$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

다중시기 위성 레이더 영상을 활용한 변화탐지 기술 리뷰
A Review of Change Detection Techniques using Multi-temporal Synthetic Aperture Radar Images 원문보기

대한원격탐사학회지 = Korean journal of remote sensing, v.35 no.5 pt.1, 2019년, pp.737 - 750  

백원경 (서울시립대학교 공간정보공학과) ,  정형섭 (서울시립대학교 공간정보공학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

접근 불능지역에 대한 표적의 변화 정보는 국가 안보의 측면에서 매우 중요하며 이상 징후에 조속히 대응하기 위해서는 신속하고 정확한 표적의 변화 탐지 결과 도출이 필수적이다. 위성 SAR는 기상 조건과 태양고도에 상관없이 높은 정확도의 영상을 취득할 수 있으며 최근 SAR 위성 수의 증가에 따라 동일 지역에 대하여 1일 미만의 시간 해상도로 영상획득이 가능해졌다. 이러한 장점으로 접근 불능지역에 대한 변화 탐지를 수행할 때 활용성이 크게 증대되었다. 위성 SAR에서 일반적으로 활용 가능한 정보는 강도와 위상 정보로 각각의 기술을 기반으로 변화 탐지 기술이 개발되었다. 강도기반 변화 탐지(ACD; Amplitude Change Detection), 긴밀도 기반 변화 탐지(CCD; Coherence Change Detection). 각각의 알고리즘은 정보의 특성 차이에 따라 변화탐지 기술 구현을 위한 전처리 과정이 다르고 각 알고리즘의 최종 탐지 결과물에 차이가 있다. 따라서 각각의 관측기술에 대한 학술적인 연구동향을 분석함으로써 각 변화탐지 기술의 장단점을 상호보완 할 수 있다. 본 논문의 목적은 위성 SAR 영상을 활용한 변화탐지와 관련하여 기존에 수행된 연구 문헌을 수집하고 동향을 파악하는 것이다. 이 연구는 지속적인 지표변화 탐지를 위한 필요 조건을 조사하여 향후 접근 불능지역에 대한 주기적 탐지 연구를 수행하는데 활용할 예정이다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Information of target changes in inaccessible areas is very important in terms of national security. Fast and accurate change detection of targets is very important to respond quickly. Spaceborne synthetic aperture radar can acquire images with high accuracy regardless of weather conditions and sola...

주제어

표/그림 (4)

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 따라서, 본 연구에서는 국내·외 위성 SAR 기반 변화탐지 기술 및 활용 동향을 조사하고 향후 발전 방향을 제시하고자 한다. 세부적으로는 1) 다중시기 위성 SAR의 강도 및 긴밀도 정보를 활용한 변화 탐지 기술, 2) 다중시기 위성 SAR 변화 탐지 기술 적용을 위한 촬영 환경 특성으로 내용을 구성하여 각 분야에 대한 연구 동향을 제시하고자 한다. 본 연구의 과정에서 제시된 연구 결과는 차세대 위성 SAR 개발과 영상처리 기술에 의한 신뢰성 높은 영상정보를 기반으로 군사적·과학적 의사결정을 지원할 수 있는 선행 연구로써 이바지할 것이다.
  • 두 번째로는 생성된 강도 비 영상에 대하여 변화 지역과 비변화 지역을 통계적으로 구분하는 방법에 관한 연구이다. 일반적으로 활용되는 이진화 기법인 K&I 알고리즘, Otsu 알고리즘 등이 정규분포를 가정한다는 점에서 강도비 영상에 직접 적용하기 어렵다(Park, 2016; Bazi et al.
  • 따라서, 본 연구에서는 국내·외 위성 SAR 기반 변화탐지 기술 및 활용 동향을 조사하고 향후 발전 방향을 제시하고자 한다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
위성 SAR에서 일반적으로 활용 가능한 정보 두 가지는? 이러한 장점으로 접근 불능지역에 대한 변화 탐지를 수행할 때 활용성이 크게 증대되었다. 위성 SAR에서 일반적으로 활용 가능한 정보는 강도와 위상 정보로 각각의 기술을 기반으로 변화 탐지 기술이 개발되었다. 강도기반 변화 탐지(ACD; Amplitude Change Detection), 긴밀도 기반 변화 탐지(CCD; Coherence Change Detection).
위성 SAR의 장점은? 접근 불능지역에 대한 표적의 변화 정보는 국가 안보의 측면에서 매우 중요하며 이상 징후에 조속히 대응하기 위해서는 신속하고 정확한 표적의 변화 탐지 결과 도출이 필수적이다. 위성 SAR는 기상 조건과 태양고도에 상관없이 높은 정확도의 영상을 취득할 수 있으며 최근 SAR 위성 수의 증가에 따라 동일 지역에 대하여 1일 미만의 시간 해상도로 영상획득이 가능해졌다. 이러한 장점으로 접근 불능지역에 대한 변화 탐지를 수행할 때 활용성이 크게 증대되었다.
변화 탐지와 관련하여 위성 SAR가 가진 매우 높은 장점 두 가지는? 변화 탐지와 관련하여 위성 SAR(Synthetic Aperture Radar)는 매우 높은 장점을 가지고 있다. 위성 SAR는 마이크로파 대역의 전자기파를 활용하는 능동형 지구관측 위성으로 1) 긴 파장 대역의 전자기파를 활용하기 때문에 대기에 대한 투과율이 높아 광학 위성보다 기상조건에 대한 영향이 적으며, 2) 직접 지표 방향으로 전자기파를 방출한 뒤, 후방 산란(Back scattering) 되어 돌아오는 전자기파를 입력 받아 영상화하기 때문에 주야에 상관없이 영상 자료를 획득할 수 있는 장점이 있다 (Olmsted, 1993; Moreira, 2013). 이러한 특징에 의하여 위성 SAR는 관심 지역에 대하여 지속적인 데이터 취득에 유리하다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (57)

  1. Ajadi, O., F. Meyer, and P. Webley, 2016. Change detection in synthetic aperture radar images using a multiscale-driven approach, Remote Sensing, 8(6): 482. 

  2. Baek, W.-K., H.-S. Jung, S.-H. Chae, and W. J. Lee, 2018a. Two-dimensional Velocity Measurements of Uversbreen Glacier in Svalbard Using TerraSARX Offset Tracking Approach, Korean Journal of Remote Sensing, 34(3): 495-506 (in Korean with English abstract). 

  3. Baek, W.-K., H.-S. Jung, and S.-H. Chae, 2018b. Feasibility of ALOS2 PALSAR2 Offset-based Phase Unwrapping of SAR Interferogram in Large and Complex Surface Deformations, IEEE Access, 6(1): 45951-45960. 

  4. Baek, W.-K. and H.-S. Jung, 2018c. Precise measurements of the along-track surface deformation related to the 2016 Kumamoto Earthquakes via ionospheric correction of multiple-aperture SAR interferograms, Korean Journal of Remote Sensing, 34(6-4): 1489-1501 (in Korean with English abstract). 

  5. Baselice, F., G. Ferraioli, and V. Pascazio, 2013. Markovian change detection of urban areas using very high resolution complex SAR images, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 11(5): 995-999. 

  6. Bazi, Y., L. Bruzzone, and F. Melgani, 2005. An unsupervised approach based on the generalized Gaussian model to automatic change detection in multitemporal SAR images, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 43(4): 874-887. 

  7. Bazi, Y., L. Bruzzone, and F. Melgani, 2007. Image thresholding based on the EM algorithm and the generalized Gaussian distribution, Pattern Recognition, 40(2): 619-634. 

  8. Bickel, D. L., 2015. On Radar Resolution in Coherent Change Detection (No. SAND2015-10224), Sandia National Lab (SNL-NM), Albuquerque, NM, United States. 

  9. Bouaraba, A., A. Belhadj-Aissa, and D. Closson, 2016. Man-Made Change Detection Using High-Resolution Cosmo-SkyMed SAR Interferometry, Arabian Journal for Science and Engineering, 41(1): 201-208. 

  10. Bouaraba, A., N. Milisavljevic, M. Acheroy, and D. Closson, 2014. Change Detection and Classification Using High Resolution SAR Interferometry, In Land Applications of Radar Remote Sensing, IntechOpen, https://dx.doi.org/10.5772/57246. 

  11. Bouaraba, A., A. Belhadj-Aissa, and D. Closson, 2018. Drastic Improvement of Change Detection Results with Multilook Complex SAR Images Approach, Progress In Electromagnetics Research, 82: 55-66. 

  12. Buades, A., B. Coll, and J. M. Morel, 2011. Non-local means denoising, Image Processing On Line, 1: 208-212. 

  13. Cha, M., R. D. Phillips, P. J. Wolfe, and C. D. Richmond, 2015. Two-stage change detection for synthetic aperture radar, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 53(12): 6547-6560. 

  14. Cui, B., Y. Zhang, L. Yan, and X. Cai, 2017. A SAR intensity images change detection method based on fusion difference detector and statistical properties, Proc. of 2017 ISPRS Geospatial Week, Wuhan, China, Sep. 18-22, vol. IV-2/W4, pp. 439-443. 

  15. Di Baldassarre, G., G. Schumann, L. Brandimarte, and P. Bates, 2011. Timely low resolution SAR imagery to support floodplain modelling: a case study review, Surveys in Geophysics, 32(3): 255-269. 

  16. Ding, X. and X. Li, 2014. Shoreline movement monitoring based on SAR images in Shanghai, China, International Journal of Remote Sensing, 35(11-12): 3994-4008. 

  17. Even, M. and K. Schulz, 2018. InSAR deformation analysis with distributed scatterers: A review complemented by new advances, Remote Sensing, 10(5): 744. 

  18. Ferretti, A., F. Novali, R. Burgmann, G. Hilley, and C. Prati, 2004. InSAR permanent scatterer analysis reveals ups and downs in San Francisco Bay area, Eos, Transactions American Geophysical Union, 85(34): 317-324. 

  19. Gong, M., Y. Li, L. Jiao, M. Jia, and L. Su, 2014. SAR change detection based on intensity and texture changes, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 93: 123-135. 

  20. Hong, S. H. and S. Wdowinski, 2013. Interferometric coherence analysis using space-borne synthetic aperture radar with respect to spatial resolution, Korean Journal of Remote Sensing, 29(4): 389-397 (in Korean with English abstract). 

  21. Hong, S. H. and S. Wdowinski, 2017. A Review on Monitoring the Everglades Wetlands in the Southern Florida Using Space-based Synthetic Aperture Radar (SAR) Observations, Korean Journal of Remote Sensing, 33(4): 377-390. 

  22. Hong, S. H., M. J. Jang, S. W. Jung, and S. W. Park, 2018. A Review on Monitoring Mt. Baekdu Volcano Using Space-based Remote Sensing Observations, Korean Journal of Remote Sensing, 34(6-4): 1503-1517 (in Korean with English abstract). 

  23. Hwang, J. I., D. Kim, and H. S. Jung, 2017. An efficient ship detection method for KOMPSAT-5 synthetic aperture radar imagery based on adaptive filtering approach, Korean Journal of Remote Sensing, 33(1): 89-95. 

  24. Hwang, J. I. and H. S. Jung, 2018. Automatic Ship Detection Using the Artificial Neural Network and Support Vector Machine from X-Band SAR Satellite Images, Remote Sensing, 10(11): 1799. 

  25. Jung, H. S., J. S. Won, and S. W. Kim, 2009. An improvement of the performance of multipleaperture SAR interferometry (MAI), IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 47(8): 2859-2869. 

  26. Jung, H. S., S. H. Yun, and M. J. Jo, 2015. An improvement of multiple-aperture SAR inter - ferometry performance in the presence of complex and large line-of-sight deformation, IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 8(4): 1743-1752. 

  27. Kang, A. R., Y. G. Byun, and T. B. Chae, 2015. Development and evaluation of a texture-based urban change detection method using very high resolution SAR imagery, Korean Journal of Remote Sensing, 31(3): 255-265 (in Korean with English abstract). 

  28. Kim, D. and H. S. Jung, 2017. Oil spill detection from RADARSAT-2 SAR image using non-local means filter, Korean Journal of Remote Sensing, 33(1): 61-67. 

  29. Kim, D. and H. S. Jung, 2018. Mapping oil spills from dual-polarized SAR images using an artificial neural network: Application to oil spill in the Kerch Strait in November 2007, Sensors, 18(7): 2237. 

  30. Kim, D., H. S. Jung, and W. K. Baek, 2016. Comparative analysis among radar image filters for flood mapping, Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, 34(1): 43-52. 

  31. Kim, Y., D. J. Kim, U. J. Kwon, and H. C. Kim, 2018. A Study on the Radiometric Correction of Sentinel-1 HV Data for Arctic Sea Ice Detection, Korean Journal of Remote Sensing, 34(6-2): 1273-1282 (in Korean with English abstract). 

  32. Korea Aerospace Research Institute, 2015. Development of Change Detection Algorithm using High Resolution SAR Images, Korea Aerospace Research Institute, Daejeon, Korea. 

  33. Korea Aerospace Research Institute, 2018. Development of Target Recognition Algorithms using KOMPSAT Satellite Images, Korea Aerospace Research Institute, Daejeon, Korea. 

  34. Lee, K., S. Kang, A. Kim, K. Song, and W. Lee, 2015. Change detection algorithm based on amplitude statistical distribution for high resolution SAR image, Korean Journal of Remote Sensing, 31(3): 227-244 (in Korean with English abstract). 

  35. Lee, S., S. H. Park, and H. S. Jung, 2016. Multi-temporal analysis of deforestation in Pyeongyang and Hyesan, North Korea, Korean Journal of Remote Sensing, 32(1): 1-11. 

  36. Lee, W. J., J.-S. Sun, H. S. Jung, S. C. Park, D. K. Lee, and K.-Y. Oh, 2018 Detection of Surface Changes by the 6th North Korea Nuclear Test Using High-resolution Satellite Imagery, Korean Journal of Remote Sensing, 34(6-4): 1479-1488 (in Korean with English abstract). 

  37. Lopez-Martinez, C. and E. Pottier, 2007. Coherence estimation in synthetic aperture radar data based on speckle noise modeling, Applied Optics, 46(4): 544-558. 

  38. Monti-Guarnieri, A. V., M. A. Brovelli, M. Manzoni, M. M. d'Alessandro, M. E. Molinari, and D. Oxoli, 2018. Coherent Change Detection for Multipass SAR, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 56(11): 6811-6822. 

  39. Moreira, A., 2013. Synthetic aperture radar (SAR): principles and applications, 4th Advanced Training Course in Land Remote Sensing, https://earth.esa.int/documents/10174/642943/6-LTC2013-SAR-Moreira.pdf, Accessed on Oct. 2, 2019. 

  40. Moser, G. and S. B. Serpico, 2006. Generalized minimumerror thresholding for unsupervised change detection from SAR amplitude imagery, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 44(10): 2972-2982. 

  41. Moser, G., S. Serpico, and G. Vernazza, 2007. Unsupervised change detection from multichannel SAR images, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 4(2): 278-282. 

  42. Nascimento, A. D., A. C. Frery, and R. J. Cintra, 2018. Detecting changes in fully polarimetric SAR imagery with statistical information theory, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 57(3): 1380-1392. 

  43. Novak, L. M., 2013. Advances in SAR Change Detection, North Atlantic Treaty Organization, https://pdfs.semanticscholar.org/ca6a/1c9304d6c8f336b6b83c5d2c2f1fc67af4a1.pdf?_ga2.116652038.167531275.1570096722-1930553474.1559270058, Accessed on Oct. 2, 2019. 

  44. Olmsted, C., 1993. Alaska SAR Facility Scientific SAR User's Guide, Alaska SAR Facility Tech Rep ASF-SD-003, Koyukuk, AK, USA. 

  45. Ouchi, K., 2004. Principles of synthetic aperture radar for remote sensing, Tokyo Denki, Tokyo, Japan. 

  46. Park, S. E., 2016. Detection of Water Bodies from Kompsat-5 SAR Data, Korean Journal of Remote Sensing, 32(5): 539-550 (in Korean with English abstract). 

  47. Preiss, M. and N. J. Stacy, 2006. Coherent change detection: Theoretical description and experimental results (No. DSTO-TR-1851), Defence Science and Technology Organisation, Edinburgh, Australia. 

  48. Rignot, E. J. and J. J. Van Zyl, 1993. Change detection techniques for ERS-1 SAR data, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 31(4): 896-906. 

  49. Suo, Z., Z. Li, and Z. Bao, 2010. A new strategy to estimate local fringe frequencies for InSAR phase noise reduction, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 7(4): 771-775. 

  50. Touzi, R., A. Lopes, J. Bruniquel, and P. W. Vachon, 1999. Coherence estimation for SAR imagery, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 37(1): 135-149. 

  51. Villasensor, J. D., D. R. Fatland, and L. D. Hinzman, 1993. Change detection on Alaska's North Slope using repeat-pass ERS-1 SAR images, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 31(1): 227-236. 

  52. Wahl, D. E., D. A. Yocky, C. V. Jakowatz, and K. M. Simonson, 2016. A new maximum-likelihood change estimator for two-pass SAR coherent change detection, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 54(4): 2460-2469. 

  53. Wang, S., L. Jiao, and S. Yang, 2016. SAR images change detection based on spatial coding and nonlocal similarity pooling, IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 9(8): 3452-3466. 

  54. Wang, X., Z. Jia, J. Yang, and N. Kasabov, 2017. Change detection in SAR images based on the logarithmic transformation and total variation denoising method, Remote Sensing Letters, 8(3): 214-223. 

  55. Washaya, P., T. Balz, and B. Mohamadi, 2018. Coherence change-detection with sentinel-1 for natural and anthropogenic disaster monitoring in urban areas, Remote Sensing, 10(7): 1026. 

  56. Zebker, H. A. and J. Villasenor, 1992. Decorrelation in interferometric radar echoes, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 30(5): 950-959. 

  57. Zhu, Z., 2017. Change detection using landsat time series: A review of frequencies, preprocessing, algorithms, and applications, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 130: 370-384. 

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

GOLD

오픈액세스 학술지에 출판된 논문

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로