우리나라에서 해양오염사고는 일반적으로 선박에 의한 유출유에 기인한다. 2014년 1월 31일 여수에서 그리고 2월 15일 부산에서 해양오염사고가 발생하였다. 일반적으로 해상에서의 기름 배출 감시 및 유출유 모니터링에는 합성개구레이더가 이용되고 있다. 따라서 2013년 발사된 다목적실용위성-5호(KOMPSAT-5)가 정상 운영되는 시점에서는 그 활용성이 기대된다. 지난 오염사고 당시에는 다목적실용위성-3호 등 고해상도 광학위성이 관측되었다. 본 발표에서는 유출유의 광학적 특성을 기반으로 한 해석을 수행하고, 유출 해역 산정을 이루어졌다. 마지막으로 우리나라의 해양오염 감시와 대응을 위한 원격탐사기술의 역할과 방향에 대한 설명을 하고자 한다.
산불은 지표 에너지 균형, 사회 및 환경에 중대한 위협을 미치며, 사회경제적 손실을 일으킨다. 한편, 현재까지 널리 사용되고 있는 다중분광 위성 영상 기반 산불 피해 탐지 알고리즘은 구름으로 인한 반사도 오염으로 인해 시의적절한 산불 정보를 얻기 어려운 문제가 있다. 따라서 본 연구에서는 구름에 영향을 받지 않는 유럽우주국의 Sentinel-1 SAR (Synthetic Aperture Radar) 자료로부터 2019년 4월 초에 발생한 남한 강원도의 강릉·동해, 고성·속초 및 인접한 북한의 두 산불 발생 지역을 대상으로 주성분분석(Principal Component Analysis; PCA)을 포함하는 일련의 전 처리 및 K-means clustering을 이용하여 산불 피해 면적을 탐지하였다. 추정된 산불 면적은 국립산림과학원에서 남한의 두 산불에 대해 제공한 산불 피해 면적 및 강도 참조자료 및 산불 피해 탐지에 널리 사용되는 dNBR (differenced Normalized Burn Ratio)을 사용하여 검증하였다. 국립산림과학원의 참조자료 기반 검증에서 강릉·동해와 고성·속초 산불에 대해 평균 약 86%의 정확도를 보였다. dNBR을 사용한 검증에서는 남한 및 북한의 지역 모두에 대해 평균 약 84%의 정확도를 보였다. 이때, 산불 강도가 강할수록 산불 면적 탐지 성능이 높고 반대로 산불 강도가 약할수록 산불 면적 탐지 성능이 낮은 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 검증된 SAR 영상을 이용한 PCA 및 K-means clustering 기반 탐지 알고리즘이 추후 구름의 영향이 크고 작은 산불이 빈번하게 발생하는 한반도에 대하여 신속한 산불 피해 면적 탐지에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
위성영상 기반의 정규식생지수(normalized difference vegetation index, NDVI)는 넓은 영역에서 주기적인 정보를 수집할 수 있어 산림 및 농업 모니터링에 주로 사용된다. 그러나 광학센서 기반 식생지수는 구름 등의 영향으로 일부 지역에서 결측을 가지기 때문에, 본 연구는 전천후 및 주야에 관계없이 관측 가능한 Sentinel-1의 합성 개구 레이더(synthetic aperture radar, SAR) 영상을 활용하여 Sentinel-2 NDVI 결측값을 복원하는 모델을 개발하였다. 이는 광학적으로 관측이 어려운 구름 조건이나 야간에도 NDVI를 추정할 수 있는 잠재력을 보여준다. Automated machine learning (AutoML)을 활용한 비선형 결측복원모델의 5폴드(fold) 교차검증 결과, 절대오차 7.214E-05, 상관계수 0.878의 NDVI 복원 성능을 보였다. 이를 통해 시공간 연속적인 NDVI 생산 방법론을 발전시켜, 전천후 식생 모니터링에 필요한 정보 생산에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
인공위성은 넓은 지역에 대한 전 세계의 정보를 획득하는데 유용하지만, 좁은 지역에 대한 적시적소에 촬영하는 데는 한계가 있다. 이러한 단점을 극복하기 위하여 본 연구에서는 항공기 원격탐사 시스템을 구축하였다. 항공기 원격탐사시스템은 SAR센서와 열적외선 센서로 구성되어 있으며, 획득된 자료의 방사 및 기사보정을 위하여 GPS, IMU, 온도/습도계 등도 설치하였다. SAR영상은 표면 거칠기에 따라 민감하게 반응하여 밝기 값이 달라지게 되며, 해양에서는 바람에 의해 쉽게 생성 되는 표면 장력파의 진폭이 이러한 표면 거칠기를 야기한다. 따라서 정량화된 SAR의 후방산란과 해상풍 사이의 관계식을 통해 해상풍 추출이 가능하다. 한편, 열적외선 센서는 물체의 온도를 측정하는데 유용하며, 물체와 센서 사이의 대기에 의한 효과를 보정한 후 수온 추출이 이루어진다. 이 두 센서를 탑재한 항공기로 서해안 일대를 4차례 시험비행을 수행하였으며, 이로부터 획득된 SAR 및 열적외선 영상의 품질이 연안환경 모니터링 및 해양기상 자료 추출에 충분함을 보여주었다.
고해상도 위성영상의 다중분광자료만을 이용하여 토지 피복도를 제작할 경우, 낮은 분광해상도와 단일 토지 피복 내에 존재하는 불균질성으로 인해 분류 결과의 정확도가 저하되는 문제가 발생한다. 특히 식생 클래스의 경우 단일 토지 피복임에도 불구하고 절감 특성에 따라 해당 영역 안에 산림, 초지, 농업지역 등이 함께 분류되는 문제가 두드러진다. 본 연구에서는 이러한 문제를 개선하기 위해 광학 영상 기반의 사전분류를 수행한 후 식생으로 분류된 영역에 대해 고해상도 위성영상의 다중분광정보와 SAR 영상 산란 정보를 통합하고 식생을 세분류하였다. 사전 분류와 식생분류는 최대우도 감독분류를 통해 수행되었으며 식생 세분류 결과와 사전 분류결과 중 비식생 클래스의 융합을 통해 계층적 분류 방법을 제안하였다. 제안 기법은 SAR 영상이나 GLCM 질감 정보를 영상 전체에 걸쳐 단순 통합한 분류결과뿐만 아니라 GLCM 질감 정보를 식생 지역에 적용한 계층적 분류결과에 비해 높은 정확도를 보였으며 특히 식생과 비식생의 분류 정확도가 모두 높게 나타났다.
L밴드 ALOS SAR 자료를 활용하여 우리나라 동해 연안해역의 해상풍을 산출하고 오차의 특성을 분석하였다. 그 동안 인공위성 산란계를 이용한 해상풍 산출이 본질적으로 불가능하였던 연안 해역에 대하여 SAR 자료로부터 고해상도 해상풍을 산출할 수 있었다. 산출된 SAR 바람을 해양 부이 자료와 비교한 결과 0.67 m/s의 작은 오차로 잘 일치함을 보여주었다. 서로 다른 L밴드 ALOS PALSAR GMF 2007 모델과 2009 모델로 산출된 해상풍을 인공위성 산란계 해상풍과 비교한 결과, 풍속과 풍향 각각 2.16 m/s와 $19.24^{\circ}$, 3.62 m/s와 $28.02^{\circ}$의 제곱평균근오차를 보이며, 인공위성 산란계의 기대 오차보다 다소 큰 경향을 나타냈다. 또한 산출된 L밴드 SAR 바람장은 풍향과 입사각에 대하여 특징적인 의존성을 보였다. L밴드 GMF 2007 모델은 $21^{\circ}$ 보다 작은 입사각에 대하여 큰 오차를 보인 반면, L밴드 GMF 2009 모델은 입사각에 대한 효과를 선형함수가 아니라 이차함수로 고려하여 주었기 때문에 작은 입사각 범위에서 풍속 오차가 6.8 m/s에서 1.14 m/s로 크게 감소하는 결과를 보였다. 본 연구는 L밴드 SAR 바람장의 다양한 활용을 위해서는 풍향과 입사각 효과, 그리고 다른 잠재적인 오차의 요인을 집중적으로 연구하여야 함을 강조하였다.
우리나라는 여름철에 편중된 강우현상과 좁은 반도의 지형적인 특성으로 인해 풍수해에 매우 취약한 구조를 가지고 있다. 최근 태풍, 집중호우 등으로 피해는 날로 심화되고 있어 앞으로 발생할 풍수해에 대비하여 정확한 피해정보 생산과 분석이 필요하다. 본 연구에서는 풍수해 분석에 필요한 수표면 면적 파악을 위해 Sentinel-1 위성영상을 이용하여 벽정저수지, 사점저수지, 수부저수지, 보령호의 수표면 면적 변화를 분석하였다. 2015년 5월부터 2019년 8월까지 촬영된 Sentinel-1 위성에 RTC 기법을 적용한 영상 전처리와 Otsu 기법을 이용한 영상 이진화를 통해 수표면 면적을 산출하였다. 산출된 수표면 면적은 국가수자원관리종합정보시스템과 농업기반관리시스템에서 제공하는 저수용량 정보와 비교하여 상관계수를 분석하였다. 그 결과, 수부저수지와 보령호의 상관계수는 각각 0.850, 0.941의 강한 상관성을 보여주었고 벽정저수지와 사점저수지의 상관계수는 0.651, 0.657의 보통의 상관성을 보였다. 이 결과는 위성영상을 이용한 중소규모 저수지의 수표면 면적 모니터링 가능성을 나타냈으며, 수표면 면적 변화는 저수지의 수량변화 모니터링 정보로 객관적 사용이 가능하다고 판단된다. 향후 다양한 데이터와의 융합을 통하여 국가적 재난관리에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
연안 도시인 목포는 시 면적의 약 70%가 바다를 매립하여 이루어진 도시로(Kim et al., 2005) 매립에 의한 지반침하 현상이 지속적으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 ALOS PALSAR L-band 위성에서 얻어진 영상을 이용하여 2006년부터 2010년까지 목포시 일원에서 발생한 지반침하를 관측하였고, 2010년부터 2012년까지 획득된 GPS 현장 자료의 시계열 분석을 통해 지반침하의 양상을 비교, 분석하였다. GPS 자료처리 결과 일정한 주기를 가지고 지표의 상승과 하강이 반복되는 양상이 나타났다. 따라서 이를 제외한 정확한 지반침하량만을 계산하기 위해서 시계열 분석을 수행하였다. 분석결과 GPS 자료로부터 계산된 지반침하 속도는 3.89cm/yr이고, 같은 지점에서 SAR 영상으로부터 관측된 지반침하 속도는 2.65cm/yr로 관측되었다. SAR와 GPS 자료처리 결과가 매우 유사하게 나타났으며 이를 바탕으로 두 자료를 통합하여 새로운 지반침하 모델링이 가능함을 시사한다. 또한 지반침하가 관측된 곳은 간척지에 해당하며, 2012년까지 지반침하가 지속적으로 발생했음을 확인하였다.
농업용 저수지는 전국적으로 중요한 수자원으로 기후변화에 따른 가뭄과 같은 이상기후의 영향에 취약한 특성을 가지며 적절한 운영을 위해 강화된 관리가 필요하다. 지속적인 모니터링을 통한 수위 추적(water level tracking)이 필요하지만 현실적인 문제로 현장 실측 및 관측이 어려운 실정이다. 본 연구는 저수지 수표면적을 측정하기 위해 광역 모니터링이 가능한 위성레이더 자료를 이용하여 4가지 AI 모델 간의 수체 탐지 성능에 대해 객관적인 비교를 제시한다. 위성 레이더자료는 Sentinel-1 SAR 이미지를 사용하였으며, 광학영상과 달리 기상환경에 영향을 적게 받기 때문에 장기 모니터링에 적합하다. 드론 이미지, Sentinel-1 SAR 그리고 DSM 데이터를 사용하여 Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Artificial Neural Network (ANN), Automated Machine Learning (AutoML)의 4가지 AI 모델을 구축했다. 연구대상 저수지는 총 22개소로 유효저수량이 30만톤 미만의 중소형 저수지이다. 총 45개 이미지가 모델 훈련과 검증에 사용되었으며, 연구 결과 AutoML 모델이 Accuracy=0.92, mIoU=0.81로 다른 3가지 모델에 비해 수체 픽셀 분류에서 0.01-0.03 더 나은 것을 보여주었다. 해당 결과는 SAR 영상으로부터 AutoML을 이용한 중소형 저수지 대상의 수체 분류 기법이 기존의 머신러닝 기법만큼의 성능을 보이는 것을 보여주었고, 학습을 통한 수표면적 분류 기술의 저수지 모니터링에 대한 적용 가능성을 보여주었다.
킬라우에아 화산은 지속적인 활동을 하고 있는 화산이다. 본 연구에서는 ALOS-2 PALSAR-2 위성영상을 이용해 2015년부터 2017년까지 킬라우에아 화산의 정상부근에서 발생한 지표변위를 관측했다. 지표변위의 2차원 관측을 위해 2개의 간섭쌍을 이용해 위성레이더 간섭기법과 다중개구간섭기법을 수행했다. 그리고 2차원 관측의 정밀도를 높이기 위해 다중개구간섭기법의 관측 성능에 영향을 줄 수 있는 요소인 유효 안테나 길이와 정규화된 스퀸트 값을 변경해가며 관측치 차이의 평균제곱근편차 값을 비교했다. 그리고 가장 정밀하게 변위를 관측할 수 있는 요소 값을 선정했다. 유효 안테나 길이와 정규화된 스퀸트 값을 최적의 값으로 선정한 후의 다중개구간섭기법 관측치의 평균제곱근편차 값은 4.07 cm에서 2.05 cm로 감소했다. 각 간섭영상에서 관측된 관측방향의 최대 변위는 각각 -28.6 cm, -27.3 cm이고, 비행방향의 최대 변위는 20.2 cm, 20.8 cm, 비행방향의 반대 방향으로는 -24.9 cm, -24.3 cm가 관측되었다. 두 간섭영상을 스태킹한 후 2차원 지표변위 매핑을 수행한 결과 북서 방향으로 최대 약 30.4 cm의 지표 변위가 관측되었다. 그리고 모든 방향으로 20 cm 이상의 큰 변위가 관측되었다. 관측 결과를 통해 킬라우에아 화산의 분화활동 위험성이 증가하고 있는 것을 알 수 있었다. 본 연구의 2015년부터 2017년까지의 킬라우에아 화산의 지표 변위 관측 결과는 향후 킬라우에아 화산의 분화 활동에 관한 연구에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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