고해상도 원격탐사 자료의 기계학습을 통한 갯벌 생물/환경에 대한 정밀 공간정보 구축

Abstract

갯벌은 수산자원을 제공하는 기능뿐만 아니라 생태적 기능, 심미적 기능, 오염물질 자정 기능, 탄소순환 및 저감 등의 기능을 하고 있는 매우 중요한 공간이다. 최근 그 중요성에 대한 인식이 더욱 높아지면서 갯벌의 생물과 환경에 대한 정밀 공간정보를 구축하기 위한 노력이 지속되고 있다. 본 연구에서는 기존 정점 자료의 한계를 벗어나 광역에 대한 정밀 공간자료를 구축하기 위한 4차 산업 기반의 기술 개발을 목표로 하였다. 무인항공기와 인공지능 기술을 이용한 갯벌 생물/환경에 대한 정밀 공간정보를 구축하기 위하여 3가지의 세부적인 목표를 수립하고, 현장조사를 기반으로 자료를 수집, 분석하였다. 3가지의 세부적인 목표는 1) 저고도 무인항공기 운용기술 개발을 통한 초고해상도 갯벌 영상 수집 및 분석 기술 개발, 2) 무인항공기/인공지능 기반 갯벌 생물의 개체수/생물량 산출 기술 개발, 3) 갯벌 생물의 공간분포와 갯벌 환경의 연관성 분석을 통한 공간정보 구축 기술 개발이다. 이를 위하여 충남 태안군 안면읍에 위치한 황도 갯벌을 연구지역으로 선정하였고, 광학, LiDAR 센서를 이용하여 고해상도 무인항공기 영상 촬영과 총 91개 정점에 대하여 퇴적상, 전단강도, 유기물에 대해 조사하였다. 저서 대형무척추동물을 탐지, 분류하기 위한 인공지능 학습자료 구축 및 개체수/생체량 추정 모델 입력 자료를 생산하기 위하여 무인항공기를 6 m 고도에서 촬영하여 GSD 0.07 mm 해상도의 영상을 취득하였다. 갯벌 지형 및 환경 분석을 위하여 무인항공기를 100 m 고도에서 촬영하여 GSD 0.05 cm 해상도의 영상을 취득하였다. 또한 무인항공기 LiDAR를 이용하여 10 cm 공간해상도의 고정밀 황도갯벌 DEM 자료를 취득하였다. 무인항공기 영상 분석을 통해 갯벌 생물의 공간분포 자료와 환경 특성에 대한 분석이 이루어졌고, 향후 갯벌 생물과 환경 특성의 상관성을 추가적으로 분석할 계획이다. 본 기술개발의 활용을 통해 현장관측, 인력중심, 점조사에 기반한 갯벌조사 한계점을 보완하여 정밀한 시공간적 갯벌 생물 공간정보를 구축할 수 있을 것으로 기대된다.