• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_2호
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• pp.1329-1340
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• 2021

해양과 육상사이의 전이지대인 조간대는 인위적 활동과 자연적 교란에 의해 다양한 변화가 빠르게 일어나 지속적인 모니터링이 필요하다. 원격탐사 방법을 활용한 연안지형변화 모니터링은 조간대 접근성에 대한 한계를 극복하고, 조간대의 장기적인 지형변화를 관측하는데 효과적인 것으로 평가된다. 원격탐사를 이용한 기존 연안지형 모니터링연구는 대부분 Landsat 위성시리즈와 Sentinel 위성 영상 분석을 통해 수행되었다. 본 연구는 GOCI-II(천리안 해양위성 2호)영상에서 NDWI 지수를 이용해 수륙경계선을 추출한 후 다양한 조위에 따른 경기만 일대 조간대 면적 변화를 파악하고 짧은 기간 동안 DEM제작과 지형고도변화 관측의 유용성에 대해 살펴보았다. 2020년 10월 8일부터 2021년 8월 16일까지 경기만 일대에서 획득된 영상은 GOCI-II 249장, Sentinel-2A/B 39장, Landsat 8 OLI는 7장이었다. 조간대 DEM을 제작할 경우, Sentinel과 Landsat 영상은 최소 3개월에서 1년 이상의 자료수집이 필요했지만, GOCI-II 위성은 단 하루의 자료를 이용해서 조위에 따른 경기만 일대 조간대 DEM생성이 가능하였고 조간대 노출빈도 계산을 통해 지형고도변화도 관측하였다. GOCI-II 위성을 활용해 연안지형변화를 관측시 짧은 주기의 높은 시간해상도로 지형 변화를 조기 감지하고 부족한 공간해상도는 고해상도의 다중복합자료를 이용해 정밀하게 보간하여 활용하는 방안이 좋을 것으로 생각된다. 향후, 위 결과들을 바탕으로 연구 영역을 확대하고, 자동 분석 및 탐지 가능한 기술 개발을 통해 한반도 연안의 최신 지형도와 연안관리에 필요한 정보를 빠르게 제공 가능할 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_2호
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• pp.1133-1148
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• 2019

산림지역은 계절에 따라 생장 및 활력 특성이 변화하기 때문에 산림피해를 정확하게 탐지하기 위해서는 과거 동일한 계절적 시기의 영상정보 확보가 필요하다. 그러나 고해상도 또는 중해상도 영상은 영상촬영주가 높지 않아 동일 시기의 영상 정보들을 확보하는 것은 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 산림생태계의 피해를 평가하기 위해 시계열 영상정보를 통해 피해발생 이전 과거 동일 시점의 분광정보를 추정하여 산림피해 평가의 기준정보로 활용하는 방법을 연구했다. 연구대상지는 2017년 우박과 가뭄으로 인해 대규모 산림피해가 발생한 전라남도 화순지역이며, 과거 3년간 해당 지역에서 촬영된 모든 Landsat 8 영상의 시계열 식생지수(NDVI, EVI, NDMI) 자료를 구축하고 이를 일별 연속자료로 자료보간을 실시하였다. 그리고 이를 통해 교란 발생 이전의 정상적인 일별 식생지수 추정 지도를 제작하였으며, 동일 날짜의 일별 평년 식생지수와 교란발생 이후의 식생지수의 차이값을 구하고 피해등급 기준을 적용하여 최종적인 위성자료 기반의 피해등급지도가 산출되었다. 위성기반 피해등급지도는 기존의 항공사진 기반 피해등급지도에 비해 미세한 식생활력도 변화를 효과적으로 탐지하였으며, 피해극심지역을 대상으로 비교하였을 때 SWIR 밴드를 이용한 식생지수(NDMI)가 기존의 피해등급평가 결과와 유사한 결과를 산출하여 활용도가 높은 것으로 평가되었다. 결과적으로, 일별 평년식생활력도 지도의 제작을 통해 신속하고 정확한 피해지 탐지가 가능해졌다.

• 자원환경지질
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• 제43권5호
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• pp.467-475
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• 2010

Landsat과 ASTER 위성영상을 이용한 암상구분은 반건조-건조 지역을 대상으로 활발한 연구가 이루진 바 있으며, 미국 네바다 금속광화대 지역을 중심으로 광물자원탐사를 위한 초기 단계에서 유용한 방법으로서의 가능성에 관한 검증이 이루어졌다. 연구대상 지역인 중앙, 삼성, 경주, 내남 납석광산이 위치하고 있는 경상분지 남동부의 지질은 주로 백악기 하양층군에 속하는 진동층을 기저로 하여 유천층군에 해당하는 중성질 화산암류, 정각산층, 건천리층, 산성 화산암류와 후기에 이들 층을 관입하는 불국사 화강암류들로 구성되어 있다. 위성영상으로부터 납석광상을 추출하기 위한 비연산 모델을 제시하기 위해서, 중앙납석광산으로부터 채취된 응회암질 모암과 열수변질작용에 의해 형성된 납석을 대상으로 이들의 분광반사률을 측정하였다. 이들 분광반사률을 Landsat 영상과 ASTER 영상의 밴드별 분광반사율 곡선을 이용하여 재배열한 결과, Landsat 영상에 대해서는 밴드 5번에서 강한 반사 특성을 보이고, 밴드 7번에서 강한 흡수 특성을 보였다. ASTER 영상에서는 밴드 5와 8번에서 강한 흡수 특성을 밴드 4와 7번에서 반사특성이 나타났다. 이를 바탕으로 Landsat 위성영상의 DN (Digital Number) 값을 이용한 $Py_{Landsat}$ 모델을 적용한 결과, 열수변질대 지역은 1.94 이상으로 상대적으로 높은 값을 보이는데 반해서 이외의 지역은 1.19~1.49 사이의 낮은 값을 갖는 것으로 나타났다. 또한 $Py_{ASTER}$ 모델의 적용결과 납석광산과 다른 대상물간의 치는 콘크리트와 0.472, 나대지와 0.399로, $OHI_b$과, PAK모델의 적용결과 0.452, 0.371과 0.365, 0.311로 보다 큰 차이가 나타남을 알 수 있다. 따라서 이번 연구에서 제안한 $Py_{ASTER}$ 모델은 납석광상을 보다 더 명확하게 규명할 수 있는 것으로 나타났다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.1031-1042
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• 2023

인공위성은 시공간적으로 연속적인 지구환경 데이터를 제공하므로 위성영상을 이용하여 효율인 작물 수확량 예측이 가능하며, 딥러닝(deep learning)을 활용함으로써 더 높은 수준의 특징과 추상적인 개념 파악을 기대할 수 있다. 본 연구에서는 Landsat 8 위성 영상을 활용하여 다시기 영상 데이터를 이용하여 5대 수급 관리 채소인 배추와 무의 수확량을 예측하기 위한 딥러닝 모델을 개발하였다. 2015년부터 2020년까지 배추와 무의 생장시기인 6~9월 위성영상을 이용하여 강원도를 대상으로 배추와 무의 수확량 예측을 수행하였다. 본 연구에서는 수확량 모델의 입력자료로 Landsat 8 지표면 반사도 자료와 normalized difference vegetation index, enhanced vegetation index, lead area index, land surface temperature를 입력자료로 사용하였다. 본 연구에서는 기존 연구에서 개발된 모델을 기반으로 우리나라 작물과 입력데이터에 맞게 튜닝한 모델을 제안하였다. 위성영상 시계열 데이터를 이용하여 딥러닝 모델인 convolutional neural network (CNN)을 학습하여 수확량 예측을 진행하였다. Landsat 8은 16일 주기로 영상이 제공되지만 구름 등 기상의 영향으로 인해 특히 여름철에는 영상 취득에 어려움이 많다. 따라서 본 연구에서는 6~7월을 1구간, 8~9월을 2구간으로 나누어 수확량 예측을 수행하였다. 기존 머신러닝 모델과 참조 모델을 이용하여 수확량 예측을 수행하였으며, 모델링 성능을 비교했다. 제안한 모델의 경우 다른 모델과 비교했을 때, 높은 수확량 예측 성능을 나타내었다. Random forest (RF)의 경우 배추에서는 제안한 모델보다 좋은 예측 성능을 나타내었다. 이는 기존 연구 결과처럼 RF가 입력데이터의 물리적인 특성을 잘 반영하여 모델링 되었기 때문인 것으로 사료된다. 연도별 교차 검증 및 조기 예측을 통해 모델의 성능과 조기 예측 가능성을 평가하였다. Leave-one-out cross validation을 통해 분석한 결과 참고 모델을 제외하고는 두 모델에서는 유사한 예측 성능을 보여주었다. 2018년 데이터의 경우 모든 모델에서 가장 낮은 성능이 나타났는데, 2018년의 경우 폭염으로 인해 이는 다른 년도 데이터에서 학습되지 못해 수확량 예측에 영향을 준 것으로 생각되었다. 또한, 조기 예측 가능성을 확인한 결과, 무 수확량은 어느 정도 경향성을 나타냈지만 배추의 경우 조기 예측 가능성을 확인하지 못했다. 향후 연구에서는 데이터 형태에 따라 CNN의 구조를 조정해서 조기 예측 모델을 개발한다면 더 개선된 성능을 보일 것으로 생각된다. 본 연구 결과는 우리나라 밭 작물 수확량 예측을 위한 기초 연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.633-638
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• 2018

우리는 각종 언론 보도를 통해 북한 내 식량난의 심각성을 지속적으로 전달받고 있다. 최근 들어서는 그 심각성이 날로 높아져 국제기구와 구호단체에서도 우려의 목소리가 커지고 있다. 식량난과 땔감의 부족으로 인해 주민들은 산에 있는 나무를 불법으로 벌목하여 산림의 황폐화도 아시아에서 3번째로 빠르게 진행되고 있는 지역에 해당된다. 그러나 북한의 경우 직접적인 산림의 황폐화 정도를 측정할 수 없으므로, 위성영상을 이용한 원격탐사기법을 적용해야한다. 이에 본 연구에서는 산림의 황폐화에 대한 심각성을 파악하기 위해 북한의 산림 변화 특성을 분석하고자 하였다. 이를 위해 Landsat 5 TM 위성영상과 Landsat 8 OLI TIRS의 2시기 위성영상을 획득하고, 영상 분류를 수행하였다. 그 결과, 남포특별시 지역과 평양직할시 지역에서 산림이 황무지로 변한 것을 알 수 있었으며, 반면에 양강도 북부지역에서는 황무지가 산림지역으로 변한 것을 확인 할 수 있었다. 또한, 전체 지역에 대한 면적은 2006년에 비해 2017년에 산림의 변화는 매우 적었으나 수계($4,416.22km^2$)와 주택지가($2,017.03km^2$) 감소하고, 감소된 면적과 유사한 값으로 농경지가 $6,625.74km^2$ 증가한 것을 알 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권6호
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• pp.809-816
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• 2014

Ocean Color product들은 해양 생태계를 이해하기 위해 중요한 변수이다. 고위도 지역에서는 해빙이 바다로 유입되어 ocean color product에 광학적인 영향을 미친다. 본 연구에서는 북극 다산기지 근해의 피요르드에 대한 광학적 특성을 평가하고 높은 공간해상도를 가진 Landsat-8 OLI 영상의 엽록소-a(chlorophyll-a)와 부유물질(suspended sediment) 농도를 산출하고자 한다. 엽록소-a와 부유물질 농도를 추정하기 위해서 band ratio를 이용한 다양한 회귀 모델을 테스트했다. 위성영상과 관측된 실측 값과의 시간적인 차이 때문에 사용된 회귀모델은 높은 상관관계를 가지지는 못하였다. 하지만 Landsat-8 OLI 영상을 이용한 모델에서 생산된 엽록소-a와 부유물질 농도는 북극해 주변 피요르드와 해안지역에 대한 고해상도 위성 데이터를 활용한 모니터링 가능성을 보여주었다. 북극해 주변의 기후변화 패턴을 이해하기 위해서는 해양 생태계 변화에 ice meltig이 어떠한 영향을 미치는지를 이해하는 것이 필요하다. 본 연구의 결과는 고위도지역에서 ice melting이 해양생태계 변화에 미치는 영향을 고해상도로 모니터링을 하는데 사용된다. 극지연구소는 2002년부터 스발바드 다산기지을 운영하고 있으며 한국의 북극 기지를 기반으로 연구를 수행하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.286-286
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• 2015

하천과 해양에서 발생한 수질오염은 특성상 유속의 흐름에 따라 광범위하며 급속도로 퍼져나가기 때문에 이를 효율적으로 유지, 관리하기 위해서는 오염인자들에 대한 모니터링이 수행되어야 한다. 원격탐사 기술을 이용한 하천의 수질측정은 대규모지역으로 분포해있는 수질농도의 변화양상을 시 공간적으로 모니터링 하는 것이 가능하게 할 뿐 아니라, 사람이 접근하기 어려운 지역에는 직접취수를 하지 않음으로써 기존의 수질측정방법들에 비해 편의성을 높여 시간적, 경제적 측면에서 효율적이다. 이에 본 연구에서는 최근 수질오염이 심화되고 있는 낙동강유역을 대상으로 인공위성 이미지영상을 이용하여 수질인자들의 농도측정을 수행하였다. 연구를 위해 사용된 인공위성은 NASA와 USGS가 공동으로 운용중인 Landsat 8 인공위성이다. Landsat 8의 11개 band 중 band2(Blue), band3(Green), band4(Red), band5(Near Infrared)를 사용하여 실제로 측정된 지점자료와 인공위성자료간의 상관관계를 규명하였다. 사용된 인공위성자료는 지점자료 날짜를 포함하는 총 4개의 연구날짜(2013/10/27, 2013/11/12, 2014/04/14, 2014/05/16)에 해당하는 위성이미지영상이다. Pearson상관계수를 통한 밴드와 수질인자간의 상관 결과, 본 연구지역에서는 $0.85-0.88{\mu}m$(band5)의 파장영역에서 클로로필-a와 부유물질이 가장 민감하게 반응함을 알 수 있었다. 두 수질인자들은 band2, band3, band4에서도 비교적 높은 상관성을 보였으며, 이를 근거로 band combination, band ratio를 통해 클로로필-a와 부유물질의 회귀모델식을 유도하였다. 각각의 회귀모델식은 실제 측정된 데이터들과 비교 검증을 통해 4개의 연구기간 중 2013년 10월 27일, 2014년 5월 16일에 대해서 클로로필-a와 부유물질의 공간적인 분포양상을 시각적으로 도시화하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권3호
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• pp.487-501
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• 2020

이 연구에서는 고해상도 위성영상을 이용하여 지표면 온도를 산출하는 기존의 여러가지 방법 이외에 보다 새로운 접근으로, 인공지능 기반의 심층신경망 기법을 148장의 Landsat 8 영상에 적용하여 우리나라 지표면온도를 산출하고 그 적합성을 평가하였다. Landsat 8 열적외 10번 밴드(약 11 ㎛ 파장대)의 밝기온도와 방출률은 물리방정식에 경험상수가 결합하여 도출된 값이기 때문에, 지역적 기상, 기후, 지형, 식생 등의 조건에 따른 불확실성을 내포하고 있다. 이를 보완하기 위하여 본 연구에서는 밝기온도와 방출률로부터 지표면온도 초기추정치 T₀를 산출하고 이와 함께, NDVI, 토지피복, 지형요소(고도, 경사, 향, 거칠기) 등을 입력변수로 하는 계절별 심층신경망 모델을 최적화하여 지표면온도를 산출하였다. 이는 ASOS(Automated Synoptic Observing System)와의 선형관계식으로 편의보정을 수행하는 기존 방법에 비해 진보된 기법이다. ASOS 관측치와 시공간적으로 일치되는 1,728건의 자료를 비교한 결과, 계절별로 차이가 있기는 하지만 특히 봄, 가을에는 상당히 좋은 결과를 보였으며(CC=0.910~0.917, RMSE=3.245~3.365℃), 또한 토지피복 유형에 상관없이 안정적인 산출이 이루어짐을 확인하였다. 향후 Landsat 5/7/8 자료의 장기시계열 빅데이터와 함께 추가적인 지표면변수를 활용하여 모델링 을 수행함으로써 기후변화 및 특이기상 하에서도 보다 신뢰도 높은 고해상도 지표면온도 산출이 필요할 것이다.

• 한국습지학회지
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• 제8권3호
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• pp.29-38
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• 2006

조간대 Digital Elevation Model (DEM)은 순수 학문적 분야, 연안역 관리, 수산활동, 해상안전, 군사적 목적은 물론 자연적 인위적 환경 변화가 심한 조간대의 지형변화를 파악하는데 활용될 수 있다. 본 연구에서는 서해안에서 가장 큰 규모인 강화도 남단 조간대를 대상으로 광학위성자료를 이용한 수륙경계선 방법과 마이크로파 위성자료를 이용한 위상간섭기법을 적용하여 조간대 DEM을 생성하였다. 광학 위성영상인 Landsat-5 TM과 Landsat-7 ETM+ 에 수륙경계선 방법을 적용하여 생성된 DEM은 조간대의 전체적인 지형 형태를 잘 나타내었으나, 그 정밀도가 다양한 조석 상태를 반영하는 수륙경계선들의 갯수에 의해 결정됨을 알 수 있었다. 마이크로파 위성영상인 ERS-1/2와 ENVISAT에 위상간섭기법을 적용하여 DEM을 생성한 결과, 하루간격의 ERS-1/2 tandem 간섭쌍을 이용하여 영종도 북단 일부 조간대에 대해 DEM 제작이 가능하였으나, 그 밖의 지역에서는 높은 지표잔존수 함량으로 인한 낮은 긴밀도로 인하여 DEM 제작이 어려웠다. 향후 우리나라 다목적위성-2호를 이용하여 단기간에 다양한 조위를 갖는 높은 공간해상도를 갖는 위성영상을 얻음으로 수륙경계선 방법에 의한 DEM 생성의 정밀도를 높이 수 있을 것이다. 또한 계획 중인 single-pass 마이크로파 위성자료를 이용한 조간대 DEM 제작을 위한 기술개발이 요구된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.1205-1216
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• 2015

인간의 화석연료 사용, 도시화, 경작 등으로 인해 온실가스의 농도는 계속 증가하여 기후변화가 나타나고 있는 추세이다. 이로 인해 20세기는 재난의 발생이 돌발적이고 대형화되고 있으며, 피해 규모 역시 점차 증가하는 실정이다. 따라서 과거와 다른 양상의 신종 재난에 대해 국토를 보존하고 국민의 생명과 재산을 보호하기 위해서는 재난탐지위성(탑재체) 개발이 시급히 요구된다. 본 논문에서는 불규칙한 미래재난에 대해 광역적이고, 한국지형에 최적화된 재난 관측과 재난발생 시 신속한 선제 대응을 위한 기술개발 연구를 수행하고자 한다. 이를 위해 재난 탐지 특화 탑재체 설계를 위해 10개의 재난 유형별 위성영상 활용 사례를 바탕으로 테크트리를 작성하고 국외의 유사 활용위성센서인 Landsat-8, Worldview-3, ALOS-2를 참고하여 재난탐지에 최적화된 위성 센서 기술요구조건을 분석하였다.