본 연구에서는 Landsat-7 ETM+, Landsat-8 OLI 영상과 COMS/GOCI 영상을 이용하여 적조 픽셀의 광학적 특성을 분석하였다. 적조 픽셀을 샘플링하기 위해 Landsat-7, 8 True Color 영상을 활용하였으며, 영상에서 적조 픽셀의 좌표를 획득하였다. 획득된 픽셀의 좌표를 참조하여 동일 해역의 GOCI 영상을 통해 해당픽셀의 흡광 및 수출광량 자료를 획득하였다. 적조가 발생하지 않은 경우 412nm와 660nm 파장대에서 주흡광을 보인 것에 비해 적조 픽셀의 경우 660nm에서 주흡광을 보였으며, 412nm에서는 흡광량이 현저히 줄어든 것을 확인하였다. 수출광량의 경우 스펙트럼 형태에서는 큰 차이가 없었으나, 수출광량의 절대값이 적조 픽셀의 경우 낮게 나타났으며, 특히 660nm와 680nm 파장대에서 수출광량 감소가 크게 나타났다.
GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix)의 질감 특징 정보 여섯 종류를 이용해서 위성영상을 변환한 후 두개의 주성분을 누적한 영상을 만들어 전 처리 과정을 거쳐서 모서리 검출과 영역 검출을 수행하였다. 실험 결과 두개의 주성분 변환 누적 영상의 고유 값은 94.6%로 여섯 종류 질감에 대한 대부분의 정보를 가지고 있으며, 이를 해색 한 가지 만을 이용한 적조영역 및 주성분을 모두 가지고 있는 영상의 적조영역과 비교했을 때 가장 우수한 결과를 나타내었다. 또한 적조영역과 맑은 해역에 대한 유클리디언 거리 측정으로 유클리디언 공간을 생성하고 이를 이용하여 자동으로 입력되는 원격탐사 영상의 임의 해역에 대해 적조영역을 식별하였다.
해색원격탐사에서 해수 type을 광학적 성질에 따라 Case-I water와 Case-II water로 구분한다. Case-I water는 기본적으로 조류 세포 및 그 쇄설물 그리고 미량의 용존 유기물을 포함하며, 맑은 해수인 대양이 이에 속한다. Case-II water는 부유 무기입자, 육상 기원입자 및 높은 용존 유기물 농도, 인간이 만든 유입물을 포함한 탁한 해수이며, 연안 해역의 해수가 이에 속한다(Gordon, 1983). Case-II water에 속하는 연안 해역의 부유사 농도는 해양 연안 환경 변화를 모니터링 할 수 있는 중요한 지표 중 하나이다. 부유사가 연안 환경, 연안 양식장, 어장 환경에 어떤 영향을 주는지 파악할 수 있다. 채수를 통하여 부유사 농도를 추정하는 것은 시간적 경제적 제약이 따른다. 하지만 위성자료와 실측 자료간의 상관관계가 잘 나타나는 계수를 유도하면, 실측없이 위성영상만 있으면 연속적인 부유사 농도 분포를 볼 수 있을 것으로 기대된다. 이런 목적으로 Landsat ETM+ 자료를 이용하여 광양만의 표층 부유사 농도를 추정하였다. 위성 통과시간에 맞춰 2009년 9월 22일과 11월 25일 2차례에 걸쳐 부유사 농도와 반사도를 광양만 16개 정점에서 측정하였다. 부유사 농도는 표층의 해수를 채수하여 GF/F 필터를 이용해 측정되었고, 반사도는 Spectroradiometer를 사용하여 350nm부터 1050nm까지 1nm 간격으로 측정되었다. Landsat ETM+ 자료와 실측 반사도는 원격반사도 $R_{rs}$로 변환되었고, 두 가지 $R_{rs}$를 실측 부유사 농도와 비교하여 부유사 농도 산출 계수를 유도하였다. 경험적으로 구한 계수를 사용하여 위성영상을 부유사 농도로 계산하였으며, 이는 같은 날의 실측 부유사 농도와 비슷한 공간분포를 나타내었다.
정지궤도 해색 센서(GOCI: Geostationary Ocean Color Imager) 는 세계 최초의 정지궤도 위성으로 매일 1 시간마다 8 장의 영상을 획득 할 수 있어 육상파 해양 모두 활용성이 높은 위성이다. 그러나 500m의 GSD(Ground Sample Distance)를 지니는 서해성도 영상은 육성 활용에 한계가 있다. 최근, 컴퓨터 비전분야에서 활발히 진행 중인 기술인 Super Resolution(이하 SR)는 유사 시간대에 촬영한 저해상도 영상으로부터 고해상도 영상을 제작하는 기술로, 이를 시간 해상도가 높은 시계열 위성인 GOCI에 적용한다면 해상도가 향상 된 영상을 제작하는 기술로, 이를 시간 해상도가 높은 시계열 위성인 GOCI에 적용한다면 해상도가 향상 된 영상의 취득이 가능하며, 또한 광학 위성 영상의 단점인 구름에 의해 손실된 지상 정보의 복원이 가능할 것이다. 본 연구에서는, GOCI 자료를 위한 효율적인 초해상도 영상 복원 알고리즘 개발을 위한 선행연구로써 위성 영상 취득과정과 유사한 환경의 시뮬레이션을 통해 시계열 자료를 제작하고, 제작된 자료를 제안한 알고리즘에 적용함으로서 0.1 단위의 픽셀 정합도를 확인하였고, 원본 영상과 RMSE 0.5763, PSNR 52.9183 db, SSIM Index 0.9486의 정확도를 나타낸 HR 영상을 복원하였다.
최근 해양에서 부유성 녹조류(Floating Green Algae)의 확산이 보고되고 있으나, 기존의 현지 관측이나 실험실에서의 화학적 분석으로는 정확하고 주기적인 광역 감시에 한계가 있다. 이에 반해 녹조에 포함된 엽록소의 광학특성에 기인한 분광 반사도 측정은 부유성 녹조에 대한 정보를 비교적 빠르고 정확하게 획득하는 것이 가능하다. 본 연구의 목적은 최근 서해에서 발생한 부유성 녹조류의 분광 반사도 특성을 알아보고, 인공위성 영상으로부터 부유성 녹조를 탐지하기 위한 방법으로서 비교적 간단한 파장별 반사도 비율을 이용한 부유성 녹조 지수(Floating Green Alage Index; FGAI)를 개발하는 것이다. 500m 공간 해상도를 가지는 MODIS와 천리안 GOCI 영상자료를 이용하여 서해안의 녹조 현상이 발생하였던 기간을 대상으로 적색 밴드(660nm)와 근적외 밴드(860nm)의 비를 이용한 부유성 녹조지수를 분석한 결과는 녹조 현상에 대한 조류의 탐지 가능성을 증명하였다. 특히, 매 시간별 GOCI 관측 자료는 저궤도 위성보다 상세한 녹조의 감시가 가능함을 알 수 있었다.
본 연구에서는 기계학습 기법의 한 갈래인 로지스틱 회귀모형과 의사결정나무 모형을 이용하여 인공위성 영상에서 Cochlodinium polykrikoides 적조 픽셀을 탐지하는 방법을 제안한다. 학습자료로 적조, 청수, 탁수해역에서 추출된 수출광량 분광 프로파일(918개)을 활용하였다. 전체 데이터셋의 70%를 추출하여 모형 학습에 활용하였으며, 나머지 30%를 이용하여 모형의 분류 정확도를 평가하였다. 정확도 평가 결과 로지스틱 회귀모형은 약 97%의 분류 정확도를 보였으며, 의사결정나무 모형은 약 86%의 분류 정확도를 보였다.
본 논문은 통신해양기상위성에 탑재된 해양탑재체의 관측자료를 지상에서 처리하는 영상전처리 시스템을 소개하는 것으로, 주요 기능, 개발 과정, 운영 계획으로 나누어 기술한다. 해양탑재체 영상전처리시스템은 주 시스템과 백업 시스템이 해양위성센터 (한국해양연구원)와 위성운영센터 (한국항공우주연구원)에 각각 설치되어 있으며, 현재 모든 시험을 완료하고 위성 발사 전의 최종 시험 운영 중에 있다. 해양탑재체 영상전처리시스템이 제공할 통신해양기상위성의 해양데이터는 정지궤도에서 연속적으로 한반도 주변을 관측한 것으로서, 해수 온도 변화나 해양 생태계 등의 해양환경연구에 중요한 자료로 활용 가능할 것으로 기대되고 있다.
해양의 일차생산 측정에 있어 인공위성자료의 활용은 연구선 등을 활용한 기존 조사방법이 갖고 있는 시 공간상의 제한을 많이 개선할 수 있다. 하지만, 황해와 같이 탁한 해역에서의 일차생산 추정은 해수의 광학특성에 의해 여전히 많은 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 현재 수준에서 가용한 황해의 일차 생산 추정방법들을 비교 평가하였다. 즉, 네 가지의 엽록소-a 추정 알고리듬과 두 가지의 일차생산 추정 알고리듬을 사용하여 각기 다른 조합들이 일차생산 추정에 있어 어떤 차이를 보이는지 알아보았다. 여덟가지 조합에 의해 추정된 황해 중부의 일차생산력은 96.5 에서 $610.2\;gC\;m^{-2}\;yr^{-1}$의 범위값을 가졌다. 최근 한 중 일 연구자들에 의해 공동으로 개발 중인 새로운 엽록소 알고리듬은 탁한 해역에서 표준알고리듬이 잘 맞지 않는 문제를 일부 해결했으나 여전히 해결해야 할 문제를 남겼다. 실측 광합성 매개변수를 새로 적용한 일차생산 추정 알고리듬 또한 개선이 필요하다.
해양탑재체는 2008년 말 발사예정인 정지궤도 통신해양기상위성의 주요 탑재체로, 한반도 주의의 $2500km\times2500km$ 영역의 해색을 관찰한다. 해양탑재체는 전 영역을 16개의 슬롯으로 나누어 관찰하며, 이를 위하여 이축경사 방식의 스캔 미캐니즘을 이용한다. 본 연구에서는 해양탑재체에서 사용하고 있는 스캔 방식의 포인팅 안전성을 분석하였다. 또한 분석결과를 일반적으로 많이 사용하고 있는 짐벌 방식과 비교하였다. 이를 위해 각 방식의 포인팅 모델과 포인팅 안정성 척도를 제시하였다. 분석결과 이축경사 방식이 뛰어난 포인팅 안정성을 갖는다는 것을 보일 수 있었다. 해석결과는 각 미캐니즘의 규격 선성과 분석에 활용될 수 있다.
본 연구에서는 불균형 데이터 환경에서 기계학습 기법의 한 갈래인 로지스틱 회귀모형을 이용하여 인공위성 영상에서 Cochlodinium polykrikoides 적조 픽셀을 탐지하는 방법을 제안한다. 학습자료로 적조, 청수, 탁수 해역에서 추출된 수출광량 분광 프로파일을 활용하였다. 전체 데이터셋의 70%를 추출하여 모형 학습에 활용하였으며, 나머지 30%를 이용하여 모형의 분류 정확도를 평가하였다. 이 때, 청수와 탁수에 비해 자료 수가 상대적으로 적은 적조의 분광 프로파일에 백색 잡음을 추가하여 오버샘플링을 하여 불균형 데이터 문제를 해결하였다. 정확도 평가 결과 본 연구에서 제안하는 알고리즘은 약 94%의 분류 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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