의 강우량을 조사하여 1장의 영상은 비가 온 날(10월 15일), 나머지 2장의 영상은 비가 오지 않은 날(10월 31일, 11월 15일)로 하여 3장의 영상을 정하였다.
측정 지역의 토양 수분 함유량을 측정하기 위해서, 깊이 3 cm와 5 cm에서 수분함유량 측정 센서(ProCheck, EC-5, DECAGON DEVICES 社)를 이용하여 데이터를 획득했다. 각 날짜에 대해 데이터를 측정하였으며, 10월 15일은 5개, 10월 31일은 20개, 11월 15일은 25개의 샘플을 측정하였다. 10월 15일은 SAR 촬영 전 날과 당일 모두 비가 온 경우이며, 10월 31일과 11월 15일은 전 날과 당일 모두 비가 오지 않은 경우이다.
실제 위성 SAR 데이터로부터 추출한 지표면 변위 정보와 측정한 수분함유량으로부터 계산한 침투 깊이를 비교 연구하기 위해서, 앞선 SAR 간섭 기법을 실제 위성 SAR 데이터에 적용하였다. 이를 위해 사용된 위성 SAR 데이터는 COSMO-SkyMed의 1ASCSB 급으로 처리된 Stripmap mode data를 적용하였다.
위성 SAR 데이터로부터 추출한 지표면의 변위 정보를 검증하기 위해 실제 SAR 촬영 지역에서 촬영 당일 지표면 변수를 측정하였다. 측정 지역의 토양 수분 함유량을 측정하기 위해서, 깊이 3 cm와 5 cm에서 수분함유량 측정 센서(ProCheck, EC-5, DECAGON DEVICES 社)를 이용하여 데이터를 획득했다. 각 날짜에 대해 데이터를 측정하였으며, 10월 15일은 5개, 10월 31일은 20개, 11월 15일은 25개의 샘플을 측정하였다.

이론/모형

작물이나 나무, 건물 등 외부 요인에 의한 오차를 줄이기 위해 수원에 위치한 국립식량원 밭작물 연구소의 맨 땅을 기준으로 하여 SAR 간섭 기법을 적용하였다. 그리고 차분 간섭 기법을 적용하기 위해 NASA에서 SRTM(Shuttle Radar Topography Mission)을 통해 구축한 수치 표고 모델을 이용하였다. 위상 unwrapping은 MCF(Minimum Cost Flow) 기법을 이용하였으며, 위상 unwrapping 시 유수(residue)를 계산하면서 발생하는 오차를 줄이기 위해 수원에 위치한 공군 비행장을 기준점으로 정하여 처리하였다.
1 cm 간격으로 나누어 총 100층의 깊이 별 수분함유량 데이터를 생성하였다. 보간법을 이용하여 생성 수분함유량 데이터를 이용하여 각 맨땅 별로 침투 깊이를 계산하였다. 그림 3에서 약 0.
그리고 차분 간섭 기법을 적용하기 위해 NASA에서 SRTM(Shuttle Radar Topography Mission)을 통해 구축한 수치 표고 모델을 이용하였다. 위상 unwrapping은 MCF(Minimum Cost Flow) 기법을 이용하였으며, 위상 unwrapping 시 유수(residue)를 계산하면서 발생하는 오차를 줄이기 위해 수원에 위치한 공군 비행장을 기준점으로 정하여 처리하였다.
2011년 10월 31일을 기준영상으로 정하고, 10월 15일과 11월 15일 영상을 부 영상으로 정하여 10/31 & 10/15, 10/31 & 11/15 영상 쌍에 대해 각각 SAR 간섭 기법을 적용하였다. 작물이나 나무, 건물 등 외부 요인에 의한 오차를 줄이기 위해 수원에 위치한 국립식량원 밭작물 연구소의 맨 땅을 기준으로 하여 SAR 간섭 기법을 적용하였다. 그리고 차분 간섭 기법을 적용하기 위해 NASA에서 SRTM(Shuttle Radar Topography Mission)을 통해 구축한 수치 표고 모델을 이용하였다.
지표면의 수분함유량으로부터 침투 깊이를 계산하기 위해 참고문헌 [8]의 Table 2를 이용하여 깊이에 따른 유전율을 구하였다.

성능/효과

005 m의 값을 갖는다. 측정한 수분함유량을 이용하여 계산한 전파의 침투 깊이와 SAR 영상을 이용하여 추출해낸 지표면의 변위 정보의 변화는 유사성을 보이며, 이를 통해 지표면의 수분함유량 변화를 탐지할 수 있음을 보여준다.

후속연구

차분 간섭 기법을 이용하는 경우, 두 날의 수분함유량 변화를 탐지할 수 있으므로 이후에 계속적인 연구를 통해 정확한 수분함유량 탐지에 대한 방법을 개선해야 할 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	SAR 간섭 기법은 무엇에 의해 결정되는가?	SAR 간섭 기법은 두 SAR 신호의 복소 상관 계수 (complex correlation coefficient)를 이용하여 수치 표고 모델(digital elevation model)과 지표면 정보를 추출하는 기법으로 두 신호의 위상 차이에 의해 결정된다.
	SAR 간섭 기법이란?	SAR 간섭 기법은 두 SAR 신호의 복소 상관 계수 (complex correlation coefficient)를 이용하여 수치 표고 모델(digital elevation model)과 지표면 정보를 추출하는 기법으로 두 신호의 위상 차이에 의해 결정된다.

참고문헌 (10)

C. W. Lee, S. W. Kim, and J. S. Won, "Land surface soil moisture effect on DInSAR", 대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004.
Y. Oh, K. Sarabandi, and F. T. Ulaby, "Semi-empirical model of the ensemble-averaged differential mueller matrix for microwave backscattering from bare soil surfaces", IEEE Trans. Geosci. and Remote Sens., vol. 40, no. 6, pp. 1348-1355, Jun. 2002.

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N. Madsen, H. A. Zebker, and J. Martin, "Topography mapping using radar interferometry: processing techniques", IEEE Trans. Geosci. and Remote Sens., vol. 31, no. 1, pp. 246-256, Jan. 1993

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D. Massonnet, M. Rossi, E. Carmona, F. Adragna, G. Peltzer, K. Feigl, and T. Rabaute, "The displacement field of the Landers earthquake mapped by radar interferometry", Nature 364, pp. 138-142, Jul. 1993.

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H. A. Zebker, P. Rosen, and R. Goldsteinm, "On the derivation of coseismic displacement fields using differential radar interferometry: The Landers earthquake", J. Geophys. Res., vol. 99, pp. 19617-19634, 1994.

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F. T. Ulaby, P. P. Batlivala, and M. C. Dobson, "Microwave backscatter dependence on surface roughness, soil moisutre, and soil texture", IEEE Tran. Geosci. and Remote Sens., vol. GE-16, pp. 286-295, Oct. 1978.
E. G. Njoku, D. Entekhabi, "Passive microwave remote sensing of soil moisture", J. Hydrol., pp. 101- 129, 1996.
M. T. Hallikainen, F. T. Ulaby, M. C. Dobson, M. A. El-Rayes, and L. -K. Wu, "Microwave dielectric behavior of wet soil-part I: Empirical models and experimental observations", IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., vol. GE-23, no. 1, pp. 25-34, Jan. 1985.

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J. A. Kong, Electromagnetic Wave Theory, John Wiley & Sons, 1990.
M. Nolan, D. R. Fatland, "Penetration depth as a DInSAR observable and proxy for soil moisture", IEEE Trans. Geosci. and Remote Sens., vol. 41, no. 3, pp. 532-537, Mar. 2003.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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