Temporal Characteristics of Boreal Forest Radar Measurements

Radar observations of forests are sensitive to seasonal changes, meteorological variables and variations in soil and tree water content. These phenomena cause temporal variations in radar measurements, limiting the accuracy of tree height and biomass estimates using radar data. The temporal characteristics of radar measurements of forests, especially boreal forests, are not well understood. To fill this knowledge gap, a tower-based radar experiment was established for studying temporal variations in radar measurements of a boreal forest site in southern Sweden. The work in this thesis involves the design and implementation of the experiment and the analysis of data acquired. The instrument allowed radar signatures from the forest to be monitored over timescales ranging from less than a second to years. A purpose-built, 50 m high tower was equipped with 30 antennas for tomographic imaging at microwave frequencies of P-band (420-450 MHz), L-band (1240-1375 MHz) and C-band (5250-5570 MHz) for multiple polarisation combinations. Parallel measurements using a 20-port vector network analyser resulted in significantly shorter measurement times and better tomographic image quality than previous tower-based radars. A new method was developed for suppressing mutual antenna coupling without affecting the range resolution. Algorithms were developed for compensating for phase errors using an array radar and for correcting for pixel-variant impulse responses in tomographic images. Time series results showed large freeze/thaw backscatter variations due to freezing moisture in trees. P-band canopy backscatter variations of up to 10 dB occurred near instantaneously as the air temperature crossed 0⁰C, with ground backscatter responding over longer timescales. During nonfrozen conditions, the canopy backscatter was very stable with time. Evidence of backscatter variations due to tree water content were observed during hot summer periods only. A high vapour pressure deficit and strong winds increased the rate of transpiration fast enough to reduce the tree water content, which was visible as 0.5-2 dB backscatter drops during the day. Ground backscatter for cross-polarised observations increased during strong winds due to bending tree stems. Significant temporal decorrelation was only seen at P-band during freezing, thawing and strong winds. Suitable conditions for repeat-pass L-band interferometry were only seen during the summer. C-band temporal coherence was high over timescales of seconds and occasionally for several hours for night-time observations during the summer. Decorrelation coinciding with high transpiration rates was observed at L- and C-band, suggesting sensitivity to tree water dynamics.The observations from this experiment are important for understanding, modelling and mitigating temporal variations in radar observables in forest parameter estimation algorithms. The results also are also useful in the design of spaceborne synthetic aperture radar missions with interferometric and tomographic capabilities. The results motivate the implementation of single-pass interferometric synthetic aperture radars for forest applications at P-, L- and C-band

간섭 긴밀도 모델 연구와 단일 및 다중 편파 SAR 영상을 활용한 자연 재해 탐지

학위논문 (박사)-- 서울대학교 대학원 자연과학대학 지구환경과학부, 2017. 8. 김덕진.자연 재해에 대한 빠른 대응과 복구를 위해서는 피해 지역에 대한 평가가 선행되어야 하며, 그런 의미로 피해 지역을 탐지하는 것은 매우 중요하다. SAR 시스템은 기상적 조건과 주야에 무관하게 영상을 획득할 수 있으므로, 변화 혹은 피해 지역을 탐지할 수 있는 효율적인 방법이라고 알려져 있다. 또한 SAR 시스템을 통하여 계산할 수 있는 긴밀도 (coherence)는 지표의 산란체의 움직임 혹은 유전적 성질에 변화에 매우 민감하게 반응하기 때문에 피해를 탐지하기에 적합하다고 평가되어 왔다. 그러나 긴밀도를 이용한 자연재해의 피해 탐지에는 어려움이 존재할 수 있다. 즉, 탐지하고자 하는 자연재해로 인한 피해와 비, 눈, 바람과 같은 기상현상, 혹은 식생의 자연적인 변화가 미치는 영향이 긴밀도에서는 유사하게 발생할 수 있기 때문이다. 이것은 레이더 신호의 긴밀도가 미세한 변화에도 민감하게 반응하는 특징으로부터 기인한다. 그러므로 자연 현상으로부터 발생하는 긴밀도 감소 현상은 피해 탐지 알고리즘에서 오탐지율을 증가시키는 원인이 되며, 자연 재해의 영향과 분리해야 할 필요성이 있다. 또한 다양한 지표 특성을 가지는 픽셀들은 자연 현상에 대한 각기 다른 긴밀도 특성을 가지고 있기 때문에 정확한 피해 탐지를 위해서는 각 픽셀들에서의 독립적인 평가가 필요하다. 긴밀도를 결정하는 요인들이 다양하고 복합적으로 작용하기 때문에 해석에 어려움이 있다는 점 역시 긴밀도 기반 피해 탐지 알고리즘의 한계점이다. 특히 식생이 존재하는 지역에서의 긴밀도의 변화는 더욱 복잡하게 나타날 수 있다. 그 이유는 유전적 성질을 지니고 있는 산란체들이 식생에서는 수직적으로 분포하며, 파장이 긴 레이더 신호가 이를 투과함에 따라 식생의 상층부부터 하층부 또한 지표면까지 도달되어 산란되어 긴밀도를 감소시키는 체적 긴밀도 감소 현상(volume decorrelation) 때문이다. 획득 시간이 동일하지 않은 두 장의 SAR 영상을 사용하는 repeat-pass 간섭기법에서는 각 식생의 각 부분에서 발생되는 변화 정보(temporal decorrelation)도 동시에 기록되기 때문에 해석은 더욱 어려워진다. 그러므로 본 연구에서는 다중 시기 긴밀도를 이용하여 자연 현상을 해석 할 수 있는 모델을 제작하고 이를 변화 탐지 알고리즘으로 확장하여, 적용 가능성을 평가하고 정밀한 피해 지역을 추출하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 첫 번째로는 간섭 기법에서의 시간 차이(temporal baseline)이 길 때, 다중 시기 긴밀도(multi-temporal coherence)를 해석할 수 있는 모델을 제작하는 것을 목적으로 하였다. 두 번째로는 단일 편파의 다중 시기 SAR 영상에서 관측되는 긴밀도를 해석하고, 모델 파라미터를 추출하며, 결과적으로 피해를 탐지하기 위한 방법을 기술하고자 하였다. 세 번째로는 다중편파의 다중 시기 SAR 영상에 대한 해석 방법에 대한 연구를 진행하는 것을 목적으로 하였다. 2장에서는 긴밀도의 측정과 긴밀도를 결정하는 대표적 요인에 대하여 분석하였고 시계열 긴밀도 감소 모델을 수식화하였다. 긴밀도 요인 중 첫 번째는 열잡음 긴밀도 감소(thermal decorrelation)로서, 열 잡음 (thermal noise)로부터 기인되며, 각 산란체의 신호대 잡음비(signal-to-noise ratio)와 밀접한 관련이 있다. 두 번째는 기하학적 비상관성(geometric decorrelation)으로, 두 센서가 다른 위치에서 신호를 송수신할 때 지상에 투영되는 파수의 스펙트럼이 이동함에 따라 발생한다. 세 번째 요인은 일반적으로 체적 비상관성 (volume decorrelation)이라 언급되는 것으로 지상의 매질 안에 산란체가 랜덤하게 분포하고 전자파가 이를 투과할 때 발생하는 위상차이에 의하여 발생된다. 체적 비상관성은 식생에서 주로 관찰되며, 이를 설명하기 위하여 RVoG 모델이 제안되기도 하였다. RVoG 모델은 식생의 잎을 포함하는 체적 레이어와 식생 하부의 지표 레이어를 포함하는 모델로서, 두 레이어에서 결정되는 간섭기법의 위상 및 긴밀도를 설명한다. 마지막 요인은 두 영상 사이에 산란체가 변화할 때 발생하는 시간 비상관성(temporal decorrelation)이다. 픽셀 안의 산란체가 비균질하게 이동하거나, 유전체의 성질이 변화할 경우 발생한다. 일반적인 repeat-pass 간섭기법의 경우 시간 비상관성이 매우 우세하게 나타나는 경우가 많으며, 식생의 경우 체적 비상관성과 시간 비상관성이 동시에 우세하게 나타난다. 식생에서 관찰되는 체적 비상관성과 시간 비상관성을 동시에 설명하는 RMoG 모델이 제안된 바 있다. 본 연구에서는 상대적으로 긴 시간 차이를 가지고 있는 repeat-pass 간섭기법에서 관측되는 긴밀도 모델을 고안하였다. 시간 비상관성을 다루는 RMoG 모델은 두 영상의 시간 차이가 크지 않을 경우, 산란체의 이동이 시간 비상관성을 발생시키는 주된 요인이라는 가정하에 제작되었다. 그러나 일반적인 인공위성 SAR는 수 일 이상의 시간 차이를 가지고 있으며, 다중 시기의 SAR 영상을 다룰 경우, 각각의 시간 차이는 상이하게 나타난다. 이 경우 시간 비상관성을 발생시키는 요인을 산란체의 이동만으로 설명하는 기에는 어려움이 있다. 그러므로 본 연구에서 고안된 모델은 지표에서의 변화를 산란체의 이동과 유전체의 성질 변화가 결합된 상태로 가정하였으며, 식생의 체적 부분은 산란체의 움직임이 체적에서의 시간 긴밀도를 감소시키는 주된 요인으로 생각하였다. 또한 다중 시기의 SAR 영상으로부터 계산된 긴밀도는 시간 차이가 증가함에 따라 긴밀도가 감소하는 현상을 관측할 수 있다. 이러한 특징은 시간 차이가 길 경우 매우 크게 나타날 수 있지만, 이전의 모델은 시간 차이가 짧은 경우를 가정하였기 때문에 그 영향이 중요하지 않았다. 그러므로 본 모델에서는 기존 모델과는 다르게 두 영상의 시간 차이가 증가함에 따라 긴밀도가 감소하는 현상을 설명하고자 지수 형태의 함수를 지표 와 체적 레이어에 각각 도입하였고 이를 시간 종속적 긴밀도(temporally-correlated coherence). 즉, 체적과 지표의 두 레이어 상에서 각각의 시간에 따라서 감소하게 되며, 이는 특정한 시간 차이에서 긴밀도가 형성되었을 때 특별한 현상이 없을 경우 예측될 수 있는 값으로 생각할 수 있다. 반면, 예측되는 값과 실제 관측값과는 차이가 존재하므로 이는 시간 독립적 긴밀도(temporally uncorrelated-coherence)로 해석하였다. 체적과 지표의 시간 긴밀도 감소 현상은 전체 긴밀도에 영향을 주기 때문에 이를 지표와 체적의 비를 도입하여, 각각의 효과가 전체 긴밀도에 주는 영향에 대하여 정량화하였다. 3장에서는 제안된 모델을 기반으로 단일 편파의 다중 시기 SAR 영상에 대하여 긴밀도 변화 탐지 알고리즘의 해석이 고안되었다. 본 방법은 일본의 키리시마 화산의 2011년 화산 폭발로 발생하였던 화산재를 탐지 하는 것을 목적으로 하였으며, 본 목적을 위하여 단일 편파의 ALOS PALSAR 영상이 사용되었다. SAR 영상을 이용하여 시간 차이가 다양하게 긴밀도가 제작되었다. 사용한 multi-looking은 32 look으로 긴밀도의 바이어스가 비교적 작음을 의미한다. 또한 픽셀의 대부분에서의 열적 비상관성(thermal decorrelation)은 무시할 수 있을 정도로 나타났으며, 기하학적 비상관성(geometric decorrelation)은 common-wave spectral filtering을 사용하여 감소되었다. 또한 대상 화산은 식생이 분포하고 있기 때문에 체적 비상관성(volume decorrelation)을 최소화하여야 할 필요성이 있다. 체적 비상관성은 식생의 높이, 식생의 수직적인 구조, 두 레이더 센서의 기선거리(spatial baseline)등에 의하여 결정된다. 식생의 물리적인 파라미터는 연구에서 수정할 수 있는 변수가 아닌 반면, 다중 시기에서 만들어 진 영상은 다수의 기선거리를 가지고 있기 때문에 기선거리에 대한 조건이 설정함으로써 체적 비상관성을 최소화 할 수 있다. RVoG 모델을 기반으로 계산된 결과 ALOS PALSAR의 경우 약 1000m의 기선거리를 가지고 있을 때 체적 긴밀도는 약 0.94 이상이 됨을 알 수 있으며, 이는 체적 긴밀도를 고려하지 않아도 됨을 의미한다. 앞서 2장에서 제안된 긴밀도 모델의 파라미터의 추출을 위하여 자료는 화산 폭발 전의 간섭쌍과 화산폭발 전후의 간섭쌍의 두 그룹으로 나누어졌다. 우선 화산 폭발 이전의 긴밀도에 대한 해석 및 이해를 위하여 긴밀도 모델이 적용되었다. 모델 파라미터에서 중요한 것은 모델에 포함되어 있는 파라미터의 수와 관측 값의 수로, 관측값이 충분할 경우에만 정확한 모델 파라미터 추출이 가능하다. 그러나 단일 편파의 다중 시기 영상을 다루는 경우 미지수의 개수가 더 많기 때문에 정확한 모델 파라미터 추출은 어려울 수 있다. 그러나 본 연구에서는 모델의 특성을 이용한 가정을 바탕으로 모델 파라미터를 추출하고자 하였다. 모델 파라미터 추출의 첫 번째는 지표대 체적비 및 시간 종속적 긴밀도의 추정으로 이는 두 지수 형태의 곡선 적합(curve fitting)으로 수행되었다. 본 결과로부터 추출된 각 픽셀의 특징적 시간 상수(characteristic time constant)는 그 픽셀이 시간의 변화에 따라 긴밀도의 안정성을 보이는 상수로, 높을수록 긴 시간 차이에도 긴밀도가 높음을 의미한다. 일반적으로 인공적인 구조물이나, 식생이 없는 나지(bare soil)에서 높은 값을 보임을 알 수 있으며, 반면 식생이 있는 픽셀은 상대적으로 낮은 값을 보였다. 추정된 결과를 바탕으로 시간 독립적 긴밀도를 추정하였으나, 이 때 미지수가 관측 값의 개수보다 많으므로 파라미터 추정에 불확실성이 존재한다. 그러므로 본 연구에서는 지표와 체적에서의 시간 종속적 긴밀도의 비를 이용하여 각 픽셀 및 각 시간차이를 갖는 긴밀도에서 체적과 지표의 시간 비상관성 중 우세한 현상을 탐지하여 우세하지 않은 현상을 무시할 수 있다고 가정하였다. 즉, 만약 지표의 시간 종속적 긴밀도가 체적의 시간 종속적 긴밀도보다 그 효과가 크다면, 시간 독립적 긴밀도가 주로 지표로부터 기인된다고 가정하는 것이다. 일반적으로 식생의 긴밀도는 지표의 긴밀도와 체적의 긴밀도의 영향이 복합적으로 작용하여 결정된다. 이 때 체적의 긴밀도의 바람에 의하여서도 쉽게 변하기 때문에 시간이 지남에 따라 그 영향이 거의 무시할 수 있게 된다. 그러므로 시간 차이가 짧을 경우 식생이 긴밀도에 주도적으로 영향을 줄 수 있지만, 시간 차이가 긴 경우 지표가 우세하게 긴밀도에 영향을 준다. 이와 같은 가정을 통하여 시간 독립적 긴밀도를 추출하였다. 각 픽셀에서 관찰되는 긴밀도의 현상을 통계적으로 분석하기 위하여 자연 재해가 포함되지 않은 자료의 시간 종속적 파라미터의 히스토그램을 제작하였고, 이를 기반의 자연 재해가 기존에 발생하였던 자연 현상이 가능성을 계산하였다. 반대로 이 수치는 자연 현상이 아닐 확률을 의미하기도 한다. 결론적으로 ALOS 자료를 사용하여 화산재가 쌓여있을 확률도를 계산하였다. 결과의 검증은 실제 현장 조사를 통하여 획득된 화산재의 두께와 영역 밀도 (area density)와의 비교를 통하여 진행되었다. 검증 결과는 두께로 약 5 cm 이상, 영역 밀도로 약 10 kg/m2 이상의 화산재가 쌓인 지역에서 상관성을 보임을 확인하였으며, 이를 바탕으로 성공적으로 재해에 대한 변화를 탐지하였음을 알 수 있었다. 4장에서는 긴밀도 모델을 이용하여 다중 시기의 다중 편파 SAR 영상을 활용하여 자연 재해 탐지 알고리즘에 적용되었다. 본 연구를 위하여 2009년부터 2015년까지의 15장의 UAVSAR 자료가 활용되었으며, 미국 캘리포니아 주에서 발생한 2015년의 산불 중 하나인 Lake fire에 대하여 연구가 진행되었다. 긴밀도 영상에서 산불에 의한 긴밀도 감소 현상을 확인할 수 있었지만, 식생 지역의 자연 현상에 의한 긴밀도 감소 현상과 복합적으로 발생하였기 때문에 해석에 어려움이 있었다. 영상의 진폭 영상을 이용한 자연 재해 탐지에도 산불 탐지할 만큼 민감도가 충분하지 않았다. 3장과 마찬가지로 본 연구 지역에서 긴밀도나 진폭만을 사용해서는 정확한 피해 지도를 만들기 어려웠으며, 그러므로 긴밀도 모델을 적용한 피해 탐지 알고리즘을 적용할 필요성이 있었다. 3장에서 제안된 모델 해석 방법과는 차이점이 있는데, 그것인 본 연구에서 사용되는 UAVSAR 자료가 다중 편파를 가지고 있으며, 공간 기선 거리가 거의 0에 가깝다는 특징이 있기 때문이다. 단일 편파 자료에서는 매개 변수의 값이 관측값보다 많았지만, 다중 편파의 경우 관측값이 더 많다. 그러므로 모델 파라미터 추정에 필요했던 가정을 줄일 수 있다는 장점이 있다. 또한 공간 기선거리가 거의 0에 가깝다는 것도 체적 비상관성을 무시할 수 있다는 것을 의미한다. 그러므로 관측된 긴밀도는 거의 시간 비상관성과 관련 있다고 생각할 수 있다. 모델 파라미터를 추출하기 위한 방법은 크게 3가지로 구성되었다. 첫 번째로는 지표와 체적에 대한 긴밀도 영향을 분리하기 위하여 우선적으로 긴밀도 최적화 알고리즘을 적용하였다. 본 연구에서는 다중 시기 영상마다 다른 최적화 벡터를 상정하는 MSM 알고리즘을 적용하였다. 이 과정을 통하여 관측할 수 있는 긴밀도가 최대치가 되게 만드는 편파와 그와 수직하는 편파를 찾을 수 있으며, 모델 해석과 연관시켰을 때 최대치가 되는 긴밀도는 지표의 변화에, 최소화되는 긴밀도는 체적의 변화와 관련되어 있다고 해석할 수 있다. 두 번째 단계에서는 시간 종속적 긴밀도에 해당하는 변수인 특징적 시간 상수를 추출하였으며, 지표대 체적비 역시 계산하였다. 단일 편파 추정 방법과 다르게 다중 편파 영상에서는 모든 편파의 긴밀도를 이용하여 체적과 지표에서의 시간 종속적 긴밀도를 추정한다. 세번째 단계에서는 체적과 지표에서의 시간 독립적 긴밀도를 동시에 추정하며 3장과는 다른 것은 이 과정에서 가정이 필요하지 않다는 것이다. 본 과정을 통하여 추정된 파라미터 중 시간 독립적 긴밀도는 시간 종속적 긴밀도로부터 설명되지 않는 부분을 추가적으로 설명하는 파라미터로써 갑작스럽게 일어나는 변화를 의미한다. 그러므로 이를 이용하여 각 픽셀에서 과거 동안 발생하였던 자연 현상이 긴밀도에 미치는 영향을 파악할 수 있으며, 산불은 비교적 강한 긴밀도 감소를 발생시키기 때문에 통계적인 접근을 통하여 확률적인 피해 가능성을 분석할 수 있었다. 산불의 경계 부분의 자료와의 상대적인 비교를 통한 검증 결과을 통하여 긴밀도만을 이용하여 피해 지역을 추정하는 방법보다 오탐지률을 줄일 수 있는 것을 알 수 있었다. 4장에서 사용된 모델 파라미터 추정 결과의 검증을 위하여 이전의 검증이 진행되어 왔던 RMoG 모델과 상대 비교를 진행하였다. RMoG의 체적과 지표 부분의 시간 비상관성 함수는 본 연구에서 사용된 모델의 시간 종속적 긴밀도와 시간 독립적 긴밀도의 곱으로 표현될 수 있다. 비교한 결과는 높은 상관성을 보이는 것으로 확인되었다. 또한 단일 편파와 다중 편파를 사용한 모델 파라미터 추정 결과와 재해 탐지 결과도 비교하였다. 모델 파라미터 추정의 경우, 단일 편파에서 추정된 결과가 다소 작음이 확인되었으며, 이것은 단일 편파(HH)가 지표와 체적 사이의 산란 중심에서 기록된 것으로 그 원인을 추정해볼 수 있다. 그럼에도 불구하고 피해탐지 방법에서의 정확도는 다중 편파를 사용하는 방법에 우세하게 나타났지만, 거의 유사한 정도의 정확도를 가지고 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제안된 피해 탐지 알고리즘은 자연 현상에서 비롯되는 긴밀도 감소 현상을 분석하여 자연 재해로부터 발생하는 현상을 구별하여 피해로 규정하였다. 이를 통해, 기존의 알고리즘 보다 정확도를 향상시킬 수 있었다. 또한 다중 편파 간섭계 SAR 자료를 사용함으로써, 다중 편파에 기록되어 있는 다른 산란 중심에서의 변화를 이용하여 체적 및 지표에서의 변화를 독립적으로 평가하여 피해를 탐지하였다. 이와 같은 알고리즘은 다수의 자연 재해에 적용될 수 있으며, 각 픽셀의 긴밀도 특성을 반영하기 때문에 다양한 지표 타입에 적용될 수 있을 것으로 기대된다. 또한 물리적인 해석을 병합하여 피해의 심각도를 정량화 할 수 있은 가능성 역시 존재 하며, 향후 발사될 인공위성의 미션에서도 적용될 수 있기 때문에 본 연구의 의의가 크다고 판단할 수 있다.For rapid response and efficient recovery, the accurate assessment of damaged area caused by the natural disaster is essential. SAR system has been known as a powerful and effective tool for estimating damaged area due to its imaging capability at night and cloudy days. One of the damage assessment methods is based on interferometric coherence generated from two or more SAR images, namely coherent change detection. The interferometric coherence is a very sensitive detector to subtle changes induced by dielectric properties and positional disturbance of scatterers. However, the conventional approaches using the interferometric coherence have several limitations in understanding the damage mechanism caused by natural disasters and providing the accurate spatial information. These limitations come from the complicated mechanism determining the coherence. A number of sources including the sensor geometry, radar parameters, and surface conditions can induce the decorrelation. In particular, the interpretation complexity of the interferometric coherence is severe over the vegetated area, due to the volumetric decorrelation and temporal decorrelation. It is a remaining problem that the decorrelation caused by the natural phenomena such as the wind, rain, and snow can come along the decorrelation caused by natural disaster. Therefore, a new accurate approach needs to be designed in order to interpret the decorrelation sources and discriminate the effect of natural disaster from that of natural phenomena. This research starts from the development of the temporal decorrelation model to interpret the interferometric coherence observed in multi-temporal SAR data. Then, the coherence model is extended to be applied to the damage mapping algorithm for single- and fully-polarimetric SAR data for detecting the damaged area caused by volcanic ash and wildfire. The coherence model is designed so that it explains the coherence behavior observed in the multi-temporal SAR data. The noticeable characteristic is that the interferometric coherence tends to decrease as the time-interval increases. Also, the coherence for multi-layer is determined by the different contributions of each layer. For example, the volume and ground layer can affect the total coherence observed in the forest area. In order to reflect the realistic condition and physically interpret the coherence, the coherence model proposed in this research includes several decorrelation sources such as temporally correlated dielectric changes, temporally uncorrelated dielectric changes and the motions in the two layersi.e. ground and volume layer. According to the proposed model, the coherent behavior of each layer is explained by exponentially decreasing coherence (temporally-correlated coherence), and the difference between the observed coherence and the temporally-correlated coherence is interpreted as the temporally-uncorrelated coherence. The ground-to-volume ratio plays an important role to determine the contributions of temporal decorrelations in ground and volume layer. Suggested model is applied into the coherent change detection for multi-temporal and single-polarized SAR data. The method is evaluated for detection of volcanic ash emitted from Kirishima volcano in 2011 using ALOS PALSAR data. The criterion of the spatial baseline is calculated based on the Random Volume over Ground model to minimize the volumetric decorrelation. The model parameters are extracted under the several assumptions, and then the historical coherence behavior is analyzed using kernel density estimation method. By comparing the changes of model parameters between the reference pairs and event pairs, the probability of surface changes caused by volcanic ash is defined. The in-situ data, which measure the depth and area density of volcanic ash, is compared with the calculated probability maps for determining the threshold and evaluating the performance. The correlation is found over the area where the depth of the volcanic ash is more than 5 cm and the area density is more than 10 kg/m2. The temporal decorrelation model is also used for change detection using multi-temporal and fully-polarimetric interferometric SAR data. By introducing polarimetric and interferometric SAR data, the assumptions used in the method for single-polarized SAR data are reduced and the changes of two layer can be estimated separately. The approach is applied to detect the burnt area caused by the Lake fire, in June 2015 using UAVSAR data. Even though, coherence analysis shows the loss of coherence due to the fire event, the temporal decorrelation caused by the natural changes is mixed with the signal of the event. In order to apply the coherence model and extract the model parameter, here, the three steps are proposedcoherence optimization, temporally-correlated coherence estimation, and temporally-uncorrelated coherence estimation. Then, the extracted model parameters are used for the damage assessment using the probability determination based on the history of natural phenomena. The final generated damage map shows higher performance than the damage mapping method using coherence only. Also, the comparison result with the RMoG model shows high agreement, which implies the extraction of the model parameters is reliable. One of the advantages of the proposed algorithm is that the more accurate delineation of damage area can be expected by isolating the decorrelation caused by the natural disaster from the effect of natural phenomena. Moreover, a distinguishable benefit can be obtained that the changes over ground and volume layers can be assessed separately by utilizing the multi-temporal full-polarimetric SAR data.Chapter 1. Introduction 1 1.1. Brief overview of SAR and its applications 1 1.2. Motivations 5 1.3. Purpose of Research 8 1.4. Outline 10 Chapter 2. Estimation of complex correlation and decorrelation sources 11 2.1. Estimation of complex correlation 11 2.2. Decorrelation sources 14 2.3. Derivation of coherence model assuming two layers for repeat-pass interferometry 35 Chapter 3. Damage mapping using temporal decorrelation model for single-polarized SAR data : A case study for volcanic ash 51 3.1. Description of study area 51 3.2. Data description 55 3.3. Extraction of temporal decorrelation parameters 61 3.4. Probability map generation 68 3.5. Mapping volcanic ash 73 3.6. Discussion 76 Chapter 4.Damage mapping using temporal decorrelation model for multi-temporal and fully-polarized SAR data 78 4.1. Description of Lake Fire and UAVSAR data 79 4.2. Brief analysis of SAR amplitude and interferometric coherence 82 4.3. Damage mapping algorithm using coherence model 89 4.4. Applicable conditions of damage mapping algorithm using coherence model 114 4. 5. Comparison of model inversion results and damage mapping algorithm results 120 4. 6. Discussion and conclusion 129 Chapter 5. Conclusions and Future Perspectives 132 Abstract in Korean 140 Bibliography 147Docto

The NASA AfriSAR campaign: Airborne SAR and lidar measurements of tropical forest structure and biomass in support of current and future space missions

International audienceIn 2015 and 2016, the AfriSAR campaign was carried out as a collaborative effort among international space and National Park agencies (ESA, NASA, ONERA, DLR, ANPN and AGEOS) in support of the upcoming ESA BIOMASS, NASA-ISRO Synthetic Aperture Radar (NISAR) and NASA Global Ecosystem Dynamics Initiative (GEDI) missions. The NASA contribution to the campaign was conducted in 2016 with the NASA LVIS (Land Vegetation and Ice Sensor) Lidar, the NASA L-band UAVSAR (Uninhabited Aerial Vehicle Synthetic Aperture Radar). A central motivation for the AfriSAR deployment was the common AGBD estimation requirement for the three future spaceborne missions, the lack of sufficient airborne and ground calibration data covering the full range of ABGD in tropical forest systems, and the intercomparison and fusion of the technologies. During the campaign, over 7000 km2 of waveform Lidar data from LVIS and 30,000 km2 of UAVSAR data were collected over 10 key sites and transects. In addition, field measurements of forest structure and biomass were collected in sixteen 1-hectare sized plots. The campaign produced gridded Lidar canopy structure products, gridded aboveground biomass and associated uncertainties, Lidar based vegetation canopy cover profile products, Polarimetric Interferometric SAR and Tomographic SAR products and field measurements. Our results showcase the types of data products and scientific results expected from the spaceborne Lidar and SAR missions; we also expect that the AfriSAR campaign data will facilitate further analysis and use of waveform lidar and multiple baseline polarimetric SAR datasets for carbon cycle, biodiversity, water resources and more applications by the greater scientific community

Study of the speckle noise effects over the eigen decomposition of polarimetric SAR data: a review

This paper is focused on considering the effects of speckle noise on the eigen decomposition of the co- herency matrix. Based on a perturbation analysis of the matrix, it is possible to obtain an analytical expression for the mean value of the eigenvalues and the eigenvectors, as well as for the Entropy, the Anisotroopy and the dif- ferent a angles. The analytical expressions are compared against simulated polarimetric SAR data, demonstrating the correctness of the different expressions.Peer ReviewedPostprint (published version

Utilization of bistatic TanDEM-X data to derive land cover information

Forests have significance as carbon sink in climate change. Therefore, it is of high importance to track land use changes as well as to estimate the state as carbon sink. This is useful for sustainable forest management, land use planning, carbon modelling, and support to implement international initiatives like REDD+ (Reducing Emissions from Deforestation and Degradation). A combination of field measurements and remote sensing seems most suitable to monitor forests. Radar sensors are considered as high potential due to the weather and daytime independence. TanDEM-X is a interferometric SAR (synthetic aperture radar) mission in space and can be used for land use monitoring as well as estimation of biophysical parameters. TanDEM-X is a X-band system resulting in low penetration depth into the forest canopy. Interferometric information can be useful, whereas the low penetration can be considered as an advantage. The interferometric height is assumable as canopy height, which is correlated with forest biomass. Furthermore, the interferometric coherence is mainly governed by volume decorrelation, whereas temporal decorrelation is minimized. This information can be valuable for quantitative estimations and land use monitoring. The interferometric coherence improved results in comparison to land use classifications without coherence of about 10% (75% vs. 85%). Especially the differentiation between forest classes profited from coherence. The coherence correlated with aboveground biomass in a R² of about 0.5 and resulted in a root mean square error (RSME) of 14%. The interferometric height achieved an even higher correlation with the biomass (R²=0.68) resulting in cross-validated RMSE of 7.5%. These results indicated that TanDEM-X can be considered as valuable and consistent data source for forest monitoring. Especially interferometric information seemed suitable for biomass estimation

Parameters affecting interferometric coherence and implications for long-term operational monitoring of mining-induced surface deformation

Includes abstract.Includes bibliographical references.Surface deformation due to underground mining poses risks to health and safety as well as infrastructure and the environment. Consequently, the need for long-term operational monitoring systems exists. Traditional field-based measurements are point-based meaning that the full extent of deforming areas is poorly understood. Field-based techniques are also labour intensive if large areas are to be monitored on a regular basis. To overcome these limitations, this investigation considered traditional and advanced differential radar interferometry techniques for their ability to monitor large areas over time, remotely. An area known to be experiencing mining induced surface deformation was used as test case. The agricultural nature of the area implied that signal decorrelation effects were expected. Consequently, four sources of data, captured at three wavelengths by earth-orbiting satellites were obtained. This provided the opportunity to investigate different phase decorrelation effects on data from standard imaging platforms using real-world deformation phenomenon as test-case. The data were processed using standard dInSAR and polInSAR techniques. The deformation measurement results together with an analysis of parameters most detrimental to long-term monitoring were presented. The results revealed that, contrary to the hypothesis, polInSAR techniques did not provide an enhanced ability to monitor surface deformation compared to dInSAR techniques. Although significant improvements in coherence values were obtained, the spatial heterogeneity of phase measurements could not be improved. Consequently, polInSAR could not overcome ecorrelation associated with vegetation cover and evolving land surfaces. However, polarimetric information could be used to assess the scattering behaviour of the surface, thereby guiding the definition of optimal sensor configuration for long-term monitoring. Despite temporal and geometric decorrelation, the results presented demonstrated that mining-induced deformation could be measured and monitored using dInSAR techniques. Large areas could be monitored remotely and the areal extent of deforming areas could be assessed, effectively overcoming the limitations of field-based techniques. Consequently, guidelines for the optimal sensor configuration and image acquisition strategy for long-term operational monitoring of mining-induced surface deformation were provided

Hemiboreaalsete metsade kaardistamine interferomeetrilise tehisava-radari andmetelt

Väitekirja elektrooniline versioon ei sisalda publikatsioone.Käesolev doktoritöö uurib tehisavaradari (SAR) kasutusvõimalusi metsa kõrguse hindamiseks hemiboreaalsete metsade vööndis. Uurimistöö viidi läbi Tartu Üli¬kooli, Tartu Observatooriumi, Aalto Ülikooli, Euroopa Kosmoseagentuuri (ESA) kaugseire keskuse ESRIN ja Reach-U koostöös. Uurimistöös kasutatud satelliidi¬andmed on pärit Saksa Kosmosekeskuse (DLR) kõrglahutusega bistaatilise X-laineala tehisavaradari TanDEM-X satelliidipaarilt. Sagedasti uuenevad satelliidiandmed, nende globaalne katvus ja kõrge ruumi¬line lahutus võimaldavad tehisavaradari abil kaardistada metsi ning nendes toimu¬vaid muutusi suurtel maa-aladel. Radari abil on võimalik saada kõrge lahutusvõimega pilte, mis on tundlikud taimestikule, maapinna karedusele ja dielektrilistele omadustele. Sünkroonis lendava radaripaari samaaegselt tehtud pildid elimineerivad võimalikud ajalised muutused taimestikus ning tänu sellele on radariandmetest võimalik tuletada metsade vertikaalset struktuuri ja kõrgust. Uurimistöös käsitletakse tehisavaradari interferomeetrilise koherentsuse tund¬likkust metsa kõrguse suhtes ning analüüsitakse, millised keskkonna ja klimaati¬lised tingimused ning satelliidi orbiidiga seotud parameetrid mõjutavad radari¬piltidelt erinevate puuliikide kõrguse hindamise täpsust. Lisaks keskendub väitekiri interferomeetrilisele koherentsusele tuginevate mudelite analüüsi¬misele ning nende täpsuse hindamisele operatiivse metsa kõrguse kaardistamise raken-duseks. Vaatluse alla on võetud kolm testala, mis asuvad Soomaa rahvuspargis, Võrtsjärve idakaldal Rannus ja Peipsiveere looduskaitsealal ning katavad kokku 2291 hektarit metsa. 23 TanDEM-X satelliidipildi koherentsuspilte võrreldakse samadel testaladel aerolaserskaneerimise (LiDAR) abil mõõdetud puistute kõrgu¬sega, mis on omakorda jagatud kolme rühma (kuused, männid ja laia¬lehised segametsad). RVoG (Random Volume over Ground) taimekatte mudel ning sellest tule¬tatud lihtsamad pooleempiirilised mudelid sobituvad olemasolevate TanDEM-X koherentsuse ning LiDARi metsa puistute kõrgusandmetega hästi. Töö tule¬mused kinnitavad, et tulevikus on suurte ja erinevatest metsatüüpidest koosne¬vate metsade kõrguse kosmosest kaardistamisel otstarbekas kasutusele võtta esmalt just soovitatud lihtsamad ja universaalsemad mudelid.This thesis presents research in the field of radar remote sensing and contributes to the forest monitoring application development using space-borne synthetic aperture radar (SAR). Satellite data is particularly useful for large-scale forestry applications making high revisit monitoring of the state of forests worldwide possible. The sensitivity of SAR to the dielectric and geometrical properties of the targets, penetration capacity and coherent imaging properties make it a unique tool for mapping and monitoring forest biomes. SAR satellites are also capable of retrieving additional information about the structure of the forest, tree height and biomass estimates as an essential input for monitoring the changes in the carbon stocks. Interferometric SAR (InSAR) is an advanced SAR imaging technique that allows the retrieval of forest parameters while working in nearly all weather conditions, independently of daylight and cloud cover. This research concen¬trates on assessing the impact of different variables affecting hemiboreal forest height estimation from space-borne X-band interferometric SAR coherence data. In particular, the research analyses the changes in coherence dynamics related to seasonal conditions, tree species and imaging properties using a large collection of interferometric SAR images from different seasons over a four-year period. The study is carried out over three test sites in Estonia using the extensive multi-temporal dataset of 23 TanDEM-X images, covering 2291 hectares of forests to describe the relation between the interferometric SAR coherence mag¬nitude and forest parameters. The work demonstrates how the correlation of interferometric coherence and Airborne LiDAR Scanning (ALS)-derived forest height varies for pine and deciduous tree species, for summer (leaf-on) and winter (leaf-off) conditions and for flooded forest floor. A simple semi-empirical modelling approach is proposed as being suitable for wide area forest mapping with limited a priori information under a range of seasonal and environ¬¬mental conditions. A Random Volume over Ground (RVoG) model and three semi-empirical models are compared and validated against a large dataset of coherence magnitude and ALS-measured data over hemiboreal forests in Estonia. The results show that all proposed models perform well in describing the relationship between hemiboreal forest height and interferometric coherence, allowing in future to derive forest stand height with an accuracy suitable for a wide range of applications

Multi-source Remote Sensing for Forest Characterization and Monitoring

As a dominant terrestrial ecosystem of the Earth, forest environments play profound roles in ecology, biodiversity, resource utilization, and management, which highlights the significance of forest characterization and monitoring. Some forest parameters can help track climate change and quantify the global carbon cycle and therefore attract growing attention from various research communities. Compared with traditional in-situ methods with expensive and time-consuming field works involved, airborne and spaceborne remote sensors collect cost-efficient and consistent observations at global or regional scales and have been proven to be an effective way for forest monitoring. With the looming paradigm shift toward data-intensive science and the development of remote sensors, remote sensing data with higher resolution and diversity have been the mainstream in data analysis and processing. However, significant heterogeneities in the multi-source remote sensing data largely restrain its forest applications urging the research community to come up with effective synergistic strategies. The work presented in this thesis contributes to the field by exploring the potential of the Synthetic Aperture Radar (SAR), SAR Polarimetry (PolSAR), SAR Interferometry (InSAR), Polarimetric SAR Interferometry (PolInSAR), Light Detection and Ranging (LiDAR), and multispectral remote sensing in forest characterization and monitoring from three main aspects including forest height estimation, active fire detection, and burned area mapping. First, the forest height inversion is demonstrated using airborne L-band dual-baseline repeat-pass PolInSAR data based on modified versions of the Random Motion over Ground (RMoG) model, where the scattering attenuation and wind-derived random motion are described in conditions of homogeneous and heterogeneous volume layer, respectively. A boreal and a tropical forest test site are involved in the experiment to explore the flexibility of different models over different forest types and based on that, a leveraging strategy is proposed to boost the accuracy of forest height estimation. The accuracy of the model-based forest height inversion is limited by the discrepancy between the theoretical models and actual scenarios and exhibits a strong dependency on the system and scenario parameters. Hence, high vertical accuracy LiDAR samples are employed to assist the PolInSAR-based forest height estimation. This multi-source forest height estimation is reformulated as a pan-sharpening task aiming to generate forest heights with high spatial resolution and vertical accuracy based on the synergy of the sparse LiDAR-derived heights and the information embedded in the PolInSAR data. This process is realized by a specifically designed generative adversarial network (GAN) allowing high accuracy forest height estimation less limited by theoretical models and system parameters. Related experiments are carried out over a boreal and a tropical forest to validate the flexibility of the method. An automated active fire detection framework is proposed for the medium resolution multispectral remote sensing data. The basic part of this framework is a deep-learning-based semantic segmentation model specifically designed for active fire detection. A dataset is constructed with open-access Sentinel-2 imagery for the training and testing of the deep-learning model. The developed framework allows an automated Sentinel-2 data download, processing, and generation of the active fire detection results through time and location information provided by the user. Related performance is evaluated in terms of detection accuracy and processing efficiency. The last part of this thesis explored whether the coarse burned area products can be further improved through the synergy of multispectral, SAR, and InSAR features with higher spatial resolutions. A Siamese Self-Attention (SSA) classification is proposed for the multi-sensor burned area mapping and a multi-source dataset is constructed at the object level for the training and testing. Results are analyzed by different test sites, feature sources, and classification methods to assess the improvements achieved by the proposed method. All developed methods are validated with extensive processing of multi-source data acquired by Uninhabited Aerial Vehicle Synthetic Aperture Radar (UAVSAR), Land, Vegetation, and Ice Sensor (LVIS), PolSARproSim+, Sentinel-1, and Sentinel-2. I hope these studies constitute a substantial contribution to the forest applications of multi-source remote sensing

Polarimetric Synthetic Aperture Radar

This open access book focuses on the practical application of electromagnetic polarimetry principles in Earth remote sensing with an educational purpose. In the last decade, the operations from fully polarimetric synthetic aperture radar such as the Japanese ALOS/PalSAR, the Canadian Radarsat-2 and the German TerraSAR-X and their easy data access for scientific use have developed further the research and data applications at L,C and X band. As a consequence, the wider distribution of polarimetric data sets across the remote sensing community boosted activity and development in polarimetric SAR applications, also in view of future missions. Numerous experiments with real data from spaceborne platforms are shown, with the aim of giving an up-to-date and complete treatment of the unique benefits of fully polarimetric synthetic aperture radar data in five different domains: forest, agriculture, cryosphere, urban and oceans

National Forest Biomass Mapping Using the Two-Level Model

This article uses the two-level model (TLM) to predict above-ground biomass (AGB) from TanDEM-X synthetic aperture radar (SAR) data for Sweden. The SAR data were acquired between October 2015 and January 2016 and consisted of 420 scenes. The AGB was estimated from forest height and canopy density estimates obtained from TLM inversion with a power law model. The model parameters were estimated separately for each satellite scene. The prediction accuracy at stand-level was evaluated using field inventoried references from entire Sweden 2017, provided by a forestry company. AGB estimation performance varied throughout the country, with smaller errors in the north and larger in the south, but when the errors were expressed in relative terms, this pattern vanished. The error in terms of root mean square error (RMSE) was 45.6 and 27.2 t/ha at the plot- and stand-level, respectively, and the corresponding biases were -8.80 and 11.2 t/ha. When the random errors related to using sampled field references were removed, the RMSE decreased about 24% to 20.7 t/ha at the stand-level. Overall, the RMSE was of similar order to that obtained in a previous study (27-30 t/ha), where one linear regression model was used for all scenes in Sweden. It is concluded that, using the power law model with parameters estimated for each scene, the scene-wise variations decreased