InSAR는 같은 장소를 두 번 찍은 SAR 영상의 위상(phase) 차이로 지표의 cm~mm 수준 거리 변화를 측정하며, 그 핵심 수식은 Δφ=(4π/λ)·ΔR이다. Sentinel-1(λ=5.6cm C-band) 기준 fringe(간섭무늬) 한 줄은 약 2.8cm(=λ/2)의 LOS 변위에 해당한다. SAR은 위성 시선 방향(LOS)의 변위만 측정할 수 있어 동서·수직 이동을 분리하려면 Ascending과 Descending 두 궤도를 결합해야 한다. 실무 파이프라인에서는 Interferogram이 −π~π로 wrap된 위상차를 만들고 SNAPHU가 이를 unwrap한 뒤 ΔR로 환산해 LOS 변위를 얻는다.
위상으로 거리 변화를 잡는다
SAR의 진짜 무기는 밝기가 아니라 전파 위상이며, 같은 장소를 두 번 찍어 전파 왕복 거리 차이를 나노~센티미터 수준으로 비교한다.
핵심 수식은 Δφ=(4π/λ)·ΔR로, λ는 파장(Sentinel-1 C-band=5.6cm), ΔR은 위성↔지표 거리 변화, Δφ는 −π~π 범위로 wrap되는 위상 변화다.
파장이 5.6cm 수준이라 수 cm 이동만 생겨도 위상이 크게 변한다 — 위성↔산 거리가 2.8cm 변하면 SAR이 위상으로 잡아낸다.
광학 카메라가 막히는 밤·구름·태풍 환경에서도 능동 전파로 관측할 수 있어 재난 직후 대응의 표준 도구가 된다.
Δφ=λ4πΔR
Δφ
위상 변화 (−π~π로 wrap)
λ
파장 — Sentinel-1 C-band = 5.6cm
ΔR
위성↔지표 거리 변화
위상 변화는 거리 변화에 비례 (C-band fringe 한 줄 = λ/2 ≈ 2.8cm)
Fringe(간섭무늬) 읽기
InSAR 결과에는 빨강-파랑-초록-노랑이 반복되는 줄무늬, 즉 fringe가 나타나며 이 한 줄 한 줄이 일정한 LOS 변위 양을 뜻한다.
Sentinel-1(λ=5.6cm)에서 1 fringe는 약 2.8cm(=λ/2), 10 fringe는 약 28cm에 해당하고, 수십~수백 개는 지진급 단층 이동을 가리킨다.
fringe가 많을수록 큰 변위이며, 줄 간격이 좁아질수록 기울기가 큰 deformation을 의미한다.
줄 수
LOS 변위
한 줄
1 fringe
~2.8cm (= λ/2)
열 줄
10 fringe
~28cm
지진급
수십~수백
단층 이동급
fringe 줄 수와 LOS 변위 (Sentinel-1, λ=5.6cm)
LOS 제약 — ASC + DESC 결합
SAR은 위성 시선 방향(Line Of Sight, LOS)의 이동만 측정하므로 완전한 수평 이동은 잘 보이지 않는다.
그래서 북동에서 비스듬히 보는 Ascending과 북서에서 비스듬히 보는 Descending 두 궤도의 LOS를 각각 얻는다.
두 LOS를 기하 분해하면 동서 성분과 수직 성분으로 나눌 수 있어, 실무에서는 ASC와 DESC를 둘 다 처리한다.
🛰기하 분해ASC LOS + DESC LOS
Ascending북동에서 비스듬히 → LOS 1
Descending북서에서 비스듬히 → LOS 2
동서 성분수평 이동 복원
수직 성분융기·침하 복원
두 궤도의 LOS를 기하 분해해 동서·수직 성분으로
파이프라인 — 위상차에서 변위까지
Coregistration이 두 SLC의 화소를 정렬하면 Interferogram이 −π~π로 wrap된 위상차를 산출한다.
Coherence는 결과의 신뢰도를 나타내는 QA 지표이고, SNAPHU는 wrap된 위상을 unwrap된 연속 위상으로 펼친다.
마지막으로 Phase → Displacement 단계가 Δφ를 ΔR로 환산해 LOS 변위 결과를 만든다.
📦SLC 2장Coregistration 정렬
Interferogram위상차 (wrapped −π~π)
🧩SNAPHUPhase Unwrap
🌍LOS 변위Δφ → ΔR · ASC+DESC 분해
SLC 2장에서 LOS 변위까지의 처리 흐름
주의점 · 함정
LOS 제약은 실무 절대 함정이다 — 수평 이동만 있는 strike-slip 지진은 ASC 단독으로 거의 안 보이므로 ASC+DESC 결합이 필수다. 또한 fringe가 많다고 항상 진짜 변위는 아니다 — 대기 영향(APS)이나 unwrap error가 fringe처럼 보일 수 있어 반드시 QA Metrics(특히 coherence)와 짝으로 해석해야 한다.