산불은 예측이 어려운 재해이기 때문에 실시간 모니터링을 통해 빠르게 대응하는 것이 중요하며, 정지 궤도 위성 영상은 광역을 짧은 시간 간격으로 모니터링할 수 있어 산불 탐지 분야에 활발히 이용되고 있다. 기존의 위성 영상 기반 산불 탐지 알고리즘은 밝기 온도의 통계량 분석을 통한 임계값 기반으로 이상치를 탐지하는 방향으로 진행되어 왔다. 그러나 강도가 약한 산불을 탐지하기 어렵거나, 적절한 임계값 설정의 어려움으로 일반화 성능이 저하되는 한계점이 있어 최근에는 기계학습을 이용한 산불 탐지 알고리즘들이 제시되고 있다. 현재까지는 random forest, VanillaConvolutional neural network (CNN), U-net 구조 등의 비교적 간단한 기법이 적용되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 정지궤도 위성인 Advanced Himawari Imager를 이용하여 동아시아와 호주를 대상으로 State of the Art (SOTA)딥러닝 기법을 적용한 산불 탐지 알고리즘을 개발하고자 하였다. SOTA 모델은 EfficientNet과 lion optimizer를 적용하여 개발하고, Vanilla CNN 구조를 사용한 모델과 산불 탐지 결과를 비교하였다. EfficientNet은 동아시아와 호주에서 0.88 및 0.83의 F1-score를 기록함으로써 CNN (동아시아: 0.83, 호주: 0.78)에 비해 뛰어난 성능을 입증하였다. EfficientNet에 불균형 문제 해결을 위한 weighted loss, equal sampling, image augmentation 기법 적용 시, 동아시아와 호주에서 각각 0.92와 0.84의 F1-score를 기록함으로써 적용 전(동아시아: 0.88, 호주: 0.83)에 비하여 성능이 향상되었음을 확인하였다. 본 연구를 통하여 제시된 SOTA 딥러닝 기법의 산불 탐지에의 적용 가능성과 딥러닝 모델의 성능 향상을 위해 고려해야 할 방향은 향후 산불탐지 분야에 대한 딥러닝 적용에 도움이 될 것으로 기대된다.
최근 지능형 미래의 도시공간구축을 위해 유비쿼터스 개념을 적용한 u-City, u-Ecocity 등의 새로운 도시계획의 패러다임의 등장은 도시영역에 대한 고품질의 3차원 공간정보를 필요로 하고 있다. 최신 GIS응용 기술을 기반으로 하여 3차원으로 모델링된 도시 규모의 방대한 영역에 대한 다양한 형식의 공간정보를 통합하여 가시화 및 공간정보 검색 및 분석, 평가를 위한 솔루션을 포함하는 다차원 공간영상정보 시스템을 구축하고자 하는 것이 목적이다. 기존의 3차원 도시모델링의 한계를 극복하기 위한 방안으로 항공 라이다(LiDAR) 데이터를 이용하여 실사용자들의 요구사항을 충분히 반영할 수 있도록 시스템의 활용도를 높여 도시 시설물의 고품질, 고해상도의 현실감있는 3차원 가상 도시환경 구축을 목표로 공간정보의 통합, 가시화, 활용기능 생성을 연구의 범위로 한다. 속성 및 기호로 구성된 표준형식의 공간정보에 위성영상 및 항공사진을 매쉬업하여 실제 세계와 최대한 흡사한 가상의 도시환경을 재현하여 조망 및 일조권 분석은 물론 도시의 각종 행정업무 및 의사결정을 지원할 수 있는 분석기능과 활용기능을 제공할 수 있도록 구축한다.
도시기후와 같은 소기후를 연구하기 위하여는 도시는 물론 그 주변의 농촌지역에 이르기까지 조밀한 기상관측망이 필요하다. 그러나 한국에서 뿐만 아니라 선진제국에서도 기상관측망의 밀도가 도시기후를 파악하기에 충분할 만큼 조밀하지 못한 실정에 있다. 이러한 상항하에서 도시기후에 관하여 연구하려면 기초자료부터 측정하여야하는 어려움이 있으며, 따라서 그 연구의 필요성은 절감하면서도 실제적인 연구는 극히 부진하여 그 범위도 대단히 한정되어 있다. 1960년에 TIROS 1호가 미국에서 발사된 이래 다수의 기상위성이 궤도상에서 선회하며 많은 기상정보를 지상으로 보내주고 있다. 그리하여 현장관측이 어려운 각종 기상현상에 관한 정보를 짧은 시간안에, 그리고 경우에 따라서는 적은 비용으로 입수할 수 있게 됨으로써 기상연구에 박차가 가하여지게 되었다. 특히 최근에는 컴퓨터 프로그램의 발달과 더불어 해상력이 1km인 AVHRR의 영상을 대축척으로 확대하여 사용할 수 있게 되는 한편 여러가지 오류도 수정할 수 있게 되었다. 그리고 이들 위성으로부터 관측된 열적외선 영상은 도시열섬을 나타내는데 있어서 중용한 자료로 사용할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 원격탐사 기법에 의한 도시열섬 연구의 가능성을 타진하여 보고자 NOAA AVHRR 영상을 이용하여 남한지역의 도시열섬의 존재와 수도권지역 열섬의 강도 및 형태를 알아보고 나아가 도시열섬과 여러 도시현상간의 관계를 밝혀 보고자 한다.
대기중의 에어러솔은 지구복사수지에 영향을 미치는 요소이며 직 간접적인 복사강제효과로 인하여 기후변화인자로 간주되고 있다. 대기 에어러솔은 대기중 체류시간의 시 공간적 불확실성 때문에 GCM 등의 변수로 사용하기 어려운 점을 가지고 있다. 따라서 대기 에어러솔의 기후 및 대기복사에 대한 영향을 규명하기 위하여 대기 에어러솔의 물리 광학적 성질을 밝히는 것이 필요하다. 본 연구에서는 가시영역에서의 대기효과를 분석하기 위하여 대기복사전달 모델인 MODTRAN 3 (Moderate Resolution Transmittance)의 모사결과와 GMS-5 위성의 가시영역 채널을 이용하여 황사 에어로졸의 모니터링을 시도하였다. 본 연구에서는 황사사례를 중심으로 대기 에어러솔에 의한 대기효과를 정량화하기 위한 GMS-5 위성자료와 이를 시뮬레이션 하기 위한 MODTRAN 3 대기복사전달모델을 사용하였다. MODTRAN 3 시뮬레이션 결과로 위성의 채널 알베도와 에어러솔 광학 두께와의 관계를 계산하여 위성자료에서 에어러솔 광학두께에 관한 정보를 추출하였다. 후진궤적분석을 통하여 황사를 포함한 공기덩어리가 고비사막으로부터 중국을 거쳐 한반도에 도달하는 것과 이때 에어러솔 광학두께가 증가하는 현상을 지상관측자료에서 확인할 수 있었다. 또한 위성영상에서 보이는 황사영역은 황사의 이동 현상을 시간대별로 잘 나타나고 있고, 지상관측결과의 비교분석은 10% 내의 오차율을 가지는 범위 안에서 만족할 만한 결과를 보여주었다. 더욱이 같은 황사현상이 발생한 시간대에 한국, 중국과 일본에서 측정된 라이다 관측결과와 모델결과 자료는 황사 에어로졸의 특성을 잘 나타내고 있으므로 향후 대기에어로졸의 모니터링에 대한 중요한 역할을 할 수 있을 것이다.
수문학, 기상학 및 기후학 등에서 필수적인 자료중의 하나인 지상기온 자료는 최근 보건, 생물, 환경 등의 다양한 분야로까지 활용영역이 확대되고 있어 그 중요성이 커지고 있으나 지상관측을 통한 지상기온자료의 취득은 시공간적인 제약이 크기 때문에 실측된 기온자료는 시공간 해상도가 낮아 높은 해상도가 요구되는 연구 분야에서는 활용성에 큰 제약을 갖게 된다. 이를 극복하기 위한 하나의 대안으로 상대적으로 높은 시공간 해상도를 가지고 있는 위성영상자료에서 얻을 수 있는 지표면온도 자료를 이용하여 지상기온을 추정하는 많은 연구들이 수행되어 왔다. 본 연구는 이러한 연구의 일환으로써 기상청에서 제공하고 있는 AWS(Automatic Weather Station)에서 취득된 2010년 지상 온도 자료(AWS data)를 바탕으로 대표적인 지표면 온도자료인 MODIS Land Surface temperature(LST data:MOD11A1)와 지상기온에 영향을 미칠 수 있는 Land Cover Data, DEM(digital elevation model) 등의 보조 자료와 함께 다양한 지구통계 기법들을 이용하여 남한 지역의 지상기온을 추정하였다. 추정 전 2010년 전체(365일) LST자료와 AWS자료와의 차이에 대한 RMSE(Root Mean Square Error)값의 계절별 피복별 분석결과 계절에 따른 RMSE값의 변동계수는 0.86으로 나타났으나 피복에 따른 변동계수는 0.00746으로 나타나 계절별 차이가 피복별 차이보다 큰 것으로 분석 되었다. 계절별 RMSE 값은 겨울철이 가장 낮은 것으로 나타났으며 AWS자료와 LST자료와 보조자료를 이용한 선형 회귀분석결과에서도 겨울철의 결정 계수가 가장 높은 0.818로 나타났으며, 여름철의 경우에는 0.078로 나타나 계절별 차이가 매우 크게 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 지구통계 기법들의 대표적인 방법론인 크리깅 방법 중 일반적으로 많이 사용되고 있는 정규 크리깅, 일반 크리깅, 공동 크리킹, 회귀 크리깅을 이용하여 지상기온을 추정한 후 모델의 정확도를 판단할 수 있는 교차 검증을 실시한 결과 정규 크리깅과 일반 크리깅에 의한 RMSE 값은 1.71, 공동 크리깅과 회귀 크리깅에 의한 RMSE 값은 각각 1.848, 1.63으로 나타나 회귀 크리깅 방법에 의한 추정의 정확도가 가장 높은 것으로 분석되었다.
2005년 1월부터 12월까지 지속적으로 몽골과 중국 북부의 사막과 건조지대에서 모래폭풍의 발생, 이동 그리고 한국에서 먼지침전(황사)을 모니터링하였다. NOAA 위성의 AVHRR(Advanced Very High Resolution Radiometer) 관측 자료를 직접 수신하여 false colour 합성영상을 만들어 모래폭풍의 발생과 이동 사례를 중점 분석하였다. 또한 모래폭풍 발원지의 풍하측에 위치한 한국 중부의 청원에서 PM10 농도가 $190{\mu}g\;m^{-3}$ 이상인 황사 사례에 대한 PM10, PM2.5농도와 시정 그리고 $O_3,\;NO_2,\;CO,\;SO_2$ 농도의 변동을 분석하였다. 2005년에는 발원지에 적설과 강력한 고기압, 저기압의 이동이 미흡하여 강한 모래폭풍의 발생이 적었고 한국에서도 황사의 발생 빈도가 1997-2005년의 평균과 비교하여 적었다. 한국에는 2005년 총 7회, 11일간의 황사 사례가 발생하였다. 여름에는 발원지가 습하고 바람이 약해 모래폭풍의 발생이 적었으며, 한국에서도 황사의 발생이 없었다. 발원지에서 발생한 모래폭풍이 중국의 대도시와 산업지대를 거치지 않고 한국으로 직접 이동할 경우, 먼지침전에 따른 PM2.5 농도는 PM10 농도의 20% 이하였다. 그러나 모래폭풍이 중국 동부의 산업지역을 거쳐 한국으로 이동할 경우 인위적 대기오염 물질이 함께 유입되어 PM2.5 농도가 증가하여 PM10농도의 25%이상을 나타내었다. 또한 2005년에는 사막에서 날아온 모래 먼지의 PM10농도가 $190{\mu}g\;m^{-3}$ 이하여서 황사로는 미흡한 5개 이상 사례를 관측 및 분석하였다.
다목적실용위성(KOMPSAT-3A: Korea Multi-Purpose Satellite 3A)으로부터 산출된 지표 반사도 성과의 검정 작업을 위하여 분광 반사도 측정값을 제공하고 있는 포털인 Radiometric Calibration Network(RadCalNet)에서 제공하는 4 개의 사이트 자료 중에서 중국 바오터우(Baotou: BTCN) 데이터를 이용한 실험을 수행하였다. 실험을 위한 반사도 성과는 대기 반사도와 지표 반사도를 일괄적으로 처리할 수 있도록 재설계하고 구현한 오픈소스 Orfeo ToolBox(OTB)의 확장 프로그램(Extension)을 이용하여 생성하였다. 절대 대기 보정에 적용되는 두 가지의 센서 모델 변수를 고려하여 2016년, 2017년, 2018년 자료 1개씩 총 3개의 영상 자료를 실험에 적용하였다. 한편 각각 USGS LaSRC 알고리즘과 SNAP Sen2Cor 프로그램을 이용하여 Landsat-8과 Sentinel-2B 영상정보로부터 산출한 반사도 성과와의 비교 검증 작업을 수행하여 센서 별 차이를 확인하고자 하였다. 대기 반사도와 지표 반사도를 대상으로 절대 대기 보정을 위한 필수 입력 값인 Gain과 Offset에 대한 센서 모델 변수 값을 적용한 결과로, 2019년에 발표된 변수 값을 사용한 성과에 비하여 2017년 변수 값을 사용한 성과가 RadCalNet BTCN 자료에 비교적 잘 부합되는 것으로 나타났다. RadCalNet BTCN 자료를 기준으로 KOMPSAT-3A 영상정보의 지표 반사도 성과와의 차이는 밴드 별로 B 밴드(-0.031 ~ 0.034), G 밴드(-0.001 ~ 0.055), R 밴드(-0.072 ~ 0.037), NIR 밴드(-0.060 ~ 0.022)로 일치도가 높은 것으로 나타났고, Landsat-8 영상과 Sentinel-2B 영상의 지표 반사도의 경우도 KOMPSAT-3A 영상의 지표 반사도 성과의 정확도와 유사한 수준인 것으로 나타났다. 이번 연구 결과는 고해상도 위성에서 지표 반사도 값에 대한 분석 대기 데이터(Analysis Ready Data: ARD) 적용 가능성을 확인한 것에 의미가 있다.
인공위성 수동 마이크로파(passive microwave, PM) 센서는 1970년대부터 극지 해빙의 면적비(sea ice concentration, SIC)와 표면 온도(ice temperature), 적설 두께(snow depth) 등을 관찰하고 있다. 특히 SIC는 기후 및 환경 변화 관찰을 위한 1차 요소로 고려되는 등 다양한 연구 분야에서 중요한 역할을 하기 때문에 PM SIC의 지속적인 검증과 보정이 필요하다. 본 연구에서는 2005년 7-8월 북극해의 가장 자리를 촬영한 KOMPSAT-1 EOC 영상으로부터 SIC를 계산하였고, 이를 NASA Team(NT) 알고리즘으로 계산된 SSM/I SIC와 비교하였다. EOC와 SSM/I NT SIC는 서로 다른 해상도와 관측 시각을 가지며 북극의 여름철 해빙 분포지역의 가장자리에서 해빙의 시공간적인 변화가 크기 때문에, 해빙의 유형을 고려하지 않았을 경우 0.574의 낮은 상관성을 보였다. 해빙의 유형에 따른 SSM/I NT SIC를 검증하기 위하여 EOC 영상으로부터 정착빙, 부빙, 유빙으로 해빙 형태를 분류하였고, 각 유형 별로 EOC와 SSM/I NT SIC를 비교하였다. 정착빙의 면적비는 EOC와 SSM/I NT SIC 사이에서 평균 오차가 0.38%로 매우 유사한 값을 나타냈다. 이는 정착빙의 시공간적인 변화가 작기 때문이며, 표면에 쌓인 눈은 건조한 상태일 것으로 추정되었다. 부빙의 경우 NT 알고리즘에서 면적비가 과소평가되는 빙맥(ice ridge)과 new ice가 많이 관찰되었으며, 이로 인해 SSM/I NT SIC는 EOC보다 평균 19.63%작은 값을 나타냈다. 유빙 지역에서 SSM/I NT SIC는 EOC보다 평균 20.17% 큰 값을 가진다. 유빙은 부빙의 가장자리와 가까운 지역에 위치하기 때문에 SSM/I의 넓은 IFOV 내에 비교적 높은 SIC를 가지는 부빙이 포함되어 오차를 일으킬 수 있다. 또한 유빙표면에 쌓인 수분 함량이 높은 눈의 영향으로 SSM/I NT SIC가 과대 측정되었을 것으로 사료된다.
본 연구에서는 지속적인 습지관리를 위해 산지습지인 산들늪을 대상으로 보전가치 평가를 통한 관리권역을 설정하였다. 평가항목은 문헌연구를 토대로 습지식생, 수문환경, 토양환경, 지형환경, 자연성, 위험성의 6개 항목을 선정하였으며, 설문조사를 통해 평가체계를 구축하였다. 평가자료는 국립지리원의 수지치도, 농촌진흥청의 정밀토양도, 고해상도 위성영상을 활용하였으며, 3차에 걸친 현장조사를 통해 실질적인 평가자료를 구축하였다. 평가 체계 및 자료를 토대로 산들늪의 보전가치를 평가하고, 관리권역을 설정한 결과, 절대보전지역은 보전가치가 가장 높은 1등급 지역으로 1.9ha의 면적을 차지하고 있으며, 보전지역은 5.7ha의 면적을 점하는 것으로 분석되었다. 완충지역은 절대보전지역과 보전지역을 둘러싸고 있으며, 면적은 33.7ha를 차지하는 것으로 나타났다. 보전가치 4등급 지역인 전이지역은 151.2ha로 가장 넓게 분포하는 것으로 분석되었으며, 복구지역은 생태위험지역으로 1.7ha의 면적으로 평가되었다. 이상과 같은 평가체계 및 관리권역 설정은 합리적인 방법을 통해 정량적인 분석이 이루어지기 때문에 지속적인 습지의 보전 및 관리를 위한 기초자료가 될 수 있을 것으로 판단된다.
토지이용 및 토지피복변화에 대한 신뢰성 높은 평가는 수로학 및 지리학적 연구에서 침식 및 퇴적, 해안 모니터링, 생태영향평가와 같은 다양한 실질적인 사안들을 발전시켰다. 원격탐사 이미지는 시간 변화에 따른 자연 및 토지변화를 살펴보는데 있어 뛰어난 잠재력을 지니고 있다. 따라서 최근에서는 환경 모니터링을 위해 고해상도의 원격탐사 영상 이미지를 활용한 보다 정확한 연구가 요구되고 있다. 본 논문에서는 갯벌보호지역이 위치한 한반도의 전라남도, 전라북도 일부지역의 토지이용 및 토지피복 변화에 대한 맵핑 및 변화탐지 방법을 실시하였다. 이를 위하여 2008년부터 2015년에 촬영된 KOMPSAT-2 위성의 다중분광 이미지를 사용하였다. 토지이용 및 토지피복변화 맵핑은 무감독 토지분류방법으로 분석하였으며, postclassification 변화탐지 방법으로 평가하였다. 전라북도와 전라남도의 연안지역에 대한 토지이이용 및 토지 피복변화에 대한 평가결과는 시간변화에 따라 큰 차이가 나타나지는 않았으나 각각 약 1.97%, 4.34% 정도의 변화를 보였다. 본 연구결과는 연구지역의 토지피복 변화 양상을 정량화 하였으며, 특히, 화소기반 분석을 통해 연안지역에 대한 KOMPSAT-2 다중분광 이미지의 효율적이고 경제적인 활용 가능성을 확인하였다. 이러한 토지이용 및 토지피복변화 정보는 연안환경 관리 및 정책결정을 위해서 환경 및 정책관리자들에게 유용할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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