[논문]Sentinel-2 기반 NDWI를 이용한 수체 탐지 연구: 북한 황강댐을 사례로

계창우; 신대규; 이종혁; 김진겸

doi:10.7780/kjrs.2021.37.5.1.30

초록
AI-Helper

본 논문에서는 미계측 저수지에 대한 저수지 면적 계산을 위하 Sentinel-2 광학 위성 영상을 기반으로 한 원격 수체 탐지를 수행하는 과정에서 구름의 영향을 배제할 수 있는 기술을 개발하고, 이에 대한 활용성 확인을 위해 대표적인 미계측 저수지인 북한 황강댐 저수지에 적용해보았다. 원격 수체 탐지 기술은 가장 먼저 탐지 대상 저수지가 포함된 Sentinel-2 위성 자료의 구름 경계 정보와 저수지 경계를 비교하여 구름 차폐 비율을 계산하고, 그 값이 일정 값을 넘지 않는 자료를 선정한다. 그 후, 선정한 영상을 이용해 NDWI (Normalized Difference Water Index)를 계산해 대상 저수지 경계 내에서 수체로 간주할 수 있는 NDWI 값을 지니는 격자 수를 구하고 구름 차폐 비율을 이용해 보정하는 것으로 저수지의 수체 면적을 계산한다. 이를 토대로 황강댐 저수지에 대한 자료를 선정하기 위한 구름 차폐 비율 기준을 결정하기 위해 2018년 7월부터 2021년 10월까지의 자료에 적용해본 결과, 구름 차폐 비율 기준을 10%로 설정했을 때 구름으로 인한 왜곡이 크게 발생한 탐지 결과가 충분히 걸러지는 것을 확인하고, 총 220개 영상 중 수체면적 변화를 확인할 수 있는 114개의 황강댐 저수지 면적 계산 결과를 얻을 수 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper

In thisletter, we developed technology which can exclude effect of cloudsto perform remote waterbody detection based on Sentinel-2 optical satellite imagery to calculate the area of ungauged reservoirs and applied to the Hwanggang dam reservoir, a representative ungauged reservoir, to verify usabili...

In thisletter, we developed technology which can exclude effect of cloudsto perform remote waterbody detection based on Sentinel-2 optical satellite imagery to calculate the area of ungauged reservoirs and applied to the Hwanggang dam reservoir, a representative ungauged reservoir, to verify usability. The remote waterbody detection technology calculates the cloud blocking ratio by comparing the cloud boundary in the Sentinel-2 imagery and the reservoir boundary first. Next, itselects data whose cloud blocking ratio does not exceed a specific value and calculates NDWI (Normalized Difference Water Index) with selected imagery. In last, it calculatesthe area of the reservoir by counting the number of grids which have NDWI value considered as waterbody within the boundary of the target reservoir and correcting with cloud blocking ratio. To determine cloud blocking ratio threshold forselecting image, we performed the area calculation of Hwanggang dam reservoir from July 2018 to October 2021. As a result, when the cloud blocking ratio threshold wasset 10%, we confirmed that the result with large error due to clouds were filtered well and obtained 114 results that can show changes in Hwanggang dam reservoir area among 220 images.

Keyword

표/그림 (8)

그림 Fig. 1. Hwanggang dam reservoir in Sentinel-2 imagery.
표 Table 1. Spectral bands and spatial resolutions of the Sentinel-2 imagery used in this paper
그림 Fig. 2. Flowchart of the remote waterbody detection.
그림 Fig. 3. Boundaries of the Hwanggang dam reservoir (Green) and opaque clouds (Red) in Sentinel-2 imagery.
그림 Fig. 5. Histogram of cloud blocking ratio for Hwanggang dam reservoir.
그림 Fig. 4. (a) Sentinel-2 band 3 imagery, (b) NDWI map, and (c) detected waterbody of Hwanggang dam reservoir.
그림 Fig. 6. Time-series curves of detected area of Hwanggang dam reservoir with cloud blocking ratio threshold(CBRT) (a) 10%, (b) 20%, (c) 30%, (d) 40%, (e) 50% compared with curve of CBRT 0% (red dashed lines in (a)~(e) and black line in (f)).
표 Table 2. Distribution of cloud blocking ratio for Hwanggang dam reservoir

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

본 논문에서는 직접적으로 계측하거나 운영 정보를 취득할 수 없는 저수지에 대한 수체 면적 탐지를 수행하는 과정에서 자동적으로 구름을 감지할 수 있는 기술을 개발하였다. 위성 영상을 이용한 원격 수체 탐지 기술은 Sentinel-2 위성의 Band 3, Band 8 영상을 이용해 NDWI 지수를 계산하고 이를 통해 저수지 영역 내의 수체 면적 을 구하는 것으로 이루어진다.

제안 방법

두꺼운 구름은 청색 스펙트럼 영역에서 높은 반사도를 보이는 특징이 있으며 눈(Snow)과의 구분을 위해 구름에서는 높은 반사도를 보이고 눈에서는 낮은 반사도가 나타나는 단파적외(Shortwave Infrared) 스펙트럼의 반사도를 함께 사용하여 구분한다. 본 논문에서는 저수지의 영역을 가려 수체 탐지를 방해하는 두꺼운 구름의 정보를 활용하여 저평가될 수 있는 저수지의 수체 면적을 복원하였다.
첫번째로 위성 영상을 사용할 수 있는지 판단하기 위해 수체를 탐지하고자 하는 저수지 영역 중 구름에 가려진 비율인 구름 차폐 비율을 계산한다. 그 후 구름 차폐 비율 임계 값을 넘지 않는 자료에 대해 위성 영상을 이용한 NDWI 계산을 수행하고, 대상 저수지 영역 내에서 수체로 간주할 수 있는 NDWI 값을 지니는 영역의 면적을 계산하는 것으로 저수지 수 체 면적을 탐지한다.
구름 차폐 비율 계산은 Sentinel-2 자료에 포함되어 있는 두꺼운 구름의 벡터 마스크 자료와 사전에 준비한 대상 저수지 경계의 벡터 마스크 자료를 비교하여, 저수지 경계 마스크 넓이 대비 두 벡터 마스크 자료가 겹쳐지는 영역 넓이의 비율을 구하는 것으로 이루어진다. 이로부터 기준값 이상의 구름 차폐 비율을 갖는 영상은 저수지 면적 계산에 부적합한 것으로 판단하여 배제하였으며, 본 연구에서는 이를 판단할 영상 배제 기준값을 결정하기 위해 220개 영상에 대해 구름 차폐 비율을 계산하고, 그 분포와 구름 차폐 비율에 따른 수체 면적 계산 결과를 분석하였다. Fig.
본 논문에서는 시범 대상인 황강댐 저수지에 대해 위에서 서술한 수체 탐지 기술을 적용하였다. 이때 적용 과정에서 임의의 영상에 대한 활용 가능성을 확인하고, 구름 차폐 비율에 따른 영상 배제 기준 값을 결정하기 위해 2018년 7월부터 2021년 10월까지의 황강댐 저수지가 포함된 Sentinel-2 자료에 대해 황강댐 저수지 면적 탐지를 수행하고 각 영상의 구름 차폐 비율을 계산하였다.
위성 영상을 이용한 원격 수체 탐지 기술은 Sentinel-2 위성의 Band 3, Band 8 영상을 이용해 NDWI 지수를 계산하고 이를 통해 저수지 영역 내의 수체 면적 을 구하는 것으로 이루어진다. 이 과정에서 Sentinel-2 위성 자료의 구름 경계 자료를 이용해 탐지 대상 저수지 영역이 구름에 의해 일정 비율 이상 가려지는 영상을 자동으로 걸러내는 과정과, 구름으로 인한 왜곡을 줄일 수 있는 보정 면적 산출 과정을 추가하였다. 또, 구름으로 인한 왜곡이 적게 나타나는 범위의 구름 차폐 비율을 확인하기 위해 북한 황강댐 저수지를 촬영한 220개 영상에 대한 구름 차폐 비율과 수체 면적 탐지 결과를 산출하였다.
이 과정에서 Sentinel-2 위성 자료의 구름 경계 자료를 이용해 탐지 대상 저수지 영역이 구름에 의해 일정 비율 이상 가려지는 영상을 자동으로 걸러내는 과정과, 구름으로 인한 왜곡을 줄일 수 있는 보정 면적 산출 과정을 추가하였다. 또, 구름으로 인한 왜곡이 적게 나타나는 범위의 구름 차폐 비율을 확인하기 위해 북한 황강댐 저수지를 촬영한 220개 영상에 대한 구름 차폐 비율과 수체 면적 탐지 결과를 산출하였다. 그 결과, 구름 차폐 비율이 10% 미만인 영상은 수체 면적 탐지에 활용 가능하다는 결론을 얻을 수 있었고, 이와 동시에 구름 감지 기술이 추가된 수체 탐지 과정을 미계측 저수지의 수체 면적 계산에 활용 가능하다는 결론을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 시범 대상인 황강댐 저수지에 대해 위에서 서술한 수체 탐지 기술을 적용하였다. 이때 적용 과정에서 임의의 영상에 대한 활용 가능성을 확인하고, 구름 차폐 비율에 따른 영상 배제 기준 값을 결정하기 위해 2018년 7월부터 2021년 10월까지의 황강댐 저수지가 포함된 Sentinel-2 자료에 대해 황강댐 저수지 면적 탐지를 수행하고 각 영상의 구름 차폐 비율을 계산하였다. 그 결과, Fig.

데이터처리

2의 흐름으로 이루어진다. 첫번째로 위성 영상을 사용할 수 있는지 판단하기 위해 수체를 탐지하고자 하는 저수지 영역 중 구름에 가려진 비율인 구름 차폐 비율을 계산한다. 그 후 구름 차폐 비율 임계 값을 넘지 않는 자료에 대해 위성 영상을 이용한 NDWI 계산을 수행하고, 대상 저수지 영역 내에서 수체로 간주할 수 있는 NDWI 값을 지니는 영역의 면적을 계산하는 것으로 저수지 수 체 면적을 탐지한다.
이로부터 220개 영상 중에서 구름 차폐 비율이 50% 이상, 100% 미만인 영상은 무시할 수 있을 만한 수인 7개가 존재한다는 것을 알 수 있었다. 따라서 해당 구간을 제외하고 구름 차폐 비율 기준 값을 각각 10%, 20%, 30%, 40%, 50%로 정의했을 때의 수체 탐지 면적 변화를 확인하고, 이를 구름 차 폐가 발생하지 않은 104개의 영상을 이용한 수체 탐지 면적 곡선과 비교하였다(Fig. 6).

성능/효과

(2)와 같은 계산을 통해 충분히 보정할 수 있다고 판단하였다. 따라서 황강댐 저수지 면적 탐지 과정의 구름 차폐 비율 기준 값을 10%로 결정하였고, 이에 따라 전체 220개의 영상 중 114개의 영상을 저수지 면적 탐지에 활용할 수 있음을 확인하였다.
또, 구름으로 인한 왜곡이 적게 나타나는 범위의 구름 차폐 비율을 확인하기 위해 북한 황강댐 저수지를 촬영한 220개 영상에 대한 구름 차폐 비율과 수체 면적 탐지 결과를 산출하였다. 그 결과, 구름 차폐 비율이 10% 미만인 영상은 수체 면적 탐지에 활용 가능하다는 결론을 얻을 수 있었고, 이와 동시에 구름 감지 기술이 추가된 수체 탐지 과정을 미계측 저수지의 수체 면적 계산에 활용 가능하다는 결론을 얻을 수 있었다. 본 논문에서 설정한 수체 탐지를 위한 NDWI 기준과, 영상 선정을 위한 구름 차폐 비율 기준은 황강댐 저수지에 대한 값으로, 환경이 다른 미계측 저수지에 대한 수체 탐지 과정에 알맞지 않을 수 있다.

후속연구

본 논문에서 설정한 수체 탐지를 위한 NDWI 기준과, 영상 선정을 위한 구름 차폐 비율 기준은 황강댐 저수지에 대한 값으로, 환경이 다른 미계측 저수지에 대한 수체 탐지 과정에 알맞지 않을 수 있다. 따라서 위성 영상을 통한 수체 탐지 과정 을 다양한 대상에 적용하고자 한다면 대상 저수지의 황경이나 형태를 감안하여 새로운 NDWI 기준 값과 구름 차폐 비율 기준 값을 정의하는 과정이 매우 중요할 것이다. 적절한 기준값 정의 과정을 거친다면, 본 논문에서 개발한 기술은 수체 면적 계산 과정에서 구름의 영향을 최소화할 수 있고, 이에 따라 다양한 미계측 저수 지의 수체 면적 탐지에 활용 가능할 것으로 기대한다.
따라서 위성 영상을 통한 수체 탐지 과정 을 다양한 대상에 적용하고자 한다면 대상 저수지의 황경이나 형태를 감안하여 새로운 NDWI 기준 값과 구름 차폐 비율 기준 값을 정의하는 과정이 매우 중요할 것이다. 적절한 기준값 정의 과정을 거친다면, 본 논문에서 개발한 기술은 수체 면적 계산 과정에서 구름의 영향을 최소화할 수 있고, 이에 따라 다양한 미계측 저수 지의 수체 면적 탐지에 활용 가능할 것으로 기대한다.

참고문헌 (7)

Drusch, M., U. Del Bello, S. Carlier, O. Colin, V. Fernandez, F. Gascon, B. Hoersch, C. Isola, P. Laverinti, P. Martimort, A. Meygret, F. Spoto, O. Sy, F. Marchese, and P. Bargellini, 2012. Sentinel-2: ESA's optical high-resolution mission for GMES operational services, Remote Sensing of Environment, 120(15): 25-36.

상세보기
Ha, D.T.T., S.H. Kim, and D.H. Bae, 2020, Impacts of upstream structures on downstream discharge in the transboundary Imjin River basin, Korean Peninsula, Applied Sciences, 10(9): 3333.

상세보기
Jang, S.H., J.K. Lee, and J.W. Jo, 2020, Evaluation of instream flow in the Imjingang River according to the operation of Hwanggang Dam in North Korea, Crisisonomy, 16(6): 105-118 (in Korean with English abstract).

상세보기
Kim, D.P., K.H. Kim, and J.H. Kim, 2011. Runoff estimation of Imjin River basin through April 5th dam and Hwanggang dam construction of North Korea, Journal of the Environmental Sciences, 20(12): 1635-1646 (in Korean with English abstract).

원문보기 상세보기
Kim, J.G., E.J. Kim, and B.S. Kang, 2021. Estimation of ungauged Hwanggang dam inflow using Sentinel-2 optical satellite imagery, Journal of Korea Water Resources Association, 54(4): 265-277 (in Korean with English abstract).

원문보기 상세보기
McFeeters, S.K., 1996. The use of the normalized difference water index (NDWI) in the delineation of open water features, International Journal of Remote Sensing, 17: 1425-1432.

상세보기
Park, J.H. and Y.T. Hur, 2009, Flood runoff simulation using physical based distributed model for Imjin-River basin, Journal of Korea Water Resources Association, 42(1): 51-60 (in Korean with English abstract).

원문보기 상세보기

이 논문을 인용한 문헌

저자의 다른 논문 :

활용도 분석정보

상세보기

다운로드

내보내기

활용도 Top5 논문

해당 논문의 주제분야에서 활용도가 높은 상위 5개 콘텐츠를 보여줍니다.
더보기 버튼을 클릭하시면 더 많은 관련자료를 살펴볼 수 있습니다.

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증

[국내논문] Sentinel-2 기반 NDWI를 이용한 수체 탐지 연구: 북한 황강댐을 사례로
Waterbody Detection from Sentinel-2 Images Using NDWI: A Case of Hwanggang Dam in North Korea 원문보기

초록
AI-Helper

Abstract ▼ AI-Helper

Keyword

표/그림 (8)

표/그림 (8)

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

제안 방법

데이터처리

성능/효과

후속연구

참고문헌 (7)

이 논문을 인용한 문헌

저자의 다른 논문 :

활용도 분석정보

활용도 Top5 논문

관련 콘텐츠

원문 보기

원문 URL 링크

오픈액세스(OA) 유형

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

연합인증

[국내논문] Sentinel-2 기반 NDWI를 이용한 수체 탐지 연구: 북한 황강댐을 사례로 Waterbody Detection from Sentinel-2 Images Using NDWI: A Case of Hwanggang Dam in North Korea 원문보기

초록 용어보기논문에서 용어와 풀이말을 자동 추출한 결과로, 시범 서비스 중입니다. AI-Helper

Abstract ▼ AI-Helper

Keyword

표/그림 (8) 모든 표/그림 보기

표/그림 (8) 슬라이드로 보기

AI 본문요약 엑셀 다운로드 AI-Helper

문제 정의

제안 방법

데이터처리

성능/효과

후속연구

참고문헌 (7)

이 논문을 인용한 문헌

저자의 다른 논문 :

이종혁 (14)

활용도 분석정보

활용도 Top5 논문 더보기

관련 콘텐츠

원문 보기

원문 URL 링크

오픈액세스(OA) 유형

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

[국내논문] Sentinel-2 기반 NDWI를 이용한 수체 탐지 연구: 북한 황강댐을 사례로
Waterbody Detection from Sentinel-2 Images Using NDWI: A Case of Hwanggang Dam in North Korea 원문보기

초록
AI-Helper

표/그림 (8)

표/그림 (8)

AI 본문요약
AI-Helper

활용도 Top5 논문