최근 전지구적인 기후변화가 직/간접적으로 북극환경에 큰 변화를 야기하고 있다. 해양-대기의 상호적인 피드백 작용은 최근 막대한 양의 해빙면적 감소를 초래했으며, 북극 온난화 현상을 가속시켜 왔다. 이러한 현상들은 직/간접적으로 북극의 생-물리학적 상호관계에 영향을 주어 해양생태계에 많은 변화를 초래할 것으로 보고되었다. 본 연구는 북극환경변화에 대해 물리-생물학적인 현상의 변화 및 인자간의 관계성을 포괄적으로 이해하기 위해 수행되었다. 북극의 환경변화를 조사하기 위해 SeaWiFS 및 MODIS-Aqua에서 제공하는 클로로필 농도와 OISST의 표층수온, ECMWF ERA-Interim의 해빙농도 자료를 이용하였다. 연구기간은 1998년-2016년 여름이며 조사해역은 북위 $60^{\circ}$ 이상의 해역으로 제한하였다. 전체적으로 클로로필의 증가($0.15mg\;m^{-3}\;decade^{-1}$), 표층수온의 상승($0.43^{\circ}C\;decade^{-1}$), 해빙농도의 감소($-5.37%\;decade^{-1}$)를 보였으나 해역별로 차이를 나타냈다. 이들 인자간 상관성 분석에서 표층수온과 해빙농도간의 상관성은 전 해역에 걸쳐 강한 음의 상관관계(r=-0.76)를 보인 반면, 클로로필과 해빙농도의 관계는 자료의 한계성으로 인해 전체적으로 낮은 상관성($r={\pm}0.1$)을 나타내었다. 또한 표층수온과 클로로필의 상관성은 해역에 따라 편차를 보이나 약 ${\pm}0.6$의 상관성을 보였다.

본 연구는 2017년부터 "이사부호"를 활용하여 인도양에서 본격적으로 수행되는 관측에 앞서 위성을 활용하여 인도양 쌍극진동(Indian Ocean Dipole, IOD) 변동에 따른 위성에서 추정된 클로로필-a 농도의 시/공간적 변화를 이해하는데 목적이 있다. 특히 단기적인 변화보다는 장기 변화에 초점을 두고 1998년부터 2016년까지 해색위성에서 계산된 월평균 클로로필-a 농도 자료를 이용하여 인도양 전 해역($30^{\circ}E{\sim}120^{\circ}E$, $30^{\circ}S{\sim}30^{\circ}N$)을 대상으로 분석했다. 클로로필-a 농도는 중앙 인도양에서 낮고, 용승해역 및 대륙 주변 해역에서 증가되었다. 계절풍과 해류 시스템의 영향으로 클로로필-a 농도는 봄에 가장 감소하고 여름에 최대를 나타냈다. Empirical Orthogonal Function(EOF) 분석 결과, 첫 번째 모드의 클로로필-a 농도 변화는 엔소(El $Ni{\tilde{n}}o$/Southern Oscillation, ENSO)의 변화와 높은 관계를 보이고, 두 번째 모드의 클로로필-a 농도 변화는 엔소에 의한 영향보다는 인도양 쌍극진동의 변화와 상대적으로 높은 관계를 나타냈다. 클로로필-a 농도는 두 개의 모드에서 공통적으로 동 인도양과 서 인도양에서 서로 상반된 변화를 나타냈다. 클로로필-a 농도 변화는 동 인도양, 서 인도양 및 인도 주변 해역에서는 인도양 쌍극진동과 밀접한 관계를 보이고, 열대 중앙 인도양 중에서는 상대적으로 엔소의 변화와 높은 관계를 나타냈다. 그러나 클로로필-a 농도의 시/공간적 변화는 인도양 쌍극진동의 발생 기작에 따라 다른 반응을 나타냈다. 클로로필-a 농도 변화는 첫 번째 타입 인도양 쌍극진동(엔소 발생시기와 동일)은 여름철에 동 인도양과 서 인도양에서 클로로필-a 농도 차이가 생기고, 최대는 가을에 발생했다. 두 번째 타입 인도양 쌍극진동(엔소 발생 후 그 다음 해 또는 소멸되는 시기)은 봄에 동 인도양과 서 인도양 클로로필-a 농도 차이가 생기고, 여름과 가을에 증가되어, 겨울에 감소되었다. 인도양 쌍극진동의 변동에 따른 클로로필-a 농도 변화는 동 인도양과 서 인도양의 클로로필-a 농도 차이를 발생시키는 과정은 유사하지만, 북부 인도양은 쌍극진동 발생 기작에 따라 상반된 클로로필-a 농도 변화를 나타냈다.

본 연구는 토양의 수분 상태를 고해상으로 관측 및 분석하고 농업분야에의 응용 가능성을 평가하기 위한 연구이다. 이를 위하여 Landsat-8 OLI(Operational Land Imager)/TIRS(Thermal Infrared Sensor)의 광학 및 열적외선 위성영상을 연구자료로 전라북도 농업지역을 포함(연구자료 내 46%)하는 2015, 2016, 및 2017년 5-6월에 촬영된 영상 세 장을 이용하였다. 연구지역의 각 영상 촬영일의 토양의 수분 상태는 SPI(Standardized Precipitation Index)3 가뭄지수를 통하여 효과적으로 획득할 수 있으며, 각 영상은 보통, 습윤, 및 건조한 토양 수분 조건을 갖는다. 이러한 각기 다른 토양수분 조건을 갖는 영상을 대상으로 토양의 수분 상태를 관측하고 SPI3 가뭄지수로부터 획득한 토양의 수분 상태와 비교/분석을 수행기 위하여, TVDI(Temperature Vegetation Dryness Index)를 계산하였다. TVDI는 Landsat-8 OLI/TIRS 위성영상으로부터 계산한 LST(Land Surface Temperature) 및 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)의 관계로부터 추정하여 계산된다. LST-NDVI의 형상 공간 내 픽셀의 분포에서 NDVI에 따른 LST의 최대/최소값을 추출하고 이를 대상으로 각각 선형회귀분석(linear regression analysis)을 통하여 NDVI에 따른 LST의 Dry/Wet edge를 결정할 수 있으며, 최종적으로 NDVI에 따른 두 edge 사이에서의 LST 값의 비율을 계산하여 TVDI 값을 계산한다. TVDI 값으로부터 관측된 영상 내 상대적인 토양의 수분 상태를 매우 습윤, 습윤, 보통, 건조, 매우 건조의 5단계로 분류하여 SPI3로부터 획득한 각각의 토양수분 상태와 비교하였다. 연구자료 획득시기인 5-6월 시기의 특성상 모내기로 인하여 영상 내 가장 많은 비율을 차지하는 논 지역의 영향으로 영상 전체 중, 약 62% 이상이 습윤 및 매우 습윤한 상태로 분류되었다. 또한, 보통으로 분류되는 픽셀은 영상 내 밭 지역의 영향 때문으로 분석되었다. 영상 전체에 대해서는 대략적으로 SPI3의 토양수분 상태와 대응하였지만 매우 건조, 습윤, 및 매우 습윤에 해당하는 세분류 결과에서는 SPI3 토양수분 상태와 대응하지 않았다. 또한, 영상에서 논과 밭의 농업지역을 추출 및 분류한 후, SPI3 토양수분 상태와 비교하였을 때, 논 지역의 토양수분 상태 관측 분류 결과는 매우 건조, 보통 및 매우 습윤에서, 밭 지역은 보통의 분류에서만 SPI3 가뭄지수와 대응하지 않았다. 이는 매우 건조한 나지 및 매우 습윤한 모내기로 인한 논 지역, 수계, 구름 및 산지 지형효과 등의 이상치로 인하여 잘못된 Dry/Wet edge 추정의 문제로 사료되어진다. 그러나 5-6월 시기의 농업지역 중, 밭 지역에서는 세분류된 토양의 수분 상태를 효과적으로 관측할 수 있었다. 고해상 광학위성 기반 농업지역에 대한 토양수분 상태의 시 공간적 변화를 관측하여 농업지역의 농업생산량예측 등 그 응용이 가능할 것으로 사료된다.

토양수분은 지구복사에너지평형과 물순환에 영향을 미치는 중요한 인자이므로, 수문학 연구에 있어서 토양수분의 함량을 파악하는 것은 매우 중요하다. 현재 수동형 마이크로파 위성의 토양수분 자료는 10~36 km의 저해상도로서 국지규모의 수문분석에 사용하기에는 어려움이 있다. 또한 현장관측 토양수분자료는 지점 자료이므로 공간연속성을 보장하지 못하는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 Sentinel-1의 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상을 이용하여 우리나라 농지에서 10 m 해상도의 토양수분 산출 가능성을 살펴보았다. 2015-2017년 4월부터 10월까지 5개의 토양수분 지상관측지점을 대상으로, Sentinel-1 후방산란을 이용하여 선형회귀와 SVR(support vector regression) 방법으로 토양수분 산출을 수행하였다. 편파에 따라 후방산란계수의 토양수분에 대한 민감도가 다르지만, 산출정확도는 VV 편파와 VH 편파가 유사하였다. 토양수분은 식물계절학(phenology)보다는 수문기상과 지면특성에 보다 더 영향을 받기 때문에 토양수분 산출에 있어 특별한 계절성은 발견되지 않았다. 대체로 입사각이 작을수록 후방산란과 토양수분간의 관계 패턴이 더 뚜렷하게 나타났으며, 또한 지면에 수분이 충분히 고르게 분포하는 경우 표면 간섭이 줄어들어(시간적으로는 강수시, 공간적으로는 논에서) 산출정확도가 상대적으로 높게 나타났다. 전체적으로 RMSE(root mean square error) 6.5% 정도의 오차를 보였으나, 향후 지면 거칠기, 지형, 토성 등 다양한 지면 변수의 영향을 반영한다면 보다 더 정확도 높은 토양수분을 산출할 수 있을 것으로 사료된다.

위성을 이용한 에어로졸 원격탐사에서 높은 공간해상도의 정보에 대한 요구가 많았음에도 그동안 단일화소가 갖는 물리적인 에어로졸 신호의 약화와 구름 등에 의한 오차 증가로 인해 산출에 어려움을 겪어왔다. 본 연구에서는 GOCI 자료를 이용하여 한-미 협력 국내 대기질 공동조사 캠페인 기간인 2016년 5, 6월에 대해 GOCI의 최대 공간 해상도인 500 m에서 고해상도 에어로졸 광학 깊이를 산출하였다. 기존의 GOCI 알고리즘은 6 km 해상도로 에어로졸 산출물을 제공해왔으며, 이번 연구에서 개발한 고해상도 산출 알고리즘은 기존 알고리즘을 기반으로 한다. 에어로졸 모형, 조견표 구성 및 역추산 과정은 동일하게 이용되었으나, 높은 해상도에서의 구름 제거 방법이 개선되었다. 그 결과, 몇 가지 사례에 대하여 6 km 산출물과 비교하였을 때 500 m 산출물의 분포 및 크기는 유사하게 나타났으나 공간 해상도가 높기 때문에 더 많은 화소에 대하여 산출되었다. 이에 따라 작은 규모의 구름 주위에서도 산출이 되었고, 에어로졸의 공간적인 변화를 세밀하게 살펴볼 수 있었다. 정확도 검증을 위하여 지상 관측 장비와 비교를 하였을 때 공간해상도가 크게 좋아졌음에도 상관 계수가 0.76, 기대 오차 내에 들어오는 비율이 51.1%로 6 km 산출물과 유사한 검증 결과를 보였다.

본 연구에서는 경기도 대부도에 위치하고 있는 방아머리 해빈 인근 지역을 대상으로 과거의 디지털 항공영상을 이용하여 장기간의 해안선 변화 관측을 위한 방법을 제시하였다. 이를 위하여 약 9년 동안의 시간적 간격이 존재하는 항공영상을 취득하였고 항공삼각측량 수행을 위한 GPS-VRS 측량으로 정확한 지상기준점을 취득하였다. 또한 국립해양조사원에서 2013년도에 제공된 2차원 디지털 해안선 지도를 활용하였다. 이러한 다중 자료원을 이용하여 장기간의 방아머리 해빈의 해안선 변화율 산정을 통하여 연안침식에 관한 정량적 분석을 수행하였으며 그 결과 표고 2 m의 경우 최대 수평위치가 약 0.31 m 후퇴한 것으로 나타났으며 해안침식이 발생하였음을 확인할 수 있었다.

본 연구에서는 처음으로 차등흡수분광기술(Differential Optical Absorption Spectroscopy, DOAS) 중 광학 두께 피팅(optical density fitting) 방법을 이용하여 지상기반 원격 측정 장비인 Pandora의 복사휘도 자료로부터 2014년 5월부터 12월 사이 서울에서의 대류권 이산화질소 연직칼럼농도를 산출하였다. 본 연구에서는 Pandora로부터 산출된 대류권 이산화질소 연직칼럼농도와 Aura 위성의 OMI (Ozone Monitoring Instrument) 센서로부터 산출된 대류권 이산화질소 연직칼럼농도를 비교하였다. Pandora로 부터 산출된 대류권 이산화질소 연직칼럼농도와 OMI 센서로부터 산출된 대류권 이산화질소 연직칼럼농도 사이의 상관계수(Correlation coefficient, R)는 0.55로 나타났다. 현장 측정 장비로부터 측정된 지표 이산화질소 혼합비와의 비교를 위해 AIRS (Atmospheric Infrared Sounder) 관측 자료를 이용하여 Pandora와 OMI센서로부터 산출된 대류권 이산화질소 연직칼럼농도를 행성경계층 내 이산화질소 혼합비로 변환하였다. 현장 측정 자료의 지표 이산화질소 혼합비는 5.5 ppbv에서 61.5 ppbv의 범위로 분포하였으며 Pandora와 OMI 센서로부터 산출된 행성경계층 내 이산화질소 혼합비는 각각 2.1 ppbv에서 44.2 ppbv, 0.9 ppbv에서 11.6 ppbv의 범위로 분포하였다. Pandora로부터 산출된 행성경계층 내 이산화질소 혼합비는 현장 측정 장비로부터 측정된 지표 이산화질소 혼합비와 비교적 비슷한 범위로 분포하였으나, OMI센서로부터 측정된 지표 이산화질소 혼합비는 현장 측정 장비와 Pandora의 이산화질소 혼합비에 비해 좁은 범위로 분포하였다. 현장 측정 장비로부터 측정된 지표 이산화질소의 혼합비와 Pandora로부터 산출된 행성경계층 내 이산화질소 혼합비 사이의 상관관계(R = 0.50)는 현장 측정 장비로부터 측정된 지표 이산화질소의 혼합비와 OMI로부터 산출된 행성경계층 내 이산화질소 혼합비 사이의 상관관계(R = 0.36)보다 좋은 것으로 나타났다. 이는 위성 기반 원격 측정 장비인 OMI센서는 지상 기반 원격 측정 장비인 Pandora 장비와 현장 측정 장비에 비하여 높은 고도에서 측정함으로써 지표 부근에 이산화질소에 대한 민감도가 떨어지기 때문인 것으로 생각된다.

가뭄은 전 지구차원의 다방면에 걸쳐 피해를 주는 자연 재해이다. 21세기 들어 최근까지 다양한 위성관측 기기를 활용하여 다양한 가뭄의 유형을 모니터링 할 수 있게 되었는데, SMAP위성의 토양수분, GRACE 위성의 생태계 물 저장량, Terra & Aqua의 생태계 생산량과 증발산량 그리고 위성 강우 관측 등이 그 예이다. 이들 위성 자료의 분석을 통해 지역적 수자원 현황 및 가뭄과 이로 인한 (수)생태계 영향, 농업 등의 산업, 그리고 인간사회의 영향을 시공간적으로 파악할 수 있다. 가시광선부터 마이크로파까지 채널 (밴드)마다 관측할 수 있는 기상 및 환경 변수가 다르기 때문에 다양한 센서로부터 획득할 수 있는 원격탐사자료는 한반도 전역을 대상으로 가뭄에 대한 수자원 변화와 연관된 피해를 시공간적으로 파악하는 데에 상호 보완적이며 효과적인 수단이다. 따라서 이러한 위성자료들을 통해 국가 재난 대응 차원의 활용방안을 제안하고자 한다.

지표면의 공간 정보를 정확히 추출하기 위해서는 고 해상도의 다중 분광 영상 자료를 사용할 필요가 있다. 범색 영상에 비해 상대적으로 낮은 공간 해상도를 갖는 다중 분광 자료의 해상도를 범색 영상 급으로 높이기 위해 PAN-sharpening 융합 기술을 사용한다. 이러한 고해상도 자료를 분석하기 위해서는 화소기반보다는 객체 기반 분석이 주목을 받고 있다. 객체 기반 영상 분석을 위해서 영상을 구성하는 화소들의 집단으로 영상 객체를 생성하는 영상 분할 과정이 선행되어야 한다. RAG(Regional Adjancy Graph)에 의해 형성된 인접 지역을 합병하는 지역 확장을 통해 효과적으로 영상 분할을 할 수 있다. 위성 원격 탐사에서 불 완전한 관측 환경으로 수집한 영상 자료에 질 저하가 일어 난다. 정확한 영상 분할을 위해서 동일 지역으로 관측된 분광 값의 변이가 최소화되도록 질의 개선이 필요하다. 동일 지역에 속하는 공간적으로 인접한 이웃들의 화소 값과 차이를 반복적으로 줄여 나가는 과정을 통해 동일 지역에서의 화소 값의 변이를 감소시킬 수 있다. 영상 객체를 단위로 사용하는 영상 분류에서 오류를 감소시키기 위해 영상 분할 결과에서 적정한 분할 지역 크기를 생성하여야 한다. 분할 지역 크기는 지역 확장 과정에서 합병을 중지하는 단계에 의해 정해지므로 중지 규칙은 영상 분할 결과의 품질을 결정한다. 본 연구에서는 모의 자료 실험을 통하여 분할의 정확성에 대해 정량적 평가를 실시하였으며 3개의 PAN-sharpened 고해상도 다중 분광 영상 자료에 대해 적용하여 복원의 효과에 대해 실험하였다. 실제 자료의 분석에서는 중지 규칙과 관련된 분할 지역 크기에 대해 정성적으로 평가 하였다. 사용된 원격 탐사 자료는 1m급의 미국 LA지역에서 수집된 Dubaisat-2 자료와 0.7 m급의 한반도 대전 지역과 충청남도 지역에서 각각 수집된 KOMPSAT-3 자료이다. 실험 결과는 영상 복원은 PAN-sharpened 고해상도 다중 분광 자료의 영상 분할 결과의 정확성을 상당히 제고시킬 수 있다는 것을 보여준다.

고해상도 위성영상의 활용이 가능해짐에 따라 다양한 분야에서 위성영상을 활용하고자 하는 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 광역의 위성영상에서 특정 형태를 갖는 오브젝트를 탐지해내는 내용기반의 자동화된 표적 탐색 시스템의 전처리 단계를 위해 수학적 모폴로지 방법을 이용하여 말발굽 형상의 오브젝트를 추출하는 방법을 제안한다. 이는 촬영 지역 및 촬영 시기, 환경에 따라 영상 질의 차이가 심하고, 찾고자하는 표적의 에지가 선명하지 않은 위성영상에서도 쉽게 말발굽 형상의 오브젝트를 추출해내는 방법이다. 제안한 방법으로 말발굽 형상의 오브젝트를 빠르게 분류해냄으로써 다음 단계의 표적 탐지를 위해 탐색해야 할 영역의 수를 줄일 수 있으므로 시스템의 속도를 크게 향상 시킬 수 있다.

산불은 다량의 온실가스를 대기 중으로 방출하는 자연재해로서, 이를 효율적으로 감시하기 위해서는 정지궤도 위성의 산불방사열에너지(fire radiative power, FRP)를 활용하는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 2017년 5월 6일에 발생한 우리나라 삼척과 강릉 산불을 사례로, 히마와리 위성의 중적외 채널자료를 이용하여 FRP를 산출하였으며, 이를 통해 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)의 제한적인 시간해상도로는 관측이 불가능한 10분 간격의 산불 피해강도의 실시간 모니터링이 가능함을 확인하였다. 또한 히마와리 FRP를 이용하여 강릉 산불의 배출가스를 계산하였으며, 에어코리아 실측치와 비교하였을 때 거리 차에 의한 1~3시간의 지연현상과 함께, 산불배출가스의 시계열 패턴이 매우 잘 일치함을 알 수 있었다. 또한 선행연구에서 고해상도 영상분석을 통해 제시한 산불배출가스 추정량과 비교하였을 때, 100 ha당 배출량이 삼척은 약 12%, 강릉은 약 2%의 차이로 매우 유사한 결과를 나타냈다. 이는 산불 피해면적과 피해강도에 대한 직접적인 분석 없이도, 정지궤도 위성의 FRP만을 이용하여 산불배출가스의 정밀한 추정이 가능함을 의미한다. 이 연구는 향후 발사될 우리나라 정지궤도 기상위성인 GK-2A(Geostationary Korea Multi-Purpose Satellite-2A)의 산불배출가스 추정 및 에어로솔 산출에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.