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문제 정의
- 본 연구는 한국해양수산개발원 수산업관측센터의 “위성영상 정밀기하보정 및 김.어류 양식어장 판독”, 한국해양연구원 기본연구사업 “하구역의 관리 및 기능 회복 기술 개발”의 일환으로 수행되었다. 마지막으로, 논문심사 과정에서 많은 조언을 해주신 익명의 심사위원 분들께 감사드립니다.
- 본 연구에서는 김양식장을 대상으로 2005년 1월 19일부터 4월 1일까지 얻어진 위성영상을 이용하여 김양장의 시설량을 산출하는 것을 목표로 하였다. 구체적으로는 다음과 같은 연구 내용이 수행되었다.
- 시설책 수의 산정은 시설물의 내부 시설밀도에 의하여 결정된다. 본 연구에서는 현장조사에서 얻어진 시설 밀도정보를 이용하여, 기준책 규격으로 환산하여 시군별로 시설량을 조사하였다. 각 지역별로 실제 시설 규격에 차이가 있고 (그물폭이 1.
제안 방법
- 10 m의 해상도를 갖고 있는 SPOT-5 다중분광 영상을 사용하여, 김 양식장 추출 및 시설량 산출을 실시하였고, 김양^어장 데이터베이스와의 비교를 통해 준법시설량의 조사를 실시하였다. 추출 확률을 높이기 위하여, 3밴드 영상의 분광특성을 이용한 밴드차, 형태학적 처리, Canny 에 지 탐지, 레이블링 등을 사용하였으며, 여기서 제안된 추출기법은 양식장을 추출하는 데 효과적이었다.
- 본 연구에서는 현장조사에서 얻어진 시설 밀도정보를 이용하여, 기준책 규격으로 환산하여 시군별로 시설량을 조사하였다. 각 지역별로 실제 시설 규격에 차이가 있고 (그물폭이 1.8 m,2.0 m, 2.2 m, 2.4 m 등으로 다양), 또한 단순 면적 산출로는 정확한 시설량 판독이 불가능하기 때문에 현지 조사를 통하여 파악된 김양^장 시설 종류에 따라 시설량을 산출하였다.
- 국립지리원에서 제작한 1/5,000수치지도를 기준으로 SPOT-5 위성영상의 좌표 보정 및 정밀기하 보정을 수행하였다. 수치 지형도는 먼저 위성영상의 좌표 보정을 위하여 수치지형도에서 도로 관련 요소들을 추출하고 이를 위성영상의 좌표 보정을 위한 지상기준점(GCP) 자료로 사용하였다.
- 수치 지형도는 먼저 위성영상의 좌표 보정을 위하여 수치지형도에서 도로 관련 요소들을 추출하고 이를 위성영상의 좌표 보정을 위한 지상기준점(GCP) 자료로 사용하였다. 또한, 수치 지형도를 통해 제작된 수치표고 모델을 이용하여 고도값 보정을 포함하는 정밀기하 보정을 수행하였다.
- 우선 위성영상의 결과를 향상시키기 위하여, 연안 김 양식장의 시설현장 조사 및 현장 데이터베이스 구축을 실시하였다. 또한, 위성영상의 해석을 효율적으로 수행하여 작업자에 의한 오차를 최소한으로 하고, 짧은 시간 내에 시설량을 산출하기 위한 자동 추출 알고리듬을 적용하였다. 마지막으로 인공위성 영상에 의해 얻어진 시설 현황을 지역별로 분석하고, 정부로부터 받은 허가시설량과 비교하였다.
- 또한, 위성영상의 해석을 효율적으로 수행하여 작업자에 의한 오차를 최소한으로 하고, 짧은 시간 내에 시설량을 산출하기 위한 자동 추출 알고리듬을 적용하였다. 마지막으로 인공위성 영상에 의해 얻어진 시설 현황을 지역별로 분석하고, 정부로부터 받은 허가시설량과 비교하였다.
- 본 연구에서는 연안의 전체 김양장의 시설 현황을 조사하기 위하여, 10 m의 해상도를 갖고 있는 SPOT-5의 다중분광 영상을 주로 사용하였으나, 판독을 위하여 PAN영상(2.5 이의 해상도)도 이용하였다. 우선 위성영상의 결과를 향상시키기 위하여, 연안 김 양식장의 시설현장 조사 및 현장 데이터베이스 구축을 실시하였다.
- 국립지리원에서 제작한 1/5,000수치지도를 기준으로 SPOT-5 위성영상의 좌표 보정 및 정밀기하 보정을 수행하였다. 수치 지형도는 먼저 위성영상의 좌표 보정을 위하여 수치지형도에서 도로 관련 요소들을 추출하고 이를 위성영상의 좌표 보정을 위한 지상기준점(GCP) 자료로 사용하였다. 또한, 수치 지형도를 통해 제작된 수치표고 모델을 이용하여 고도값 보정을 포함하는 정밀기하 보정을 수행하였다.
- 양식업 면허권이 등록되어 있는 65개 지자체에 대해서 양식어 장 관련 면허대장 및 어장도를 입수하여, 이를 기반으로 오류 분석 및 어장도 DB를 구축하였다.
- 양식장의 시설량을 정확하게 판독하기 위해서는 현지 조사를 통해 지역별 양^장 유형과 규격을 파악하고, 이 자료를 토대로 표준화된 방식을 통해 양식장의 시설량을. 판독하여야 한다.
- 양식장의 추출은 위성영상의 분광특성을 이용함과 동시에 육안식별을 병행하여 수행하였다. 이 과정에서, 영상의 분광특성에 의한 3개 밴드(밴드1: 0.
- 판독하여야 한다. 여기서는, 김 양식 어장의 시설면적을 산출한 후, 기준책 규격으로 환산하여 시군별로 시설량을 판독하였다.
- 5 이의 해상도)도 이용하였다. 우선 위성영상의 결과를 향상시키기 위하여, 연안 김 양식장의 시설현장 조사 및 현장 데이터베이스 구축을 실시하였다. 또한, 위성영상의 해석을 효율적으로 수행하여 작업자에 의한 오차를 최소한으로 하고, 짧은 시간 내에 시설량을 산출하기 위한 자동 추출 알고리듬을 적용하였다.
- 처리된 SPOT-5 위성영상자료에서 양식장을 추출하고 그 시설량을 산출하는 작업을 실시하였다. 이 결과를 어장도 와 중첩하여 비교하였다. 시설책 수의 산정은 시설물의 내부 시설밀도에 의하여 결정된다.
- 양식장의 추출은 위성영상의 분광특성을 이용함과 동시에 육안식별을 병행하여 수행하였다. 이 과정에서, 영상의 분광특성에 의한 3개 밴드(밴드1: 0.49-0.61 gm, 밴드2: 0.61-0.68 gm, 밴드3: 0.78-0.89 um)의 상호 차이를 이용하여 밴드차(Band difference) 영상을 만든 후, 두 가지 방법(형태학적 처리 기법 및 Canny 에지 탐 지기법)£로 각각 처리를 하고, 두 결과를 합성하는 양^장 탐지 알고리듬을 적용하였다. 현지 조사를 통해 조사된 자료들은 위성영상에서 계산된 책수, , 책 '면적 등과 조합하여 양식장을 추출하였다.
- 이처럼, 대부분 수확이 이루어지거나, 김이 물에 잠긴 경우라면 그 시설면적의 상당 부분이 위성에 감지되지 못한다는 것을 증명한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 추가로 에지탐지를 이용하였다.
- 처리된 SPOT-5 위성영상자료에서 양식장을 추출하고 그 시설량을 산출하는 작업을 실시하였다. 이 결과를 어장도 와 중첩하여 비교하였다.
- 10 m의 해상도를 갖고 있는 SPOT-5 다중분광 영상을 사용하여, 김 양식장 추출 및 시설량 산출을 실시하였고, 김양^어장 데이터베이스와의 비교를 통해 준법시설량의 조사를 실시하였다. 추출 확률을 높이기 위하여, 3밴드 영상의 분광특성을 이용한 밴드차, 형태학적 처리, Canny 에 지 탐지, 레이블링 등을 사용하였으며, 여기서 제안된 추출기법은 양식장을 추출하는 데 효과적이었다.
- a는 Band 2와 Band 3의 합 영상에대한 최소치, 0는 Band 3와 Band 1의 차영상에 대한 최소치, y는 식(1)의 두 번째 항의 최대 값이 255를 넘지 않도록 하는 정수값 이다. 픽셀포맷은 1바이트로 하여, 데이터 처리 속도가 빠르도록 하였다.
- 89 um)의 상호 차이를 이용하여 밴드차(Band difference) 영상을 만든 후, 두 가지 방법(형태학적 처리 기법 및 Canny 에지 탐 지기법)£로 각각 처리를 하고, 두 결과를 합성하는 양^장 탐지 알고리듬을 적용하였다. 현지 조사를 통해 조사된 자료들은 위성영상에서 계산된 책수, , 책 '면적 등과 조합하여 양식장을 추출하였다.
대상 데이터
- 김양^장 시설 현황을 조사하기 위하여 연안에 대하여 공간 해 상도 2.5 m인 SPOT-5 흑백 영상과 공간 해상도 10 m인 SPOT-5 다 중분광모드영상(Full scene 12장, 1/2 scene 2장, 1/4 scene 4장)을 2005년 1월 19일에서 4월 1일까지 촬영하였다 (Fig. 2, Table 1).이 시기는, 김 생산이 절정을 이루는 1-2월을 중심으로 고려된 것이다.
- 이 시기는, 김 생산이 절정을 이루는 1-2월을 중심으로 고려된 것이다. 대상지역은 경기, 충남, 전북, 전남, 부산지역 등 이다.
이론/모형
- Canny 에지탐지기법을 Fig. 7의 (a) 영상에 적용하여 양^장의 경계선을 추출하였다. 여기에서 얻어진 경계선이 폐곡선인 영역에 대해서는 검정색으로 채워 양식장 후보 객체로 정하였다 (Fig.
- 두 번째 방법에서는, Canny 에지 탐지기법(Canny[1986])을 적용한다. 일반적으로 사용되는 Sobel 에지탐지기법은 기울기(gradient)의 최대값을 사용하는 데 반해, Canny 기법은 가우스 필터를 사용해서 기울기를 정하고 최대와 최소의 임계치를 이용하여 강하거나 약한 에지를 동시에 추출하는 것이 가능하다.
- 첫 번째 방법에서는, 오츠의 방법(Otsu[1979])으로 얻어진 임계치를 이용하여 2차 화상을 생성하고, 형태학적 처리 기법인 팽창과 침식(Haralick & Shapiro] 1992])을 적용한다. Fig.
성능/효과
- 본 연구는, 광학 영상에 대한 양장 탐지기법을 적용한 것으로, 그 탐지정도는 양식장 시설의 광 특성에 의존한다고 할 수 있다. 그러나 구름의 영향이 없는데이터를 취득하는 데 많은 어려움이 있으며, 3-4개 밴드만을 이용해서 수면에 잠겨있는 양^장의 시설을 추출하는 데 한계가 있다.
- 지역별 시설량 산출 결과를 면허시설량과 비교를 하였으며, 실제 시설량은 676, 749책(柵)으로, 면허시설량 572, 745 책보다 다소 많아 면허시설량을 초과하여 시설한 것으로 조사되었다. 이와 같은 양^장 시설 현황조사 결과는, 정부에서 전체 생산량을 조절할 수 있게 하여 안정적인 시장가격을 유지하는 데 도움이 될 수 있을 것이다.
후속연구
- 그러나 구름의 영향이 없는데이터를 취득하는 데 많은 어려움이 있으며, 3-4개 밴드만을 이용해서 수면에 잠겨있는 양^장의 시설을 추출하는 데 한계가 있다. 따라서 기상의 영향을 받지 않는 SAR (합성개구레이 데를 이용하면 양식장의 네트와 지주대 탐지에 효과적일 것으로 기대한다.
- 지역별 시설량 산출 결과를 면허시설량과 비교를 하였으며, 실제 시설량은 676, 749책(柵)으로, 면허시설량 572, 745 책보다 다소 많아 면허시설량을 초과하여 시설한 것으로 조사되었다. 이와 같은 양^장 시설 현황조사 결과는, 정부에서 전체 생산량을 조절할 수 있게 하여 안정적인 시장가격을 유지하는 데 도움이 될 수 있을 것이다. 또한, 대부분 면허 지내 시설비율이 적었으며 준법시설 비율은 52.
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