최근 대규모 산사태, 산불등과 같은 산림재해로 인한 산림환경 훼손은 산림 농가 피해뿐만 아니라 산림생태계에도 매우 나쁜 영향을 미치고 있으며 사회적으로도 매우 민감한 환경문제로서 국민의 주요 관심사가 되고 있다. 본 연구에서는 현재 국내 여건에서 활용할 수 있는 다양한 지형 GIS 자료와 위성영상자료에 기반을 둔 주제도뿐만 아니라 산사태 발생에 가장 큰 영향을 주는 강우량 자료를 고려하여 산사태 발생 위험지를 예측하고자 하였다. 울진지역을 대상으로 지형자료와 기상자료를 활용하여 주제도를 작성하고 GIS 중첩분석을 통하여 평가기준을 검토 한 후 산사태 발생가능 위험지역의 분포도를 작성하였다. 아울러 고해상 위성영상 자료에서 획득한 산사태 피해 지역과의 가시적 비교를 통하여 산사태 발생 위험지 예측 방법 기술을 확보 하였다.
본 연구는 전지구 위성 강우자료와 글로벌 지형자료를 이용하여 유출분석을 수행하여 계측자료가 부족한 지역에 대한 강우-유출 관계를 파악할 수 있는 방법을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 사용된 위성 강우자료는 CMORPH와 GSMaP_NRT자료를 사용하였고, 글로벌 지형자료는 GTOPO30 및 GLCC자료를 이용하였다. 유출분석을 위한 도구는 IFAS를 이용하였다. 강우 정확도 평가에서 관측강우자료와의 상관계수는 CMORPH 및 GSMaP_NRT에서 0.37 및 0.30로 분석되었다. IFAS를 이용한 유출분석에서 매개변수를 보정하지 않은 경우에도 위성 강우자료를 이용한 모의 첨두유출량이 관측유출량과의 상대오차가 낮았다. 따라서 계측자료가 없는 유역에서의 적용성이 있는 것으로 사료된다. 향후 대표적인 비접근 지역인 북한지역에 대하여 위성강우 및 글로벌 지형자료를 이용하여 유출분석에 활용할 계획이다.
원격탐사 분야에서 토지피복분류에는 머신러닝 기반의 SVM 모델이 대표적으로 활용되고 있는 한편, 신경망 모델을 이용한 연구도 지속적으로 수행되고 있다. 다목적실용위성의 고해상도 영상을 이용한 연구는 미흡한 실정이며, 따라서 본 연구에서는 고해상도 KOMPSAT-3 위성영상을 이용하여 신경망 모델의 토지피복분류 정확도를 평가하고자 하였다. 경주시 인근 해안지역의 위성영상을 취득하여 훈련자료를 제작하고, 물과 식생 및 육지의 세 항목에 대해 SVM, ANN 및 DNN 모델로 토지피복을 분류하였다. 분류 결과의 정확도를 오차 행렬을 통해 정량적으로 평가한 결과 DNN 모델을 활용한 토지피복분류가 92.0%의 정확도로 가장 우수한 결과를 나타냈다. 향후 다중 시기의 위성영상을 통해 훈련자료를 보완하고, 다양한 항목에 대한 분류를 수행 및 검증한다면 연구의 신뢰성을 높일 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 서로 다른 두 개의 영상, 특히 위성영상을 정합하기 위한 방안을 제안 하였다. 일반적인 영상 정합 분야에서는 하나의 영상을 크기와 영상이 포함하고 있는 내용 그리고 밝기가 같지 않은 다른 영상과 비교하게 된다. 만일 비교하고자 하는 영상내에 잡음이 없다면, 즉 두 개의 영상이 동등한 화소값을 갖거나 에지의 변화가 없다면 단순히 화소단위의 비교가 될 것이다. 그러나 많은 응용분야에서 정합을 위해 사용되는 대부분의 영상은 상당히 다른 특성을 갖게 된다. 본 논문에서는 취득 시기가 서로 다른 위성영상을 정합하기 위한 효율적인 방법을 제안하다. 이 방식은 GCP chip을 원 영상과 정합하여 기하보정 된 영상을 얻기 위해 사용될 수 있다. 제안한 방식은 웨이브렛 변환에 기반을 두고 있으며, 기존의 다른 방식과는 달리 영상분석이나 히스토그램 평활화와 같은 전처리를 필요로 하지 않는다.
자원개발 등의 이유로 시베리아나 알래스카와 같은 극한(寒)지 진출이 국내는 물론 세계적으로도 증가 추세에 있다. 이에 따라 본 연구에서는 남극 제2기지 건설사업을 대상으로, 극한지 건설사업 진출을 위한 위성영상 활용방안을 도출하고자 하였다. 남극을 포함한 극한지는 지역적 특성상 원격지이고 접근이 어렵다는 특성에 따라 위성영상의 활용은 필수적이라 할 수 있다. 본 연구에서는 극한지 건설 프로세스 전반에 대한 검토와 극한지 위성영상 활용사례 분석 및 관련 논문 등 문헌리뷰를 통해 건설 단계별 위성영상 활용가능항목 및 활용방안을 제시 하였다.
강우에 따른 토사유실은 호소내 저수용량 감소 및 탁수 등의 수질오염을 유발하기 때문에 유역관리 측면에서 중요한 인자가 된다. 최근 GIS를 활용한 토사유실평가 연구가 진행되고 있으나, 토사유실 원인지역에 대한 검토는 고려하지 않고 있다. 본 연구에서는 GIS 기반 토사유실모델을 활용하여 임하호 유역의 토사유실량을 산정하였으며, SPOT 5 고해상도 위성영상과 토지피복도 자료를 활용하여 토사유실원인지역을 검토하였다. 분석결과 토사유실이 높게 나타나는 지역의 대부분이 밭으로 확인되었으며 그 위치를 영상에서 효과적으로 확인할 수 있었다. 또한 위성영상에서 경계를 확인하기 곤란했던 밭과 과수원이 공통으로 나타나는 지역은 현장확인을 통해 그 적정성을 검토할 수 있었다.
원격탐사 기술 발달로 대기 중 미량기체 농도 측정이 가능하게 됨에 따라 환경부는 1,525여억원을 투입하여 정지궤도 환경위성과 운영 기반을 구축하고 있다. 또한, 막대한 비용이 투입되는 환경위성의 편익을 높이기 위해 활용을 위한 다양한 콘텐츠를 개발하고 있다. 본 연구는 위성 활용을 위한 배출량 정확도 개선 연구로, 현재 상향식 방식으로 산정되고 있는 배출량을 위성에서 관측된 자료를 이용하여 하향식 방식으로 정확도를 개선하는 연구를 수행하였다. $NO_2$ 배출량 개선을 위해 두 가지 방법론을 분석하였으며, 하나는 $NO_2$의 이동을 고려하지 않은 방법(method-1), 다른 하나는 $NO_2$의 이동 영향을 반영하기 위해 배출원-수용지 관계식을 도입(method-2)한 방법으로 상호 결과를 비교하였다. 해당 방법론은 본 연구에서 대상물질인 $NO_2$ 뿐만 아니라 위성에서 관측되는 대기오염물질 전부에 적용 가능할 것으로 판단된다.
Hoang Hai Nguyen;Dalgeun Lee;Sunghwa Choi;Daeyun Shin
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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pp.168-168
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2023
The frequent occurrence of cyanobacterial harmful algal blooms (CHABs) in inland waters under climate change seriously damages the ecosystem and human health and is becoming a big problem in South Korea. Satellite remote sensing is suggested for effective monitoring CHABs at a larger scale of water bodies since the traditional method based on sparse in-situ networks is limited in space. However, utilizing a standalone variable of satellite reflectances in common CHABs dual-models, which relies on both chlorophyll-a (Chl-a) and phycocyanin or cyanobacteria cells (Cyano-cell), is not fully beneficial because their seasonal variation is highly impacted by surrounding meteorological and bio-environmental factors. Along with the development of Artificial Intelligence (AI), monitoring CHABs from space with analyzing the effects of environmental factors is accessible. This study aimed to investigate the potential application of AI in the dual-model strategy (Chl-a and Cyano-cell are output parameters) for monitoring seasonal dynamics of CHABs from satellites over Korean inland waters. The Sentinel-3 satellite was selected in this study due to the variety of spectral bands and its unique band (620 nm), which is sensitive to cyanobacteria. Via the AI-based feature selection, we analyzed the relationships between two output parameters and major parameters (satellite water-leaving reflectances at different spectral bands), together with auxiliary (meteorological and bio-environmental) parameters, to select the most important ones. Several AI models were then employed for modelling Chl-a and Cyano-cell concentration from those selected important parameters. Performance evaluation of the AI models and their comparison to traditional semi-analytical models were conducted to demonstrate whether AI models (using water-leaving reflectances and environmental variables) outperform traditional models (using water-leaving reflectances only) and which AI models are superior for monitoring CHABs from Sentinel-3 satellite over a Korean inland water body.
고해상도 위성 IRS-1C의 Panchromatic 영상 자료를 이용하여 한국 근해에서 선박의 수와 위치를 파악할 수 있는 가능성을 살펴보았다. Panchromatic 위성 영상에서 선박과 주변환경에 대한 위치, 크기, 모양, 그림자, 색조, 질감 및 모양의 공간배열, 높이와 깊이, 현황 및 연관성 등의 영상해석 요소를 활용하여 선박 모니터링의 논리적 접근기법을 연구하였다. 선박의 공간적 위치는 GCP가 없는 해상에서 영상의 중심위치 정보로부터 반경 35km내에서 지구좌표점으로 전환하였다. 선박의 크기는 선수에서 선미까지이나 선미에서 생기는 종파(following wave)와 추정 구분하여야 했다. 길이 100m를 기준으로 연근해 어선과 상선으로 구분하였다. 선박의 모양은 종파의 영향으로 영상에서 유선형이었다. 작은 구름의 경우 선박의 모양과 유사했으나, 해상에 반영된 구름의 그림자로 배와 구분할 수 있었다. 색조는 바다표면이 검은색을 띤 반면 소형선박은 밝은 흰색으로 나타났다. 바다의 거친 정도와 파도의 방향성 배열 등을 통해 파도와 선박을 구분하였다. 또한 쌍끌이 어선과 같은 조업방법이 어선의 어업별 종류를 영상에서 추정하는데 용이한 기초 연관 자료가 되었다.
본 연구는 위성강수에 대한 정확도를 비교함으로써 미계측 혹은 비접근 지역에 대한 적용성을 판단하는 것을 목적으로 하고 있다. 정확도 평가 결과 전체적인 강수의 공간분포는 세 개의 이벤트 모두 지상계측강우와 위성강수가 유사한 것으로 분석되었다. 1개월간의 강수의 경우 지상계측강수(ASOS)와 위성강수의 1시간의 시간해상도에서 상관계수는 0.42~0.46정도로 분석되었다. 강수가 집중된 기간에 대한 평가에서 1시간의 시간해상도에 대한 상관계수가 IMERG는 0.55~0.66, GSMaP는 0.56~0.67로 분석되었다. 세 개의 이벤트에 대한 관측소별 총강우의 분석결과 상관계수는 IMERG와 GSMaP이 CMORPH 보다 상대적으로 우수한 것으로 분석되었고, 바이어스는 상대적으로 CMORPH가 우수한 것으로 분석되었다. 그러나 3개 위성강수 모두 지상계측강수와 비교하여 과소하게 추정되고 있는 것으로 분석되었다. 향후에는 본 연구를 통해 얻어진 결과를 반영하여 북한을 포함한 한반도 전체에 대한 강수량을 추정하는 연구를 수행할 계획이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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