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영어

Recently, the demand for SAR imaging is growing to monitor natural disasters or military sites to foresee topographic changes, where optical sensing is not easily available. High-resolution SAR images are useful in exploring topography and monitoring artificial land objects in all weather conditions. In this paper,high resolution SAR images acquired from KOMPSAT-5 are exploited for the applications of change detection and classification. In order to detect change areas, amplitude change detection (ACD) and coherence change detection (CCD) algorithms are employed and their performances are compared in practical applications. For enhanced performance, the potential of small scaled change detection is explored by combining multi-temporary SAR images. The k-means and SVM methods are applied for land classifications and their performances are compared by applying to the real spaceborne SAR images.

한국어

최근 고해상도 SAR 위성 영상의 확보가 용이해짐에 따라 활용 시장이 확대되고 있다. 광학 영상과 달리 위성 SAR 영상은 전천후환 경에서 영상 획득이 가능하다. 특히 광학 영상으로 활용하기 힘든 화산 및 지진과같은 재난 감시 수요가 증가 하였고, 또한 군사지역 및 인공지물의 모니터링에 대한 수요가 높아지고 있다. 고해상도 SAR 영상은 이러한 수요에 따라 활용할 수 있다. 본 논문에서는 X-band에서 운용되고 있는 KOMPSAT-5의 고해상도 위성 영상을 기반으로 변화탐지와 분류 활용 방안을 연구하였다. 변화탐지 방법으로는 ACD(Amplitude Change Detection), CCD(Coherence Change Detection)을 적용하였다. 각 기법에 대한 결과 영상을 각 각 비교하여 융합할 경우 미세 변화탐지 분야 활용가능성을 확인하였다. 또한, 분류 방법으로는 k-means와 SVM기법을 적용하였다. 그 결과 SVM기법을 사용한 분류 결과가 향상됨을 확인하였다.