천리안 해양위성을 이용한 남해 적조 탐지 연구

Abstract

적조는 유해성플랑크톤(코클로디니움 등)이 어패류의 집단 폐사와 해양 생태계 교란 등을 야기하는 우리나라의 대표적인 해양 재난중 하나로서, 체계적인 예방 및 관리가 필요하다. 특히, 최근에는 적조와 고수온 현상이 동시다발적으로 발생하여 어업 및 양식업의 사회·경제적 피해가 커지고 있는 실정이다. 적조를 관측하기 위하여 주로 해색(ocean color) 위성자료를 활용한 원격탐사 기법이 연구되어 왔지만, 현재 현장에서 이루어지는 적조 예찰 감시체제(적조 발생시 매일 수행)에 비하여 상대적으로 긴 재방문 주기(하루 이상 소요)와 구름 등에 의한 결측 등으로 인하여 특정 지역에 대한 지속적인 관측이 어렵다는 단점이 있다. 본 연구는 기존 극궤도 해색위성자료의 한계를 극복하기 위하여 보다 향상된 시간/공간 해상도(매시간 촬영, 하루 총 8장의 영상 획득, 500m)를 보유한 정지궤도위성인 천리안 해양관측위성(Geostationary Ocean Color Imager GOCI) 자료를 활용하였으며, 지난해 우리나라 남해안에서 발생한 적조의 탐지(detection) 및 정량화(quantification)에 대하여 분석하였다. 국립수산과학원에서 제공하는 적조정보시스템을 참고하여 2018년 7-8월 중 적조가 발생한 9개 날짜의 13-15시에 대한 GOCI 원격탐사반사도(remote sensing reflectance Rrs) 및 레일리산란반사도(Rayleigh-corrected reflectance, rhoc)를 분석하였고, RGB 합성영상을 활용한 육안판별을 통하여 총 888개의 적조 의심 픽셀 및 비 적조 픽셀(적조 주변 픽셀 및 외해)에 대한 바이너리 샘플을 추출하였다. 적조 탐지를 위하여 기계학습 기법 중 하나인 랜덤포레스트(random forest)기법을 활용하였으며, 날짜 및 샘플수를 고려하여 5-fold