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문제 정의
- 인공위성에서 관측되는 스펙트럼은 실제 해수 속에서 반사된 광이 해수를 통과하여 나오면서 왜곡이 발생된 이후의 값이기 때문에 실제 반사도 값과는 차이를 갖게 된다. 따라서 본 연구에서는 실질적인 차이의 정도를 파악하기 위하여 수중 스펙트럼과 표층 위에서의 스펙트럼을 모두 관측하여 비교하였다. 그 결과 지표 별로 파장에 따라 감쇄되는 정도가 다르게 나타나는 것을 알 수 있었다.
- 매우 맑은 해역에서도 해수를 통과하면서 광량이 많이 줄거나 왜곡되는 현상이 발생하기 때문에 정량적으로 감쇄되거나 왜곡되는 정도를 알아야 한다. 따라서 본 연구에서는 해저면 대상물에 대한 수중 스펙트럼과 표층 스펙트럼 모두를 동일 대상물에 대하여 측정하여 비교하였다. 수중 및 표층 스펙트럼 비교를 위한 광학 측정의 경우 수중에서는 대상물 10 cm 위에서, 표층위에서는 표층 10 cm 위와 1 m 위의 총 3가지 방법을 이용하였다(Fig.
- 2006), 수심자료를 추가적으로 이용(Reigl and Purkis 2005)하는 등의 추가 분석을 실시함으로써 오차율을 줄이려는 시도가 있었다. 본 연구에서는 이러한 기존의 감독분류법의 한계를 극복하고자 객체 기반의 영상 분류 방법을 고해상도 영상에 적용하여 열대해역 서식환경 분류도를 작성하고자 한다. 이를 위하여 우선 연구지역의 다양한 지표들(산호, 잘피, 산호사 등)에 대한 스펙트럼 조사를 실시하여 스펙트럼 특성을 파악하고, 이를 바탕으로 높은 공간해상도를 갖는 IKONOS 위성영상(1 m resolution)과 국내 고해상도 광학위성인 Kompsat-2 자료(4 m resolution)를 이용하여 연안 산호초 지역에 대해 미세한 서식 환경 분포도를 작성하여 서식환경변화를 모니터링 하고자 한다.
제안 방법
- 2008년 현장관측을 통해 얻어진 36개 정점에서의 지표 데이터베이스 자료를 기반으로 분류된 영상의 정확도 검증을 실시하였다. 정확도 검증용 자료가 2008년에 실시된 현장관측 값이기 때문에 2000년에 얻어진 IKONOS 영상의 정확도를 검증하기에는 시간차가 많은 듯하여 2008년에 획득된 Kompsat-2 영상만 정확도 검증을 실시하였다.
- 영상 분류를 위한 사전 연구로서 각각의 지표 특성 별 반사도 스펙트럼을 측정하여 비교하였으며, 변화가 많은 연안 해역을 중심으로 서식환경 변화를 알아보기 위하여 2000년 12월 5일의 IKONOS 위성영상과 2008년 9월 16일의 Kompsat-2 위성영상을 이용하여 서식환경 분포도를 작성하였다. IKONOS와 Kompsat-2는 각각 1, 4 m 해상도를 갖는 고해상도 위성영상으로서 기존의 화소 기반의 영상분류 방법으로 분류하기에 한계가 있기 때문에 객체기반의 영상 분류 방법을 이용하여 분석하였다. 서식환경 분포도를 이용하여 각 지표의 면적 변화를 비교하여 본 결과 잘피 지역이 약 8% 정도 증가하였고, 산호 지역은 약 6% 정도 감소된 것을 알 수 있었다.
- 2007년에는 6월 12~24일 동안 웨노섬을 중심으로 외해역과 내해역의 여러 환경에서의 해수반사도 값을 23개 정점에서 관측하였고, 2008년에는 8월 28일~9월 4일 동안 북동쪽 산호초 지역을 중심으로 100 m 간격의 격자 형태로 총 98개 정점에서 수심 측정, 지표특성 파악 및 수중카메라 촬영을 실시하여 환경정보를 획득하였다. 그리고 추가적으로 각종 산호, 잘피, 산호사 등의 대표적인 지표에 대해서 광학 특성을 알아보기 위하여 반사도 값을 측정하였다.
- 위성에서 얻어지는 해수 반사도 값을 현장에서 측정하기 위하여 ASD 광학장비를 이용하여 350~2,500 nm 범위에서 1 nm 간격으로 해수 표면에서의 총수출광량(Total water leaving radiance, LwT), 태양에서의 총 반구상으로 내려오는 총광량(Downwelling irradiance, Ed)을 관측하였고, 총 수출광량 값에서 대기에 의한 영향을 제거하기 위하여 대기에 의한 광량(sky radiance, Lsky)을 관측하였다. 또한 수심이 얕고 매우 맑은 해역의 특성 상 해수면 바닥의 지표들이 표층 밖에서도 뚜렷이 보이기 때문에 해저면 반사도 측정도 실시하였다. 해저면 반사도 자료 획득을 위해서 ASD 광학 장비에 15 m 길이의 방수 광케이블을 연결하여 측정하였다.
- 반사도 측정은 ASD(Analytical Spectral Devices) 사의 휴대용 분광측정기(spectroradiometer)인 FieldSpec® 3 모델(이하 ASD)을 이용하여 각 지표별 수중 및 표층 위에서의 스펙트럼 특성을 측정하였다.
- 반면에 산호류의 피크 값들은 작아지긴 했지만 사라지지는 않았다. 보다 정확한 비교를 위해 잘피와 경산호류인 Porites nigrescens의 표층/수중 스펙트럼의 감소율을 계산하였다(Fig. 3f). 감소율이 파장에 따라 다르게 나타나고 있음을 확인할 수 있었다.
- 이렇게 작은 단위의 객체로 나누어진 영상을 각 객체의 화소 값과 상호 관계 등을 이용하여 영상 분류를 실시하였다. 분류 지표는 천해지역의 산호(shallow coral), 산호(coral), 깊은 수심의 산호(deep coral), 모래(sand), 모래와 잘피(sand + seagrass), 잘피(seagrass), 큰 잘피(large seagrass), 암석(rock), 깊은 바다(deep sea)의 9개로 구성하였다.
- 따라서 본 연구에서는 해저면 대상물에 대한 수중 스펙트럼과 표층 스펙트럼 모두를 동일 대상물에 대하여 측정하여 비교하였다. 수중 및 표층 스펙트럼 비교를 위한 광학 측정의 경우 수중에서는 대상물 10 cm 위에서, 표층위에서는 표층 10 cm 위와 1 m 위의 총 3가지 방법을 이용하였다(Fig. 2).
- 현장 조사 결과 연구지역은 크게 산호, 잘피, 산호사, 맹그로브로 구성된 연안 해역과 맑은 CASE-I water 성격을 띠는 외해역으로 이루어져있음을 알 수 있었다. 영상 분류를 위한 사전 연구로서 각각의 지표 특성 별 반사도 스펙트럼을 측정하여 비교하였으며, 변화가 많은 연안 해역을 중심으로 서식환경 변화를 알아보기 위하여 2000년 12월 5일의 IKONOS 위성영상과 2008년 9월 16일의 Kompsat-2 위성영상을 이용하여 서식환경 분포도를 작성하였다. IKONOS와 Kompsat-2는 각각 1, 4 m 해상도를 갖는 고해상도 위성영상으로서 기존의 화소 기반의 영상분류 방법으로 분류하기에 한계가 있기 때문에 객체기반의 영상 분류 방법을 이용하여 분석하였다.
- 우리나라와 환경 특성이 많이 다른 열대해역의 서식환경에 대해서 고해상도 위성영상을 이용하여 서식 환경 변화를 비교 분석하였다. 이를 위해서 한남태평양연구센터가 위치해 있는 축 라군의 웨노 섬을 주변으로 2007년, 2008년 2회에 걸친 현장조사를 실시하였다.
- 3 모델(이하 ASD)을 이용하여 각 지표별 수중 및 표층 위에서의 스펙트럼 특성을 측정하였다. 위성에서 얻어지는 해수 반사도 값을 현장에서 측정하기 위하여 ASD 광학장비를 이용하여 350~2,500 nm 범위에서 1 nm 간격으로 해수 표면에서의 총수출광량(Total water leaving radiance, LwT), 태양에서의 총 반구상으로 내려오는 총광량(Downwelling irradiance, Ed)을 관측하였고, 총 수출광량 값에서 대기에 의한 영향을 제거하기 위하여 대기에 의한 광량(sky radiance, Lsky)을 관측하였다. 또한 수심이 얕고 매우 맑은 해역의 특성 상 해수면 바닥의 지표들이 표층 밖에서도 뚜렷이 보이기 때문에 해저면 반사도 측정도 실시하였다.
- 처음 단계는 객체화(Segmentation)로써 영상을 객체(object)라는 동일한 성격을 갖는 작은 segment로 나누는 작업을 실시하였다. 이렇게 작은 단위의 객체로 나누어진 영상을 각 객체의 화소 값과 상호 관계 등을 이용하여 영상 분류를 실시하였다. 분류 지표는 천해지역의 산호(shallow coral), 산호(coral), 깊은 수심의 산호(deep coral), 모래(sand), 모래와 잘피(sand + seagrass), 잘피(seagrass), 큰 잘피(large seagrass), 암석(rock), 깊은 바다(deep sea)의 9개로 구성하였다.
- 본 연구에서는 이러한 기존의 감독분류법의 한계를 극복하고자 객체 기반의 영상 분류 방법을 고해상도 영상에 적용하여 열대해역 서식환경 분류도를 작성하고자 한다. 이를 위하여 우선 연구지역의 다양한 지표들(산호, 잘피, 산호사 등)에 대한 스펙트럼 조사를 실시하여 스펙트럼 특성을 파악하고, 이를 바탕으로 높은 공간해상도를 갖는 IKONOS 위성영상(1 m resolution)과 국내 고해상도 광학위성인 Kompsat-2 자료(4 m resolution)를 이용하여 연안 산호초 지역에 대해 미세한 서식 환경 분포도를 작성하여 서식환경변화를 모니터링 하고자 한다.
- 산호 서식 환경의 미세한 분포 특성상 보다 좁은 간격의 많은 샘플링이 필요하다. 적은 자료를 이용한 정확도 검증이기는 했지만 비교적 높은 수준의 일치 결과를 얻었다고 판단되기 때문에 결과로 얻어진 두 시기의 분류 영상을 이용하여 서식 환경 변화를 분석하였다.
- 반면에 산호초 경계 지역에 위치하는 산호의 면적은 많이 줄어들었다. 정량적 비교를 위하여 각 영상별로 지표별 점유 면적과 백분율을 계산하여 보았다(Table 2). 긴잘피 밀집 지역의 경우 전체적으로 8% 증가된 것을 알 수 있다.
- 2008년 현장관측을 통해 얻어진 36개 정점에서의 지표 데이터베이스 자료를 기반으로 분류된 영상의 정확도 검증을 실시하였다. 정확도 검증용 자료가 2008년에 실시된 현장관측 값이기 때문에 2000년에 얻어진 IKONOS 영상의 정확도를 검증하기에는 시간차가 많은 듯하여 2008년에 획득된 Kompsat-2 영상만 정확도 검증을 실시하였다. Table 1은 정확도 검증의 결과로서 전체 정확도는 72.
- 추가적으로 산호의 서식환경에 큰 영향을 미치는 요소 중의 하나인 수심을 알기 위하여 각 정점 별로 Speedtech사의 휴대용 음파 수심측정기(SM-5 모델)를 이용하여 수심 정보를 획득하였고 영상 분류 결과의 확인 및 검증을 위해 모든 정점에서 수중카메라를 이용하여 표층 바로 아래에서의 해저면에 대한 수중촬영을 실시하였다.
- 또한 수심이 얕고 매우 맑은 해역의 특성 상 해수면 바닥의 지표들이 표층 밖에서도 뚜렷이 보이기 때문에 해저면 반사도 측정도 실시하였다. 해저면 반사도 자료 획득을 위해서 ASD 광학 장비에 15 m 길이의 방수 광케이블을 연결하여 측정하였다. 매우 맑은 해역에서도 해수를 통과하면서 광량이 많이 줄거나 왜곡되는 현상이 발생하기 때문에 정량적으로 감쇄되거나 왜곡되는 정도를 알아야 한다.
대상 데이터
- 현장조사는 2007년과 2008년 두 번에 걸쳐 수행되었다. 2007년에는 6월 12~24일 동안 웨노섬을 중심으로 외해역과 내해역의 여러 환경에서의 해수반사도 값을 23개 정점에서 관측하였고, 2008년에는 8월 28일~9월 4일 동안 북동쪽 산호초 지역을 중심으로 100 m 간격의 격자 형태로 총 98개 정점에서 수심 측정, 지표특성 파악 및 수중카메라 촬영을 실시하여 환경정보를 획득하였다. 그리고 추가적으로 각종 산호, 잘피, 산호사 등의 대표적인 지표에 대해서 광학 특성을 알아보기 위하여 반사도 값을 측정하였다.
- 산호 서식환경 분포도 작성을 위해 2000년 12월 5일에 얻어진 IKONOS 영상과 2008년 9월 16일에 얻어진 Kompsat-2 영상을 사용하였다. IKONOS 영상은 1 m 해상도로 재처리(Pan sharpening) 된 가시광선 영역의 3 밴드로 구성된 영상을 사용하였고, Kompsat-2 영상은 4m 해상도의 가시광영역의 3 밴드와 근적외선 영역의 1 밴드로 이루어진 원 영상을 그대로 이용하였다. 각 영상은 기하보정과 방사보정을 실시한 후, 객체기반 영상분류법(Object-based classification)을 적용하여 분류를 실시하였다.
- 산호 서식환경 분포도 작성을 위해 2000년 12월 5일에 얻어진 IKONOS 영상과 2008년 9월 16일에 얻어진 Kompsat-2 영상을 사용하였다. IKONOS 영상은 1 m 해상도로 재처리(Pan sharpening) 된 가시광선 영역의 3 밴드로 구성된 영상을 사용하였고, Kompsat-2 영상은 4m 해상도의 가시광영역의 3 밴드와 근적외선 영역의 1 밴드로 이루어진 원 영상을 그대로 이용하였다.
- 연구 지역의 환경은 크게 연안의 산호, 해조류, 산호사, 맹그로브 지역과 외해역의 깊은 바다로 나눌 수 있다. 해안가에 맹그로브가 분포하고 연안 reef의 끝 지역에는 산호가 서식하고 있다.
- 연구지역은 한남태평양연구센터가 위치하고 있는 마이크로네시아 연방국(Federated Stateds of Micronesia)의 축라군(Chuuk lagoon) 웨노(Weno) 섬 북동쪽 연안이다(Fig. 1). 축 라군은 괌에서 남동쪽으로 1,000 km 떨어진 곳에 위치하고 있으며, 남서태평양에서 가장 크게 형성된 라군이다.
- 우리나라와 환경 특성이 많이 다른 열대해역의 서식환경에 대해서 고해상도 위성영상을 이용하여 서식 환경 변화를 비교 분석하였다. 이를 위해서 한남태평양연구센터가 위치해 있는 축 라군의 웨노 섬을 주변으로 2007년, 2008년 2회에 걸친 현장조사를 실시하였다. 현장 조사 결과 연구지역은 크게 산호, 잘피, 산호사, 맹그로브로 구성된 연안 해역과 맑은 CASE-I water 성격을 띠는 외해역으로 이루어져있음을 알 수 있었다.
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현장관측
현장조사는 2007년과 2008년 두 번에 걸쳐 수행되었다. 2007년에는 6월 12~24일 동안 웨노섬을 중심으로 외해역과 내해역의 여러 환경에서의 해수반사도 값을 23개 정점에서 관측하였고, 2008년에는 8월 28일~9월 4일 동안 북동쪽 산호초 지역을 중심으로 100 m 간격의 격자 형태로 총 98개 정점에서 수심 측정, 지표특성 파악 및 수중카메라 촬영을 실시하여 환경정보를 획득하였다.
데이터처리
- 분류된 영상의 정확도 검증은 2008년 9월에 촬영된 Kompsat-2 영상에 대해서 2008년 8월에 얻어진 현장관측 값을 이용하여 실시하였다. 그 결과 72.
이론/모형
- IKONOS 영상은 1 m 해상도로 재처리(Pan sharpening) 된 가시광선 영역의 3 밴드로 구성된 영상을 사용하였고, Kompsat-2 영상은 4m 해상도의 가시광영역의 3 밴드와 근적외선 영역의 1 밴드로 이루어진 원 영상을 그대로 이용하였다. 각 영상은 기하보정과 방사보정을 실시한 후, 객체기반 영상분류법(Object-based classification)을 적용하여 분류를 실시하였다.
- 본 연구에서는 Definiens Imaging 사에서 개발한 객체 지향 이미지 분석 소프트웨어인 Definiens® Developer7을 사용하였다.
성능/효과
- (2003)은 세계 여러 곳의 산호 지역에 대해서 산호 서식 환경 분류를 위하여 1 m 해상도를 갖는 고해상도 위성영상인 IKONOS 10개 영상을 이용해서 분석하였다. 30 m 해상도를 갖는 Landsat-7 ETM+ 위성영상을 이용한 분석결과와 비교해본 결과 고해상도의 IKONOS 영상이 상대적으로 높은 정확도를 보이는 것을 확인하였다. 이와 같이 산호 지역 분석에 있어서 공간해상도의 영향이 크기 때문에 해상도가 높은 IKONOS나 Quickbird 등의 위성영상을 이용한 산호지역 분석이 많이 이루어지고 있다(Mumby et al.
- 전체적인 형태는 400 nm에서 550 nm 구간은 증가하다가 550 nm 이후에는 감소하는 형태이다. 575, 600, 650 nm에서 작은 피크 값을 보이고 700 nm에서 큰 피크를 보이며 800 nm 근처에서도 작은 피크 값을 보였다. 3가지 산호종이 비슷한 특징을 보였으며, 이는 Hochberg et al.
- 각 지표에 대해 스펙트럼의 차이를 알아보기 위하여 산호, 잘피, 맹그로브 그리고 외해역의 깊은 바다 지역에 대해서 해수 스펙트럼을 측정하여 비교한 결과, 각 지표별로 피크 파장대와 파장 간의 경사도 값 등의 구분되는 특성이 있음을 알 수 있었다(Fig. 3). Fig.
- 분류된 영상의 정확도 검증은 2008년 9월에 촬영된 Kompsat-2 영상에 대해서 2008년 8월에 얻어진 현장관측 값을 이용하여 실시하였다. 그 결과 72.22%의 전체정확도를 얻을 수 있었다. 적은 검증 자료의 이용, 넓은 현장 자료의 샘플링 간격 등의 이유로 그리 높은 정확도를 얻진 못했다.
- 따라서 본 연구에서는 실질적인 차이의 정도를 파악하기 위하여 수중 스펙트럼과 표층 위에서의 스펙트럼을 모두 관측하여 비교하였다. 그 결과 지표 별로 파장에 따라 감쇄되는 정도가 다르게 나타나는 것을 알 수 있었다. 특히 경산호와 잘피의 수중 스펙트럼 경우 근적외선 영역에서 많은 차이를 보였지만 표층위로 올라오면서 감쇠되는 정도가 다르면서 근적외선 영역에서의 차이가 감쇠되어 비슷한 값을 갖게 되었으며 그에 따라서 산호와 잘피의 분류에 어려움이 있었다.
- 4의 두 결과 영상에서 알 수 있듯이 산호사 지역이 잘피 등의 해조류로 많이 변화되었다. 또한 육상 쪽으로 갈수록 존재하는 기존의 잘피 지역이 더 넓어졌고 긴잘피 지역이 눈에 띄게 늘어난 것을 확인할 수 있었다. 반면에 산호초 경계 지역에 위치하는 산호의 면적은 많이 줄어들었다.
- 산호의 경우 400~550 nm 구간은 낮은 값을 보이면서 증가하다가 550 nm 이후에 감소하는 형태가 일반적이었다. 본 연구에서 획득된 3개의 산호종들(Porites nigrescens, Montipora digita, Cladiella sp.)은 모두 575, 600, 650 nm에서 작은 피크 값을 보였고, 700 nm에서 큰 피크를 그리고 800 nm에서 작은 피크 값을 나타냈다. 잘피의 경우에는 경산호 종인 Porites nigrescens와 매우 유사한 반사도 스펙트럼 형태를 가지고 있었는데, 이런 이유로 몇몇 산호 지역이 잘피와 상호 오분류되는 현상이 나타났다.
- 또한 고해상도 영상을 이용하여 영상분류를 할 경우에 해저면에서는 하나의 지표로 구성되어 있지만 표층에서의 파도나 경사도면 등에 의한 태양 반사도 차이 등의 이유로 다른 지표로 분류되는 오류가 발생될 수 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점은 객체지향 영상분류 방법을 사용함으로써 어느 정도 효과적으로 제거할 수 있었다.
- 외해역의 수심이 깊은 곳은 모두 CASE-I water 특성을 보이는 맑은 해역이었지만, 연안의 경우에는 맑은 해역과 탁한 해역으로 나누어져 있었다. 산호가 주를 이루는 해역은 대체적으로 맑은 해수 특성을 나타냈으나 육지 쪽으로 들어갈수록 잘피가 늘어나면서 유기물과 부유물질이 많아져 갈색의 해수색을 띄는 CASE-II water 특성을 보였다. 해안선에 맹그로브가 많이 서식하고 있는 연안 지역의 경우 맹그로브로 인해 발생된 유기물질들이 많이 생성되어 매우 탁한 해수 특성을 보이기도 하였다.
- IKONOS와 Kompsat-2는 각각 1, 4 m 해상도를 갖는 고해상도 위성영상으로서 기존의 화소 기반의 영상분류 방법으로 분류하기에 한계가 있기 때문에 객체기반의 영상 분류 방법을 이용하여 분석하였다. 서식환경 분포도를 이용하여 각 지표의 면적 변화를 비교하여 본 결과 잘피 지역이 약 8% 정도 증가하였고, 산호 지역은 약 6% 정도 감소된 것을 알 수 있었다.
- 3% 증가로 큰 차이가 없었다. 전체적으로 산호와 산호사는 줄어든 반면, 잘피 지역이 늘어난 경향이 나타났다. 보다 정확한 모니터링을 위해서는 8년 동안 중간 시기에 얻어진 타 영상을 이용한 추가 분석이 요구되고, 다른 환경관측 자료와의 상호 비교가 필요할 것으로 판단된다.
- 감소율이 파장에 따라 다르게 나타나고 있음을 확인할 수 있었다. 전체적으로 잘피의 감소율이 경산호에 비해 크게 나타났다. 가시광 영역(400~700 nm)에서는 비슷한 패턴으로 감소하지만 근적외선 영역(700~900 nm)에서는 다른 패턴을 보였다.
- 3a and b)과 유사하게 나타났다. 특히 경산호 종인 Porites nigrescens와 매우 비슷한 스펙트럼 형태를 보이지만 수중 스펙트럼의 경우 근적외선 영역에서의 반사도 특성이 다른 것을 확인 할 수 있었다. 이러한 근적외선 영역에서의 다른 반사도 특성을 이용한다면 분류가 가능할 것으로 판단된다.
- 이를 위해서 한남태평양연구센터가 위치해 있는 축 라군의 웨노 섬을 주변으로 2007년, 2008년 2회에 걸친 현장조사를 실시하였다. 현장 조사 결과 연구지역은 크게 산호, 잘피, 산호사, 맹그로브로 구성된 연안 해역과 맑은 CASE-I water 성격을 띠는 외해역으로 이루어져있음을 알 수 있었다. 영상 분류를 위한 사전 연구로서 각각의 지표 특성 별 반사도 스펙트럼을 측정하여 비교하였으며, 변화가 많은 연안 해역을 중심으로 서식환경 변화를 알아보기 위하여 2000년 12월 5일의 IKONOS 위성영상과 2008년 9월 16일의 Kompsat-2 위성영상을 이용하여 서식환경 분포도를 작성하였다.
후속연구
- 이러한 문제를 해결하기 위해서는 초다분광 센서를 항공기에 탑재하여 관측함으로써 높은 분광 및 공간 해상도를 갖는 영상을 얻어 분석한다면 보다 좋은 결과를 얻을 수 있을 것으로 기대한다. 또한 추가적으로 맹그로브를 분류할 경우 육상의 다른 나무들과 구별이 힘들었는데 이러한 문제는 SAR 자료를 이용한다면 바다에서 자라는 맹그로브의 독특한 특성으로 인해 반사특성이 육상식물과 구분이 되어 분류 정밀도를 높일 수 있을 것으로 기대된다.
- 전체적으로 산호와 산호사는 줄어든 반면, 잘피 지역이 늘어난 경향이 나타났다. 보다 정확한 모니터링을 위해서는 8년 동안 중간 시기에 얻어진 타 영상을 이용한 추가 분석이 요구되고, 다른 환경관측 자료와의 상호 비교가 필요할 것으로 판단된다.
- 하지만 접근이 쉽지 않고 날씨의 영향을 많이 받으며 비용이 많이 드는 문제 등으로 인해 연구지역에서의 충분한 현장조사가 이루어지지 못했기 때문에 영상 분류의 기초 자료가 되는 각 지표별 원격반사도 스펙트럼 값을 얻는 데에 한계가 있었다. 앞으로 꾸준하고 지속적인 현장 관측을 통해서 해당 지표들에 대해 일반화된 광학적 특성 값을 얻어낸다면 영상 분류 결과의 향상에 도움이 될 것으로 기대된다. 또한 고해상도 영상을 이용하여 영상분류를 할 경우에 해저면에서는 하나의 지표로 구성되어 있지만 표층에서의 파도나 경사도면 등에 의한 태양 반사도 차이 등의 이유로 다른 지표로 분류되는 오류가 발생될 수 있다.
- 특히 경산호 종인 Porites nigrescens와 매우 비슷한 스펙트럼 형태를 보이지만 수중 스펙트럼의 경우 근적외선 영역에서의 반사도 특성이 다른 것을 확인 할 수 있었다. 이러한 근적외선 영역에서의 다른 반사도 특성을 이용한다면 분류가 가능할 것으로 판단된다. 하지만 표층 위에서 관측된 반사도 스펙트럼의 경우, 800 nm 이후의 피크 값이 사라진 것을 알 수 있다.
- 현장관측 값을 이용한 정확도 검증 결과, 죽은 산호 구별이 어려웠으며 어두운 녹색을 띄는 잘피와 깊은 곳의 산호가 같은 지표로 분류되는 문제점이 발생되었다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 초다분광 센서를 항공기에 탑재하여 관측함으로써 높은 분광 및 공간 해상도를 갖는 영상을 얻어 분석한다면 보다 좋은 결과를 얻을 수 있을 것으로 기대한다. 또한 추가적으로 맹그로브를 분류할 경우 육상의 다른 나무들과 구별이 힘들었는데 이러한 문제는 SAR 자료를 이용한다면 바다에서 자라는 맹그로브의 독특한 특성으로 인해 반사특성이 육상식물과 구분이 되어 분류 정밀도를 높일 수 있을 것으로 기대된다.
- 특히 경산호와 잘피의 수중 스펙트럼 경우 근적외선 영역에서 많은 차이를 보였지만 표층위로 올라오면서 감쇠되는 정도가 다르면서 근적외선 영역에서의 차이가 감쇠되어 비슷한 값을 갖게 되었으며 그에 따라서 산호와 잘피의 분류에 어려움이 있었다. 이러한 왜곡은 광학적 모델을 사용하여 보정하거나 텍스쳐 분석 등의 다른 분석 방법을 사용하면 보완할 수 있을 것으로 생각된다.
- Kappa 분석은 정확도 평가에 사용되는 이산 다변량 기법중 하나로서 Kappa 계수는 원격탐사를 이용하여 만든 분류지도와 참조 자료 사이의 일치도나 정확도를 나타내는 지수이다(Jensen 2005). 정확도 검증의 경우 많은 샘플을 이용하여하는 것이 좋지만 본 연구의 경우에는 연구 지역이 약 0.7 km2정도의 매우 좁은 지역이고, 현장조사를 100 m 간격으로 수행하였기 때문에 많은 검증용 자료를 획득하지 못했다. 산호 서식 환경의 미세한 분포 특성상 보다 좁은 간격의 많은 샘플링이 필요하다.
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