강원대학교 지구물리학과 원격탐사연구실 한향선, 이훈열

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1 강원대학교 지구물리학과 원격탐사연구실 한향선, 이훈열
마이크로파 산란계와 유전 알고리즘을 이용한 호수 얼음의 물성 모델링 Modeling of physical properties of lake ice by using microwave scatterometer and genetic algorithm 강원대학교 지구물리학과 원격탐사연구실 한향선, 이훈열

2 발표 순서 서론 얼음에서의 후방산란 현장 실험 및 결과 마이크로파 산란 모델링 및 결과 결론

3 서론 연구배경 하천/호수 얼음의 물리적 특성 마이크로파 산란계 (Microwave Scatterometer) 연구목적
국지적 기후 변화에 따라 변화 – 기후 변화 연구의 주요 변수 수자원 및 수리구조물에 영향 마이크로파 산란계 (Microwave Scatterometer) 관측 대상의 마이크로파 산란 특성 측정 지상용 산란계의 경우 다양한 파장 및 편파에 대한 실험이 용이 얼음의 표면산란, 체적산란, 얼음/물 경계면의 산란 측정 연구목적 마이크로파 산란계를 이용하여 호수 얼음의 상변화에 따른 마이크로파 산란 특성 분석 유전 알고리즘을 이용한 마이크로파 산란 모델링을 통해 호수 얼음의 물성 추정

4 얼음에서의 후방산란 표면산란 얼음/물 경계면에서의 산란 체적산란
얼음에서의 후방산란 중 가장 큼 얼음 표면의 유전율과 거칠기에 의존 얼음/물 경계면에서의 산란 표면산란과 함께 얼음에서의 대표적 후방산란 경계면의 거칠기, 얼음과 물 사이의 유전율 차이, 얼음 내의 air bubble에 의존 체적산란 얼음 내의 air bubble의 함량 및 크기, 모양에 의존 비교적 작은 크기 얼음/물 경계면에서 반사된 신호와 volume inhomogeneity의 상호작용에 의한 산란 얼음에서의 후방산란 중 가장 작은 크기

5 Microwave Scatterometer
HH Polarization Square Horn Antenna Center frequency: 5.3 GHz (C-band) Band width: 600 MHz Spatial resolution: 25 cm microwave cables incidence angle (45°) beam width (15°) notebook VNA GPIB-USB stand ice surface

6 현장 실험 2006년 2월 2일 춘천호 (춘천시 오월리) 안테나 높이: 2 m 마이크로파 입사각: 45°
실측얼음두께: 40 cm 마이크로파 산란계 시스템의 안정성 평가 및 시스템 보정 얼음의 상변화를 구현하기 위해 얼음 표면에 물을 도포 산란계 실험이 수행된 호수 얼음의 표면

7 산란계 시스템 안정성 평가 Calibration kit를 이용하여 VNA 보정
시스템 부하 및 외적 요인에 의한 측정 신호의 변화 여부 관찰 필요 Trihedral corner reflector를 이용하여 안정성 평가 및 측정신호 보정

8 산란계 시스템 안정성 평가 Calibration kit를 이용하여 VNA 보정
시스템 부하 및 외적 요인에 의한 측정 신호의 변화 여부 관찰 필요 Trihedral corner reflector를 이용하여 안정성 평가 및 측정신호 보정 최대 변화폭은 1.7도이며, 0.13 mm 거리오차

9 현장 실험 결과 First return Second return

10 현장 실험 결과 얼음 표면에 물 도포 First return

11 현장 실험 결과 First return Second return 얼음 표면에 물 도포
영하의 온도로 인한 surface water의 결빙 First return Second return

12 현장 실험 결과 First return 얼음 표면에 물 도포 영하의 온도로 인한 surface water의 결빙
기온 상승으로 인한 얼음 표면의 해빙 First return

13 현장 실험 결과

14 Scatterometer Measurement Model

15 얼음의 마이크로파 산란 모델링 Surface scattering Volume scattering
얼음 표면의 거칠기와 유전율에 의해 결정 Integral Equation Model (IEM)을 사용하여 모델링 Volume scattering 얼음의 알베도와 광학두께, 투과계수, 기포의 크기 및 양에 의해 결정 구형 기포의 레일리 산란 고려 Ice/water interface scattering 얼음/물 경계의 거칠기와 유전율, 얼음의 광학두께 및 투과계수에 의해 결정

16 Inversion Modeling 실측된 실험결과로부터 모델 변수를 추정 유전 알고리즘 (Genetic Algorithm)
얼음의 산란특성 모델링을 위해서는 얼음의 유전율과 표면 거칠기, 기포의 크기 및 함량 등의 물성 자료가 필요 실험 현장에서 얼음의 물성이 직접 측정되지 못했으므로 역산을 통해 추정 유전 알고리즘을 이용하여 얼음의 물성을 추정하고 산란특성 모델링 유전 알고리즘 (Genetic Algorithm) 일반적인 최적화 문제나 탐색문제의 해를 구하는 전역 최적화 기법 다윈의 적자생존 이론 기반 실측된 얼음에서의 산란을 가장 잘 모사할 수 있는 얼음의 물성 추정 목적함수: 실측 결과와 모델링 결과 사이의 RMSE 적합도 함수: RMSE = 0

17 Ice model

18 모델링 결과 (1) First return과 Second return은 각각 표면산란과 얼음/물 경계면의 산란
RMSE = magnitude NRMSE = 5.12%

19 모델링 결과 (2) First return과 Second return이 체적산란 포함
RMSE = magnitude NRMSE = 0.93 %

20 모델링 결과 (2) - 유전율

21 모델링 결과 (2) - 거칠기

22 결론 호수 얼음의 상변화에 따른 산란특성 분석을 위해 마이크로파 산란계 실험 수행 얼음에서의 마이크로파 산란 모델링
두 개의 강한 산란 신호 관측 Surface water의 상변화에 따라 산란 특성이 달라짐 결빙-해빙에 따라 얼음에서의 산란특성이 크게 다름을 의미 얼음에서의 마이크로파 산란 모델링 표면산란과 얼음/물 경계면에서의 산란에 체적산란을 함께 고려해야 정확한 산란 특성의 모사 가능 Second return이 얼음/물 경계면의 위치에서 발생했음을 확인 First return과 second return의 동시 증가는 체적산란의 영향 얼음 표면의 결빙-해빙에 의한 유전율 및 거칠기 변화, air bubble의 크기 및 함량과 같은 얼음의 물리적 특성 추정 다파장/다편파 산란계 실험 예정 인공위성 SAR 영상으로부터 호수/하천 얼음 및 해빙의 산란특성 분석 및 물성 추정 연구에 기여

23 감사합니다.