Assessment of L-Band SAOCOM InSAR coherence and its comparison with C-Band: A case study over managed forests in Argentina

The objective of this work is to analyze the behavior of short temporal baseline interferomet ric coherence in forested areas for L-band spaceborne SAR data. Hence, an exploratory assessment of the impacts of temporal and spatial baselines on coherence, with emphasis on how these effects vary between SAOCOM-1 L-band and Sentinel-1 C-band data is presented. The interferometric coherence is analyzed according to different imaging parameters. In the case of SAOCOM-1, the impacts of the variation of the incidence angle and the ascending and descending orbits over forested areas are also assessed. Finally, short-term 8-day interferometric coherence maps derived from SAOCOM-1 are especially addressed, since this is the first L-band spaceborne mission that allows us to acquire SAR images with such a short temporal span. The analysis is reported over two forest-production areas in Argentina, one of which is part of the most important region in terms of forest plantations at the national level. In the case of SAOCOM, interferometric configurations are characterized by a lack of control on the spatial baseline, so a zero-baseline orbital tube cannot be guaranteed. Nevertheless, this spatial baseline variability is crucial to exploit volume decorrelation for forest monitoring. The results from this exploratory analysis demonstrates that SAOCOM-1 short temporal baseline interferograms, 8 to 16 days, must be considered in order to mitigate temporal decorrelation effects and to be able to experiment with different spatial baseline configurations, in order to allow appropriate forest monitoring.This research was funded by the project INTERACT PID2020-114623RB-C32 funded by the Spanish MCIN /AEI /10.13039 /501100011033.Peer ReviewedPostprint (published version

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

Retrieval of vegetation height in rice fields using polarimetric SAR interferometry with TanDEM-X data

This work presents for the first time a demonstration with satellite data of polarimetric SAR interferometry (PolInSAR) applied to the retrieval of vegetation height in rice fields. Three series of dual-pol interferometric SAR data acquired with large baselines (2–3 km) by the TanDEM-X system during its science phase (April–September 2015) are exploited. A novel inversion algorithm especially suited for rice fields cultivated in flooded soil is proposed and evaluated. The validation is carried out over three test sites located in geographically different areas: Sevilla (SW Spain), Valencia (E Spain), and Ipsala (W Turkey), in which different rice types are present. Results are obtained during the whole growth cycle and demonstrate that PolInSAR is useful to produce accurate height estimates (RMSE 10–20 cm) when plants are tall enough (taller than 25–40 cm), without relying on external reference information.This work has been supported by the Spanish Ministry of Economy and Competitiveness (MINECO) and EU FEDER under project TIN2014-55413-C2-2-P. The research leading to these results has received funding from the European Union Seventh Framework Programme (FP7/2007–2013) under grant agreement 606983, and the Land-SAF (the EUMETSAT Network of Satellite Application Facilities) project. The in-situ measurements in the Ipsala site were conducted with the funding of The Scientific and Technological Research Council of Turkey (TUBITAK, Project No.: 113Y446)

A Simple RVoG Test for PolInSAR Data

In this paper, we present a simple algorithm for assessing the validity of the RVoG model for PolInSAR-based inversion techniques. This approach makes use of two important features characterizing a homogeneous random volume over a ground surface, i.e., the independence on polarization states of wave propagation through the volume and the structure of the polarimetric interferometric coherency matrix. These two features have led to two different methods proposed in the literature for retrieving the topographic phase within natural covers, i.e., the well-known line fitting procedure and the observation of the (1, 2) element of the polarimetric interferometric coherency matrix. We show that differences between outputs from both approaches can be interpreted in terms of the PolInSAR modeling based on the Freeman-Durden concept, and this leads to the definition of a RVoG/non-RVoG test. The algorithm is tested with both indoor and airborne data over agricultural and tropical forest areas.This work was supported by the Spanish Ministry of Economy and Competitiveness (MINECO) and EU FEDER under Project TEC2011-28201-C02-02

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

Temporal Coherence Estimators for GBSAR

Many Ground-Based Synthetic Aperture Radar (GBSAR) applications demand preliminary analysis to select areas with high-quality signal. That is, areas in which the phase can be processed to extract the desired information. The interferometric coherence and the amplitude dispersion index are important tools widely used in the literature to assess the quality of GBSAR images. So far, no direct relation has been found between the two. Indeed, they are parameters of different natures: amplitude dispersion index is calculated with only amplitude values, while coherence provides information also on the signal phase. The purpose of this article is to find a relation between the two parameters. Indeed, the amplitude dispersion index provides some practical advantages if compared to coherence estimators, especially to perform fast preliminary analysis. In this article, a theoretical relation between amplitude dispersion index and coherence is retrieved. GBSAR measurements acquired in different scenarios, at different working frequencies are presented and used to validate such a relation

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

Estimation of Forest Height Using Spaceborne Repeat-Pass L-Band InSAR Correlation Magnitude over the US State of Maine

This paper describes a novel, simple and efficient approach to estimate forest height over a wide region utilizing spaceborne repeat-pass InSAR correlation magnitude data at L-band. We start from a semi-empirical modification of the RVoG model that characterizes repeat-pass InSAR correlation with large temporal baselines (e.g., 46 days for ALOS) by taking account of the temporal change effect of dielectric fluctuation and random motion of scatterers. By assuming (1) the temporal change parameters and forest backscatter profile/extinction coefficient follow some mean behavior across each inteferogram; (2) there is minimal ground scattering contribution for HV-polarization; and (3) the vertical wavenumber is small, a simplified inversion approach is developed to link the observed HV-polarized InSAR correlation magnitude to forest height and validated using ALOS/PALSAR repeat-pass observations against LVIS lidar heights over the Howland Research Forest in central Maine, US (with RMSE \u3c 4 m at a resolution of 32 hectares). The model parameters derived from this supervised regression are used as the basis for propagating the estimates of forest height to available interferometric pairs for the entire state of Maine, thus creating a state-mosaic map of forest height. The present approach described here serves as an alternative and complementary tool for other PolInSAR inversion techniques when full-polarization data may not be available. This work is also meant to be an observational prototype for NASA’s DESDynI-R (now called NISAR) and JAXA’s ALOS-2 satellite missions

Differential Interferometry Techniques on L-Band Data Employed for the Monitoring of Surface Subsidence Due to Mining

Mining activities in South Africa changes the natural environment in several ways. Challenges for mining companies lie in the detection and monitoring of surface subsidence and there exists a need for a long term monitoring system. Field-based techniques for deformation measurement are labour intensive and time consuming and, consequently, the implementation of these techniques for long-term monitoring is not ideal. On the other hand, satellite remote sensing data provides a synoptic view of an area and the repeat image acquisition strategy implies that the long-term monitoring of surface deformation is a possibility. This paper investigates the use of L-band ALOS PALSAR data for the detection and monitoring of surface subsidence due to underground mining activities in the Witbank Coalfields. Surface subsidence was detected for a period of over 3 years between 2007/08/16 and 2010/10/09. Centimetre scale surface deformation was detected in the study area and is associated with areas of active mining. The systematic evolution of the surface deformation basins over time was recognised and is consistent with the advance of the working face of the mine during the same period. The results confirm that L-band synthetic aperture radar data through dInSAR techniques can be used for the long-term monitoring of surface subsidence associated with mining activities

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