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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박신명 (LIG 넥스원) 손성환 (LIG 넥스원) 문현욱 (LIG 넥스원) 유동길 (LIG 넥스원) 강연덕 (LIG 넥스원) 오이석 (홍익대학교)
저널정보
한국전자파학회 한국전자파학회논문지 한국전자파학회논문지 제31권 제4호(통권 제275호)
발행연도
2020.4
수록면
358 - 365 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

1차 Radiative Transfer 모델의 입력 변수 민감도 조사를 통한 농림 지역의 간단한 마이크로파 산란 모델 개발
박신명 ,  손성환 ,  문현욱 외 3명 한국전자파학회논문지 2020.04 학술저널

2018

농림 및 산림 지역의 마이크로파 후방산란 모델
박신명 전자정보통신공학과 2018.01 학위논문

초록· 키워드

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본 논문에서는 농림지역에서 마이크로파 후방산란 계산에 사용할 수 있는 1차 RT(radiative transfer) 모델의 입력 변수 민감도 조사를 통해 입력 변수의 수를 줄여 개발한 간단한 마이크로파 산란 모델을 제시한다. 먼저 1차 RT 모델을 사용하여 다양한 초목과 표면 조건에 대한 광범위한 마이크로파 후방산란 계수 데이터베이스를 생성한다. 이 데이터베이스는 COSMO-SkyMed SAR(synthetic aperture radar)와 HPS(Hongik polarimetric scatterometer)에 의해 획득된 농림 지역의 후방 산란 계수와 기존 산란 모델에 의해 계산된 후방산란 계수와 현장 실측 데이터로 구성된다. 현장 실측 데이터를 기반으로 초목이 가질 수 있는 입력 변수의 최소와 최대값을 설정하여 그에 따른 후방산란 계수를 계산하였다. 또한 GSA(global sensitivity analysis) 기법을 사용하여 입력 변수의 민감도를 조사하였다. 초목과 표면, 주파수 등 32개 입력 변수의 다양한 범위에 대해 계산된 민감도를 기반으로 총 32개의 입력 변수 중 12개의 입력 변수를 선택하였다. 선택된 12개의 입력 변수만을 사용하여 1차 RT 모델로 후방산란 계수를 계산하였으며, 측정 데이터와 비교하였다. 측정 데이터와 기존 1차 RT 모델 간의 RMSE(root mean square error)는 약 0.91 dB이며, 간단한 산란 모델 간의 RMSE는 약 0.95 dB이다. 간단한 산란 모델의 입력 변수는 약 1/3로 줄었지만 정확도는 유지되는 것을 확인할 수 있다.
#Backscattering Coefficient #Vegetation Field #SAR #The First-Order Radiative Transfer Model

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 1차 RT 모델의 정확도 검증과 데이터 생성
Ⅲ. 입력 변수의 민감도 조사
Ⅳ. 결론
References

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
Y. Inoue / 2014 / Potential of X-band images from high-resolution satellite SAR sensors to assess growth and yield in paddy rice / Remote Sensing 6(7):5995~6019 google schola E. S. Kasischke / 1991 / The relationship between aboveground biomass and radar backscatter as observed on airborne SAR imagery / Proceedings of the Third Airborne Synthetic Aperture Radar(AIRSAR) Workshop :11~21 google schola M. C. Dobson / 1992 / Dependence of radar backscatter on coniferous forest biomass / IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 30(2):412~415 google schola S. G. Kweon / 2015 / A modified water-cloud model with leaf angle parameters for microwave backscattering from agricultural fields / IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 53(5):2802~2809 google schola P. R. Houser / 1998 / Integration of soil moisture remote sensing and hydrologic modeling using data assimilation / Water Resources Research 34(12):3405~3420 google schola

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