다중 센서를 이용한 녹/적조 감지 기술 연구

Abstract

최근 여름철 동중국 연안에서 거대한 가시파래(green algae)가 이상 번식하여 제주도까지 유입되고 있다. 중국 연안 지역의 급속한 공업화로 인해 오/폐수가 증가하여 수온이 상승하면서 가시파래가 급증하면서 조업에 지장을 주고, 악취와 함께 연안 지역을 오염시키고 있다. 가시파래 모니터링은 정지궤도상에서 연구지역을 계속 모니터링 할 수 있는 해색 센서를 이용하는 방법이 가장 효율적이나 공간해상도가 낮다는 단점을 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 축구장 크기부터 수 백 km에 이르는 다양한 크기와 형태를 가진 가시파래를 MODIS, Landsat ETM+, ALOS AVNIR-2, KOMPSAT-2 MSC 등 다양한 분광해상도와 공간해상도를 지닌 극궤도 원격탐사 센서를 이용하여 2008년 5월부터 8월까지 동 중국해에서 발생한 가시파래의 유입 경로를 모니터링하고 위성 영상에서 효과적으로 탐지할 수 있는 방법을 제안하고자 한다. Aqua와 Terra 위성에 탑재된 MODIS 센서는 공간해상도는 낮지만 촬영폭이 넓고 다양한 파장대를 지닌 밴드를 가지므로 가시파래의 이동 경로와 양을 시계열적으로 모니터링하고 분석하기에 알맞다. 하지만, 상대적으로 낮은 공간해상도로 인해 작은 크기의 가시파래까지 정량적으로 분석하기에는 어려움이 있다. 따라서 MODIS보다 상대적으로 고해상도 센서인 ETM+(30m), AVNIR-2(10m), MSC(4m)를 이용하여 센서의 공간해상도에 따라 가시파래를 탐지해보고자 한다. 일반적으로 위성 센서의 공간해상도와 분광해상도는 반비례 관계를 가지는데, 본 연구를 통해 가시파래 탐지에 적합한 공간 및 분광적 해상도를 지닌 센서를 선정할 수 있다. 또한, 영상에서 나타난 가시파래의 양을 정량적으로 분석하기 위하여 식생의 분포를 정규화하여 나타내는 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) 기법과 가시파래의 형태와 위치에 따라 분류할 수 있는 객체기반의 분류 기법을 이용하여 보다 효과적인 정량적 분석 방법을 제시하고자 한다. 2009년 발사 예정인 COMS에 탑재된 GOCI는 정지궤도 해색 센서로 기존 해색 센서보다 높은 공간해상도(500m)를 가지므로 가시파래 뿐만 아니라 급변하는 해양 환경을 지속적으로 모니터링 하는데 효과적으로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.