C- 밴드 다편파 지상 SAR 영상 분류 결과강문경 1*, 김광은 1, 조성준 1, 이훈열 2, 이재희 1

1 한국지질자원연구원 광물자원연구본부 , 2 강원대학교 지구물리학과

INTRODUCTION

GB-SAR DATA & PROCESSING

WISHART-H/ALPHA UNSUPERVISED CLASSIFICATION RESULTS

CONCLUSIONS

ACKNOWLEDGEMENTS

REFERENCES

본 연구는 국토해양부 첨단도시기술개발사업 - 지능형국토정보기술혁신 사업과제의 연구비지원 (07 국토정보 C03) 에 의해 수행되었습니다 .

• 다편파 SAR (POLSAR) 자료를 활용한 영상분류기술은 지표면의 정보 추출을 목적으로 하며 , SAR Polarimetry 기술 분야에서 중요한 주제이다 .• 이 연구에서는 한국지질자원연구원과 강원대학교에서 개발한 지상 SAR 시스템에서 취득된 C- 밴드 POLSAR 영상자료를 활용한 영상분류 결과를 고찰하고자 한다 .• Wishart-H/alpha 무감독 분류법 (Lee et al., 1999a) 과 Wishart 감독 분류법(Lee et al., 1994) 을 적용하여 추출된 영상분류 결과를 비교 검토하였다 .

• 자료취득 시기 : 2008 년 11 월 3 일 ~ 5 일• 관측 지역 : 한국지질자원연구원 내 잔디밭 지역• 사용 주파수 : C- 밴드 (5.3 GHz)• 다편파 자료 : HH, HV, VH, VV full polarization

WISHART SUPERVISED CLASSIFICATION RESULTS

1 2 3 4 5 6

(g) Pine trees

(b) Maple trees

(e) Ginkgo tree

(h) Rhododendron tree

(c) Juniper trees (d) Grass area

(i) Man-made targets

(f) Trihedral corner reflector(a) Training cluster set

Trihedral corner reflectors Man-made targets Broadleaved treesGrassConiferous

treesShrubs321654

Ts1

Ts2

Ts3

Ts4

Ts5

(a) (b) (c)

1 2 3 4 5 61 2 3 4

(a)

(b)

(c)

4 class 6 class

GB-SAR Image Data

• SAR Focusing Processing: ‘gbsar’ Processor ( 강원대학교 개발 ) - Deramp-FFT 알고리즘 방식• POLSAR Image Processing: ‘PolSARpro’ 프로그램

(http://earth.eo.esa.int/polsarpro/)• Speckle Filtering Methods - Boxcar 필터 , Refined Lee 필터 사용• POLSAR Image Classification Methods - 무감독 분류 : Wishart-H/alpha 무감독 분류법 - 감독 분류 : Wishart 감독 분류법

POLSAR Image Processing

100 (m)0 50

Ts1 Ts2

Ts3

Ts4 Ts5

Ps1 Ps2Ps3

Ps4

Ps5

Grass areaTreesTrees

Man-made targets

Range

Azim

uth • Ts1 지 역 : 건 물 앞

화단 지역• Ts2: 잔디밭 내 동산 지역 ( 나무 위치 함 )• Ts3: 지자기 관측함 등 인공지물 위치 지역• Ts4, Ts5: 인공산란체 위치 잔디밭 지역• Ps1 ~ Ps5: 인공산란체The polarimetric Pauli color coded image of 1×4 multilook image

(Red: HH-VV, Green: HV, Blue: HH+VV)Wishart supervised classification results for 4 class set and 6 class set: (a) 1×4 multilook original image without speckle filtering, (b) 7×7 boxcar filter, and (c) 7×7 refined Lee filter.

Wishart-H/alpha unsupervised classification results: (a) without filtering and after boxcar filter applied with (b) 3×3, (c) 5×5, (d) 7×7, (e) 9×9 window size. The refined Lee filter were used with (f) 3×3, (g) 5×5, (h) 7×7, (i) 9×9 window size. The H/A/alpha decomposition processing were applied with 5×5 window size.

Ts1 Ts2 Ts3 Ts4 Ts5

(a)

Overall image

1 2 3 4 5 6 7 8

(b)

(c)

(d)

(e)

1 2 3 4 5 6 7 8

1 2 3 4 5 6 7 8

1 2 3 4 5 6 7 8

1 2 3 4 5 6 7 8

1 2 3 4 5 6 7 8

(f)

(g)

(h)

(i)

1 2 3 4 5 6 7 8

1 2 3 4 5 6 7 8

1 2 3 4 5 6 7 8

Kong, J. A., A. A. Swartz, H. A. Yueh, L. M. Novak, and R. T. Shin, 1988. Identification of Terrain Cover Using the Optimum Polarimetric Classifier, Journal of Electromagnetic Waves and Applications, 2(2): 171-194.

Lee, J. S., M. R. Grunes, and R. Kwok, 1994. Classification of Multi-Look Polarimetric SAR Imagery Based on Complex Wishart Distribution, International Journal of Remote Sensing, 15(11): 2299-2311.

Lee, J. S., M. R. Grunes, T. L. Ainsworth, L. J. Du, D. L. Schuler, and S. R. Cloude, 1999a. Unsupervised Classification Using Polarimetric Decomposition and the Complex Wishart Classifier, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 37(5): 2249-2258.

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• C- 밴드 지상 SAR 다편파 영상자료의 분류 결과를 고찰 함 .• Wishart-H/alpha 무감독 분류 결과•인공지물과 자연지물의 구별 가능 .• 스펙클 필터 과정을 수행 후 분류 정확도 향상 뚜렷함 .• 스펙클 필터링 및 H/A/alpha decomposition 과정 수행 시 적용되는 입력변수의 영향이 감독 분류법 보다 크게 나타남 .• Boxcar 필터 : 상대적으로 refined Lee 필터 보다 입력변수에 따른 영향이 적고 , 보다 일관된 분류 결과를 보이나 퍼짐현상 (burring effect), 해상도 저하의 단점이 있음 .• Refined Lee 필터 : 사용된 이동창 크기 (window size) 의 증가에 따른 퍼짐 현상은 개선되는 장점을 보이나 영상처리 시 입력변수에 따른 영향이 큼 .•Wishart 감독 분류 결과• 연구지역 내 위치하는 대상체의 구별이 가능 함 .• 4 class set: 인공산란체 , 인공지물 ( 지자기관측함 ), 나무 , 잔디 지역 구별 가능 .• 6 class set: 나무 클래스를 침엽수 , 활엽수 , 관목 3 개로 세분류 가능 .• 영상 분류 시 분류 정확도 향상을 위한 향후 연구 필요 .