기후변화로 인해 집중강우와 수재해가 증가함에 따라 기상과 조도의 영향을 받지 않는 SAR(Synthetic Aperture Radar) 위성의 수체 탐지 활용성이 커지고 있다. 특히 ICEYE, Capella, Umbra와 같은 소형 상용 SAR 위성군으로 높은 시·공간 해상도의 영상을 확보할 수 있으나, 센서별 관측 특성과 시스템 설계 차이로 인해 수체 탐지 성능이 상이할 수 있다. 본 연구는 대청댐 유역을 대상으로 세 종류의 소형 SAR 위성 영상에 동일한 전처리를 적용한뒤, 후방산란 분포 분리도를 기반으로 센서별 수체 탐지 성능을 비교하였다. 정량적 분리도 평가를 위해 Gaussian Mixture Model(GMM)을 이용해 후방산란계수 분포를 모델링한 뒤 Kolmogorov？Smirnov(KS) 거리, Equal Error Rate(EER), Area Under the ROC Curve(AUC), Cumulative Distribution Function difference(ΔCDF)를 분리도 지표로 산출하였다. 분석 결과, 동일한 연구지역에서 센서별 후방산란 분포 특성이 뚜렷한 차이를 보였다. Umbra가 가장 우수한 분리 성능을 보였으며(AUC ？ 0.97, EER ？ 0.08), ICEYE 또한 안정적인 성능 (AUC ？ 0.96, EER ？ 0.10)을 보였다. 반면 Capella는 넓은 산란 범위에서의 다봉(multi-modal)분포 특성으로 인해 상대적으로 낮은 분리 성능(AUC ？ 0.92, EER ？ 0.14)을 나타냈다. 이는 수체 탐지 임계값 설정과 최종 정확도에 직결되며, SAR 위성영상의 수체 탐지 성능이 공간해상도뿐만 아니라 센서 고유의 산란 특성에 영향을 받음을 시사한다. 본 연구는 소형 상용 SAR 영상의 수체 탐지 성능을 통계적 분리도로 정의하고, 정량적으로 비교·평가함으로써, 향후 다중 센서 융합 기반의 재난 대응 상황에서 센서 선택 및 데이터 활용 가이드라인을 마련하는 기초 자료로 활용될 것으로 기대된다.