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Application of Multi-satellite Sensors to Estimate the Green-tide Area

황해 부유 녹조 면적 산출을 위한 멀티 위성센서 활용

  • Kim, Keunyong (Korea Ocean Satellite Center, Korea Institute of Ocean Science & Technology) ;
  • Shin, Jisun (Ocean Science and Technology School, KIOST-KMOU) ;
  • Ryu, Joo-Hyung (Korea Ocean Satellite Center, Korea Institute of Ocean Science & Technology)
  • 김근용 (한국해양과학기술원 해양위성센터) ;
  • 신지선 (KIOST-KMOU 해양과학기술전문대학원) ;
  • 유주형 (한국해양과학기술원 해양위성센터)
  • Received : 2017.12.14
  • Accepted : 2018.01.05
  • Published : 2018.04.30
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Abstract

The massive green tide occurred every summer in the Yellow Sea since 2008, and many studies are being actively conducted to estimate the coverage of green tide through analysis of satellite imagery. However, there is no satellite images selection criterion for accurate coverage calculation of green tide. Therefore, this study aimed to find a suitable satellite image from for the comparison of the green tide coverage according to the spatial resolution of satellite image. In this study, Landsat ETM+, MODIS and GOCI images were used to coverage estimation and its spatial resolution is 30, 250 and 500 m, respectively. Green tide pixels were classified based on the NDVI algorithm, the difference of the green tide coverage was compared with threshold value. In addition, we estimate the proportion of the green tide in one pixel through the Linear Spectral Unmixing (LSU) method, and the effect of the difference of green tide ratio on the coverage calculation were evaluated. The result of green tide coverage from the calculation of the NDVI value, coverage of green tide usually overestimate with decreasing spatial resolution, maximum difference shows 1.5 times. In addition, most of the pixels were included in the group with less than 0.1 (10%) LSU value, and above 0.5 (50%) LSU value accounted for about 2% in all of three images. Even though classified as green tide from the NDVI result, it is considered to be overestimated because it is regarded as the same coverage even if green tide is not 100% filled in one pixel. Mixed-pixel problem seems to be more severe with spatial resolution decreases.

황해 녹조 대발생은 2008년 이후 매년 여름 대규모로 발생하고 있으며, 인공위성 분석을 통해 녹조 규모를 추정하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 정확한 녹조 면적 산출을 위한 위성영상 선택 기준이 마련되어 있지 않은 실정이다. 따라서 이 연구에서는 위성영상의 공간해상도에 따른 녹조 면적 산출 결과의 차이를 알아보고, 녹조 면적 산출에 적합한 위성영상을 제시하고자 한다. 이 연구에서 이용한 위성영상은 Landsat ETM+, MODIS, GOCI로 영상의 공간해상도는 각각 30, 250, 500 m 이다. NDVI 알고리즘을 적용하여 녹조 픽셀을 분류하였고, 임계값에 따른 녹조 면적 산출 결과를 비교하였다. 또한, Linear Spectral Unmixing(LSU) 기법을 이용하여 한 픽셀 내에 녹조가 차지하는 비율을 추정하였고, 녹조 비율의 차이가 면적 계산에 미치는 영향을 평가하였다. NDVI 알고리즘을 이용한 녹조 면적 산출 결과, 공간해상도가 낮을수록 녹조 면적이 과대추정되는 경향을 보였고, 최대 1.5배 차이를 보였다. 또한, LSU 분석 결과에서 픽셀 내의 녹조 비율이 0.1(10%) 미만인 픽셀이 대부분이었고, 0.5(50%) 이상 녹조 비중을 차지하는 픽셀은 세 타입의 영상 모두에서 약 2% 수준으로 극히 적었다. 즉, NDVI 분석 결과에서 녹조로 분류된 픽셀의 경우 한 픽셀의 공간을 녹조가 100% 채우고 있지 않더라도 모두 동일 면적으로 간주되기 때문에 실제보다 과대추정되는 것으로 생각되고, 이러한 현상은 공간해상도 차이에 의해 심화되는 것으로 나타났다.

Keywords

요약

황해 녹조 대발생은 2008년 이후 매년 여름 대규모로 발생하고 있으며, 인공위성 분석을 통해 녹조 규모를 추정하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 정확한 녹조 면적 산출을 위한 위성영상 선택 기준이 마련되어 있지 않은 실정이다. 따라서 이 연구에서는 위성영상의 공간해상도에 따른 녹조 면적 산출 결과의 차이를 알아보고, 녹조 면적 산출에 적합한 위성영상을 제시하고자 한다. 이 연구에서 이용한 위성영상은 Landsat ETM+, MODIS, GOCI로 영상의 공간해상도는 각각 30, 250, 500 m 이다. NDVI 알고리즘을 적용하여 녹조 픽셀을 분류하였고, 임계값에 따른 녹조 면적 산출 결과를 비교하였다. 또한, Linear Spectral Unmixing(LSU) 기법을 이용하여 한 픽셀 내에 녹조가 차지하는 비율을 추정하였고, 녹조 비율의 차이가 면적 계산에 미치는 영향을 평가하였다. NDVI 알고리즘을 이용한 녹조 면적 산출 결과, 공간해상도가 낮을수록 녹조 면적이 과대추정되는 경향을 보였고, 최대 1.5배 차이를 보였다. 또한, LSU 분석 결과에서 픽셀 내의 녹조 비율이 0.1(10%) 미만인 픽셀이 대부분이었고, 0.5(50%) 이상 녹조 비중을 차지하는 픽셀은 세 타입의 영상 모두에서 약 2% 수준으로 극히 적었다. 즉, NDVI 분석 결과에서 녹조로 분류된 픽셀의 경우 한 픽셀의 공간을 녹조가 100% 채우고 있지 않더라도 모두 동일 면적으로 간주되기 때문에 실제보다 과대추정되는 것으로 생각되고, 이러한 현상은 공간해상도 차이에 의해 심화되는 것으로 나타났다.

1. 서론

녹조 대발생은 전세계 연안에서 빈번하게 보고되고 있으며, 대체로 연안생태계의 부영양화가 원인으로 지목되고있다(Ye et al., 2011; Smetacek and Zingone, 2013).대부분의 녹조 대발생은 연안의 암반 조간대 또는 갯벌에서 발견되지만 최근 부유성 녹조 대발생이 황해에서 빈번하게 관측되고있다(Qi et al., 2016). 황해의 부유 녹조 대발생은 2008년 베이징 올림픽 당시 칭다오(Qingdao) 조정경기장 주변을 400 km2 가량 뒤덮으면서 전세계적인 관심이 집중되었고, 이를 제거하기 위하여 10,000명 이상의 인원과 9천만 달러의 경제적 비용이 발생된 것으로 추산되었다(Liu et al., 2009; Wang et al., 2009). 더욱이 황해 부유 녹조 대발생은 2007년 이후 지속적으로 나타나고 있는 것으로 보고되었다(Hu et al., 2010). 부유 녹조 대발생 원인종은 Ulva linza-procera-prolifera 종이 혼재된 것으로 알려졌고, 주로 U. linza와 U. prolifera 종이 우점하였다(Leliaert et al., 2009; Kang et al., 2014).

황해 부유 녹조 대발생은 중국 장수성에서 기원한 것으로 알려져 있고, 김 양식장 등의 부착기질에서 탈락된 녹조는 표층으로 부유한 이후 바람과 표층 해류에 의해 약 2-3개월 가량 황해 전역을 이동한다(Qi et al., 2016). 이와 같은 특성으로 인하여 선박을 이용하는 직접 조사 방법만으로는 대규모의 부유 녹조 패치의 분포와 이동을 확인하는데 한계가 있다. 따라서 많은 연구에서는 이러한 한계점 극복을 위하여 인공위성 영상분석을 통한 부유 녹조 패치(patch)의 분포와 이동 모니터링이 이루어지고 있다(Xu et al., 2016b; Xu et al., 2017). Liu et al.(2009)은 위성 영상의 가시 영역과 근적외선 영역에서 부유 녹조와 주변 해수의 뚜렷한 스펙트럼 특성 차이를 이용하여 2008년 황해 서부의 녹조 분포 양상을 분석하였다. 더욱이 MODIS Terra/Aqua 영상분석을 통해 2007년부터 2015년 까지 황해 부유 녹조의 장기 면적 변화 역시 분석 가능함을 보여주었다(Qi et al., 2016).

녹조 분포 탐지연구에서 인공위성 영상의 활용은 광범위한 지역을 대상으로 효율적인 모니터링이 가능하지만 여전히 해결되어야 하는 문제는 존재한다. 특히 인공위성 영상분석을 통해 탐지 가능한 녹조 패치 규모에 대한 궁금증이다. 황해 서부 연안에서 부유 녹조의 형성 초기에는 대체로 패치 규모가 작고, 대규모 패치가 형성된 이후에도 태풍 또는 강한 해류 등의 영향으로 패치 규모가 작아지게 된다(Liu et al., 2013). 황해 녹조 패치의 면적을 조사한 결과에 따르면 0.005–9.5 km2 범위로 분포하고, 1 km2 이하 면적의 녹조가 대부분인 것으로 조사되었다(Xa et al., 2017). 이전 연구결과에 따르면 MODIS 영상 분석에서 녹조 패치의 규모가 작은 경우 주변 해수 신호와 혼재되어 탐지 되지 않는 것으로 조사되었고, 특히 녹조 패치 길이가 10 m 이하인 경우 녹조 픽셀로 분류되지 않는 경향이 두드러지는 것으로 나타났다(Hu et al., 2010). 더욱이 인공위성 영상의 낮은 공간해상도로 인하여 250 m2 이하 규모 패치는 탐지되지 않기 때문에 실제 녹조 면적보다 과소추정될 것으로 예상하였다(Liu et al., 2015). 이와는 반대로 위성 영상의 픽셀에 녹조가 100% 채워지지 않았음에도 불구하고 위성영상 분석결과에서 녹조 픽셀로 분류되는 경우 실제 녹조 면적보다 과대 추정될 가능성 또한 존재한다. 따라서 위성영상 분석을 통하여 산출된 녹조 면적이 영상의 공간해상도에 어느정도 영향을 미치는가에 대한고찰이 필요하다.

황해 녹조 대발생은 매년 여름 대규모로 발생하고 있으며, 이를 효과적으로 관리하기 위해서는 정확한 녹조 패치의 면적을 산출하고, 이를 제거하기 위해 필요한 인력과 예산을 책정하는 대응 방안을 수립하는 것은 매우 중요하다. 현 시점에서 인공위성 영상분석을 통한 녹조 면적 산출이 가장 효과적인 방법으로 제시되고 있지만 다양한 인공위성 영상 중에서 효율적인 영상을 선택하는 기준이 마련되어 있지 않은 실정이다. 따라서 이 연구에서는 녹조 탐지 연구에 주로 이용되고 있는 위성영상에서 산출된 녹조 면적이 공간해상도에 따라 어느 정도 차이를 보이는지 알아보고자 한다. 나아가 황해 녹조 면적 추정에 적합한 공간해상도의 인공위성 영상을 제시하고, 인공위성 영상에서 정확한 녹조 면적 산출을 위한 방법을 제시하고자 한다.

2. 자료 및 방법

본 연구에서는 매년 녹조 대발생이 빈번하게 관측되고 있는 황해 서부에 위치한 칭다오 북부 연안을 연구 지역으로 선정하였다(Fig. 1). 연구 해역은 Fig. 1에서도 확인 할 수 있듯이 매년 여름철 대규모 녹조 패치가 관측되고 있으며, 일부는 칭다오 연안까지 이동되면서 집중 관리가 필요한 지역으로 손꼽히고 있다. 또한 부유 녹조 대발생의 기원지로 알려진 장수성 연안보다 비교적 탁도가 낮아 위성 영상 분석에서 녹조 탐지가 용이한 해역이다. 즉, 다양한 위성 영상의 녹조 탐지 능력 비교 연구에 있어 분석 결과에 미치는 각 위성 영상의 분광해상능의 영향이 적고, 공간해상도 차이 만을 고려한 비교연구에 적합한 해역임을 의미한다.

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Fig. 1. Floating macroalgal bloom in the Yellow Sea result from Landsat ETM+ true-color composite image (band 3, 2, 1 composite) acquired on 1 July 2015.

1) 위성 영상 자료처리 및 부유 녹조 탐지

황해 부유 녹조 탐지에는 Landsat ETM+, Moderat Resolutio Imaging Spectroradiometer(MODIS),Geostationary Ocean Color Imager(GOCI) 영상이 이용되었으며, 공간 해상도는 각각 30, 250, 500 m 이다. 동일 시기에 촬영된 영상에서 녹조 분포 및 면적 추정 비교를 위하여 2015년 7월 1일 11시경에 획득된 영상을 분석에 이용하였다(Table 1). GOCI는 세계 최초 정지궤도 해색 센서로 1시간 간격으로 일 8회 촬영이 이루어지고 있어 MODIS와 같은 극궤도 위성과 비교하여 높은 시간 해상도를 갖는다. GOCI 영상의 공간해상도는 500 m로 Level 1B 자료는 한국해양과학기술원 해양위성센터 홈페이지(http://kosc.kiost.ac.kr)에서 다운로드하여 분석에 이용하였다. GOCI Level 2 자료인 레일리 반사도(Rayleigh corrected reflectance)영상은GDPS (GOCIData Processing Software) 소프트웨어 분석을 통하여 도출 되었고, 레일리 산란(Rayleigh scattering) 효과를 제거하기 위한 식은 아래 식(1)과 같다(Son et al., 2012).

Table 1. Basic information of satellite images

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\(R_{rc} = \frac{(\pi \times L_t^*)}{(F_o \times cos\theta_0)} - R_r \)       (1)

Lt* = The calibrated sensor radiance after adjustment for ozone and other gaseous absorption

Fo = The extraterrestrial solar irradiance at data acquisition time

θ0 = The solar zenith angle

Rr = Rayleigh reflectance estimated with 6S(Vermote et al., 1997)

MODIS 영상의 공간해상도는 250 m이며, LAADS DAAC 홈페이지(https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov)에서 MOD02QKM 영상을 다운로드 하여 분석에 이용하였다. 레일리 반사도 영상은 ENVI 5.3 소프트웨어에서 제공되는 Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Spectral Hypercubes (FLAASH) 대기보정 모듈을 이용하여 산출하였다. 이 모듈은 복사전달모델인 Moderate Resolution Atmospheric Transmission (MODTRAN을 기반으로 만들어진 알고리즘으로 영상의 사에너지(radiance) 값을 반사도(reflectance)로 변환시켜 준다. Landsat ETM+ 영상은 육상 센서로 16일을 주기로 동일지역 영상을 획득 가능하다. Landsat ETM+ 영상의 공간 해상도는 30 m이고, 본 연구에서는 Path 119, Row 35의 Level 1 자료를 U.S. Geological Survey (https://glovis.usgs.gov) 홈페이지에서 다운로드 한 후 분석에 이용하였다. Landsat ETM+ 영상의 Level 1 자료는 Digital Number(DN) 값으로 제공되기 때문에 영상과 함께 제공되는 gain과 offset 값을 이용하여 복사에너지로 변환하였다. Landsat ETM+ 영상의 대기보정은 MODIS 영상 분석과 동일하게 ENVI 5.3 소프트웨어의 FLAASH 대기보정 모듈을 이용하여 레일리 반사도 영상으로 변환하였다.

부유 녹조의 경우 RED 밴드와 NIR 밴드 영역에서 육상 식생과 유사한 스펙트럼 특성을 보이며, 주변 해수와 뚜렷한 차이를 보이기 때문에 쉽게 구분 가능하다(Cui et al., 2012). 위성영상 분석을 이용한 녹조 탐지 연구에서 가장 많이 이용되는 탐지 기법의 하나인 NDVI(Normalize Difference Vegetation Index) 알고리즘을 적용하였고, 식은 아래와 같다(Huete and Justice, 1999).

\(NDVI = (R_{NIR}-R_{RED}) / (R_{NIR} + R_{RED}) \)       (2)

식에서 RNIR과 RRED는 각각 근적외선과 적색 파장대에서의 반사도를 의미하고, GOCI 영상의 경우 중심 파장이 0.680, 0.865 μm인 밴드를 각각 적색과 근적외선 파장으로 이용하였다. NDVI 분석 결과에서 0 이하의 값을 가지는 픽셀은 모두 해수로 간주하였고, 0 이상의 값은 녹조 패치로 분류하였다. NDVI 식생지수는 식생의 밀도 또는 생물량 증가에 의해 값이 증가하는 경향을 보이며(Hu et al., 2017), 이는 NDVI 임계값(threshold) 기준에 따라 녹조로 분류되는 픽셀 수가 달라질 수 있음을 의미한다. 따라서 NDVI 임계값 계급에 따라 위성 영상에서 산출되는 녹조 면적 추정 결과 비교를 위하여 9개의 NDVI 계급군으로 구분하여 분석하였다.

2) 부유 녹조 면적 산출을 위한 분광혼합분석 기법 적용

위성영상에서 각 픽셀의 화소값은 다양한 지표의 반사 신호가 혼합된 경우가 대부분이나, 기존의 녹조 분류 알고리즘은 각 픽셀을 단일의 지표 신호로 가정하여 처리된다. 즉, 한 픽셀의 공간에 녹조가 차지하는 면적 비율은 매우 다양하게 존재함에도 불구하고 녹조 픽셀로 분류된 경우 동일한녹조 실제보다 녹조 면적이 과대추정 될 수 있다(Xiao t al., 2017). 따라서 이 연구에서는 한 픽셀을 세분화하여 픽셀 내에 존재하는 녹조의 비율을 구분하기 위하여 Linear spectral unmixing(LSU)방법을 이용하였다. 영상 내에서 녹조와 해수를 대표하는 end-member 추출을 위하여 주성분분석(Principal component analysis; PCA)을 통해 영상 내에서 대표성을 갖는 균질한 픽셀을 선택하였다. 이 후 영상 내에서 녹조와 해수를 대표할 수 있는 가장 순수한 픽셀에서 각각의 end-member를 추출하였다. 세 타입의 위성영상에서 각기 추출된 end-member는 ENVI 5.3 소프트웨어를 이용한 LSU 분석에 이용하였다. LSU 분석 결과는 0에서 1사이 값으로 표현되는데, 이는 픽셀 내에 타겟 지표가 차지하는 비율이 0% 에서 100% 사이에 존재함을 의미한다.

3. 결과

1) 위성영상 분석에 의한 녹조 분포 탐지

위성영상의 공간해상도 차이에 따른 녹조 분포 양상을 비교하기 위하여 Landsat ETM+, MODIS, GOCI 영상을 NDVI 알고리즘으로 분석하였다(Fig. 2). Landsat ETM+, MODIS, GOCI 영상의 공간해상도는 각각 30, 250, 500 m로, 해상도 차이에도 불구하고 대략적인 녹조분포 패턴에는 큰 차이를 보이지 않았다(Fig. 2(a-c)). 하지만 위성영상의 공간해상도가 높을수록 패치 형태가 더욱 명확한 결과를 보였다. 해상도가 가장 낮은 GOCI영상의 경우 녹조 패치의 가장자리를 구분하기 위한 경계가 모호한 것으로 나타난 반면 해상도가 가장 높은 Landsat ETM+ 영상의 경우 가늘게 뻗은 패치의 형태까지 윤곽이 확실하게 구분되었다(Fig. 2(d), (f)). 공간해상도가 250 m인 MODIS 영상은 Landsat ETM+영상 분석 결과와 매우 유사한 패치 분포 형태를 보였고, GOCI 영상과 비교하여 녹조 패치의 가장자리 구분이 다소 명확하게 구분되었다(Fig. 2(d-f)).

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Fig. 2. Comparison of distribution patterns of floating green tide between the various spatial resolutions. Landsat (A), (D), MODIS(B), (E) and GOCI (C), (F).

NDVI 알고리즘 분석을 통해 도출된 녹조 패치 분포 결과에서 패치의 가장자리 픽셀을 결정하기 위해 대표적인 두 가지 형태의 패치를 선정하였다. 먼저 패치의 규모가 크고, 넓은 형태(대형 녹조 패치)와 가늘고, 긴 형태(소형 녹조 패치) 두 가지로 선정하여 각 픽셀이 가지는 NDVI 값을 0 이하부터 0.7 이상까지 9 계급([0, 0-0.1, 0.1-0.2, 0.2-0.3, 0.3-0.4, 0.4-0.5, 0.5-0.6, ]0.7)으로 나누어 구분 었다(Fig. 3). Fig. 3에서 NDVI 값이 0 이하인 경우는 모두해수로 구분하였고, NDVI 값이 높을수록 패치의 밀도가 높은 것을 의미한다. 대형 녹조 패치의 경우 가장자리 픽셀을 제외하고 0.6 이상의 NDVI 계급군이 가장 많은 비율을 차지하였다(Fig. 3(c)). 반면 소형 패치의 경우 0.7 이상의 NDVI 계급군의 픽셀은 존재하지 않았고, 0.5 - 0.7 계급군의 픽셀이 가장 많아 대형녹조 패치의 NDVI 계급군 분포와 큰 차이를 보였다. 비록 두 형태의 녹조 패치에서 NDVI 값 분포가 뚜렷하게 차이를 보였지만, 패치의 가장자리 픽셀의 경우 0 - 0.1범위의 값을 가지는 현상은 동일하게 나타났다.

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Fig. 3. Distribution of green tide patches by threshold value class of NDVI. (A) and (C) Large and wide patches of green tide and, (B) and (D) thin and long patches of green tide.

2) 공간해상도 차이에 따른 녹조 면적 변화

Landsat ETM+, MODIS, GOCI 위성영상을 NDVI 알고리즘을 이용하여 분석하였고, 9개 NDVI 계급군으로 나누어 면적을 산출하였다(Fig. 4 and 5). NDVI 임계값을 0으로 지정한 경우 Landsat ETM+, MODIS, GOCI영상에서 도출된 녹조 면적은 각각 62.6, 106.6, 80.5 km2로 Landsat ETM+와 MODIS 영상 분석 결과 간의 차이가 가장 크게 나타났다(Fig. 4). NDVI 임계값을 0.1로 설정한 결과 0으로 설정한 경우보다 약 2-3 배 가량 적은 면적의 녹조 픽셀이 산출되었다. 임계값이 0.1인 경우 역시 Landsat ETM+ 영상 분석결과에서 가장 적은 녹조 면적(20.3 km2)이 계산되었다. 다만 세가지 위성 영상 면적 간의 차이는 줄어들었고, Landsat ETM+ 영상과 비교하여 MODIS와 GOCI 영상에서는 각각 10, 17 km2 많은 면적이 녹조로 구분되었다. NDVI 임계값을 0.3으로 설정한 경우 위성 영상간의 녹조 면적 차이는 더욱 줄어들었다. 반면 NDVI 임계값을 0.4 이상으로 하면 이전 결과와는 반대로 Landsat ETM+ 영상의 녹조 면적보다 다른 두 영상의 녹조 면적이 작아지는 것으로 나타났다. 하지만 세가지 타입의 영상에서 산출된 녹조 면적간의 차이는 2 km2 이하로 차이가 크지 않았다.

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Fig. 4. Comparison of green tide area (km2) calculated from Landsat ETM+, MODIS and GOCI images using NDVI algorithm. TH; threshold value.

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Fig. 5 Comparison between areas of green tide extracted y Landsat ETM+, MODIS and GOCI images using NDVI algorithms.

3) Linear Spectral unmixing(LSU) 기법을 이용한 녹조 면적 추정

Landsat ETM+, MODIS, GOCI 위성영상에서 각각 추출된 end-member를 이용한 LSU 분석결과를 7개 계급군으로 나누어 구분하였다(Fig. 6). Landsat ETM+ 영상에서는 가늘고 긴 형태의 녹조 패치가 산발적으로 분포하지만, 저해상도 영상으로 갈수록 녹조 분포 형태가 단순화 되는 특징을 보였다. 특히, Landsat ETM+ 영상에서 0.2 이하의 녹조 신호를 가지는 픽셀은 MODIS와 GOCI 영상에서는 탐지되지 않았다. 하지만 영상 중심부에 위치한 크고 넓은 형태의 패치의 경우 세 타입 영상 모두에서 녹조 비율이 0.7(70%) 이상을 차지하였고, 픽셀 분포 양상 역시 매우 유사하였다. 한 픽셀 내에서 녹조가 차지하는 비율에 따른 면적 차이를 확인하기 위하여 LSU 분석결과를 10개 계급군으로 구분하여 각 계급군이 차지하는 비중과 녹조 면적을 계산하였다(Table 2). LSU 분석결과에서 픽셀 내의 녹조 면적이 0.1(10%)인 계급군이 가장 많은 비중을 차지하였는데, Landsat ETM+, MODIS, GOCI 영상에서 각각 93.3, 85.6, 85.7% 수준이었다. 픽셀 내의 녹조 비율이 0.1(10%) 이상인 픽셀을 모두 녹조로 가정하면 Landsat ETM+, MODIS, GOCI 영상에서 추정된 녹조 면적은 각각 170.6, 138.2, 203.0 km2로 GOCI 영상에서 가장 많은 면적이 도출되었다. 녹조 비율이 0.2(20%) 이상을 차지하는 경우의 면적을 추정한 결과 Landsat ETM+, MODIS, GOCI 영상에서 녹조 면적은 각각 11.4, 19.9, 29.0 km2로 현저하게 감소하였다. 특히, 픽셀 내에 녹조 비율이 0.5(50%) 이상을 차지하는 픽셀의 비중은 세 영상 모두 1% 미만으로 극히 적었다.

Table 2. Estimation of green tide coverage according to the ratio of green tide in pixe

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Fig. 6. Distribution of green tide patches by fraction value of Linear Spectral Unmixing model. (A) Landsat ETM+, (B) MODIS and (C) GOCI images.

4. 토의 및 결론

황해는 2008년 이후 대규모 녹조 대발생이 지속적으로 관측되고 있으며, 다양한 인공위성 영상분석을 통해 녹조 분포 및 규모를 파악하기 위한 연구가 꾸하게 진행되고 있다. 하지만 연구에 이용되는 영상의 종류에 따라 녹조 규모가 다르게 추정되는 결과를 보였다(Cui et al., 2012). 본 연구에서는 정확한 녹조 규모 산정을 위하여 다중위성영상 분석을 적용해 보고, 공간해상도에 따른 녹조 면적 산출 결과의 차이에 대하여 알아보고자 하였다. 이를 통해 녹조 면적 추정에 적합한 공간해상도의 인공위성 영상을 제시하고자 시도되었다.

이 연구에서는 다중위성영상 분석에 적용 가능하고, 위성센서 간의 고유한 특성 차이에도 불구하고 안정적인 녹조 탐지가 가능한 NDVI 알고리즘을 적용하였다(Xu et al., 2016a). 위성영상 분석을 통한 녹조 탐지에는 본연구에서 이용된 NDVI(Normalized DifferenceVegetation Index) 알고리즘 이외에도 FAI(Floating Algae Index), IGAG(Index of floating green algae for GOCI) 등 다양한 알고리즘이 개발되어 이용되고 있다(Ogashawara et al., 2016). FAI 알고리즘은 NDVI 알고리즘과 비교하여 환경과 대기상태 변화에 대한 영향이 적다는 장점이 있지만, SWIR 파장 영역의 밴드가 존재하는 위성영상에만 적용 가능하다는 한계가 있다(Hu et al., 2009). 또한, IGAG는 녹조 주변해수의 복잡한 시그널 특성에도 불구하고, 녹조 탐지능력을 향상시키는 장점이 있지만 GOCI 영상 분석에 특화된 알고리즘으로 다중위성영상을 이용한 비교연구에는 적합하지 않다(Son et al., 2012). 따라서, 다른 알고리즘과 비교하여 단순하면서도 가장 안정적인 결과를 도출하는 NDVI 알고리즘이 다중 위성영상의 녹조 면적 비교에는 가장 적합한 것으로 판단된다.

NDVI 알고리즘 적용을 통해 산출된 녹조 면적은 공간해상도가 낮을수록 과대추정되는 경향을 보였고, 최대 1.5배 차이를 보였다. 이는 NDVI 분석 결과에서 녹조로 분류된 픽셀의 경우 한 픽셀의 공간을 녹조가 100% 채우고 있지 않더라도 모두 동일 면적으로 간주되기 때문에 실제보다 과대추정되는 것으로 생각된다. Linear Spectral Unmixing(LSU) 기법을 이용하여 한 픽셀 내에 녹조가 차지하는 비중을 알아본 결과, 녹조로 구분된 대부분의 픽셀은 10% 미만의 녹조가 포함되어 있는 것으로 조사되었다. 더욱이 50% 이상의 녹조 비중을 차지하는 픽셀의 경우 세 타입의 영상 모두에서 1% 미만으로 극히 적은 적으로 나타났다. 즉, NDVI, FAI, IGAG와 같은 하드 분류법(Hard Classification)을 이용할 경우 실제 녹조 면적보다 과대추정 될 수 있음을 의미하고, 이러한 현상은 공간해상도 차이에 의해 심화되는 것으로 보인다. 이 연구 결과와 마찬가지로, Xu et al.(2016a) 연구 역시 MODIS 영상에서 추출된 녹조 면적이 고해상도 HJ-1A/B CCD 영상에서 추출된 면적보다 약 1.5–2.5배 과대추정되는 경향을 보였다. 반면, iu et al.(2015)은 MODIS 영상의 경우 낮은 공간해상도로 인하여 250 m2 이하 모의 녹조 패치는 탐지되지 않기 때문에 실제 녹조 면적보다 과소추정될 수 있음을 지적하였다. 이 연구에서도 마찬가지로 NDVI 임계값을 0.4 이상으로 높일 경우 Landsat ETM+ 영상에서 오히려 더 많은 양의 녹조 면적이 산출되는 결과를 보였다. 이는 고해상도 Landsat ETM+ 영상에서는 탐지되었지만 저해상도 영상(MODIS, GOCI)에서는 탐지되지 않은 녹조 픽셀이 존재하기 때문인 것으로 보여진다. 결론적으로 NDVI 알고리즘을 통해 추산된 녹조의 면적은 생물량을 반영할 수 이점이 있지만 정확한 대기보정이 이루어지지 않은 경우, 특히 다양한 위성영상을 이용하는 경우 다양한 대기상태에 대한 보정이 어렵기 때문에 동일 기준을 마련하기는 현실적으로 힘든 실정이다. 따라서 위성엉상 내에서 추출한 endmember를 이용한 LSU 기법이 다양한 혼합픽셀의 특성을 세분화 가능하기 때문에 녹조 면적 산출에 더 적합할 것으로 판단된다.

본 연구에서는 다중위성자료 활용을 통하여 녹조 면적 추정 정확도를 향상시키고자 하였는데, 더욱 정확한 비교를 위해서는 위성영상의 공간해상도뿐만 아니라 분광해상도, 시간해상도, SNR(Signal-to-noise ratio) 등이 종합적으로 고려되어야 한다. 특히, 원격 탐사를 이용한 적조 탐지 연구를 위해서는 적조 발생 해역의 해수 특성뿐만 아니라 적조 생물의 종, 밀도 등 많은 요소들을 고려해야 하기 때문에 특정 해역의 일부 종에 대한 알고리즘이 개별적으로 개발되고 있다(Ahn and Shanmugam, 2006; Shin et al., 2017). 반면 녹조의 경우 해수 표면의 위에 떠있기 때문에 상대적으로 반사신호가 강하고, RED 영역에서 흡수, NIR 영역에서 강한 반사가 나타나는 스펙트럼 특성이 매우 뚜렷하다. 따라서 원격탐사 분석에서 고려되어야 하는 요인 중 영상의 공간해상도가 가장 중요한 요인으로 고려되고 있다(Cui et al., 2012; Xu et al., 2016). 이 연구에서는 위성영상의 광학 특성에 따른 녹조 면적 차이에 대해서는 분석하지 않았지만, 공간해상도 차이만으로도 녹조 면적 추정 결과가 크게 달라지는 것을 보여 주었다. 즉, 정확한 녹조 면적 추출을 위해서는 고해상도 위성영상의 적용이 필요함을 의미하고, 이 연구에서는 Landsat ETM+ 영상의 분석 결과를 기준으로 다른 영상의 정확도를 판단하였다. 이는 실측 값이 없는 경우 현실적으로 제시할 수 있는 최선의 방법으로 판단되지만, 추후 현장 관측된 값과 비교를 통해 더욱 정밀한 녹조 면적산출 방법의 개선이 필요할 것으로 생각된다.

이 연구결과를 통하여 부유 녹조의 면적 추정에 있어 위성영상의 공간해상도가 얼마나 중요한지에 대해 보여주었고, 이를 통하여 녹조의 효율적 관리에 필요한 인원과 경비 추산에 필요한 녹조 규모를 결정하는데 보다 정확한 정보를 제공할 수 있을 것으로 대한다. 다만, 이 연구에서는 녹조 면적 산출에 있어 밀도가 고려되지 않았기 때문에 추후 생물량 기반의 녹조 규모 추을 위한 추가 연구가 필요할 것으로 생각된다.

사사

이 연구는 해양수산부 연구개발사업인 “국가해양영토 광역 감시망 구축 기반연구” 사업과 한중해양과학공동연구센터(CKJORC)의 연구개발사업인 “인공위성자료를 활용한 녹조 등 해양환경모니터링 연구기술 개발”의 지원을 받아 수행 되었습니다.

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