해조숲 분포 맵핑 연구

Title
해조숲 분포 맵핑 연구
Author(s)
최순영; 김창환; 도종대; 정의영; 이창욱; 김원혁; 이병길; 박찬홍
KIOST Author(s)
Choi, Soon Young(최순영)Kim, Chang Hwan(김창환)Do, Jong Dae(도종대)Jeong, Eui Young(정의영)Kim, Won Hyuck(김원혁)Lee, Byun Gil(이병길)Park, Chan Hong(박찬홍)
Alternative Author(s)
최순영; 김창환; 도종대; 정의영; 김원혁; 이병길; 박찬홍
Publication Year
2023-04-20
Abstract
본 연구에서는 갯녹음 및 해조숲 분포 지역 감시 기술 개발을 위해 해조숲 분포에 대한 맵핑 연구를 수행하였다. 연구지역은 동해 후정 해변에 위치한 해중전망대 인근 지역 20 m 이하의 천해역 수심대로서 주변 수중암반들로 인해 해조류들이 서식 가능한 환경인 모니터링 지역으로 선정하였다. 해조숲 분포 파악을 위해 각각 고해상도 위성 영상 자료, 멀티빔 음향 자료, 드론사진 및 수중영상 자료를 이용하여 획득자료에 대한 분석을 실시하였다. 고해상도 위성 영상을 이용한 맵핑 연구는 위성 이미지의 해조류 분광 특성을 통해 다양한 분류 알고리즘으로 해조숲 분류를 효과적으로 분류하고자 하였다. 위성이미지는 Geoeye-1 (50cm급 해상도) 위성영상을 사용하였으며 최적의 파장대에 대한 연구를 위해 서포트벡터머신 분류 기법을 이용한 결과, 관심영역 및 매게 변수에 따른 과적합으로 인해 오분류가 발생함으로서 다른 방법인 최대우도법 분류 기법을 사용하였다. 분류 결과, 4개의 밴드(NIR, Red, Green, Bule)를 모두 사용한 결과가 가장 정확도가 높게 나타났으며 연구지역의 범위에 따라 약식으로 Blue, NIR 또는 Blue, Gren, NIR 밴드 조합이 적절할 것으로 예상된다. 드론사진 및 수중영상을 이용한 맵핑 연구는 정사영상(RGB)과 CTD와 수중카메라가 장착된 장비를 통한 수중영상을 결합한 영상 기반의 해조숲 분포를 파악하고자 하였다. RGB 영상의 경우 연구지역의 전반적인 해조숲 분포 파악이 가능하였다. 수중영상의 경우 균등한 격자 분포로 촬영한 해저면 사진을 캡쳐하여 맵핑함으로 연구지역의 전체적인 해저면 상태를 파악하였다. 멀티빔 음향을 이용한 맵핑 연구는 멀티빔의 정밀 해저 지형 수심과 수주(watercolumn) 자료 특성을 이용해 해조류 분포 위치를 파악하고자 하였다. 연구지역에서는 수중방파제를 기점으로 북동쪽과 동쪽에 해당하는 지역에 수중암반 지대가 집중되어 있다. 정밀 해저 지형의 수심과 수주를 함께 비교한 결과, 연구지역의 식생하는 해조류는 주로 조사지역 서쪽과 남쪽 해역인 수중암반이 존재하는 지대에 나타났다. 해조류가 나타나는 수심대는 대부분 수심 15 m 이내 돌출된 암반 지대에 붙어서 식생하고 해조류 길이는 약 2 ~ 4 m로서 전체적으로 모자반처럼 길이가 긴 해조류가 식생하는 것으로 예상된다. 실제 수중영상으로 해조류 유무 위치를 확인한 결과 멀티빔으로 파악된 식생 유무 예상 위치와 잘 일치하였다. 계절 변화에 해조류 식생 양상을 위해 4월과 9월 자료를 비교한 결과, 4월 자료에서는 해조류가 잘 번식하는 반면, 9월 자료는 해조류 번식 거의 없는 것으로 확인되었다.
URI
https://sciwatch.kiost.ac.kr/handle/2020.kiost/44277
Bibliographic Citation
2023 한국환경생물학회 춘계학술대회, pp.62, 2023
Publisher
한국환경생물학회
Type
Conference
Language
Korean
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