Acknowledgement
본 연구는 한국수자원공사(K-water) 수자원위성 지상운용체계 구축사업의 지원을 받아 수행되었습니다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference (한국수자원학회:학술대회논문집)
- 2023.05a
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- Pages.4-4
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- 2023
Development of an AI-based Waterside Environment and Suspended Solids Detection Algorithm for the Use of Water Resource Satellite
수자원위성 활용을 위한 AI기반 수변환경 및 부유물 탐지 알고리즘 개발
- Jung Ho Im ;
- Kyung Hwa Cho ;
- Seon Young Park ;
- Jae Se Lee ;
- Duk Won Bae ;
- Do Hyuck Kwon ;
- Seok Min Hong ;
- Byeong Cheol Kim
- 임정호 (울산과학기술원 도시환경공학과 ) ;
- 조경화 (울산과학기술원 도시환경공학과) ;
- 박선영 (서울과학기술대학교 인공지능응용학과 ) ;
- 이재세 (울산과학기술원 도시환경공학과 ) ;
- 배덕원 (울산과학기술원 도시환경공학과 ) ;
- 권도혁 (울산과학기술원 도시환경공학과) ;
- 홍석민 (울산과학기술원 도시환경공학과) ;
- 김병철 (서울과학기술대학교 인공지능응용학과 )
- Published : 2023.05.25
Abstract
C-band SAR 센서를 탑재한 수자원위성은 한반도 수자원 모니터링을 위해 개발되어 2025년 발사가 계획되어 있으며, 수변환경 및 부유물 탐지 및 다양한 활용이 기대되고 있다. 그 중 수변환경은 수변 생태계 안정성을 유지하는 역할을 담당하여 이에 대한 모니터링은 중요하다. s현장 관측 기반 탐지 방법과 비교하여 위성 원격탐사는 광범위한 지역을 반복적으로 관측하여, 연속적인 수변환경 및 부유물 정보를 제공할 수 있다. 이러한 특성에 기반하여 다양한 다중분광 및 SAR (Synthetic Aperture Radar) 위성 원격탐사 자료를 바탕으로 수변환경 및 부유물의 탐지 연구가 이루어졌다. 특히 단일 영상만을 사용하는 기법에 비해 다중분광 및 SAR 영상을 융합하여 높은 정확도를 보인 바 있다. 초기 연구에서는 임계값 알고리즘 또는 현장관측 기반의 부유물 농도와 위성 자료간의 선형관계를 분석하는 단순한 알고리즘이 주를 이루었으나, 최근에는 RF, CNN 등 보다 복잡하고 다양한 인공지능 알고리즘이 적용되어 높은 정확도로 해당 문제들을 해결하고 있다. 본 연구에서는 수자원위성 활용을 위해 인공지능 기반 수변환경 및 부유물 탐지 알고리즘을 개발하고자 한다. 수자원위성의 대체 자료로 유럽우주국의 Sentinel-1 A/B 위성의 C-band SAR 영상을 이용하였으며, 보조자료로 Sentinel-2 다중분광 영상을 이용하였다. 개발된 알고리즘은 수자원 관리를 위한 환경변화 탐지에 유용한 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.