현행 하도현황조사는 조사망에 따라 조사대상 하천의 하천기본계획 등을 통해 조사지점을 선정하므로 전체 하천구간의 하도특성 파악에 어려움이 있고, 하천기본계획의 수립년도와 현황조사시 기간에 차이가 있을 경우, 하도특성의 경년적 변동성 파악이 어렵다. 최근 이러한 문제점을 극복하기 위하여 하천조사에 인공위성, 드론 등을 활용한 원격탐사방법이 증가하고 있으며, 유역 성과활용도 조사에서도 위성영상자료 활용의 확대요구가 있다. 본 연구는 중랑천을 대상으로 유럽우주국(ESA)의 Sentinel-1을 활용하여 하도현황조사의 기초가 되는 맞춤형 최적화 수체추출기법을 개발하였다. 이를 위하여 중랑천 지역에 대한 50여 장의 Sentinel-1 위성자료를 수집하였고, 하천 중심선에 대한 유클리드 거리를 가중치로 산정하여 K-mean 군집화를 진행하였다. 검증을 위하여 Sentinel-1과 24시간 이내 촬영된 PlanetLab사(社)의 PlanetScope 영상자료로 정확성을 평가하였다. 그 결과 최대 70%에 근접하는 정확도를 보였다. 본 방법은 현존하는 수체추출방법보다 간단하고 신속하게 수체를 추출할 수 있을 것으로 보인다. 추후 딥러닝을 통한 수체 식별을 추가 진행할 예정이며, 정확도를 높일 수 있을 것으로 기대한다.
저자는 접근불능지역인 북한의 임상도 제작을 위한 첫 단계로 Hyperion과 Sentinel-2 위성영상과 질감정보와 지형정보를 활용하여 정확도 98% 이상의 잣나무 및 낙엽송 분류모델을 개발한 바 있다. 북한의 주요 수종 점유율을 고려해 볼 때, 낙엽송(점유율 17.5%), 잣나무(5.8%) 뿐만 아니라 소나무(12.7%), 전나무(8.2%), 참나무류(29.5%)의 점유율이 크므로 수종분류 모델의 확장이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 기존의 2개 수종에서 주요 5개 수종으로 분류모델을 확장하기 위해 분광정보와 침엽수 및 활엽수의 수관특성을 고려한 질감정보 및 수종별 생육특성을 고려한 지형정보를 투입하여 방법론을 개선하였다. 연구대상지인 광릉지역의 임상도에서 수종별 위치정보를 취득하여 11,039개의 훈련자료와 2,330개의 검증자료를 구축하였다. 분광정보는 Sentinel-2 영상을 통해 획득하였으며 질감정보는 고해상도인 PlanetScope 영상을, 지형정보는 북한지역으로의 확장 가능성을 고려하여 SRTM DEM을 활용하였다. 머신 러닝 모델은 기존 연구에서 정확도가 검증된 Random Forest 알고리즘을 활용하였다. 분류 결과 전체 80%(Kappa지수 0.80) 정확도로 수종이 분류되었다. 향후 백두산 지역과 남북 고성지역을 대상으로 본 연구에서 개발된 수종분류모델의 확장성을 검토하여 한반도 지역의 수종 분류 모델을 개발하고자 한다.
다중 센서 영상으로부터 공간 및 시간해상도가 모두 높은 영상을 예측하는 시공간 융합에서 다중 센서 영상의 방사학적 불일치는 예측 성능에 영향을 미칠 수 있다. 이 연구에서는 다중 센서 위성영상의 서로 다른 분광학적 특성을 보정하는 방사보정이 융합 결과에 미치는 영향을 분석하였다. 두 농경지에서 얻어진 Sentinel-2, PlanetScope 및 RapidEye 영상을 이용한 사례연구를 통해 상대 방사보정의 효과를 정량적으로 분석하였다. 사례연구 결과, 상대 방사보정을 적용한 다중 센서 영상을 사용하였을 때 융합의 예측 정확도가 향상되었다. 특히 입력 자료 간 상관성이 낮은 경우에 상대 방사보정에 의한 예측 정확도 향상이 두드러졌다. 분광 특성의 차이를 보이는 다중 센서 자료를 서로 유사하게 변환함으로써 예측 성능이 향상된 것으로 보인다. 이 결과를 통해 상대 방사보정은 상관성이 낮은 다중 센서 위성영상의 시공간 융합에서 예측 능력을 향상시키기 위해 필요할 것으로 판단된다.
침수흔적도는 풍수해로 인한 침수기록(침수심, 침수위, 침수시간 등)을 조사하여 표시한 도면으로 자연재해 경감 및 신속한 대피를 위하여 작성하도록 자연재해대책법에 따라 규정되어있다. 이러한 침수흔적도는 국가 방재에 따른 기초자료로 사용되지만 광범위한 지역을 신속 정확하게 조사하기에는 예산 부족 및 관리 미흡으로 한계가 있다. 따라서 본 연구는 2018년 10월초 경북 영덕군에서 발생한 태풍 콩레이 침수피해사상을 대상으로 위성영상기반 침수판별지도를 작성하였고, 이를 실제자료와 비교하여 침수흔적도 작성 시 첨단영상의 활용가능성을 확인하였다. 위성영상으로는 ESA의 Sentinel-1과 PlanetLab사(社)의 PlanetScope를 활용하였고, 검증에 활용한 자료는 CCTV를 영상자료를 활용하여 정확성을 평가하였다. 침수심과 침수규모를 확인하기 위해 사용한 지형자료는 10m DEM자료와 드론영상자료를 통해 구축한 DSM을 활용하였다. 그 결과 위성영상을 활용한 침수판별지도는 실제 CCTV영상자료와 높은 상관관계를 보이는 것으로 나타났으며, 드론영상을 통해 지형자료를 구축한 경우 DEM에 비해 정확도가 높아지는 것을 확인할 수 있었다. 또한 위성영상자료의 해상도가 높을수록 실제자료와 유사하게 침수규모를 판별할 수 있는 것으로 나타났다. 첨단영상을 활용한 침수흔적도 작성은 기존조사보다 신속하고 광범위하게 자료를 수집할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구에서는 고해상도 위성영상을 이용하여 지난 8월 29일 북한 함경북도 지역에서 발생한 홍수에 의한 피해를 분석하였다. 북한은 접근이 불가능한 지리적 특성을 가지기 때문에 인공위성을 활용한 모니터링이 유일한 관측 수단이라고 할 수 있다. 북한측 발표내용에 의하면 이번 홍수로 인해 사망 130여명, 실종 400여명, 시설물 8,670동 등 대규모 피해가 발생하였으며, 이재민은 7만명이 넘는 것으로 나타났다. 위성영상을 이용하여 모든 피해지역을 파악하는 것은 한계가 있지만, 일부 지역의 피해분석을 통해 피해규모를 간접적으로 확인하는 것은 가능하다. 본 연구에서는 5m급 고해상도 위성영상인 플래닛스코프(PlanetScope), 래피드아이(RapidEye) 영상을 이용하여 회령, 송학, 남양, 종성 4개 지역의 홍수피해 전, 직후, 한 달 후의 변화를 분석하였다. 분석결과, 해당지역은 시설물 및 농경지 침수, 제방붕괴 등이 발생하였으며, 홍수로 인한 지형변화가 동반되었음이 확인되었다.
지구 온난화는 대기 중 온실가스 농도 증가에 기인하여 전 세계적으로 이상기후를 유발하고 생태계와 인류에게 부정적인 영향을 미치고 있다. 이에 대응하여 각국은 다양한 방법으로 온실가스 감축을 시도하고 있으며, 해안 생태계가 흡수하는 탄소인 블루카본(blue carbon)에 대한 관심도 증가하고 있다. 블루카본은 그린카본(green carbon) 대비 탄소흡수 속도가 최대 50배 빠른 것으로 알려져 있어 기후 변화 대응에 있어 중요한 역할을 한다. 특히, 세계 5대 갯벌 중 하나인 대한민국의 갯벌은 생물 종 다양성이 풍부하고 뛰어난 탄소흡수원으로 평가되고 있다. 블루카본 관련 기존 연구에서는 갯벌의 탄소 저장량 및 연간 탄소 흡수량에 초점을 맞추었으나 위성자료를 활용하여 직접 갯벌의 면적 변화를 탐지하고 이를 탄소 저장량과 연계한 사례는 부족하다. 이에 본 연구에서는 다중시기 고해상도 위성자료인 PlanetScope 및 RapidEye 자료에 Direct Difference Water Index를 적용하여 연구지역인 낙동강 하구 갯벌의 면적 및 변화를 2013년부터 2023년 사이의 6개 시기에 대해 장기적으로 분석하고 시기별 탄소 저장량을 산정하였다. 분석 결과 연구지역 내 갯벌 면적은 조위 기준이 상이한 2013년 시기를 제외하였을 때 최소 약 9.38 km2 (2022년), 최대 약 9.89 km2 (2021년)로 연간 최대 약 5.4%가 변화하였으며 탄소 저장량은 최소 약 30,230.0 Mg C, 최대 31,893.7 Mg C로 산정되었다.
Eco printing offers the perfect balance between getting all our printing jobs done without endangering the environment. It is important to realize that the printing industry is no exception to this rampant destruction of the planet's natural resources. In fact, surprisingly enough, its effect on the environment is an extremely harmful one. Like most other production operations, printing houses also produce harmful waste products that pollute the air we breathe in. They also put a great drain on precious natural resources. Printing houses emit what are known as volatile organic compounds (VOCs), caused by the use of petroleum-based inks, laminates, varnishes and adhesives. Studies show that these compounds, when inhaled, greatly increase the risk of asthma attacks. Eco printing, however, has a larger scope than is apparent. Eco printing has a dual essence. In order to understand what it is really all about, the issue of conservation is no less important than the need to stop polluting the environment.
본 연구는 하천중심선을 활용하여 Sentinel-1 위성영상기반 중소규모 하천 수체(水體) 추출 방법을 제안한다. 한강 유역의 한탄강 일부를 연구지역으로 선정하였으며, 이 지역을 촬영한 Sentinel-1 위성영상자료를 수집하였다. 여기에 개발한 방법의 검증을 위하여 유사시간대의 고해상도 광학위성 PlanetScope을 함께 수집하였다. 본 연구에서는 하천의 수체를 효과적으로 추출하기 위하여 국토지리정보원에서 제공하는 하천중심선 자료를 활용하였다. 하천중심선을 따라 유클리드 거리를 가중치로 산정한 자료(DST)와 Sentinel-1의 VH, VV 편광을 조합한 k-means 방법을 통해 위성영상의 픽셀을 군집화하였고, 최적의 매개변수 값을 산출하였다. 이 매개변수를 활용하여 Sentinel-1의 VV편광, VH편광 그리고 DST의 상관관계에 따른 타원방정식 형태의 계산식을 도출할 수 있었다. 수집한 자료의 검증결과 평균적으로 정확도는 0.65~0.75, kappa 계수는 0.8 내외를 보여 상당히 일치함을 확인할 수 있었다. 또한, 추가 확보한 30여 개의 Sentinel-1 위성영상을 제안 방법으로 추출한 수체의 면적과 유량 값을 비교해 본 결과, 유사한 변화 양상을 보였다. 본 연구는 하천 중심선자료를 활용하여 참값이 없더라도 수체 면적 추정이 가능함을 확인하였다. 제안한 방법은 현존하는 수체추출 방법보다 간단하고 신속하게 수체를 추출할 수 있을 것으로 보인다. 추후, 딥러닝을 통한 수체 식별을 추가 진행을 통해. 정확도를 높일 수 있을 것으로 기대한다.
Earth science is the study to explore the planet in which we live. Among these earth science geology of the area it can be the most critical and important study. However, because of the size and scope is too broad temporal spatial eurona covered in geology is true that many students find difficult about the geology field. In this study, in conjunction with landscape formation of geologic time for the concept to be among the core areas of Geology examined the concept and recognize it as the destination for high school students. Is a test tool for the analysis was adapted for use by Jolley (2010) has developed LIFT (The Landscape Identification and Formation Test). Currently we fix the strip to match the country through a validity check of the curriculum. Results of the study were as follows: First, the ability to check the landscape and formation is expected to estimate the time and the liberal arts students was higher than the natural science students. The reason for this seems to be the influence of learning geographical subjects. Second, the concept of geological time was found to lack both natural science and liberal arts students. The reason is that the students in the previous process because it deals with the concept of geologic time from the top of Earth Science Education II seems to be because there was no chance of learning about geological time. Third, the results confirm the confidence of the students surveyed in the landscape formation time natural science students was higher than liberal arts students. The research measured gender boys higher than girls. Fourth, the students on the landscape and geological time was found to have a number of misconceptions. This appears to be due to the students to feel difficulty in thinking of the concept because the need to understand the abstract geologic time. Therefore, it is necessary just to hold misconceptions about the concept of geology students have through the study of the landscape and geological time.
인공위성은 위성통신, 기상 등 다양한 분야에서 활용되고 있지만 재난과 위성영상 특성 매칭의 제약으로 재난 상황에서는 제한적으로 사용되었다. 국내외 위성 갯수의 증가로 위성영상을 준-실시간으로 확보 가능함에 따라 활용할 수 있는 범위가 증가하여 최근에는 재난·재해에 신속하게 대비하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 재난 발생 지역의 위성 영상 확보를 위해 촬영된 영상과 미래시점의 촬영 예정인 영상의 촬영 예정 시간 및 영역을 빠른 시간 내 분석하여 최적 위성영상 확보에 기반이 되고자 한다. 행정안전부에서 분류한 재난·재해 유형에 따라 재난 예측, 탐지, 사후처리를 위한 위성자료의 확보를 위하여 다양한 위성과 탑재된 센서들의 궤도, 공간 해상도, 파장대 등의 위성영상의 적시성을 분석하여 최적 위성을 정의하였다. 위성 궤도 시뮬레이션은 TLE(Two Line Element) 정보를 이용하는 SGP4(Simplified General Perturbations version 4) 모델에 적용하여 개발하였다. 최신 TLE 정보를 이용하여 위성 궤도 정보 및 센서 정보(공간 해상도, Swath width, incidence angle IFOV 등)을 적용하였다. 수집된 위성 궤도 정보를 기반으로 위성의 궤도를 예측하여 예측된 위치에서의 촬영 영역을 산정하는 분석 기능을 수행하여 최종 시뮬레이션 데이터를 생성한다. 개발된 위성 궤도 시뮬레이션 알고리즘을 토대로 태풍 미탁 사례에 적용하였다. 위성 궤도 시뮬레이션 알고리즘을 태풍 미탁 사례에 적용한 결과 다종 위성리스트 중 위성 궤도 분석을 통해 최단기간 획득 가능한 위성 중 정지 궤도 기상위성인 Himawari-8, GK-2A는 태풍 경로 모니터링, 광학 위성인 Sentinel-2, PlanetScope는 건물 피해 지역, SAR 위성인 Sentinel-1, ICEYE는 홍수 지역을 탐지하는데 최적 위성 영상으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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