[논문]천리안 위성 GOCI 영상을 이용한 남해안의 시공간적 적조변화 분석

김동규; 유환희

doi:10.7319/kogsis.2014.22.3.129

초록
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본 연구에서는 세계 최초 정지궤도 해색위성인 GOCI 영상을 이용하여 최근 가장 심각한 적조피해가 발생한 남해안 해역을 대상으로 적조지역을 탐지하였다. 적조출현부터 소멸될 때까지의 구름이 없는 맑은 날의 GOCI 영상을 선정하여 적조지역을 탐지하였고, 시간적 변화에 따른 적조발생해역의 공간적 분석으로 적조 우심해역을 도출하였다. 본 연구 결과 남해안 해역에서 통영시 한산 욕지해역 일대가 적조 우심해역으로 나타났으며, 적조 우심해역에서 연안 해역인 통영시 산양읍 해역 일대로 적조 확산이 이루어지는 것으로 추정되었다. 또한, 시간적 경과에 따른 적조발생면적과 경상남도의 방제활동 및 적조피해 발생액의 변화를 비교 분석한 결과 상호 관련성이 있는 것으로 나타났으나, 적조활동은 다양한 인자에 의하여 이루어지기에 본 연구결과로 단정키는 어려우며 보다 많은 자료분석을 통하여 신뢰도를 높여야 할 것으로 판단된다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study deals with red tide detection by using the remote sensing imagery from the Geostationary Ocean Color Imager (GOCI), the world's first geostationary orbit satellite, around the southern coast of Korea where the most severe red tide occurred recently. The red tide zone was determined by the...

This study deals with red tide detection by using the remote sensing imagery from the Geostationary Ocean Color Imager (GOCI), the world's first geostationary orbit satellite, around the southern coast of Korea where the most severe red tide occurred recently. The red tide zone was determined by the available data selection from the GOCI imagery during the period of red tide occurrence and also the severe red tide zone was detected through the spatial analysis by temporal change out of the red tide zone. This study results showed that the coast in the vicinity of the Hansan and Yokji in Tongyeong-si was classified into the severe red tide zone, and that the red tide was likely to spread from the coast of Hansan and Yokji to the one of Sanyang-eub. In addition, the comparative analysis between the area of red tide occurrence, the prevention activities of Gyeongsangnam-do provincial government and the amount of the damage cost over time showed close correlation among them. It is still early to conclude that the study is showing the severe red tide zone and the spread path exactly due to various factors for red tide occurrence and activities. In order to improve the reliability of the results, the more data analysis is required.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 최근 가장 큰 피해가 발생한 남해안 해역의 2013년 7∼9월 GOCI 위성영상에 Son et al.(2012)의 적조탐지 알고리즘의 적용 적조발생해역을 탐지하였고, 탐지되어진 적조해역이 시간적 경과에 따른 공간적 이동패턴을 분석 하여 적조발생 우심해역을 찾고자 하였다.
본 연구에서는 세계 최초의 정지궤도 해색 위성인 GOCI 영상을 이용하여 최근 가장 적조가 심각하게 발생하였던 2013년 남해안 해역에 대한 유해성 적조 해역을 탐지하였고, 적조지역의 시간 경과에 따라 적조 확산 패턴의 변화를 분석하고, 적조탐지 면적과 적조 확산 패턴이 경상남도의 적조방제작업과의 관련성을 확인하고자 하였다.

가설 설정

3.1절에서 소개한 적조탐지 알고리즘을 적용하여 GOCI 영상에서 적조를 탐지하면 영상소단위로 적조가 탐지된다. 위성영상 자료구조 특성상 그리드 형태의 영상소는 적조 발생해역에 대한 범위를 가늠하기에는 쉬우나, 적조발생의 패턴을 분석하기에는 한계가 있다.

제안 방법

GOCI 영상처리를 위해서 개발된 GDPS는 위성자료를 처리 및 분석하는 프로그램으로 다양한 기능을 제공하고 있고, 간단한 수학적 기능 구현을 위해 BandMath 기능까지 제공하고 있으나, 본 연구에서 사용한 적조탐지 알로리즘을 구현하기에는 한계가 있어, ERDAS Imgine Spatial Modeler 기능을 활용하여 3.1절에서 설명한 4단계 적조 탐지 알고리즘을 Fig. 3과 같이 구현하였다.
GOCI 자료처리는 영상전처리시스템(IMPS, Image Pro-processing Sytem)과 해양자료처리시스템(GDPS, GOCI Data Processing System)으로 이루어지며, IMPS는 GOCI 원시자료인 Level 0, 복사보정이 이루어진 Level 1A, 기하보정이 이루어진 Level 1B까지 처리를 담당하고, GDPS는 Level 1B데이터를 이용 Level 3까지의 자료를 생산하고 처리하는데, 이는 대기보정 및 다양한 알고리즘을 적용한 해양환경 분석 자료를 처리한다.
위성영상 자료구조 특성상 그리드 형태의 영상소는 적조 발생해역에 대한 범위를 가늠하기에는 쉬우나, 적조발생의 패턴을 분석하기에는 한계가 있다. 그래서 본 연구에서는 국지적인 공간밀도를 시각적으로 표현할 수 있고, 개념적 이해가 용이하여 직관적인 해석이 가능(Lee et al., 2003)하여 적조 발생의 공간적 패턴을 파악할 수 있는 커널밀도(Kernel Density) 분석을 시행하였다.
, 2013). 본 연구에서는 GOCI 영상에서 추출된 적조지역의 GRID 데이터를 Point 데이터로 변환한 후 ArcGIS 9.3을 이용하여 커널밀도 분석을 수행하여 결과를 도출하였다.

대상 데이터

본 연구에서는 2013년 적조발생으로 사상최대의 피해가 발생한 경상남도 남해안 해역을 대상지로 선정하였으며, 2013년 적조발생기간(7. 18∼ 9. 5, 50일) 동안 촬영한 GOCI 위성영상 중 구름이 없는 날을 Table 2에서 같이 선정하였다.
본 연구에서는 GDPS를 활용 Level 1B 데이터를 대기보정한 Level 2A 데이터 중 nLw(정규 수출복사량) 자료를 이용하여 적조지역을 탐지하는데 적용하였다.

이론/모형

본 연구에 사용된 적조탐지 방법은 Son et al.(2012)이 제안한 Spectral Classification 알고리즘으로, 단계별로 구성되어 대상해역을 순차적으로 적조지역과 비적조지역으로 구분한다. 첫 번째 단계는 적조를 포함할 수 있는 높은 클로로필 지역을 선정하는 단계이다.

성능/효과

Fig. 4(a) 영상에서 적색 픽셀은 탁한 해역에서 적조지역으로 탐지된 것이며, 파란색은 맑은 해역에서 적조지역으로 탐지된 지역을 나타낸 것으로, 남해안 여수에서부터 거제도 해역까지 전반적으로 적조가 분포하고 있음을 알 수 있다.
GOCI 영상을 이용하여 시간 경과에 따라 적조가 확산되는 패턴을 분석하고자 시행한 적조 밀도 분석결과 최초 발생은 전남 고흥군 및 여수시 해역에서 적조가 발생하였으나, 통영 한산·욕지 주변해역으로 확산된 후 적조가 소멸될 때 까지 지속적으로 통영 한산·욕지 해역 일대에서 공간적 밀집도가 높게 나타나는 것으로 분석되었다.
GOCI 영상을 활용하여 적조탐지 알고리즘을 적용한 결과 적조지역에 대한 탐지는 국립수산과학원에서 제공하는 적조속보와 유사한 결과를 도출하였다. 그러나 적조속보는 지점으로 표시함에 따라 정확도 측정에는 한계가 있어, 적조탐지알고리즘의 정확도 분석을 위해서는 적조발생 해역에 대한 실증적인 자료 구축이 이루어져야 할 것으로 본다.
Table 4에서 방제동원장비 및 황토사용량과 피해발생현황을 살펴보면, 2013년 8월 15일부터 적조 방제 투입장비, 황토사용량 및 적조 피해액이 급격히 줄어들었음을 알 수 있고, Fig. 5에서 GOCI 영상으로 탐지한 적조지역의 시간적 변화에 따른 적조 발생 면적의 변화에서도 2013년 8월 15일부터 급격히 줄어든 것으로 나타났다. 경상남도의 방제활동만으로 적조면적 및 피해가 줄었다고 보기에는 어려운 점이 있으나 상호 관련성도 있을 것으로 생각된다.
또한, Fig. 5 우측 이미지의 공간적 밀도분석 결과를 보면 전남 고흥에서 출현하여 남해안에 지속적으로 확산되었으나, 통영을 중심으로 한산·욕지 주변해역에서 지속적으로 적조의 밀도가 높게 나타나 통영 한산 ·욕지 해역이 지리적으로 적조에 가장 노출된 지역으로 분석되었다.

후속연구

GOCI 영상을 활용하여 적조탐지 알고리즘을 적용한 결과 적조지역에 대한 탐지는 국립수산과학원에서 제공하는 적조속보와 유사한 결과를 도출하였다. 그러나 적조속보는 지점으로 표시함에 따라 정확도 측정에는 한계가 있어, 적조탐지알고리즘의 정확도 분석을 위해서는 적조발생 해역에 대한 실증적인 자료 구축이 이루어져야 할 것으로 본다.
또한, 경상남도에서 시행하는 적조방제 활동이 적조 피해와 적조발생해역을 감소시키는 것과 관련성이 높은 것으로 생각된다. 그러나 적조활동은 다양한 인자에 의하여 이루어지기에 본 연구결과로 단정키는 어려우며, 연도별, 일자별 GOCI 영상자료 구축으로 시계열적, 공간적 분석이 이루어 진다면 연구 결과의 신뢰도를 높일 수 있을 것으로 기대된다.
경상남도의 방제활동만으로 적조면적 및 피해가 줄었다고 보기에는 어려운 점이 있으나 상호 관련성도 있을 것으로 생각된다. 따라서 적조활동은 영양염류, 일사량, 수온, 풍향, 조류 등 여러 인자와 관련이 있으므로 보다 심도 깊은 연구가 필요할 것으로 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	천리안 위성은 어떤 임무를 수행하고 있는가?	천리안 위성(Communication, Ocean and Meteorological Satellite, COMS)은 2010년 6월 27일, 남미 프랑스령기아나 꾸르 우주센터에서 성공적으로 발사된 대한민국 최초의 정지궤도 복합위성으로, 기상관측, 해양감시 및 관측임무, 통신 서비스 임무 등 3가지 임무를 수행하고 있다.
	우리나라의 적조로 인한 어업인의 직접피해는?	2013년 남해안 해역에 발생한 유해성 적조는 7월 중순부터 9월 초까지 50일간 지속하면서 경남에서 사상 최대의 피해를 입힌 적조로 기록되었다. 적조발생해역이 외해에서 연안까지 광범위하게 발생하였고, 적조발생과 동시에 고밀도 적조를 유지함으로 인해 통영시, 거제시, 남해군 해역의 양식어류에 심각한 피해를 입혔는데, 경남 양식어가 보유량의 12%인 25,068천 마리의 어류가 폐사하였다.
	천리안 위성이란 무엇인가?	천리안 위성(Communication, Ocean and Meteorological Satellite, COMS)은 2010년 6월 27일, 남미 프랑스령기아나 꾸르 우주센터에서 성공적으로 발사된 대한민국 최초의 정지궤도 복합위성으로, 기상관측, 해양감시 및 관측임무, 통신 서비스 임무 등 3가지 임무를 수행하고 있다.

참고문헌 (12)

Carder, K.L., F.R. Chen, Z.P. Lee, S.K. Haves, and D. Kamykowski, 1999. Semianalytic moderateresolution imaging spectrometer algorithms for chlorophyll-a and absorption with bio-optical domains based on nitrate-depletion temperatures, Journal of Geophysical Research, Vol. 104, pp. 5403-5421.

상세보기
Choi. Jin Ho, Joo. Seung Min, 2013, An analysis on the characteristics of obstetrics and gynecology distribution in Daegu metropolitan city using GIS spatial analysis, Jouranl of Daegu Gyeongbuk Development Institute, Vol. 12, No.2, pp.149-156.
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National meteorological satellite center(http://nmsc.kma.go.kr/html/homepage/ko/chollian/choll_info.do)
Red tide newsflash(http://www.nfrdi.re.kr/redtideInfo)
Son, Y.B., J. Ishizaka, J.C Jeong, H.C. Kim, and T. Lee, 2011. Cochlodinium polykrikoides red tide detection in the South Sea of Korea using spectral classificatio of MODIS data, Ocean Science Journal, Vol.46, No.6: 239-263.

원문보기 상세보기
Son. Young Baek, Kang. Yoon Hyang, Ryu. Joo Hyung, 2012, Monitoring red tide in south sea of korea using the Geostationary Ocean Color Imager(GOCI), Korean Journal of Remote Sensing, Vol.28, No.5, pp.531-548.

원문보기 상세보기
Suh. Young Sang, Kim. Jeong Hee, Kim. Hak Gyoon, 2000, Relationship between sea surface temperature derived from NOAA satellites and cochlodinium polykrikoides red tide occurrence in korean coastal waters, Journal of Korean Environmental Sciences Society, Vol.9, No.3, pp.215-221.
Yang. Chan Su, Bae. Sang Soo, Han. Hee Jeong, Ahn. Yu Hwan, Ryu. Joo Hyung, Han. Tai Hyun, Yoo. Hong Rhyong, 2010, Introduction of acquisition system processing system and distributing service for Geostationary Ocean Color Imager(GOCI) data, Korean Jounal of Remote Sensing, Vol.26, No.2, pp.263-275.

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