수자원 관리와 수재해 피해 분석 및 예측 등을 위해 원격탐사를 활용한 수체면적을 추정하는 것은 매우 필수적이다. 위성을 활용한 수체탐지는 주로 광학 및 영상레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 센서를 탑재한 대형(무게 1,000kg 이상) 위성을 중심으로 수행되어왔다. 그러나 긴 재방문주기(repeat cycle)로 인해 재난/재해 시 적시 활용이 불가능한 한계가 존재한다. 최근 초소형위성(무게 100kg 미만) 개발이 활발히 이루어짐에 따라 기존 대형위성 중심의 시간해상도 한계를 극복할 수 있는 계기가 되었다. 현재 활발히 운용중인 초소형 SAR 위성은 핀란드의 ICEYE와 미국의 Capella 위성으로, 지구관측을 목적으로 군집(constellation) 형태로 운용되고 있다. 군집화 운용으로 인해 짧은 재방문주기(현재 0.8회/1일) 및 고해상도(Spot(0.5m))를 가지며, SAR센서 탑재로 기상 및 주야 무관하게 관측이 가능한 장점이 있다. 본 연구에서는 초소형위성의 운영 현황 및 특징에 대해서 기술하였으며, 초소형 SAR 위성 영상에 최적화된 수체면적 추정기술을 한반도 대청댐 유역에 적용해 보았다. 또한 광학 위성인 Sentinel-2 위성으로부터 생성된 수체를 참조값(reference)으로 하여 초소형위성 2기와 대형위성인 Sentinel-1위성과의 면적, 상관성 분석을 수행하였다. Capella 위성의 경우 가장 적은 면적의 차를 보였으며, 세 영상 모두 높은 상관관계를 나타냄을 확인하였다. 본 연구의 결과를 통해 초소형 SAR 위성의 낮은 NESZ(Noise Equivalent Sigma Zero)에도 불구하고 수체면적 추정이 가능함을 확인하였으며, 기존 대형 SAR 위성을 활용한 수자원/수재해 감시 활용의 한계를 극복할 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구의 목적은 빅데이터 분석 기법 중 하나인 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 환경 분야의 환경공간정보 활용 연구 동향을 정량적으로 분석하는 것이다. 분석에 활용된 자료는 NDSL (National Digital Science Library)을 통하여 획득한 국내 논문으로 총 869편을 대상으로 하였다. 논문에서 추출된 단어들은 "환경일반", "기후", "대기", 등 환경 분야 10개, "위성영상", "수치지도", "재난재해" 등 환경공간정보 20개로 설정된 분류체계에 따라 재분류 되었다. 재분류된 분류 키워드를 통해, 논문에서 해당 키워드의 출현 빈도 및 시계열 변화를 파악하였으며, 상호 간 연관분석을 수행하였다. 첫째, 빈도 분석 결과 환경 분야에서는 "환경일반"(40.85%)이 환경공간정보에서는 "위성영상" (24.87%)이 가장 높은 활용 빈도를 나타냈다. 둘째, 환경 분야에 대한 시계열 분석 결과 1996년부터 2000년까지는 "기후"에 대한 연구 비중이 높았으나, 2001년부터는 "환경일반"에 대한 연구가 증가하였다. 환경공간정보에서는 "위성영상"에 대한 수요가 전 기간에 걸쳐 가장 높았으며, 활용 비율 또한 점차적으로 증가하고 있었다. 셋째, 환경 분야와 환경공간정보에 대한 연관분석 결과 총 80개의 연관 규칙이 생성되었으며, 환경 분야 중 "환경일반"이 "위성영상", "전자지도" 등 총 17개의 환경공간정보와 가장 많은 수의 연관 규칙을 생성하였다.
최근 전자지도 제작의 기술적 발전과 국가기본지리정보 성공적인 구축은 우리나라 지리정보의 현황을 전산화 하고 과학적인 국토관리의 기반이 되고 있다. 하지만, 우리 생활 주변의 다양하고 세부적인 지리정보를 처리 및 갱신, 관리과정에는 여전히 미약한 점이 많으며 관공서에서는 아직까지도 세부적인 지리정보관리를 종이지형도 또는 약도 기반의 관리카드 작성 방법에 의존하고 있다. 본 연구에서는 최신의 공간정보기술인 GIS, GPS, 위성영상 기술을 통합하여 산림 관공서의 업무별 지리정보 관리를 사용자 중심의 도면정보로 제작하고, 구축된 GIS DB를 직접 조작, 분석, 출력가능한 "정밀 전자주제도 작성 및 관리시스템 개발"을 개발하였다. 이를 위한 사례연구로는 제주도 지역의 고해상 위성영상을 이용하여 산림관련 종이 지도 형태의 공간자료를 위치 정확도가 높은 래스터와 벡터 형식의 전산화파일로 전환하고 이를 이용하여 실무 위주의 다양한 주제도 구축을 쉽고 간편하게 하였다. 아울러 공간정보와 속성정보 통합, GPS 현장 데이터의 관리, 멀티미디어정보와의 연동 등의 기능을 통하여 실무자들의 효율적인 산림행정 업무지원을 위한 e-mapping component를 개발하였다. 향후 본 시스템에서 개발된 전자주제도 제작 및 관리기법은 다양한 형태의 업무지원 및 의사결정을 위한 유사 응용시스템 개발에 요소기술로 사용가능하리라 기대된다.
인공위성 영상을 기반으로 한 기계판독(machine interpretation) 원격탐사 수계 탐지는 효율적인 수자원 관리, 가뭄 탐지, 홍수 모니터링 등에 큰 도움이 된다. 따라서 본 연구에서는 머신러닝을 기반으로 한 SAR 위성 영상 기반 수계 탐지를 시행하였다. 그러나 SAR 위성 영상만을 사용하였을 경우 음영 효과 또는 도로 등의 수계와 비슷한 산란특성을 가지는 물체로 인하여 비수계가 수계로 오탐지 될 수 있다. 이러한 오탐지를 줄이기 위하여 목포 지역을 촬영한 Cosmo-SkyMed SAR 위성 영상에 모폴로지(Morphology)의 open 연산을 거친 밴드와 DEM(수치표고모델) 밴드, Curvature(곡률) 밴드를 조합하여 중첩한 8가지 경우에 대하여 의미 분할 기법 머신러닝 모델을 학습시켰다. 8가지 머신러닝 모델에 대한 최종 테스트 결과인 Global Accuracy를 구하였으며, 목포 지역의 토지피복지도와의 일치율 역시 비교하였다. 그 결과 SAR 위성 영상과 모폴로지 open 필터를 적용한 밴드, DEM 밴드, Curvature 밴드를 모두 사용한 경우가 Global Accuracy뿐만 아니라 토지피복지도와의 일치율 역시 가장 높음을 확인할 수 있었다. 이때 Global Accuracy는 95.07%였으며, 토지피복지도와의 일치율은 89.93%로 나타났다.
위성영상과 GIS 공간분석기법을 이용하여 아까시나무(Robinia pseudoacasia L.) 서식지의 공간적 분포 특성을 해석하고 아까시나무 밀원식물단지의 최적지를 선정함으로서 밀원식물단지 조성을 위한 과학적인 공간분석기법의 기초를 구축하였다. 다양한 공간분석을 위하여 지형(고도, 경사, 사면방향) 수계, 토양, 임상, 토지피복 및 기상(온도, 습도, 강수량)등의 자연환경 자료와 도시, 도로 등의 인문환경 자료를 이용하였다. 선형조합법과 요소조합법을 이용한 도면중첩법 분석결과 영천시의 아카시나무 최적지는 고경, 임고, 청통, 화남면 등의 지역으로 선정되었다. 아울러 위성영상과 GIS를 이용하여 영천지역의 아까시나무 밀원단지 적지분석을 수행한 결과 생장가능지역에 대한 현재의 분포는 42.53%, 최적지 지역은 26.77%로 나타났으며 영천시 전체 면적 중 아까시나무 밀원단지 최적지 면적은 $15.79km^2$로 분석결과 산출되었다. 본 연구 결과 위성영상과 GIS 응용기법은 아까시나무 밀원식물단지 적지선정에 효과적으로 적용될 수 있을 것으로 사료된다.
도시의 국지기후 분석에 충분한 공간해상도의 정확한 분석을 위해서는 이를 지원할 정밀한 공간정보가 필요하다. 1~4m 해상도의 항공 LiDAR(Light Detection And Ranging) 자료와 KOMPSAT-2(Korea Multi-Purpose Satellite-2) 위성영상 자료를 이용하여 초고해상도(5m) 입체적 지형 지면 토지피복 모델을 개선하였다. CAS(Climate Analysis Seoul)를 이용하여 도시내부의 지표면 속성비율과 건물의 밀집도 높이 면적에 따른 열적용량과 국지규모 기온을 분석하였다. 자료의 정밀도 향상 결과가 국지규모 기온 분석에 미치는 효과를 평가하기 위해, 개선이전 및 이후 국지기온 분석 결과와 ASTER 위성영상 지표면온도 및 지상 기온관측 자료를 각각 비교 분석하였다. 그 결과 개선이후 국지규모 기온분석 결과와 ASTER 지표면온도 비교시, 건물(BS)지역에서 높은(R=0.76) 상관관계가 나타났다. 지상 기온관측과의 비교에서도 그 편차가 개선이전 1.27K보다 개선되어 0.70K로 나타났다. 본 연구 결과로부터 초고해상도 공간정보가 현실을 잘 반영할 뿐만 아니라 이를 이용한 상세한 기온분석이 가능함을 알 수 있었다. 향후 도시 개발 계획 시나리오에 대한 상세도시기후 예측 및 분석에 본 연구의 정밀한 지형 지면 토지피복 모델 기술 등이 활용될 수 있을 것이다.
본 연구는 위성으로부터 유도된 강우자료 중 GPM IMERG의 정확도를 평가함으로써 미계측 혹은 비접근 지역에 대한 적용성을 판단하는 것을 목적으로 하였다. 연구대상 유역은 한반도 전역에 대하여 6개 권역으로 구분하여 분석을 수행하였다. 연구 유역에 대한 강우자료는 기상청에서 생산하고 있는 ASOS의 강우량 자료와 IMERG 위성강우자료를 이용하였다. 1시간의 시간해상도에서 평균 0.46의 상관계수를 가지며 24시간 해상도의 상관분석에서는 0.69로 높은 상관관계를 보이는 것으로 분석되었다. IMERG 강우량은 지상계측 강우량 보다 과소추정되는 것으로 분석되었으나, 시간 해상도가 낮아질수록 편이가 감소하는 것으로 분석되었다. 한편, 강우가 큰 기간의 사상 2개를 선정하여 분석한 결과 1시간 해상도의 상관계수는 0.68 및 0.69 값을 나타내었다. 또한 강우의 공간분포도 ASOS 및 IMERG 모두 유사한 분포를 보이는 것으로 분석되었다. 그러므로 IMERG 자료는 계측자료가 부족하거나 접근이 어려운 지역에서의 수문 기상 특성을 파악하는데 매우 유용할 것으로 판단된다. 향후 연구에서는 분석기간의 확장과 다양한 통계 분석 방법을 적용하여 위성강우의 정확도를 검증하는 연구를 수행할 계획이다.
본 연구는 Landsat 위성영상과 수치임상도 등을 이용하여 충청남도의 임상을 분석하고 이를 바탕으로 산림 탄소저장량을 추정하였다. 임상분석은 NDVI 방법과 Tasseled Cap, ISODATA, 감독분류 등을 사용하였으며, 분류된 결과를 기초로 임상통계를 활용하여 충청남도의 산림 탄소저장량을 추정하였다. 그 결과, 위성영상을 이용한 임상분석에서는 감독분류를 통한 임상분석이 가장 높은 전체정확도를 보였으며, 충청남도 전체 임상에서 차지하는 비율은 침엽수(49.3%), 활엽수(28.0%), 혼효림(22.7%)로 나타났다. 수정된 수치임상도를 통해 추정된 산림 탄소저장량과 다른 추정 방법들을 비교분석한 결과에서는 Tasseled Cap과 무감독분류를 이용한 방법이 가장 유사한 산림 탄소저장량을 추정하였지만, 단순히 수치임상도만을 이용한 경우 가장 많은 차이가 나타났다. 향후 위성영상 및 수치임상도를 통합하여 탄소저장량을 추정한다면 국가단위 산림 탄소저장량 추정에 있어서 보다 정확한 결과를 도출할 수 있을 것으로 기대된다.
위성영상을 활용한 변화탐지 기법은 다중시기의 영상을 이용하여 토지의 이용현황에 대한 자연적, 인위적 변화를 효율적으로 탐지할 수 있다. 변화탐지의 경우 위성영상의 보정 방법, 입력데이터 종류, 변화분석 기법에 따라 상이한 결과가 나타난다. 즉, 변화탐지를 위해 동일한 위성과 동일한 영상을 사용하여도 다양한 조건에 따라 다른 결과가 나타나기에 연구 목적에 맞는 적합한 분석기법을 적용해야 한다. 본 연구는 영상의 보정방법에 따른 절대방사보정과 상대방사보정한 위성영상을 기하보정 후 정규식생지수(NDVI)와 주성분분석(PCA)을 하고, 이를 차연산기법(ID:Image Difference)과 비연산기법(IR:Image Rationing)을 이용해 변화탐지 분석을 했다. 그 결과 ID-NDVI의 경우 식생 관련 변화탐지에 매우 우수한 정확도를 나타냈고, ID-PCA는 전 영역에서 90%의 정확도를 보였다. IR-NDVI는 90%의 정확도를 보였으나 전답${\rightarrow}$초지의 경우 70%이하로 나타났고, IR-PCA 역시 전 영역에 대해 우수한 변화탐지능력을 보였다.
지구관측위성 위원회(Committee on Earth Observation Satellites: CEOS)에서 주관하는 오픈 데이터 큐브(Open Data Cube: ODC)는 지구관측그룹(Group on Earth Observations: GEO)에서 구축하는 전 지구 관측시스템(Global Earth Observation System of Systems: GEOSS)의 기반 플랫폼으로 적용되고 발전하고 있다. ODC는 클라우드 컴퓨팅 환경을 기반으로 무상으로 공개되는 대용량의 위성영상정보를 이용하여 국가 규모, 지역 단위에서 사용자가 원하는 다양한 수준의 과학적 정보처리와 분석을 목적으로 하는 응용 서비스 구축에 적용할 수 있는 오픈소스 플랫폼이다. 이 연구에서는 ODC의 주요 특징에 대하여 유사한 목적을 갖는 구글 어스 엔진과 비교하여 설명하였다. 그리고 ODC에 대하여 소개하고 우리나라의 다목적실용위성(KOMPSAT) 영상정보를 이 플랫폼에 적용하는 데 필요한 기본 개념과 고려 사항을 제시하고자 한다. 또한, KOMPSAT 위성영상을 이 플랫폼에서 사용하기 위한 단계를 구분하여 설명하였고 실제 데이터를 이용하여 데이터의 입력과 등록에 적용되는 중간 과정을 예시하였다. 한편 오픈 데이터 사용권 관점에서 KOMPSAT 위성영상을 ODC 응용 서비스에서 적용할 수 있는 실제 방안을 제시하였다. KOMPSAT 위성영상정보의 ODC 적용을 위한 정책과 기술 사항들은 향후 GEO의 GEOSS에 다른 유상 위성정보를 사용하는 데 중요한 근거가 될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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