Two-dimensional Velocity Measurements of Campbell Glacier in East Antarctica Using Coarse-to-fine SAR Offset Tracking Approach of KOMPSAT-5 Satellite Image

KOMPSAT-5 위성영상의 Coarse-to-fine SAR 오프셋트래킹 기법을 활용한 동남극 Campbell Glacier의 2차원 이동속도 관측

Abstract

Glacier movement speed is the most basic measurement for glacial dynamics research and is a very important indicator in predicting sea level rise due to climate change. In this study, the two-dimensional velocity measurements of Campbell Glacier located in Terra Nova Bay in East Antarctica were observed through the SAR offset tracking technique. For this purpose, domestic KOMPSAT-5 SAR satellite images taken on July 9, 2021 and August 6, 2021 were acquired. The Multi-kernel SAR offset tracking proposed through previous studies is a technique to obtain the optimal result that satisfies both resolution and precision. However, since offset tracking is repeatedly performed according to the size of the kernel, intensive computational power and time are required. Therefore, in this study, we strategically proposed a coarse-to-fine offset tracking approach. Through coarse-to-fine SAR offset tracking, it is possible to obtain a result with improved observation precision (especially, about 4 times in azimuth direction) while maintaining resolution compared to general offset tracking results. Using this proposed technique, a two-dimensional velocity measurements of Campbell Glacier were generated. As a result of analyzing the two-dimensional movement velocity image, it was observed that the grounding line of Campbell Glacier exists at approximately latitude -74.56N. The flow velocity of Campbell Glacier Tongue analyzed in this study (185-237 m/yr) increased compared to that of 1988-1989 (140-240 m/yr). And compared to the flow velocity (181-268 m/yr) in 2010-2012, the movement speed near the ground line was similar, but it was confirmed that the movement speed at the end of the Campbell Glacier Tongue decreased. However, there is a possibility that this is an error that occurs because the study result of this study is an annual rate of glacier movement that occurred for 28 days. For accurate comparison, it will be necessary to expand the data in time series and accurately calculate the annual rate. Through this study, the two-dimensional velocity measurements of the glacier were observed for the first time using the KOMPSAT-5 satellite image, a domestic X-band SAR satellite. It was confirmed that the coarse-to-fine SAR offset tracking approach of the KOMPSAT-5 SAR image is very useful for observing the two-dimensional velocity of glacier movements.

빙하 이동속도는 빙하역학 연구에 가장 기초가 되는 관측치로 기후 변화에 따른 해수면 상승 등을 예측하는데 매우 중요한 지시자이다. 본 연구에서는 SAR 오프셋트래킹 기법을 통해 동남극 테라노바 만에 위치한 Campbell Glacier에 대한 2차원 이동속도를 관측하였다. 이를 위하여 연구지역에 대하여 2021년 7월 9일과 2021년 8월 6일에 촬영한 국내 KOMPSAT-5 SAR 위성영상을 획득하였다. 선행 연구를 통하여 제안한 다중변위커널을 활용한 오프셋트래킹 기법은 해상도와 정밀도를 모두 만족하는 최적의 결과를 얻는 기법이다. 하지만 커널 크기에 따라 오프셋트래킹을 반복하여 수행하기 때문에 매우 집약적인 연산 능력과 시간이 필요하게 된다. 따라서 본 연구에서는 전략적으로 coarse-to-fine SAR 오프셋트래킹 방법을 고안하였다. coarse-to-fine 오프셋트래킹을 통하여 일반적인 오프셋트래킹 결과보다 해상도는 유지되고 정밀도는 향상(특히, 비행방향으로 약 4배)된 결과를 획득할 수 있다. 이 기법을 활용하여 Campbell Glacier에 대한 2차원 이동속도 영상을 생성하였다. 2차원 이동속도 영상을 분석한 결과 Campbell Glacier의 지반선(grounding line)은 대략 위도 -74.56N 부근에 존재하는 것으로 관측할 수 있었다. 이 연구에서 분석된 Campbell Glacier Tongue의 흐름속도(185-237 m/yr)는 1988-1989년의 흐름속도(140-240 m/yr)에 비하여 증가하였다. 그리고 2010-2012년의 흐름속도(181-268 m/yr)에 비하여 지반선 부근에서 이동속도는 유사하였지만 Campbell Glacier Tongue의 끝부분에서의 이동속도는 감소한 것을 확인할 수 있었다. 하지만 이는 본 연구의 연구 결과는 28일 동안 발생한 빙하의 이동속도를 연간 속도로 환산한 것이기 때문에 발생하는 오차일 가능성이 있다. 향후 정확한 비교를 위해서는 시계열적으로 자료를 확장하여 연간 속도를 정확하게 계산하는 과정이 필요할 것이다. 이 연구를 통해 최초로 국내 X-밴드 SAR 위성인 KOMPSAT-5 위성 영상을 활용하여 빙하의 2차원 이동속도를 관측하였으며, KOMPSAT-5 영상의 coarse-to-fine SAR 오프셋트래킹 기법이 빙하의 2차원 이동속도 관측에 매우 유용함을 확인할 수 있었다.

1. 서론

지난 세기 산업화로 인한 온실가스 배출량의 증가는 2000년대 들어 기후 시스템의 온난화로 나타났으며, 이러한 기후변화는 융빙(glacier melting) 현상을 가속화 하여 해수면 상승을 야기하고 있다(IPCC, 2021). 최근 과학자들은 이러한 기후변화로 인한 해수면 상승이 지각에 압력을 가하게 되며, 이로 인하여 지각의 단층선에서 에너지가 분출되면 대형 지진과 화산 분화가 발생할 가능성을 발견하였다(Wu and Johnston, 2000; McGuire, 2013). 따라서 기후변화에 따른 해수면 상승 등을 예측하는 것이 필요하며, 빙하의 이동속도는 매우 중요한 지시자이다.

빙하의 이동속도를 관측하기 위한 방법으로는 위성항법장치(Global Navigation Satellite System) 혹은 데오돌라이트(theodolite)와 같은 현장에서 관측 방법이 있다. 현장 관측 방법은 매우 정밀한 빙하 변위속도를 관측할 수 있으나, 해당 지역에 대한 접근이 어려워 정기적인 관측에는 한계가 존재한다(Chae et al., 2017; Nuth, 2007). 따라서 이러한 시간 및 물리적 한계를 극복하기 위하여 위성을 통한 원격탐사 기술이 활용되고 있다.

특히, 위성영상의 오프셋트래킹(Offset Trakcing) 기법을 통해 대규모의 빠른 지표변위를 갖는 빙하속도를 2차원적으로 관측이 가능하다. 오프셋트래킹 기법은 Bernstein(1983)에 의하여 제안된 교차상관(crosscorrelation) 알고리즘을 활용한다. 이는 두 영상 간의 상관성(correlation)을 추정하는 알고리즘이며, 현재까지 영상처리 분야에서 영상정합 등의 수행을 위하여 사용되고 있다. Scambos et al. (1992)은 이러한 교차상관 알고리즘을 적용하여 광학위성 영상(Landsat TM) 내의 물체의 이동 변위를 추정하는 오프셋트래킹 기법을 개발하 였고, 이를 빙하의 2차원 이동속도 관측에 활용하였다.

이러한 오프셋트래킹 기법은 1990년대 말에 위성 SAR(Synthetic Aperture Radar, SAR) 영상에 처음으로 적용되었다. Gray et al. (1998)은 빙하의 2차원 이동속도 관측을 위하여 위성 SAR 영상의 강도(intensity) 값을 기반으로 오프셋트래킹 기법을 적용하였다. Rott et al. (1998), Michel and Rignot(1999)은 위성 SAR 오프셋트래킹 기법과 InSAR(Interferometric SAR) 기법을 통하여 빙하 이동속도를 관측하고 정량적인 정밀도를 비교 평가하는 연구를 수행하였다. 전술한 연구에서 오프셋트래킹 기법은 InSAR 기법에 비하여 관측 정밀도가 약 8배 낮았 지만, 빙하와 같이 이동속도가 빠른 지역에서의 2차원 속도를 추정하는데 오프셋트래킹 기법이 보다 효과적이라는 결론을 도출하였다. 이에 2000년대 이후에도 위성 SAR 영상의 오프셋트래킹 기법을 활용한 빙하의 이 동속도 관측 연구가 활발하게 수행되고 있다(Strozzi et al., 2002; Nagler et al., 2015; Han et al., 2013; Chae et al., 2017; Baek et al., 2018). 특히 최근 Chae et al. (2019)은 다중변위 커널을 활용한 SAR 오프셋트래킹 기법을 제안하였다. 지진 이벤트(1999년 Hector Mine 지진, 2016년 쿠마모토 지진)로 이한 지표변위를 다중변위 커널을 활용한 SAR 오프셋트래킹 기법을 통해 관측하였으며, 그 결과 노이즈 성분을 크게 저감하여 GPS 관측치와 비교하였을 때 ERS-2 C-밴드 SAR 영상의 경우 관측(LOS) 및 비행(Azimuth) 방향으로 약 8.2와 6.3 cm의 관측정밀도를 보였고, ALOS-2 PALSAR-2 L-밴드 SAR 영상의 경우 관측 및 비행방향으로 약 5.4와 4.8 cm의 관측정밀도를 보였다. 특히, C-밴드 SAR영상 결과는 기존 연구 결과인 관측 정밀도 ~12-15 cm 보다 향상된 결과이다. 이러한 SAR 오프셋트래킹 기법의 관측 정밀도는 빙하의 이동 속도 관측 연구에서도 기대할 수 있다. 최근에는 국내 아리랑 5호(KOMPSAT-5) 위성을 포함하여 고해상도의 영상을 획득하는 X-밴드 SAR 시스템이 활발하게 운용 되고 있으므로, C 및 L-밴드 보다 고해상도인 X-밴드 SAR 오프셋트래킹 기법을 통하여 지표변위를 관측한 다면 관측 정밀도는 더욱 향상될 수 있다.

동남극에서 가장 빠르게 이동하는 빙하 중 하나인 Campbell Glacier는 바다로 확장된 Campbell Glacier Tongue을 형성하고 있으며, 동남극 빙상의 질량 균형에 영향을 미치고 있다(Han et al., 2013). 또한, Campbell Glacier는 한국의 2번째 과학 기지인 장보고 과학기지와 인접해 있어서, 이 빙하에 대한 이동속도 관측 및 유동특성에 대한 연구는 중요한 의미가 있다. 따라서 Campbell Glacier의 이동속도에 대한 정확한 분석이 요구되고 있다. 이에 Campbell Glacier의 유동특성에 대한 연구는 Frezzotti (1993)의 연구를 시작으로 주로 국내 연구자들이 관심을 두고 수행하고 있다(Frezzotti, 1993; Han and Lee, 2012; Han et al., 2013; Lee et al., 2021). 현재까지 연구자료로 COSMO-SkyMED와 같은 해외의 X밴드 SAR 위성영상을 사용하여 연구가 진행되었으며, 지금까지 국내 X-밴드 SAR 위성인 KOMPSAT-5 위성 영상을 활용하여 빙하 이동속도를 관측한 연구는 수행된 적이 없다.

이 연구에서는 2021년 7월 9일과 2021년 8월 6일에 획득된 국내 KOMPSAT-5 위성의 SAR 영상에 오프셋트래킹 기법을 적용하여 Campbell Glacier의 2차원 이동속도를 관측하였다. Chae et al. (2019)이 제안한 다중변위 커널을 활용한 오프셋트래킹 기법은 변위 추정 커널 크기를 달리하여 커널 크기에 따라 오프셋트래킹을 반복 수행한 후, 이러한 복수의 결과들을 중첩하는 방식으로 데이터를 처리하는 데 많은 시간이 소요된다. 따라서 본 연구에서는 전략적으로 coarse-to-fine 오프셋트래킹 방법을 고안하였으며, 이를 적용하여 Campbell Glacier의 2차원 이동속도를 관측하였다. 최종적으로 이를 통해 Campbell Glacier의 유동 특성을 분석하였다.

2. 연구 지역 및 자료

Fig. 1은 연구지역인 Campbell Glacier를 나타낸다. Campbell Glacier(74° 25′ S 164° 22′ E)는 동남극 테라노바 베이(Terra Nova Bay)로 흐르는 대표적인 분출빙하이다. 길이와 유역 면적은 각각 약 110 km와 약 4,000 km²이다. Campbell Glacier는 로스해로 확장되어 있는 Campbell Glacier Tongue을 갖고 있으며, 표면적은 약 75.5 km² 정도이고 본류(main stream)와 지류(branch stream)의 두개 빙류로 구성되어 있다. 본류 및 지류의 길이와 폭은 각각 약 13.5 km, 4.5 km 및 약 8.0 km, 2.5 km이다. 우리나라의 장보고과학기지는 이 Campbell Glacier와 가장 인접해 있다. 따라서 이 빙하에 대한 이동속도 관측 및 유동특성에 대한 연구는 중요한 의미가 있다.

Fig. 1. KOMPSAT-5 SARimage over study area (Campbell Glacier) obtained on 9 July 2021.

Campbell Glacier Tongue의 이동속도는 DInSAR (Differential InSAR) 기법으로 추출되었으며 250 m/yr로 알려져 있다(Han and Lee, 2015). Han and Lee (2014)에서 추출한 지반선(grounding line)은 약 20년 동안 큰 변화를 보이지 않았다. 주위 로스해의 다른 빙하들의 지반선도 큰 변화를 보이지 않는 것으로 보고되고 있다(Konrad et al., 2018).

Table 1은 본 연구에서 활용한 KOMPSAT-5 SAR 영상의 주요 파라미터를 나타낸다. 이 연구에서는 연구지역인 Campbell Galcier에 대하여 2021년 7월 9일과 2021년 8월 6일에 촬영된 KOMPSAT-5 SAR 영상을 획득하였다. 두 영상은 ES(Enhanced Standard Mode) 모드, descending 궤도, right-looking 방향으로 30.49°의 입사각으로 촬영 되었다. 각 영상은 관측 및 비행방향으로 각각 1.92 m, 2.14 m의 픽셀 간 거리를 갖고 있으며, 두 영상 간 수직기선(Perpendicular baseline)과 시간기선(Temporal baseline)은 각각 250.10 m와 28일이다. KOMPSAT-5 SAR 영상 에 멀티룩(multi-look) 및 기하보정(geometric correction)을 수행하였으며, 공간해상도 30 m의 영상으로 연구에 사용하였다.

Table 1. System parameters and characteristics of KOMSAT-5 SAR offset tracking pair used in this study

3. Coarse-to-fine SAR 오프셋트래킹

SAR 오프셋트래킹 기법은 서로 다른 시기에 동일한 지역을 촬영한 SAR 위성영상 pair를 대상으로 변위를 추정할 커널의 크기를 결정하고, 두 영상 강도(intensity) 값의 상관성을 계산하는 강도교차상관(intensity crosscorrelation)기법을 적용하여,두 영상 간 관측 및 비행방향으로의 2차원 변위를 추정하는 기법이다. 특히 이 기법은 위상을 이용하여 변위를 관측하는 DInSAR (Differential InSAR) 기법의 위상불구속화(phase unwrapping) 과정이 요구되지 않는다. 따라서 이 기법을 적용하면 특히 변위의 속도가 빠른 빙하의 2차원 변위를 효과적으로 관측할 수 있다.

하지만 이 기법을 통해 얻을 수 있는 2차원 변위 영상은 오프셋트래킹 적용 시, 결정해야 하는 커널 크기에 따라 결과의 해상도와 정밀도 간에 트레이드오프(tradeoff)가 존재하게 된다. 즉, 2차원 변위의 정밀 관측을 위해서는 적절한 SAR 오프셋트래킹 커널 크기를 결정하는 것이 중요하다. Chae et al. (2019)은 이러한 커널 크기에 따른 해상도와 정밀도 간의 트레이드오프를 개선하기 위하여 다중변위 커널을 이용한 오프셋트래킹 기법을 제안하였다. 이 기법은 변위 추정 커널의 크기를 다양하게 하여 각각의 오프셋트래킹 관측 결과를 산출하며, 각 결과에서 신뢰 구간에 따른 이상치를 제거한 뒤 모든 결과에 대한 통곗값(평균)을 계산함으로써 최종 지표변위 결과를 생성한다. 최종 지표변위 결과는 통계적인 처리를 통하여 이상치가 저감되어 관측 정밀도가 향상되며, 동시에 작은 커널을 통해 추정한 국소지역의 세밀한 지표변위 성분이 반영되어 관측 해상도 역시 개선된다.

Hong (2019)에 따르면 단일 CPU 환경에서 256×256 픽셀의 커널 크기로 오프셋트래킹을 처리한 시간은 26,344초(약 7시간 20분)였고, 56코어로 병렬 컴퓨팅을 수행하면 2,055초(약 34분)였다. Chae et al. (2019)이 제안 한 다중변위 커널을 활용한 오프셋트래킹 기법은 해상도와 정밀도를 모두 만족하는 최적의 결과를 얻을 수 있는 기법이기는 하나 커널 크기에 따라 오프셋트래킹을 반복하여 수행하기 때문에 매우 집약적인 연산 능력과 시간이 필요하게 된다.

따라서 본 연구에서는 전략적으로 coarse-to-fine SAR 오프셋트래킹 기법을 고안하였다. Fig. 2는 2차원 지표 변위를 추출하기 위하여 본 연구에서 적용한 coarse-tofine SAR 오프셋트래킹의 전반적인 처리과정을 나타 낸다.

Fig. 2. Detailed coarse-to-fine SAR Offset Tracking work flow in this study.

2021년 7월 9일과 2021년 8월 6일에 촬영된 KOMPSAT-5 SAR 영상에 대하여 오프셋트래킹 시, 기준이 되는 주 영상(master image)을 2021년 7월 9일 영상으로 설정하였고, 2021년 8월 6일 영상을 부영상(slave image)으로 설정하였다. 주영상과 부영상에 대하여 먼저 coarse SAR 오프셋트래킹을 수행하였다. coarse SAR 오프셋트래킹의 목적은 향후 coarse-to-fine SAR 오프셋트래킹의 기반이 되는 coarse 오프셋맵을 생성하는 것이다. 주영상의 관측(range samples) 및 비행(azimuth lines) 방향으로의 크기는 각각 15,944 픽셀 및 14,346 픽셀이며, 관측 및 비행방향으로 각각 15 픽셀(30 m)마다 변위추정커널을 통해 두 영상의 2차원 변위를 추정하였다. 결론적으로 1,015,272개의 패치에 대하여 변위추정커널을 통하여 각각의 2차원 변위가 추정된다. 이때, coarse SAR 오프셋트래킹을 위한 변위추정커널의 크기는 Chae et al. (2019)의 연구를 참고하여 해상도는 떨어지지만 노이즈가 적어 정밀도가 높은 결과를 생성할 수 있는 관측 및 비행방향으로 128×128 픽셀로 설정하였다. 이를 통하여 생성한 초기 관측 및 비행 방향으로의 오프셋 맵에는 변위 추정 과정에서 발생하는 이상치(outliers)를 포함하게 된다. 따라서 이를 제거하기 위한 후처리를 적용 하였다. 우선 강도 교차상관 기법을 통하여 영상 내 대상의 변위를 추정할 때 각 패치마다 정규 강도 상관계수를 계산하는데, 이러한 상관계수에 임계치(threshold)를 0.1로 적용하여 강도 상관계수가 임계치보다 낮은 패치에 대하여 이상치로 간주하고 관측 및 비행 방향의 오프셋 맵을 마스킹하였다. 이후 추가적으로 관측 및 비행 방향의 오프셋 맵에 각각 7×7의 중앙값 필터(median filter)를 적용하여 공간적으로 필터링 된 영상을 생성하였다. 생성한 공간 필터링 된 맵을 원 오프셋 맵에서 차분하여 차분 오프셋 맵을 생성하였으며 [-1.0, 1.0] 이외의 값을 이상치로 간주하고 관측 및 비행 방향의 오프셋 맵을 마스킹하였다. 이렇게 이상치가 제거된 오프셋 맵을 내삽(interpolation)과 ocean 마스킹을 수행하여 후 처리 과정이 완료된 초기 관측 및 비행방향의 오프셋 맵을 생성하였다.

Coarse SAR 오프셋트래킹을 통해 각 패치별 128×128 픽셀의 커널로 추정한 초기 오프셋 맵을 기반으로 coarse-to-fine SAR 오프셋트래킹을 수행하였다. coarse-to-fine SAR 오프셋트래킹은 각 패치별 coarse SAR 오프셋트래킹을 통해 추정한 초기 오프셋 값을 초기값으로 하여 이를 기반으로 더욱 작은 변위추정커널의 크기로 미세한 변위를 추정하는 것이 목적이다. 따라서 coarseto-fine SAR 오프셋트래킹을 위한 변위추정커널의 크기를 64×64 픽셀로 설정하였다. 이를 통하여 보다 세밀한 관측 및 비행 방향으로의 오프셋 맵이 생성되었으며, coarse SAR 오프셋트래킹에서 수행하였던 후처리 과정을 동일하게 적용하여 이상치를 제거하였다. 이후, 후처리 과정이 완료된 관측 및 비행방향의 오프셋 맵을 meter 단위로 변환하여 최종 2차원(ground-range and azimuth) 지표변위 영상을 생성하였다.

4. 연구 결과

Fig. 3은 2021년 7월 9일과 2021년 8월 6일에 촬영된 KOMPSAT-5 SAR 영상에 대하여 SAR 오프셋트래킹 기법을 적용하여 얻어진 오프셋 맵이다. Fig. 3(a-d)는 커널 크기 64×64 픽셀로 SAR 오프셋트래킹 기법을 적용하여 획득한 오프셋 맵이며, Fig. 3(a, b)와 Fig. 3(c, d)는 각각 후처리 전/후의 관측 및 비행방향의 오프셋 맵을 나타낸다. Fig. 3(e-h)는 커널 크기 128×128 픽셀로 coarse SAR 오프셋트래킹으로 획득한 오프셋 맵이며, Fig. 3(e, f) 와 Fig. 3(g, h)는 각각 후처리 전/후의 관측 및 비행방향 의 오프셋 맵을 나타낸다. 그리고 Fig. 3(i-l)은 Fig. 3(g, h)의 128×128 픽셀로 SAR 오프셋트래킹을 수행하여 후 처리된 결과를 기반으로 64×64 픽셀로 coarse-to-fine SAR 오프셋트래킹으로 획득한 오프셋 맵이며, Fig. 3(i, j) 와 Fig. 3(k, l)은 각각 후처리 전/후의 관측 및 비행방향의 오프셋 맵을 나타낸다.

Fig. 3. (a-d) Original and Post-processed LOS and Azimuth displacement maps generated by using the conventional SAR offset tracking method with a 64x64 search window kernel. (e-h) Original and Post-processed LOS and Azimuth displacement maps generated by using the coarse SAR offset tracking method with a 128x128 search window kernel. (i-l) Original and Post-processed LOS and Azimuth displacement maps generated by using the proposed coarse-to-fine SAR offset tracking method with a 64x64 search window kernel.

Fig. 3(a, b)의 64×64 픽셀로 일반적인 오프셋트래킹을 수행하여 생성한 오프셋 맵을 확인한 결과 Campbell Glacier Tongue 부분은 높은 상관도로 관측 및 비행방향의 오프셋 추정이 잘 수행되었다. 이처럼 변위추정 커널 크기가 작으면, 지표변위가 큰 국소 지역에서의 해상도가 좋아 빙하 지반선(grounding line)의 정밀 관측에 유리할 수 있다. 하지만 붉은색 박스로 표시한 부분과 같이 Campbell Glacier의 상류 지역과 Campbell Glacier 에서 Preistly Glacier (Fig. 1 참고)로 이어지는 지역에서의 상관도가 낮아 마스킹되어 남은 유효 픽셀 개수가 적은 것을 확인할 수 있다. 오프셋트래킹 기법의 커널 크기가 작으면 영상 전체적으로 지표변위가 거의 없는 넓은 지역에서 오히려 두 영상 간의 변위를 잘 찾지 못하여 상관도가 낮아 유효 픽셀 개수가 적은 문제가 있다. 더욱이 Fig. 3(b)의 비행방향의 오프셋 맵과 같이 이러한 지역에서 작은 커널 크기로 오프셋 추정을 잘못하여 영상 내 발생한 인위적인 관측치(영상 내 사선)가 포함될 수 있다. 이는 후처리를 통해 보정한 Fig. 3(c, d)에서 명확하게 확인할 수 있다. 따라서 Campbell Glacier의 2차원 변위를 보다 신뢰할 수 있게 추정하기 위해서는 128×128 픽셀 이상으로 변위 추정 커널 크기를 설정해야 한다. 하지만 커널의 크기가 커질수록 관측 결과의 해상도가 저하되어 빙하 지반선(grounding line) 부분이 왜곡되는 문제점이 존재한다(Chae, 2016; Chae et al., 2019).

Fig. 3(e, f)의 128×128 픽셀로 coarse SAR 오프셋트래킹을 수행하여 생성한 오프셋 맵을 확인한 결과 Fig. 3(a, b)의 결과와 비교하여 붉은색 박스로 표시한 부분에서 더욱 높은 상관도를 가져 유효 픽셀 개수가 많은 것을 확인할 수 있다. 특히, Campbell Glacier 상류에서의 관측 및 비행방향으로의 변위가 보다 명확한 것을 확인할 수 있다. 이 결과에는 오프셋 추정 시, 발생한 이상치를 포함하고 있으므로 후처리 과정을 통해 Fig. 3(g, h)의 초기 오프셋 맵을 생성하였다.

Fig. 3(g, h)의 초기 오프셋 맵을 기반으로 각 패치에서 64×64 픽셀의 커널로 다시 coarse-to-fine SAR 오프셋트래킹을 수행한 결과 Fig. 3(i, j)를 획득할 수 있었으며, 오프셋 맵을 확인한 결과 동일한 64×64 픽셀의 커널을 사용하여 오프셋 맵을 추정한 Fig. 3(a, b)에 비하여 붉은 색 박스로 표시한 부분에서 보다 신뢰할 수 있는 결과를 획득할 수 있었다. 또한, Fig. 3(e, f)의 128×128 픽셀로 coarse SAR 오프셋트래킹을 수행하여 생성한 오프셋 맵에 비하여 해상도 측면에서 보다 고해상의 결과를 획득할 수 있었다. 다시 말해 오프셋트래킹 수행 시 발생 하는 커널 크기에 따른 해상도와 정밀도의 트레이드오프를 적절하게 보완할 수 있었다. 이는 후처리를 통해 보정한 Fig. 3(k, l)에서 명확하게 확인할 수 있다.

Fig. 4는 각 커널 크기에 따른 오프셋트래킹 결과에 대하여 정량적 평가를 수행한 결과이다. 정량적 평가를 위하여 Fig. 3(c, d), Fig. 3(g, h), Fig. 3(k, l)의 관측 및 비행 의 오프셋 맵을 각각 meter 단위로 변환하여 최종 2차원(ground-range and azimuth) 지표변위 영상을 생성하였다. 이후, 각각의 2차원 지표변위 영상을 합성하여 크기(magnitude) 영상을 생성하였다. 2차원 지표변위 영상 중, coarse 오프셋트래킹을 통해 생성한 magnitude 영상 (Fig. 3(g, h) 기반)과 coarse-to-fine 오프셋트래킹을 통해 생성한 magnitude 영상(Fig. 3(k, l) 기반)을 평균하여 이 동속도 기준 영상을 생성하였다. 이 기준 영상에서 약 1 m/yr 이하의 픽셀을 추출(총 3,178 픽셀)하여 변위가 발생하지 않은 안정된 지역으로 가정하고 이 지역에 대하여 평균 및 표준편차를 계산하여 정량적인 관측 품질 평가를 수행하였다.

Fig. 4. (a) Histograms of stable areas for the LOS displacement maps of Fig. 3(c), (g), and (k) where blue, green, and red colors, respectively. (b) Histograms of stable areas for the azimuth displacement maps of Fig. 3(d), (h), and (l) where blue, green, and red colors, respectively.

Fig. 4(a) 및 (b)는 각각 변위가 발생하지 않은 안정된 지역에서의 관측 및 비행 방향의 히스토그램을 나타내며, 파란색, 초록색, 빨간색은 각각 Fig. 3(c, d), Fig. 3(g, h), Fig3(k, l) 기반으로 생성한 최종 이동속도 영상의 정량적 평가 결과를 나타낸다. Fig. 3(c, d) 기반의 64×64 픽셀 의 변위추정 커널로 생성한 관측 및 비행 방향의 최종 이동속도 영상의 평균 및 표준편차(Fig. 4(a, b)에서 파란색으로 표시)는 각각 -0.01, 1.07 m/yr 및 -1.70, 7.29 m/yr 이다. Fig. 3(g, h) 기반의 128×128 픽셀의 변위추정 커널로 생성한 관측 및 비행 방향의 최종 이동속도 영상의 평균 및 표준편차(Fig. 4(a, b)에서 초록색으로 표시)는 각각 -0.05, 0.40 m/yr 및 -0.02, 0.39 m/yr 이다. Fig. 3(k, l) 기반의 coarse-to-fine 오프셋트래킹을 통해 생성한 관측 및 비행 방향의 최종 이동속도 영상의 평균 및 표준편차(Fig. 4(a, b)에서 빨간색으로 표시)는 각각 0.01, 1.06 m/yr 및 -0.10, 1.74 m/yr 이다. 관측 정밀도 측면에서는 Fig. 3(g, h) 기반(변위 추정 커널 128×128 픽셀)의 최종 2차원 이동속도 영상은 Fig. 3(c, d) 기반(변위 추정 커널 64×64 픽셀)의 최종 이동속도 영상에 비하여 관측 및 비행 방향으로 각각 약 2.68배 및 18.69배 정밀한 것을 확인하였으며, Fig. 3(k, l) 기반의 coarse-to-fine 오프셋트래킹을 통해 생성한 최종 이동속도 영상에 비하여 관측 및 비행 방향으로 각각 약 2.65배 및 4.46배 정밀한 것을 확인할 수 있었다. 하지만 전술한 바와 같이 오프셋트레킹 기법의 특성상 커널의 크기가 커질수록 정밀도는 높아지지만 관측 결과의 해상도가 저하되는 트레이드오프가 존재한다. Fig. 3(k, l) 기반의 coarse-to-fine 오프셋트래킹을 통해 생성한 최종 이동속도 영상은 Fig. 3(c, d) 기반의 64×64 픽셀의 변위추정 커널로 생성한 최종 이동속도 영상에 비하여 관측 및 비행방향으로 각각 1.01배 및 4.19배 정밀한 것을 확인할 수 있었다. coarseto-fine 오프셋트래킹은 Fig. 3(c, d)의 일반적인 오프셋트래킹과 동일한 64×64 픽셀의 변위추정 커널의 크기를 이용하여 변위를 추정하므로 해상도는 동일하다고 할 수 있으나 보다 향상된 관측 정밀도(특히, 비행방향으 로 약 4배)로 2차원 이동속도를 관측할 수 있다.

Fig. 5는 전술한 Fig. 3(k, l) 기반의 coarse-to-fine 오프셋트래킹을 통해 생성한 최종 빙하 이동속도 영상을 나타낸다. Fig. 5(a) 및 (b)는 각각 관측 및 비행방향의 이동 속도를 나타낸다. Fig. 5(a)의 관측방향의 이동속도 영상 은 총 5개의 구간에서 눈에 띄는 속도 변화가 있었으며, 이를 나타내면,

Fig. 5. (a, b) Ground range and azimuth glacier velocity map generated by using the proposed coarse-to-fine SAR offset tracking method.

1) -74.44~-74.50N : -54.75 m/yr 에서 -170.77 m/yr 까지 이동속도 크기 증가

2) -74.50~-74.51N : -82.13 m/yr 까지 이동속도 크기 감소

3) -74.51~-74.52N : -158.38 m/yr 로 이동속도 크기 증가

4) -74.52~-74.57N : -156.43 m/yr 수준으로 이동속도 크기 유지

5) -74.57~-74.68N : 이동속도 크기 급격히 증가하며, -226.82m/yr까지 이동속도 크기 선형으로증가한다.

Fig. 5(b)의 비행방향의 이동속도 영상도 총 5개의 구간에서 눈에 띄는 속도 변화가 있었으며, 이를 나타내면,

1) -74.44~-74.50N : 143.39 m/yr 에서 88.64 m/yr 까지 이동속도 크기 감소

2) -74.50~-74.51N : 159.04 m/yr 까지 이동속도 크기 증가

3) -74.51~-74.55N : 92.55 m/yr 로 이동속도 크기 감소

4) -74.55~-74.56N : 156.43 m/yr 수준으로 이동속도 크기 증가

5) -74.56~-74.68N : 이동속도 크기 급격히 감소하며, 66.35 m/yr 까지 이동속도 크기 선형으로 감소한다.

Fig. 5(a) 및 Fig. 5(b)의 관측 및 비행방향의 속도 변화 분석을 통하여 위도 -74.57N~-74.56N부터 양 방향의 이동속도 크기가 급격히 변하기 시작하는 것을 확인하였다.

Fig. 6은 Fig. 5의 관측 및 비행 방향의 최종 빙하 이동 속도 영상으로부터 2차원 이동속도를 분석한 결과를 나타낸다. Fig. 6(a)는 2차원 속도 벡터맵을 나타내며, 베이스 맵은 총 빙하 속도 벡터의 크기(magnitude)이다. Campbell Glacier의 이동속도를 0.2 m/yr 에서 250 m/yr의 범위를 갖는 벡터 화살표로 표시하였다. 이를 통하여, Campbell Glacier의 2차원 흐름을 보다 명확하게 관측할 수 있다. 마찬가지로 총 5개의 구간에서 Campbell Glacier의 이동속도 크기(magnitude)의 변화를 살펴보면,

Fig. 6. (a) Two-dimensional glacier velocity map containing the profiles A-A’. The color base map presents the magnitude of the total glacier velocity vector. (b) Glacier velocity variations along profiles A-A’, red triangles with the standard deviation error bars indicate the mean velocities of 20210709_20210806 pair.

1) -74.44~-74.50N: 162.94 m/yr 에서 200.10 m/yr 까지 이동속도 크기 증가

2) -74.50~-74.51N: 160.34 m/yr 까지 이동속도 크기 감소

3) -74.51~-74.52N: 187.71 m/yr 까지 이동속도 크기 증가

4) -74.52~-74.56N: 185.11 m/yr 수준으로 이동속도 크기 유지

5) -74.56~-74.68N: 이동속도 크기 급격히 증가하며, 237.25m/yr까지 이동속도 크기 선형으로 증가한다.

Fig. 6(b)는 Fig. 6(a)의 Campbell Glacier의 중앙 부분에 표시되어 있는 A-A’의 프로파일 그래프를 나타낸다. 이 프로파일에서 거리에 따라 1,000개의 점이 추출되었으며, 20개의 구간에 대한 통계치(평균 및 표준편차)를 계산하였다. 다시 말해 Fig. 6(b)는 A-A’ 프로파일 선에 따른 빙하속도 변화를 나타내며 이 그래프에서 x 및 y 축은 각각 프로파일에 따른 거리(km)와 속도(m/yr)를 나타낸다. 또한, 그래프 내 빨간색 삼각형은 프로파일 선에 따른 20210709_20210806 영상 간의 평균 이동속도를 나타내며, 이는 표준편차 에러바(error bar)와 함께 표현되었다. 그래프 내 0 km(Fig. 6(a)의 A지점)부터 대략 5 km 지점까지는 전술한 구간1 및 2에 해당하며, 특히, 구간2에서 속도의 표준편차가 최대 약 30 m/yr로 크게 나타난다. 이후 A지점에서부터 대략 12.5 km 지점 전까 지 속도는 약 185 m/yr에서 유지되며(구간3~4), 12.5 km 지점(위도 대략 -74.56N)에서 속도가 급격하게 증가하였으며 이후 25 km 지점(A′지점)까지 속도가 선형으로 증가하여 237.25 m/yr의 최대속도를 나타냈다. 빙하의 유동특성상 A 지점으로부터 약 12.5 km 떨어진 지점(위도 대략 -74.56N)은 Campbell Glacier의 지반선(grounding line)으로 사료된다. 이 연구에서 분석된 Campbell Glacier Tongue의 흐름속도(185-237 m/yr)는 Frezzotti(1993)에 의해 분석된 1988-1989년의 흐름속도(140-240 m/yr)에 비하여 증가하였지만 Han et al. (2013)에 의해 분석된 2010-2012년의 흐름속도(181-268 m/yr)와는 지반선 부근에서 이동속도는 유사하였지만 Campbell Glacier Tongue의 끝 부분에서의 이동속도는 감소한 것을 확인할 수 있었다. 하지만 이는 본 연구의 연구자료가 2021년 7~8월 사이의 28일 동안 발생한 빙하의 지표변위를 연간 속도로 환산하여 비교한 것으로 정확한 비교를 위해서는 향후 시계열적으로 자료를 확장하여 정확하게 연간 속도를 계산하는 과정이 필요하다.

5. 결론

본 연구에서는 SAR 오프셋트래킹 기법을 통해 동남극 테라노바 만에 위치한 Campbell Glacier에 대한 2차 원 이동속도를 관측하였다. 이를 위하여 연구지역에 대해 2021년 7월 9일과 2021년 8월 6일에 촬영한 국내 KOMPSAT-5 SAR 위성영상을 획득하였다. 선행 연구를 통하여 제안한 다중변위 커널을 활용한 오프셋트래킹 기법(Chae et al., 2019)은 해상도와 정밀도를 모두 만족하는 최적의 결과를 얻는 기법이나 커널 크기에 따라 오프셋트래킹을 반복하여 수행하기 때문에 매우 집약적인 연산 능력과 시간이 필요하게 된다. 따라서 본 연구에서는 전략적으로 coarse-to-fine 오프셋트래킹 방법을 고안 하였다. coarse-to-fine 오프셋트래킹 결과는 일반적인 오프셋트래킹 결과보다 해상도는 유지되고 정밀도는 향상(특히, 비행방향으로 약 4배)된 결과를 획득할 수 있다. 이 기법을 활용하여 Campbell Glacier에 대한 2차원 이동 속도 영상을 생성하였다. 2차원 이동속도 영상을 분석한 결과 Campbell Glacier의 지반선(grounding line)은 대략 위도 -74.56N 부근에 존재하는 것으로 관측할 수 있었다. 이 연구에서 분석된 Campbell Glacier Tongue의 흐름속도(185-237 m/yr)는 Frezzotti(1993)에 의해 분석된 1988- 1989년의 흐름속도(140-240 m/yr)에 비하여 증가하였지만 Han et al. (2013)에 의해 분석된 2010-2012년의 흐름속도(181-268 m/yr)와는 지반선 부근에서 이동속도는 유사하였지만 Campbell Glacier Tongue의 끝 부분에서의 이동속도는 감소한 것을 확인할 수 있었다. 하지만 이로부터 Campbell Glacier Tongue의 흐름속도가 과거에 비하여 감소했다고 단정할 순 없다. 본 연구의 연구 자료는 2021년 7~8월 사이의 28일 동안 발생한 빙하의 지표변위를 연간 속도로 환산한 것으로 선행연구와의 정확한 비교를 위해서는 향후 시계열적으로 자료를 확장하여 정확한 연간 속도를 측정해야 할 것이다.

이 연구를 통해 국내 X-밴드 SAR 위성인 KOMPSAT5 위성 영상을 활용하여 빙하의 2차원 이동속도를 최초로 관측하였다. 고해상도의 국내 KOMPSAT-5 SAR 영상의 SAR 오프셋트래킹 기법이 빙하 이동속도 관측에 매우 유용함을 확인할 수 있었고, Campbell 빙하에 대한 가장 최근의 2차원 이동속도 정보를 제공할 수 있었다. 이 연구는 국내의 기존 KOMPSAT-5 SAR 위성 정보와 향후 발사 예정인 KOMPSAT-6 SAR 위성 정보의 활용성을 증대시킬 수 있을 것으로 기대한다.