[논문]ALOS-1 L-band PALSAR와 COSMO-SkyMed X-band SAR 시계열 영상을 이용한 도심지 변위관측 성능 비교 분석

최정현; 김상완

doi:10.7780/kjrs.2018.34.2.1.10

ALOS-1 L-band PALSAR와 COSMO-SkyMed X-band SAR 시계열 영상을 이용한 도심지 변위관측 성능 비교 분석
Comparison of Observation Performance of Urban Displacement Using ALOS-1 L-band PALSAR and COSMO-SkyMed X-band SAR Time Series Images 원문보기

대한원격탐사학회지 = Korean journal of remote sensing, v.34 no.2 pt.2, 2018년, pp.283 - 293

최정현 (연세대학교 지구시스템과학과) , 김상완 (세종대학교 에너지자원공학과)

초록
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본 연구에서는 두개의 SAR 위성(ALOS-1과 COSMO-SkyMed) 영상에 PSInSAR 기술을 적용하여 각기 다른 센서 특성에 따른 변위 관측 성능의 차이를 분석하였다. 수치지형도 레이어로부터 건물 레이어를 추출하여, SAR 위성 영상으로부터 추출된 PS를 건물구조물과 지표면에서 추출되는 PS로 분류하고 각각 밀도 분석을 수행하였다. 연구지역에서 추출된 PS의 밀도는 ALOS-1 PALSAR의 경우 $0.023point/m^2$, COSMO-SkyMed는 $0.1point/m^2$로 ALOS-1에 비해 4배 이상의 PS가 추출되었다. 또한, 건물에서의 PS 밀도뿐만 아니라 지면에서의 관측 밀도도 크게 증가하였다. ALOS-1 PALSAR의 평균 변위속도는 ${\pm}1cm/yr$ 이내의 값을 갖는 반면 COSMO-SkyMed의 경우 ${\pm}0.3cm/yr$ 이내의 매우 안정적인 값을 보이고 있다. 비록 동일 기간의 자료를 사용한 것이 아니기 때문에 정량적인 비교는 어렵지만, L-band에 비해 X-band SAR 시스템의 변위관측 정밀도가 매우 높다고 할 수 있다. X-band와 L-band SAR 영상 비교분석을 통해 지반침하, 싱크홀과 같이 도심지 지표면에서 유용한 신호를 획득하는 것이 중요한 연구에서 PS 관측 밀도 및 변위 관측 정밀도를 고려하였을 때 X-band SAR 자료가 매우 효과적이다.

Abstract ▼ AI-Helper

We applied PSInSAR to two SAR satellite (ALOS-1 and COSMO-SkyMed) images and analyzed the difference in displacement observation performance according to sensor characteristics. The building layer was extracted from the digital topographic map, and the PS extracted from the SAR image was classified into two groups(building structure and ground surface) for density analysis. The density of PS extracted from the research area was $0.023point/m^2$ for ALOS-1 PALSAR and $0.1point/m^2$ for COSMO-SkyMed, more than 4 times PS was extracted compared to ALOS-1. In addition, not only the PS density in the building, but also the density in the ground were greatly increased. The average displacement velocity of ALOS-1 PALSAR is within ${\pm}1cm/yr$, while for COSMO-SkyMed it is within ${\pm}0.3cm/yr$. Although it is difficult to make quantitative comparisons because it does not use the data for the same period, it can be said that the accuracy of X-band SAR system is very high compared to the L-band. In consideration of PS observation density and observation accuracy of displacement, X-band SAR data is very effective in research where it is important to acquire useful signals from the ground surface, such as ground subsidence and sinkhole.

주제어

표/그림 (14)

표 Table 1. Characteristics of COSMO-SkyMed X-band SAR and ALOS-1 L-band PALSAR data
표 Table 2. ALOS-1 PALSAR data list with interferometric parameters and temperature
표 Table 3. COSMO-SkyMed data list with interferometric parameters and temperature
그림 Fig. 1. Flowchart of PS processing including thermal expansion correction (Kim et al., 2018).
표 Table 3. Continued
그림 Fig. 2. Data processing of digital topographic map for PS density analysis.
그림 Fig. 3. PSs distribution extracted from COSMO-SkyMed data.
그림 Fig. 4. PSs distribution extracted from ALOS-1 PALSAR data.
표 Table 4. Statistics of PS densities from COSMO-SkyMed and ALOS-1
그림 Fig. 5. Spatial distributions (left) and histograms (right) of PSs' temporal coherence.
그림 Fig. 6. Spatial distributions (left) and histograms (right) of PSs' DEM error.
그림 Fig. 7. Mean deformation velocity maps estimated from (a) ALOS-1 and (b) COSMO-SkyMed.
그림 Fig. 8. Standard deviation of InSAR measurement from fitting (constant velocity) model.
그림 Fig. 9. Time series plot of LOS displacement at (a) P1 and (b) P2 marked in Fig. 7: (Top) ALOS-1 and (Bottom) COSMO-SkyMed estimates.

AI 본문요약
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문제 정의

특히 지반침하, 싱크홀과 같이 지표면에서 발생하는 현상을 관측하기 위해서는 도심지에 분포하는 구조물에서의 PS 밀도보다 지표면에서 추출되는 PS 밀도가 매우 중요하다. 본 연구에서는 X-band COSMO-SkyMed와 L-band ALOS-1 PALSAR자료 PSInSAR 기법을 이용하여 위성 특징에 따른 PSInSAR 지표변위 관측 성능에 대해 연구하였다.

가설 설정

X-band COSMOSkyMed의 센서 파장은 약 3 cm 로 동일한 해상도일 경우 C-band 및 L-band 자료보다 높은 관측 정밀도를 보인다. 각 PS에서 측정된 시계열 위성 변위와 변위속도가 일정하다고 가정한 모델변위와의 잔차를 구하였다. 이러한 잔차의 통계적 특성은 측정 정밀도에 대한 정보를 제공한다고 볼 수 있다.

제안 방법

기존 도심지 PSInSAR 적용 연구에서 방법의 한계로 지적되었던 온도에 따른 도심지 대형구조물의 열팽창 미세변위를 보정하는 알고리즘을 적용하였다. 이와 함께 연구지역의 지표변위 분석에 앞서 각각의 위성영상에서 추출한 PS 밀도 분석을 통해 연구를 위해 사용한 위성자료의 해상도별 PSInSAR 적용 특징을 분석하였다.

대상 데이터

2007년~2010년 동안 수집된 ALOS-1 PASLAR 자료와 2013년~2016년 동안 수집된 COSMO-SkyMed 위성자료를 이용하여 대전광역시의 지표 변위를 관측하였다. ALOS-1 PALSAR 자료는 Level 1.
건물구조물에서뿐만 아니라 지면에서도 다수의 PS가 추출되었음을 확인할 수 있다. ALOS-1 PALSAR 자료로부터 추출된 PS는 총 171,188개이며, 이중 건물에 위치한 PS는 36,887개 그리고 5 m 버퍼를 고려했을 경우 75,839개 이었다. 건물 폴리곤으로부터 각각 추출된 PS의 공간분포는 Fig.
X-band(약 3 cm) 센서를 탑재한 COSMO-SkyMed 위성자료와 L-band(약 24 cm) 센서를 탑재한 ALOS-1 SAR 위성자료를 이용한 지표변위 분석 결과의 특징들을 비교평가하기 위해 대전광역시 지하철 1호선 월평역 주변의 약 3 km × 2.5 km에 해당하는 주요 연구지역을 분석하였다.
시계열 분석을 통해 구한 위성 관측지점의 정밀 3차원 좌표를 가지고 있는 최종 PS를 지표면과 건물로 구분하기 위하여 국토지리정보원으로부터 NGI 포맷의 1:5,000 수치지형도를 수집하였다. 수집된 수치지형도로부터 PS밀도 분석을 위한 자료처리 과정은 Fig.
연구지역내에서 추출된 PS 중 대표적인 두개의 PS를 선택하여 시계열 변위도를 제시하였다(Fig. 9).
이 연구에서는 2010년부터 2016년까지 대전지역에서 획득된 ALOS-1 PALSAR 자료와 COSMO-SkyMed SAR 자료를 이용하여 PSInSAR 방법을 적용하였다. 기존 도심지 PSInSAR 적용 연구에서 방법의 한계로 지적되었던 온도에 따른 도심지 대형구조물의 열팽창 미세변위를 보정하는 알고리즘을 적용하였다.

데이터처리

ALOS-1과 COSMO-SkyMed SAR 자료의 시계열 분석을 통해 추출된 PS의 공간분포 특성을 분석하기 위해 최종 시계열 분석결과로부터 긴밀도가 0.8 이상인 PS만을 추출하였다. 위성 특성에 따라 추출된 PS의 공간 밀도, 그리고 건물 및 비건물에서 추출된 PS의 공간밀도를 분석하기 위하여 앞에서 추출한 건물 폴리곤과 5 m의 버퍼를 가지고 있는 건물 폴리곤 각각을 이용하였다.
COSMO-SkyMed와 ALOS-1 PALSAR 자료로부터 추출된 PS의 시계열 긴밀도의 공간분포와 히스토그램을 분석하였다(Fig. 5).
초기 간섭도에서 대기보정 및 궤도보정, DEM 보정을 마친 후 잔여 위상값을 이용하여 온도에 따른 건물의 열팽창 미세변위를 보정하였다. 대전 AWS에서 관측된 대기온도 성분에 의한 위상성분을 추정하였으며, 잔여 위상을 이용하여 대기온도 최적화 과정을 수행하였다. 사용한 위성영상의 관측 일시에 측정된 온도값과 최적화 과정을 이용해 보정된 온도값은 Table 2와 3에 기재하였다.
수집된 위성영상의 초기자료처리 및 간섭기법 자료 처리는 상용프로그램 GAMMA 및 연구실 개발 프로그램을 이용하였다. 100 m 높이의 건물에서 온도차가 50°C일 경우 열팽창 또는 수축에 의해 약 6 cm의 변위가 발생한다(Crosetto et al.
시계열 분석과정에서 추정된 DEM의 오차를 분석하였다(Fig. 6).
8°C이다. 알고리즘을 통해 보정된 온도값을 이용하여 연구지역의 각 PS 점의 최종 변위값을 재계산하여 연구지역의 최종 지표 변위를 계산하였다.
2와 같다. 주요 연구지역인 대전광역시 월평역 주변의 수치지형도 레이어로부터 건물 레이어를 분리, SAR 위성영상으로부터 추출된 PS의 밀도 분석을 수행하였다. PS의 공간좌표 오차를 고려한 분석을 병행하여 수행하기 위해 건물레이어로부터 생선된 폴리곤을 기준으로 5 meter의 버퍼를 설정하여 버퍼 내에 존재하는 PS들도 건물에서 관측된 점으로 간주하였다.
이는 ALOS-1 PALSAR의 공간해상도가 COSMO-SkyMed에 비해 좋지 않고, 그에 따라 DEM 오차가 정확하게 보정되지 않아 PS의 3차원 공간 좌표를 결정하는데 있어서 오차가 크기 때문이다. 추출된 PS 개수를 연구지역의 면적, 건물 레이어 면적, 비건물 레이어 면적(전체면적-건물면적)으로 나누어 연구 지역 내 PS 평균 밀도를 계산하였다(Table 4). 버퍼를 고려한 경우 비건물 레이어 면적은 전체면적과 5 m 버퍼를 고려하여 구한 건물 면적과의 차를 이용하였다

이론/모형

이 연구에서는 2010년부터 2016년까지 대전지역에서 획득된 ALOS-1 PALSAR 자료와 COSMO-SkyMed SAR 자료를 이용하여 PSInSAR 방법을 적용하였다. 기존 도심지 PSInSAR 적용 연구에서 방법의 한계로 지적되었던 온도에 따른 도심지 대형구조물의 열팽창 미세변위를 보정하는 알고리즘을 적용하였다. 이와 함께 연구지역의 지표변위 분석에 앞서 각각의 위성영상에서 추출한 PS 밀도 분석을 통해 연구를 위해 사용한 위성자료의 해상도별 PSInSAR 적용 특징을 분석하였다.
, 2015). 따라서, 고해상도 위성영상 사용시 필수적으로 수행되어야 하는 도심지 열팽창 변위모델링을 위하여 Matlab으로 작성된 열팽창보정 알고리즘을 적용하였다. 열팽창 변위모델링을 위해 대전 AWS(Automatic Weather Station) 관측소에서 수집된 위성 영상 관측일의 평균기온을 초기값으로 사용하였다.

성능/효과

07 cm이다. COSMOSkyMed 자료로부터 추출된 PS는 0.05~0.5 cm내의 분포를 보이며 평균은 0.19 cm로 ALOS-1에 비해 매우 높은 변위 측정 정밀도를 가지고 있음을 확인할 수 있다.
3 cm/yr 이내의 매우 안정적인 값을 보이고 있다. X-band COSMOSkyMed의 센서 파장은 약 3 cm 로 동일한 해상도일 경우 C-band 및 L-band 자료보다 높은 관측 정밀도를 보인다. 각 PS에서 측정된 시계열 위성 변위와 변위속도가 일정하다고 가정한 모델변위와의 잔차를 구하였다.
비록 COSMO-SkyMed의 경우 높은 공간해상도로 인해 건물에서의 PS 밀도가 ALOS-1에 비해 5배 이상 증가하였으나, 비건물 지역에서도 4배 이상의 밀도 증가를 보였다. 결론적으로 지반침하, 싱크홀과 같이 건물구조물 보다는 지면에서 유용한 신호를 획득하는 것이 중요한 연구에서 COSMO-SkyMed와 같은 고해상도 SAR 영상은 PS의 밀도를 전체적으로 높이는데도 기 여할 뿐만 아니라 지면에서의 관측 밀도를 높이는 것에도 기여할 수 있음을 의미한다.
연구지역에서 추출된 PS의 밀도는 ALOS-1 PALSAR경우 0.023 point/m², COSMO-SkyMed는 0.1 point/m²으로 ALOS-1에 비해 4배 이상의 PS가 추출되었다. X-band와 L-band SAR 영상 비교분석을 통해 지반침하, 싱크홀과 같이 지면에서 유용한 신호를 획득하는 것이 중요한 연구에서 COSMO-SkyMed와 같은 고해상도 SAR 영상은 전반적인 PS 밀도 향상뿐만 아니라 지면에서의 관측 밀도를 높이는데 기여한다.
또한 고층 건물지역에서 발생하는 기존 DEM 오차도 줄일 수 있다. 이와 같은 결과를 바탕으로 연구지역에 관측된 평균변위 속도 분석을 통해 ALOS-1의 경우 대부분의 관측점은 ±1 cm/yr 이내의 값을 보이고 있으며, COSMO-SkyMed의 경우 ±0.3 cm/yr 이내의 매우 안정적인 값을 보였다. 따라서 향후 지반침하, 싱크홀과 같이 지표변위를 관측하는 연구에서는 COSMO-SkyMed와 같은 고해상도 SAR 위성 자료가 더 적합하다고 할 수 있다.

후속연구

3 cm/yr 이내의 매우 안정적인 값을 보였다. 따라서 향후 지반침하, 싱크홀과 같이 지표변위를 관측하는 연구에서는 COSMO-SkyMed와 같은 고해상도 SAR 위성 자료가 더 적합하다고 할 수 있다.
, 2015; Wegmüller and Werner, 2015). 이와 같은 다중시기 위성영상을 이용한 도심지의 지표변위 관측결과는 최근 발생하고 있는 싱크홀과 같은 도심지 지표변위에 의한 재해 발생시 원인 규명에 필요한 중요한 기초자료로 활용할 수 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	연구지역에서 변위가 발생한 지역인 유림공원은 언제부터 공사를 시작했는가?	각각의 위성의 관측기간동안 연구지역에서 변위가 발생한 지역은 월평구 갑천 인근 유림공원이다. 근린시설로 지어진 유림공원은 2007년 10월 공사를 시작하였다. 유림공원 내의 변위 상세 그래프는 Fig.
	SAR 위성영상의 시계열분석을 통해 평가할 수 있는것은?	도심지 개발에 따른 지반 침하 관측이 중요한 요즘 SAR 위성영상의 시계열분석을 통해 도심지 내의 정밀 변위를 관측, 도심지 개발과 관련된 토지이용자료 및 건물 자료를 보조자료로 활용하여 도심지의 변위발생 지역의 침하 위해성을 평가할 수 있다. SAR 위성자료를 이용한 도심지 지표변위 관측 방법은 기존 관측 기법인 수준측량, GPS 측량과 비교하였을 때 도심지의 광역적인 감시 측면에서 매우 혁신적이고 효율적인 기법이다.
	SAR 위성자료를 이용한 도심지 지표변위 관측 방법은 어떠한가?	도심지 개발에 따른 지반 침하 관측이 중요한 요즘 SAR 위성영상의 시계열분석을 통해 도심지 내의 정밀 변위를 관측, 도심지 개발과 관련된 토지이용자료 및 건물 자료를 보조자료로 활용하여 도심지의 변위발생 지역의 침하 위해성을 평가할 수 있다. SAR 위성자료를 이용한 도심지 지표변위 관측 방법은 기존 관측 기법인 수준측량, GPS 측량과 비교하였을 때 도심지의 광역적인 감시 측면에서 매우 혁신적이고 효율적인 기법이다. 특히 본 연구에서 사용된 PSInSAR(Persistent Scatterer Interferometic SAR)는 레이더 영상에서 도심지 대형구조물, 교량 등과 같은 시설물에서 관측된 고정 산란체, Persistent Scatterer(PS)를 이용하여 mm/yr의 정밀도로 대형구조물의 안정성 및 도심지의 지표변위를 관측하기 때문에 지속적 관리가 필요한 도심지역에 널리 활용되고 있다(Ferretti et al.

참고문헌 (6)

Colesanti, C., A. Ferretti, C. Prati, and F. Rocca, 2003. Monitoring landslides and tectonic motions with the Permanent Scatterers Technique, Engineering Geology, 68(1-2): 3-14.

상세보기
Crosetto, M., O. Monserrat, M. Cuevas-Gonzalez, N. Devanthery, G. Luzi, and B. Crippa, 2015. Measuring thermal expansion using X-band persistent scatterer interferometry, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 100: 84-91.

상세보기
Ferretti, A., C. Prati, and F. Rocca, 2000. Nonlinear subsidence rate estimation using permanent scatterers in differential SAR interferometry, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 38(5): 2202-2212.

상세보기
Ferretti, A., C. Prati, and F. Rocca, 2001. Permanent scatterers in SAR interferometry, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 39(1): 8-20.

상세보기
Kim, S.-W., J.-H. Choi, S.-H. Hong, J.-H. Lee, J. Cho, and M.-J. Lee, 2018. Monitoring the risk of large building collapse using persistent scatterer interferometry and GIS, Terrestrial, Atmospheric and Oceanic Sciences Journal, 29(5): 1-11.

상세보기
Wegmuller, U. and C. Werner, 2015. Mitigation of thermal expansion phase in persistent scatterer interferometry in an urban environment, 2015 Joint Urban Remote Sensing Event, Lausanne, Switzerland, Mar. 30 - Apr. 1, pp. 1-4.

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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