진해만에서 천해전선의 형성 및 전선과 수질분포와의 관계를 해석하기 위해 해양학적인 조사가 수행 되었으며, 또한 Simpson-Hunter의 성층계수 log(H/U$^3$)을 수치계산하였다.인공위성 자료와 현지조사결과에 의하면, 진해만의 천해전선은 가덕수로 북쪽해역 부근에서 형성되며, 전선부근에서 성층계수 값은 2.0~2.5이다. 전선이 셩성되는 위치를 기준으로 했을 때 만의 외해역과 진해만 서부해역에서는 COD 농도가 2.0 mg/l 이하로 낮으나, 전선역의 북쪽 내해에 위치한 마산만에서는 3.0~5.5 mg/l로써 높다. COD 농도는 마산만에서 외해로 갈수록 강한 해수교환으로 인해 점차 감소한다. 하계 저층 무산소 및 저산소 수괴는 진해만 서부해역과 마산만에서 일어나며, DO 농도는 성층계수가 증감함에 따라 감소한다. DO 농도는 전선이 형성되는 해역을 기준으로 만외에서는 약 4.0 mg/l 이상으로 높으나, 만내에서는 낮다. 천해전선은 연안에서 외해로의 물질수송에 대해 중요한 역하을 하며, 또한 전선의 형성지역은 물리적 및 화학적으로 중요한 경계를 이루는 것 같다.
IKONOS 2호와 QuickBird 2호의 센서 모델로서 제공되는 RPC(rational polynomial coefficients) 모델은 물리적 센서 모델의 대체 모델로 다양한 센서에 적용 가능하다. 고해상도 위성들이 상용화되면서 각기 센서들의 복잡성과 보안성 문제로 인해 물리적 센서모델을 대체할 수 있는 센서 모델로서 RPC의 활용도가 높아지고 있다. 대표적인 상업용 고해상도 위성인 IKONOS 2호는 물리적 센서 모델을 공개하지 않고 각영상에 대한 RPC만을 제공하며 QuckBird 영상은 센서의 기하 정보와 함께 RPC를 제공한다. 이에 본 연구에서는 물리적 센서모델로부터 RPC를 추출하는 원천 기술을 확보하고 RPC의 물리적 센서모델에 대한대체 적합성을 평가해보고자 하였다. 이를 위해 공간해상도가 높은 항공사진과 국내 위성인 KOMPSAT 1호의 기하 모델로부터 분모식과 차수를 달리하는 RPC모델들을 추출하는 실험을 수행하였다. 최소제곱법을 통해 RPC 초기값을 구하고 Levenberg Marquardt 기법을 이용하여 반복 조정한 RPC를 물리적 센서 모델과 비교 평가하여 최적의 RPC를 결정하였다. 그 결과 항공사진은 분모식이 동일한 1차 RPC가 KOMPSAT 1호는 분모식이 상이한 3차 RPC가 가장 정확도가 높았으며 각 오차(RMSE)는 $2{\times}10^{-5}$ 화소 이하로 나타났다.
산불 피해와 관련하여 위성영상을 활용한 분석은 넓은 면적을 빠르게 분석하는 장점이 있다. 본 연구에서는 2019년 4월 4일 속초에서 발생한 산불 피해에 따른 산림의 변화 탐지를 위해 7장의 Sentinel-2A영상을 활용하였다. 산불피해지역 분류 과정은 NBR(normalized burn ratio) 값의 전후 시기 차이를 나타낸 dNBR(difference normalized burn ratio)을 통해 산불피해 정도를 7가지 단계로 분류하였다. 분류과정에서 본 연구는 식생의 재성장지수가 높은 3지역을 선정하여 해당 지역에 대한 세밀한 공간 분석을 실시하였다. dNBR 분석 결과는 활엽수림보다 침엽수림의 식생 재성장 분류가 큰 폭으로 나타났으나, NDVI를 통한 결과에서 가장 낮은 평균값을 보여주었다. 이는 침엽수림의 dNBR 오차범위로 나타난다. 시계열 결과로는 4월 20일과 5월 3일 사이를 기준으로 산불피해 면적이 큰 폭으로 감소하였다. 이는 경과한 시기의 활엽수림에서 하층 식생의 발달 및 식생 증가에 따른 피해 완화로 예를 들 수 있다. 본 연구 결과는 발생하는 산불 피해에 대하여 산림 분류 별 면적 변화를 통해 변화 탐지를 실시하였으며, NDVI와 dNBR 비교를 통해 침엽수림이 가장 높은 분류 오차가 발생한다는 결론을 도출하였다. 따라서 dNBR을 통한 영상분류과정에서 현장조사를 동반한 정밀한 국내 산불피해 등급표를 개선해야 할 필요성을 제시하였다.
본 논문에서는 미계측 저수지에 대한 저수지 면적 계산을 위하 Sentinel-2 광학 위성 영상을 기반으로 한 원격 수체 탐지를 수행하는 과정에서 구름의 영향을 배제할 수 있는 기술을 개발하고, 이에 대한 활용성 확인을 위해 대표적인 미계측 저수지인 북한 황강댐 저수지에 적용해보았다. 원격 수체 탐지 기술은 가장 먼저 탐지 대상 저수지가 포함된 Sentinel-2 위성 자료의 구름 경계 정보와 저수지 경계를 비교하여 구름 차폐 비율을 계산하고, 그 값이 일정 값을 넘지 않는 자료를 선정한다. 그 후, 선정한 영상을 이용해 NDWI (Normalized Difference Water Index)를 계산해 대상 저수지 경계 내에서 수체로 간주할 수 있는 NDWI 값을 지니는 격자 수를 구하고 구름 차폐 비율을 이용해 보정하는 것으로 저수지의 수체 면적을 계산한다. 이를 토대로 황강댐 저수지에 대한 자료를 선정하기 위한 구름 차폐 비율 기준을 결정하기 위해 2018년 7월부터 2021년 10월까지의 자료에 적용해본 결과, 구름 차폐 비율 기준을 10%로 설정했을 때 구름으로 인한 왜곡이 크게 발생한 탐지 결과가 충분히 걸러지는 것을 확인하고, 총 220개 영상 중 수체면적 변화를 확인할 수 있는 114개의 황강댐 저수지 면적 계산 결과를 얻을 수 있었다.
The 1st Forest Health Management survey was conducted to examine the health of the forests in Korea. However, in order to understand the health of the forests, which account for 63.7% of the total land area in South Korea, it is necessary to comprehensively spatialize the results of the survey beyond the sampling points. In this regard, out of the sample points of the 1st Forest Health Management survey in Gyeongbuk area, 78 spots were selected. For these spots, the species diversity index was selected from the survey sections, and the spatial interpolation method was applied. Inverse distance weighted (IDW), Ordinary Kriging and Ordinary Cokriging were applied as spatial interpolation methods. Ordinary Cokriging was performed by selecting vegetation indices which are highly correlated with species diversity index as a secondary variable. The vegetation indices - Normalized Differential Vegetation Index(NDVI), Leaf Area Index(LAI), Sample Ratio(SR) and Soil Adjusted Vegetation Index(SAVI) - were extracted from Landsat 8 OLI. Verification was performed by the spatial interpolation method with Mean Error(ME) and Root Mean Square Error(RMSE). As a result, Ordinary Cokriging using SR showed the most accurate result with ME value of 0.0000218 and RMSE value of 0.63983. Ordinary Cokriging using SR was proven to be more accurate than Ordinary Kriging, IDW, using one variable. This indicates that the spatial interpolation method using the vegetation indices is more suitable for spatialization of the biodiversity index sample points of 1st Forest Health Management survey.
차세대 지능형 교통시스템은 육상교통 환경에서 차로구분 수준의 위치결정을 요구하며, 이는 위성항법시스템을 활용하는 것이 가장 효과적이다. 위성항법 기반 정밀위치결정 시스템에서 차로구분 성능의 동적환경 평가가 동반되어야 하며, 이를 위한 평가 시스템 구성이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 위성항법시스템 기반 차로구분 정밀위치 결정 사용자 시스템의 평가를 위한 성능지표 선정, 평가 장비 구성, 기준장비 신뢰성 확보 방안, 평가 구간, 평가 시나리오/조건 선정 등 시험 평가 방안에 대해 설명하였다. 그리고 설명한 성능 평가 시스템을 실제 시스템에 적용한 사례를 다루었으며 평가 시스템적용을 위해 개발한 성능 평가 툴에 대해 설명하였다. 실제 시험 평가 구간 주행을 수행하여 수집한 데이터를 바탕으로 수치적 성능 평가를 하였으며, 실제 주행 궤적과 주행영상 비교를 통해 실제 차로 구분 성능 평가를 수행하여 차로구분 정밀위치결정 사용자 시스템의 평가 결과를 도출하고 분석하였다.
산업혁명 이후 대기 중 이산화탄소 농도는 증가하고 있으며 이는 기후변화로 나타나고 있다. 본 연구에서는 기후변화에 의한 영향을 파악하기 위하여 원격탐사를 이용하여 만년설의 시계열 변화를 정량적으로 분석하고, 종설되는 시점을 통계적으로 예측하고자 한다. 연구지역은 아프리카 탄자니아의 킬리만자로 만년설이다. 1984년 6월부터 2011년 7월까지 전체 27년간 23장의 Landsat-5 TM 및 Landsat-7 ETM+ 자료를 사용하였다. 연구를 위하여 첫째, COST 대기보정 모델을 이용하여 각 영상들의 대기보정을 수행하였다. 둘째, NDSI(Normalized Difference Snow Index) 알고리즘을 이용하여 만년설 면적을 추출하였다. 셋째, SRTM DEM을 이용하여 만년설의 최저고도를 추출하였다. 마지막으로, 일차함수 형태의 추세선을 활용하여 종설 시점을 예측하였다. 분석은 23장 전부를 활용한 것과 건기에 촬영된 17장만을 활용한 것으로 나누어 분석하였다. 분석결과 면적은 27년 동안 약 $9.01km^2$에서 약 $2.54km^2$로 약 $6.47km^2$ 감소하였고, 이는 약 73% 면적의 감소를 의미한다. 최저고도는 27년 동안 약 4,603 m에서 4,893 m로 약 290 m 상승하였다. 추세선을 활용한 결과 면적은 매년 건기에 $0.342km^2$, 전체적으로 $0.421km^2$씩 감소하고 있으며, 최저고도는 매년 건기에 9.848 m, 전체적으로 11.251 m씩 상승하고 있는 것으로 나타났다. 면적 감소량을 통해 종설 시점을 예측한 결과 95% 신뢰도에서 2020년에 완전히 사라질 것으로 분석되었다. 이 연구는 적설지역의 변화를 통하여 전 지구의 기후변화를 모니터링할 수 있다는 근거를 제시했으며, 향후 연구지역 또는 유사 지역의 만년설 현황을 파악하는데 참고 자료로서 활용될 수 있을 것이다.
산불은 지표 에너지 균형, 사회 및 환경에 중대한 위협을 미치며, 사회경제적 손실을 일으킨다. 한편, 현재까지 널리 사용되고 있는 다중분광 위성 영상 기반 산불 피해 탐지 알고리즘은 구름으로 인한 반사도 오염으로 인해 시의적절한 산불 정보를 얻기 어려운 문제가 있다. 따라서 본 연구에서는 구름에 영향을 받지 않는 유럽우주국의 Sentinel-1 SAR (Synthetic Aperture Radar) 자료로부터 2019년 4월 초에 발생한 남한 강원도의 강릉·동해, 고성·속초 및 인접한 북한의 두 산불 발생 지역을 대상으로 주성분분석(Principal Component Analysis; PCA)을 포함하는 일련의 전 처리 및 K-means clustering을 이용하여 산불 피해 면적을 탐지하였다. 추정된 산불 면적은 국립산림과학원에서 남한의 두 산불에 대해 제공한 산불 피해 면적 및 강도 참조자료 및 산불 피해 탐지에 널리 사용되는 dNBR (differenced Normalized Burn Ratio)을 사용하여 검증하였다. 국립산림과학원의 참조자료 기반 검증에서 강릉·동해와 고성·속초 산불에 대해 평균 약 86%의 정확도를 보였다. dNBR을 사용한 검증에서는 남한 및 북한의 지역 모두에 대해 평균 약 84%의 정확도를 보였다. 이때, 산불 강도가 강할수록 산불 면적 탐지 성능이 높고 반대로 산불 강도가 약할수록 산불 면적 탐지 성능이 낮은 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 검증된 SAR 영상을 이용한 PCA 및 K-means clustering 기반 탐지 알고리즘이 추후 구름의 영향이 크고 작은 산불이 빈번하게 발생하는 한반도에 대하여 신속한 산불 피해 면적 탐지에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
한반도와 중국 경계에 위치한 백두산의 칼데라호인 천지호는 계절에 따라 해빙과 결빙을 반복한다. 천지 아래에는 마그마 챔버가 존재하며 마그마 챔버의 변화에 의해 온천수의 온도 및 수압 변화와 같은 화산 전조현상이 발생한다. 이에 따라, 천지호 내에서 다른 부분보다 해빙이 빠르며 결빙기에도 늦게 얼며 물표면 온도가 높은 이상지역이 존재하게 된다. 해당 이상지역은 온천수 방출 지역으로, 이상지역의 얼음변화도 값을 통해 화산활동을 모니터링 할 수 있다. 그러나 지리적, 정치적 그리고 공간적 문제로 천지의 이상지역을 주기적으로 관측하기에는 한계가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 Landsat -5/-7/-8 광학위성영상으로부터 Modified U-Net 회귀모델을 이용하여 이상지역내의 얼음변화도를 정량적으로 관측하였다. 1985년 1월 22일부터 2020년 12월 8일까지 이상지역을 갖는 83장의 Landsat 영상의 Visible and Near Infrared (VNIR)대역을 활용하였다. 얼음 변화도를 정량적으로 관측을 위해 VNIR대역에서 수체와 얼음과의 상대적인 분광반사도를 활용하여 새로운 데이터를 만들었다. 가시광선대역과 근적외선 대역이 가지고 있는 정보를 최대한 유지하기 위해 2개의 인코더를 가진 U-Net에 적용하여 얼음변화도를 관측하였으며 Root Mean Square Error (RMSE) 140, 상관계수 0.9968의 높은 예측 성능을 보여주었다. 따라서 Modified U-Net을 활용하면 추후 Landsat 영상으로부터 얼음변화도 값을 높은 정확도로 관측하므로 백두산 화산활동을 모니터링하는 방법 중 하나로 사용될 수 있으며, 다른 화산 모니터링 기법과 더불어 활용한다면 더욱 정밀한 화산감시체계 구축이 가능할 것이다.
본 연구는 경상남도 김해시를 사례지역으로 선정하여, 열환경을 지속적으로 개선하기 위한 바람길 관리 방안을 제시하고자 한다. 이를 위해, Landsat 8 위성영상자료 및 공간통계 분석을 통해 김해시 열섬의 Hot spot과 Cool spot 지역을 도출하고, 김해시의 열환경 취약지역을 파악하였다. 또한, 기상청에서 제공하는 풍력자원지도를 활용하여 김해시 바람길의 풍향 및 풍속을 분석을 하였다. 그 결과, Hot spot 지역인 진영읍, 진례면, 주촌면, 도심지 일대가 바람이 약한 지역과 유사한 것으로 나타났으며, 이는 도시의 기온과 바람 형성이 지형 및 토지이용의 변화에 따라 영향을 많이 받기 때문인 것으로 판단된다. 분석을 바탕으로 김해시의 바람길 관리 전략을 제시하면 다음과 같다. Hot spot 지역과 바람이 약한 지역에는 공통적으로 농업 및 공업단지가 분포하고 있었는데, 산업단지가 조성되어 있거나 조성중인 진영읍과 진례면에서 Hot spot 지역이 확대 강화될 우려가 있으므로, 바람길을 고려한 도시 및 건축계획이 요구된다. 산업단지 및 농공단지가 위치해 있는 주촌면은 고층 아파트 및 주촌선천지구 도시개발지구가 들어설 예정이므로, 현재에도 취약한 열환경이 향후 더 악화될 수 있으므로 이를 고려한 계획이 요구된다. 본 연구를 바탕으로 기후친화적 도시개발을 위한 바람길 계획을 수립하여 도시기본계획뿐만 아니라 도시재생 및 환경계획 분야에서 활용할 수 있을 것으로 기대한다. 또한, 김해시의 기후변화 적응계획 수립을 위한 기초자료 및 기후친화적인 도시개발을 위한 평가시스템을 구축하는데 적용할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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