• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.655-667
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• 2023

전 세계적으로 녹조 대발생은 빈번하게 보고되고 있으며, 국내에서도 매년 녹조로 인한 심각한 수질 오염 문제가 발생하고 있다. 지속적인 관리와 신속한 대응을 통한 수생태계 보호가 필요하다. 녹조 발생의 지표인 chlorophyll-a (Chl-a) 농도를 예측하기 위해 위성 영상을 이용한 연구가 많이 이루어지고 있다. 하지만 수계에 따라 변하는 분광특성과 대기 보정 오류로 인해 정확한 Chl-a 산출에 어려움이 있어 최근 머신러닝 모델을 활용하고 있다. 위성 분광지수 뿐만 아니라 녹조에 영향을 미치는 인자들에 대한 복합적인 고려가 필요하다. 따라서, 본 연구는 수질, 수문 및 기상 인자와 Sentinel-2 영상을 복합적으로 고려하여 데이터셋을 구축하였다. 최근 5년간 낙동강에 위치한 8개 보 구간의 Chl-a 농도 예측에 대표적인 앙상블 모델 random forest (RF)와 extreme gradient boosting (XGBoost)을 활용하였다. 모델 평가 지표로 r-squared score (R²), root mean square errors(RMSE), mean absolute errors (MAE)를 사용하였으며, XGBoost의 R²가 0.810, RMSE가 6.612, MAE가 4.457로 유의미한 결과를 얻은 것을 확인하였다. Shapley additive explanations (SHAP) 분석을 통해 두 모델 모두 수질 인자 suspended solids (SS), biochemical oxygen demand (BOD), dissolved oxygen (DO)과 red edge 밴드를 활용한 밴드비가 높은 중요도를 보인 것을 알 수 있었다. 다양한 입력 데이터는 모델 성능 향상에 도움을 주는 것을 확인할 수 있었으며, 국내외 녹조 탐지에 적용될 수 있을 것으로 보인다.