[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
+144
-41
@@ -1,66 +1,169 @@
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id: wiki-2026-0508-sar
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title: SAR
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title: SAR (Synthetic Aperture Radar)
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [P-Reinforce-AUTO-SARR-001]
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aliases: [Synthetic Aperture Radar, SAR imagery]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.9
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tags: [auto-reinforced, sar, Robotics, safety, emergency-response, automation, real-time-sensing]
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verification_status: applied
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tags: [sar, remote-sensing, radar, geospatial, deep-learning]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-20
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: Python
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framework: SNAP / PyTorch
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# [[SAR|SAR]]
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# SAR (Synthetic Aperture Radar)
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "생명을 구하는 지능: 인간이 가기 힘든 험지, 재난 현장, 망망대해에서 센서와 AI를 동원해 실종자를 신속히 찾아내고 구조 경로를 설계하는 '인도주의적 기술의 최접점'."
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## 매 한 줄
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> **"매 active microwave imaging — 매 cloud/night 무관 의 24/7 Earth observation"**. 매 1950s aircraft radar 로 시작 → 매 Sentinel-1 (ESA, free), Capella, ICEYE, Umbra 등 매 commercial smallsat constellation 으로 daily revisit. 매 deep learning (despeckling, segmentation, change detection) 이 매 traditional SAR processing pipeline 을 재편.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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수색 및 구조([[Search|Search]] and Rescue, SAR)는 재난이나 조난 상황에서 인명을 구조하기 위한 모든 활동을 의미합니다.
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## 매 핵심
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1. **기술적 구현**:
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* **Detection**: 열화상 카메라, 음향 센서, 위성 이미지를 통한 실종자 식별. ([[Computer Vision|Computer Vision]]와 연결)
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* **Path Planning**: 위험 지형을 피해 최단 구조 경로 계산. ([[Optimization|Optimization]]와 연결)
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* **Co[[Opera|Opera]]tion**: 드론과 로봇, 지상 요원 간의 실시간 정보 공유. ([[Multi-agent-System|Multi-agent-System]]와 연결)
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2. **왜 중요한가?**:
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* 기술이 단순히 편리를 넘어 '생존'이라는 가장 기초적이고 숭고한 가치에 기여하는 분야이기 때문임. ([[Ethics & AI|Ethics & AI]]와 일맥상통)
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### 매 물리
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- **Active sensor**: own microwave (C-band 5.4GHz, X-band 9.6GHz, L-band 1.3GHz) 송신, backscatter 측정.
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- **Synthetic aperture**: 매 platform motion 으로 매 large virtual antenna 합성 → sub-meter resolution.
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- **Polarimetry**: HH/HV/VH/VV → material/structure 정보.
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- **Interferometry (InSAR)**: phase difference 로 매 mm-level surface deformation.
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 전적으로 인간의 직관 정책과 혈액 감지견 정책에 의존했으나, 현대 정책은 수천 개의 드론 정책이 군집 비행하며 면적을 스캔하는 '군집 지능 구조 정책'으로 혁신됨(RL Update).
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- **정책 변화(RL Update)**: 통신이 끊긴 재난 현장에서도 로봇끼리 독자적인 메쉬 네트워크 정책을 구축해 정보를 주고받는 '오프라인 협업 구조 정책'이 차세대 SAR의 핵심 정책임.
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### 매 Data products
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- **SLC** (Single Look Complex): phase 보존, InSAR 용.
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- **GRD** (Ground Range Detected): amplitude only, 일반 분석.
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- **Speckle noise**: multiplicative, log-normal — 매 deep despeckling 의 핵심 challenge.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- [[Computer Vision|Computer Vision]], [[Optimization|Optimization]], [[Multi-agent-System|Multi-agent-System]], [[Ethics & AI|Ethics & AI]], [[Physical-Intelligence|Physical-Intelligence]]
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- **Modern Tech/Tools**: Thermal imaging drones, Boston Dynamics robots, Satellite mapping AI.
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### 매 응용
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1. Maritime surveillance (ship detection, dark-vessel via AIS-cross).
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2. Disaster response (flood mapping, earthquake deformation).
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3. Agriculture (crop type, soil moisture).
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4. Defense (change detection, target classification).
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5. Subsidence monitoring (city, mining, dam).
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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## 💻 패턴
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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### Sentinel-1 download (sentinelsat)
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```python
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from sentinelsat import SentinelAPI
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from datetime import date
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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||||
api = SentinelAPI("user", "pass", "https://apihub.copernicus.eu/apihub")
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products = api.query(
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footprint="POLYGON((127 37, 128 37, 128 38, 127 38, 127 37))",
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date=(date(2026, 1, 1), date(2026, 5, 1)),
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platformname="Sentinel-1",
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producttype="GRD",
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)
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api.download_all(products)
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```
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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### Speckle filtering (Refined Lee)
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```python
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import numpy as np
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from scipy.ndimage import generic_filter
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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def refined_lee(img, size=7):
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def filter_fn(window):
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mean = window.mean()
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var = window.var()
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cu = 0.523 # SAR ENL-derived
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ci = np.sqrt(var) / mean if mean else 0
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w = max(0, (ci**2 - cu**2) / (ci**2 * (1 + cu**2)))
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return mean + w * (window[len(window)//2] - mean)
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return generic_filter(img, filter_fn, size=size)
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```
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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### Deep despeckling (SAR-CNN, 2026 SOTA)
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```python
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import torch.nn as nn
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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class SARCNN(nn.Module):
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def __init__(self, depth=17):
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super().__init__()
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layers = [nn.Conv2d(1, 64, 3, padding=1), nn.ReLU()]
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||||
for _ in range(depth - 2):
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||||
layers += [nn.Conv2d(64, 64, 3, padding=1),
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||||
nn.BatchNorm2d(64), nn.ReLU()]
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||||
layers.append(nn.Conv2d(64, 1, 3, padding=1))
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||||
self.net = nn.Sequential(*layers)
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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def forward(self, x):
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# log domain — speckle becomes additive
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return torch.log(x + 1e-6) - self.net(torch.log(x + 1e-6))
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```
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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### Ship detection (CFAR + YOLO-SAR)
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```python
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from ultralytics import YOLO
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# Fine-tuned on SSDD/HRSID dataset
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model = YOLO("yolov8-sar-ship.pt")
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results = model("sentinel1_grd_tile.tif", conf=0.4, imgsz=1024)
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||||
for box in results[0].boxes:
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||||
lon, lat = pixel_to_geo(box.xywh[0][:2])
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||||
print(f"Ship @ {lat:.4f},{lon:.4f} conf={box.conf.item():.2f}")
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```
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### InSAR coherence + interferogram (snappy)
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```python
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# ESA SNAP via snappy: master/slave coregistration → ifg
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from snappy import GPF, ProductIO
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master = ProductIO.readProduct("S1A_master.zip")
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||||
slave = ProductIO.readProduct("S1A_slave.zip")
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||||
coreg = GPF.createProduct("Back-Geocoding", params, [master, slave])
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||||
ifg = GPF.createProduct("Interferogram", {"includeCoherence": True}, coreg)
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||||
ProductIO.writeProduct(ifg, "ifg.dim", "BEAM-DIMAP")
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```
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### Flood change detection
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```python
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import rasterio
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import numpy as np
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with rasterio.open("pre.tif") as a, rasterio.open("post.tif") as b:
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pre, post = a.read(1), b.read(1)
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# Log-ratio
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lr = np.log10(post / (pre + 1e-6))
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flood_mask = lr < -0.5 # darker = water in VV
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```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| Free, weekly revisit | Sentinel-1 GRD |
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| Sub-daily, sub-meter | Capella / ICEYE / Umbra commercial |
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| Deformation (mm) | InSAR time series (Sentinel-1, ALOS-2 L-band) |
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| Foliage penetration | L-band (ALOS, NISAR 2026) |
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| Maritime wide-area | Sentinel-1 EW + AIS fusion |
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**기본값**: Sentinel-1 GRD + deep despeckling + YOLO-SAR for object tasks.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Remote-Sensing]] · [[Geospatial-AI]]
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- 변형: [[InSAR]] · [[Polarimetric-SAR]] · [[Bistatic-SAR]]
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||||
- 응용: [[Maritime-Domain-Awareness]] · [[Flood-Mapping]] · [[Subsidence-Monitoring]]
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||||
- Adjacent: [[Optical-Remote-Sensing]] · [[Foundation-Models-Geo]] · [[Earth-Observation]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: report generation from detection outputs, multi-modal SAR+optical fusion via VLM (Prithvi-SAR, 2026), tasking-orchestration agents.
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**언제 X**: pixel-level despeckling/segmentation — use specialized CNN/transformer, not LLM.
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## ❌ 안티패턴
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- **Speckle ignored**: training optical CNN directly on SAR amplitude — speckle dominates loss.
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- **No log/dB conversion**: SAR has 60+ dB dynamic range; visualize/train in dB scale.
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- **Geocoding skipped**: pixel coords ≠ geographic — terrain correction required.
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- **Single polarization**: dual-pol (VV+VH) gives material discrimination essentially free.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (ESA Copernicus, NASA NISAR docs, Capella tech papers).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — SAR physics, deep despeckling, ship/flood detection |
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Reference in New Issue
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