인공위성 영상을 이용한 갯벌 표층 퇴적상 분류

Title
인공위성 영상을 이용한 갯벌 표층 퇴적상 분류
Alternative Title
Classification of Sediment Facies using Remotely Sensed Image in Tidal Flat
Author(s)
김민규; 구본주
KIOST Author(s)
Koo, Bon Joo(구본주)
Alternative Author(s)
김민규; 구본주
Publication Year
2017-08-25
Abstract
갯벌 표층 퇴적상은 대형저서동물의 분포에 영항을 미치는 주요 일차 환경요인으로 간주된다. 퇴적상의 입자크기는 대형저서동물의 섭식방법을 결정하는 주요 인자이며, 유기물 함량, 함수율, 지표잔존수와 같은 대형저서동물의 분포를 결정하는 다양한 환경요인에 영향을 미친다. 대형저서동물의 분포와 표층 퇴적상 간의 상관관계를 이해하려는 연구는 활발하게 수행되고 있으나, 위성자료를 활용하여 퇴적상을 분석하기 위한 과학적 근거나 기준은 부족한 실정이다. 위성자료를 이용한 갯벌의 표층 퇴적상 분석 기준을 마련한다면 현장조사에 소모되는 시간과 노력을 줄이고, 정확한 시․ 공간적인 갯벌 퇴적환경을 평가할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 인공위성 영상을 이용하여 가로림만, 황도, 곰소만 갯벌의 표층 퇴적상을 분류하였으며, 이를 토대로 표층 퇴적상 분포도를 작성하였다. 현장 퇴적물 채취는 2015년부터 2017년까지 수행되었으며, Sentinel-2A의 2016년과 2017년 영상을 분석에 사용하였다. 모든 입도자료는 Folk 퇴적물 분류체계에 따라 모래입자 함유율 20%를 기준으로 5구간으로 나누어 분류되었으며, 분류된 자료의 70%는 분류를 위한 자료로 활용되었고 나머지 30%는 검증에 사용되었다. 광학 반사도와 표층 퇴적상 간의 관계를 비교한 결과 모래입자 함유율 구간별 광학반사도의 차이가 뚜렷하게 나타났다(R2: 0.39 – 0.82). 객체 기반 분류법(object-based classification)에 의해 분류된 표층 퇴적상의 분류 정밀도는 가로림만 72.7%, 황도 64.8%, 곰소만 66.7%로 나타났으며, 이를 통해 위성영상 분석기법을 활용한 퇴적상 분류법이 효과적인 것으로 판단된다.요인에 영향을 미친다. 대형저서동물의 분포와 표층 퇴적상 간의 상관관계를 이해하려는 연구는 활발하게 수행되고 있으나, 위성자료를 활용하여 퇴적상을 분석하기 위한 과학적 근거나 기준은 부족한 실정이다. 위성자료를 이용한 갯벌의 표층 퇴적상 분석 기준을 마련한다면 현장조사에 소모되는 시간과 노력을 줄이고, 정확한 시․ 공간적인 갯벌 퇴적환경을 평가할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 인공위성 영상을 이용하여 가로림만, 황도, 곰소만 갯벌의 표층 퇴적상을 분류하였으며, 이를 토대로 표층 퇴적상 분포도를 작성하였다. 현장 퇴적물 채취는 2015년부터 2017년까지 수행되었으며, Sentinel-2A의 2016년과 2017년 영상을 분석에 사용하였다. 모든 입도자료는 Folk 퇴적물 분류체계에 따라 모래입자 함유율 20%를 기준으로 5구간으로 나누어 분류되었으며, 분류된 자료의 70%는 분류를 위한 자료로 활용되었고 나머지 30%는 검증에 사용되었다. 광학 반사도와 표층 퇴적상 간의 관계를 비교한 결과 모래입자 함유율 구간별 광학반사도의 차이가 뚜렷하게 나타났다(R2: 0.39 – 0.82). 객체 기반 분류법(object-based classification)에 의해 분류된 표층 퇴적상의 분류 정밀도는 가로림만 72.7%, 황도 64.8%, 곰소만 66.7%로 나타났으며, 이를 통해 위성영상 분석기법을 활용한 퇴적상 분류법이 효과적인 것으로 판단된다.
URI
https://sciwatch.kiost.ac.kr/handle/2020.kiost/23863
Bibliographic Citation
2017 한국습지학회 정기학술발표회, pp.28, 2017
Publisher
한국습지학회
Type
Conference
Language
Korean
Publisher
한국습지학회
Files in This Item:
There are no files associated with this item.

qrcode

Items in ScienceWatch@KIOST are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.

Browse