Transcript SAR를 이용한 해풍, 파랑, 해류 추출 기법 연구

SAR를 이용한 해풍, 파랑, 해류 추출
기법 연구
강문경 · 박용욱 · 이훈열 (강원대학교 지구물리학과)
이문진 (한국해양연구원 해양시스템안전연구소)
목차

연구목적
SAR를 이용한 해양 연구 방법
SAR Ocean Processor (SOP)
SOP 프로세서 입출력

Wind:







CMOD4, CMOD_IFR2 모델
wind direction과 sigma0 관계
Wind Speed
Wave:
Inter-Look Cross-Spectra
 Wave 파장과 방향
 RADARSAT-1 영상자료의 Wave 결과와 AWS 자료


Current:




Doppler shift estimation 추출 결과
Doppler shift 속도 벡터 추출 결과
예측조류도
결론
연구목적

SAR 기술
대기나 기상상태에 따른 제약점 없고, 낮/밤의 영향 받지 않음.

해양의 해풍(wind), 파랑(wave), 해류(current)와 같은 해양 현상
에 대하여 인공위성 SAR 영상자료로부터

풍속의 크기와 방향(제한적),

해파의 파장과 진행 방향,

유속의 LOS방향 크기
와 같은 해양물리학적 정보를 추출할 수 있는 종합적인 프로세서
개발과 적용을 목적으로 함.
SAR를 이용한 해양 연구 방법

Target
Methods
Wave ( k )
Wind Velocity
Current Velocity
Wave-SAR
Transform
Inter-look
Cross-Spectra
Wind Retrieval
Models
Doppler Shift
Dual-Beam
ATI
Magnitude
○
○
○
△
LOS only
○
Direction
△
180° ambiguity
○
×
(Wind streak)
△
LOS only
○
Spatial
Resolution
2 km
SAR Imagette
2 km
SAR Imagette
10 m
SAR
Resolution
2 km
SAR Imagette
10 m
SAR resolution
wind + current
decomposition
New system
Values
Major Limit
Azimuth cutoff, strongly
nonlinear
A priori
wind direction
required
SAR Ocean Processor (SOP)
Raw Data
SAR Focusing
Az FFT
(Imagette)
SLC
Az FFT, Beam Split, Az iFFT, Detect
Doppler Shift
l1
l2
l3
l4
2D-FFT
(Imagette)
2D-FFT
(Imagette)
Avg
2D-FFT
(Imagette)
2D-FFT
(Imagette)
Shift Detection
L1L3*
Surface
Velocity
L2L4*
Cross
Spectrum
Cross
Spectrum
Multi-Look
(4 Looks)
2D FFT
(Imagette)
Avg
Inter-Look
Cross Spectra
SAR Wave
Spectrum
Inversion
Solve 180°
Ambiguity
Ocean Wave
Spectrum
CMOD
Wind
SOP 프로세서 입출력

Language: ANSI-C, Cygwin environment
Command-line based

Input: RADARSAT-1 SLC (CEOS format)

Output:



SLC Header Off
Multi-look Image (by average)

Wind

Backscattering Coefficient (Sigma_naught, dB)

CMOD_4 Wind Speed (m/s)

CMOD_IFR2 Wind Speed (m/s)

Wave




Wave Spectrum
Inter-look Cross Spectrum
Multi-look image (from inter-look processing)
Current

Doppler Image

Doppler Shift Estimation (Vector File)

Velocity Estimation (Text File)

Velocity Vectors (Vector File)
Wind: CMOD4, CMOD_IFR2 모델



The CMOD_4 wind retrieval model:
The most commonly used and applied successfully for wind speed retrieval from
VV-polarized SAR data
The CMOD_IFR2 wind retrieval model is very similar to the CMOD_4 except the
different parameter values.
Wind direction is a necessary input parameter for these wind retrieval models.
The wind directions could be obtained from wind-induced phenomena that are
visible in SAR images or atmospheric model results.
Schematic flow chart of wind retrieval from SAR image
Wind direction과 sigma0 관계
-15 dB
-20 dB
25
10
9
20
7
6
cmod4_bragg
5
ifr2_bragg
cmod4_unal
4
ifr2_unal
3
cmod4_krichhoff
ifr2_krichhoff
2
wind speed (m/s)
wind speed (m/s)
8
15
cmod4_bragg
ifr2_bragg
cmod4_unal
10
ifr2_unal
cmod4_krichhoff
ifr2_krichhoff
5
cmod4_elfouhaily
1
cmod4_elfouhaily
ifr2_elfouhaily
ifr2_elfouhaily
0
0
0
45
90
135
180
225
270
315
0
360
45
90
135
180
225
315
360
wind direction
wind direction
-5 dB
-10 dB
160
140
140
120
120
100
80
cmod4_bragg
ifr2_bragg
60
cmod4_unal
ifr2_unal
40
20
0
45
90
135
180
225
wind direction
270
315
360
100
cmod4_bragg
ifr2_bragg
80
cmod4_unal
ifr2_unal
60
cmod4_krichhoff
cmod4_krichhoff
ifr2_krichhoff
40
ifr2_krichhoff
cmod4_elfouhaily
20
cmod4_elfouhaily
ifr2_elfouhaily
0
wind speed (m/s)
wind speed (m/s)
270
ifr2_elfouhaily
0
0
45
90
135
180
225
wind direction
270
315
360
8
Wind Speed


6
wind speed [m/s]

RADARSAT-1 standard image data
1999년 11월 15일 제주도 근해
Nominal incidence angle: 36.71°
Wind direction: 280° (우도 AWS자료
참조)
CMOD4_Unal
CMOD4_Krichhoff
CMOD4_Elfouhaily
5
4
3
2
1
0
-30
-25
-20
-15
-10
sigma-naught [dB]
-5
0
-5
0
16
CMOD_IFR2_Bragg
14
CMOD_IFR2_Unal
12
wind speed [m/s]

CMOD4_Bragg
7
10
CMOD_IFR2_Krichhoff
CMOD_IFR2_Elfouhaily
8
6
4
2
0
-30
-25
-20
-15
-10
sigma-naught [dB]
Wave: Inter-Look Cross-Spectra

Inter-look Cross-Spectra

Real part : symmetric

Imaginary part : antisymmetric

information on the wave
propagation direction:
positive value of
imaginary part


SAR Spectrum
Cross-Spectrum (Amplitude)
Cross-Spectrum (real part)
Cross-Spectrum (imaginary part)
180° ambiguity 해결
AWS 기상자료를 참조

파랑(너울)의 진행방향은
imaginary part의 (+) 방향
과 일치함.
 GCP 보정 전 영상자료
Wave 파장과 방향

Radarsat-1 영상 자료: 동일지역
(제주도 근해), 파랑(너울)의 발달
정도에 따라 선택

영상취득날짜: 1999년 11월 15일,
11월 25일, 12월 19일

(A), (B), (C) 측정 지역의 2D-FFT
결과: 256×256 imagette

180°ambiguity 발생 → inter look
cross-spectra로 해결
(A
)
(B
)
(C
)
RADARSAT-1 영상자료의
Wave 결과와 AWS 자료
영상 취득 날짜
1999년
11월 15일 (A)
1999년
11월 25일 (B)
1999년
12월 19일 (C)
측정풍향
281 °
(±4°)
286 °
(±10°)
281 °
(±1°)
측정파장
94.5 m
(±14 m)
99.5 m
(±28 m)
156 m
(±8 m)
평균풍향
285 °
277 °
280 °
지속시간
2일 정도
1일 이하
7일 이상
평균풍속
9㎧
11 ㎧
7㎧
측정값
파랑자료
(위성영상
분석)
바람자료
(AWS)
Doppler shift estimation 추출 결과
서해안 덕적도 부근 해역
파란색 점은 이론적
도플러 중심
(nominal Doppler
centroid),
빨간색 점은 해류에
의한 Doppler shift
Doppler shift 속도 벡터 추출 결과
덕적도
Doppler shift 속도 벡터 추출 결과
예측조류도

국립해양조사원(www.nori.go.kr)

2004년 11월 8일 18시 30분

서해안 덕적도 인근 해역

Doppler shift 속도 추출 결과 비교

추출된 속도 벡터 자료의 이동 방
향은 주로 서쪽 방향을 나타냄

이는 시야방향에 대한 정보의 한계
성 보임

대체적으로 예측조류도 결과와 부
합
결론

SAR 영상에서 해풍(wind), 파랑(wave), 해류(current) 정보추출을 위한 종
합적인 프로세서인 SOP (SAR Ocean Processor)을 개발하였다.

SOP 프로세서 수행결과 출력되는 파일은 해풍 정보인 CMOD4,
CMOD_IFR2 자료, 파랑 정보를 갖고 있는 파랑 스펙트럼(wave spectrum),
inter-look cross-spectra 자료이며, 해류의 속도 정보를 산출할 수 있는
Doppler shift 결과 자료이다.

모든 결과는 원격탐사 및 GIS 전용 상용 프로그램으로 손쉽게 열어볼 수 있
도록 설계하였다.

SOP 프로세서를 한반도 연안 지역에 적용하여 Radarsat-1 영상자료로부
터 해풍, 파랑, 해류의 물리적 정보를 추출하였으며, 이를 현장자료와 비교
검토한 결과 신뢰할만한 결과를 얻을 수 있었다.

향후 SAR 영상의 취득과 현장관측 자료의 동시 획득이 이루어져야 한다.
“감 사 합 니 다”