광학 위성영상의 경우 기상조건의 영향을 많이 받기 때문에 연속적인 데이터 취득과 분석이 어렵다. 본 연구에서는 영상 획득률이 상대적으로 낮은 광학 위성영상의 단점을 보완하기 위해 SAR 위성영상과 광학 위성영상을 활용하여 다양한 자연재난에 대해 효율적인 재난관리의 가능성을 북한 황강댐 수표면적 분석사례를 통해 제시하였다. 위성영상 수집기간은 2016년 1월부터 2017년 7월까지 획득된 자료로 SAR 위성영상은 Sentinel-1을, 광학 위성영상은 Landsat-8을 획득하여 분석하였다. 이때 수증기, 구름 등 기상조건에 의해 Landsat-8을 획득하지 못한 부분은 Sentinel-1으로 대체하여 분석하였다. 그 결과, 2016년 5월 19일자 관측된 황강댐의 만수위 당시 수표면적과 2017년 7월 18일에 관측된 황강댐의 수표면적이 유사하여 방류위험성이 있어 상시 모니터링이 필요하다고 판단된다. 본 연구에서는 Sentinel-1와 Landsat-8을 활용하여 효율적인 재난관리를 보여주는 사례를 통하여 선제적인 재난관리에 활용성을 보여준다.
본 연구에서는 최근 어류 폐사, 상수원 오염 등의 피해를 발생시키고 있는 녹조를 대상으로 위성영상을 이용한 발생 유무와 분포를 분석하고자 하였다. 녹조는 엽록소를 가지고 광합성을 하므로 식생과 매우 유사한 분광특성을 가진다. 이는 위성영상에서 제공하는 근적외 정보로부터 정규식생지수를 산출하고 그 변화를 분석함으로써 녹조 발생 유무를 식별해낼 수 있음을 의미한다. 연구 대상지역인 대청호는 올해 첫 조류경보가 발령된 수역으로 8월~10월 사이 상류지역을 중심으로 녹조가 발생하였다. 본 연구에서는 Landsat-8 위성영상을 이용하여 대청호에서 발생한 녹조분포를 분석하고, 그 중 높은 농도의 녹조가 발생한 추소리를 직접 방문하여 Unmanned Aerial Vehicle(UAV) 자료를 취득하였다. UAV 촬영 영상을 통해 추소리 수역에 녹조가 다량 발생한 것을 확인할 수 있었다. 향후에는 고해상도 위성영상인 플래닛스코프 위성영상을 추가적으로 활용함으로써 녹조 모니터링의 정확성과 적시성을 확보할 예정이다.
위성영상의 장점인 고해상도, 다분광, 주기성, 광범위 촬영 등에 의해 위성영상은 초창기의 군사, 환경 분야의 적용을 뛰어넘어 현재는 많은 활용 분야에 널리 적용되고 있다. 이러한 위성영상을 효율적으로 활용하기 위해서는 여러가지 영상처리를 하여야 하며, 특히 기하보정 영상처리는 모든 활용분야에 있어 꼭 필수적인 단계이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 기하보정 작업을 용이하게 하기 위하여 LANDSAT 위성영상을 중심으로 크게 세 가지 작업을 수행하여 기하보정 데이터를 구축하였다. 첫번째는 한반도 지역에 대하여 기하보정에 필요한 지상기준점을 선정하여 데이터베이스를 구축하였다. 두번째는 구축된 지상기준점을 이용하여 연도별로 구분된 LANDSAT 위성영상에 대하여 기하보정을 수행하였고, 마지막으로는 기하보정된 영상을 한반도 지역을 대상으로 모자이크 하였다. 이와 같은 작업을 통하여 576개의 지상기준점, 165장의 기하보정된 영상과 7장의 한반도 모자이크 영상을 구축하였다. 구축된 한반도의 기하보정 데이터는 많은 분야에 기초자료로 활용되리라 기대한다.
본 연구에서는 Landsat 위성영상이 가진 열적외 밴드를 이용하여 서울시의 '16년 지표면 온도 변화를 분석하였다. '16년 7월과 8월에 발생한 폭염에 의해 온열질환 환자 2,095명과 사망자 17명을 발생시켰다. 위성영상을 이용하여 동일시기의 한반도 전체 지역 파악에는 한계가 있지만 특정 지역의 변화 추이를 분석하는 것은 가능하다. 본 연구에서는 공간해상도 30m급인 Landsat 위성영상을 이용하여 서울시의 '16년 대비 '94년과 '14년의 지표면 온도 변화를 분석하였다. 분석 결과, '94년에 비해 $1.1^{\circ}C$가 낮고, '14년에 비해 $3.9^{\circ}C$ 높음으로 확인되었다.
본 연구에서는 대청댐 유역의 수계 변화를 GIS 기반에서 정량적 정성적으로 해석하기 위해 다시기의 Landsat 위성영상을 이용하여 대청댐 건설이후부터 근래까지 유역의 수계 변화를 탐지하고자 하였다. 이를 위해 1981년, 1987년, 1993년, 2002년에 해당하는 각각의 Landsat 위성영상에 대하여 수계, 식생, 도로 및 인공지물 등의 클래스를 지정하고 감독분류기법을 적용하여 유역에 대한 변화를 분석하였다. 감독분류의 결과로부터 4개 시기의 위성영상 중 수계만을 추출하여 중첩분석을 수행하였으며, 이를 통해 대청댐 유역의 수계에 대한 시계열적 변화를 효율적으로 파악할 수 있었다.
지구온난화에 따른 이상기후현상을 해결하기 위해 인공위성영상을 이용한 식생의 변화유무와 특성파악이 중요하다. 특히, 인공위성의 근적외선 영역과 가시광선 영역을 이용한 정규식생분포지수는 식생의 활력도를 파악하고 변화유무를 판단하는 지표로서 많이 사용되고 있다. 하지만, 최근 발사된 Landsat 8 OLI의 경우 정규식생분포지수에 영향을 주는 근적외선 밴드의 파장대역이 기존의 TM/ETM+ 위성의 근적외선 밴드의 파장대역보다 감소하였다. 또한 이러한 파장대역 변화에 의한 정규식생분포지수의 차이에 대해서 공식적으로 연구한 사례가 없다. 그러므로 본 연구는 Landsat 8 OLI 위성영상과 Landsat 7 ETM+ 위성영상을 식생이 활발한 여름철(9월)과 그렇지 않은 겨울철(1월)의 영상을 각각 취득하여, 식생, 도심지, 도로, 농경지, 나지의 5가지 항목으로 분류하여 각각의 정규식생분포지수를 비교해보고 상관관계분석을 시도하였다.
위성영상을 활용한 하천, 습지, 호수 등 지표수 객체의 탐지는 해당 지역의 수자원 관리 및 조사 업무에 효율적으로 활용될 수 있다. 본 연구에서는 원격탐사 분야에서 물을 탐지하기 위해 제공하는 수분지수(Water Index)와 영상으로부터 객체를 인식하는 데 폭넓게 활용되는 기계학습(Machine learning) 기법을 대구광역시를 촬영한 Landsat-8 위성영상에 개별적으로 적용하여 하천, 호수 등 다양한 지표수 객체를 탐지하고 그 결과를 비교하였다. 우선 Landsat-8 위성영상의 다중분광 밴드로부터 NDWI(Normalized Difference Water Index), MNDWI(Modified Normalized Difference Water Index) 영상을 생성하였고, 임계치를 적용하여 개별 영상으로부터 물과 그 외 지역을 구분할 수 있는 이진 영상(Binary image)을 제작하였다. 그리고 기계학습 기법인 SVM(Support Vector Machine)을 동일 위성영상에 적용하여 토지 피복 영상을 제작하고 이로부터 이진 영상을 제작하였다. 최종적으로 100개의 검사점(Checkpoints)을 사용하여 세 이진 영상으로부터 지표수 탐지를 위한 정확도를 오차 행렬을 활용하여 계산하였다. 그 결과, MNDWI 영상으로부터 제작된 이진 영상의 정확도(84%)가 NDWI 영상으로부터 제작된 이진 영상의 정확도(94%)와 SVM에 의해 제작된 이진 영상의 정확도(96%)에 비해 낮았으며, 모든 이진 영상에서 그림자 등의 원인으로 인해 일부 육지 분류 결과가 지표수 객체로 오분류되었다.
본 연구에서는 산림 바이오매스와 식생지수의 상관성을 분석하기 위해 현장조사 자료, 위성영상과 LiDAR 자료를 이용하여 산정된 산림 바이오매스 분포도를 기준으로 고해상도 KOMPSAT-2 영상과 LANDSAT 영상을 이용하여 식생지수인 SR, NDVI, SAVI, LAI를 계산한 값과 비교하였다. 분석결과, 고해상도 KOMPSAT-2 영상의 식생지수가 LANDSAT 영상의 식생지수보다 침엽수의 상관성이 더 높게 나타났으며 활엽수의 경우는 LANDSAT 영상의 식생지수가 높은 상관성을 보였다. 식생지수 중에는 NDVI 값이 다른 지수에 비해 상관성이 높게 나타났다. 또한 STSAT-3 위성의 소형영상분광기(Compact Imaging Spectrometer, COMIS)와 유사 센서인 EO-1 위성의 Hyperion 영상을 이용하여 하이퍼스펙트럴 영상을 분석하고 바이오매스와 상관성이 상대적으로 높은 식생지수를 동일한 GSD 조건의 LANDSAT 위성의 식생지수와 비교하고 하이퍼스펙트럴 영상의 임상 추출에 대한 활용가능성을 분석하였다.
원격탐사의 장점 중 하나는 넓은 지역의 정보를 신속하게 추출할 수 있다는 것이다. 이러한 장점은 광역지대의 토지피복을 분류하여 자원 및 환경을 신속하게 파악하고자 하는 수요에 부응할 수 있는 효과적인 수단이다. 이 연구에서는 다량의 위성영상을 이용하여 넓은 지역의 토지피복분류를 효율적으로 수행하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 한반도를 대상으로 Landsat TM 및 ETM+ 위성영상 23 scene을 이용하여 공간해상도 100m인 토지피복분류를 수행하였다. 기존의 정형화된 위성영상처리 및 분류기법을 적용하여 다량의 위성영상을 처리하고 광역 토지피복분류를 효율적으로 수행하였다. 이러한 방법은 국토계획이나 광역 지역계획 등에서 필요한 전반적인 자원현황을 신속하고 효과적으로 제공할 수 있는 수단이 될 것으로 판단된다.
Landsat 위성영상은 재난 피해 지역에 대해 주기적이며 광역적인 관측이 가능하여 재난 피해분석, 재난 모니터링 등 활용도가 증가하고 있다. 하지만 광학위성영상 특성상 구름으로 인한 결측된 영역으로 인해 주기적인 재난 모니터링에는 한계가 있어 결측된 영역의 복원 연구가 필요하다. 본 연구에서는 Landsat 8호 영상 취득 시 제공되는 QA밴드를 이용하여 구름 및 구름그림자를 탐지 및 제거하고, STARFM 알고리즘을 통해 제거된 영역의 영상 복원을 수행하였다. 복원된 영상은 기존의 영상 복원 방법으로 복원된 영상과 MLC 기법을 통해 정확도를 비교하였다. 그 결과, STARFM으로 인한 복원방법이 전체정확도 89.40%로, 기존의 영상 복원 방법보다 효율적인 복원방법임을 확인하였다. 따라서 본 연구결과를 통해 향후 Landsat 위성영상을 이용한 재난분석 수행 시 활용도를 높일 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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