갯벌 생물/환경 공간분포 자료를 활용한 갯벌생태 이해

Title
갯벌 생물/환경 공간분포 자료를 활용한 갯벌생태 이해
Author(s)
Kim, Keunyong; Ryu, Joo Hyung; Koo, Bon Joo; Woo, Han Jun; Jou, Hyeong Tae; Seo, Jae Hwan; Lee, Jun Ho; Kim, Chung Ho; Jang, Yeong Jae; Lee, Jingyo
KIOST Author(s)
Kim, Keunyong(김근용)Ryu, Joo Hyung(유주형)Koo, Bon Joo(구본주)Woo, Han Jun(우한준)Jou, Hyeong Tae(주형태)Seo, Jae Hwan(서재환)Lee, Jun Ho(이준호)Kim, Chung Ho(김충호)Jang, Yeong Jae(장영재)null이진교
Alternative Author(s)
김근용; 유주형; 구본주; 우한준; 주형태; 서재환; 이준호; 김충호; 장영재; 이진교
Publication Year
2022-06-16
Abstract
갯벌은 다양한 생물의 서식지를 제공하고, 인근 해역에 영양을 공급하며 오염물질을 정화하는 등 생태적으로 가치가 매우 높다. 최근에는 기후변화 대응을 위한 블루카본으로 잠재력을 인정받았으며, 유네스코 세계 자연유산에 등재되면서 그 중요성이 더욱 강조되고 있다. 본 연구에서는 갯벌 조사를 위한 시간적, 공간적, 인력적, 정확도 제약을 극복하기 위하여 4차산업의 핵심인 원격탐사, 인공지능, 빅데이터를 활용한 갯벌 생물/환경의 공간정보 구축 방법을 개발하고자 한다. 이를 위하여 갯벌 생물의 개체수/생물량 추정하기 위한 알고리즘을 제작하고, 갯벌 환경 주제도 및 생물의 공간분포도 제작을 목표로 한다. 2022년 5월 태안 황도 갯벌에 대해 대형저서무척추동물 개체수/생물량 추정, 갯벌 환경 분석, 갯벌 정밀 지형 분석을 위한 통합현장조사가 이루어졌고, 무인항공기 광학 영상, LiDAR 영상, 위성영상(Kompsat-3, Sentinel-2 등)을 획득하였다. 이 현장조사 자료를 통해 고해상도 무인항공기 자료와 인공지능 분석 기반의 갯벌 생물 개체수/생물량 추정 방안, LiDAR 센서를 활용한 갯벌 정밀 지형자료 구축 방안, 원격탐사 기반 갯벌 퇴적환경 분석 및 변화 모니터링 방안, 갯벌 생물 분포와 서식환경의 연계성 연구 방안에 대해 논의하고자 한다.
URI
https://sciwatch.kiost.ac.kr/handle/2020.kiost/42794
Bibliographic Citation
2022 GeoAI데이터학회 춘계워크샵, 2022
Publisher
GeoAI 데이터학회
Type
Conference
Language
Korean
Publisher
GeoAI 데이터학회
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