[논문]다중시기 위성영상을 이용한 새만금 방조제 내측 해수면에 의한 심포항 연안의 간석지 지형 변화 탐지

이홍로; 이재봉

문제 정의

이를 위하여 퇴적물의 분포특성 및 이동 변화를 파악하고자 한다. 또한 갯벌의 퇴적상, 퇴적작용 및 지형 특성 등을 위성영상을 통하여 모니터링하여 침식/퇴적/이동에 대한 예측모델을 구축하고, 정밀 위성영상자료 분석을 통하여 장기적이고 광역적인 간석지 퇴적환경 변화를 파악하고자 한다.
그리고 영역 통합 기법은 영상 통합 기법은 유사한 분광특성을 가진 부분 영역을 목적하는 바의 전체 영역으로 합치는 기법으로 영역 간 위상관계(topological relationships)를 설정하고 영역간 화소들의 밴드별 DN(digital number)에 대한 통계 자료(평균, 분산 등)를 이용하여 최종적으로 통합하는 기법이다(이종렬, 2004). 본 논문에서는 ISODATA 무감독 분류 기법, 최대우도 감독 분류 기법, 영역 기반 영상분할, 그리고 영역 통합 기법을 이용하고자 한다(한국해양연구원, 2003),(이상훈, 2001). 본 연구는 Landsat 위성영상을 이용하여 전처리, 갯벌지형 분류(무감독, 감독)와 영상 통합 처리를 위해서 ERDAS IMAGINE 8.
이 감독 기법은 평행육면체기법, 최소거리기법 및 최대우도법 등이 있다. 본 논문에서는 갯벌 지형과 수면 및 육지를 분류하기 위해 최대 우도법을 채택하여 이용하고자 한다.
영역 기반 영상 분할은 중심화소의 분광 분석을 주위 화소의 분광 특성을 비교하여 영역을 분할하는 기법이다. 본 논문은 영역 기반 영상 분할 기법을 분광 유클리드 거리(spectral Euclid distance) 매개변수를 이용하여 처리하고자 한다(한국해양연구원, 2003).
본 논문에서는 ISODATA 무감독 분류 기법, 최대우도 감독 분류 기법, 영역 기반 영상분할, 그리고 영역 통합 기법을 이용하고자 한다(한국해양연구원, 2003),(이상훈, 2001). 본 연구는 Landsat 위성영상을 이용하여 전처리, 갯벌지형 분류(무감독, 감독)와 영상 통합 처리를 위해서 ERDAS IMAGINE 8.3(http://www.leica-geosystems.com)을 이용하여 처리하고 시공간적 변화를 영상 대해 영역별로 분류한 것이다.
본 연구는 새만금 방조제 내해역 만경강 하구 심포항 인근 지역을 대상으로 새만금 방조제 축조에 따른 간석지 및 물골 지형의 퇴적 및 침식에 대한 시공간적 지형 변화를 위성영상의 DN 값의 특성을 통한 처리를 이용하여 표현하였다. 아울러 Landsat TM 7개의 band 중에서 밴드 4가 간석지와 해면의 구분, 그리고 밴드 5는 간석지에 대한 세부적인 지형의 분류에 이용하였으며, 시공간적 퇴적변화에 대한 영상처리에 효율적임이 밝혀졌다.
새만금 간석지(tidal flat)를 대상으로 Landsat TM 영상으로 간석지의 지형을 추출을 위해 변화된 부분에 대한 해수 면적을 계산하고자 한다. 동일 영역의 해수 면적의 변화는 간석지 지형 변화를 의미한다.
본 논문의 구성은 다음과 같다. 영상처리와 분류 기법에 대해 기술하고, 영상처리 결과와 평가 및 분석하고, 마지막으로 결론 및 향후 연구 방향에 대해 논한다.
또한 흑백 정전 모드 영상에서도 히스토그램의 조정을 통하여 지형지물(feature)간의 대조를 높이는 것이 가능하다. 이러한 영상 강조기법은 영상 판독을 용이하게 하려는 목적으로 수행된다. 이러한 조합을 통하여 물골(water channel)과 갯벌 등이 밴드 조합을 강조될 수 있다.
새만금 방조제 건설이라는 인위적 영향에 대하여 해양 퇴적학적 현상을 규명하고 더 나아가 앞으로 전개될 퇴적환경변화를 예측하는 것이 필요하다. 이를 위하여 퇴적물의 분포특성 및 이동 변화를 파악하고자 한다. 또한 갯벌의 퇴적상, 퇴적작용 및 지형 특성 등을 위성영상을 통하여 모니터링하여 침식/퇴적/이동에 대한 예측모델을 구축하고, 정밀 위성영상자료 분석을 통하여 장기적이고 광역적인 간석지 퇴적환경 변화를 파악하고자 한다.

제안 방법

위성 영상이 관측되기 전의 기후 조건으로 내습한 태풍의 수와 강수량을 표시한다. 계절적 요인을 고려하여 탐사 전 4개월 동안 기후자료를 조사하였다. 2번과 4번 영상은 각각 7개와 18개의 태풍이 내습 후 관측되었다.
그림 3에서 해수면과 육상으로부터 갯벌을 분리하여 사용된 영상에 따라 영역별로 면적(㎡)을 계산하였다. 또한 연구 지역의 해수면적에 영향을 미치는 조차도 함께 표기하고, 각 영역의 해수면 적을 년도별로 합산하였다.
영상의 전처리는 TM좌표를 기준으로 하는 1:25,000 수치지도와 본 연구에 이용될 5개의 위색합성(false color composite) 위성영상에 대응하는 30개 GCP를 일치시켜 오차(RMSE:root mean square error)를 최소화하고, 기하모델(geometric model)은 다항 2차식(polynomial 2 order), 영상 리샘플 방법(image resample method)은 최근린 내삽법(nearest neighbor interpolation)을 이용하여 기하보정을 실시하였다. 또한 영상의 강조(image enhancement)를 위하여 선형 대조 펼침(linear contrast stretch)을 실시하고, 또한 영상 필터링은 3x3 median 방법을 채택하여 영상을 처리하고자 한다.
무감독 및 감독분류 후 갯벌지형의 분광 특성을 가지는 영역에 대하여 지형 변화 탐지를 위해 해수면 및 육지와 갯벌을 분류하고 해당하는 각 영역마다 대응하는 식별자(region identifier)를 부여하고, 이 식별자가 부여된 영역과 인접하는 영역의 위치관계를 규명하여 위상관계를 설정한다.
무감독 분류는 영상에 대한 군집화(clustering)하는 기법으로 순차분류기법, K-means 군집 분류, ISODATA 기법, 그리고 Fuzzy C-means 군집 기법 등이 있다. 본 논문에서는 각 영상의 4번, 5번 밴드를 이용하여 ISODATA 기법에 기반하고 있으며(Guangxue 등, 2001) (Assefa, 2004) (정종철, 2002), 분류될 클래스를 60개로 하고, 최대 반복수를 6번으로 정하여 처리한다.
영역 간 화소들의 밴드별 DN 값에 대한 통계 자료(평균, 분산 등)를 이용하여 파악한 영상 간의 위상관계 중에서 인접관계가 확인된 영역 간 유사성을 검토한다. 만일에 두 영역이 유의 수준(significant level)을 만족하면, 두 영역을 통합하고, 그렇지 않으면 두 영역을 그대로 둔다.
본 연구에 사용될 위성영상은 최근 10여년간 획득한 Landsat 위성영상 자료 중, 조석표에 의하여 새만금 간석지의 저조위 시간과 위성영상 촬영 시간에 근접한 1989년 3월 22일 1996년 7월 31일, 2000년 3월 22일, 2000년 10월 30일 영상과 2002년 2월 14일의 것이 선택되었다. 이 영상들은 영상 전처리, 영상 분류(무감독, 감독)와 영상 통합 처리를 통해서 위성영상을 ERDAS IMAGINE 8.3(http://www.leica-geosystems.com)을 이용하여 처리하고 시공간적 변화를 영상 대해 영역별로 분류하고자 한다.

대상 데이터

95이다. 1, 2, 3, 4번 영상은 Landsat 5 TM 영상이고 5번은 Landsat 7 ETM+로 전술된 방법에 의해 기하보정 된 자료이다.
계절적 요인을 고려하여 탐사 전 4개월 동안 기후자료를 조사하였다. 2번과 4번 영상은 각각 7개와 18개의 태풍이 내습 후 관측되었다. 1번과 3번은 이전 4개월 동안 태풍의 영향이 없으며 5번은 1개의 영향을 받은 후 관측되었다.
Landsat 위성 영상이 오전 10시 반에서 오전 11시 사이를 이용하여 촬영되어진 것을 감안하여 조차와 관계에서 오전 11시에 연구 지역에서 가장 가까운 군산 외항 관측소의 자료를 이용한다. 위성 영상 1번의 조차가 104cm로 가장 높고, 5번이 44cm로 가장 낮다.
간석지의 시공간적 변화를 탐지하기 위한 응용영역으로 새만금 방조제 내해역의 군산시 옥구읍 어은리 일대와 김제시 진봉면 심포리 일대 간석지를 선택한다. 이 지역은 새만금 방조제 건설에 따라 지난 10여년 동안 토사의 퇴적 및 침식으로 간석지 지형의 변형이 심하게 일어나고 있다.
본 연구에 사용될 위성영상은 최근 10여년간 획득한 Landsat 위성영상 자료 중, 조석표에 의하여 새만금 간석지의 저조위 시간과 위성영상 촬영 시간에 근접한 1989년 3월 22일 1996년 7월 31일, 2000년 3월 22일, 2000년 10월 30일 영상과 2002년 2월 14일의 것이 선택되었다. 이 영상들은 영상 전처리, 영상 분류(무감독, 감독)와 영상 통합 처리를 통해서 위성영상을 ERDAS IMAGINE 8.
새만금 방조제 1991년 11월 28일에 착공되었다. 1번 영상은 축조되기 이전의 새만금 연안을 탐사한 것이다.
연구에 이용된 위성 영상이 촬영되기 전 4개월 동안의 강수량을 만경강 상류인 전주 지역에서 관측한 자료이다. 사용된 영상의 강수량 중 4번 영상의 8월이 428.
연구의 공간적 범위는 갯벌의 지형 변화와 퇴적 및 침식 작용등이 활발히 진행되어 나타나는 새만금 간척지역이다. 이 새만금 간척지역은 행정적으로 전라북도 군산, 김제와 부안의 18개 읍.

이론/모형

영상의 전처리는 TM좌표를 기준으로 하는 1:25,000 수치지도와 본 연구에 이용될 5개의 위색합성(false color composite) 위성영상에 대응하는 30개 GCP를 일치시켜 오차(RMSE:root mean square error)를 최소화하고, 기하모델(geometric model)은 다항 2차식(polynomial 2 order), 영상 리샘플 방법(image resample method)은 최근린 내삽법(nearest neighbor interpolation)을 이용하여 기하보정을 실시하였다. 또한 영상의 강조(image enhancement)를 위하여 선형 대조 펼침(linear contrast stretch)을 실시하고, 또한 영상 필터링은 3x3 median 방법을 채택하여 영상을 처리하고자 한다.

성능/효과

그림 4(c)와 그림 4(a),(b)에서 B영역은 1996년 7월 31일 영상에서 해수면의 면적이 증가함을 보이고 있는데, 영상 관측 전 4개월 동안의 여름철 누적 강수량이 표 1에서와 같이 667.2mm이었으며, 관측 1개월 전의 강수량 401.7mm로 많은 강수량을 보이고 있다. 그림 4(c)와 그림 4(a)(b)에서 2000년 10월 30일에 탐사 관측된 영상은 B영역에서 해수 면적이 급격히 넓어지고 있는데, 탐지 영상의 관측 전 4개월 동안의 최대 강수량과 누적 강수량이 연구에 이용된 영상들과 비교할 때 각각 최고 99.
Landsat TM 영상의 밴드별 특성은 모든 집단이 상대적으로 단파인 가시영역의 1,2,3 밴드에서 휘도값이 높고, 편차가 적으며, 장파 영역인 밴드 4번과 5번에서 휘도값이 낮고 편차가 크게 나타난다. 간석지의 지형 분류를 위한 특성에서 밴드 4번과 밴드 5번이 변별력 높고, 바다와 간석지의 경계를 구분하는데 밴드 4번이 우수하며, 그리고 육지와 간석지의 경계는 밴드 5번이 적합함을 그림 3에서와 같이 알 수 있다.
본 연구는 새만금 방조제 내해역 만경강 하구 심포항 인근 지역을 대상으로 새만금 방조제 축조에 따른 간석지 및 물골 지형의 퇴적 및 침식에 대한 시공간적 지형 변화를 위성영상의 DN 값의 특성을 통한 처리를 이용하여 표현하였다. 아울러 Landsat TM 7개의 band 중에서 밴드 4가 간석지와 해면의 구분, 그리고 밴드 5는 간석지에 대한 세부적인 지형의 분류에 이용하였으며, 시공간적 퇴적변화에 대한 영상처리에 효율적임이 밝혀졌다.
위성영상을 통한 분석 결과 조간대 및 얕은 지역의 시공간적 퇴적 우세 지역은 방조제가 축조되기 전에는 군산시 옥구읍 어은리 일대의 간석지가 많이 형성되어 있었으나, 방조제가 축조됨에 따라 방조제에 인접한 새만금 내측의 침식이 매우 우세함을 보인다. 결국 각 지역의 지형적 특성을 구체적으로 구분함으로써 간석지의 지형변화에 따른 검토는 간척 계획수립과 간척된 이후의 토지 이용에 매우 유용할 것으로 사료된다.

후속연구

위성영상을 통한 분석 결과 조간대 및 얕은 지역의 시공간적 퇴적 우세 지역은 방조제가 축조되기 전에는 군산시 옥구읍 어은리 일대의 간석지가 많이 형성되어 있었으나, 방조제가 축조됨에 따라 방조제에 인접한 새만금 내측의 침식이 매우 우세함을 보인다. 결국 각 지역의 지형적 특성을 구체적으로 구분함으로써 간석지의 지형변화에 따른 검토는 간척 계획수립과 간척된 이후의 토지 이용에 매우 유용할 것으로 사료된다.
새만금 방조제 건설이라는 인위적 영향에 대하여 해양 퇴적학적 현상을 규명하고 더 나아가 앞으로 전개될 퇴적환경변화를 예측하는 것이 필요하다. 이를 위하여 퇴적물의 분포특성 및 이동 변화를 파악하고자 한다.
향후 연구 방향은 이 간석지역의 지질의 분포를 위성영상을 통해 표현하고, 실측자료와의 상관관계를 다루고자 한다.

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	영상의 무감독 분류란 무엇인가?	무감독 분류는 영상에 대한 군집화(clustering)하는 기법으로 순차분류기법, K-means 군집 분류, ISODATA 기법, 그리고 Fuzzy C-means 군집 기법 등이 있다. 본 논문에서는 각 영상의 4번, 5번 밴드를 이용하여 ISODATA 기법에 기반하고 있으며(Guangxue 등, 2001) (Assefa, 2004) (정종철, 2002), 분류될 클래스를 60개로 하고, 최대 반복수를 6번으로 정하여 처리한다.
	본 연구가 새만금 방조제 건설의 인위적 영향에 대해 해양 퇴적학적 현상 규명 및 퇴적환경변화를 예측하기 위해 수행한 것은 무엇인가?	새만금 방조제 건설이라는 인위적 영향에 대하여 해양 퇴적학적 현상을 규명하고 더 나아가 앞으로 전개될 퇴적환경변화를 예측하는 것이 필요하다. 이를 위하여 퇴적물의 분포특성 및 이동 변화를 파악하고자 한다. 또한 갯벌의 퇴적상, 퇴적작용 및 지형 특성 등을 위성영상을 통하여 모니터링하여 침식/퇴적/이동에 대한 예측모델을 구축하고, 정밀 위성영상자료 분석을 통하여 장기적이고 광역적인 간석지 퇴적환경 변화를 파악하고자 한다.
	기존의 위성영상을 처리하기 위해 사용하는 분류기법으로 무엇이 있는가?	기존의 위성영상을 처리하기 위한 분류 기법은 평형육면체기법(PPL: parallel-piped classif ication), 최소거리 기법(MDC: minimum distance classification), 최대우도법(MLC: maximum likelihood classification) 등의 감독 분류기법과 순차군집분류기법, K-Means 군집 분류 기법, ISODATA 기법(interactive self organizing data analysis technique), 그리고 Fuzzy C-means 군집 기법 등의 무감독 분류 기법이 있다. 영상 분할 기법은 경계 기반 영상분할과 영역 기반 영상분할로 나누어진다(Fjortoft, 1998).

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

다중시기 위성영상을 이용한 새만금 방조제 내측 해수면에 의한 심포항 연안의 간석지 지형 변화 탐지
Monitoring of the Changes of Tidal Land at Simpo Coast with Sea Surface inside Saemangeum Embankment Using Multi-temporal Satellite Image 원문보기

초록
AI-Helper

Abstract ▼ AI-Helper

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

제안 방법

대상 데이터

이론/모형

성능/효과

후속연구

질의응답

이 논문을 인용한 문헌

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

원문 보기

원문 URL 링크

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

연합인증

다중시기 위성영상을 이용한 새만금 방조제 내측 해수면에 의한 심포항 연안의 간석지 지형 변화 탐지 Monitoring of the Changes of Tidal Land at Simpo Coast with Sea Surface inside Saemangeum Embankment Using Multi-temporal Satellite Image 원문보기

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

Abstract ▼ AI-Helper

주제어

AI 본문요약 엑셀 다운로드 AI-Helper

문제 정의

제안 방법

대상 데이터

이론/모형

성능/효과

후속연구

질의응답

이 논문을 인용한 문헌

저자의 다른 논문 :

이홍로 (20)

관련 콘텐츠

원문 보기

원문 URL 링크

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

다중시기 위성영상을 이용한 새만금 방조제 내측 해수면에 의한 심포항 연안의 간석지 지형 변화 탐지
Monitoring of the Changes of Tidal Land at Simpo Coast with Sea Surface inside Saemangeum Embankment Using Multi-temporal Satellite Image 원문보기

초록
AI-Helper

AI 본문요약
AI-Helper