Sequential‑Estimation Image Compression Method for Minimising InSAR Shadowing

본 연구는 인공위성 InSAR 철도시설물 모니터링에서 발생하는 데이터 음영 문제를 해결하고자, 순차추정(Sequential Estimator) 개념을 적용한 ComSAR 알고리즘의 성능을 검증하였다. 운영 중인 고속철도 5km 구간을 대상으로 2년간 획득한 TerraSAR-X 시계열 영상을 활용하여 PS-InSAR(PSI)와 PSDS 각 방법의 점군 밀도, 연산 시간, 침하 추정 정밀도를 비교하였다. 분석 결과, ComSAR는 PSDS 대비 연산 시간을 73% 단축하고, PSI 대비 점군 수를 최대 375%까지 증가시킴으로써 산란체 탐지 능력을 개선하였다. 침하량의 정밀도는 기존과 비슷한 수준을 유지했으나, 데이터 산포도가 증가하는 경향이 나타났다. 이는 식생과 지형 조건에 따른 신호 품질 저하에 기인한다. 실용화를 위해서는 다종 위성 영상의 융합, 통계적 후처리, 핵심 파라미터 최적화 등이 요구된다. 본 연구는 연산 효율과 데이터 커버리지 향상을 동시에 달성한 ComSAR의 가능성을 입증하였으며, 고정밀·실시간 기반 인프라 모니터링으로의 확장 가능성을 제시한다.