[논문]Sentinel-1 InSAR Coherence를 이용한 태양광전지 패널 모니터링 효율화 연구

윤동현; 이명진; 이승국

doi:10.7780/kjrs.2021.37.2.5

Sentinel-1 InSAR Coherence를 이용한 태양광전지 패널 모니터링 효율화 연구
A Study on Photovoltaic Panel Monitoring Using Sentinel-1 InSAR Coherence 원문보기

대한원격탐사학회지 = Korean journal of remote sensing, v.37 no.2, 2021년, pp.233 - 243

윤동현 (한국환경.정책평가연구원 환경데이터전략센터) , 이명진 (한국환경.정책평가연구원 환경데이터전략센터) , 이승국 (부경대학교 지구환경과학과)

초록
AI-Helper

태양광 패널은 중금속을 함유한 전자 폐기물이다. 전 세계적으로 매년 빠르게 증가하고 있으며 집중강우 시 유실되는 태양광전지 패널은 토양 중금속 오염의 문제 및 소규모 태양광 발전은 관리 부재라는 문제가 있어, 이를 효율적으로 모니터링하기 위한 기술 개발이 요구된다. 본 연구에서는 Sentinel-1 위성의 SAR Temporal Baseline과 Coherence간의 상관관계를 이용한 태양광전지 패널 모니터링 방법을 연구하였다. 또한, 태양광 발전소와 주변의 Coherence 차이를 이용한 태양광전지 패널 탐지를 실험하였다. 실험결과 안정적 산란체로 가정한 태양광전지 패널의 Coherence가 0.50~0.65 분포 0.53의 중앙값으로 치우친 편향을 보이고 있어 처리과정에서 발생될 수 있는 오차를 개선할 추가 연구가 요구된다. 태양광전지 패널의 Coherence 시간적 감소 비율이 건물 등 인공물체와 다름에 따라 시간적 기준선을 이용한 변화탐지가 가능할 것으로 나타났다. 본 연구결과는 기존 광학영상을 활용한 대규모 태양광 발전 시설 위치정보 획득 연구에서, 소규모 태양광전지 패널 모니터링이 가능하도록 영상레이더를 적용한 초기 연구이다. 또한, 본 연구를 바탕으로 지속적 모니터링이 가능하고 태양광전지 패널 유실과 같은 상황에서 공간적 분포를 파악할 수 있는 효율적인 방안이 될 수 있을 것으로 사료된다.

Abstract ▼ AI-Helper

Photovoltaic panels are hazardous electronic waste that has heavy metal as one of the hazardous components. Each year, hazardous electronic waste is increasing worldwide and every heavy rainfall exposes the photovoltaic panel to become the source of heavy metal soil contamination. the development needs a monitoring technology for this hazardous exposure. this research use relationships between SAR temporal baseline and coherence of Sentinel-1 satellite to detected photovoltaic panel. Also, the photovoltaic plant detection tested using the difference between that photovoltaic panel and the other difference surface of coherence. The author tested the photovoltaic panel and its environment to calculate differences in coherence relationships. As a result of the experiment, the coherence of the photovoltaic panel, which is assumed to be a permanent scatterer, shows a bias that is biased toward a median value of 0.53 with a distribution of 0.50 to 0.65. Therefore, further research is needed to improve errors that may occur during processing. Additionally, the author found that the change detection using a temporal baseline is possible as the rate of reduction of coherence of photovoltaic panels differs from those of artificial objects such as buildings. This result could be an efficient way to continuously monitor regardless of weather conditions, which was a limitation of the existing optical satellite image-based photovoltaic panel detection research and to understand the spatial distribution in situations such as photovoltaic panel loss.

주제어

표/그림 (11)

그림 Fig. 1. Location map of the study area showing the extent of PV plant.
표 Table 1. The plant site information
그림 Fig. 2. Interferometric pair's network in single master configuration S-1 dataset.
그림 Fig. 3. Flowchart for time-series monitoring of PV plant using Sentinel-1 coherence.
표 Table 2. The information of Sentinel-1 SLC
그림 Fig. 4. Box plots of the Sentinel-1 coherence per random sampling as reference classes of LULC.
그림 Fig. 5. Temporal coherence decay.
그림 Fig. 6. Temporal vs. perpendicular baselines in the Sentinel-1 coherence analysis.
그림 Fig. 7. Close view of a detected result of the study area cantered over PV plant site. Result of the coherence-based classifier with PV plant shown in red. Coherence map used as base layer. (a) Apr 27, 2020 to May 09, 2020. (b) Apr 27, 2020 to Nov 29, 2020.
표 Table 3. Thresholds of PV panel classifier in coherence map
그림 Fig. 8. Detected results of the PV plant by using thresholding and coherence map.

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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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