기존 연구에서는 연안습지를 탐지하기 위해 위성/항공 영상의 다중분광 밴드로부터 산출한 식생지수 또는 토지피복도를 활용하였으나, 단일 센서만을 활용할 경우 토지피복정보와 지형정보를 동시에 고려하는 것에 한계가 있어 높은 정확도의 연안습지 탐지 및 대규모 연안습지 관리 업무 수행에 많은 지장을 초래하였다. 본 연구에서는 우리나라 서해안 곰소만 지역을 촬영한 Sentinel-2 위성영상의 다중분광 밴드와 디지털 지형 모델인 SRTM(Shuttle Radar Topography Mission) DEM(Digital Elevation Model)을 사용하여 서해안 곰소만의 대규모 연안습지를 다음의 과정을 통해 탐지하였다. 우선 Sentinel-2 위성영상의 Green 및 근적외선 밴드를 활용하여 정규수분지수 영상을 제작하였다. 그리고 정규수분지수 영상에서 픽셀의 밝기값 0.2를 임계치로 설정하여 물과 육지를 구분하는 이진화 영상을 제작하였으며, SRTM DEM에서 픽셀의 밝기값 0을 임계치로 설정하여 해수면 아래와 해수면 위를 구분하는 이진화 영상을 제작하였다. 최종적으로는 두 장의 이진화 영상에 중첩 분석을 적용하여 이진화 영상 기반 연안습지 지도를 제작하였다. 본 연구에서 제안한 기술을 활용하여 제작한 이진화 영상 기반 연안습지 지도의 정확도는 94%로서 매우 높은 결과를 보여주었으며, 연안습지가 아닌 내륙습지, 산지습지 등은 탐지되지 않아서 연안습지 관리 업무에 매우 효과적으로 활용될 수 있음을 확인하였다.
북한의 산림면적 변화에 대한 규모와 특성을 파악하기 위하여 1910년 제작된 조선임야분포지도와 그동안 국내외에 발표된 다양한 통계자료를 종합 분석하였다. 또한 지형적으로나 지리적 특성이 서로 대조적인 평양주변지역과 혜산주변지역에 대하여 1973년부터 약 10년 주기로 촬영된 Landsat 위성영상자료를 처리하여 각 시점의 토지피복도를 작성하여 산림변화의 공간적 특성을 분석하였다. 1990년대 이전에 발표된 북한 전체의 산림면적은 약 $89,000km^2$에서부터 $98,000km^2$까지 다양하게 나타나고 있으나, 조사방법의 불투명성으로 인하여 신뢰도에 많은 의문이 있다. 1991년 두 종류의 위성영상을 이용하여 북한 전 지역의 산림면적을 추정한 결과 위성자료와 처리방법이 달랐음에도 불구하고 매우 비슷한 산림면적을 보여주는데 추정된 산림면적은 그 이전의 자료에 비하여 뚜렷한 감소 경향을 보여주고 있다. 가장 최근 북한에 의하여 유엔에 보고된 산림면적은 $75,519km^2$로서 1991년 위성자료 추정치와 비교하였을 때 약 $10,000km^2$의 급격한 감소를 보였다. 평양과 혜산지역에 대한 위성영상자료의 분석 결과도 매우 유사한 변화특성을 보여주고 있다. 1980년대에는 1973년 자료에 비하여 다소의 감소가 있었으나 1993년 영상에서는 산림이 급격히 감소하였다. 이와 같은 북한의 산림면적 변화는 1990년대부터 악화된 북한의 경제 사정과 최근 빈번히 발생하고 있는 대규모 자연재해 현상과 관련이 있다고 판단된다. 북한지역의 위성영상 분석에 있어서 가장 중요한 특정은 산지임에도 불구하고 임목이 거의 분포하지 않는 무립목지가 상당히 많이 분포하고 있으며, 이러한 무립목지는 잠재적인 황폐화 가능지로서 이 지역의 현황을 보다 정확하게 파악하기 위한 추가적인 노력이 필요하다.
콩은 논 대표적인 밭작물로써 온도, 수분, 토양과 같은 환경 조건에 민감하기 때문에 재배 시 포장 관리가 매우 중요하다. 작물 상태를 비파괴적, 비접촉적 방법으로 측정할 수 있는 분광 기술을 활용한다면 작황 예측, 작물 스트레스 및 병충해 판별 등 생육 진단 및 처방을 통해 품질과 수확량을 높일 수 있다. 본 연구에서는 회전익 무인기에 탑재된 다중분광 센서를 이용하여 시험 포장에서 콩 생육 추정 모델 개발하고 재현성을 확인하기 위해 농가 포장에 검증을 수행하였다. 분광 데이터로 산출된 정규화 식생지수(NDVI, GNDVI), 단순비 식생지수(RRVI, GRVI)와 콩 생육 데이터(생체중, LAI)를 선형회귀분석을 실시하여 모델을 개발하였으며 괴산에 위치한 농가포장에서 검증을 실시하였다. 그 결과 생체중의 경우 정규화 식생지수를 이용 시 포화되기 때문에 단순비 식생지수 GRVI를 이용한 모델의 성능이 가장 높았다(R2=0.74, RMSE=246 g/m2, RE=34.2%). 괴산 농가 포장에 생체중 모델 검증 결과 RMSE=392 g/m2, RE=32%로 나타났으며 작부 체계별 나누어 검증 결과 단작 포장과 이모작 포장 생체중 모델은 RMSE=315 g/m2, RE=26% 및 RMSE=381 g/m2, RE=31%로 나타났다. 작부 체계별 포장과 적산온도가 유사한 연도별 시험 포장(2018+2020년, 2019년)을 나누어 생체중 모델 개발한 결과 단년도(2019년)의 성능이 높게 나타났다. 작부 체계별 적산온도가 유사한 검증과 기존 검증 간 비교 결과 단작 포장은 RMSE 및 RE를 기준으로 각각 29.1%와 34.3%로 개선되었으나 이모작 포장은 -19.6%, -31.3%로 저하되었다. 적산온도 이외의 환경 요인, 분광 및 생육 데이터 추가 시 다양한 환경 조건에서 재배되는 콩 생육을 추정 가능할 것으로 판단된다.
대한원격탐사학회 2001년도 춘계 학술대회 논문집 통권 4호 Proceedings of the 2001 KSRS Spring Meeting
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pp.140-148
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2001
일반적으로 위성영상의 센서에 대한 모델은 촬영대상지역의 지상기준점을 이용하여 결정하며, 이와 같은 지상기준점은 기존 지형도를 이용하거나 또는 지상측량에 의하여 획득한다. 그러나 지구관측위성에서 얻어진 영상의 촬영지역이 비접근 지역인 경우에는 지상측량에 의하여 지상기준점을 획득하기 어려우며, 또한 대상지역의 지형도가 제작되어 있지 않은 경우에는 실질적으로 위성영상을 이용하여 지형정보를 추출하기 어려운 실정이다. 본 논문은 지상기준점의 취득이 어려운 비접근 지역에 대한 위성영상에서 지형정보를 획득하기 위한 방법을 제시하였다. 먼저, 공선조건식을 기반으로 10개의 위성센서모델을 개발하고, 개발된센서모델의 거동을 분석하기 위하여 Space Resection 및 Space Inetersection을 통해 각각의 센서모델에 대한 적합성을 실험하였다. 이를 바탕으로 비접근 지역에 대한 지형정보를 취득하기 위하여 영상을 재구성하거나 Pseudo 영상을 제작하고, 이에 대한 센서모델의 거동 및 정확도를 분석.제시하였다. 공선조건식을 이용한 Pushbroom 위성영상의 센서모델은 투영 중심의 위치와 회전요소에 대한 6개의 외부표정요소와 상관도가 높은 회전요소($\omega$, $\phi$)를 고정된 값으로 사용하는 센서모델을 개발하였다. 비접근 지역의 영상으로부터 Pseudo 영상을 임의로 제작하여 패스내에서 중복영역을 갖도록 구성하였다. 본 연구에서 이용한 인공위성 데이터는 서로 다른 패스에서 동일한 지역을 촬영한 SPOT 영상이며, 각각의 패스에서 두 장의 연속된 영상을 이용하였다. 개발된 10개의 센서모델과 5가지의 영상 재구성 방법에 따라 비접근 지역에서의 정확도는 다르게 나타났으며, 그 중 투영중심의 위치 및 회전요소 k를 1차 함수로 표현하고 회전요소 $\omega$, $\phi$를 고정시킨 센서모델과 Pseudo 영상을 이용한 방법이 비접근 지역 60km 지점의 검사점에서 최대오차 60m의 결과를 보였다.
우리나라의 수자원관련 인공위성 영상정보의 활용능력은 현재 선진국대비 20~30% 수준에 머무르고 있다. 지금까지 수자원분야에서 인공위성영상의 대부분의 활용은 수문모형의 입력자료로서 토지피복도를 사용하는 수준이다. 이 또한 2000년대 건설교통부 '유역조사사업'을 통하여 미국의 Landsat 영상을 활용하여 전국적으로 1975년부터 2000년까지 5년 간격의 기본적인 토지피복도 (USGS level 1~30 m 해상도)를 작성하여 이를 보급한 것으로부터 정착되었다 (국가수자원관리종합정보시스템 http://www.wamis.go.kr/). 2000년 이후로는 환경부가 토지피복도를 제작 공급하는 부처로 구분되어, 이후의 자료로는 2008년 10 m 해상도의 토지피복도가 구축되어 있다. 한편 2000년부터 위성영상을 획득하기 시작한 Terra/Aqua MODIS 위성은 영상정보 활용의 획기적인 전환점을 만들었다고 할 수 있다. 웹상에서 제공하는 다양한 수자원/수문관련 공간정보들이 거의 실시간으로 제공되고 있는 것이다. 공간해상도 또한 250~1,000 m 수준이라 수자원분야에는 충분히 활용이 가능하며, 상세화 (Downscaling) 기술을 개발하여 정보의 수준을 끌어올리기도 한다. 정부는 2005년 8월 국가과학기술위원회에서 '미래 국가유망기술 21'을 확정하였는데, 21개 핵심분야 중에서 공공성 (국가안위 위상제고)을 고려하여 "전지구 관측 시스템과 국가자원 활용"을 선정한 바 있다. 특히 '우주와 지구', '정보와 지식', '안전', '국토관리 및 사회인프라'기술분야에서 제안된 기술들 중에는 원격탐사기술을 중심으로 구성하여, 미래의 원격탐사기술이 수자원분야에 활용될 것을 고지한 바 있다. 이에 건설교통부는 2006년 5월 '국토이노베이션기술개발사업'을 추진하면서 건설교통 R&D 혁신로드맵의 "재해예방 및 감지기술 분야"에서 홍수재해 예방시 원격탐사기술이 큰 비중을 차지하는 것으로 제안한 바있다. 한편, 2013년에는 국토교통부 국토교통과학기술진흥원에서 '위성정보를 활용한 글로벌 수자원 감시, 평가, 예측시스템 개발'을 위한 기획을 거쳐 2014년 7월 '국토관측센서 기반 광역 및 지역 수재해 감시 평가 예측기술 개발 연구단 (2014~2019)'이 발족되었다. 기술개발 내용으로는 위성정보 기반의 수문기상인자 산출기술, 미계측유역 수자원변동 분석기술, 수문학적 가뭄감시 및 전망기술, 하천건천화 추적기술 등이 포함되어, 수자원분야에서 원격탐사기술의 획기적인 발전이 기대되고 있다. 또한, 정부는 2020년대에 수자원 전용위성을 쏘아올릴 계획을 가지고 있어, 인공위성영상을 활용한 연구는 급성장할 것으로 예상된다. 현재 원격탐사 기술개발을 위한 다양한 위성영상 분석소프트웨어 (PG-STEAMER, ERDAS, ER-MAPPER, IDRISI, ArcGIS 등)들이 적정한 가격으로 개발되어 있으므로, 분석툴에 대한 물리적인 환경은 갖추어져 있다고 볼 수 있다. 지난 30여년 동안 GIS를 이용한 다양한 수자원 관련연구가 정착되어 온 것과 마찬가지로, 이제 원격탐사관련 위성영상정보의 활용연구가 활성화되어 다양한 기술개발을 통한 수자원분야의 우주기술시대를 맞이하기를 기대해 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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