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.
수목을 3차원 구조로 정량화하는 것은 다양한 환경분석 모델링의 입력 자료로써 매우 중요하다. 그러나 3차원 측량이 가능한 라이다는 고비용과 전문인력이 필요해 파편화된 소규모의 도시녹지를 측량하기에는 경제적 장비운용적 차원에서 현실적이지 않다. 또한 수목은 계절에 따라 민감하게 변화하므로 시계열 모니터링으로 도시생태계를 이해하려면 높은 빈도로 쉽고 빠르게 수관구조를 측량할 수 있는 디바이스와 이에 맞는 정량화기법의 개발이 필요하다. 환경분석 모델링의 입력 자료로써의 필요가 아니더라도, 도시내 수목의 크기와 나이는 관리비용, 생태계서비스, 경관, 안전 등과 직결되므로 반드시 정보화될 필요성이 있다. 본 연구에서는 도시내 수목의 3차원 환경정보 데이터를 생성하기 위한 디바이스와 방법론으로써 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)와 SfM-MVS(Structure from Motion-Multi View Stereo), solid modeling을 제시하였다. 따라서 제시된 device와 방법론의 검증을 목표로 하여 다음과 같이 분석을 수행하였다. 첫째, stereo image들로부터 생성된 point cloud로 측량한 결과의 정확도를 지상 라이다 자료와 비교 검증하였다. 두 번째, UAV촬영 사진개수를 감소시킴에 따라 변화하는 point cloud의 밀도가 수목의 부피 및 크기 정량화 결과에 어떤 영향을 주는지를 살펴봄으로써 고해상도의 point cloud가 정밀한 수목 측량에 꼭 필요한 요소인지를 확인하여 보았다. 마지막으로, 수목 부피의 정량화 및 형상화를 위해 solid model이 얼마나 적합한가를 검증하고자 다른 3D type의 측정치와 비교하였다. 분석의 결과를 통해, UAV와 SfM-MVS 그리고 solid model을 이용하면 단일수목을 손쉽게 저비용 높은 시간해상도로 정량화 및 형상화가 가능함을 확인하였다. 다만, 본 연구는 단일 개체목만을 대상으로 한 연구이므로 더 넓은 녹지에 적용하기 위해서는 이에 맞는 비행계획의 수립, 다양한 공간정보 데이터와의 융합, 녹지규모 확대에 따른 정량화 기법의 개선 등 앞으로 이를 발전시킬 수 있는 후속연구가 필요하다.
대규모 홍수 발생 시 적기에 침수지의 공간적 분포와 변화를 모니터링하기 위한 정확하고 효율적인 매핑 수단이 필요하다. 본 연구에서는 높은 시간해상도로 동일 지역을 하루에 여러 번 관측이 가능한 저해상도 광학위성영상을 이용하여 대규모 홍수 범람으로 인한 침수지를 탐지하는 방법을 제시하고자 하였다. 2010년 1월 모로코 세부강 유역에서 발생한 대규모 홍수로 인한 침수지를 탐지하기 위하여 MODIS 일별 표면반사율 영상을 사용하였다. 영상에서 나타나는 침수지의 다양한 분광특성을 분석하여 침수지의 유형이 순수한 물표면과 물과 식물이 혼재된 형태가 함께 분포하고 있었다. 침수지 탐지는 분광특성에 따라 선정된 밴드의 반사율 영상에 직접 임계값을 적용하는 방법과 물 관련 분광지수에 임계값을 적용하는 방법을 비교하였다. 침수지 탐지 결과의 정확도 검증은 TM 영상에서 판독된 부분 지역의 침수지 지도와 비교하였다. NDWI를 제외한 나머지 방법에서 90% 이상의 높은 정확도를 얻었다. 모든 침수지 탐지 방법에서 SWIR밴드와 적색광밴드가 가장 중요하며, 2개의 밴드에 직접 임계값을 적용하는 단순한 방법으로도 정확하고 효율적인 침수지 탐지가 가능했다. 기존의 NIR밴드는 침수지 탐지에 있어서 큰 역할을 하지 못했지만, 식물이 혼재된 침수지의 유형을 구분하는데 유용했다.
본 연구에서는 CCTV 영상을 이용한 기존 수위감지 알고리즘의 한계점을 보완하기 위하여 Region growing 기법을 적용하였다. 먼저 세 가지 기법(수평 투영 프로파일, Texture 분석, Optical flow)을 적용해 물 영역을 추정하고, 기법별 결과를 종합 분석하여 최초 수위를 설정하였다. 이후 최초 수위를 기준으로 Region growing을 통해 수위 변화를 지속적으로 감지하도록 하였다. 그 결과, 주변 환경요인에 영향 없이 수위를 올바르게 감지하였으며, 영상분석 결과에 대한 전반적인 오차 평균은 5% 미만인 것을 확인할 수 있었다. 또한, 본 알고리즘이 하천이 아닌 도심지 내 침수 도로 영상에서도 물 영역이 감지되는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 전국에 설치된 수많은 CCTV 영상을 통해 자동적으로 수위를 감지함으로써 제한된 인력으로 상시 모니터링이 어려웠던 점을 보완할 수 있으며, 집중호우, 태풍 등으로 인해 발생되는 사고발생 위험성을 사전에 인지하여 예방할 수 있는 기반을 마련하는데 기여할 수 있을 것으로 생각된다.
연안지역에서 해수침투대의 특성을 파악하기 위하여 전기전도도 검층을 수행하였다. 검층의 목적은 투수성 파쇄대 및 고염분 지하수가 유입되는 구간의 확인이다. 전기전도도 검층은 시추공 내의 지하수를 전기적으로 다른 성질을 갖는 지하수로 치환하고 일정 양수 또는 자연 상태에서 시간에 따른 전기전도도의 변화를 측정한다. 따라서 시추공과 교차하는 투수성 파쇄대 또는 다공성의 대수층에서 시추공내로 유입되는 지층수 전기전도도의 변화 특성을 일정 시간 간격에 따라서 측정하면 지하수가 유입되는 구간의 확인이 가능하다. 현장 시험에 적용한 공내수 치환 시스템은 주입과 양수, 유량측정이 가능하며 내경이 작은 모니터링 PVC 케이싱도 적용이 가능하도록 제작하였다. 전남 영광의 연안지역에 위치하는 3개 시추공에 공내수 치환기법을 적용하여 전기전도도의 변화 특성을 측정한 결과, 연안지역의 고염분지하수는 균열암반을 통한 해수침투는 물론 간척사업으로 인한 잔류염분의 영향을 동시에 받고 있음을 확인할 수 있었다. 공내수 치환기법과 추가적으로 수행될 정량적인 해석 결과는 연안지역에서 수리상수 추정, 최적의 양수설계, 해수침투 특성 평가 등에 활용될 것으로 예상된다.
현무암으로 구성된 제주도에서 다양한 물리검층 수행하여 용암분출에 따른 물성변화 특성 및 동부지역에서 광범위한 해수침투대의 특성을 파악하고자 하였다. 제주도는 해안가를 따라서 해수침투 관측망을 구축, 운영하고 있으며 지하수자원의 평가와 이와 관련된 지질특성 파악 목적으로 다양한 조사와 모니터링을 수행하고 있다. 제주도의 29개 해수침투 관측정에서 방사능검층(자연감마선, 중성자검층 및 감마-감마(밀도)검층), 전기검층, 공경검층, 공내수의 온도/전기전도도검층, 유향유속검층 등을 수행하였다. 포화대 구간에 대한 물리검층 자료는 현무암 지질 특성을 잘 반영하였으며 일관성 있는 결과를 나타냈다. 자연감마선검층은 포화/불포화대 구간에 관계없이 퇴적층, 미고결 U층, 서귀포층에서 높은 값을 보였으며 중성자검층은 용암의 분출과 관련된 특성 파악에 효과적이었다. 수중화산쇄설성퇴적층은 높은 공극률, 낮은 전기비저항을 나타내며 주요 지하수의 유동통로로 해석되었다. 침상현무암은 높은 전기비저항과 넓은 범위의 공극률을 보이고 퇴적층과 U층은 낮은 전기비저항, 높은 공극률을 보인다. 동부지역의 온도검층 자료는 수문학적인 해석이 유용하며 수산지역의 해수침투 특성의 해석에도 이용되었다.
최근 지구물리 물리탐사 분야에서 경사각과 방위각 정보는 시추공 물리검층 및 물리탐사 자료보정을 위한 시추공 편차검층, 이동형 실시간 자료획득 시스템, 기타 지구물리 모니터링 시스템 등 다양하게 활용되면서 그 중요성이 높아지고 있다. 특히 최근 셰일가스의 개발이 가능하게 한 방향시추 기술에서도 경사각과 방위각 정보는 필수일 정도로 그 응용범위가 매우 넓다. 따라서 여러 분야에 응용될 수 있는 경사각과 방위각 측정 시스템의 초소형 옥외 저전력 운용이 절실해졌다. 본 논문에서는 최신 CMOS 저전력, 고성능 MCU 및 멤스(MEMS) 자세방위기준장치(AHRS)를 도입하여 초소형, 저전력으로 제작된 다용도 야외시험용 실시간 경사각과 방위각 연속 측정 시스템 개발 연구의 결과를 제시하고자 한다. 시스템은 최소 지름 42 mm의 존데 내에 설치될 수 있도록 초슬림 형태로 제작되었으며 실시간 데이터 획득이 가능할 뿐만 아니라 엔코더, DGPS 연동으로 운용 확장이 가능하여 다양한 응용이 기대된다.
이 논문은 1986년에 발생한 체르노빌 원전 사고 사례연구를 통해 환경 모니터링과 영향 평가를 위한 고급 공간정보 모델링 기술의 유용성을 예시하였다. 사고지점 주변에서 1986년과 1992년에 촬영된 Landsat TM 영상자료를 대상으로 선분류 후비교법을 적용하여 변화가 크게 일어난 지역과 토지피복 변화 양상을 분석하였다. 그리고 이 사고의 가장 큰 피해지역으로 알려진 벨로루시 지역을 대상으로 다양한 크리깅 기법을 포함한 공간 모델링 기법을 적용하여 토양 내 세슘 농도와 갑상선 암 발병률 자료와의 상관성을 분석하였다. 변화 탐지 결과, 농경지 면적의 감소와 황무지 면적의 증가가 가장 뚜렷하게 나타났고, 방사능 오염의 확산을 막기 위한 콘크리트 구조물들이 새롭게 생겨난 것을 확인할 수 있었다. 벨로루시 지역의 영향평가 결과, 세슘 오염이 심한 원전 인근 지역에서 포아송 크리깅에 의해 추정된 위험도가 상대적으로 높게 나타났다. 세슘 농도와 사고지점과의 거리를 독립 변수로 사용하여 이 변수들의 공간 변화 양상을 반영할 수 있는 지리적 가중 회귀분석을 적용하였다. 적용 결과, 갑상선 암 위험도와 상관계수 0.98을 나타내는 갑상선 암 발병 위험도 추정이 가능하였으며, 이는 원전 사고가 갑상선 암 발병 위험도에 영향을 준 것을 의미한다. 결론적으로 이 연구에서 적용한 공간정보 모델링 기법들은 환경 영향 평가 및 환경 보건 분야에서 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 (1) MCD12Q1 자료를 이용하여 시계열 마스크 맵 작성하여 (2) 시계열 마스크 맵의 연차별 논벼 재배면적 변화를 추출하고, (3) MYD13Q1 NDVI와 단수와의 상관계수를 비교하여 (4) 적용성을 검토하는 것이다. 이를 위해 2002년부터 2019년까지의 연도별 MCD12Q1 PFT 자료를 수집하여 시계열 마스크 맵을 작성하고 고정형 마스크 맵과 비교하였다. 그 결과, 시계열 마스크 맵에 의한 논벼 재배면적이 실제 논벼 재배면적의 변동 특성을 잘 반영하고 있는 것으로 나타났으며, 고정형 마스크 맵과 비교하여 NDVI와 논벼 단수와의 상관계수도 높게 나타나 시계열 마스크 맵이 논벼 고유의 식생지수 추출 및 작황 모니터링, 단수 추정의 정확도를 높이는 방법임을 확인하였다.
안정적인 작물 생산을 위하여 국내 농업지역에 대한 효과적인 작황 모니터링 기법의 요구가 증대되고 있다. 본 연구에서는 작물 재배지역 추출을 위하여 딥러닝 기법을 이용한 분류 모델을 개발하고, 이를 위성영상에 적용하고자 하였다. 이를 위하여, 식생분석에 유용한 blue, green, red, red-edge, NIR 밴드를 포함하고 있는 RapidEye 위성영상을 이용하여 작물 재배지역에 대한 훈련자료를 구축하고, 이를 활용하여 국내 양파 및 마늘 작물에 대한 재배면적을 추정하고자 하였다. 대기보정된 RapidEye 위성영상을 활용하여 훈련자료를 구축하였으며, 작물지역의 분류를 위하여 대표적인 의미론적 분할을 위한 딥러닝 모델인 FC-DenseNet을 이용하여 딥러닝 모델을 생성하였다. 최종적인 작물 재배지역은 지적도와의 결합을 통하여 객체 기반의 자료로 생성하였다. 실험결과, 대기보정된 훈련자료를 이용하여 학습된 FC-DenseNet 모델은 훈련에 사용되지 않은 타 지역의 작물 재배지역을 효과적으로 검출할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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