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민희 두
6 years ago
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1 韓國電磁波學會論文誌第 17 卷第 12 號 2006 年 12 月論文 토양표면에서의편파별후방산란계수측정을통한산란모델과 Inversion 알고리즘의검증 Verification of Surface Scattering Models and Inversion Algorithms with Measurements of Polarimetric Backscattering Coefficients of a Bare Soil Surface 홍진영 정승건 오이석 Jin-Young Hong Seung-Gun Jung Yisok Oh 요약 본논문은풀이없는지표면에서의후방산란계수 (backscattering coefficients) 를측정하고, 이측정결과를이용하여여러표면산란모델들과 inversion 알고리즘의성능을비교, 분석하였다. 우선, R-밴드주파수 (1.7~2.0 GHz) 에서완전편파 scatterometer를이용하여풀층이없는지표면에대해서편파별로후방산란계수를측정하고, 동시에수분함유량과표면거칠기를측정하였다. 그런다음측정된지표면변수들을표면산란모델들에입력하여후방산란계수를계산하고, 이계산결과를측정결과와비교분석하였다. 또한, inversion 알고리즘들을적용하여측정된편파별후방산란계수로부터수분함유량을추출하고, 이추출된수분함유량이현장에서측정한수분함유량과잘맞는지여부를확인하였다. 표면산란모델들중에서정확도가높은모델들을제시하였으며, inversion 모델들의계산결과도나타내었다. Abstract The backscattering coefficients of a bare soil surface were measured using an R-band polarimetric scatterometer, which were used to verify the validities of scattering models and inversion algorithms. The soil moisture contents and the surface roughness parameters (the RMS height and correlation length) were also measured from the soil surface. The backscattering coefficients were obtained from several scattering models with these surface parameters, and the computation results were compared with the measured backscattering coefficients. The soil moisture contents of the surface were retrieved from the measured backscattering coefficients, and compared with the measured surface parameters. This paper shows how well the scattering models agree with the measurements, and also shows the inversion results. Key words : Surface Scattering Models, Inversion Algorithms, Backscattering Coefficient, Bare Soil Surface, Soil Moisture Content, Surface Roughness Parameters Ⅰ. 서론 악하여기상예측의정확도를높이고, 홍수나가뭄과같은자연재해를미리예측하거나감시하고자최근지구전체에대한지표면의에너지흐름 ( 지하는요구가있으며, 이를실현하기위해 NASA의표수분함유량, 물순환상태등 ) 을실시간으로파 JPL에서위성레이더를이용하여지구표면수분함 홍익대학교전파통신공학과 (Department of Radio Science and Communication Engineering, Hongik University) 논문번호 : 수정완료일자 : 2006년 10월 30일 1172

2 토양표면에서의편파별후방산란계수측정을통한산란모델과 Inversion 알고리즘의검증 유량측정을위한 HYDROS 프로젝트를추진하고있다 [1]. 따라서, 지표면의수분함유량이나표면거칠기를추출하는 inversion 알고리즘의정확도가요구되며, 이를위해서표면산란모델들의정확도도요구되고있다. 표면산란모델로는 physical optics(po) 모델, geometrical optics(go) 모델, small perturbation method(spm) 등의고전적모델들이있고 [2], 최근에는 integral equation method(iem) 이발표되어많이이용되고있다 [3],[4]. 이들이론적모델들은자연적토양을균질의유전체층으로간주하고, 수식에서도근사화를이용하므로정확도에있어서제한적이었다. 이론적모델외에토양측정데이터를바탕으로개발된실험적모델이있고, 이들모델들은토양에국한해서일정주파수와일정표면상태에만적용해야하는제약이있으며, 대표적인실험적모델로는 OSU(Oh, Sarabandi and Ulaby, 2002) 모델 [5] 과 Dubois, et al. 의모델 [6] 이있다. 이들이론적모델들이나실험적모델들을이용하여측정된후방산란계수로부터수분함유량을추출해내는 inversion 모델들도발표되었는데, 표면거칠기변수의영향을무시하여많은오차를가져오기도하였다. 최근에는완전편파후방산란계수로부터수분함유량과표면거칠기를동시에추출하는 inversion 알고리즘들이발표된바있다 [6],[7]. 본논문은레이더지표면산란모델들을측정데이터와비교분석함으로써모델들의적용범위와정확성을파악하고후방산란계수측정데이터에서수분함유량을추출하는 inversion 기법을실행하고자한다. 우선, 측정지역을선정한후에지표면의수분함유량과표면거칠기변수들을측정하고, R- 밴드 scatterometer로는그지표면의레이더후반산란계수를측정하였다. 지표면변수들을기존의산란모델들에입력하여후방산란계수를계산하고, 이값들을측정된후방산란계수들과비교하였고, 이결과로부터산란모델들의정확성을검토하였다. 마지막으로는측정된완전편파후방산란계수를기존의 inversion 알고리즘들에입력하여지표면특성변수들 ( 표면거칠기와수분함유량 ) 을추출하고, 이추출된지표면특성변수들을현장에서측정한지표면특성변수들과비교하고, 정확성을검토하였다. Ⅱ. 지표면특성측정지표면에대한후방산란계수측정을위해서는보정된레이더시스템에의한정확한후방산란계수측정뿐만아니라토양수분함유량, 표면높이자기상관함수 (surface-height autocorrelation function) 의형태와표면 RMS 높이, 표면상관길이 (correlation length) 등과같은지표면특성 (ground truth) 을정확하게측정하는것이매우중요하다. 지표면후방산란모델에는검증된이론적인모델들과실험적인모델들이있으며, 이모델들은지표면특성 (ground truth) 이입력변수이며주파수와입사각에따라후방산란계수를계산하는방식이다. 입력변수중지표면의상대유전율 (dielectric constant) 은직접측정을통해구할수도있으나, 보통은지표면수분함유량을측정한후에실험식을통해상대유전율을얻는방법을이용하며본논문에서도실험식을이용하였다 [8]. 우선, 지표면토양의거칠기를나타내는표면높이특성의확률밀도분포 (PDF: Probability Density Function) 와자기상관함수 (autocorrelation function) 를얻기위해서는일정거리만큼의지표면높이를정확하게측정해야함으로, 이를위해지표면높이측정기 (surface profiler) 를제작하였다. 제작된 surface profiler는실제지표면의높이를측정하는장비로써전체의길이가 1.1 m이며, 이길이의알루미늄사각봉에 1.1 m 30 cm의플라스틱판과이를지지하는지지대를연결하였다. 알루미늄사각봉에는 0.5 cm 간격으로 201개의구멍이뚫려있고, 이구멍들에는 20 cm의길이와 1 mm 지름을갖는곧고단단한철사가오르내릴수있도록하였다. 플라스틱판에는모눈종이를붙이고, 철사의윗부분이모눈종이를배경으로하여높낮이를수치로읽을수있도록했다. 측정하고자하는지표면에 profiler를수평으로내려놓으면철사들이지표면과같은높낮이로나열되게된다. 이를디지털카메라로찍은후그영상에서높이를숫자로얻을수있고, profiler를일렬로연속해서 5번반복측정함으로써 5 m의지표면높이데이터를정확하게얻을수있었다. 지표높이데이터로부터분포함수 (PDF) 를얻고, 이 PDF의표준편차를구하면 s(rms 높이 ) 를얻게된다. 또한, 측정된데이터의정 1173

3 韓國電磁波學會論文誌第 17 卷第 12 號 2006 年 12 月 규화된자기상관함수 (normalized autocorrelation function) 를계산한후이함수의 1/e에해당하는값이상관길이 (correlation length) l을의미한다 [2]. 측정된지표면 profile로부터 m의 s(rms 높이 ) 와 0.35 m의 l(correlation length) 을얻었다. 지표면산란모델의입력변수인토양의상대유전율을구하기위해서는토양의수분함유량뿐만아니라토양의성분도알아야한다. 우선, 측정지역의토양수분함유량을측정하기위해지표면깊이 0~ 5 cm의토양샘플 3개씩을채취하여무게를재고, 완전건조시킨후무게를재어, 물의부피와토양의부피비 (ratio) 인 volumetric 수분함유량 m v (cm 3 /cm 3 ) 를계산하였다 [9]. 측정된토양의밀도는대략 1.2(g/ cm 3 ) 이었으며측정기간동안의측정된수분함유량은 0.17~0.34 cm 3 /cm 3 의범위내의값이었다. 비가온후의매우젖은토양의상태가대략 0.34 cm 3 /cm 3 에해당하고, 보통정도로마른토양의수분함유량은대략 0.17 cm 3 /cm 3 이된다. 약한달간의측정기간동안수차례비가내림으로써바싹마른상태의토양에대한측정은하지못했다. 토양의성분은모래 (sand) 와미사 (silt), 점토 (clay) 로나눌수있으며각각의성분을추출하는방법으로는비중계 (hydrometer) 를이용하여측정하는방법이있다. 우선비이커에적당량의흙 ( 예를들면, 100 g) 과물을넣어섞고, 메스실린더에부은후에 1 리터가되도록물로채운후에분산제를넣어잘저어줘서흙알갱이들이서로붙지않고흩어지도록만든다. 잘저은직후비중계를넣어눈금을재고, 40 초경과후비중계눈금과 2시간경과후의눈금을각각측정한다. 이는 40초이전에가라앉는것은모래 (sand) 로, 40초이후부터 2시간이내에가라앉는것은미사 (silt) 로간주하고, 점토는 2시간이후에도가라앉지않는것으로간주한다. 이비중계눈금들을이용하여토양비 ( 모래, 미사, 점토 ) 를 100분율로나타내게되고, 수분함유량에서토양의상대유전율을얻을때에이토양비를이용하게된다. 비중계를얻기어렵거나, 비중계의눈금을읽기어려운경우에는위의원리를이용하여약식으로토양의성분비를구할수도있다. 측정지역에서채취한토양성분의비는모래 33.9 %, 미사 42.9 %, 점토 23.2 % 이었으며, 이토양은 loam으로판명되었다 [9]. Ⅲ. 후방산란계수측정편파별후방산란계수를측정하기위해 R-밴드 (1.7~2.6 GHz, cut-off 주파수 =1.372 GHz) scatterometer 시스템을구현하였다. Scatterometer의송수신기로는네트워크분석기 (HP8753D) 를사용하였고, R 밴드표준혼안테나두개를동축선으로송수신기에연결하여간단하게 full polarimetric scatterometer 시스템을구성하였다. 측정주파수로는 1.85 GHz를중심으로 500 MHz의대역폭에서측정함으로써, Fourier 변환을이용하여 time gating 기능을이용할수있었고, 이기능으로맨땅에대한후방산란이외의잡음 ( 안테나어댑터, 안테나지지대등에서의반사파들 ) 을제거하여마치전파무반향실측정과같은효과를볼수있었다. 측정장소로는측정이용이하고비교적한적한한강생태공원의지표지형으로선정하였고, 여기에타워 (3.6 m) 를설치하였으며, 안테나세트를삼각대에고정하여타워위에설치한후각도별 (30, 40, 50, 60 ) 로독립적인지표면측정샘플을얻기위해 30번씩안테나를회전하면서 vv-, hh-, vh-, hv-편파별로측정하였다. 30도이내의각도 (0, 10, 20도 ) 에서는타워의구조와지면에서의직접반사파때문에측정이어려웠고, 70도이상 (70, 80도 ) 에서는준비된지표면바깥에서의산란파때문에정확한측정결과를얻기어려워서이각도범위 (30, 40, 50, 60 ) 에서만측정값을얻었다. 지표면에서안테나까지의높이 (h) 는 4.8 m이었으며 30 ~60 의입사각의변화에서후방산란계수를한번측정하였고, 입사각을고정 (40 ) 시키고여러번에걸쳐토양의수분함유량변화에따른후방산란계수를측정하였다. 보정용 target으로는 trihedral 전파반사기 (corner reflector) 를사용하였다. 빔의입사각을 40도로했을때빔이지면에도달하는중심거리 (r 0 ) 는 6.27 m가되고이를시간영역으로환산하여 2배를취해주면빔이지면에서되돌아오는왕복시간인 41.5 ns를얻을수있다. Scatterometer 시스템보정을위해 trihedral 전파반사기를 1 m의스티로폼위에놓고측정함으로써지면에서의응답과반사기에서의응답을구분하였으며빔이지면을보는것과같은거리인 r 0 에반사기를위치하고서측정하였다. 다음그림 1(a) 는시간영역에서전파반사 1174

4 토양표면에서의편파별후방산란계수측정을통한산란모델과 Inversion 알고리즘의검증 (a) 시간영역에서의전파반사기측정 (a) Reflector measurement at time domain 용하는 standard 혼안테나의모든각도별이득 (gain) 을얻어야함으로 principal E-면과 H-면에서얻은측정패턴들을 interpolation하여 3차원으로안테나이득함수를계산하였다. 측정결과 Standard 혼안테나의 H-plane HPBW(Half-Power Beam-Width) 는 30 이고, E-plane의 HPBW는 28 였다. 지표면측정에서는안테나의빔패턴을고려하여입사각이 40 일경우 footprint는시간영역에서 97~ 122 ns 범위이며 footprint 이외의영역은네트워크분석기의 time gating 기능으로제거한후측정하였다. 입사각이 30, 50, 60 일경우에도각각의각도별로 footprint를계산하여해당하는영역만을 time gating하여측정함으로써 footprint 이외의잡음성분을제거하여정확한데이터를얻을수있었다. 측정은독립적인지표면샘플을얻기위해측정타워를중심으로회전하면서각도별로 30번씩측정하였다. 주파수의시작부근과끝부근에서는 Fourier 변환과정에서 aliasing 효과에의한잡음의영향이있기때문에측정데이터에서 1.7~2.0 GHz 대역만선택하여사용하였고, 30개데이터의평균값을취하였다. Ⅳ. 지표면산란모델 (b) Time-gating 적용후시간영역에서의측정 (b) Time gating reflector measurement 그림 1. 시간영역에서의측정데이터 (hh- 편파 ) Fig. 1. Measured data at time domain (hh-pol.). 기에대한 hh(horizontal to horizontal)-편파를측정한것이며안테나어댑터에서의반사시간은 62.5 ns이고전파반사기에서는반사시간이 104 ns이다. 정확한보정을위해 time gating 기능을사용하여그림 1(b) 와같이순수한전파반사기에서의응답을측정하였다. 측정데이터의보정방법은위상은고려하지않고크기만을보정하는간단한방법을이용하였으며전파반사기의전파반사측정값과이론적인 radar cross section(rcs) 값, 지표면에서의전파반사측정값과 illumination integral(aill) 계산값을이용하여지표면의레이더산란계수값을계산하였다. Illumination integral(aill) 을계산하기위해서는시스템에사 지표면토양에서의전파산란모델로는실험적모델인 OSU 모델, Dubois 모델과이론적모델인 physical optics(po), geometrical optics(go), small perturbation method(spm), integral equation method(iem) 등이있다. OSU 모델은기존의이론모델들과수많은실험데이터를바탕으로개발된모델로서풀없는토양의 vv-, hh-, vh-, hv-편파별후방산란계수뿐만아니라위상상관도 (α) 와동일편파위상차이 (ζ) 도예측하도록만든모델이다 [5]. σ 0 vh = 0.11m 0.7 v (cosθ) 2.2 {1-exp[-0.32(ks) 1.8 ]} (1) p=1- ( θ 90 ) 0.35m v (ks) 0 e q =0.10[ks/kl+ sin (1.3θ) 1.2 (2) {1- exp[-0.9(ks) 0.8 ]} (3) 교차편파 (vh- 편파 ) 후방산란계수와비례계수 1175

5 韓國電磁波學會論文誌第 17 卷第 12 號 2006 年 12 月 p, q로부터다음과같이 vv-, hh- 편파후방산란계수를얻을수있다. σ 0 vv = σ 0 vh/q, σ 0 hh = p σ 0 vv (4) Dubois 모델은 OSU 모델과함께대표적인실험모델로서지표토양에서의동일편파후방산란계수를지표면의거칠기와상대유전율, 입사각, 주파수의함수로나타낸모델이다 [6]. Dubois 모델에서 hh-, vv-편파후방산란계수는다음의두식 (5), (6) 으로나타내어지고, 교차편파에관한식은없고, 적용범위또한한정돼있다. 적용가능한범위는주파수 1.5~11 GHz, 지표높이표준편차 (RMS height) 0.3~3 cm, 입사각 30 ~65 의영역이다. σ 0 hh = σ 0 hh = cos 1.5 θ sin 5 θ ε tan θ (ks sin θ) 1.4 λ 0.7 (5) cos 3 θ sinθ ε tan θ (ks sin 3 θ) 1.1 λ 0.7 (6) 이론적모델인 PO, GO, SPM은각모델간유효영역이존재하며각영역은다음식과같다. 여기서 m 은 RMS slope을나타낸다. SPM: m 0.3, ks 0.3, kl 3.0 (7) PO: kl 6.0, l sλ, m 0.25 (8) GO: kl 6.0, l sλ, (2kscosθ) 2 10 (9) 본논문에서는측정지역지표면변수인 ks가 0.91, kl이 13.56이므로이영역에해당하는 PO 모델을적용하였으며상대적으로유효영역이넓은 IEM 모델또한측정결과와비교하였다. PO 모델은 Kirchhoff Approximation(KA) 의적분항을근사화시키는한가지방식이며, KA는경계조건을적용할때접선 (tangent plane) 근사법을사용한다. 다음식은 0차근사적 PO 모델을나타내는식이며교차편파의산란계수는계산할수없다 [2]. σ 0 aa = k 2 0 π cos 2 θ R a 2 e (-2ks cos θ) 2 2sk cos θ 2n I n =1 n! (10) 여기서 R a 는편파별 Fresnel 반사계수이며, I 는 Gaussian 과 Exponential 상관함수를 Fourier 적분하여 지표면거칠기스펙트럼 (roughness spectrum) 의형태로표현한것이며다음식 (11) 과같다. I G = π l 2 2 ( kl sinθ) n e n, I E = πnl 2 [n 2 +2(klsinθ) 2 ] 1.5 (11) IEM 모델은 tangential 표면전계에대한적분식의해를구하는방식으로개발되었으며지표면의거칠기가 ks<3 경우는식 (12) 가적용된다 [3]. σ 0 qp = k 2 2 exp [- 2(k zs) 2 ] I n qp 2 W ( n) (-2k x,0) n =1 n! (12) I n qp =(2k z s) n f qp exp[-(k z s) 2 ]+ ( k z s) n 2 [F qp (-k x,0)+f qp (k x, 0)] (13) 여기서, p와 q는각각수직또는수평편파를의미하며 k z =kcosθ, k x =ksinθ, f vv =2R // /cosθ, f hh = 2R /cos θ, f vh =f hv =0, F qp 는 [3, Appendix A] 에주어져있으며 W (n) ( 2k x,0) 은지표면의 roughness spectrum으로표면높이분포상관함수의 Fourier 변환형태로 Gaussian과 Exponential의두가지형태로표현된다 [4]. Ⅴ. 측정결과와산란모델비교 R-밴드용 (1.7~2.6 GHz) polarimetric scatterometer 시스템을구현하여한강생태공원의풀없는토양에대한후방산란계수를편파별 (vv-, vh-, hv-, hh-편파 ) 로측정하였으며측정은두가지형식으로진행하였다. 첫번째데이터는일정수분함유량에서여러각도의후방산란계수를얻은것이고, 두번째데이터는일정한각도에서수분함유량의변화에따른후방산란계수를얻은것이다. 첫번째데이터는하루동안에얻었고, 두번째데이터는한달동안에 40 에서 13번의측정을수행한것이다. 이기간동안에여러번비가내렸고, 토양의젖고마르는과정이있었다. 첫번째측정에서얻은측정지역의 ground truth는 s(rms 높이 ) 가 2.35 cm, 상관길이 l은 0.35 m, 땅의수분함유량 (m v) 은 0.21 cm 3 /cm 3 이며토양성분은모래가 33.9 %, 미사가 42.9 %, 점토가 23.2 % 인 loam 토 1176

6 토양표면에서의편파별후방산란계수측정을통한산란모델과 Inversion 알고리즘의검증 (a) VV-, VH- 편파 (a) VV-, VH-polarization (a) VV-, VH- 편파 (a) VV-, VH-polarization (b) HH-, HV- 편파 (b) HH-, HV-polarization 그림 2. 각도별측정값과모델비교 Fig. 2. Comparison between measurements and models at various incidence angles. 양으로판명되었다. 그림 2(a), (b) 는입사각도 (30, 40, 50, 60 ) 에따른후방산란계수측정데이터와산란모델을비교한것으로 OSU 모델과 IEM 모델은측정결과와비교적잘맞는것을볼수있으며, PO 모델의경우입사각도가커질수록측정값과큰차이를보였으며, Dubois 모델의경우각도별최대 4 db 정도의측정값과오차가있었다. 교차편파에서는 OSU 모델과 IEM 모델둘다비교적측정값과잘일치하였다. 그림 3(a), (b) 는토양수분함유량 (m v ) 의변화에따른후방산란계수측정값과 PO, IEM, OSU, Dubois (b) HH-, HV- 편파 (b) HH-, HV-polarization 그림 3. 수분함유량의변화에따른측정값과모델비교 Fig. 3. Comparison between measurements and models for various soil moisture contents. 모델을비교한것으로서, 측정은지표수분함유량의변화를얻기위해한달동안 2~3일간격으로입사각도를 40 로고정시켜측정한결과이다. 수분함유량 (m v) 은 0.17~0.38 cm 3 /cm 3 이었으며이는토양의마른정도가중간에서부터젖은상태까지이며마른흙에대해서는측정을하지못하였다. 그림 3에서측정값과 OSU, IEM 모델이각각의편파에따라비교적잘일치하였으며 PO 모델은측정값과최대 7.5 db의큰오차를보였으며, Dubois 모델의경우비교적잘일치하였으나 vv-편파의경우측정값과최대 5 db의오차가발생하였다. 1177

7 韓國電磁波學會論文誌第 17 卷第 12 號 2006 年 12 月 후방산란계수측정값과산란모델간의비교는많은연구가수행되고있으며일반적으로고전적인산란모델들 (PO, GO, SPM) 은적용영역이제한될뿐만아니라각각의유효영역내에서도일반적으로 OSU 모델과 IEM 모델에비해오차가크다고알려져있다 [10]. 본논문의측정값과모델간비교결과또한기존의연구내용과유사한결과를나타내었다. Ⅵ. Inversion 기법 SAR(Synthetic Aperture Radar) 시스템을이용한측정값에서지표면특성 (ground truth) 을추출하는 Inversion 모델에대한중요성이대두되고있다. 후방산란계수측정값으로토양의수분함유량 (M v) 을추출할수있다면농업이나수문학등에활용할수있고, 지표면전체의수분함유량을실시간으로파악하여기상예측의정확도및홍수나가뭄과같은자연재해를미리예측하거나감시할수있다 [1]. 지표면산란모델중 OSU 모델과 Dubois 모델을이용하여수분함유량과 s(rms 높이 ) 를 direct inversion 하였으며 [7] OSU 모델의 inversion 과정순서도는그림 4와같고, Dubois 모델은식 (5), (6) 의두방정식을연립하여수분함유량과 s를구하였다. OSU모델의경우, 식 (1) 을 ks에관해정리하면식 (16) 과같이되고, 식 (14) 를식 (2) 에대입하면다음 그림 4. 측정값에서 M v 와 s 를추출하는순서도 Fig. 4. Flowchart for retrieving M v and s. 식 (15) 와같이 M v 에관한비선형방정식을구할수있다. ks(θ,m v,σ 0 vhm) = [ ln { 1- σ vhm 0.11M 0.7 v ( cos θ) }] ( θ 90 ) 0.35M v (14) e - 0.4[ ks( θ,m v, σ 0 vhm)] 1.4 -p m =0 (15) p m 은측정된동일편파비이며 σ 0 은측정된교 vhm 차편파후방산란계수를의미한다. 식 (15) 에의해 M v 를결정하면식 (14) 에의해 k s 를구할수있다. 표 1은 scatterometer 시스템으로측정된후방산란계수로부터 OSU 모델과 Dubois 모델을이용한 inversion 알고리즘을이용하여토양수분함유량을추출한결과이다. 측정된수분함유량과 OSU 모델의경우최대 0.11 cm 3 /cm 3 의오차를보였으며, Dubois 모델의경우최대 0.13 cm 3 /cm 3 의측정값과오차를보였다. 전체적인측정결과와비교했을때두알고리즘모두정확도가낮은것을알수있는데, 이는 inversion 알고리즘자체에서비롯된오차도있겠지 표 1. 토양수분함유량에대한계산값과측정값비교 Table 1. Comparison between measurements and models for soil moisture contents. 토양의수분함유량 (Mv) 측정값 OSU 모델을이용한 Inversion 결과 Dubois 모델을이용한 Inversion 결과

8 토양표면에서의편파별후방산란계수측정을통한산란모델과 Inversion 알고리즘의검증 만, 수분함유량측정과정에서생긴오차라든지, inversion 알고리즘에이용된산란모델에서비롯된오차들이포함되어있을것이다. Ⅶ. 결론본논문은후방산란계수측정방법과지표면특성 (ground truth) 측정방법을제시하였으며측정은한강생태공원의풀없는지표지형을 2~3일간격으로한달간 R-밴드 polarimetric scatterometer 시스템을구현하여측정하였다. 고정된각도 (40도) 에서토양의수분함유량변화에따른지표면후방산란계수와고정된수분함유량에서다양한입사각도 (30 ~60 ) 의변화에따른후방산란계수측정데이터를얻었다. 측정잡음을제거하기위해 time gating 방법을적용했으며보정 target은자체제작한 trihedral corner reflector를사용하였다. 토양표면산란모델에는실험적모델인 OSU 모델과 Dubois 모델, 이론적모델인 PO, GO, SPM, IEM 모델등이있으며한강생태공원의측정지역에대한후방산란계수값과산란모델간의비교결과 OSU 모델과 IEM 모델은동일편파및교차편파모두비교적측정값과잘일치하였으며, Dubois 모델은입사각도및수분함유량의변화에대해최대 5 db의오차가발생하였으며, 특히 PO 모델은입사각이클때에대단히큰오차를보였다. 측정된후방산란계수로부터 OSU 모델과 Dubois 모델을이용하여토양수분함유량을추출한결과, 두모델모두정확도가낮은것을알수있었다. OSU 모델의경우, 측정된수분함유량과최대 0.11 cm 3 /cm 3 의오차를보였으며 Dubois 모델의경우최대 0.13 cm 3 /cm 3 의오차가발생했다. 이는 inversion 알고리즘자체에서비롯된오차도있겠지만, 수분함유량측정과정에서생긴오차라든지, inversion 알고리즘에이용된산란모델에서비롯된오차들이포함되어있을것이다. 따라서, 이러한오차의원인분석및오차의범위를좁히는연구가진행되고있으며향후보다정확한알고리즘의개발및 ground truth 측정방법을개선하여후방산란계수로부터토양의수분함유량을얻음으로써농업이나수문학등에활용할수있고또한, 지표면전체의수분함유 량을실시간으로파악함으로써기상예측의정확도및홍수나가뭄과같은자연재해를미리예측하거나감시하는분야에도활용할수있을것이다. 감사의글저자들은본연구의측정데이터수집에도움을준홍익대학교전파응용연구실의현종철, 최재원, 김령모, 김상근에감사한다. 본연구는국방과학연구소지원을받는 KAIST 전파탐지연구센터의도움으로수행되었다. 참고문헌 [1] D. Entekhabi et al., "The hydrosphere state(hydros) satellite mission: An earth system pathfinder for global mapping of soil moisture and land freeze/ thaw", IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing, vol. 42, no. 10, pp , Oct [2] F. T. Ulaby, R. K. Moore, and A. K. Fung, Microwave Remote Sensing, Active and Passive, vol. Ⅱ, Artech House, Norwood, MA, U.S.A., [3] A. K. Fung, Microwave Scattering and Emission Models and Their Applications, Artech House, Boston, MA, [4] A. K. Fung, Aongqian Li, and K. S. Chen, "Backscattering from a randomly rough dielectric surface", IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing, vol. 30, no. 2, Mar [5] Y. Oh, K. Sarabandi, and F. T. Ulaby, "Semi-empirical model of the ensemble-averaged differential Mueller matrix for microwave backscattering from bare soil surfaces", IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing, vol. 40, no. 6, pp , Jun [6] P. C. Dubois, J. van Zyl, and T. Engman, "Measuring soil moisture with imaging radars", IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing, vol. 33, no. 4, pp , Jul [7] Y. Oh, "Quantitative retrieval of soil moisture content and surface roughness from multipolarized radar observations of bare soil surfaces", IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing, vol. 42, no. 3, pp , 1179

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DBPIA-NURIMEDIA 韓國電磁波學會論文誌第 17 卷第 9 號 2006 年 9 月論文 2006-17-9-02 식물층에서의편파별후방산란측정과산란모델의비교 Comparison between Measurements and Scattering Model for Polarimetric Backscattering from Vegetation Canopies 홍진영 오이석 Jin-Young Hong