• 대한원격탐사학회지
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• 제38권2호
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• pp.139-151
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• 2022

오일샌드 채굴에 널리 이용되고 있는 증기 주입식 중력 배수(Steam-Assisted Gravity Drainage, SAGD) 공법은 지표의 변형을 야기하며, 이는 오일샌드 플랜트의 안정성에 영향을 미칠 뿐만 아니라 다양한 지질 재해의 원인이 되므로 지속적인 모니터링이 필요하다. 이 연구에서는 캐나다 앨버타의 Athabasca 오일샌드 지역에 대해 2016년부터 2021년까지 획득된 Sentinel-1 시계열 영상레이더(synthetic aperture radar, SAR) 자료에 고정산란체 간섭기법(Permanent Scatterer Interferometric SAR, PSInSAR)을 적용하여 SAGD 운용에 의한 지표변위를 관측하였다. 그리고 SAGD의 건설 및 확장을 Landsat-7/8 시계열 영상으로부터 파악하고, 이를 통해 SAGD의 원유 생산성에 따른 지표변위의 특성을 분석하였다. Athabasca 오일샌드 지역의 SAGD 및 그 주변에서는 레이더 관측방향으로 0.3-2.5 cm/yr의 지반융기가 관측된 반면, SAGD에서 수 km 이상 떨어져 있고 오일샌드 채굴의 영향이 없는 지역에서는 -0.3--0.6 cm/yr의 침하가 관측되었다. Landsat-7/8 시계열 영상 분석을 통해 2012년 이후에 건설되어 높은 생산성을 보이는 SAGD는 증기의 주입으로 인해 1.6 cm/yr 이상의 지반융기를 야기하는 반면에 더 오랜 기간 동안 운용되어 생산성이 상대적으로 낮은 SAGD에서는 증기 주입에도 불구하고 지속적인 원유 회수에 따른 사암의 압축 때문에 연간 수 mm의 매우 작은 융기가 발생함을 추정할 수 있었다. SAGD 및 그 주변을 제외한 대부분의 지역에서 관측된 침하는 동토층의 융해에 의한 점진적 지반침하로 추정되었다. 동토층의 침하를 고려할 때 SAGD 운용에 기인하는 지반의 융기는 관측된 것보다 더 클 것이라고 예상되었다. 이 연구의 결과를 통해 PSInSAR 기법이 극한지 오일샌드 SAGD의 생산성과 안정성 평가에 유용한 수단으로 활용될 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권1호
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• pp.1-11
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• 2021

This study measures the change of ice flow velocity of David Glacier, one of the fast-moving glaciers in East Antarctica that drains through Drygalski Ice Tongue. In order to effectively observe the rapid flow velocity, we applied the offset tracking technique to Sentinel-1A SAR images obtained from 2016 to 2020 with 36-day temporal baseline. The resulting velocity maps were averaged and the two relatively fast points (A1 and A2) were selected for further time-series analysis. The flow velocity increased during the Antarctic summer (around December to March) over the four years' observation period probably due to the ice surface melting and reduced friction on the ice bottom. Bedmap2 showed that the fast flow velocities at A1 and A2 are associated with a sharp decrease in the ice surface and bottom elevation so that ice volumetric cross-section narrows down and the crevasses are being created on the ice surface. The local maxima in standard deviation of ice velocity, S1 and S2, showed random temporal fluctuation due to the rotational ice swirls causing error in offset tracking method. It is suggested that more robust offset tracking method is necessary to incorporate rotational motion.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_1호
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• pp.999-1009
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• 2019

북극항로의 개척 가능성과 정확한 기후 예측 모델의 필요성에 의해 북극해 고해상도 해빙 지도의 중요성이 증가하고 있다. 그러나 기존의 북극 해빙 지도는 제작에 사용된 위성 영상 취득 센서의 특성에 따른 데이터의 취득과 공간해상도 등에서 그 활용도가 제한된다. 본 연구에서는 Sentinel-1 A/B SAR 위성자료로부터 고해상도 해빙 지도를 생성하기 위한 딥러닝 기반의 해빙 분류 알고리즘을 연구하였다. 북극해 Ice Chart를 기반으로 전문가 판독에 의해 Open Water, First Year Ice, Multi Year Ice의 세 클래스로 구성된 훈련자료를 구축하였으며, Convolutional Neural Network 기반의 두 가지 딥러닝 모델(Simple CNN, Resnet50)과 입사각 및 thermal noise가 보정된 HV 밴드를 포함하는 다섯 가지 입력 밴드 조합을 이용하여 총 10가지 케이스의 해빙 분류를 실시하였다. 이 케이스들에 대하여 Ground Truth Point를 사용하여 정확도를 비교하고, 가장 높은 정확도가 나온 케이스에 대해 confusion matrix 및 Cohen의 kappa 분석을 실시하였다. 또한 전통적으로 분류를 위해 많이 활용되어 온 Maximum Likelihood Classifier 기법을 이용한 분류결과에 대해서도 같은 비교를 하였다. 그 결과 Convolution 층 2개, Max Pooling 층 2개를 가진 구조의 Convolutional Neural Network에 [HV, 입사각] 밴드를 넣은 딥러닝 알고리즘의 분류 결과가 96.66%의 가장 높은 분류 정확도를 보였으며, Cohen의 kappa 계수는 0.9499로 나타나 딥러닝에 의한 해빙 분류는 비교적 높은 분류 결과를 보였다. 또한 모든 딥러닝 케이스는 Maximum Likelihood Classifier 기법에 비해 높은 분류 정확도를 보였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.161-161
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• 2021

본 연구에서는 금강 상류의 용담댐 유역(930.0 km²)을 대상으로 Sentinel-1 SAR(Synthetic Aperture Radar) 및 Sentinel-2 MultiSpectral Instrument(MSI) 위성영상을 활용한 토양수분 산출연구를 수행하였다. 연구에 사용된 자료는 10 m 해상도의 Sentinel-1 IW(Interferometric Wide swath) mode GRD(Ground Range Detected) product의 VV(Vertical transmit-Vertical receive) 및 VH(Vertical transmit-Horizontal receive) 편파자료와 Sentinel-2 Level-2A Bottom of Atmosphere(BOA) reflectance 자료를 2019년에 대해 각 6일 및 5일 간격으로 구축하였다. 위성영상의 Image processing은 SNAP(SentiNel Application Platform)을 활용하여 Sentinel-1 영상의 편파 별(VV, VH) 후방산란계수와 Sentinel-2의 적색(Band-4) 및 근적외(Band-8) 영상을 생성하였다. 토양수분 산출 모형은 다중선형회귀모형(Multiple Linear Regression Model)을 활용하였으며, 각 지점에 해당하는 토양 속성별로 모형을 생성하였다. 모형의 입력자료는 Sentinel-1 위성의 편파별 후방산란계수, Sentinel-1 위성에서 산출된 식생지수 RVI(Radar Vegetation Index)와 Sentinel-2 위성에서 산출된 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)를 활용하여 식생의 영향을 반영하고자 하였다. 모의 된 토양수분을 검증하기 위해 6개 지점의 TDR(Time Domain Reflectometry) 기반 실측 토양수분 자료를 수집하고, 상관계수(Correlation Coefficient, R), 평균제곱근오차(Root Mean Square Error, RMSE) 및 IOA(Index of Agreement)를 활용하여 전체 기간 및 계절별로 나누어 검증할 예정이다.

• 한국지구과학회지
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• 제40권5호
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• pp.502-517
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• 2019

지구온난화와 급속한 기후 변화는 북서 태평양 내 태풍의 특성에 오랫동안 영향을 미쳤고, 이로 인해 한반도 연안에서 치명적인 재해가 증가하고 있다. 마이크로파 센서의 일종인 Synthetic Aperature Radar (SAR)는 위성 광학 및 적외선 센서로는 바람을 구할 수 없는, 흐린 대기 조건인 태풍 주위에서 고해상도 바람장을 생산할 수 있다. SAR 자료로부터 해상풍을 산출하기 위한 Geophysical Model Functions (GMFs)에는 풍향 입력이 필수적이며, 이는 태풍 중심을 정확히 추정하는 것에 기반해야 한다. 본 연구는 태풍 중심 탐지 방법의 문제점을 개선하고 이를 해상풍 산출에 반영하기 위하여, Sentinel-1A 영상을 이용해 태풍 중심을 추정하였다. 그 결과는 한국 및 일본 기상청이 제공한 태풍 경로자료와 비교하여 검증하였고, Himawari-8 위성의 적외 영상도 활용하여 검증하였다. 태풍의 초기 중심 위치는 VH 편파를 이용해 설정하여 오차의 발생 가능성을 줄였다. 탐지된 중심은 한국 및 일본 기상청에서 제공하는 4개 태풍의 경로 자료와 평균 23.76 km의 차이를 보였다. Himawari-8 위성에서 추정된 태풍 중심에 비교했을 때 결과는 육지 근처에 위치하면서 58.73 km의 큰 차이를 보인 한 태풍을 제외하고는 평균 11.80 km의 공간 변이를 보였다. 이는 고해상도 SAR 영상이 태풍 중심을 추정하고 태풍 주위 해상풍 산출에 활용될 수 있음을 시사한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권2호
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• pp.233-243
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• 2021

태양광 패널은 중금속을 함유한 전자 폐기물이다. 전 세계적으로 매년 빠르게 증가하고 있으며 집중강우 시 유실되는 태양광전지 패널은 토양 중금속 오염의 문제 및 소규모 태양광 발전은 관리 부재라는 문제가 있어, 이를 효율적으로 모니터링하기 위한 기술 개발이 요구된다. 본 연구에서는 Sentinel-1 위성의 SAR Temporal Baseline과 Coherence간의 상관관계를 이용한 태양광전지 패널 모니터링 방법을 연구하였다. 또한, 태양광 발전소와 주변의 Coherence 차이를 이용한 태양광전지 패널 탐지를 실험하였다. 실험결과 안정적 산란체로 가정한 태양광전지 패널의 Coherence가 0.50~0.65 분포 0.53의 중앙값으로 치우친 편향을 보이고 있어 처리과정에서 발생될 수 있는 오차를 개선할 추가 연구가 요구된다. 태양광전지 패널의 Coherence 시간적 감소 비율이 건물 등 인공물체와 다름에 따라 시간적 기준선을 이용한 변화탐지가 가능할 것으로 나타났다. 본 연구결과는 기존 광학영상을 활용한 대규모 태양광 발전 시설 위치정보 획득 연구에서, 소규모 태양광전지 패널 모니터링이 가능하도록 영상레이더를 적용한 초기 연구이다. 또한, 본 연구를 바탕으로 지속적 모니터링이 가능하고 태양광전지 패널 유실과 같은 상황에서 공간적 분포를 파악할 수 있는 효율적인 방안이 될 수 있을 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권2호
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• pp.229-241
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• 2024

클라우드 플랫폼을 이용한 빅데이터 처리기술의 발달로 위성영상과 같이 용량이 큰 자료에 대한 접근 및 처리와 분석이 최근 획기적으로 개선되고 있다. 본 연구에서는 그 플랫폼 중 하나인 Google Earth Engine (GEE) 기반의 전처리 완료된 Sentinel-1 합성개구레이더(synthetic aperture radar, SAR) 위성영상 자료의 후방산란계수 값에 비교적 간단한 토양수분량 추출 방법인 Change Detection Method를 적용하여, 2015~2023년의 국내 용담댐 유역 내 6개 관측소 지점 및 유역 평균에 대한 지표 토양수분량을 산정 후 실측과의 상관성 분석 및 GEE의 활용성을 검토하였다. 그 결과 SAR 위성영상 자체의 지표 측정 정확도와 자료간 특성 변동 등으로 인해 유역 내 관측소별 일부구역에 대해 산정한 지점 지표 토양수분량은 VH와 VV 편파에서 모두 0.1~0.3 수준의 낮은 상관성이 확인된 반면, 유역 전체 면적에 대한 평균 SAR 후방산란계수 값 추출 및 이동평균으로 자료의 불확실성 및 변동성을 완화시킨 유역 평균 지표 토양수분량은 0.5 수준의 향상된 결과를 보였다. 이렇게 GEE를 활용하여 산정된 토양수분량의 결과는 SAR 자료의 전처리에 있어 직접적으로 원하는 분석을 수행하지 못하는 제한점은 있지만, 방대한 위성영상 자료를 효율적으로 처리하여 장기간의 유역 평균과 같은 넓은 범위의 토양수분량을 산정, 평가해 볼 수 있다는 점에서 그 활용성을 확인할 수 있었다. 이를 바탕으로 향후 국내 여러 지점의 지표 토양수분량 관측자료와 연계해 주요 댐 유역의 평균지표 토양수분량 장기 변화 파악 등에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.148-148
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• 2018

Land subsidence caused by excessive groundwater pumping is a serious hydro-geological hazard. The spatial variability in land use, unbalanced groundwater extraction and aquifer characteristics are the key factors which make the problem more difficult to monitor using conventional methods. This study uses the European Space Agency (ESA) Sentinel satellites to investigate and monitor land subsidence varying with different land covers and groundwater use in the arid Quetta valley, Pakistan. The Persistent Scattering Differential Interferometry of Synthetic Aperture Radar (PS-DInSAR) method was used to develop 28 subsidence interferograms of the study area for the period between 16 Oct 2014 and 06 Oct 2016 using ESA's Sentinel-1 SAR data. The uncertainty of DInSAR result is first minimized by removing the dynamic effect caused by atmospheric factors and then filtered using the radar Amplitude Dispersion Index (ADI) to select only the stable pixels. Finally the subsidence maps were generated by spatially interpolating the land subsidence at the stable pixels, the comparison of DInSAR subsidence with GPS readings showed an R 2 of 0.94 and mean absolute error of $5.7{\pm}4.1mm$. The subsidence maps were also analysed for the effect of aquifer type and 4 land covers which were derived from Sentienl-2 multispectral images. The analysis show that during the two year period, the study area experienced highly non-linear land subsidence ranging from 10 to 280 mm. The subsidence at different land covers was significantly different from each other except between the urban and barren land. The barren land and seasonally cultivated area show minor to moderate subsidence while the orchard and urban area with high groundwater extraction rate showed excessive amount of land subsidence. Moreover, the land subsidence and groundwater drawdown was found to be linearly proportional to each other.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.515-530
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• 2021

본 연구에서는 Sentinel-1 C-band SAR(Synthetic Aperture Radar) 위성영상을 기반으로 다중선형회귀모형을 활용하여 금강 유역 상류에 위치한 용담댐 유역의 토양수분을 산정하였다. 10 m 공간 해상도의 Sentinel-1A/B SAR 영상은 6일 간격으로 2015년부터 2019년까지 5년 동안 구축하였고, SNAP(SentiNel Application Platform)을 사용하여 기하 보정, 방사 보정 및 잡음(Noise) 보정을 수행하고 VV 및 VH 편파 후방산란계수로 변환하였다. 토양수분 산정 모형의 검증자료로 TDR로 측정된 6개 지점의 실측 토양수분 자료를 구축하였으며, 수문학적 개념인 선행 강우를 고려하기 위해 동지점에 대한 강수량 자료를 구축하였다. 다중선형회귀모형은 전체 기간 및 계절별로 나누어 모의하였으며, 독립변수의 증감에 따른 상관성 분석을 진행하였다. 산정된 토양수분은 결정계수(R²)와 평균제곱근오차(RMSE)를 활용하여 검증하였다. 초지 지역에서 후방산란계수만을 이용한 토양 수분 산정 결과 R²가 0.13, RMSE가 4.83%으로 나타났으며 선행강우를 5일까지 사용했을 경우 R²가 0.37, RMSE가 4.11%로 상관성이 상승하는 모습을 보였다. 이 때, 토양수분의 계절별 변동성과 감소 패턴의 반영을 위해 무강우누적일수의 적용과 계절별 회귀식을 작성한 결과 R²가 0.69, RMSE가 2.88%로 상관성이 크게 상승하였다. SAR 기반 토양수분 추정 시 선행강우 및 무강우누적일수의 활용이 효과적이었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제23권3호
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• pp.26-67
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• 2020

영상레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR)는 기상조건이나 주야, 일조에 상관없이 지표면을 촬영할 수 있고, 토양수분이나 지하수 등 수문인자의 탐색이 가능하여 수자원 분야에서 그 중요성이 점차 두드러지고 있다. SAR는 1970년대부터 인공위성에 탑재되기 시작하여 2020년 현재 15기 이상의 SAR 위성이 운용되고 있고 향후 5년 내에도 10기 내외의 위성이 발사될 예정이다. 최근에는 관측 폭 및 해상도 증진, 다중 편파 및 다중주파수, 관측 각도의 다양화 등 다양한 형태의 SAR 기술들이 개발 및 활용 중이다. 이에 본 고에서는 SAR 시스템의 간략한 역사와 더불어 토양수분 및 수문인자 산출과 관련된 연구동향을 조사하였다. 현재까지 SAR 위성을 활용하여 산출 가능한 수문인자는 토양수분, 해저지하수유출, 강수, 적설분포면적, 식생지수 등이 있으며, 그 중 토양수분은 물리적 모델인 IEM(Integral Equation Model)과 인공지능 기반의 ANN(Artificial Neural Network)을 대표적으로 활용하여 우리나라를 포함한 북미, 유럽, 인도 등 총 17개국에서 연구가 진행되고 있다. 위성 탑재체는 RADARSAT-1, ENVISAT ASAR, 그리고 ERS-1/2가 가장 많이 사용되었으나 현재는 운영이 종료되었으며, 현재 운영 중인 RADARSAT-2, Sentinel-1, SMAP 등의 활용도 점차 늘어나고 있는 것으로 나타났다. 우리나라는 2025년 발사를 목표로 C-band SAR를 탑재한 수자원·수재해 중형위성을 개발 중이므로, SAR를 이용한 다양한 수문인자 산출 연구가 활성화될 것으로 예상된다.