Flood Extent Mapping During Hurricane Florence With Repeat-Pass L-Band UAVSAR Images

Extreme precipitation events are intensifying due to a warming climate, which, in some cases, is leading to increases in flooding. Detection of flood extent is essential for flood disaster response, management, and prevention. However, it is challenging to delineate inundated areas through most publicly available optical and short-wavelength radar data, as neither can “see” through dense forest canopies. In 2018, Hurricane Florence produced heavy rainfall and subsequent record-setting riverine flooding in North Carolina, USA. NASA/JPL collected daily high-resolution full-polarized L-band Uninhabited Aerial Vehicle Synthetic Aperture Radar (UAVSAR) data between September 18th and 23rd. Here, we use UAVSAR data to construct a flood inundation detection framework through a combination of polarimetric decomposition methods and a Random Forest classifier. Validation of the established models with compiled ground references shows that the incorporation of linear polarizations with polarimetric decomposition and terrain variables significantly enhances the accuracy of inundation classification, and the Kappa statistic increases to 91.4% from 64.3% with linear polarizations alone. We show that floods receded faster near the upper reaches of the Neuse, Cape Fear, and Lumbee Rivers. Meanwhile, along the flat terrain close to the lower reaches of the Cape Fear River, the flood wave traveled downstream during the observation period, resulting in the flood extent expanding 16.1% during the observation period. In addition to revealing flood inundation changes spatially, flood maps such as those produced here have great potential for assessing flood damages, supporting disaster relief, and assisting hydrodynamic modeling to achieve flood-resilience goals

Polarization Optimization for the Detection of Multiple Persistent Scatterers Using SAR Tomography

The detection of multiple interfering persistent scatterers (PSs) using Synthetic Aperture Radar (SAR) tomography is an efficient tool for generating point clouds of urban areas. In this context, detection methods based upon the polarization information of SAR data are effective at increasing the number of PSs and producing high-density point clouds. This paper presents a comparative study on the effects of the polarization design of a radar antenna on further improving the probability of detecting persistent scatterers. For this purpose, we introduce an extension of the existing scattering property-based generalized likelihood ratio test (GLRT) with realistic dependence on the transmitted/received polarizations. The test is based upon polarization basis optimization by synthesizing all possible polarimetric responses of a given scatterer from its measurements on a linear orthonormal basis. Experiments on both simulated and real data show, by means of objective metrics (probability of detection, false alarm rate, and signal-to-noise ratio), that polarization waveform optimization can provide a significant performance gain in the detection of multiple scatterers compared to the existing full-polarization-based detection method. In particular, the increased density of detected PSs at the studied test sites demonstrates the main contribution of the proposed method

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

Multitemporal SAR and polarimetric SAR optimization and classification: Reinterpreting temporal coherence

In multitemporal synthetic aperture radar (SAR) and polarimetric SAR (PolSAR), coherence is a capital parameter to exploit common information between temporal acquisitions. Yet, its use is limited to high coherences. This article proposes the analysis of low-coherence scenarios by introducing a reinterpretation of coherence. It is demonstrated that coherence results from the product of two terms accounting for coherent and radiometric changes, respectively. For low coherences, the first term presents low values, preventing its exploitation for information retrieval. The information provided by the second term can be used in these circumstances to exploit common information. This second term is proposed, as an alternative to coherence, for information retrieval for low coherences. Besides, it is shown that polarimetry allows the temporal optimization of its values. To prove the benefits of this approach, multitemporal SAR and PolSAR data classification is considered as a tool, showing that improvements of the classification overall accuracy may range between 20% and 50%, compared to classification based on coherence.This work was supported in part by the National Natural Science Foundation of China under Grant 61871413, in part by the China Scholarship Council under Grant 2020006880033, and in part by the Project INTERACT funded by the Spanish MCIN/AEI/10.13039/501100011033 under Grant PID2020-114623RB-C32.Peer ReviewedPostprint (author's final draft

Method for landslides detection with semi-automatic procedures: The case in the zone center-east of Cauca department, Colombia

Landslides are a common natural hazard that causes human casualties, but also infrastructure damage and land-use degradation. Therefore, a quantitative assessment of their presence is required by means of detecting and recognizing the potentially unstable areas. This research aims to develop a method supported on semiautomatic methods to detect potential mass movements at a regional scale. Five techniques were studied: Morphometry, SAR interferometry (InSAR), Persistent Scatterer InSAR (PS-InSAR), SAR polarimetry (PolSAR) and NDVI composites of Landsat 5, Landsat 7, and Landsat 8. The case study was chosen within the mid-eastern area of the Cauca state, which is characterised by its mountainous terrain and the presence of slope instabilities, officially registered in the CGS-SIMMA landslide inventory. This inventory revealed that the type `slide' occurred with 77.4% from the entire registries, `fall' with 16.5%, followed by `creeps' with 3%, flows with 2.6%, and `lateral spread' with 0.43%. As a result, we obtained the morphometric variables: slope, CONVI, TWI, landform, which were highly associated with landslides. The effect of a DEM in the processing flow of the InSAR method was similar for the InSAR coherence variable using the DEMs ASTER, PALSAR RTC, Topo-map, and SRTM. Then, a multiInSAR analysis gave displacement velocities in the LOS direction between -10 and 10 mm/year. With the dual-PolSAR analysis (Sentinel-1), VH and VV C-band polarised radar energy emitted median values of backscatters, for landslides, about of -14.5 dB for VH polarisation and -8.5 dB for VV polarisation. Also, L-band fully polarimetric NASA-UAVSAR data allowed to nd the mechanism of dispersion of CGS landslide inventory: 39% for surface scattering, 46.4% for volume dispersion, and 14.6% for double-bounce scattering. The optical remote sensing provided NDVI composites derived from Landsat series between 2012 and 2016, showing that NDVI values between 0.40 and 0.70 had a high correlation to landslides. In summary, we found the highest categories related to landslides by Weight of Evidence method (WofE) for each spaceborne technique applied. Finally, these results were merged to generate the landslide detection model by using the supervised machine learning method of Random Forest. By taking training and test samples, the precision of the detection model was of about 70% for the rotational and translational types.Los deslizamientos son una amenaza natural que causa pérdidas humanas, daños a la infraestructura y degradación del suelo. Una evaluación cuantitativa de su presencia se requiere mediante la detección y el reconocimiento de potenciales áreas inestables. Esta investigación tuvo como alcance desarrollar un método soportado en métodos semi-automáticos para detectar potenciales movimientos en masa a escala regional. Cinco técnicas fueron estudiadas: Morfometría, Interferometría radar, Interferometría con Persistent Scatterers, Polarimetría radar y composiciones del NDVI con los satélites Landsat 5, Landsat 7 y Landsat 8. El caso de estudio se seleccionó dentro de la región intermedia al este del departamento del Cauca, la cual se caracteriza por terreno montañoso y la presencia de inestabilidades de la pendiente oficialmente registrados en el servicio SIMMA del Servicio Geológico Colombiano. Este inventario reveló que el tipo de movimiento deslizamiento ocurrió con una frecuencia relativa de 77.4%, caidos con el 16.5% de los casos y reptaciones con 3%, flujos con 2.6% y propagación lateral con 0.43%. Como resultado, se obtuvo las variables morfométricas: pendiente, convergencia, índice topográfico de humedad y forma del terreno altamente asociados con los deslizamientos. El efecto de un DEM en el procesamiento del método InSAR fue similar para la variable coherencia usando los DEMs: ASTER, PAlSAR RTC, Topo-map y SRTM. Un análisis Multi-InSAR estimó velocidades de desplazamiento en dirección de vista del radar entre -10 y 10 mm/año. El análisis de polarimetría dual del Sentinel-1 arrojó valores de retrodispersión promedio de -14.5 dB en la banda VH y -8.5dB en la banda VV. Las cuatro polarimetrías del sensor aéreo UAVSAR permitió caracterizar el mecanismo de dispersión del Inventario de Deslizamiento así: 39% en el mecanismo de superficie, 46.4% en el mecanismo de volumen y 14.6% en el mecanismo de doble rebote. La información generada en el rango óptico permitió obtener composiciones de NDVI derivados de la plataforma Landsat entre los años 2012 y 2016, mostrando que el rango entre 0.4 y 0.7 tuvieron una alta asociación con los deslizamientos. En esta investigación se determinaron las categorías de las variables de Teledetección más altamente relacionadas con los movimientos en masa mediante el método de Pesos de Evidencias (WofE). Finalmente, estos resultados se fusionaron para generar el modelo de detección de deslizamientos usando el método supervisado de aprendizaje de máquina Random Forest. Tomando muestras aleatorias para entrenar y validar el modelo en una proporción 70:30, el modelo de detección, especialmente los movimientos de tipo rotacional y traslacional fueron clasificados con una tasa general de éxito del 70%.Ministerio de CienciasConvocatoria 647 de 2014Research line: Geotechnics and Geoenvironmental HazardDoctorad

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

Analysis of Polarimetric Synthetic Aperture Radar and Passive Visible Light Polarimetric Imaging Data Fusion for Remote Sensing Applications

The recent launch of spaceborne (TerraSAR-X, RADARSAT-2, ALOS-PALSAR, RISAT) and airborne (SIRC, AIRSAR, UAVSAR, PISAR) polarimetric radar sensors, with capability of imaging through day and night in almost all weather conditions, has made polarimetric synthetic aperture radar (PolSAR) image interpretation and analysis an active area of research. PolSAR image classification is sensitive to object orientation and scattering properties. In recent years, significant work has been done in many areas including agriculture, forestry, oceanography, geology, terrain analysis. Visible light passive polarimetric imaging has also emerged as a powerful tool in remote sensing for enhanced information extraction. The intensity image provides information on materials in the scene while polarization measurements capture surface features, roughness, and shading, often uncorrelated with the intensity image. Advantages of visible light polarimetric imaging include high dynamic range of polarimetric signatures and being comparatively straightforward to build and calibrate. This research is about characterization and analysis of the basic scattering mechanisms for information fusion between PolSAR and passive visible light polarimetric imaging. Relationships between these two modes of imaging are established using laboratory measurements and image simulations using the Digital Image and Remote Sensing Image Generation (DIRSIG) tool. A novel low cost laboratory based S-band (2.4GHz) PolSAR instrument is developed that is capable of capturing 4 channel fully polarimetric SAR image data. Simple radar targets are formed and system calibration is performed in terms of radar cross-section. Experimental measurements are done using combination of the PolSAR instrument with visible light polarimetric imager for scenes capturing basic scattering mechanisms for phenomenology studies. The three major scattering mechanisms studied in this research include single, double and multiple bounce. Single bounce occurs from flat surfaces like lakes, rivers, bare soil, and oceans. Double bounce can be observed from two adjacent surfaces where one horizontal flat surface is near a vertical surface such as buildings and other vertical structures. Randomly oriented scatters in homogeneous media produce a multiple bounce scattering effect which occurs in forest canopies and vegetated areas. Relationships between Pauli color components from PolSAR and Degree of Linear Polarization (DOLP) from passive visible light polarimetric imaging are established using real measurements. Results show higher values of the red channel in Pauli color image (|HH-VV|) correspond to high DOLP from double bounce effect. A novel information fusion technique is applied to combine information from the two modes. In this research, it is demonstrated that the Degree of Linear Polarization (DOLP) from passive visible light polarimetric imaging can be used for separation of the classes in terms of scattering mechanisms from the PolSAR data. The separation of these three classes in terms of the scattering mechanisms has its application in the area of land cover classification and anomaly detection. The fusion of information from these particular two modes of imaging, i.e. PolSAR and passive visible light polarimetric imaging, is a largely unexplored area in remote sensing and the main challenge in this research is to identify areas and scenarios where information fusion between the two modes is advantageous for separation of the classes in terms of scattering mechanisms relative to separation achieved with only PolSAR

ASSESSING FOREST BIOMASS AND MONITORING CHANGES FROM DISTURBANCE AND RECOVERY WITH LIDAR AND SAR

This dissertation research investigated LiDAR and SAR remote sensing for assessing aboveground biomass and monitoring changes from anthropogenic forest disturbance and post-disturbance recovery. First, waveform LiDAR data were applied to map forest biomass and its changes at different key map scales for the two study sites: Howland Forest and Penobscot Experimental Forest. Results indicated that the prediction model at the scale of individual LVIS footprints is reliable when the geolocation errors are minimized. The evaluation showed that the predictions were improved markedly (20% R2 and 10% RMSE) with the increase of plot sizes from 0.25 ha to 1.0 ha. The effect of disturbance on the prediction model was strong at the footprint level but weak at the 1.0 ha plot-level. Errors reached minimum when footprint coverage approached about 50% of the area of 1.0 ha plots (16 footprints) with no improvement beyond that. Then, a sensitivity analysis was conducted for multi-source L-band SAR signatures, to change in forest biomass and related factors such as incidence angle, soil moisture, and disturbance type. The effect of incidence angle on SAR backscatter was reduced by an empirical model. A cross-image normalization was used to reduce the radiometric distortions due to changes in acquisition conditions such as soil moisture. Results demonstrated that the normalization ensured that the derived biomass of regrowth forests was cross-calibrated, and thus made the detection of biomass change possible. Further, the forest biomass was mapped for 1989, 1994 and 2009 using multi-source SAR data, and changes in biomass were derived for a 15- and a 20-year period. Results improved our understanding of issues concerning the mapping of biomass dynamic using L-ban SAR data. With the increase of plot sizes, the speckle noise and geolocations errors were reduced. Multivariable models were found to outperform the single-term models developed for biomass estimation. The main contribution of this research was an improved knowledge concerning waveform LiDAR and L-band SAR’s ability in monitoring the changes in biomass in a temperate forest. Results from this study provide calibration and validation methods as a foundation for improving the performance of current and future spaceborne systems