National Meteorological Satellite Center

지표면의 후방 산란 계수를 계산하는 지표면 산란 모델의 입력 변수로는 크게 수분함유량과 지표면 거칠기가 있고, 산란 계수 계산에 있어 지표면 거칠기의 영향이 수분함유량의 영향보다 크다. 본 연구에서는 지표면 거칠기의 정확한 측정 방법을 제기하고, 측정 오차를 분석한다. 이를 위하여 대표적인 지표면 거칠기 측정 장치인 pin-board profiler(1 m, 0.5 cm 간격)와 laser profiler(1 m, 0.25 cm 간격)를 이용하여 실제 지표면을 측정하였다. 두 측정 장치의 평균 차이는 유효 높이(RMS height)가 0.097 cm, 상관 길이(correlation length)가 1.828 cm이었다. 그리고 상관 함수, 상대오차를 분석한 결과, laser-profiler의 반복 측정에 대한 장치의 안전성이 더 좋았다. 두 측정 장치의 차이가 후방 산란 계수에 미치는 영향을 분석하기 위해 지표면 산란 모델을 이용하여 비교한 결과, 입사각 $20{\sim}60^{\circ}$ 에서 1 dB 이하의 차이를 보였다. The input parameters of scattering models for computing the backscattering coefficients of earth terrains are mainly soil moisture and surface roughness. The backscattering coefficients of soil surfaces are more sensitive to surface roughness than soil moisture. In this study, we propose a precise measurement method for roughness parameters and analyze measurement errors. We measured surface roughness using a pin-board profiler(1 m, 0.5 cm interval) and a laser profiler(1 m, 0.25 cm interval). The measurement differences between two profilers in an average sense are 0.097 cm for root-mean-square (RMS) height and 1.828 cm for correlation length. The analysis of the correlation functions and relative errors shows that the laser measurements are more stable than the pin-board measurements. The differences of the calculated backscattering coefficients using a surface scattering model between pin-board and laser profiler measurements are less than 1 dB.

본 연구에서는 위성 SAR 영상을 이용한 초목층 정보 예측을 위해 옥수수의 생육에 따른 후방 산란 계수 변화를 분석한다. 이를 위하여 지상형 산란계 시스템을 이용하여 옥수수 밭의 후방 산란 계수를 측정하였으며, 지표면 정보를 입력변수로 한 1차 VRT(Vector Radiative Transfer) 기법을 이용하여 후방 산란 계수를 계산하여 측정값과 비교/분석한다. 그 결과, 생육 초기에는 옥수수보다 토양에서의 산란이 지배적이었으며, 옥수수의 밀도가 증가하면서 잎의 분포의 영향으로 입사각이 증가하면서 후방 산란 계수가 점차 상승하는 특징을 보였다. 측정 데이터와 1차 VRT 계산 오차는 평균 RMSE (Root Mean Square Error)가 VV-편파에서 1.32 dB이었고, HH-편파에서 0.99 dB이었다. 또한, 1차 VRT 계산을 통해 LAI (Leaf Area Index) 변화에 따른 작물과 토양에서의 산란 영향을 분석하였다. In this study, we analyzed the effect of corn growth on the radar backscattering coefficient. At first, we measured the backscattering coefficients of various corn fields using a polarimetric scatterometer system. The backscattering coefficients of the corn fields were also computed using the 1st-order VRT(Vector Radiative Transfer) model with field-measured input parameters. Then, we analyzed the experimental and numerical backscattering coefficients of corn fields. As a result, we found that the backscatter from an underlying soil layer is dominant for early growing stage. On the other hand, for vegetative stage with a higher LAI(Leaf-Area-Index), the backscatter from vegetation canopy becomes dominant, and its backscattering coefficients increase as incidence angle increases because of the effect of leaf angle distribution. It was also found that the estimated backscattering coefficients agree quite well with the field-measured radar backscattering coefficients with an RMSE(Root Mean Square Error) of 1.32 dB for VV-polarization and 0.99 dB for HH-polarization. Finally, we compared the backscattering characteristics of vegetation and soil layers with various LAI values.